课程类型：精品公开课｜直播回放
主讲人：马莹（宇行）
讲师介绍：Geeklaws.com 杭州未来法客科技 CEO，曾主导支付宝劳动法AI咨询、蚂蚁AI合同审查等项目，10年互联网法律实务+3年法律AI落地经验
课程简介：分享一个AI+法律场景的落地实践，实操经验与复盘，用“AI先行、人工接力”的模式，为OPC也就是创业及创新主体提供落地的法律服务，落地中面临的信任与付费挑战，并探讨了从C端流量转向B端专家协作平台的战略转型路径。
课程内容：一、AI+法律创业模式与核心逻辑 针对法律行业重复性工作多、专业门槛高的痛点，主讲人提出了“AI 先行、人工接力”的业务模式，旨在通过技术降本增效： 1. 业务模式定义与价值主张 “AI先行”提升交互质量：通过将法律专家的思维链模型复制到 AI 中，使 AI 能像专家一样收集需求、梳理事实要件，将初稿质量提升至 85-95 分，大幅降低后续人工修改成本。 “人工接力”解决信任背书：AI 负责高效产出，人工（律师/公证员）负责最终确认与增信。该模式已在公证处场景验证，AI 生成的协议质量优于市面模板，公证员几乎无需修改即可直接公证。 2. 目标客群与市场切入点 聚焦非专业用户与小 B 端：初期定位为服务非专业的普通用户及 OPC（小 B 端），利用 AI 解决其法律咨询、合同起草等基础需求，而非直接服务专业律师的提效诉求。 解决用户自发混合使用痛点：观察到用户已自发使用“豆包+律师”的模式，但通用模型无法理解专业要素，导致后续人工纠错成本高。该模式旨在无缝衔接 AI 与人工，提供一体化解决方案。 二、落地挑战与商业模式重构 在实际推广过程中，单纯的“AI 工具”模式遇到了付费转化率低的瓶颈，促使团队重新审视供需两端的真实需求： 1. 落地过程中的核心卡点 C 端付费意愿低：普通用户缺乏专业判断力，无法感知付费 AI 与免费通用模型（如豆包）的差异，导致付费意愿极低。 B 端信任建立难：作为初创平台，难以直接建立用户对平台及背后律师的信任，导致用户宁愿选择熟人律师或专家律师。 2. 供需两端需求重定义 律师端核心需求是案源：律师首要需求并非提效工具，而是获取稳定案源。次要需求才是通过工具降低沟通成本。 用户端核心需求是信任：用户首要需求并非单纯降本，而是对服务质量的信任。次要需求才是降低时间和金钱成本。 3. 商业模式转型：从工具到协作平台 构建“AI+专家”协作网络：不再将专家藏于后台，而是构建连接用户与律师的协作平台。利用 AI 前置处理无效咨询，释放律师时间，解决律师时间不可分割的痛点。 建立“家庭律师”式绑定关系：借鉴家庭医生模式，帮助用户与律师建立长期绑定关系。平台作为中间件，解决双方沟通效率问题，而非单纯售卖 AI 工具。 三、行业竞争与差异化策略 面对通用大模型的能力碾压及同行竞争，团队制定了差异化的生存策略： 1. 放弃与通用模型的直接竞争 不单独售卖 AI 能力：承认在 C 端说服用户为“AI 能力”付费难度极大，放弃单纯比拼 AI 能力的路线，转而提供包含人工背书的整体解决方案。 聚焦整体解决方案体验：通过优化 AI 与人工的协作流程，让用户感受到比“免费 AI+自行找人”更友好的服务体验，以此建立壁垒。 2. 深耕垂直场景与专业壁垒 探索纯 AI 标准化产品：在特定细分领域（如理赔文书、特定函件）探索无需人工介入的纯 AI 产品，作为子能力补充。 发力 B 端专业市场：面向头部企业及专业律所，提供定制化解决方案。该领域客户具备专业判断力，能识别产品优劣，市场空间更大。
开课时间：2026-06-30 20:30:00+08