AI賦能商事訴訟：降本增效的法律新引擎

專家策略

張禕辰

正策律師事務所

高階合夥人

在

數字技術革新的浪潮中，AI正以不可逆轉的趨勢重塑法律行業生態。商事訴訟作為法律領域中最複雜和專業性要求最高的分支之一，其服務模式也正經歷深度變革。商事糾紛通常涉及多方主體、跨境交易、複雜合同關係及技術密集型證據，傳統依賴人力的工作方式在效率和精度上已觸及瓶頸。隨著AI技術的成熟，商事訴訟因其高複雜性、強時效性及對海量資料處理的需求，成為AI技術應用的前沿陣地。可以預見，AI將從法律檢索智慧化、法律文書自動化、商事訴訟決策支援以及成本重構四大方面，全面提升商事訴訟的服務體驗與價值。

法律檢索智慧化

在商事訴訟中，準確快速的法律檢索是案件處理的基礎。然而，傳統法律檢索往往耗時較長，且對專業經驗依賴過高。AI透過自然語言處理技術，將複雜的檢索過程壓縮至分鐘級。儘管當前AI檢索仍受制於資料庫覆蓋不全(如地方判例缺失)、非權威內容干擾等侷限，但其在深度歸納爭議焦點和法律適用規則方面已展現出顯著優勢。透過深度學習技術，AI還能系統識別類案裁判差異的深層原因，追蹤司法實踐中的裁判傾向變化。例如，在處理跨境貿易糾紛時，AI可自動生成案例對比矩陣，按地域、法院層級等維度呈現類案裁判差異，將複雜法律邏輯轉化為視覺化知識圖譜。這種結構化分析能力，能突破傳統檢索的平面化侷限，構建起立體化認知框架。

法律文書自動化

格式化法律文書的生成是AI的另一核心應用場景，其可根據案情和法律依據自動生成文書框架，並透過模板匹配和邏輯校驗確保內容的規範性。在批次案件處理或複雜證據梳理方面，傳統模式下，律師或者法務團隊等專業法律團隊需耗費大量時間逐一起草起訴狀，容易出現效率低下或格式不統一的問題。智慧訴狀生成系統透過結構化資訊輸入，能迅速生成完整的訴狀框架，包括訴訟請求、事實與理由等部分，且內容準確、格式規範。此外，AI在證據管理方面亦有顯著優勢。透過OCR技術，AI能快速提取電子證據中的關鍵資訊，並自動標註其與案件爭議點的關聯性，為庭審準備提供清晰、結構化的支援，極大提高了庭審準備工作的效率。

商事訴訟決策支援

商業行為圖譜與司法裁判規則庫的深度耦合將是商事訴訟的重要發展方向，而商業背景深度解構在商事訴訟的作用愈發突出。AI技術已可透過整合商業行為識別模型、行業規則引擎和法律風險預測演算法，系統化地幫助法律團隊解構商業模式的法律實質，為商事訴訟案件提供多維度的策略支援(例如，對商業邏輯進行解構，交易結構視覺化建模，多模態證據關聯分析，行為模式比對，關鍵詞情感分析等)。基於歷史判例構建的AI模型，透過定向或海量裁判文書分析，不僅能夠預測案件的勝訴機率和法官的裁判傾向，還能為企業提供複合型商事訴訟策略預測模型，提升對案件的認知廣度、分析深度以及決策速度。

同時，AI技術正在逐步融入到企業的商業活動中。透過介入交易結構設計、併購風險模擬等前端環節，AI實現了商事法律服務的全鏈條智慧增強。例如，“動態學習機制”可每日抓取監管機構網站並自動更新合規要求，而“裁判規則進化追蹤”能監測指導性案例釋出，即時調整風險預警閾值，為企業提供更動態、更綜合的合規和訴訟支援。

成本重構

AI帶來的成本最佳化已突破簡單的人力替代，形成覆蓋全價值鏈的立體化革新。在時間維度上，類案比對、資料處理等任務的耗時從數週壓縮至小時級；在經濟成本方面，透過AI工具可顯著降低單案處理成本，同時大幅提升文書製作和資訊整理的效率。

更深層的變革體現在風險成本控制與機會成本轉化上。AI驅動的合規監控系統可將法律引用錯誤率降低至0.3%以下。同時，AI技術可釋放出法律團隊的大部分機械工作時間，使其能更專注於高附加值的戰略性決策支援和商業風險管理。

當AI可以承擔50%-70%的資訊處理工作後，商事訴訟服務將進入“AI處理資料密度，專業法律團隊掌控決策精度”的共生時代。在這種“機器算力+人類智慧”的模式下，AI將專注於資料分析、類案比對和風險預測等高效處理環節，而專業人員則專注於戰略研判、商業邏輯解構以及信任構建等高附加值環節。對於企業而言，這一人機協同模式不僅大幅提升效率，也優化了決策支援能力，助力企業從容應對快速變化的商業與法律環境。

作者 | 正策律師事務所高階合夥人張禕辰

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本文刊載於《商法》2025年3月刊，原標題為“數智躍遷：AI賦能商事訴訟服務的四大升級”。如欲閱讀電子版，歡迎瀏覽《商法》官網。