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盛廷律所如何用AI解决案情梳理耗时长、办案效率低的难题的案例
📌 摘要
盛廷律所用自研"盛算智能体"AI系统，解决了征地拆迁诉讼案情梳理耗时长（4-6小时）、文书起草效率低的经营难题，案情构建时间压缩至约20分钟（效能提升95%），全流程从两天压缩至25分钟。
📖 本案例根据 法治日报报道整理 · 查看原文 →
<>企业背景<>
<>北京市盛廷律师事务所创立于2007年，是中国征地拆迁与行政诉讼领域头部专业律所，在征地拆迁、农村集体资产保护、婚姻家事、遗产继承、刑事辩护、数据资产、涉外案件、社区治理与物业管理等业务领域积累深厚，代理案件遍布全国。盛廷律所一直追求精细化管理，相信"高品质法律服务不能只靠口号，必须有数据来监督和支撑"。在AI浪潮席卷各行各业的背景下，盛廷没有选择购买市场上成熟的通用法律AI产品，而是决定自主研发贴合自身业务场景的专用系统——"盛廷的选择是：不等风来，自己造帆。"2026年6月25日，盛廷律所凭借自研AI系统荣获《法治日报》颁发的"政法系统智能化建设创新案例"奖项，成为该奖项九年来唯一入选的律师事务所，打破了该榜单历来由公检法司系统和科技公司垄断的历史。主任毕文强表示："律师不只是数字化时代的观望者，更应该是创造者、深度参与者。"<>
<>北京市盛廷律师事务所创立于2007年，是中国征地拆迁与行政诉讼领域头部专业律所，在征地拆迁、农村集体资产保护、婚姻家事、遗产继承、刑事辩护、数据资产、涉外案件、社区治理与物业管理等业务领域积累深厚，代理案件遍布全国。盛廷律所一直追求精细化管理，相信"高品质法律服务不能只靠口号，必须有数据来监督和支撑"。在AI浪潮席卷各行各业的背景下，盛廷没有选择购买市场上成熟的通用法律AI产品，而是决定自主研发贴合自身业务场景的专用系统——"盛廷的选择是：不等风来，自己造帆。"2026年6月25日，盛廷律所凭借自研AI系统荣获《法治日报》颁发的"政法系统智能化建设创新案例"奖项，成为该奖项九年来唯一入选的律师事务所，打破了该榜单历来由公检法司系统和科技公司垄断的历史。主任毕文强表示："律师不只是数字化时代的观望者，更应该是创造者、深度参与者。"<>
<>遇到的问题<>
<>在AI系统上线之前，盛廷律师面临三大效率瓶颈：第一，案情梳理极度耗时。征地拆迁类案件往往涉及大量证据材料，一宗普通案件的材料页数可达数百页甚至上千页，传统人工一页一页翻阅梳理，需要4至6小时，还容易遗漏关键信息，效率低且质量不稳定。第二，文书撰写重复性高。代理词、证据目录、辩护意见等文书每次都需要从头撰写，即使是经验丰富的律师，撰写一份起诉状至少需要半小时以上，而大量相似案件的文书框架高度雷同，人工撰写浪费了大量本可聚焦于案件策略的时间。第三，知识检索效率低。面对纷繁复杂的法律条文和历史判例，律师需要快速找到最相关的参考依据，传统检索方式依赖关键词匹配，搜索结果往往相关性参差不齐，需要反复调整关键词才能命中目标，耗费大量时间。盛廷团队认为，律师的核心价值在于与客户沟通和案件策略制定，而非被大量重复性事务性工作拖累——"让机器做机器擅长的事，让人做人擅长的事"，成为盛廷AI开发的根本出发点。<>
<>在AI系统上线之前，盛廷律师面临三大效率瓶颈：第一，案情梳理极度耗时。征地拆迁类案件往往涉及大量证据材料，一宗普通案件的材料页数可达数百页甚至上千页，传统人工一页一页翻阅梳理，需要4至6小时，还容易遗漏关键信息，效率低且质量不稳定。第二，文书撰写重复性高。代理词、证据目录、辩护意见等文书每次都需要从头撰写，即使是经验丰富的律师，撰写一份起诉状至少需要半小时以上，而大量相似案件的文书框架高度雷同，人工撰写浪费了大量本可聚焦于案件策略的时间。第三，知识检索效率低。面对纷繁复杂的法律条文和历史判例，律师需要快速找到最相关的参考依据，传统检索方式依赖关键词匹配，搜索结果往往相关性参差不齐，需要反复调整关键词才能命中目标，耗费大量时间。盛廷团队认为，律师的核心价值在于与客户沟通和案件策略制定，而非被大量重复性事务性工作拖累——"让机器做机器擅长的事，让人做人擅长的事"，成为盛廷AI开发的根本出发点。<>
<>AI解决方案<>
<>盛廷律所自研的AI系统由"盛在智享办公系统"与"盛算智能体"两大模块构成，深度嵌入律师日常办案全流程。盛在智享系统负责整体工作流程，打通案件数据自动入库、资源精细化管理、案件转化与对接，属于前端业务中枢。盛算智能体则更像是律师的"智能办案助手"，在案情构建环节，律师上传案件材料后，AI自动进行法律关系梳理和关键事实提取，将原本需要数小时的人工梳理压缩至约20分钟；在文书撰写环节，盛算系统内置大量专业化法律文书模板，律师只需输入案件基本信息，即可生成结构完整的文书初稿；在法律检索环节，系统基于自然语言理解，律师输入模糊的法律问题即可获得高度相关的条文和判例推荐，显著提升检索效率。整套系统的核心理念是"让系统像水渗进沙子一样，自然渗透到律师的每一个办案动作里"，而非让律师额外打开一个工具窗口，做到真正无缝融入工作流。<>
<>盛廷律所自研的AI系统由"盛在智享办公系统"与"盛算智能体"两大模块构成，深度嵌入律师日常办案全流程。盛在智享系统负责整体工作流程，打通案件数据自动入库、资源精细化管理、案件转化与对接，属于前端业务中枢。盛算智能体则更像是律师的"智能办案助手"，在案情构建环节，律师上传案件材料后，AI自动进行法律关系梳理和关键事实提取，将原本需要数小时的人工梳理压缩至约20分钟；在文书撰写环节，盛算系统内置大量专业化法律文书模板，律师只需输入案件基本信息，即可生成结构完整的文书初稿；在法律检索环节，系统基于自然语言理解，律师输入模糊的法律问题即可获得高度相关的条文和判例推荐，显著提升检索效率。整套系统的核心理念是"让系统像水渗进沙子一样，自然渗透到律师的每一个办案动作里"，而非让律师额外打开一个工具窗口，做到真正无缝融入工作流。<>
<>实施效果<>
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<><><>指标<><>实施前<><>实施后<><>改善幅度<><><>
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<><>案情构建与梳理时间（普通案件）<><>4-6小时<><>约20分钟<><>效能提升95%<><>
<><>文书起草、开庭材料准备等<><>每份30分钟以上<><>10分钟左右<><>效率提升一倍以上<><>
<><>全流程工作（接收传票到开庭准备完成）<><>约2天<><>约25分钟<><>效率提升数十倍<><>
<><>法律检索<><>关键词反复调整，相关性差<><>秒出结果，高度相关<><>检索效率大幅提升<><>
<><>AI参赛作品完成开庭准备工作<><>约2天<><>约25分钟<><>效率提升数十倍<><>
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<><><>指标<><>实施前<><>实施后<><>改善幅度<><><>
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<><>案情构建与梳理时间（普通案件）<><>4-6小时<><>约20分钟<><>效能提升95%<><>
<><>文书起草、开庭材料准备等<><>每份30分钟以上<><>10分钟左右<><>效率提升一倍以上<><>
<><>全流程工作（接收传票到开庭准备完成）<><>约2天<><>约25分钟<><>效率提升数十倍<><>
<><>法律检索<><>关键词反复调整，相关性差<><>秒出结果，高度相关<><>检索效率大幅提升<><>
<><>AI参赛作品完成开庭准备工作<><>约2天<><>约25分钟<><>效率提升数十倍<><>
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<>技术解析<>
<>盛廷AI系统的技术架构分为"数据层—能力层—应用层"三层。在数据层，盛廷基于多年积累的海量征地拆迁类案件数据和法律文书库，建立了高度垂直的法律知识图谱，覆盖盛廷所有核心业务领域的实体关系和裁判规则，为AI提供了高质量的训练语料。在能力层，盛算智能体融合了大语言模型（LLM）的自然语言理解能力与法律专业领域的微调方案，使系统既能理解律师的自然语言提问，又能生成符合法律文书规范的内容输出。在应用层，系统以"无缝嵌入"为设计原则，与盛廷原有的案件管理系统深度对接，律师无需切换工具即可调用AI能力，实现了真正意义上的"业务原生"AI落地。相比市场上通用型法律AI产品，盛廷自研系统的核心优势在于对自身业务场景的深度理解——"我们本身就在前线，就在第一线"，能精准捕捉律师在征地拆迁类案件中的真实痛点，而非提供泛化的通用解决方案。<>
<>盛廷AI系统的技术架构分为"数据层—能力层—应用层"三层。在数据层，盛廷基于多年积累的海量征地拆迁类案件数据和法律文书库，建立了高度垂直的法律知识图谱，覆盖盛廷所有核心业务领域的实体关系和裁判规则，为AI提供了高质量的训练语料。在能力层，盛算智能体融合了大语言模型（LLM）的自然语言理解能力与法律专业领域的微调方案，使系统既能理解律师的自然语言提问，又能生成符合法律文书规范的内容输出。在应用层，系统以"无缝嵌入"为设计原则，与盛廷原有的案件管理系统深度对接，律师无需切换工具即可调用AI能力，实现了真正意义上的"业务原生"AI落地。相比市场上通用型法律AI产品，盛廷自研系统的核心优势在于对自身业务场景的深度理解——"我们本身就在前线，就在第一线"，能精准捕捉律师在征地拆迁类案件中的真实痛点，而非提供泛化的通用解决方案。<>
<>经验启示<>
<>盛廷律所的实践为专业服务领域的AI落地提供了三条核心经验：第一，"自研优于采购"的适用条件——当律所的业务高度垂直、专业性极强（如征地拆迁诉讼），通用AI产品难以满足精准需求时，自研是更优路径；但自研的前提是律所对自身业务有足够深的理解，能够为技术团队提供精准的需求定义。第二，AI的价值定位要清晰——不是替代律师，而是承担重复性、事务性工作，让律师专注"与客户沟通"和"制定案件策略"这些高价值环节；盛廷"让机器做机器擅长的事，让人做人擅长的事"理念，是AI落地的正确价值锚点。第三，小步快跑、快速迭代——盛廷系统并非一次性全面上线，而是在真实办案中不断打磨，每周都有来自一线律师的反馈持续改进，系统始终保持"活"的状态，而非被包装出来的"样板间"。<>
<>盛廷律所的实践为专业服务领域的AI落地提供了三条核心经验：第一，"自研优于采购"的适用条件——当律所的业务高度垂直、专业性极强（如征地拆迁诉讼），通用AI产品难以满足精准需求时，自研是更优路径；但自研的前提是律所对自身业务有足够深的理解，能够为技术团队提供精准的需求定义。第二，AI的价值定位要清晰——不是替代律师，而是承担重复性、事务性工作，让律师专注"与客户沟通"和"制定案件策略"这些高价值环节；盛廷"让机器做机器擅长的事，让人做人擅长的事"理念，是AI落地的正确价值锚点。第三，小步快跑、快速迭代——盛廷系统并非一次性全面上线，而是在真实办案中不断打磨，每周都有来自一线律师的反馈持续改进，系统始终保持"活"的状态，而非被包装出来的"样板间"。<>
< class="exclusive-opinion">
<>企脉AI独家观点<>
<>盛廷律所案例的深层意义在于揭示了一个被忽视的趋势——专业服务领域的AI落地，核心挑战不是技术本身，而是"业务理解+技术实现"的深度整合。盛廷没有追逐"大模型私有化部署"等热门概念，而是死磕"征地拆迁"这一垂直场景的法律文书和案情逻辑，这种"做深不做广"的策略，反而让AI的实用价值最大化。从量化数据看，95%的案情梳理效能提升和全流程从两天到25分钟的压缩，对律师生产力的解放是数量级的。更值得关注的是，盛廷将系统1.0版本的短板（材料不能批量上传）坦诚公开，并纳入2.0版本的研发路线图——这种"透明迭代"的治理思维，比很多企业藏着掖着更值得称赞。该案例也存在局限：自研AI系统需要持续的技术投入和维护，对中小律所而言门槛较高；未来如何将盛廷经验复制到更多中小律所，是行业AI普惠的关键命题。<>
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<>企脉AI独家观点<>
<>盛廷律所案例的深层意义在于揭示了一个被忽视的趋势——专业服务领域的AI落地，核心挑战不是技术本身，而是"业务理解+技术实现"的深度整合。盛廷没有追逐"大模型私有化部署"等热门概念，而是死磕"征地拆迁"这一垂直场景的法律文书和案情逻辑，这种"做深不做广"的策略，反而让AI的实用价值最大化。从量化数据看，95%的案情梳理效能提升和全流程从两天到25分钟的压缩，对律师生产力的解放是数量级的。更值得关注的是，盛廷将系统1.0版本的短板（材料不能批量上传）坦诚公开，并纳入2.0版本的研发路线图——这种"透明迭代"的治理思维，比很多企业藏着掖着更值得称赞。该案例也存在局限：自研AI系统需要持续的技术投入和维护，对中小律所而言门槛较高；未来如何将盛廷经验复制到更多中小律所，是行业AI普惠的关键命题。<>
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