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依据数据自动创建新模型
当前主流模型都有一个固定的模样和形式，其应用业务范围具有局限性，即便回归模型，也是自变量和因变量的一个函数固定关系式，不能有效控制业务复杂度较高的应用场景。未来，人工智能技术可以深度参与模型训练来不断完善其对复杂业务的适配性。对优化后的模型系统根据标准评价指标，自主评估模型的优劣。比如，数值预测模型中，评价模型质量的常用指标有：平均误差率、判定系数R2等；评估分类预测模型质量的常用指标有：正确率、查全率、查准率、ROC曲线和AUC值等。对于分类预测模型，一般要求正确率和查全率等，数值越大越好，最好都接近100%，表示模型质量好，无误判。
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法律问询普及化
公安部在16个城市试点基础上，在全国分两批推广机动车检验标志电子化，为机动车所有人、驾驶人以及相关行业和管理部门提供电子证照服务。
人工智能在法律服务领域的应用前景广阔，主要体现在提高效率、增强准确度和开拓新的服务模式等方面。通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，人工智能可以快速识别问题本质并作出精准判断、通过大数据分析系统给出参考意见。此外，人工智能还可以24小时在线提供法律咨询服务，满足用户的即时需求，提升用户满意度。这些技术的应用不仅提升了法务工作者的工作效率，也为用户提供更为精准和可靠的免费法律服务。当然，尽管人工智能在法律服务中展现出巨大的潜力，但也面临诸多挑战。首先，数据安全和隐私保护是首要问题。人工智能需要处理大量敏感数据，如果这些数据泄露或被不当使用，将会对企业带来严重损失。其次，误判风险也不可忽视。尽管人工智能可以提高工作效率和准确度，但由于算法和数据的不完善，可能会出现误判情况，这对当事人的权利和利益将产生严重影响，随着算法和模型不断优化及技术迭代，该问题会随着时间逐步解决。
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法务工作数智化
伴随人工智能在企业法务管理应用中的显著成效，未来必然存在法务工作离不开人工智能协助管理。当前，人机协同、共生正在成为一种新的法务管理趋势：
1、系统智能解析案情，分析利弊，为法务人员自动生成诉讼方案；
2、系统智能解读案情并匹配最佳律师，依据律师能力自动分配任务；
3、系统智能分析案件走势，预测胜败率及胜败因素，溯源追踪问题根源；
4、系统智能判断全集团法务管理缺陷，自动推送处理步骤和预期结果；
5、系统智能审查合同法律合规风险，精准推送法律法规并提供解决思路；
6、......
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