外观
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诉讼案件材料梳理与协作
围绕案件工作台组织材料、证据与法律分析，让 AI 承担信息整理与检索，律师专注策略判断与专业决策。
能力亮点： 卷宗智能整理
行业： 专业服务 适合参考的团队： 律所诉讼团队、商事争议律师、企业法务部门
这是一支主攻商事合同纠纷与公司股权争议的诉讼律师团队。一个案件动辄几十种材料、上千页，从合同、微信记录到财务凭证应有尽有。律师既是专业判断者，也是被案头工作困住的执行者——仅材料整理就可能吃掉三到五个工作日。
原来的业务问题
接到案件后，律师的日常是这样的：逐一阅读、标注、归类上千页非结构化材料，把当事人的口语描述转写成法律意义上的要件事实，再匹配请求权基础。仅材料整理就可能耗费3到5个工作日；遇到涉及十几个当事人的复杂案件，光梳理人物关系就要两三天，新人律师与资深律师的效率差距可达3到5倍。
行业并非没有工具：法律数据库能查法条判例，文档系统能归档文件，早期问答工具能生成简单文本。但它们只解决“查”和“生成”两个单点动作，律师要在五六个系统之间来回切换，案件上下文被割裂；诉讼周期动辄数月，每次回到案件都要花大量时间恢复记忆。最终，大部分工具沦为查法条的辅助，没能进入办案的完整流程。
项目怎样推进
实施团队没有先设计功能，而是进入律所现场持续观察：从早上九点律师打开电脑起，看他们怎么收邮件、翻纸质案卷、在多个系统间切换；旁听案件讨论会，记录合伙人如何从微信聊天记录里判断当事人的真实意思。同时把脱敏资料带回研究，与合伙人反复对齐——哪些地方想省时间，哪些地方即使省了时间他们也不放心，由此划定人与AI的分工边界。
随后案件流程被重新拆解。不改变律师原有工作方式，只在原流程里找AI的嵌入点：通读上千页材料后整理案件概要、口语转法律语言、梳理证据与人物关系——这些重复但高价值的环节被固化成7个标准模块。架构上大模型负责自然语言理解、摘要与初步法律推理，专业系统负责案件知识图谱、法条结构化检索与判例精确匹配，确保法律引用可追溯。
第一个转折来自现场反馈。最初设计的入口是一个智能对话框，但律师每次提问都要重新描述案件背景——一个案件信息量巨大，对话式交互反而成了负担。团队果断把入口从聊天窗口改为案件工作台：先上传材料、自动构建案件知识图谱，AI在完整理解案件上下文后再交互。上线后律师习惯性地找输入框，团队不强迫改变习惯，而是引导先传材料；当自动生成的案件概要和人物关系图出现在眼前，“先建案再交互”的逻辑不言自明。
工具与系统
案例提及：织信。这些名称包含既有业务系统及技术选型，具体角色以案例叙述为准。
做成了什么
有一个案件涉及14个被告：过去一个被告对应的请求权基础分析要2到3小时，全部整理完需要2到3天，AI辅助下一个晚上就完成了。另一位律师临时接案，距开庭只剩3天、案件材料超过100万字，靠系统一天内完成人物关系、法律关系与案件脉络的梳理并制定开庭策略，材料整理效率相比纯人工提升约70%。上线两个月，用户已遍布全国多个城市。更重要的是，优秀律师的思维框架被工程化沉淀，团队的交付质量不再随个人经验大幅波动。
| 指标 | 项目结果 |
|---|---|
| 请求权基础分析 | 原需 2-3 天的分析一个晚上完成 |
| 材料整理效率 | 相比纯人工方式提升约 70% |
披露范围： 按项目披露的试点与实施进展整理。结果由项目方在该项目范围内披露；不代表其他企业采用相同方法即可达到同样效果。
对同类企业的启发
商事诉讼案件材料类型多、页数动辄上千，仅整理材料就可能耗费3到5个工作日；传统法律数据库只解决单点查询，工具割裂且学习门槛高，案件上下文难以延续，律师大量时间消耗在案头执行工作上。
律师的隐性思维经验需长期协同梳理才能结构化；对话式交互不适合案件场景，产品须围绕先建案再交互的工作台设计；用户习惯转变需以可见价值引导，不可强制改变工作方式。
如评估同类项目，可以先核对：
- 法律引用可追溯、条文判例可核对
- 文书草稿经律师复核后方可交付
- 分析结果沉淀在案件空间留痕
以上为同类业务的实施建议，需结合实际数据、系统条件和产品授权验证。