观摩法律科技产品大赛:什么样的产品,才能从律师手里赚到钱?

文摘   2024-09-27 18:31   广西  
  

前几天,我去参加了上海律协举办的法律科技产品大赛的现场评选环节,观摩学习。


来自律所管理、检索查询、合同审查、大模型等场景的多家公司,现场展示产品优势,可以了解到各家产品的最新情况,是一次难得的,可以集中了解法律科技产品的活动。


在这个过程中,几位评审律师对这些产品进行了提问,可以说真实地反映了律师作为客户,对法律科技产品的关注点,市面上各家产品有哪些不足,以及有哪些新的机会等。


法律修音机总结了一些观察要点,挺有意思。


以下,enjoy:





1、市场上好用的产品还挺多的,但差异化并不大,需要更强的营销能力。


在这次活动上,十多款产品现场展示,看下来感觉这些产品都挺好的。然而,即便是我这样长期关注法律科技的人,平时也很少见到这么多介绍,只能通过这种活动来了解。


为什么?


事实上,平时也会有一些产品找到我,让我去体验测试,但我平时没那么多时间,厂商应该策划更好的推广方式。这是营销创意的问题。


同时,还有商业模式的问题 ——


很多法律科技产品都是面向中大型律所,提供定制化开发,而且销售方式主要是依赖渠道和关系,比如律协就是一个很好的渠道。


这是因为,很多法律科技产品同质化比较大,虽然具有一些差异性,但还不足以影响到客户决策,而且很容易被竞品抄走。


事实上,特定领域的产品功能最终会趋同,并逐渐形成几家垄断公司。之所以目前市场上还存在着多家产品,是因为市场竞争还不充分,不同产品之间还存在一定的功能和价格差异,而不是自身有多大的竞争壁垒。


在这种情况下,营销能力将会越来越重要。


2、客户仍然有大量需求没有被满足,但很多传统法律科技产品缺乏创新。


例如,有位律师提到一个需求:扫描法院开庭通知文件,获取开庭日期,然后自动通知律师开庭,以及往回倒推证据准备时间。


然而,就这样一个简单,但又很刚需的场景,似乎没有一家产品可以实现。


市面上的法律科技产品,要么只搞法律检索,要么只搞文件审查,或者什么赛道,不属于本赛道的功能,一般都不做的。


但是,随着技术越来越成熟、律师工作流程和数据也逐渐沉淀下来了,律师行业对自动化的需求会越来越高,比信息化的想象力大多了。


因此,从客户需求出发,仍然具有很大的市场空间,而且可以构建一定壁垒,比如专业数据库,以及使用专业数据库训练的 AI 模型。


3、法律科技的价值,小幅提效已远远不够。


例如,有位律师提出某 AI 合同审查产品没什么用,AI 审完还要自己审,并没有提效。


对此,厂商表示 AI 合同审查只能实现简单的审查,主要用于指引一两年级律师的合同审查工作,对于资深律师来说只能实现预审。


这个说法有很大的问题,估计那位律师一听就不想买了。在市场下行的当下,如果还愿意纯给下属配工具,那真是大善人。


而且,想达到简单的预审效果,通过建立合同审查 SOP、使用免费通用 AI 工具即可实现,为什么还要买这些 AI 合同审查工具?


因此,要想真正卖钱,产品还是要真正地解决问题,起码做到 80 分再拿出来卖。


4、律师普遍担心数据安全,但这只是表象,信任问题才是关键。


活动中,很多律师都问到数据安全问题,主要体现在以下几个方面:


  • 部分产品基于大模型,担心数据泄露;
  • 部分产品的发起方是某律所,担心数据被该律所拿走;
  • 部分产品声称免费使用,且不会拿走用户数据,律师还是担心数据被拿走。


对于这些问题,法律科技公司通常会说,产品已经通过了相关安全认证,而且也有数据安全证书,不会有数据安全问题。


但现实是,最大的数据安全隐患在于内部,只要公司想动,没什么是动不了的。


因此,担心数据安全只是表象,信任问题才是关键。真正要解决的,其实是信任问题。


而且,「信任」这个东西,你可以一直有,但只要一着不慎,全部归零。


为此,法律科技公司需要投入「强信任」品牌形象的建设,通过输出内容、价值理念、做事靠谱、持续的履约历史等等。


5、用户对产品质量的追求永无止境,而且会提供好的建议,不断提升用户粘性。


例如,在法律检索领域,律师永远想要更多、更权威的数据、更精准的检索结果、数据更新的实时性更高等等。在律所管理领域,则希望产品辅助实现全国总分所的数据统一。


而且,这些需求点通常都是客户主动提供的,尤其如果你是个强信任的品牌,客户还会更加愿意交流,用户粘性不断提升


6、很多律师都关注法律科技产品的价格。


虽然没什么稀奇的,但加上数据安全的考虑,有的律所可能会选择定制化或自研。


法律行业正在往高质量发展转型,法律科技还是大有可为的。总的来看,能解决实际问题、用户体验好、符合律师工作习惯、高性价比的产品,往往更受律师欢迎,也更容易卖钱。





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