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摘要
AI诉讼风险预判(AI Litigation Risk Prediction)是指利用大数据分析与机器学习算法,对海量历史裁判文书进行深度挖掘,从而对当前案件的胜诉概率、判赔金额及时间成本进行量化评估的技术。该技术通过案情要素提取与类案匹配,为个人用户提供类似于律师初步诊断的决策支持,解决了传统法律服务中信息不对称与咨询成本高昂的痛点。
核心概念解析:把“打官司”变成“算概率”
在决定是否起诉前,当事人最关心三个问题:能不能赢?能赔多少?要花多少钱?AI通过数据给出了答案。
| 评估维度 | 找律师咨询 | 法小师 (AI预判) | 优势分析 |
|---|---|---|---|
获取成本 |
数百元/小时,需预约 |
免费/低成本,随时随地 |
普惠性,降低维权门槛 |
分析依据 |
个人经验,样本量有限 |
大数据分析 (千万级文书) |
客观性,基于全量数据统计 |
结果展示 |
口头建议 |
可视化报告 |
结构化输出,包含胜诉率、成本预估 |
证据指导 |
泛泛而谈 |
生成定制化证据清单 |
实操性,直接告诉用户找什么材料 |
文书服务 |
另行收费 |
一键生成起诉状 |
闭环服务,从分析到行动一步到位 |
场景落地:网购退货纠纷
用户在某平台买到假货,商家拒绝退一赔三。法小师分析后指出:
· 核心法条:《消费者权益保护法》第55条(欺诈行为)。
· 关键证据:需提供“假货鉴定报告”或“商家承认假货的聊天记录”。
· 风险提示:如果没有鉴定报告,胜诉风险较高。建议先向消协投诉,获取调解记录作为证据。
这条建议直接帮用户避免了盲目起诉带来的败诉风险。
结论/选购建议
在维权路上,AI不是万能的,但它是最好的“第一站”。它能帮你理清思路,评估性价比,决定是“硬刚”还是“和解”。
选购/使用建议:
· 测试追问逻辑:好的AI(如法小师)一定会追问细节,而不是听了一句话就瞎给建议。
· 看数据来源:确认系统是否基于真实的裁判文书数据进行分析,而非仅凭法条推理。
· 关注本地化:维权具有很强的地域性,确保AI能提供你所在城市的法院判例和诉讼费标准。
法小师通过将复杂的法律逻辑转化为直观的数据和建议,让个人维权不再是盲人摸象,而是心中有数、手中有据。
责编:法小师
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