法務大數據

1. 關於公司企業法務的簡答題

在商業形態的日益復雜，法律規則日益繁密的今天，訴訟與管制風險以及有形或無形的地區、行業、國際慣例都會讓企業高管們手足無措，公司法務能力從未像如今這般對企業的長期成功發揮至關重要的作用，已經有眾多法學院和商學院的教授呼籲公司應當將法律事務納入公司的戰略決策過程。但在重大的戰略決策會議上，高管們依然將法律視為決策的束縛而非決策的有機組成部分。他們將法務部視為成本部門，將公司的合規行為視為被動適應外部環境的過程。以舊有法律業務理念觀之，公司就像是渺小的、嵌入在制度巨網中的小蟲，在有限的、剛性的空間內匍匐。目前國內也有不少學者和業界人士運用 「法務戰略」這一概念描述企業法務的關鍵性架構，他們的論述主要集中在「業務合規合法框架」、「內部管控架構」等議題上，但什麼是法務戰略，它的邊界在哪裡？它有著怎樣的類別與形態？依然沒有得到比較清晰的界定。

怎樣做好企業法務？做好公司法務關鍵在哪？
公司戰略是一個自上而下的規劃過程，它具有整體性、重大性、長期性與不可逆性等特徵，它由總體戰略、職能戰略、業務戰略以產品戰略等幾個方面構成。公司法務戰略是與公司資本戰略、營銷戰略、人力資源戰略並行的公司職能戰略，它關注的問題是公司如何在法務領域獲得相對於競爭對手而言的比較優勢。作為公司最重要的職能戰略之一，法務戰略既有自己的獨特內涵，也與公司的總體戰略和其他平行的職能戰略有機嵌合在一起，它的高低會對公司的總體運營成果產生難以估量的影響。戰略類型依其發育的成熟度以及對公司總體戰略影響的深度由低到高依次分為：規避、服從、防範、評估與變革。

規避

在採用規避戰略的公司，高管們做出有意識的選擇，在法律規則較為模糊和靈活的部分進行突圍。在他們的意識深處，法律是他們達至所預期的商業目標的障礙物。他們往往低估法務部門的價值，而傾向於採用法律之外的手段繞過管制的壁壘。即使他們保有對法律技能的尊重，也更多地利用它完成制度投機或制度套利。典型的規避策略是公司可能外包其部分商業活動到另一法院的轄區，以避免的繁瑣的地方性法規。

服從

在採用服從戰略的公司，高管們認識到法律是出現在公司商業活動中的令人頭疼且具有強制性的約束，服從這種約束所帶來的潛在內部成本被認為是需要被最小化的。在服從型戰略的指導下，管理層雖然也認同法律知識的重要性，但法律知識「夠用就好」，即只要公司行為的合法性不影響到其在可預見未來的商業目標，就被認為是可以接受的。例如聯邦包裹公司寧可每年花費數百萬美元來支付因他們的運貨卡車在紐約停車招致的罰款，而不願意完全服從紐約的停車管理條例。為了保持聯邦包裹公司在船舶和物流界的領導地位，這筆花銷被它認為是商業運作中的必要花費。無疑，聯邦包裹公司將將法律的束縛視為商業運營中所必須承擔的成本，但這種成本必須被控制在一定的范圍內。

防範

防範型的公司法務戰略有了極大的改觀，在此類型的公司戰略的指引下，公司法務部不再是相對孤立的部門，在重大商業目標定立之初法務部門就積極地參與進來，高管們努力尋求法律意見而不是迴避與法務專家的溝通。在這一戰略的指引下，職能部門的經理們與法務專家密切合作，將與部門業務相關的錯綜復雜的法律法規納入內部的工作流程。對判決與爭議的量化分析在防範型的公司法務戰略中扮演著越來越重要的角色，法務部與外部律師通過對本公司或本行業其他公司的訴訟記錄的精確把握，可以對隨時間或地理位置變化的法律風險因子進行主動的、前瞻性的識別，為公司的總體業務布局提供有力的法律信息支撐。

評估

採用評估型法務戰略的公司，已經具備了利用無形的法律知識創造有形的商業價值的能力。這一類公司的商業決策者能夠理解與公司核心業務員的相關法律制度及其運行機制，他們把法律部門視為關鍵的利益共同體，並積極利用法務部門的技能幫助公司提高投資回報率。例如，一家電梯生產商通的法務部分析了歷史上該州所有因電梯事故引發的訴訟糾紛，發現涉及到幼兒的電梯擠壓事故經常發生在百貨公司試衣間附近（這往往是因為大人忙著試衣服而忽視了對幼兒的照看），那麼當它為一家百貨公司供貨時，銷售部門的經理會把這一風險因素納入自己的商業決策。

變革

採用變革型法務戰略的公司，它商業模式完成了與法務戰略的完美整合。業內少數的擁有這種獨特法務能力的公司已經獲得了其競爭對手難以習得的競爭優勢。這類公司不僅將法律事務納入了公司的價值鏈構成，而且他們利用與法律相關的知識與外部更大的商業生態系統中的合作夥伴緊密聯結。高通作為一家通訊品生產和服務公司曾經以手持通訊設備的生產為主業，CDMA技術的研發成功讓它覺得無線通訊技術架構本身可能更具有獲利前景。正當其時，美國國內的幾大無線通訊技術巨頭擁有高通無法比擬的市場份額和品牌基礎，通過傳統手段戰勝他們基本上是不可能的。公司中的法務專家與外部律師密切合作，設計了全球獨一無二的將技術標准與許可合約精巧結合的商業模式。這才最終成就其「我們做創造的部門，讓別人做製造的部門」的宏偉理念。

從很大程度上來說，公司之所以採用不同的戰略，是因為它們擁有不同的能力和資源。法務戰略逼格的高低在極大程度上取決於公司對法律信息的理解消化能力以及法律信息資源的佔有程度。如果說在大數據時代到來之前，公司法務戰略的轉型嚴重依賴高管團隊對法律知識的重視、了解與法務部獨特的業務技能（當然這在今天也尤為重要）。那麼今天我們完全可以通過海量的裁判與爭議資料庫實現對熱點爭議問題、爭議高發地區、誘發爭議的主要事實、流行的交易結構進行快速、實時的鎖定與分析，從根本上擴大公司對法律信息資源的佔有，提升公司對法律信息的理解消化能力，降低法務部門運營成本，並使得公司法務戰略與公司總體戰略實現完美的整合。可以預見，在數據挖掘技術的參與下，公司的法務戰略將日益主動、精確和具有前瞻性。

2. 企業大數據之大數據徵信及風控應用

企業大數據之大數據徵信及風控應用
互聯網人口紅利區已經過去，獲客成本增大，用戶對產品的要求也越發提高，高價值和低成本服務是當前的一種趨勢。其中，企業服務致力於為企業在生產，銷售和溝通等環節提高效率，降低成本，受到越來越多的資本青睞。
隨著人工智慧對行業的滲透，以及數據量的劇增，越來越多的企業服務產品正利用人工智慧，大數據等相關技術提供更智能服務，大數據作為人工智慧模型中的訓練"糧食"，占據重要位置，如何挖掘和利用企業數據，是做好企業服務的一個重要途徑，企業大數據來源主要有以下幾個方面：
a.企業內部數據化檔案，例如人事資料，紙質化資料等；
b.企業自產數據，例如企業內部OA，ERP和CRM系統所沉澱下來的客戶數據，辦公數據，生產經營數據，社交數據，電商數據，支付數據，供應鏈數據等；
c.企業信用數據
政府公開數據-比如工商的企業信用信息公示數據，失信被執行，被執行數據，裁判文書，開庭公告，法院公告，稅務數據，動產融資數據，招投標，司法拍賣數據等，專利商標，行政處罰等數據。互聯網公開數據-比如新聞數據，招聘網站數據，上市披露數據。
徵信概述
1.徵信定義
徵信一詞源於《左傳·昭公八年》中的「君子之言，信而有徵，故怨遠於其身」。其中，「信而有徵」即為可驗證其言為信實，或徵求、驗證信用。現代徵信是依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他組織的信用信息，並對外提供信用報告、信用評估、信用信息咨詢等服務，幫助客戶判斷、控制信用風險，進行信用管理的活動。
2.政策/技術/市場環境分析
政策
中國社會由熟人社會慢慢轉變為陌生人社會，信用風險和信用危機也隨之產生，加快信用體系建設迫在眉睫，然而，行政過程中尚未全面建立起「守信激勵、失信懲戒」的機制，《政府信息公開條例》雖然已對政務信息公開作出了具體規定，但執行過程中，政務信息的公開尚不全面，部分信用信息的缺失，削弱了信用信息的完整性，不利於形成准確的信用狀況判斷.
技術
其次，互聯網時代早已成為大家共識，企業和個人在網路上留下的大量數據，為徵信帶來了數據基礎，且隨著大數據，雲計算，人工智慧的發展，為智能化徵信提供了技術支撐。
市場
另外，我國市場經濟體制建立的時間不長，全社會信用意識和社會信用環境還比較薄弱。為爭取經濟利益而失信的行為時有發生。這既有信用意識淡薄的原因，也有失信成本過低的原因。徵信作為金融的一個重要組成部分，是風險控制的核心，隨著互聯網金融的快速發展，適應互聯網，大數據徵信模式也營運而生，也亟需建立完善的徵信制度來為徵信發展保駕護航。
3.國內外徵信模式
我國的徵信出於初級階段，目前國際上的徵信模式主要有以下幾種
a.市場主導型，美國，Equifa、Experian和TransUnion三大管理局按照市場經濟的法則和運作機制，並對外提供服務給貸款授信企業，英國是P2P的發源地，以Zopa為代表網路貸款平台根據風險和利率水平促成借貸雙方完成交易、使借貸雙方都共同獲益，在某種程度上發揮了信用中介職能。
b.政府主導型，德國，中國。以中國為例，主要是以政府主導，授權中國人民銀行徵信系統創建，收集，維護和整合全國部分企業和個人徵信，目前已經覆蓋了銀行機構，法院，電信，社保，小額貸款等機構數據，目前覆蓋個人和企業的數量上一直維持著增長勢頭，從2015年4月的8.64億自然人、2068萬戶企業及其他組織增加到2017年5月的9.26億自然人、2371萬戶企業及其他組織，中國大陸將近14億人，企業及其他組織數量也在不斷增加，徵信系統覆蓋范圍還有很大的增長空間，總體上來講，對企業的數據覆蓋度不夠，難以滿足當前各種創新的金融模式對企業徵信的需求。
c.行業協會共享，行業會員制，分享數據，並以行業協會為核心建立信用共享中心，加入協會的組織可以共享數據，並提供一定的數據支撐，以此擴大協會的數據源。
d.混合型，韓國、印度為例，以政府和市場混合，協同發展。
4.徵信產品模式
徵信行業的產品模式主要有按業務模式劃分的企業和個人徵信，按服務對象劃分為信貸徵信、商業徵信、僱傭徵信以及其他徵信，各類不同服務對象的徵信業務，有的是由一個機構來完成，有的是在圍繞具有資料庫徵信機構上下游的獨立企業內來完成。按徵信范圍可分為區域徵信、國內徵信和跨國徵信等。
5.徵信行業產業鏈
徵信產業鏈包括上游的數據生產者、中游的徵信機構及下游的徵信信息的使用者，其中中游的徵信機構運行模式主要有採集數據、加工數據及銷售產品。數據供應商主要包括銀行等金融機構、政府部門、工商企業和個人，幾乎涉及人們生活的方方面面。徵信機構從數據供應商處獲得數據通過一定的模型進行加工處理得到信用評級結果，然後進行服務輸出。徵信報告使用方主要有房地產商、招聘企業、P2P平台、金融機構等，多數發生在個人購房和購車、個人小額信貸、企業信貸、債券買賣等場景。

6.面臨問題
1.徵信監管和法律健全亟需提高，政府信息公開有待加強，徵信法律法規不夠完善；
2.數據處理演算法計算能力有待提高，隨著大數據與徵信的結合，對數據的處理，分析和建模能力提出了更高的要求，才能更好的挖掘出企業信息價值。
3.信用信息安全問題嚴峻，雖然國家一直在出台政策保護徵信數據，但個人，企業的隱私數據安全面臨十分嚴峻的挑戰，催生了巨大的黑色產業發展，由此帶來了金融詐騙，電信詐騙，網路詐騙，木馬病毒竊取隱私數據進行交易獲利等違法犯罪活動。
7.大數據徵信與傳統徵信的區別
1.覆蓋群體更豐富，隨著網路的普及和互聯網金融的大力發展，更多的人或企業將會留下數據到相關平台，擴大了徵信覆蓋的群體。
2.數據來源更廣泛，傳統徵信的數據來源比較單一，但大數據徵信會整合互聯網公開半公開數據，第三方機構合作數據以及自由數據，數據來源變得更加廣泛。
3.數據價值的深入挖掘，隨著大數據和人工智慧在徵信行業的運用，機器學習，NLP，文本抽取等技術對企業數據的挖掘更加深入。
企業信用數據的行業運用
1.信貸風控，金融的核心是風險管理，目前主要由政府信用公示機構，比如國家企業信用查詢網，中國失信被執行網，中國被執行信息網，法院網，信用中國等公開查詢數據，為信貸金融機構提供貸前，貸中，貸後的信息查詢，信用報告和監控等服務。
2.融資租賃，為融資租賃公司提供融前盡調，融後監控服務，提高工作人員效率，並通過集團化賬號系統深入各個業務部門，提升工作質量和效率。
3.信用評級，根據企業的工商，法務，新聞，經營，債卷等多維度數據，對企業進行信用評級，常見的是債券評級.
4.供應鏈金融，圍繞核心企業，管理上下游中小企業的資金流和物流，並把單個企業的不可控風險轉變為供應鏈企業整體的可控風險，通過立體獲取各類信息，將風險控制在最低的金融服務。
5.其他，比如招聘，商業調研和律所。
企業徵信的未來展望
1.數據共享
數據作為徵信和風控行業的核心資產，也是構建信用社會的基石，過分孤立或過分共享都不利於行業發展。所以，如何在實現共贏，保護隱私的基礎上做到數據共享，打破數據孤島，打通各個平台的數據通道，讓不同的數據匯集在一起，共同打造徵信體系，是未來的發展趨勢。
2.挖掘數據價值
隨著大數據徵信技術的不斷發展，徵信產品將從信息的初次挖掘向深層次挖掘發展。初次挖掘是指圍繞企業相關數據，通過自身爬取入庫，第三方API介面或數據合作等方法整合並進行數據匯總分類，並以信息報告，圖片等方式簡單羅列呈現。深層次挖掘是將收集到的數據與徵信專業知識相結合，構建風險識別與量化，規則引擎，企業關聯圖譜，數據可視化等產品，對數據進深度挖掘，從而深化徵信產品與服務，提高徵信產品的專業性。例如利用企業工商信息，建立企業關聯網路，當網路上某一企業出現負面信息時，能夠迅速識別風險並預警其他企業，並根據風險情況量化預警等級。
3.提供垂直，細分領域服務
隨著徵信市場規模的不斷擴大，部分徵信機構基於自身特點及優勢，開始出現專注於某一細分領域或某一業務環節提供具有針對性、定製化的徵信產品服務的趨勢。例如提供爬蟲技術，一站式爬取，清洗，整合和入庫；針對新聞的輿情監控服務；提供企業獲客服務，為金融機構篩選優勢客戶，實現精準營銷；提供企業金融服務，比如理財，融資，支付和信貸；提供C2B，B2B的股權投資撮合平台等。

3. 企業信息系統「內卷」，法務部門卻成了數字化孤島-

雲計算、大數據、人工智慧等技術的快速發展，深刻改變了人們的生活方式，也改變了企業管理運營的方式。

多數企業把數字化轉型作為企業整體戰略，為了解決業務運作的問題，生產、銷售、財務、人力資源等各個部門都在嘗試運用新興技術來重構管理邏輯和再造業務流程。

企業將日常經營以數字化方式進行呈現，讓各部門的工作更高效，而 法務部門卻成為了其中的「效能窪地」 。

事實上，人、財、法、事、物應該是一體化的服務提供者。法務作為與業務、市場、客戶交互最多的部分，正是拉通財務、業務、采購等各個部門最好的工具，通過建立完整的法務數字化能力，就能把這些信息連接起來，並在此基礎上支持企業智能決策。

那麼,數字化對企業法務部門究竟意味著什麼，將如何帶來革新?

一、法務數字化轉型為何重要

疫情的反復加劇了全球經濟的不確定性，企業生存環境進一步惡化，而法律的約束力卻日趨加強。這種情勢下，基於大數據、人工智慧等新興技術與法務工作場景深度融合，逐步實現法務業務數字化轉型，是企業提升法治經營水平，降低無謂成本消耗，實現科學合規決策的可行之路。

01 促進法務部門職責轉變

聚焦於企業法務的工作場景，我們會發現，法務80%的工作時間都被合同所佔用，合同的起草、審核、修改都需要逐字逐句研究、比對，履約跟蹤和歸檔管理也費時費力，這些都是法務的巨大負擔。

數字化轉型將改變這種狀態。技術將代替人工，去完成這些效率低、繁瑣且重復性強的工作內容，法務人員也將從這些繁瑣性事務中抽離，為企業提供更多高價值的戰略產出。

02 打破信息孤島，用數據驅動決策

傳統的決策都是由人的經驗為主導，具有一定的主觀性和限定性。通過法務數字化轉型，融合數據孤島，建立不同部門數據之間的映射關系，實現由以往的事後數據分析逐漸變為指標預測、事前策劃等更具指導意義的工作，支撐戰略管理決策。

03 實現業財法一體化

業財融合的關鍵是數據。除了要財務數據與業務數據，還要與客戶、渠道、供應商、產品等外部數據的全面融合。

而這些數據的落腳點都是——合同。合同是企業各項交易活動的載體，其數據最能反應企業經營狀況，被視作業務開展和財務管理的可靠依據。

通過合同數據，可以鏈接業務數據與財務數據，實現合同管理、業務流程、財務流程的全鏈路打通，使業務、財務和合同的管理實現統一化，既能實現業務發展的需要，又能滿足財務核算的要求。

04 提升合規風控能力

在全面依法治國、智慧法治建設的大背景下，國家也頒布了一系列政策，企業法治的重要性不容忽視，通過信息化技術手段，構建符合企業實際需求的數字化法務系統，理順企業法律事務，加強法律風險防範，促使企業更加 健康 、更加合規地發展，已經成為企業的重要課題之一。

通過實現法務數字化轉型，可以幫助企業建立全方位的風險地圖，實現對企業風險的提前預知，並根據風險制定業務策略。

二、法務數字化轉型如何實現

數字化轉型不是簡單的信息化升級，也不是一蹴而就的工程項目，而是企業價值鏈、組織鏈、管理鏈、資金鏈、生產鏈、供應鏈、服務鏈的全面革新，是體制機制、管理流程、組織結構的深刻變革，需要從人的數字化意識、業務流程的數字化邏輯梳理、IT系統數字化三個方面提升：

01 企業管理思維的調整

從管理環境上，公司高層未對法務部門予以重視,只是把它看成一個後台部門,為企業總體運作承擔輔助性事務。

而企業數字化應該自上而下進行，管理層從戰略層面重視，從戰術層面身體力行。因此，企業領導者首先要轉變思維，將法務數字化納入整體的數字化戰略中，意識到法務是企業生命線的重要保障，更是企業價值鏈的重要組成部分。

02 加強數字化法務人才的配置

企業在數字化轉型之路上面臨的最大難題就是人才問題，技術迭代日新月異，但人才的培養機制卻相對固定，人才發展滯後於企業的需求。數字化不僅僅涉及技術問題，也涉及管理問題，需要跨領域、跨部門、跨專業的人才協同工作。

企業法務要實現數字化，人才戰略應該先行。

03 改善技術生態系統

要實現數字化轉型，系統是非常關鍵的環節。企業需要尋找符合法務數字化需求的IT系統架構， 將法務工作與先進的技術工具、方法相融合，才能真正實現法務的數字化轉型 。

合同 作為法務最重要也是最高頻的工作事項，是企業經營數據的重要載體，更 是實現法務數字化轉型的最佳切入點 。

秀合同憑借十餘年企業級合同管理信息化實踐經驗，同時結合企業合同應用的多種場景，打造合同全生命周期管理平台，實現從模板管理、合同草擬、合同定稿、合同簽署、合同履行等全流程管理，助力企業合同管理從電子化升級到數據化、智能化。

秀合同已成功為旭輝地產、聯合 汽車 電子、可口可樂等多個行業頭部企業提供合同管理數字化轉型服務。數字化轉型重新定義法務職能，推動法務人員更加具備戰略思維、變革思維。

大量實踐表明，企業的數字化轉型並不是一個容易的過程，企業在實踐之前就應當做好充分的准備，循序漸進，才能獲得轉型的成功。

4. 怎樣做好企業法務做好公司法務的關鍵在哪

打贏官司，展現了法務工作人員優良的業務能力，可是事前控製法律糾紛，企業不違法，不毀約，不發生官司才算是法務部門的關鍵義務，才呈現法務工作人員的真工夫。企業和法務部門，把打贏了是多少官司做為考試成績，能理解，可是切勿醉心於這種考試成績，因為這個意識是錯的，是滯後的。由於，一旦到必須提起訴訟和訴訟的程度，就給企業工作中產生處於被動，即便挽留財產損失，但經濟成本和信譽損害早已造成。假如說購置見到物資供應入場，市場銷售見到錢款資金回籠，生產製造見到產品入庫，那樣法務部門的最高造就便是「無」，即法律糾紛並沒有產生，與安全監管、消防安全相似。合理防治法律糾紛，並沒有官司是較大考試成績，這才是當代依法治企的先進理念。

使用證件要走統一的辦理流程，在閱覽用賬里能夠查詢最近的使用人、使用時長，異地使用系統軟體還可以依據物流詳情追蹤物流情況。給予合同範本、規章制度報表的查看及免費下載，有效提升法務相關工作的規范化；給予各種專業知識選編的共享資源，完成基礎知識的沉積，為快速提升法務工作人員的法務素質給予合理助推。致遠oa依據機構具體必須，適用多方位、不一樣標準的大數據分析統計分析作用，形象化展現機構案件管理的情況，協助決策。系統軟體自動計算，自動更新，完成數據分析數據可視化。可以按法務事務管理種類統計分析、按機構、時長等多角度開展統計分析。完成對刑事辯護律師服務水平的匯總與監管，為法務集中化規范管理帶來了數據信息確保，為領導幹部給予管理決策適用。

5. 東莞市債無憂法務靠譜嗎

東莞市債無憂法務靠譜。根據查詢相關公開信息，東莞市債無憂法務是靠譜的，債無憂平台整合全國的信貸企業和催收領域的公司及個人，運用互聯網大數據技術為客戶提供全方位、多維度的債權處置服務。平台通過競標方式完成債權方與催收方的需求對接，通過線上催收流程，完成債務催收工作。

6. 利用大數據分析將保險業風險防控做到極致

利用大數據分析將保險業風險防控做到極致
互聯時代，特別是移動互聯網日漸普及之後，大數據的搜集變得更為方便和可行，大數據的應用價值受到了各行各業的關注，甚至大數據本身也成了一個專門產業。保險作為基於大數法則運營發展的商業行為，對大數據的利用有著天然的傾向性。筆者圍繞風險防控這一經營實務，圍繞核保、核賠這兩大關鍵節點，探討大數據分析在風險防控中的應用，分析優勢性，指出限制性，並基於行業現狀對大數據分析的發展提出建議。
保險業面臨風險控制新挑戰
雖然風險防控是保險業發展過程中永恆的課題，但是隨著經濟社會的發展，新風險點層出不窮，惡意欺詐手段不斷翻新，保險業風險防控受到的更為嚴峻的沖擊。具體表現為：
1.行業競爭倒逼核保和理賠速度的提升，可能帶來核保、核賠質量下降的負面影響。從純理論角度和最理想化的角度來講，核保和核賠這兩個環節是可以為保險公司屏蔽所有逆選擇和道德風險的。但付出的代價是用大量的人力對每個投保和理賠申請都進行大量的細致調查。這在保險公司實際運營中是不可能的。特別是在行業競爭越來越激烈的今天，為提升客戶體驗，保險公司的投保條件愈發寬松，核保核賠速度快，甚至免核保、免體檢、快速賠付已經成為保險公司吸引客戶的「標配」所在。各家公司千方百計提高服務速度，核保核賠部門往往要承受客戶和銷售部門的雙重壓力。在此情況下，雖然保險公司的保費收入有了較大增長，但是承受的風險沖擊將明顯增大。公司管理層對業績增長的期待，或多或少沖淡了本該固若金湯的風控意識。
2.互聯網保險的發展，客觀上增加了風險控制的難度。如今，網路銷售、移動互聯網銷售日益被保險公司所重視。各種保險銷售網站，成為了保險公司新的保費增長點。甚至客戶通過手機微信等軟體終端，就可以輕松完成投保或理賠過程，在這種情況下，材料真實性驗證難度較大，信息不對稱性更為突出，機會型欺詐風險增加。異地出險的增加，也對理賠後續工作提出較高要求，容易出現保險服務流程銜接的空白。在傳統保險銷售過程中，銷售人員與客戶面對面地溝通，其實也是一種了解客戶的過程。但是互聯網保險的發展讓這個過程消失。核保部門失去了一道天然屏障。這些都是增加了風險控制的難度。
大數據分析在保險業風險防控中的實際意義
雖然互聯網技術的發展，給傳統思維下的風險防控帶來了巨大的挑戰。但是筆者認為，任何新技術的進步都是雙刃劍。而且解鈴還須系鈴人，互聯網技術帶來的「麻煩」也必將由互聯網技術本身來開出葯方。這個葯方就是大數據分析。
IBM公司曾用5個特徵來描述大數據，既大量、高速、多樣、低價值密度、真實性。這些特徵其實也表明了大數據對風險防控的意義。
1.大數據時代下，核保環節通過大數據分析有條件對客戶進行系統性風險掃描。具體來講，在傳統核保過程中，客戶告知什麼，保險公司就審核什麼。核保人員要從有限的告知信息中，發現風險點的蛛絲馬跡。這個過程中的風控主要依靠客戶的誠信水平和核保人員的工作經驗。而且大量的投保告知，也挑戰了客戶的耐心。面對大量的提問，客戶很有可能引起反感，不認真填寫告知內容或乾脆放棄購買保險產品。但在大數據條件下，保險公司有條件從資料庫中獲取客戶的大量相關信息。比如通過了解客戶的就醫記錄，可以准確推斷客戶的健康狀況；通過查詢客戶在各家保險公司的既往投保記錄，可以分析投保人有無重復投保、短期內大額投保等高風險行為，等等。這些都將打破既往核保的管理思路，使得核保過程更加精確化。同時客戶需要進行的投保告知大大減少，只要授權保險公司查詢相關信息，即可快速得到核保結果。
2.大數據時代下，核賠環節通過大數據分析更可能發現理賠欺詐的線索，堵住風險漏洞。傳統的核賠過程中，主要靠核賠人員的經驗甄別風險，靠調查人員有意識的排查堵住理賠欺詐的發生。這種情況下，人為製造保險事故、虛報並不真實存在的保險事故、誇大保險事故損失金額，都成為可能發生的情況。但在大數據條件下，保險公司不同地區的既往理賠數據，甚至不同保險公司之間的理賠數據有可能匯聚成一個超級資料庫。任何理賠申請，都可以先經過資料庫的檢驗。
3.大數據分析輔助風險控制的理論研究，已經有了一定的積累，為進一步應用打下了基礎。近年來，大數據的開發應用不僅得到了實務界的關注，也吸引了理論界進行更為細致的研究，並取得了一定成果。例如欺詐分析技術，就是綜合了大數據模型、統計技術和人工智慧在反保險欺詐領域的一項應用。目前這項技術已有了比較完整的理論模型，建立了相應的演算法體系，具體包括有監督演算法和無監督演算法。筆者認為，這些理論研究雖然對保險實務從業者來講有一些晦澀，但是今後的大數據分析甚至人工智慧在保險業的應用，就是建立在這些理論研究基礎之上的。
基於大數據技術提升保險業風險控制
結合大數據技術本身的發展要求，以及當前保險公司實際運營情況。筆者在這部分將提出大數據時代提升保險業風險控制的具體工作建議。
1.以資料庫建設為基礎，在內部數據資源整合的基礎上，爭取建立全行業共享的大數據平台。在這里所討論的所有大數據分析的優勢，都建立在保險公司能夠收集到海量有價值數據的基礎之上。這種數據資源的整理，首先是公司內部資源的整理。特別是對於混業經營的大型金融集團來說，內部已有的數據資源整合就已經是非常偉大的成就。要讓各家公司共享信息，註定是艱難的，這需要行業協會、監管部門的推動，需要各家公司站在更長遠的角度展望保險業的發展。
2.保險公司要千方百計提升IT技術水平，儲備大數據分析的技術力量。大數據分析對資料庫技術的要求是比較高的，公司網路系統和數據計算能力面臨考驗。更為重要的是，如果要想進一步開發大數據資源，就必須有專門的統計分析人才。技術儲備，不是過往運營數據分析等簡單的數據開發，而是一整套科學的體系。保險公司有必要提前進行技術儲備。
3.大數據分析過程中，要特別注意數據安全和客戶信息的保密管理。大數據和互聯網一樣，也是一把雙刃劍。保險公司挖掘好這座寶藏，能夠在風險防控上取得事半功倍的效果。但同時也擔負著維護數據安全的重任。海量的個人信息數據存儲在保險公司，一旦泄露後果不堪設想。單個的數據泄露就可能引起客戶的訴訟。批量的數據泄露，可能給公司帶來的就是滅頂之災。從法務角度來講，保險公司在引用客戶信息之前，要取得客戶授權，規避法律風險。同時要盡可能依靠大數據分析，通過簡單的客戶信息就推斷出某類業務的風險。
總之，風險控制是保險公司穩健經營的重要一環。在大數據時代，保險業必然要利用新技術手段，將風險防控工作做到極致，為公司和行業的發展創造價值。

7. 基層法律服務工作者有發展前途嗎

國家要支持基層法律服務漸進發展，因基層法律服務長期服務於基層，為 社會 和諧穩定作出了不可估量的貢獻！其貢獻在全中國各地基層甚至大於其他任何法律服務機構。各地黨委、政府均應當肯定這一點！

國家放開法律工作者參與竟爭試試看能自滅不？走兩步，高手在民間，民間有高手。

在我國，實際上基層法律工作者比律師出現得要早，當年1979年改革開放初期，一般縣里都有法律顧問處，工作人員叫法律顧問，鄉鎮都有司法所和法律服務站聯署辦公，後來，是律師先進行的資格考試，1986年才進行第一次律師資格考試，2000年進行第一次基層法律服務工作者資格考試！將來可以把基層法律服務工作者改稱「基層律師」，與律師統一管理！

基層法律工作者在一些經濟欠發達地區還是有很好的發展的，經濟欠發達地區執業律師少，法律工作者就有了發展空間。

取消企業法律顧問制度，消弱基層法律服務工作者生存空間，基層群眾無法得到最近的法律服務，企業因律師不懂企業管理、無法將法律服務與企業管理融合，這樣的制度應當改進。

既然是服務，我覺得就不能談前途，主要是過程，看能夠幫助到多少需要幫助的人

如果不被限制執業的話還行，但是一限制執業就沒有前途了，越往前走看到難牆越近，自己就慢慢的轉行了！

他的主意功能就是在律師不足的提高法律服務范圍！

這行業本來就是過度性東西，沒有生命生的。估計一二十年存在的可能。這也要看鄉村發展及律師競爭力增強。發展了也增強了，那肯定是沒得基層法務人繼續存在的必要與理由了。總體這群人法律知識文化素質偏低，自身出沒得競爭力。如此還有發展前途嗎？

當然有發展前途。國家在「十三五」期間開始將公共法律服務作為重點工作推進，隨著近年來公共法律服務建設逐漸成熟、覆蓋面持續擴大，以及 社會 環境的整體變遷，建設重點也在發生變化。公共法律服務是行業發展的一面鏡子：它既體現了國家對法律行業的要求，作為最大的法律服務品牌，國家看待世界的角度是什麼，以及它在鼓勵什麼；與此同時，通過公共法律服務我們也可以看到，大眾的法律服務需求在哪裡。

律寶認為：大眾對法律服務有著更高的要求，重體驗、重效果，倒逼著行業技術更新迭代，提高服務質量，行業步入「洗牌期」，優勝劣汰。人工智慧、雲計算、大數據等新技術的加持，讓行業的服務效果和產品受到消費者的青睞，同時通過信息化打造，能夠更好地解決法律服務行業痛點，保障服務效果，實現行業效率和用戶體驗雙重提升。

簡而言之，信息化時代，大眾有同樣的法律服務需求前提下，選擇律所的標准，不僅是從更多是規模、品牌、資信和實力上去看，更多是從真實體驗上去選。律所要收獲市場份額，可藉助專業的信息化系統，從大數據分析、風險控制、客戶溝通、移動辦公、高效響應等全方位提高服務效率，打造差異化的法律服務，擴大品牌影響力。未來將會有更多的工作者加入到法律服務工作中來。

8. 大數據時代 機遇與風險

大數據時代 機遇與風險

大數據時代的到來，對於犯罪案件破獲、新型產品研發等都起到了其不可替代的作用，但問題也隨之而來，最終數據的採集者如何使用其所收集到的數據，將對社會及個人帶來不一樣的效果。

中國人民大學民商事法律科學研究中心網路法研究所副所長朱巍在「2014中國公司法務年會(北京會場)」上呼籲：「企業在做新技術、新研發時應更多的尊重個人信息安全和消費者隱私權。」

他指出，我國涉及個人隱私的法律法規現有200餘部，但針對個人信息保護的法律並沒有，而現在我國部分互聯網企業，通過業務建立徵信系統，在沒有明確法律法規作為指導的情況下，也對個人隱私的保護埋下了隱患。

比如，央行於1月中旬發出《關於做好個人徵信業務准備工作的通知》，允許螞蟻金服旗下的芝麻信用、騰訊旗下的騰訊徵信、平安旗下的前海徵信等8家民營公司開展個人徵信業務。

朱巍指出，該通知雖在一方面帶來了國內個人徵信的市場化，但另一方面，今後消費者可能在嘀嘀打車上發生爽約行為都會為自身信用帶去污點，而這有可能是在消費者不知情的情況下完成的，所以徵信信息的操作，應首先徵求消費者許可後再進行。

在大數據時代，個人做為互聯網的使用者，在使用互聯網獲取自身所需資料或者服務時，自身也是被搜集信息的對象，所以當個人信息被企業或是黑客獲取後，一但出現濫用現象，將會為個人造成不同程度的損失。

中央網信辦政策法規局處長李長喜在「2014中國公司法務年會(北京會場)」上指出，「信息濫用等行為，是進一步推進互聯網產業發展所需解決的問題。

李長喜舉例稱，曾經有一家網上社區存儲用戶個人信息達幾千萬條，但後遭黑客攻擊，被轉賣第三方，導致大量用戶生活受到影響。

另外，商家在獲取信息時，可能未經過權利人的充分授權，或在經過權利人部分授權後，對其進行挖掘，挖掘後的信息權利人並不知情也並未授權，這同樣是一種侵犯權利人個人隱私權利的行為。

騰訊法務部安全隱私專家張元胄表達了相同看法，此外他還表示，互聯網企業應在保護用戶隱私時具備透明度，並應與用戶之間建立信息使用約定，使得用戶具有對自己信息的查閱、修改、撤回等權利。此外當互聯網企業利用互聯網作為免費、精準廣告營銷時，應對所投放人群的信息進行去個人信息化處理，使得個人信息變為一種不可逆推的數據產品，避免泄露用戶個人隱私。

企業數據保護亟待完善

互聯網發展可謂日新月異，無論是互聯網企業所面對的客戶，或是企業自身，無時不刻不在感受著這一變化，企業往往也會面對競爭對手對其核心信息隱私的侵犯。

談及企業應以何種方式在大數據時代到來時更好的保護自身信息權利，阿里高德法務總監張錚指出，從企業數據保護方面來看，企業可以考慮兩種做法。

一種稱為數據合作。雙方企業應在合作過程中，以數據共享為初衷，以開放心態為支持，共同建立一個較好的溝通機制，不能在合作過程中偷數據。

另外一種則是非合作數據保護模式。以張錚的工作為例，由於高德具有繪測行業資質，所以對整個數據劃分，高德具有嚴格體系，而對於這些機密也具有相當強大的信息安全保護方法。

張錚同時也指出，地圖服務作為眾多互聯網服務之一，行業在數據保護力度上還不夠完善，而對於數據的保護，可以稱為「下半身的保護」，只有數據好，才是好的產品。

以人們日常所看到的道路數據為例，地圖企業對這些數據的搜集較費力，要經過許多積累才能得出，類似的有網路、網路知道等，更有的道路信息是由網友一點點積攢起來的，但是面對大數據時代的到來，如果企業不去用心保護，則會發現自己的伺服器中會存在莫名的訪問，該訪問會對大量的數據進行一對一的復制操作。有的企業製作的地圖精細程度比自己企業的還要全面，而對於地圖企業來講，地圖數據是其自身在整個行業內競爭非常核心的部分。

所以，無論是依靠數據來為用戶提供服務的企業或是提供基礎性數據服務的企業，無論數據涉及隱私與否，都應對其進行相應的保護，而這種意識也需要在大數據時代的背景下，通過各個企業來慢慢達成一種共識。

另外，企業管理者也應具有較高的企業隱私信息保護意識，在企業部署信息安全系統時，企業負責人應從公司業務、安全、長期發展等方面進行多方面思考。應該意識到，雖然企業在信息安全上的投入並不會為企業帶來利潤，但卻能因此為企業帶來更多潛在客戶。

除了硬體設施外，企業還應多挖掘自身特點，了解自身安全需求，並在安全設施建設上具有主動意識，不求最貴，但求最適合自身需求。

最後是對員工進行安全培訓，培養員工安全意識，建立企業安全文化，經常性的培訓使得員工能夠逐漸形成安全意識，從而達到保護數據安全的效果。

建立多方監管機制

大數據、雲計算方式的使用，使得互聯網技術及更加多樣的應用被開發出來，在大數據時代到來的同時，投身於互聯網中的個人，其自身信息價值也在不斷的被挖掘和使用著。與十年前使用范圍比較有限的傳統數據信息相比，現如今各企業對於數據的關注度更加重視，有的甚至以此作為商業模式。

在李長喜看來：「大數據時代到來之後，互聯網服務對於商業數據挖掘在不斷加大，既要關注其應用，同時也要關注其保護問題。」

他表示，我國互聯網產業發展較快，縱觀全球范圍內的互聯網企業，能與美國相比肩的世界前十家互聯網企業中，我國占據了四家，前二十家中亦是占據了半壁江山。而只有將網路安全作為基礎、信息安全作為條件，互聯網產業和置身於其中的企業才能健康發展，企業的模式才能更好的推進。

工信部於2013年4月1日出台《信息安全技術公共及商用服務信息系統個人信息保護指南》。這是首部針對信息安全保護的國家標准，該標准對個人信息的搜集、使用、存儲等做出相關規范。

但截至目前，我國相關立法並未完善。如何順應時代特點、順應互聯網技術發展的特點加強網路安全和信息安全的保護，成為擺在眾人面前的一個重要問題。而根據目前情況來看，數據信息的使用或保護時易遇到的問題，主要是數據未經授權的搜集和超范圍使用兩種情況。從監管角度來看，信息安全保護首先是政府有責，相關司法機關和行政機關應進行應有保護。

李長喜另舉一份數據稱，自2003年至今，十餘年時間內，我國針對互聯網案件的判決總數不超過150件，這與我國產業大國的體量相比，顯得較為單薄。

從立法層面來看，我國《反不正當競爭法》1993年就已制定，《反壟斷法》也制訂了一段時間，但這些法律更多是對傳統競爭關系和壟斷關系的規范，對於互聯網監管則顯得不太完善。

因此對於互聯網競爭秩序的規制要有專門立法，但一般性的傳統立法也要作為基礎，避免一些案件僅僅靠互聯網立法，難以做到規范。只有將制定的相應規則，與原有法律法規相結合，才能真正的把互聯網秩序維持好

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9. 成都中數數據服務有限公司怎麼樣

簡介：成都中數復數據服務有制限公司（簡稱中數數據），總部位於四川省首個大數據產業示範（崇州）園區，專注於從事提供法律大數據和智慧法務解決方案的法律科技服務公司，擁有大數據規劃咨詢、數據建模及數據交易等大數據全業務鏈的經營范圍。公司創立「中數法務雲」，與崇州市人民法院聯合研發的核心產品小崇JaaS（Justice-as-a-Service）智慧法務平台，已成為省級相關主管部門的示範項目，提供包括小崇JaaS雲平台與智能硬體機器人在內的軟、硬體服務，創新運用「司法即服務」的理念打造一套技術融合、業務融合、數據融合的解決方案，將法務工作與互聯網、人工智慧融合共生，打造全新的法律互聯網生態模式，讓法律服務更普惠、更權威、更智能！
法定代表人：王長青
成立時間：2016-09-08
注冊資本：5000萬人民幣
工商注冊號：510184000101048
企業類型：有限責任公司(自然人投資或控股)
公司地址：成都崇州經開區飛雲東路495號IPC樞紐大樓

10. 大數據時代,個人信息如何保護

大數據時代,個人信息如何保護
隨著大數據應用領域不斷涌現新風口，數據合規話題討論迅速升溫。在日前舉行的「2017大數據合作與合規峰會」上，中國社會科學院法學研究所所長陳甦表示，互聯網、大數據、人工智慧等信息技術正在引發新一輪科技革命，數據已成為國家基礎性戰略資源。大數據合規、用戶隱私保護備受矚目。
近年來，大數據在廣告、金融、醫療、出行、人工智慧等領域的廣泛應用，不僅推動了政府、企業、社會組織等的數字化轉型，也使人們的生活變得更加智能化、便捷化。據預測，中國大數據產業市場未來5年內，仍將保持高速增長，到2020年，大數據產業規模將接近5萬億元。
大數據的技術發展與物聯網、雲計算、人工智慧等新技術領域的聯系將更加緊密。如何切實保護用戶權益、促進數據合規運用、建立公平有序的競爭環境，已成為擺在數據合規發展面前的問題之一。
2017年9月，微信、京東商城等10家互聯網產品和服務的企業共同簽署了個人信息保護倡議書，承諾尊重用戶知情權和控制權、遵守用戶授權、保障用戶的信息安全、保障產品和服務的安全可信、聯合抵制黑色產業鏈、倡導行業自律、接受社會監督等。
騰訊集團法務副總裁江波表示，堅持「開放透明、用戶控制、數據安全」的隱私保護原則，需要通過設計保護隱私，在切實保障用戶數據安全的基礎上，不斷提升數據安全保護水平，規范大數據使用。
大數據是新時代的新型財富和資源。在數字經濟的浪潮中，網路商品交易和服務、消費者權益、個人信息保護、數據爭議、網路侵權等方面出現了一些新情況、新問題。對此，專家分析認為，要加快推進完善數據領域立法、提升監管執法效率，優化行業自律標准，構建大數據安全依法有效的保障制度。
中國法學會網路與信息法學研究會副會長周漢華表示，大數據、人工智慧迅猛發展的過程中，企業之間的數據共享問題、數據控制者與數據主體之間的合規問題逐漸顯現，對大數據產業的持續發展帶來諸多挑戰。
政府、行業、企業多方協作和共同努力為數字經濟發展保駕護航，成為大數據時代發展的必然趨勢；保障數據安全、規范數據使用，成為大數據時代行業發展的共識。
為落實《網路安全法》對個人信息保護的相關要求，中央網信辦、工信部、公安部、國家標准委等四部門組成專家工作組，對微信、淘寶等10款網路產品和服務的隱私條款進行了評審，規范收集、保存、使用、轉讓用戶個人信息的行為。
「此次隱私保護專項評審工作中，隱私條款透明度增強、用戶選擇權增多成為亮點。」中國電子技術化研究院副院長楊建軍介紹，10款產品和服務在隱私政策方面均有不同程度提升，均做到明示其收集、使用個人信息的規則，並徵求用戶的明確授權。
目前，高效、流程化的數據合規管理對企業的實踐提出更高要求。這包括建立隱私事務管理部門、規劃數據保護戰略、制定隱私政策程序和指南等方面。業內人士認為，在系統和程序設計中考慮隱私保護，開展隱私影響評估等工作，可以讓隱私保護置於「前端」。在產品初期加入隱私保護理念，後期通過持續的監督和評估，鞏固全生命周期管理策略。
加快建設數字中國，對於大數據的監管也需要新的思路。「如何切實保護消費者權益、促進數據合規運用、建立公平有序的競爭環境，需要帶有審慎包容的態度，及時應對大數據領域的變化。」