AI 在人身伤害领域的应用 – 未来

发布时间:2025年4月30日    来源:szf
AI 在人身伤害领域的应用 – 未来

快速阅读: 据《合法期货》称,阿姆斯特朗认为,人工智能在法律领域的应用前景广阔,可辅助诉讼策略、客户沟通及案件处理等。尽管能提升效率,但也存在数据错误和客户体验受损的风险。他强调平衡人机关系至关重要,预计其将成为律师的有力助手而非替代者。

菲利普·阿姆斯特朗,法律未来协会Express律师事务所的高级律师

阿姆斯特朗:人工智能有潜力提供非常有价值的帮助。在商业的各个领域,人工智能(AI)正变得越来越重要。它能够协助信息的自动化处理,提高处理大量数据、数据分析、风险管理乃至欺诈检测的效率。作为一名在一家热衷于考虑和采用新技术的人身伤害律师,我常常思考我们是否会看到这项技术的实施以及它将如何影响我们的职业,无论是好是坏。

传统的律师观念在我心中根深蒂固,而且我对技术的理解越来越模糊,对此有所抵触,但不难预见它很可能成为非常重要的工具。作为一名在一家热衷于考虑和采用新技术的人身伤害律师,我经常思考我们是否会看到这项技术的实施以及它将如何影响我们的职业,无论是好是坏。

考虑到这一点,我想探讨一下人工智能可以在人身伤害公司中用于哪些方面。

**诉讼策略**

人工智能程序可用于分析海量数据。它们似乎非常适合分析公司历史案例数据,以评估现有索赔的强弱。这可以帮助律师确定成功的可能性,从而让他们做出是否继续进行索赔的明智决定。这样可以尽量减少我们在可能失败的案件上投入的风险和时间。

人工智能能够无限访问互联网,并凭借其高速处理能力,意味着每个案件都能快速完成复杂的法律研究和数据分析,不会占用律师或企业的任何时间。人工智能可以实时识别新兴趋势并提出潜在策略。

人们常误以为人工智能比人类程序员输入的内容更加智能,因此,它不太可能理解人类的细微差别。当然,所有这些分析能力都高度依赖于用户准确输入数据。许多人,包括我自己在内,认为任务自动化程度提高可能导致对技术的过度依赖,以及律师错误检查的减少。

如果不引入新流程并进行全面培训,人工智能很容易变成一种负担。

**客户联系**

人工智能聊天正在成为服务提供商在咨询或投诉初期更常用的方式。我相信大家在生活中和工作中都曾遇到过这种情况。未来,我们很可能会看到律师事务所也采用这种技术。它们有可能用于搜索客户文件并提供一般性和即时的进展更新,将来电转接至合适的部门,甚至对索赔中的某些常见问题提供通用建议。

它们还能用任何语言与客户沟通,这能避免简单的通话和查询需要翻译。这能避免简单的通话和查询需要翻译,同时显然也有好处,比如腾出文件处理人员的时间,减少所需的支持人员,从而自然降低费用。

然而,我们都有过在繁忙工作日或紧急情况下联系公司时,遭遇令人沮丧的自动回复的经历。这往往让人在联系到真人时感到愤怒和不耐烦,并可能使原本的小问题显得更为严重。作为律师,客户关怀始终是我们最关心的问题,使用人工智能的方式确实让人担心这可能会在整个索赔期间损害客户的体验。

**案件处理**

我们知道人身伤害索赔涉及大量文书工作,例如医疗记录和保险文件。人工智能已可扫描和分析文档,提取信息并方便检索和整理这些信息。它可以用于安排约会、发送提醒以及管理与公司内外人员的沟通。

它可通过访问现有案件管理系统协助编制和创建法院或客户的文件包。它可以自动生成表格、转录冗长电话通话,甚至生成简明摘要。这将减少律师执行的更多重复性和耗时任务,从而让我们有更多时间专注于收费工作和客户服务,从而降低成本并提高利润。

我非常期待对医疗记录的自动化审查,特别是手写笔记。

同样,存在风险,若没有适当程序来检查文件,文件可能被错误归档,客户信息可能面临数据泄露风险。仍需进行检查工作,这是不可避免的。

**内部流程与客户反馈**

别忘了,每家公司核心都是追求成功的业务。人工智能可用于分析以优化内部流程,包括培训、管理和客户体验。

人工智能还可从社交媒体平台和在线评价网站获取数据,为公司提供洞察,明确需在哪方面集中精力以改善公关和客户关怀。

定期监测评论和社交媒体是公司常做的工作,但借助人工智能可进一步加速这一过程,并整合所有数据供公司一处查看。

综上所述,人工智能似乎确实能为律师提供宝贵帮助。如果在人工智能和人力之间找到恰当平衡,它肯定能让公司及其员工在企业各领域更快处理更多信息,从而更高效运作。

它肯定能自动化处理更多耗时重复任务,从而让公司在长期内更具盈利性。

尽管名称有些误导,但人工智能并不像人类那样思考和评估,而是处理从系统提取的数据。目前这些程序绝非敏锐法律思维的替代品。

我预计越来越多的人身伤害公司将很快把人工智能当作辅助角色,而非律师的替代品,从而专注于更复杂的工作。

找到恰当平衡是关键。我个人很关注这个领域在未来几年如何发展并融入公司。

(以上内容均由Ai生成)

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