첫 번째는 법률 빅 데이터의 저장을 완료하는 것입니다. 법은 대량의 읽기와 기억이 필요한 작업입니다. 인공지능이 등장하기 전에, 모든 읽기와 기억 작업은 도서관이나 해당 사이트에서 찾아야 하는데, 시간이 많이 걸리고 힘이 든다. 법률 데이터 저장소 서버를 사용하면 중요한 정보만 입력하면 방대한 데이터베이스에서 필요한 자료를 추출할 수 있어 훨씬 편리합니다.
두 번째는 법률 데이터 분석을 완료하는 것입니다. 법률 데이터 분석은 데이터 저장소, 데이터 분류 관리 및 데이터 통계를 기반으로 합니다. 데이터 분석의 목적은 의사결정권자에게 근거를 제공하는 것이다. 예를 들어, 우리는 사건의 수를 근거로 사건의 발생 원인을 분석하여 저자에게 경고할 수 있다. 예를 들어, 당신이 주장하는 호소와 제공된 증거에 근거하여, 우리는 당신을 위해 승소 확률을 분석할 것입니다.
셋째, 법적 데이터의 적용을 완료하는 것입니다. 즉, 데이터 저장이든 데이터 분석이든, 최종 목적은 응용 프로그램에 서비스를 제공하는 것입니다. 법률 데이터의 응용은 주로 법률 서비스가 필요한 사람들에게 더 빠르고 편리한 서비스를 제공하는 것이다. 예를 들어 당사자에게 법률 문서 작성, 법률 서비스 상담, 법률 지식 보급 등 일상적인 서비스를 제공한다. 변호사에게 법률 규정, 사례 조회, 데이터 분석에 기반한 대응 방안 선택, 다른 변호사, 전문가의 같은 일에 대한 견해를 제공합니다. 일정에서 사례 분석에 이르기까지 모든 것이 작용할 수 있다. 법관 판결의 근거가 되는 법이나 사회활동에 이르기까지 시대별 자료에 따라 입법제한을 해야 하는 법조차도 인공지능을 통해 이뤄질 수 있다.