从3.2小时到25分钟：通义法睿如何帮助律师抢回87%的创造性时间？

作者丨律新社研究员李德胜

出品丨律新社研究中心

当业务部门要求更快响应，客户要求更低成本，而法律工作的本质要求零容错时，法律人陷入了难以挣脱的效率、成本与质量“不可能三角”。

“一份标准商业合同，人工审查平均需要2-4小时，复杂合同甚至需多人交叉复核耗时1-2天。”这是阿里巴巴通义法睿团队在深入调研大量企业法务部和律所后获得的真实数据。在法律服务行业，时间不仅是金钱，更是客户满意度和案件成败的关键。当律师与法务的智慧与精力，被海量的合同审阅、繁琐的法律检索、格式化的文书起草所持续消耗，他们能够留予高价值战略分析、深度风险研判与前瞻性商业建议的智力资源便显得捉襟见肘。这已不仅仅是个人时间管理的难题，更是整个法律服务生态在效率、成本与质量三维度上寻求平衡的核心矛盾。

当传统的作业模式触及瓶颈，科技便成为了那把可能撬动僵局的钥匙。近年来，法律科技的浪潮奔涌而至，其中，以阿里巴巴通义法睿为代表的法律行业大模型应用，正以其独特的“智能”，尝试切入这一“不可能三角”的内核。它的目标并非成为无所不能的“万能钥匙”，而是选择精准切入法律人最高频、最耗时的核心工作场景，致力于成长为一个真正理解法律逻辑、赋能专业决策的AI“大脑”，其目标朴素而深远：将法律人从重复性劳动中解放，让他们回归到最具创造性的专业领域。

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在传统法律服务模式中，专业法律人士的大量时间被基础性工作所占据。法律检索更是如同“大海捞针”，律师查找类案、法规、司法解释时，常需在多个数据库间切换，漏检率高。法律人才成本高、知识沉淀难复用、响应速度跟不上业务节奏已成为行业普遍难题。一家中型企业法务部负责人在接受律新社调研时坦言：“我们的团队每天忙于合同审查的基础工作，几乎没有时间从事更有价值的合规体系建设和风险预防工作。”

法律科技的发展为破解这一困境提供了全新路径。2024年，法律科技市场正呈现出蓬勃发展的态势。全球企业信息数据库平台Crunchbase显示，2024年，法律科技企业数量众多，覆盖全球多个国家和地区，其中美国企业数量最多，达到81家，占比约47.9%，英国、加拿大等国家也分别拥有20家和9家企业，显示出法律科技市场的全球化特征。

从业务领域看，法律科技已拓展至ALSPs、CLM、CRM、案件分析、电子取证、法律大模型等多个赛道。其中，法律LLM（大模型）赛道企业数量为34家，占比约20.1%，成为最热门的投资领域。工作流赛道企业数量最多，共33家，占比约19.5%，反映出法律工作流程优化和自动化的市场需求旺盛。

在这一全球性浪潮中，中国市场虽起步较晚，但发展势头迅猛。中国法律科技企业深谙本土法律体系的复杂性和法律实务的特殊需求，正在走出一条具有中国特色的创新发展之路。阿里巴巴通义法睿便是这一背景下的典型代表，在2024年11月，由上海市司法局指导、上海市律师协会主办的“卓越法律科技产品年度指南”评选暨“2024年度最受上海律师欢迎的法律科技产品大赛”上，它不仅跻身12个最受欢迎法律科技产品之列，更荣膺两大特别推荐产品之一。这充分体现了其专业价值已获得一线法律实务界的高度认可。

回溯其起源，2023年11月杭州云栖大会上的亮相，已预示其不凡抱负。通义法睿并非“法律+AI”的简单叠加，而是基于对行业深层次需求的敏锐洞察。其初心朴素而坚定：“让法律人从重复劳动中解放，专注高价值决策。”与通用大模型相比，通义法睿针对法律场景的特殊需求进行了深度优化。通用模型在法律场景下面临三大短板：缺乏法律语义理解深度，无法精准识别“连带责任”与“补充责任”等专业概念的区别；输出不可溯源、不可信，常编造不存在的法条或判例；以及无法提供结构化、可验证的法律分析。

通义法睿是以通义千问大模型为基座，经过海量法律行业数据和知识专门训练而成的行业大模型产品。它综合运用了模型精调、强化学习、RAG检索增强、法律Agent以及法律专属小模型等多种先进技术，使其具备了回答法律咨询、进行法律适用推理、推荐参考案例、辅助案情分析、生成法律文书、检索法律知识、审查合同条款等多项能力。

在技术架构上，通义法睿创新性地采用Agentic+Iterative Planning架构来驱动深度法律推理。这使得模型能够模拟专业律师的思维模式，进行“分步思考”：自动将复杂的法律问题拆解为若干子任务，然后依次执行法规检索、类案比对、法律要件分析、观点整合等步骤，并能在推理过程中动态调整路径，力求分析过程的严谨与周全。

在训练数据方面，通义法睿基于强大的通义千问模型，引入了数千万级别的高质量法律文本进行领域自适应精调，这些数据涵盖了中国裁判文书、法律法规、标准合同范本等。更重要的是，在后训练阶段，技术团队结合了资深律师和法官的“思维链”过程，构建了专业的评审闭环，针对模型输出的答案要点、案例引用的准确性、法条匹配的恰当性等维度进行多轮评分与反馈，并通过强化学习持续优化模型表现，使其输出更趋近于法律专业人士的思维水准。

法律大模型及大模型应用的兴起，标志着法律科技从简单的工具辅助迈向深度的智能协同新阶段。与传统法律软件相比，以大模型为核心的新一代法律AI不再满足于完成单一、机械的任务，而是致力于构建一个真正理解法律逻辑、能够进行复杂推理的智能系统。

通义法睿以务实、专业的产品定位将“法律AI的核心价值，不是要取代法律专业人士，而是通过人机协同的方式最大化释放人的专业价值”。这一理念付诸实践，其选择精准聚焦法律从业者日常工作中的高频刚需场景，致力于以AI能力实现“减负、提速、控险、传承”四大价值，助力律师与企业法务从重复性劳动中解放出来，将精力回归至更具价值的法律分析与策略构建。

这种创新在具体应用场景中得到充分体现。合同智能审查与风险批注是最核心的应用场景之一。企业法务每月需审查上百份合同，大部分时间花在“找模板、对条款、标风险”等繁琐工作上。通义法睿支持上传任意格式合同，自动识别合同类型，标注风险条款，每条风险附带修订建议，并支持原文定位和一键插入批注。更重要的是，它支持“自定义审查规则”，可真正贴合企业标准。除了AI技术能力外，更强调专业人士的知识如何融入到审查中，采用“AI模型+专业律师规则+用户自定义规则”的混合架构，构建human-in-the-loop的知识沉淀闭环。这对于知识沉淀和传承具有重要意义，通义法睿通过“知识库规则沉淀”，构建可传承、可复用的法律知识资产。

秒级法律检索与类案智能推送解决了律师撰写法律意见书、准备诉讼策略时的痛点。传统检索需要律师在多个数据库间切换，关键词不准导致漏查核心判例。而通义法睿允许输入自然语言问题，秒级返回结构化答案，包含法律分析及关联的法律法规和案例。在法律咨询与研究领域，法睿引入Deep Research深度研究模型，可智能规划检索路径，联动裁判文书、法律法规、司法解释及权威实务资源，构建“事实—法条—判决”三重推理闭环。通过融合权威数据库与一线行业观点，系统不仅输出法律依据，更提供裁判倾向分析、行业实践参考与风险应对策略，生成具备法律深度、行业前瞻与实战价值的智能法律研究报告。并支持一键生成法律研究报告。

法律文书智能起草功能针对起诉状、答辩状等格式固定、内容重复的文书。人工起草耗时易错，而普通用户因无经验，常存在“法言法语不规范”“逻辑结构混乱”的问题。通义法睿实现了支持输入案情要素，自动生成结构完整、表述规范的文书初稿。这不仅提升了效率，还显著降低了法律文书的起草门槛。

这种效率提升不仅体现在时间节约上，更带来了知识管理模式的革新。在律所或企业法务部门中，大量合同审核相关的知识资产往往分散存储于个人电脑、邮件或会议纪要等非结构化载体中，一旦人员流动，宝贵的实务经验便随之流失，形成“人走经验清”的困境。同时，新成员在处理具体合同问题时，常面临“老人无暇教、自查不全面”的尴尬局面，导致知识传承效率低下，审核质量难以保障。针对这一现状，通义法睿提供专项支持，助力机构构建“企业专属合同审核知识库”，实现对审核知识的系统化沉淀与高效复用。用户可为同类合同预先定义审核规则或审查清单，后续遇到相似业务时即可直接调用，显著提升审核效率与规范性，推动知识资产从个人持有向组织化、可持续化管理转型。

法律科技的价值最终需要通过实际应用效果来验证。某物流公司的案例颇具代表性。该公司法务团队仅3人，月均需处理合同超180份，人均日审查量达6-8份。在传统工作模式下，单份合同审查平均耗时3.2小时，团队长期处于高压状态且错误风险较高。接入通义法睿后，该公司将其与OA系统深度集成，法务人员可在工作流内直接上传合同发起智能审查。AI系统在3分钟左右完成全合同扫描，自动标注风险点并提供修订建议。结果显示，单份合同审查时间从3.2小时降至25分钟，效率提升达87%，团队得以将更多精力投入到合规体系建设和风险预防等高价值工作中。

从通义法睿付费用户反馈的使用数据看，普遍实现了两大维度的价值提升：一是重复性工作占比显著下降，法务团队的合同初审、法规检索等机械劳动占比从80%降至30%以下；二是团队产能大幅提升，律师日均文书起草时间从3.5小时降至1小时，释放出的时间可用于客户沟通与策略设计。某企业法务部的实际应用显示，人均日处理合同量从5份提升至14份，重复劳动时间下降68%。

这些成效的取得，得益于通义法睿对法律工作本质的深刻理解。法律AI不是要创造“万能”的工具，而是要通过精准解决高频刚需场景的痛点，帮助法律人回归最具创造性的专业领域。

在数字化浪潮席卷各行各业的当下，法律行业的智能化转型也步入深水区。由于法律工作直接关系到当事人的权利义务，甚至司法公正，AI技术在其中的应用始终将安全性与可靠性视为生命线。在这一背景下，通义法睿所采用的技术路径，在一定程度上反映了行业对可信AI的共性追求。观察其保障体系可以发现，它通过构建多重机制，试图在提升效率的同时，将专业准确性放在核心位置。

在数据根基上，行业普遍认为，高质量的法律AI必须建立在权威、时效的数据之上。通义法睿选择严格采用官方渠道的法条、司法解释与裁判文书，这为其输出的专业性提供了基础保障。面对复杂的法律问题，其分析流程并非“一蹴而就”，而是被系统拆解为“事实识别→法律定性→要件匹配→类案检索→法条定位→结论整合”等多个步骤，并进行独立验证。这种分步验证机制，有助于规避“一步错、步步错”的连锁风险，体现出对法律推理严谨性的尊重。

针对大模型固有的“幻觉”难题，行业一直在探索可行的治理方案。通义法睿引入了置信度评分机制，对生成结论进行可信度分级，并对低置信内容强制提示“建议人工复核”，这是将人机协同理念落地的具体尝试。同时，其提供的结论溯源功能，使用户能一键查看支撑依据，实现“透明化推理”，也在一定程度上回应了法律从业者对AI决策过程“黑箱”问题的关切。

数据安全是法律科技产品的底线。通义法睿在架构设计、工程实现与模型机制三个层面进行了针对性加强，并提供从公共云SaaS到混合部署、VPC专属云等多种部署模式，以满足不同机构对数据管控的差异化需求。在工程层面，其采用全链路加密、存储审计与精细化权限控制等措施。尤为关键的是，该系统遵循数据最小化使用原则，训练在内网离线完成，推理采用无记忆的冻结模型，用户数据仅用于即时处理而不被留存，这些设计从源头降低了敏感信息泄露的可能性。

在易用性方面，降低使用门槛是法律AI工具能否顺利推广的关键。通义法睿尝试通过自然语言交互降低操作难度，用户可直接输入问题完成咨询、检索或文书生成等任务。新用户在首次使用核心功能时，系统会清晰展示服务说明、免费额度与版本差异，并提供明确的操作指引与支持渠道，这有助于法务团队快速上手。

从行业演进角度看，法律AI产品的生命力很大程度上取决于其知识更新与模型迭代能力。通义法睿通过法条日更、案例月新与实时联网检索来维持知识的时效性。在模型优化上，其组建了由法官、律师、法务专家构成的校准团队，并联合专业机构进行输出把关，同时建立“法条引用准确率”等量化评测体系，以此确保进化方向的正确性。用户反馈机制也被纳入产品优化闭环，使模型能够持续学习法律实践中的新需求、新变化。

人工智能与法律服务的深度融合已成为不可逆转的时代趋势。作为法律AI领域的创新代表，通义法睿的核心价值不仅体现在提升单点工作效能，更在于其对法律服务供应链与价值链的重构能力，从而有效回应数智化时代客户对法律服务提出的新需求。

对律所而言，通义法睿能够将律师从重复性、事务性工作中解放出来，使其更专注于高价值的法律分析、策略构建与客户沟通环节。对于企业法务团队，该平台可大幅提升合同审查与合规管理的效率与准确性，助力法务部门更好地赋能业务增长，实现法商融合。

随着技术持续演进，通义法睿正不断强化其作为法律AI“大脑”的研判与支持能力，推动法律科技向更智能、专业、可信的方向发展，为构建高效、透明、普惠的法律服务生态贡献力量。

法律科技的征程刚刚开始，通义法睿的探索与实践，值得持续期待。

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参考资料

[1]《2024全球法律科技市场现状分析报告》，mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyODI5NjY4NQ==&mid=2247860727&idx=2&sn=33189657aef01ed1315ee3ff4e4e4f4b&chksm=c3fa0b6d18dd3337da76198abcad23bc9372485bc90cea7e0f3c06e0b4551389887aa786a257#rd

[2] 通义法睿，tongyi.aliyun.com/farui/home