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与客服纠缠索要赔偿总是一件劳心劳力的事情，现在一大批创业公司通过自动化程序帮人们追讨赔 偿。
这种被称为“为正义服务”的商业想法最早源自硅谷。由于法律服务的费用太过高昂—在美国，80%的法律需求方付不起法律服务的账单，全球其他国家也存在类似情况。因此遇到法律问题的时候，人们通常会先上网找答案，市场需求由此形成。
如果历史性地回顾法律服务的价格，会发现它在不断上升，但这并不该发生—新的技术和创新使成本降低。怎样用技术手段降低法律服务的费用，斯坦福大学学生Joshua Browder决定将这个问题转变为自己的创业计划。
2015年，只有19岁的Browder为了处理自己数不尽的违章停车罚单，花3个月的时间开发了一个叫作DoNotPay的机器人律师来帮他上诉其中一些不合理的罚款。Browder认为在很多情况下违章停车罚款是无效的，比如遇到标志指示不清或是把紧急病患送往医院等特殊情况。
打开DoNotPay网站，建立一个账号，机器人会询问用户一系列有关违章停车的问题，以此判断使用者是否可以上诉罚款，并引导他们如何进入上诉程序。如果用户的回答证明他可以提出上诉，那么机器人会根据用户的选项自动生成上诉。这款机器人律师的运作基于聊天算法，通过关键字、指代词和语序来分析用户的语义表达。当然，和它聊得越多，它就会变得越智能。
在开发DoNotPay机器人之前，大多数律师告诉Browder，机器人是没办法将法律自动化的。但Browder并不这么认为，在他看来，大量的律师都在做着极为琐碎的基础工作，并对此征收高昂的费用。
“机器可以很好地替代他们。我不希望那些需要保护的人们为了争取自己的权利，不得不支付大约有罚款金额一半的钱来雇佣律师上诉。”Browder对《第一财经周刊》谈到创业的初衷。
BamLegal的CEO Catherine Bamfor认同Browder的看法。她认为这些机器人律师提高了效率，压低了那些不具有竞争力的人工律师的市场费用。在此之前，BamLegal已经为多家法律公司提供自动化技术支持。
>> 2014年成立以来，总部位于柏林的Pixsy已经帮助了2万名摄影师用户处理图片盗版侵权纠纷。
通过自动化机器人完成的上诉申请，最后让Browder免除了部分违章停车罚款，也让他意识到能够提供免费法律服务的智能聊天工具，有极大的存在价值—在英国，如果地方政府在56天内不作出回复，上诉会被视为自动成功，违章停车罚款也会被取消。
DoNotPay之后的发展证明了Browder的设想。2015年9月上线后，当月就有3000人利用这个机器人律师就停车罚单提起上诉。7个月后，DoNotPay在纽约上线，截至目前，它帮助过25万司机追讨不合理的违章停车罚款，其中64%的案例胜诉，免除了总共价值约500万美元的停车罚款。
某种程度上，DoNotPay机器人的诞生也表明，聊天机器人不只能够帮助人们处理像订餐这样的简单任务，还能解决其他一些复杂的问题。在此之前，很多公司都在投资聊天机器人，其中最出名的就是Facebook的Messenger，它们可以执行各种简单的任务，例如订花或提供天气预报。
但Browder对这些机器人感到失望，他认为通过填写网络表格的方式订花都比用机器人更快一些。现在，Browder尝试将DoNotPay拓展成一个聊天机器人生成平台。除了违章罚款上诉，DoNotPay还能提供飞机延误赔偿费追讨、帮助无家可归的人们申请紧急住房庇护等法律服务。
不过DoNotPay机器人目前只能在其网站上使用，Browder表示他已经在和Facebook谈判将其植入到Messenger App中。DoNotPay机器人最新的一个功能是通过Facebook Messenger帮助难民在美国、加拿大和英国寻求难民庇护。
Browder说，选择与Facebook Messenger合作正是因为对方有着极高的用户覆盖率，但它也并不完美。和其他的聊天工具不同，Facebook Messenger并不对聊天内容做端到端的加密。因此，Browder需要在他的服务器和Facebook之间设置端到端加密，用户的申请发送过后，所有数据在10分钟内就会自动销毁。
Browder现在还是自己一个人在运行DoNotPay，并且不收取任何费用。他认为最大的挑战在于不同的地方都有各自不同的法律，并且随着机器人律师能力的增强，他需要雇佣一些职业律师来帮助提供更专业的法律解答。
和DoNotPay只是Browder的业余项目不同，AirHelp和Pixsy这两家创业公司已经在各自的细分领域找到了机器人律师的商业化方向。
Y Combinator支持的AirHelp成立于2013年，这是一家专门处理飞机延误补贴赔偿的初创公司。在过去4年的开发过程中，AirHelp研发的机器人Herman总共收集了来自30个司法管辖区的上万个法庭诉讼案例。截至目前，它已帮助全球超过200万乘客追讨回价值8500万美元的补偿，并从每一筆补偿中收取25%的佣金。
在Herman出现之前，用户索赔航空延误赔偿的过程称得上复杂。在采取法庭诉讼之前，他们要考虑很多条款和因素是否符合要求，比如出发和抵达机场、被延误飞行的日期，以及航空公司的条款。
如果人工操作的话，根据复杂程度的不同，至少需要花上20分钟。很多乘客即使有权获得赔偿，也因为觉得麻烦选择主动放弃。根据AirHelp的统计，在有权获得飞行赔偿的800万乘客中，只有2%会采取法律行动，导致每年有20亿英镑（约合178亿元人民币）的赔偿金流 失。 今年3月，Herman作为人工智能律师正式上线，尝试帮人们解决索赔的麻烦。当用户需求上传到系统中之后，Herman能自动厘清包括航空公司、出发机场、抵达机场、乘客国籍等相关信息，从而建议用户走怎样的法律渠道最为合适。
“我们的产品就是要确保用户知道什么时候，以及在什么情况下他们可以获得赔偿，因為很多情况下我们不知道理赔的规矩，我们的任务就是让争取赔偿的流程变得更快更简便。”AirHelp英国市场总监Marius Fermi对《第一财经周刊》说。
AirHelp的发展相当顺利，这家公司现在拥有500多名员工，并在去年获得了1200万美元的投资。Fermi认为法律顾问服务行业被人工智能彻底改变了，人工智能能精简了法律流程，从而使人工法律团队能专注地处理更技术性的问题。
Pixsy则把服务对象定位在专业摄影师。自2014年成立以来，这家总部位于柏林的创业公司已帮助2万名摄影师用户处理了图片盗版侵权纠纷，涉及总共1.3亿张盗版图片。“我们的目标是既为了让摄影师认识到他们的权利，也是为了让图片使用者增强版权的意识。”Pixsy的CEO Anders Fleck对《第一财经周刊》 说。
用户在Pixsy上注册个人信息、提供图片来源，比如Flickr、Facebook、Instagram或者个人网站，然后网站就能反向搜索图片，也就是在互联网上寻找匹配的图片。一旦发现图片侵权，用户至少可以要求对方立即停止图片的使用和传播，不过针对图片被使用的背景和用途，有时候用户是可以要求经济赔偿的。但寻求赔偿的过程耗时而繁琐，而且无法保证一定能获得赔偿。
用户针对Pixsy提供的图片匹配搜索结果决定对哪些案例可以追讨赔偿，有时候搜索结果并不一定准确，比如一些印刷字符，这时候就需要用户手动判断。此外，Pixsy还会根据图片侵犯的商业化程度，列出案例排名，显示哪些案例获得赔偿的机会和金额更大。接下来就由用户自己决定是否需要Pixsy采取进一步的行动。Pixsy的服务是免费的，但如果用户通过Pixsy获得赔偿，Pixsy会收取50%的佣金。
在社交媒体活跃的当下，摄影师一方面希望通过社交媒体渠道传播自己的作品，另一方面这也加大了图片被盗版的风险。过去他们唯一的办法是通过Google图片搜索一张一张地手动匹配。
“这种方式非常耗时，尤其对于摄影师来说，他们的工作应该是创作新的作品，而不是跟踪旧作。”Fleck说。同时社交网站也为很多非专业摄影师提供了一个免费展示作品的平台。Pixsy有1/3的用户是非专业摄影师，这也是他们未来业务的增长点。
根据调研公司CB Insights的统计，自2012年以来，有超过280家法律技术创业公司总共融得了7.57亿美元的资金。而这些公司大多与AirHelp和Pixsy一样，聚焦在一个特定的法律领域，比如破产法、知识产权法等 等。
如今，这些使用了不同自然语言和机器学习技术的人工智能机器人正在改变市场结构，它们让信息流动更加迅速，从海量的文件中挖掘对诉讼有利的证据，可以阅读并生成成千上万的合约，也能为企业客户预见欺诈舞弊风险，或是为公司并购交易提供基础的法律调研服务。
在过去，这个过程类似一个高级合伙人的助理角色，他会花费几个小时找到一堆相关的文档，并标出重点。但律师机器人会在几秒之内呈现出数篇与问题相关的文章段落，用户点击之后可以查看原始案例文本中的前后文。
为了不被机器赶超，在全球拥有7000名律师的大型律所Dentons在2015年成立了一个创新投资部门Nextlaw Labs，除了时刻关注新技术，它还会投资有潜力的创业公司，目前已经有7家创业公司成为其投资对象。
“当下电子数据的爆炸性增长使得很多人工作业很难跟上其速度，你不得不依赖新技术来帮你梳理海量的数据。”来自美国芝加哥的技术公司NexLP的创始人Jay Leib说，这家公司提供一个叫作eDiscovery的人工智能平台，能够从文件中搜索与诉讼相关的信息。
这一趋势同样也发生在中国。很多时候，为了对案情更为了解，律师需要阅读上千页的文字资料。人工智能工具法狗狗使用的是一套可应用于刑事案件的案情预测系统，通过选定罪行分类，并提供伤亡人数、案发地点等信息，即可获得安全的预测结果及类似案例。
“普通用户可以快速获得专业精准的案情预测，律师可以通过详细的深度案情分析，快速掌握切入点，提高接单成功率。”法狗狗的产品经理刘谦对《第一财经周刊》说。
最开始法狗狗是为了帮助律师提高办公效率开发的。律师需要咨询案源，经过筛选之后才能确定哪些可以成为客户，而现在这部分的咨询工作可以通过人工智能技术完成。“法律是一个有限的逻辑世界，如果你和律师交谈，会发现他们通常遵循“if else”的逻辑，这和计算机逻辑是非常相似的。人工智能可以显著降低法律服务的门槛。但我们并不是要取代律师，毕竟调查取证、庭前和解等工作仍然是计算机所无法实现的。”刘谦说。
人工智能的支持者认为，新技术降低了法律服务的成本，让更多原本负担不起律师服务的费用的人可以寻求法律援助，因而它不仅不会对律师职业造成威胁，反倒有可能激发更多的需求。“如果我们能把70%的成本比例降低到2%，整个法律服务的成本将显著降低，工作效率的提高让律师可以服务更多客户。”Leib指出。
就目前来看，人类律师还无需担心自己将很快失业。在现阶段，律师机器人可以节省查阅法律条款、过往案例等基础研究和收集资料的时间，但在自然语言的理解上，比如词的多义性，目前来看机器理解语言的能力和人类还存在很大距离。
因此律师的一些工作，比如向客户提供建议、撰写法律简报、谈判和上庭等等，现在都是法律机器人无法取代的。“人工智能把人类从枯燥的文书工作中解放出来，让他们可以更专注于一些战略性的问题。既然我们打败不了它们，那就接受它们。”全球知名律所Reed Smith的首席知识官Lucy Dillon说。
这种被称为“为正义服务”的商业想法最早源自硅谷。由于法律服务的费用太过高昂—在美国，80%的法律需求方付不起法律服务的账单，全球其他国家也存在类似情况。因此遇到法律问题的时候，人们通常会先上网找答案，市场需求由此形成。
如果历史性地回顾法律服务的价格，会发现它在不断上升，但这并不该发生—新的技术和创新使成本降低。怎样用技术手段降低法律服务的费用，斯坦福大学学生Joshua Browder决定将这个问题转变为自己的创业计划。
2015年，只有19岁的Browder为了处理自己数不尽的违章停车罚单，花3个月的时间开发了一个叫作DoNotPay的机器人律师来帮他上诉其中一些不合理的罚款。Browder认为在很多情况下违章停车罚款是无效的，比如遇到标志指示不清或是把紧急病患送往医院等特殊情况。
打开DoNotPay网站，建立一个账号，机器人会询问用户一系列有关违章停车的问题，以此判断使用者是否可以上诉罚款，并引导他们如何进入上诉程序。如果用户的回答证明他可以提出上诉，那么机器人会根据用户的选项自动生成上诉。这款机器人律师的运作基于聊天算法，通过关键字、指代词和语序来分析用户的语义表达。当然，和它聊得越多，它就会变得越智能。
在开发DoNotPay机器人之前，大多数律师告诉Browder，机器人是没办法将法律自动化的。但Browder并不这么认为，在他看来，大量的律师都在做着极为琐碎的基础工作，并对此征收高昂的费用。
“机器可以很好地替代他们。我不希望那些需要保护的人们为了争取自己的权利，不得不支付大约有罚款金额一半的钱来雇佣律师上诉。”Browder对《第一财经周刊》谈到创业的初衷。
BamLegal的CEO Catherine Bamfor认同Browder的看法。她认为这些机器人律师提高了效率，压低了那些不具有竞争力的人工律师的市场费用。在此之前，BamLegal已经为多家法律公司提供自动化技术支持。
通过自动化机器人完成的上诉申请，最后让Browder免除了部分违章停车罚款，也让他意识到能够提供免费法律服务的智能聊天工具，有极大的存在价值—在英国，如果地方政府在56天内不作出回复，上诉会被视为自动成功，违章停车罚款也会被取消。
DoNotPay之后的发展证明了Browder的设想。2015年9月上线后，当月就有3000人利用这个机器人律师就停车罚单提起上诉。7个月后，DoNotPay在纽约上线，截至目前，它帮助过25万司机追讨不合理的违章停车罚款，其中64%的案例胜诉，免除了总共价值约500万美元的停车罚款。
某种程度上，DoNotPay机器人的诞生也表明，聊天机器人不只能够帮助人们处理像订餐这样的简单任务，还能解决其他一些复杂的问题。在此之前，很多公司都在投资聊天机器人，其中最出名的就是Facebook的Messenger，它们可以执行各种简单的任务，例如订花或提供天气预报。
但Browder对这些机器人感到失望，他认为通过填写网络表格的方式订花都比用机器人更快一些。现在，Browder尝试将DoNotPay拓展成一个聊天机器人生成平台。除了违章罚款上诉，DoNotPay还能提供飞机延误赔偿费追讨、帮助无家可归的人们申请紧急住房庇护等法律服务。
不过DoNotPay机器人目前只能在其网站上使用，Browder表示他已经在和Facebook谈判将其植入到Messenger App中。DoNotPay机器人最新的一个功能是通过Facebook Messenger帮助难民在美国、加拿大和英国寻求难民庇护。
Browder说，选择与Facebook Messenger合作正是因为对方有着极高的用户覆盖率，但它也并不完美。和其他的聊天工具不同，Facebook Messenger并不对聊天内容做端到端的加密。因此，Browder需要在他的服务器和Facebook之间设置端到端加密，用户的申请发送过后，所有数据在10分钟内就会自动销毁。
Browder现在还是自己一个人在运行DoNotPay，并且不收取任何费用。他认为最大的挑战在于不同的地方都有各自不同的法律，并且随着机器人律师能力的增强，他需要雇佣一些职业律师来帮助提供更专业的法律解答。
和DoNotPay只是Browder的业余项目不同，AirHelp和Pixsy这两家创业公司已经在各自的细分领域找到了机器人律师的商业化方向。
Y Combinator支持的AirHelp成立于2013年，这是一家专门处理飞机延误补贴赔偿的初创公司。在过去4年的开发过程中，AirHelp研发的机器人Herman总共收集了来自30个司法管辖区的上万个法庭诉讼案例。截至目前，它已帮助全球超过200万乘客追讨回价值8500万美元的补偿，并从每一筆补偿中收取25%的佣金。
在Herman出现之前，用户索赔航空延误赔偿的过程称得上复杂。在采取法庭诉讼之前，他们要考虑很多条款和因素是否符合要求，比如出发和抵达机场、被延误飞行的日期，以及航空公司的条款。
如果人工操作的话，根据复杂程度的不同，至少需要花上20分钟。很多乘客即使有权获得赔偿，也因为觉得麻烦选择主动放弃。根据AirHelp的统计，在有权获得飞行赔偿的800万乘客中，只有2%会采取法律行动，导致每年有20亿英镑（约合178亿元人民币）的赔偿金流 失。 今年3月，Herman作为人工智能律师正式上线，尝试帮人们解决索赔的麻烦。当用户需求上传到系统中之后，Herman能自动厘清包括航空公司、出发机场、抵达机场、乘客国籍等相关信息，从而建议用户走怎样的法律渠道最为合适。
“我们的产品就是要确保用户知道什么时候，以及在什么情况下他们可以获得赔偿，因為很多情况下我们不知道理赔的规矩，我们的任务就是让争取赔偿的流程变得更快更简便。”AirHelp英国市场总监Marius Fermi对《第一财经周刊》说。
AirHelp的发展相当顺利，这家公司现在拥有500多名员工，并在去年获得了1200万美元的投资。Fermi认为法律顾问服务行业被人工智能彻底改变了，人工智能能精简了法律流程，从而使人工法律团队能专注地处理更技术性的问题。
Pixsy则把服务对象定位在专业摄影师。自2014年成立以来，这家总部位于柏林的创业公司已帮助2万名摄影师用户处理了图片盗版侵权纠纷，涉及总共1.3亿张盗版图片。“我们的目标是既为了让摄影师认识到他们的权利，也是为了让图片使用者增强版权的意识。”Pixsy的CEO Anders Fleck对《第一财经周刊》 说。
用户在Pixsy上注册个人信息、提供图片来源，比如Flickr、Facebook、Instagram或者个人网站，然后网站就能反向搜索图片，也就是在互联网上寻找匹配的图片。一旦发现图片侵权，用户至少可以要求对方立即停止图片的使用和传播，不过针对图片被使用的背景和用途，有时候用户是可以要求经济赔偿的。但寻求赔偿的过程耗时而繁琐，而且无法保证一定能获得赔偿。
用户针对Pixsy提供的图片匹配搜索结果决定对哪些案例可以追讨赔偿，有时候搜索结果并不一定准确，比如一些印刷字符，这时候就需要用户手动判断。此外，Pixsy还会根据图片侵犯的商业化程度，列出案例排名，显示哪些案例获得赔偿的机会和金额更大。接下来就由用户自己决定是否需要Pixsy采取进一步的行动。Pixsy的服务是免费的，但如果用户通过Pixsy获得赔偿，Pixsy会收取50%的佣金。
在社交媒体活跃的当下，摄影师一方面希望通过社交媒体渠道传播自己的作品，另一方面这也加大了图片被盗版的风险。过去他们唯一的办法是通过Google图片搜索一张一张地手动匹配。
“这种方式非常耗时，尤其对于摄影师来说，他们的工作应该是创作新的作品，而不是跟踪旧作。”Fleck说。同时社交网站也为很多非专业摄影师提供了一个免费展示作品的平台。Pixsy有1/3的用户是非专业摄影师，这也是他们未来业务的增长点。
根据调研公司CB Insights的统计，自2012年以来，有超过280家法律技术创业公司总共融得了7.57亿美元的资金。而这些公司大多与AirHelp和Pixsy一样，聚焦在一个特定的法律领域，比如破产法、知识产权法等 等。
如今，这些使用了不同自然语言和机器学习技术的人工智能机器人正在改变市场结构，它们让信息流动更加迅速，从海量的文件中挖掘对诉讼有利的证据，可以阅读并生成成千上万的合约，也能为企业客户预见欺诈舞弊风险，或是为公司并购交易提供基础的法律调研服务。
在过去，这个过程类似一个高级合伙人的助理角色，他会花费几个小时找到一堆相关的文档，并标出重点。但律师机器人会在几秒之内呈现出数篇与问题相关的文章段落，用户点击之后可以查看原始案例文本中的前后文。
为了不被机器赶超，在全球拥有7000名律师的大型律所Dentons在2015年成立了一个创新投资部门Nextlaw Labs，除了时刻关注新技术，它还会投资有潜力的创业公司，目前已经有7家创业公司成为其投资对象。
“当下电子数据的爆炸性增长使得很多人工作业很难跟上其速度，你不得不依赖新技术来帮你梳理海量的数据。”来自美国芝加哥的技术公司NexLP的创始人Jay Leib说，这家公司提供一个叫作eDiscovery的人工智能平台，能够从文件中搜索与诉讼相关的信息。
这一趋势同样也发生在中国。很多时候，为了对案情更为了解，律师需要阅读上千页的文字资料。人工智能工具法狗狗使用的是一套可应用于刑事案件的案情预测系统，通过选定罪行分类，并提供伤亡人数、案发地点等信息，即可获得安全的预测结果及类似案例。
“普通用户可以快速获得专业精准的案情预测，律师可以通过详细的深度案情分析，快速掌握切入点，提高接单成功率。”法狗狗的产品经理刘谦对《第一财经周刊》说。
最开始法狗狗是为了帮助律师提高办公效率开发的。律师需要咨询案源，经过筛选之后才能确定哪些可以成为客户，而现在这部分的咨询工作可以通过人工智能技术完成。“法律是一个有限的逻辑世界，如果你和律师交谈，会发现他们通常遵循“if else”的逻辑，这和计算机逻辑是非常相似的。人工智能可以显著降低法律服务的门槛。但我们并不是要取代律师，毕竟调查取证、庭前和解等工作仍然是计算机所无法实现的。”刘谦说。
人工智能的支持者认为，新技术降低了法律服务的成本，让更多原本负担不起律师服务的费用的人可以寻求法律援助，因而它不仅不会对律师职业造成威胁，反倒有可能激发更多的需求。“如果我们能把70%的成本比例降低到2%，整个法律服务的成本将显著降低，工作效率的提高让律师可以服务更多客户。”Leib指出。
就目前来看，人类律师还无需担心自己将很快失业。在现阶段，律师机器人可以节省查阅法律条款、过往案例等基础研究和收集资料的时间，但在自然语言的理解上，比如词的多义性，目前来看机器理解语言的能力和人类还存在很大距离。
因此律师的一些工作，比如向客户提供建议、撰写法律简报、谈判和上庭等等，现在都是法律机器人无法取代的。“人工智能把人类从枯燥的文书工作中解放出来，让他们可以更专注于一些战略性的问题。既然我们打败不了它们，那就接受它们。”全球知名律所Reed Smith的首席知识官Lucy Dillon说。