当前，大数据的概念被各个行业广泛讨论，在这样的语境下，中国的律师事务所也开始谈论大数据，一时间“大数据”概念风靡法律服务行业，法律服务业大数据的时代似乎已悄然到来。
一、大数据对律所有何作用？
新技术观察作家Derrick Harris对律师事务所基于大数据如何进行流程优化提出了三方面的见解：
一是文档检索可能是大数据对法律工作影响最大的领域。律所通常存储海量的非结构化电子文档，包括电子邮件、Office文档、PDF文档等等，从数以TB计的数据中检索案件相关文档简直就是律师的噩梦，费时、费力而且准确性差。通过大数据智能分析软件，律所能够大大提高文档检索效率。例如大数据创业公司Recommind开发的大数据软件能通过机器学习算法进行“预测编码”，大大提高法律文档的检索效率。另外一家值得关注的企业--PureDiscovery的语义分析技术也有大幅提高文档检索效率的功用。
二是诉讼案件中会产生大量文档，而这些文档“蕴藏”的数据对后来的代理和审判具有很高的参考价值。大数据创业公司LexMachina的目标客户是知识产权律师，为他们提供决策支撑数据统计服务。LexMachina数据分析的数据源主要来自公开的PACER（联邦法庭数据库），PACER的数据一直存在，但是LexMachina是第一家通过机器学习和自然语言处理等技术从中“淘宝”的公司。值得注意的是，Recommind也在不断开发新的产品Hypergraph（超级图谱），用来帮助律师发现人、话题、时间线、非结构化数据之间关联关系等。
三是律师们需要自己动手，创造性地利用各种现成的大数据工具和数据源。例如律师可以使用类似ScraperWiki这样的工具分析证人的Twitter联系人网络和活动记录。律师还可以使用类似etcML这样的免费工具（对应的付费服务如AlchemyAPI）分析各种文本，包括推文和电子邮件，来发现关键观念或进行倾向性判断。零用import.io这样的工具从网站抽取数据（例如房产价格历史数据），并制作成图表。
在美国，法律行业就大数据的工具和方法已经展开实质性探讨，创业型的IT公司纷纷将目光投向传统的法律服务行业。当中国还没有针对法律行业的大数据分析工具时，天同律师事务所已提出大数据分析方法要与自身核心业务结合，向IT服务市场明确提出自身大数据运用需求，待时机成熟时在自身的核心业务中高效运用大数据工具。
二、天同律师事务所的大数据战略
天同诉讼大数据战略，其目的在于建构对法律大数据进行分析、提炼、加工、推荐的大数据分析体系，而非存储庞大数据信息仅仅用于信息检索。换言之，如果把诉讼大数据比作一种投资，那么这笔投资实现盈利的关键，在于提高对各类法律大数据的“加工能力”，通过“加工”实现信息的“增值”.对于天同的核心业务诉讼而言，“增值”服务的主要对象是天同律师，即天同的客户关系管理体系中的内部客户，大数据能够精准预测他们在案件代理过程中的需求，对于提高案件代理质量和服务效率是不言而喻的。
通过实施诉讼大数据的战略，天同所希望能从更多的角度来分析、评价案件，提高法律检索的效率和全面性，为出庭律师提供更多有价值的信息，形成对案件的全面认知，以便构思最佳的代理策略。天同律师在诉讼过程中运用大数据分析，不仅在案件的办理阶段，而是覆盖整个业务流程，即便天同没有代理，但进行过分析论证的案件，也将提供大数据分析的阶段性结论供客户参考。具体来讲，天同律师在业务流程中进行大数据分析的一般过程如下：
前期论证阶段，解决文档电子化和案件难度预判的问题，对案情宏观结构进行解构和初步标签化处理，为下阶段大数据分析进行准备工作。
磋商代理阶段，解决案件胜率判断和律师费用计算问题，案件的胜率取决于外部司法环境、管辖地、对方律师等，还取决于案件内部主要争议证据材料的掌握情况、法律适用、代理经验等因素。例如，将证据材料与待证事实之间的关联关系作为标签，对这种关联关系是否成立进行大数据分析，故能够基于大数据分析，对证据与案件事实间的关联关系进行评估（大数据思想：只问关联关系，而不问因果关系），进而结合其他因素对案件胜率进行评估。律师费用的计算，不妨也采用大数据分析，对同类案件的市场平均价格快速获取并统计，结合案件难度为天同的诉讼代理寻求合理报价。
案件办理阶段，随着案件信息的更新，事实争议和法律争议已经逐渐清楚，这一阶段的大数据分析集中在案外相关因素的分析上，为争议的本质提供新的洞见，或者新的证据，例如审理法官的相关观点、纠纷产生时所在行业的数据，最新商事审判的价值判断，以及相关的“天同码”。
结案归档阶段，评估大数据分析的使用效果，并对标签及其逻辑结构的知识进行归档，完善案件标签化体系（元数据方法）；将前期的预判结果与最后的裁判结果进行比对，进而对此类案件的标签化方法进行调整。
天同诉讼大数据运行机制，在总体设计上，由一大流程、两大系统组成，即“标签判断流程、大数据检索系统、大数据统计分析系统”。每个流程或系统都具备信息输入和输出的功能，是大数据分析中信息处理加工的中间环节，最后形成的成果形式是“为案件提供更多有价值的知识”。
天同诉讼大数据战略，最终目的在于为高端诉讼提供更多的理解视角，为诉讼案件提供更多的洞见和理解，在天同业务流程的每个阶段充分运用大数据分析的方法，使得天同“三大诉讼法宝”--诉讼可视化、模拟法庭、大数据与知识管理能够融会贯通、相互配合，确保“三大诉讼法宝”成为天同诉讼业务的核心竞争力。
三、大数据在律所的应用
第一，大数据能帮我们解决客户最关心的“能不能赢”的问题。
为此，我们做了案件难度评估系统，根据事实、法律关系区分若干个一级、二级参数，再细致拆分成正向因素、反向因素等，然后为每一个参数赋值，据此得出1到10的难度系数。问题的关键是，这个参数是否科学，取决于赋值是否准确。那么，赋值的依据是什么？我们组成一个3人评估小组，根据这个评估小组成员的主观经验来判断数值大小，经过多年磨合及相互影响，目前3人的估值数已高度接近。但这毕竟是主观经验，缺乏客观数据的支持。过去我认为这个问题不可能彻底解决，但是近两年发现大数据可以帮助到我们。全国每年有千万量级的民事案件，类型不一，通过对海量案件进行大数据分析，可以为难度系数赋值找到一个不是靠经验、而是靠大数据的分析方法。
第二，大数据能帮我们解决律师费报价的问题。
以前当事人问我律师费是多少，为什么是这个数额，我难以回答。因为不知道竞争对手如何报价，也不知道当事人可以承受的报价是多少。解决的办法就是向市场要数据，找出市场平均价。但是天同每年接的案子很少，自身的数据不够支撑研究开展。惟有建立一个诚信的平台，以众包的方式来完成，让全国的律师和当事人自愿到这个平台来贡献自己的数据，这方面工作才能进行。所以，我们既要有搜集数据的办法，又要有处理数据的能力。
第三，大数据能帮我们解决诉讼风险防范的问题。
我们的当事人最不希望的是下次做生意时遭遇同样的诉讼问题，然而从来没有一种特定的交易方式，能避免所有的风险。于是我们想到了大数据的办法。不管社会生活有多少种类型，都可以依照一定的逻辑为其贴上标签，把同一类型的所有风险都归到一起。全国一年有千万量级的民事案件，意味着有如此大量发生风险的案例，根据这么多案例来倒推风险防范的问题，必须依靠大数据。
人们常说，当前“互联网颠覆传统行业进入了深水区”，我理解的所谓深水区，就是要以互联网的思路结合对传统行业的深刻理解，这是难度很大的一件事。天同律师事务所专注于商事诉讼，深刻地理解这个行业。同时，天同是一个具有创新基因的律师事务所，近年得到很大发展的“三大诉讼法宝”就是一个佐证。我们需要自身在骨子里具有互联网、大数据的基因，用我们对行业的深刻理解，与各位大数据专家一起，共同迎接大数据给法律这个最古老传统的行业带来的巨大变革！