Wyzwania Legal Hackathonu oparliśmy na trzech filarach:

  1. Zarządzanie dokumentami/dokumentacją: Technologie takie jak systemy zarządzania dokumentami (DMS) oraz narzędzia do automatyki spraw pomagają prawnikom uporządkować, wyszukiwać i zarządzać plikami i dokumentami, co znacznie przyspiesza procesy przeglądania i redagowania. Są jednak z nami od lat, wydaje się że wszystko już zostało wymyślone – jednak tutaj należy poszukiwać innowacji.
  2. Due diligence: Machine learning i NLP mogą być stosowane do szybszego przeglądu i analizy dużych zbiorów danych, identyfikując kluczowe ryzyka i zagadnienia w procesach przeglądu due diligence przed transakcjami. Dzisiaj te rozwiązania są dostępne głównie dla dużych firm, są drogie i wymagają zorganizowanego użycia – czy można dostarczyć narzędzia, które będą bardziej dostępne?
  3. E-discovery: Automatyzacja procesów e-discovery pozwala na filtrację, kategoryzację i przeglądanie dużych zbiorów danych elektronicznych, co jest pomocne przy gromadzeniu materiału dowodowego w działaniach prawnych i śledztwach. Podobnie jak w due diligence sądzimy, że jest tutaj duże pole to optymalizacji.
  4. Zarządzanie sprawami: Systemy zarządzania sprawami (CMS) wykorzystują bazę danych i AI do śledzenia postępów w sprawach, terminów, zadań i komunikacji z klientami, co ułatwia organizację i prowadzenie pracy prawniczej.
  5. Predykcja wyników spraw sądowych: Analiza danych i algorytmy predykcyjne mogą być wykorzystywane do przewidywania prawdopodobieństwa określonych wyników spraw, co może inicjować strategię i decyzje klientów.
  1. Automatyzacja umów: Narzędzia do generowania umów oraz zarządzania cyklem życia umów (CLM) automatyzują tworzenie, negocjowanie, monitorowanie i odnawianie umów sprawiając, że cały proces jest bardziej wydajny.
  2. Robotyzacja procesów prawnych (RPA): Roboty software'owe mogą automatyzować powtarzalne procesy, takie jak wprowadzanie danych, zarządzanie zadaniami czy rutynową komunikację, uwalniając prawników od codziennych zadań administracyjnych.
  3. Analiza ryzyka i compliance: Systemy do zarządzania zgodnością prawną (compliance) mogą monitorować zmiany w przepisach i oceniać zdolność firmy do ich przestrzegania, pomagając w unikaniu ryzyk prawnych i finansowych.
  4. Rozwiązywanie sporów online (ODR): Platformy ODR umożliwiają mediację, negocjacje i arbitraże przez internet, co pomaga rozstrzygać spory bez konieczności angażowania sądów.
  5. Obsługa klienta i konsultacje: Systemy chatbotów i wirtualnych asystentów mogą odpowiadać na często zadawane pytania klientów i oferować podstawowe porady prawne, co usprawnia obsługę klienta i może zmniejszać obciążenie kancelarii.
  1. Intuicyjność interfejsu: Niezależnie od skomplikowania technologii, interfejs użytkownika powinien być intuicyjny, prosty w nawigacji i zaprojektowany z myślą o wygodzie użytkownika.
  2. Dostępność: Technologia powinna być dostępna i użyteczna dla jak najszerszego grona odbiorców, w tym osób z różnymi poziomami umiejętności technicznych oraz osób z niepełnosprawnościami.
  3. Dostosowanie do potrzeb: Rozwiązanie powinno skutecznie rozwiązywać problemy rzeczywiste, z którymi borykają się użytkownicy i dostarczać wartościowe funkcje, które odpowiadają ich potrzebom.
  4. Wydajność: Systemy powinny działać szybko i efektywnie, minimalizując czasy oczekiwania i zwiększając ogólną produktywność użytkowników.
  5. Stabilność i niezawodność: Technologia powinna być wolna od błędów i awarii, co zapewnia użytkownikom poczucie zaufania i bezpieczeństwa.
  1. Personalizacja: Możliwość dostosowania technologii do indywidualnych potrzeb i preferencji użytkowników poprawia ich doświadczenie i satysfakcję.
  2. Szkolenie i edukacja: Zapewnienie odpowiednich szkoleń i materiałów edukacyjnych może znacząco poprawić użyteczność i umożliwi użytkownikom pełne wykorzystanie wachlarza nowoczesnej technologii.
  3. Bezpieczeństwo: W miarę rosnącej świadomości na temat cyberbezpieczeństwa, użytkownicy oczekują, że technologie będą gwarantować ochronę ich danych.
  4. Skalowalność: Rozwiązania technologiczne powinny być skalowalne, umożliwiające wzrost i adaptację do zmieniających się potrzeb użytkowników.
  1. Sztuczna Inteligencja (AI) i Machine Learning (ML): Używanie bibliotek ML, takich jak TensorFlow, PyTorch oraz platform typu Machine Learning as a Service (MLaaS), takich jak Google AI Platform, AWS SageMaker czy Microsoft Azure ML, do budowania modeli predykcyjnych, systemów rekomendacji i automatyzacji.
  2. Natural Language Processing (NLP): Wykorzystanie narzędzi analizy języka naturalnego do budowy chatbotów, analizy sentymentu i przetwarzania tekstów prawnych. Modele takie jak GPT-3 od OpenAI mogą być wykorzystywane jako podstawa do tworzenia zaawansowanych aplikacji językowych.
  3. Blockchain i Smart Contracts: Zastosowanie technologii blockchain do tworzenia niezmiennych rejesrtów, zautomatyzowanego wykonywania umów (smart contracts) i rozproszonych aplikacji (DApps), szczególnie istotne w sektorach takich jak prawa własności intelektualnej, notariusze czy rejestracje ziemskie.
  4. Internet rzeczy (IoT): Integracja urządzeń IoT do zbierania danych w czasie rzeczywistym, które mogą być użyte w aplikacjach dla prawa środowiskowego, monitoringu aktywów czy logistyki procesów sądowych.
  5. Big Data i Analytics: Wykorzystanie narzędzi do dużych zbiorów danych i analityki, jak Apache Hadoop czy Spark, do przetwarzania i analizowania danych sądowych, prawnych czy innych baz danych, aby wydobyć kluczowe wnioski i wzorce.
  1. Rozpoznawanie Obrazów i Przetwarzanie: Wykorzystanie bibliotek do rozpoznawania obrazów, takich jak OpenCV, w aplikacjach prawniczych np. do analizowania materiałów dowodowych czy wizualizacji danych.
  2. Cloud Computing Platforms: Wykorzystanie platform przetwarzania w chmurze, takich jak AWS, Microsoft Azure czy Google Cloud, do szybkiego skalowania aplikacji i usług bez potrzeby inwestowania w własną infrastrukturę IT.
  3. Cyberbezpieczeństwo: Wykorzystanie narzędzi do bezpieczeństwa informacji, testowania penetracyjnego i oceny podatności, takich jak OWASP ZAP lub Metasploit, aby zapewnić bezpieczeństwo tworzonych rozwiązań.
  4. No-Code/Low-Code Development Platforms: Użytkowanie platform do tworzenia aplikacji bez kodowania lub z minimalnym kodowaniem, takich jak Bubble, Mendix czy Microsoft PowerApps, które umożliwiają szybsze prototypowanie pomysłów.
Zgłoś udział w Legal Hackathon 2024
Back To Top