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在上一篇文章《房企法务专辑一：二年内房企法务的工作会有怎样的变化？》中，我们探讨了在未来二年内，随着房地产市场新一轮的洗牌，一方面并购、合作、转型成为房企生存与发展的关键，另一方面，对普通购房者或投资者而言，必须尽快去掉过高的杠杆，并等待合适的机会进入不良资产收购的领域。
这些大背景，将导致二大变化： （一）传统的被动性业务，将会更多被主动性业务所替代； （二）诉讼、仲裁等争议解决类业务，在规模和难度上都出现了显著的增长。
而这二大变化又导致了： (一)房企法务人才的核心技能需求出现了重大转变； (二)房企法务部门在组织形态和工作技术方面出现重大变革。
今天我们进一步探讨，当下蓬勃发展的大数据、人工智能等新技术，将会怎样剧烈的影响甚至颠覆传统的房企法务工作。 一、 大数据和人工智能的本质
其实，人工智能的理论早在六十年前就已经出现，但直到近几年互联网提供了海量数据、计算机处理能力也提升后，一直困扰人工智能发展的难题才得到了解决。 以前，科学家认为机器智能就得像人脑一样思考，所以总是设计各种算法来模拟大脑的思考过程，但这根本行不通。后来IBM实验室的贾里尼克教授，在研究计算机语音识别的时候换了个思路：与其教会电脑理解人类的语言，不如把大量的语音数据输进电脑里，让它进行快速的匹配，数据量越大，计算机的识别能力就越高。
至此，人工智能的问题被转换成了统计学问题，而统计数据，则是计算机的强项。 在刑事案件中，最常见的核心问题是什么？无非自己是否会被定罪？定罪的话会被判几年？
在未来，一个刑案的客户在咨询自己是否会被定罪、如果定罪会被判几年时，只需向人工智能录入一些信息，就可以瞬间得到判例大数据中最相近的量刑情节和刑罚结果，并且准确率极高。
如果客户需要进一步了解自己案件的辩护策略，人工智能只需匹配最接近的判例，并选择出量刑最低的案件，然后将辩护策略提供给客户。
对客户来说，法律人工智能快速、准确、便宜，有什么理由不用呢？正如学者肯尼思·库克耶曾说过的“客户不想知道也没必要知道为什么，他们只要知道是什么就足够了”。
人工智能的算法，是把大数据中的条件和结果做出一定的联系，然后将当前的条件快速地匹配与之联系程度最高的结果。
所以说这种基于相关关系判断的法律人工智能及其衍生的法律服务、法律产品，其准确性和效率都远超以往！如果应用在房地产法务领域，将极大地改变房企法务的工作内容和时间结构！
就拿常年法律顾问工作为例，传统的做法是由某位律师单独或由若干名律师组成团队为房企进行服务。
这样的常年法律顾问服务有二大特点： 第一，服务内容的个性化； 第二，服务质量的个体化。
但同时又存在着二大问题：
第一，由于是不同律师提供的个性化服务，所以是非标准化的。而非标准化恰恰意味着难以高效地重复利用，其结果就是效率低。
很多律师之所以不愿意做常年法律顾问，就是因为平摊下来单位时间的收益是不高的。但之所以不高，更重要的原因其实在于效率低，即在处理一些常法事务例如合同修改、咨询回复时耗时太长。
第二，服务质量的高低好坏完全依赖着某个律师的个人水平，带来整体服务质量的不稳定、不均衡。
对于传统律师而言，业务水平的高低与个人经验紧密相关。经验越丰富，水平就越高，服务质量就越好。但是水平越高的资深律师，收费标准就越高，这又与房企需要控制法律支出成本的需求相矛盾。所以实践中，通常都是以资深律师挂名投标，拿下项目后都分给普通年轻律师提供服务。而不同的普通年轻律师，个人水平也参差不齐。整个团队在服务过程中质量不稳定、不均衡的情况就会十分突出。
但现在，依托于大数据和人工智能技术的新型房企常年法律顾问服务模式，已经出现！
二、大数据、人工智能等新技术在房企法务工作中的应用
例如我们文鳐团队依托于对地产行业的深刻认识及丰富的房企服务经验，研发的拥有独立知识产权的“文鳐-房地产开发企业常年法律顾问标准化产品”。
整个产品的架构如下：
（一）对房地产开发的整个流程进行拆分，划分为“国有土地使用权取得阶段”、“建设用地规划阶段”、“建设工程规划设计阶段”、“建设工程施工许可与施工阶段”、“商品房预售许可阶段”、“建设工程竣工验收与备案阶段”、“物业销售、租赁、管理阶段”共7大板块； （二）将7大板块分别细分为若干具体流程和步骤，例如“国有土地使用权取得阶段”可以划分为9个流程； （三）将每一个流程和步骤，都提炼出对应的核心法律知识点，及有关易混淆知识点；
（四）通过大数据分析的方式，在海量的判例中识别和提取出知识点所对应的关键词、关键词组；
（五）为每一个关键词建立一个可持续更新的内容库，通过大数据检索的方式，筛选并充实法律法规、政策资讯、裁判要旨、合同模板等内容；
（六）将板块、流程、步骤、知识点、关键词和关键词组、独立数据库全部汇总，综合成为涵盖整个房企常年法律服务的大型数据库；
（七）优化大型数据库的结构并设置标签，建立统一的命名规则和要点识别体系，设置专门的检索流程；
（八）对各类房企进行实地调研和研究分析，将房企的法律服务需求进行定位和分类，并制定统一的服务标准和时间节点要求。
通过上述的流程，我们搭建了目前国内首个专注于房地产开发企业的“常年法律顾问数据库”。
依托于这个数据库，我们团队的任何一名律师都可以非常高效并且准确地为任何一家房企提供“文书”、“咨询”、“资讯”、“培训”四个维度的服务。
例如，当一家房企正与另一家企业就合作开发某一项目进行谈判时，其投发部门提出了“假设另一方未足额出资时收益分配比例如何确定？我方应当如何在合同中提前进行约定？”等问题。
在法务部门将这些问题通过微信、邮件或电话的方式反馈给我们后，我们的值班律师将立即按照以下流程处理：
第一，记录客户询问的全部内容，并询问问题的背景和客户的目的；
第二，对询问内容进行语义分析，归纳总结出核心问题；
第三，将核心问题转换成法律术语，识别出关键词或关键词组（或者近似程度最高的标签）；
第四，将关键词或关键词组（或者近似程度最高的标签）放入“常年法律顾问数据库”中进行检索；
第五，对检索结果中的法律法规、政策资讯、裁判要旨、合同模板进行筛选，再反馈给客户。
依托于这种大数据的方式，我们能够为房企提供前所未有的常年法律顾问服务体验：
（一）我们的服务效率和响应速度将无与伦比。
因为所有的内容都来自于我们精心搭建的数据库，我们需要做的只是在数据库进行检索而已。而借助于我们的优化后的数据库结构、针对性设置的标签、统一的命名规则和要点识别体系、精细化的关键词组、专门的检索流程，我们可以大幅度地缩短检索时间，以达到近乎实时响应的状态。
当然您可能会质疑：就算这样做足够快，但是不一定准确啊。而且如果数据库里没有内容，也不见得还快得起来。
这就涉及到我们下一个要点。
（二）我们的服务质量稳定均衡且可以不断升级进化。
正如上文分析的，传统律师的业务水平很大程度依赖于经验的丰富与否。但是一个人阅历再多，也是有限的。而大数据技术则很好的解决了这个问题。
我们通过大数据技术，对全国范围内与房地产开发有关的判例，区分不同的板块、不同的流程与步骤、不同的知识点、不同的关键词，进行了系统性的研究，并筛选出了典型案例、提炼了裁判要旨，以此汇聚成最终的数据库。
所以，我们依托于数据库的判例而向客户所做的答复，其准确性要远远高于传统律师完全凭借个人经验和个人知识所做的分析。
由于数据库是同一的，所以无论我们为房企客户提供服务的是哪个律师，其服务质量都是稳定而均衡的。
更重要的是，数据库本身是可以不断升级、优化、迭代的。我们只需要持续将最新的法律法规、政策资讯、典型案例、裁判要旨更新进数据库，就可以保证我们的服务水平永远是最好的，丝毫不受个人律师之间差异的影响。
（三）我们的成本和价格将极其具有市场竞争力。
律师最大的成本就是时间。资深律师为什么那么贵？根本的原因在于其业务能力都是用无数的时间积累出来的，这里面所蕴含的成本就极大。从这个角度来说，房企既想要资深律师的业务能力和丰富经验，又想要普通年轻律师的低收费，本就是一个矛盾的需求。
但当我们在搭建好房地产开发企业的“常年法律顾问数据库”后，一方面后续的服务效率高、耗时短，服务成本自然就低；另一方面数据库可以高频率地在不同律师、不同客户间重复利用。而且客户越多，我们数据库的素材就越多，覆盖的面就越广，内容就越全，越容易达到规模效应，学习成本和应用成本也就越低。
这就决定了我们拥有极低的成本，可以向市场提供极具竞争力的服务价格。
例如我们现在为广西区内县一级房地产评估公司提供常年法律顾问标准化服务的价格，就比这些公司在当地聘请本县传统律师的价格还要低。
以上所说的，其实还是我们的房企常年法律顾问标准化产品的1.0版本，又称之为“半自动服务模式”。
未来我们将借助于人工智能技术，将上述需要值班律师参与的“半自动服务模式”转化为“全自动服务模式”。
例如，我们正在与元典大数据平台等数据公司、软件公司进行洽谈，利用他们先进的人工智能技术、语义识别技术，将我们的房地产开发企业常年法律顾问数据库嫁接上特定的软件，为客户提供更加智能和自动化的服务。
未来，也许不需要法务介入，只需直接将软件安装到投发、征拆等业务部门工作人员的手机上，他们就可以直接以语音的形式向软件发送问题，然后由机器进行语义识别，从中提炼出关键词，再将关键词放在数据库中进行检索，最后将检索结果反馈给业务部门的工作人员。
注意！（重点，瞧黑板）这里并不需要房企的法务介入！
可见，诚如上文提出的，大数据和人工智能技术的介入将极大地改变房企法务的工作内容和时间结构！
大家不要以为这是危言耸听，这种趋势已经显现。
目前我们文鳐团队就已经和华润置地签订了常年法律顾问标准化产品的天使客户服务协议，由华润置地南宁分公司对该产品进行试用。未来待产品进一步优化升级，且我们文鳐团队拥有足够的服务能力后，我们将对整个华润置地全国各地分公司开放提供远程常年法律顾问的服务。
三、大数据、人工智能等新技术对房企法务的影响
我们文鳐团队只是整个法律行业中对新技术进行探索和应用的队伍之一，类似于上文这种基于大数据和人工智能技术的全新法律服务产品将会越来越多的涌现在市场上。
这些产品将极大地变革房企法务传统的工作内容。
通过分析，我们认为房企法务应当尽快开始借助于大数据和人工智能技术产品的全新转型！
（一）更多地将技能发展的重心偏向于商事谈判、仲裁、诉讼等需要现场服务的工作内容。
因为在可预见的未来（也许就是二三年之内），依托于大数据技术而构建的房地产开发企业数据库和远程常年法律顾问服务中心，已经足以解决房企大部分的法律问题，而且是越过法务部门直接为业务部门解决问题。
所以法务应当将自己核心能力的发展，转向于需要现场提供服务的内容上面。
（二）更多地由后台走向前台，借力于数据库和远程服务中心，为房企提供更主动、更精准的前端服务。
有人可能会在看完上面的文章后，认为房企法务人员与大数据技术和人工智能是完全的竞争关系，是替代与被替代的关系。其实不然。
大数据和人工智能本质上只是技术，房企法务不应该担心自己被替代，而应当思考如何借力。
例如，现在我们文鳐团队系广西房地产业协会和易居克而瑞广西分公司的战略合作伙伴，我们将自己的房企法律法规数据库与二家单位的数据库实现了打通和对接。同时依托于对广西房地产市场的深耕，我们建立了广西房地产行业信息情报收集系统，可以为我们的房企客户提供定制化的土地交易和项目并购的信息、资讯、政策。
有的房企法务就充分借助于我们的数据库和信息、资讯、政策服务，为房企的土地交易和项目并购提供前置式的主动服务，成功地突破了传统法务工作的界限，将法律风险防控和企业的投资开发有机地融合在一起，取得了非常好的效果。
通过上文的分析，我们可以发现新技术必将对房企法务带来巨大的冲击，将重大地变革传统的工作内容和时间结构！那么未来房企法务应当如何应对，尤其是如何趁势而上打破法务晋升和发展的天花板！ |
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