Qwen Office hợp tác cùng Luật sư Minh Bạch, cùng khám phá thực tiễn dịch vụ pháp lý AI
Sự kiện QwenWork
Ngày 15 tháng 8, diễn đàn cấp cao "Chuyển đổi Dịch vụ Pháp lý bằng AI" do Qwen Office phối hợp với Luật sư Minh Bạch tổ chức đã thành công tốt đẹp.
Những người làm nghề trong các bối cảnh thực tế khác nhau (như văn phòng luật, pháp chế doanh nghiệp...) mang theo những khó khăn nghiệp vụ thực tế đã tham dự sự kiện tập trung vào học tập và sáng tạo chung về AI pháp lý này: từ phân tích tình huống đến thao tác công cụ, rồi xây dựng quy trình làm việc, các khách mời đã trao đổi sâu sắc xung quanh các hoàn cảnh nghiệp vụ thực tế.
Qwen Office thực sự thâm nhập ngành luật và nâng cao hiệu suất nhóm như thế nào? Dưới đây là câu trả lời cụ thể từ 6 chuyên gia pháp lý thông qua trải nghiệm thực tế của họ.
AI thâm nhập ngành luật ra sao? Chia sẻ thực tiễn từ 6 chuyên gia
· · ··· · ·
01
Vương Cường Vũ|Từ nhu cầu mơ hồ đến kỹ năng có thể thực thi
Chuyển đổi dịch vụ pháp lý thành quy trình chuẩn hóa có thể thực hiện
Vương Cường Vũ hợp tác cùng đội ngũ trí tuệ số Zhejiang Đại học để triển khai hai kỹ năng pháp lý trên nền tảng Qwen Office là kiểm tra văn bản lao động và hỗ trợ vụ ly hôn, phân tích nhu cầu pháp lý phức tạp, mơ hồ thành quy trình làm việc có cấu trúc và khả thi.
Trong bối cảnh lao động, kỹ năng này giúp nhân viên HR hệ thống kiểm tra các tài liệu phổ biến như hợp đồng lao động, nội quy nhân viên, chế độ chấm công nghỉ phép và tài liệu nghỉ việc, phát hiện rủi ro điều khoản hợp đồng, thiếu sót quy trình, mâu thuẫn giữa các văn bản và lưu trữ hồ sơ chưa đầy đủ, đồng thời đưa ra đề xuất cải chính; trong trường hợp ly hôn, kỹ năng này tổng hợp dữ liệu vụ án xoay quanh các vấn đề cốt lõi như nuôi con và phân chia tài sản, tạo danh sách hành động tiếp theo và danh sách chứng cứ, hỗ trợ luật sư hoàn thành tư vấn ban đầu và chuẩn bị vụ án một cách hiệu quả hơn.
Hai kỹ năng này ghi lại phán đoán chuyên môn và quy trình làm việc của luật sư vào bên trong Qwen Office, cho phép chuẩn hóa và tái sử dụng phần lớn công việc xem xét hợp đồng và sắp xếp tài liệu có tính lặp lại cao. Trong thực tế sử dụng, thực tập sinh luật sử dụng kỹ năng này có thể xử lý bán độc lập nhiệm vụ liên quan hợp đồng trong vòng một tháng, luật sư kỳ cựu đánh giá chất lượng đầu ra tương đương mức độ của một luật sư cókhoảng 3 đến 4 năm kinh nghiệm.
02
Ngô Trí Uyển|Quy trình làm việc AI chín năm trong ngành luật: Từ bảng kê ngân hàng đến phân tích hàng loạt email
Ngô Trí Uyển làm việc trong lĩnh vực pháp lý đãchín năm, chủ yếu đảm nhiệm giải quyết tranh chấp xuyên biên giới và tuân thủ dữ liệu. Trong quá trình xử lý vụ án hàng ngày, cô ứng dụng AI vào việc sắp xếp bảng kê ngân hàng và phân tích hàng loạt email: ảnh chụp bảng kê ngân hàng có thể được chuyển trực tiếp thành bảng biểu có cấu trúc và hoàn tất các phép tính sơ bộ; đối với tranh chấp mua bán hàng hóa xuyên biên giới xác nhận đơn hàng qua email, AI có thể trích xuất hàng loạt người gửi, người nhận, thời gian, chủ đề và điểm chính nội dung, tạo bảng tổng hợp, giảm đáng kể khối lượng công việc nhập thủ công và đọc từng email.
Dựa trên những thực tiễn này, cô cũng đã xây dựng quy trình làm việc kiểm tra hợp đồng và soạn thảo thư pháp lý, đang thử nghiệm di chuyển sang Qwen Office. Qwen Office hỗ trợ xây dựng quy trình làm việc tương tự và các kỹ năng pháp lý liên quan, đồng thời có thể tích hợp với email DingTalk, kết nối liền mạch các bước như tải lên hợp đồng → lựa chọn lập trường → tạo ý kiến chỉnh sửa → bổ sung điều khoản còn thiếu → gửi email giải thích chỉnh sửa.
Đối với các nhiệm vụ thường xuyên, lặp lại nhiều và mức độ chuẩn hóa cao như kiểm tra hợp đồng, tổng hợp email, đối chiếu sổ sách, Ngô Trí Uyển mong muốn thông qua Qwen Office ghi lại chúng thành quy trình làm việc pháp lý có thể tái sử dụng bền vững.
03
Từ Diên Sinh|Tuổi tác không phải cái cớ để luật sư lỗi thời: Số lượng vụ xử lý trung bình mỗi tháng tăng từ một hai vụ lên bốn năm vụ
Từ Diên Sinh là một luật sư kỳ cựu. Đội ngũ của ông đã ứng dụng AI vào việc soạn thảo bản nháp tài liệu, sau đó luật sư sửa đổi, duyệt và nộp. Bằng cách rút ngắn các khâu tiêu tốn thời gian như kiểm tra hồ sơ, tra cứu dữ liệu và soạn thảo văn bản, khối lượng xử lý vụ việc của một số luật sư trong nhóm đãtăng từ một đến hai vụ mỗi tháng lên bốn đến năm vụ.
Trong một vụ tranh chấp thuê trạm xăng dầu, Từ Diên Sinh dự định sử dụng Qwen Office để tìm thêm cơ sở pháp lý liên quan đến "bên thuê có cố tình làm tổn thất mở rộng hay không". Qwen Office có thể dựa trên khuôn khổ chuyên biệt pháp lý, tìm kiếm luật lệ và án lệ trong phạm vi cơ sở dữ liệu pháp lý Trung Quốc, đồng thời cung cấp nguồn trích dẫn có thể kiểm chứng, hỗ trợ luật sư hoàn thành việc tra cứu pháp lý và phân tích chứng cứ.
Bên cạnh đó, ông cũng đặc biệt quan tâm đến khả năng ghi âm hội nghị khi kết hợp Qwen Office với thẻ ghi âm AI DingTalk: sau khi hoàn tất ghi âm cuộc gặp khách hàng hoặc họp, hệ thống có thể tự động tổng hợp bản tóm tắt và các mục hành động, giảm công việc xử lý thủ công sau các lần trao đổi liên tục.
04
Quách Tiểu Minh|Hoàn tất chuyển đổi ký kết trong 13 phút: Nền tảng làm việc AI dành cho luật sư của một blogger tự thân
Quách Tiểu Minh chuyên sâu về các vụ quyền nuôi con trong thời gian dài,mỗi năm tham gia hơn 200 phiên tòa. Đối mặt với lượng lớn yêu cầu tư vấn từ các nền tảng truyền thông tự thân và tài liệu vụ án tập trung cao độ, anh đã xây dựng trên Qwen Office một nền tảng làm việc AI dành riêng cho luật sư, kết nối liền mạch các bước sàng lọc yêu cầu → phân tích vụ án → tạo văn bản → lưu giữ kinh nghiệm.
Sau khi có vụ án mới, Qwen Office có thể hỗ trợ sắp xếp lời khai của đương sự và tài liệu hồ sơ, tạo báo cáo phân tích vụ án; mỗi khi hoàn tất một vụ, anh cũng dùng lệnh trích xuất tư duy xử lý vụ án, lưu giữ thành kỹ năng có thể tái sử dụng. Khi gặp vụ án tương tự, chỉ cần nhập tài liệu vụ án mới là có thể tiếp tục xử lý theo logic phân tích trước đó. Đồng thời, anh cũng dùng chức năng "dự án" để lưu trữ các văn bản kết thúc vụ án trước đây, từ đó khái quát hóa các năng lực chung như suy luận chứng cứ, soạn thảo văn bản... để áp dụng cho các vụ án sau.
Thông qua nền tảng làm việc này, Quách Tiểu Minh đã công cụ hóa nhiều khâu từ tiếp cận khách hàng qua mạng xã hội, sàng lọc yêu cầu, xử lý vụ án đến tái sử dụng kinh nghiệm, đồng thời cung cấp chođội ngũ 8 luật sư của mình một không gian làm việc thống nhất để cộng tác và lưu giữ kinh nghiệm.
05
Trương Hằng Trụ|Phân tích tranh chấp đền bù giải tỏa từ góc nhìn thẩm phán: Luận văn, điều luật và bản án được kết nối thành một chuỗi
Trương Hằng Trụ từng là thẩm phán, hiện là giáo sư luật. Trong mô phỏng giảng dạy tình huống tại lớp học, đối mặt với một vụ tranh chấp đất đai giải tỏa không thuộc lĩnh vực chuyên sâu của mình, ông đã giao các bài luận chuyên môn uy tín cho Qwen Office, nhanh chóng vạch ra khung kiến thức và các vấn đề cốt lõi liên quan đến vụ án mô phỏng, sau đó yêu cầu kết quả phân tích viện dẫn điều luật cụ thể và ghi rõ nguồn, thuận tiện cho việc kiểm tra từng điều.
Sau đó, ông giao bản án giả định cho Qwen Office để phân tích sâu hơn và kiểm chứng chéo với kết quả từ các công cụ AI khác. Trong quá trình này, ông phát hiện các công cụ khác tồn tại tình trạng bịa đặt án lệ và điều luật, từ đó tiếp tục kiểm tra, lọc thông tin hữu ích.
Cuối cùng, Qwen Office hỗ trợ ông tích hợp kết quả nghiên cứu luận văn, căn cứ pháp lý và phân tích bản án, hoàn thiện bản nháp đơn kháng cáo để bên liên quan tham khảo,liên kết liền mạch toàn bộ quy trình từ tìm kiếm tài liệu phân tán, xác minh điều luật đến soạn thảo văn bản.
06
Du Sơ|Tự động hóa toàn bộ quy trình xử lý vụ kiện: Thực tiễn AI Native của pháp chế doanh nghiệp
Du Sơ là một nhân viên pháp chế doanh nghiệp, luôn nỗ lực thúc đẩysự chuyển đổi công việc pháp chế sang mô hình AI Native. Đối với một số vấn đề xử lý vụ kiện tiêu chuẩn trong pháp chế doanh nghiệp, anh đã xây dựng trên Qwen Office mộtchuỗi AI Native từ đầu đến cuối, bao gồm tiếp nhận vụ án, chuẩn bị xét xử đến tổng kết sau kết án.
Sau khi tin nhắn từ tòa án được tự động chuyển tiếp đến email, Qwen Office sẽ định kỳ hàng ngày lấy và phân tích thông tin văn bản, tự động đồng bộ vào sổ theo dõi quản lý vụ án, tự động lập hồ sơ cho vụ án mới, cập nhật tiến độ cho vụ án đang xử lý, đồng thời có thể tiếp tục tạo nhóm DingTalk dựa trên thông tin tra cứu hệ thống, mời các nhân viên liên quan tham gia để hoàn thành việc tái hiện sơ bộ sự thật, và liên tục hỗ trợ theo dõi tin nhắn nhóm bằng con người. Về chuẩn bị xét xử, thông quabộ công cụ chuyên gia tự phát triển, tạo các tài liệu như đơn khởi kiện, bản tự bào chữa, văn bản đại diện, dàn ý phiên tòa...
Trong quá trình xử lý vụ án, Qwen Office còn chủ động nhắc nhở các bước tiếp theo theo tiến độ vụ án, tự động thiết lập lịch trình cho các mốc thời gian quan trọng như ngày xét xử. Như vậy, ngữ cảnh chuẩn hóa cần thiết cho toàn bộ vòng đời xử lý vụ kiện có thể được truyền đạt hợp lý và từng bước trong Loop, đồng thời cụm kỹ năng tạo văn bản phân bố trong bộ công cụ chuyên gia cũng đảm bảo cơ chế cộng tác người - máy đầy đủ.
· · ··· · ·
Hình ảnh ghi lại tại sự kiện
· · ··· · ·
Từ một lần nghiên cứu vụ án, đến một kỹ năng có thể gọi lại lặp đi lặp lại; từ sắp xếp một tài liệu, đến kết nối toàn bộ quy trình xử lý vụ án, Qwen Office đang dần thâm nhập vào ngày càng nhiều bối cảnh công việc pháp lý cụ thể.
Trong thời gian tới, Qwen Office cũng sẽ tiếp tục đồng sáng tạo cùng nhiều chuyên gia pháp lý hơn nữa, biến nhu cầu nghiệp vụ thực tế và kinh nghiệm chuyên môn thành năng lực AI có thể tái sử dụng, khám phá phương thức làm việc phù hợp hơn với ngành pháp lý, khiến AI thực sự trở thànhnăng suất hàng ngày của những người làm luật.
We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at
Using DingTalk: Before & After
Before
- × Team Chaos: Team members are all busy with their own tasks, standards are inconsistent, and the more communication there is, the more chaotic things become, leading to decreased motivation.
- × Info Silos: Important information is scattered across WhatsApp/group chats, emails, Excel spreadsheets, and numerous apps, often resulting in lost, missed, or misdirected messages.
- × Manual Workflow: Tasks are still handled manually: approvals, scheduling, repair requests, store visits, and reports are all slow, hindering frontline responsiveness.
- × Admin Burden: Clocking in, leave requests, overtime, and payroll are handled in different systems or calculated using spreadsheets, leading to time-consuming statistics and errors.
After
- ✓ Unified Platform: By using a unified platform to bring people and tasks together, communication flows smoothly, collaboration improves, and turnover rates are more easily reduced.
- ✓ Official Channel: Information has an "official channel": whoever is entitled to see it can see it, it can be tracked and reviewed, and there's no fear of messages being skipped.
- ✓ Digital Agility: Processes run online: approvals are faster, tasks are clearer, and store/on-site feedback is more timely, directly improving overall efficiency.
- ✓ Automated HR: Clocking in, leave requests, and overtime are automatically summarized, and attendance reports can be exported with one click for easy payroll calculation.
Operate smarter, spend less
Streamline ops, reduce costs, and keep HQ and frontline in sync—all in one platform.
9.5x
Operational efficiency
72%
Cost savings
35%
Faster team syncs
Want to a Free Trial? Please book our Demo meeting with our AI specilist as below link:
https://www.dingtalk-global.com/contact

Tiếng Việt
English
اللغة العربية
Bahasa Indonesia
日本語
Bahasa Melayu
ภาษาไทย
简体中文 