一、“大案牘術”
年度大熱播劇《長安十二時辰》中出現瞭一個術語叫“大案牘術”，此術以檔案登記為基礎，百姓傢添丁新喪、婚配嫁娶、買賣奴婢等人口變動之事，都會進行登記。需要之時，錄入吏從登記信息中查找數據，分析推理得出結論。
“孫玉亭”解釋“大案牘書”
馬親王著實是一等一的玩梗高手，“大案牘術”就是現在的大數據分析。依賴於靜安司的海量數據，再加上徐斌超算一樣的大腦，在天寶年間的故事中安排上“大案牘數”看上去也並無太大的違和感；當然還有波斯王子的“跑窟”。
二、現代法律業的“大案牘術”
現代的“大案牘術”當然更加智能。近年來大數據分析、雲計算、人工智能等技術進入爆發期，各行各業以大數據為載體以期產業升級，人們的工作和生活也被慢慢滲透。以法律行業而言，大數據使得追蹤過去的案例、合同、條款、交易架構等變得更加容易，節省瞭律師們的辦案時間，也降低瞭出錯率。例如，北大法寶、Westlaw、LexisNexis等眾多為人熟知的法律數據庫幫助律師們查詢法規和案例；除此之外，筆者在工作中也會常用Law insider來查詢合同和條款范本，這個數據庫包含瞭數百萬份摘自美國證券交易委員會（SEC）和其他公開渠道的文檔。入行這些年來，筆者對一位前輩律師的話印象頗為深刻：美國最大的法律數據庫，其實是SEC 的Edgar。
Lawinsider界面
工作中律師們經常會被客戶問到，這種條款在一般情況下是怎麼處理的？或者某一交易架構能否適用到客戶的特定交易中？我們既然無法具備徐主事一樣的超級大腦，要應付這些問題就要看平時的整理與積累。因此，現在有很多律所也有自己的“大案牘術”。以筆者所在的VC領域為例，Fenwick & West LLP會按季度定期公佈一份VC項目調查報告，對總部位於矽谷的公司在其融資中涉及到的各種法律條款進行總結分析。類似地，漢坤律師事務所也會按年度對其處理的VC項目進行數據整理和分析，統計其中涉及的關鍵法律條款。相信目前市場上有很多其他的律所正在不同的領域做著同樣的事情。
Fenwick於今年6月公佈《矽谷風險投資調查 2019 年第一季》
除此之外，中國司法系統也一直在探索大數據分析在司法領域的應用。例如，上海刑事案件智能輔助辦案系統（206工程）對上海幾萬份刑事案件的卷宗、文書數據進行學習，在吸收過去海量證據規則和法律規則的基礎上，在刑事案件中助力公檢法的辦案人員。筆者瞭解到市面上有法律創業公司也在分析所有公開的案例以求得出一個算法，用戶輸入基本案情和證據後，便可得出大概率的判決結果。若是真能做到這樣，律師和法官的工作估計都能減輕不少。
三、術和人誰更重要？
有人說，未來數據將超過律師，成為律所最重要的資產。盡調過那麼多傢公司，其實律師們心裡都跟明鏡似的，數據或技術超過人成為最重要的資產的情況律師們早就見怪不怪瞭。數據和數據分析比大部分人重要，但其重要性又亞於少部分人。
不可否認，數據和數據分析可以完成許多律師助理乃至初年級律師的工作（如文件審閱、合同翻譯等），但中高年級律師都是從助理和初年級走過來的，少瞭這一階段的鍛煉，豈不是要人們去建造空中樓閣？
數字本身是不會騙人，但數據分析可能是片面的。例如，大數據分析可能會告訴你目前市場上加權平均的反稀釋價格調整方式要比完全棘輪出現的頻率更高。但考察融資的不同輪次，交易架構是境內還是境外，標的公司位於武漢光谷還是加州矽谷，投資方是中國的和美國的，你會發現這些數字的差別也會很大。所以不能以數據一概而論，當然除非你考慮到瞭每種情況做瞭單獨的數據分析。是誰考慮到瞭，又是誰對這些考慮加以分析，現階段而言還是人。
徐賓後來承認張小敬並非他以“大案牘術”選出
四、兩個極端
在以金杜（理脈）、Dentons（Ross）、天同（無訟）為代表的頂尖律師事務所紛紛佈局大數據分析的同時，中國還有大量律師事務所目前甚至還沒有自己的OA系統，尚未實現在線辦公，處理包括記錄工作小時、預約會議、請假在內的基礎事務。在此感謝乙方的乙方——iCourt——眼下致力於用其Alpha系統改善眾多律師的“辦公環境”，確實功德無量。
然而，即便是國內頂尖的律師事務所，也很少能向國際律所一樣做到全面數據化管理。這主要體現在很多國內頂尖律所沒有自己的後臺數據庫（外所律師口中的“Interwoven”），律師離職便意味著他同時也帶走瞭自己處理的那一部分數據。而很多外所則要求發給上級律師和合夥人的每一份文件都要存到後臺，發出時要同時發出文檔和文檔在後臺的鏈接，以便其他律師進一步更新和修改。
五、題外話
說句題外話，筆者依然記得當年在君合實習培訓的時候被打過的預防針：不要在離職時（大批量）下載後臺數據庫中的交易文件、資料、模板等等，所裡會在後臺監控律師們的一舉一動，如被發現將追究責任。Big Brother is Always Watching You.
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