核心要点：仅仅部署 AI 工具，并不会为企业法务团队带来真正的投资回报。真正的价值来自于将 AI 与工作流程、数据基础以及治理机制有效结合，并随着业务需求和风险环境的变化，持续优化流程设计、管理模式和领导层预期。  

过去一年里，关于企业法务团队是否应当采用 AI 的讨论，已经不再停留在理论层面。一年前，许多法务部门仍在权衡 AI 的潜力与其带来的风险、可靠性以及治理方面的顾虑。而如今，AI 正在从一个“是否采用”的问题，转变为一个“如何落地”的问题。 

无论仍然存在多少犹豫，真正的问题已经不再是：“我们是否应该使用 AI？” AI 正成为一种不可避免的运营能力。当下最迫切的问题是：“我们应当如何实施 AI？” 那些迟迟未能采取行动的企业，最终将难以跟上行业发展的步伐。 

法务领域不存在“一刀切”的 AI 战略 

尽管对于 AI 的价值已经形成广泛共识，但关于如何最佳实施 AI，行业内仍然缺乏统一答案。许多企业法务团队希望获得成熟度模型、行业基准或标准化操作手册作为参考，但现实情况是，不同企业在内部支持力度、预算规模、技术能力以及企业技术栈方面存在巨大差异，因此并不存在适用于所有法务部门的统一模式。 

有些企业拥有专门的工程团队或创新团队提供支持；而另一些组织则更多依靠法务团队自行探索和推进。关键在于，成功的 AI 战略应当基于组织的真实情况，而不是建立在对“法务转型理想状态”的想象之上。 

从实践角度来看，这意味着聚焦于真正相关且能够创造价值的 AI 应用场景。例如： 

法务运营与工作流管理，合同与商业管理，诉讼与调查，合规与监管，以及其他与法务职能密切相关的场景。根据企业现状和可用资源的不同，这些场景都可能在较短时间内带来可观的投资回报。 

以诉讼与调查场景为例，AI 可以帮助总结法律意见书、诉讼文件和庭审记录，也能够支持案件早期评估、模式识别以及异常检测等工作。其结果可能包括：文档审查工时减少 90%，案件启动时间缩短，审查一致性显著提升。 

秉持“从现状出发”的原则，最务实的做法并不是追求最先进的技术，而是了解现有可用工具，识别切实可行的应用机会，构建符合团队运营环境的实施路径。 

不要执着于寻找“最好的”AI工具 

在推动 AI 落地的过程中，干扰因素无处不在。市场上充斥着令人印象深刻的产品演示、雄心勃勃的宣传，以及层出不穷的新概念，尤其是围绕 Agentic AI 的各种讨论。然而，所谓放之四海而皆准的“最佳工具”其实是一种幻觉。真正重要的问题是：什么最适合你的实际情况和业务需求。 

对于一些法务团队而言，充分发挥 Agentic AI 的能力，是长期建立运营成熟度之后所获得的成果。而对于另一些团队来说，生成式 AI可能仍然是更合适的选择，因为它更容易实施、更容易治理，而且已经足以满足当前需求。归根结底，核心问题不在于哪项技术听起来更先进。而在于：哪项技术能够真正解决眼前的问题。 

AI 的投资回报始于工作流、数据和治理机制 

这种以业务问题为导向的思维，引出了另一个关键认知：法务团队在讨论 AI 之前，必须先关注信息架构。新工具或许令人兴奋，但只有建立在明确目标、可重复工作流以及稳固数据基础之上时，才能真正创造价值。如果流程本身定义不清，或者底层信息支离破碎，那么 AI 最好的结果也只是产生不一致的输出，而最坏的结果则是在更大规模上放大现有风险。 

因此，AI 的成功落地，与其说取决于软件选择，不如说取决于支撑其成功的基础能力，包括：结构化数据，一体化工作流，健全的治理机制，清晰的目标定义。在实际操作中，这些基础条件的重要性往往超过工具本身。 

这种“基础优先”的思维方式，也解释了为什么 AI 对法务团队而言是真正的投资机会。过去，为法务运营和技术建设争取预算往往并不容易。而 AI 的兴起，为组织打开了一个窗口，使关于投资和能力建设的讨论更容易启动。 

但关键并不在于趁着市场热度购买一款 AI 工具。真正重要的是，利用当前的关注度和资源投入机会，去强化那些无论是否引入 AI 都必须建设的底层能力，包括：数据体系，运营流程，组织结构以及治理机制。如果为了寻找“最正确”的 AI 工具，而推迟解决流程失效、数据割裂以及职责不清等根本问题，那么结果往往会适得其反。在法律领域，AI 的失败很少是悄无声息发生的。 

企业法务负责人需要将 AI 投资理解为改善数据架构和运营设计的契机，而不仅仅是一次采购新功能的机会。 

从长期来看，这或许正是当前这一轮 AI 浪潮最持久、最有价值的收益。 

AI 会在减少工作之前，先带来更多需求 

越来越多的法务负责人开始意识到，AI 并不会以简单、线性的方式减少法律工作量。虽然某些任务会因为 AI 的应用而变得更快、更高效，但与此同时，AI 也很可能创造出新的需求和工作场景。 

法务与合规团队正在面对越来越多与以下领域相关的请求：AI 的合理使用，技术采购与供应商管理，AI 治理与风险管理，合同条款调整与审查，数据处理与隐私保护，监管合规与风险控制。与此同时，由于 AI 让信息的生成、分析和提交变得更加容易，企业还可能面临：更多投诉与争议事项，更多信息披露请求，更多内部升级上报的问题和风险事件。因此，真正的挑战并不仅仅是自动化。而是企业如何适应。法务团队需要建立新的能力，包括不同于以往的技能组合，更适配 AI 环境的工作流程，更强的运营敏捷性。只有这样，才能应对不断变化的法律需求结构。 

AI 应用对总法律顾问意味着什么 

对于总法律顾问而言，这一挑战尤为突出，因为他们正同时受到两个方向的压力。如今，GC 不仅需要提升法务部门自身的运营效率，还需要承担企业层面与法律职能相关的风险管理责任。 

这种双重平衡，正成为当前法律领导力最鲜明的特征之一。随着 AI 工具能力不断增强，并逐步具备更高程度的自主性，治理挑战也变得更加复杂。治理失效未必会在系统上线时立即显现。很多问题可能在部署数月之后才逐渐暴露出来。真正的风险不仅来自明显的错误，更来自那些容易被忽视的小问题，例如：轻微的数据偏差，不完善的控制机制，未被及时发现的流程漏洞。这些问题往往不会立即引发危机，却可能随着时间推移不断累积，最终产生显著影响。因此，有效的治理机制必须保证及时响应，切实可行，并且能够随着技术发展持续演进。只有这样，组织才能在充分利用 AI 带来效率提升的同时，保持风险可控和治理有效。  

充满信心地驾驭不断演进的市场 

展望未来，法律科技市场很可能不会像今天这样拥有清晰的边界划分。企业级平台正在不断增强其面向法律场景的专业能力，而专注于细分领域的解决方案供应商，也正在向相邻应用场景和工作流不断扩展。 

与此同时，采购模式也可能发生变化。在这样一个高速演进的市场环境中，长期的软件采购承诺将越来越难以证明其合理性。随着企业希望避免被单一供应商锁定，数据可迁移性将变得更加重要。此外，随着数据规模越来越直接影响成本结构和系统表现，法务团队也需要对自身数据拥有更深入、更清晰的认知。 

然而，仅仅追逐最新的 AI 热点，并不会帮助法务团队释放真正的价值。真正的成功来自于扎实的数据与运营基础，清晰的业务目标以及有纪律的实施路径。法律 AI 发展的下一阶段，将更青睐那些敢于超越试验阶段，并正面解决自身运营短板的团队。 

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Joy Saphla，法律解决方案高级董事总经理 

Joy 在法律服务行业拥有超过 30 年经验，长期与全球领先的企业法务部门及律师事务所合作，推动创新与转型。她在行业内产生了广泛影响，持续帮助客户通过战略规划以及对人员、流程、技术和数据洞察的重新整合与运用，提升业务绩效并实现运营转型。