你知道中国的裁判查询系统比台湾进步多少吗-


    2020-06-18


    你知道中国的裁判查询系统比台湾进步多少吗?

    身为一个法律系统开发团队以及热爱科技的律师,对法律科技相关服务深入研究是必须的工作,其中同属使用中文的中国是最好的研究素材,虽然我们认为在法律的操作和应用,中国还落后台湾不少,但在法律科技的应用,中国无论从技术面和开发思惟,却是整整领先台湾一大截,而且这个差距还在持续扩大,如果我们不努力追赶,五到十年后,台湾的律师用中国製造裁判书查询系统这件事也许会发生。

    中国在媒合律师的 O2O 业务发展得很兴盛,叫得出名字的就有赢了网、法斗士、砖家宝、法帮帮、一号团购,以及再早的中顾网,华律网。这种媒合服务的商业模式着重于市场文化,技术层面比较没有那幺高,台湾曾有评律网尝试切入这个领域,但发展并不理想,所以我们今天主要不是介绍这个。

    我们今天要介绍的是市场相对 niche 的法律线上工具,主要是给法律工作者用的,以裁判书和法规查询为本体,并且根据裁判书结构化以及数据化的进阶处理。中国除了官方的查询系统 裁判文书网 之外,主要还有三家在做判决书的结构化分析的线上服务: Openlaw,无讼 、 理脉 ,其中无讼和理脉则是分别由金杜和天同两家事务所支持。我们来看看他们和台湾有什幺不同的地方:

    你知道中国的裁判查询系统比台湾进步多少吗?

    一个丑丑的首页,看起来没什幺…吗?

    从介面设计上我们可以发现,这个官方的裁判查询系统已经採用 2013 年之后广为流行的 landing page 概念,并且把最主要的功能,也就是搜寻,以明显的 search bar 呈现在画面最中间,并加入了许多 user friendly 的元素。

    如果你对网页介面的历史有兴趣,可以参考  A decade of Web Design,大致了解每个时期的主流网页发展和趋势。

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    相较之下我们的司法院裁判查询系统,在介面上还是沿用 2000 年之前的主流设计,台湾的政府官方网站,除了少数较新架设的网站外,清一色还维持着 20 世纪的设计风格。

    或许你认为不过就是设计而已,没什幺了不起。但事实上是,为了达成这样的设计,搜寻引擎也必须从新打造。

    司法院裁判查询收录的资料量大约是 1200 万笔,只能区分法院和类别来搜寻,表示资料被拆分开来放在不同的资料库中。以台北地院民事类裁判而言,资料量级在 55 万笔左右,实测系统吐回资料的时间大约在 6-7 秒,我们猜测司法院是基于 SQL-base 语法的搜寻。而这样的搜寻引擎会随着资料量的成长而越来越慢。

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    而裁判文书网收纳了 2 千万笔的文件,但只提供了一个搜寻 bar,不用选取法院,代表这是一个支援 2 千万资料量级的搜寻引擎,每次使用者输入关键字,都会在 2 千万笔资料中查找一次。实际测试的结果,系统吐回资料的时间大约落在 1 秒内,我们猜测这个搜寻引擎至少导入了类似平行运算的概念。

    当然以现在的技术成熟度不一定要花到 5 年才能更新到下一代的引擎,但仅是打造加上最佳化可能也要花个 1-2 年的时间来调整。

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    OpenLaw 是一个 NGO 的产品,获利模式不详,功能也相对单纯,除了查询裁判书以外的功能外,大致上就是透过关键字的撷取并且做关联性处理,例如:

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    将判决引用到的法条建立连结方便查阅,并且建立当事人列表:

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    除了设计和搜寻引擎,基本上和裁判文书网差异不大。

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    Landing page 设计和一栏式搜寻就不再重複说了,无讼的特色其实是判决的 Index。

    例如点选『裁判理由』系统可以直接跳到裁判书里裁判理由的位置,让裁判书更容易阅读。

    还有推荐关键字:

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    这两个技术都不太容易做到,我们无法判断无讼是用什幺技术来达成这样的成果的。

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    依然是 landing page 和一栏式搜寻。

    不过理脉主要的服务并非裁判搜寻,而是实体搜寻,例如输入阿里巴巴,我们可以看到这样的画面:

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    还可以查律师和法官:

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    这些资料都是透过相关的裁判书结构化资料后所做出的分析,技术不算很难,事实上之前评律网也有做过,只是商业价值并不清楚。不过这在新服务是很正常的,只有不断去尝试才能知道市场究竟要什幺。

    儘管如此,我们还是可以发现,在法律领域导入科技应用的层次上,光是在搜寻技术的运用上,中国已经领先台湾许多,而介面设计、文本探勘的尝试,还有不断运用现有科技去摸索新的应用的心态上,也已经赢过台湾现有服务许多,然而身在台湾,大多数法律人并没有感受到什幺危机感。

    也因为这样,我们更不敢懈怠,Lawsnote 创办至今 4 个多月,我们做了法典笔记,做了裁判搜寻引擎、接下来我们会做的更多、更快、更好,虽然我们只是一家小小的新创,但根据我们的评估,要做到中国那些裁判查询的服务对我们来说其实不难,难的是之后深度的应用,也就是,当上面这些公司被 BAT 收购后导入的 text mining, machine learning 和、NLP,所进一步衍生出来的服务,那会一下子拉开中国和台湾的距离,而且只会越拉越远。

    我们不知道这件事情什幺时候会发生,但希望发生的时候,我们已经走在他们的前面。



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