如何定义一家法律科技公司？

在这个言必称「科技」的时代，如何定义一家法律科技公司？

1.从「互联网+法律」到「法律科技」

几年前，一提到「互联网+法律」，大家对它的定义还是模糊的。只要是和互联网技术沾上边的，都可以贴上「互联网+法律」的标签。

现在，几乎每家或多或少采用了互联网技术的公司，都自称「法律科技公司」，因而这个概念在今天已经变得泛滥。

但其实，不论是「互联网+法律」还是「法律科技」，本质上都是用技术来解决问题。

用技术来解决问题的过程，就是“数字化”。

事实上，法律行业很多业务都存在数字化进阶的空间，但目前大多还处于信息化的阶段。

信息化是指通过 IT 手段解决业务的一个点或者线的需求，即把业务流程线上化，目前市面上比较成熟的法律产品，比如法律检索、合同管理、项目管理等，仍处于信息化阶段。

在这个阶段，数据只是信息化过程的副产品。

在数字化阶段，我们需要从全局来思考整个数据资产，不断进行细化，最终实现一些闭环的构建。

具体来说，数字化有三个方向：

（1）数据的在线化

数据在线化之后可以更好的反映整个事务或者整个商业的进程本质，构筑整个企业的中枢神经系统。最典型的例子就是各种数据看板。

（2）数据的资产化

以前企业往往关注卖一个东西成本是多少，卖出价是多少，关注中间的利润或者现金流。

现在，资本市场则非常关注数据的资产价值。

英国皇家工程院院士郭毅可教授曾经讲过一个案例：某著名制药公司几年前以百万英镑的高价，购买了一个罕见的癌症患者的数据 —— 这个患者患有 6 种癌症，他的数据在世界上具有独一无二的价值。

换句话说，个人的病例已经变成了一种可以被交易的数据资产。

反观法律行业，法律数据的来源主要有两个：司法判决书和合同，这是一个数字化资源洼地，汇集了庞大的用户行为。

如何挖掘其中的数据价值，甚至将其资产化，是值得思考和努力的方向。

（3）数据的闭环化

以前的信息化更多是把纸面的流程线上化，但这只是把线下流程线上化而已，还需要人去做决策。

数字化则是用数据构建一个闭环。

以跑步举例，很多大学都会组织体测，但很多女生都跑不了 800 米，怎么办？

有个办法很管用：买一个运动手表，实时记录心率、速度、公里数。

在这之前，你只知道自己难受，自己不行，但不知道自己卡在哪里。有了运动手表，你就可以知道是心肺功能不行，还是腿的力量不行。

带上了运动手表，你可以清楚地看到心率。心肺功能不行，那就放缓速度，对着表，看着自己的心率跑。

把心率控制住，也就没那么难受了。随着训练量的累加，腿的能力也自然提升了上来。

就是这样一个简单的数据化，把原来束缚你的一个自我认知：“我跑不了步“，变成了具体的数字，让你知道自己卡在哪个环节，知道该如何具体解决。

这就是数据化的意义。

对企业来说，这种变化也可以产生新的思维、新的战略、新的组织、新的职责，并用来思考企业的数字化进程。

2.当法律科技公司撕下“法律”标签

近年来，「法律科技公司」们都在试图剥离“法律”的标签，向“科技”靠拢。

原因显而易见，为了更好地营销。

但更深层的原因是，科技公司的估值更贵。

在资本市场中，软件公司的估值可以比服务公司的估值高 10 倍。这意味着同样 1 元净利润，若定位为软件服务业，估值能高 10 倍。

在这个言必称「科技」的时代，几乎所有行业都有「科技公司」涌现。关于科技公司的定义，也有无数种解读方式。

但回归到本质，法律科技的底色应该是技术。

一家公司是否能被称为科技公司，最简单的判断标准应该是：它是否以技术解决了实际的问题、推动了商业或社会的进步。

去年，联合办公巨头 Wework 递交上市申请，当时围绕它是否是一家科技公司，华尔街和硅谷曾掀起了一场大论战。

引爆争议的关键自然是资本，科技公司和传统产业的估值可谓天上地下。

当时，知名科技博主 Ben Thompson 就这个话题写了一篇文章，并列出了判断科技公司的 5 个标准：

（1）软件能够创造一个生态系统

这也称网络效应，意思是用户对用户有价值，生态系统的形式不一定，可以是以技术为中心，也可以是以社区为中心。

（2）软件的边际成本为零

这也称规模效应，产品的研发成本可以被软件的不断售卖而分摊，直至为零。

（3）软件随着时间的推移而不断改进

软件的持续改进，既包括跃迁式的，也包括堆叠式的。

（4）软件能无限扩展

这应该是一个有想象力的市场，而不是天花板非常低的市场，这样软件才能无限扩展。

（5）软件能实现交易成本为零

产品不需要很强的销售行为就可以达成交易。

这种商业模式与现在占据主导地位的 SaaS 模式极为相似：公司售卖的不仅仅是产品，更是全套的服务，并且边际成本为零。

相反，现在很多法律机构都是披着科技外衣，实际并未逃离传统模式。

下面以 A 公司（化名）举例：

A 号称它是一个法学院，可以连接全国各地的律师、法院、法学院等市场主体。这可以看作是一个系统，但很难证明的是，这个系统是 A 公司业务的一个主要驱动力，因为这个系统无法很好地驱动产品的发展。

A 的收入在早期很大一部分用来支付讲师报酬和线下办课，不是知识付费的逻辑。后来推出 SaaS 产品，流量见顶后开始研发新产品，但新产品又不好卖，前期投入的高昂人力成本无法被有效分摊，边际成本很高。

A 提供的服务无疑具有随时间的推移而不断改善的潜力，但这个迭代不是跃迁式的。

A 的产品供给直接受到全国律师总人数的限制，用户规模会逐步抵达自然边界。

A 规定，就算个人律师想买产品，也必须团购，这个业务模式严重依赖于销售。

因此，不管从何种角度来看，A 公司都很难被认定为是一家科技公司。

当然，标准并不是那么刻板，某个公司是否属于科技公司，取决于它多大程度上符合 5 个标准，或者说，它的业务中软件和实体业务的占比是多少。

因此，贴上“科技”马甲就能换种估值？未免太小瞧市场的智慧了。

市场的确更加看好某些法律科技公司，但并非它们撕下了“法律”的标签，而是市场对它们的业务有不同的解读。

面子是面子，里子是里子，市场分得清。

无论是撕下了法律标签，还是贴着法律标签，决定其估值水平的依旧是成长性。

对于高成长性的公司，无论是科技属性还是法律属性，市场都不吝给出更高的估值。

如果在保持高速增长的同时，还能经受住周期的考验，那么即便贴着法律的标签，也能拿到科技股的估值。

当然，并非说向科技靠拢有什么不对，毕竟市场对传统法律业务仍然存在着很深的刻板印象。不给自己贴标签，也很难打出差异性。

3.如何定义一家法律科技公司？

在数字化社会的今天，技术已经成为推动各行各业发展的核心动力，所谓的「法律科技公司」也会变得越来越普遍。

那么，我们应该如何定义一家法律科技公司？

一个确定的标准，应该是过硬的技术实力。

技术实力主要体现在团队上，即团队具有很强的技术前瞻性，用技术给法律业务赋能。

这个看起来很简单，因为每家公司都可以招聘几个技术人员，把原来线下的法律业务给线上化，但这并不能沉淀下真正的技术壁垒。

克莱顿·克里斯坦森在《创新者的窘境》一书中写到：大多数新技术都会推动产品性能的改善，他称之为「延续性技术」，即从主流消费者的心理出发，针对市场上一直以来备受重视的的性能层面，提高成熟产品的性能。

相比之下，「突破性技术」则能给市场带来和以往截然不同的价值主张。

以“法律检索”举例，法律体系非常庞杂，如何在浩如烟海的法条、案例中找到自己需要的内容，就是一个很大的问题。

以前，律师需要购买或借阅大量的书籍，然后花大量的时间寻找，然后手动整理成文件。

现在，以北大法宝、威科先行为代表的技术供应商们，把法律和案例进行数字化，形成了统一的数据库，并设计成易于检索的产品。

这种把纸质书籍数字化的技术，就是「突破性技术」。

但是，不同行业、不同地区、不同类型的律师，检索的习惯都是不同的，供应商们也就需要根据律师的特殊需求，不断优化产品。

这些不断优化现有功能的技术，就是「延续性技术」。

这好比创业，突破性技术是从 0 到 1 ，延续性技术就是从 1 到 N 。

两类技术都能产生很大的商业价值，没有好坏之分，只不过在创业者和投资人眼里可能会有偏好。

首先，「突破性技术」背后代表的是通用型的能力。

比如法律检索产品的核心，就是如何处理好数据，尤其是以司法判决书为主的数据源。它的原理就是怎么把数据源里的字段切的足够细，符合机器学习的需要，不断优化算法。

律师有检索的需求，你就去设计开发。当能力形成以后，更多律师可以通过合作来获得 —— 开放产品 API 接口即可，因为内核是一致的，数据库是相同的，边际成本很低。

其次，「延续性技术」能帮你做出用户友好的产品。

法律检索作为律师高频刚需的功能，是绝大多数法律产品的核心功能。但是，每个律师的使用习惯可能是不同的，所需要的解决方案也是不同的，根据用户需求不断迭代，可以打造出用户更喜欢用的产品。

因此，法律科技公司真正的技术壁垒不是一个池子，客户有什么需求随时过来取用。律师想要检索案件，系统可以支持法律检索；律师想要管理案件，系统支持案件管理；律师想要计算工作时间，系统还可以计时。

真正的技术壁垒应该是一种能力。

当律师想要检索案件时，法律科技公司需要把不同的能力组合起来，通过更精准的关键词、更智能的案情联想、更人性化的检索习惯，来帮助律师找到想要的案件。

当然，法律检索的需求由来已久，所以这个能力是市面上做得最好的，而其他法律或非法律业务，比如合同管理、项目管理、知识管理，能否沉淀出类似的能力，还有待观察。

因此，我们需要密切关注人工智能、云计算、区块链、大数据、知识图谱等技术，然后思考如何将这些能力应用到业务当中。

最后的话

在预测企业未来前景时，多数人倾向于线性逻辑，在线性逻辑下，今年 A 公司的盈利是 B 公司的 2 倍，五年后二者的差距还是 2 倍。

但实际上，公司间的差距很少是线性展开的，总会越拉越大，因为大于 1 的数字乘积的增长速度，远高于小于 1 的数字。

举例来说，A 公司的竞争力在平均水平之上，设定为 1.1 ，B 公司的竞争力在平均水平之下，设定为 0.9 ，二者的初始差距为 22%（ 1.1 / 0.9 - 1 ），但 6 年之后，二者的差距将扩大为 2.33 倍（ 1.1 ^ 6 / 0.9 ^ 6 - 1 ）。

基于这个原因，市场总是给予头部公司更高的估值，以弥补线性逻辑下产生的估值偏差。

但实际上，给予高估值更像个障眼法，真正重要的，并非区分头部和非头部，而是寻找综合优势在平均水平之上的投资标的。

在时间的复利效应下，这类公司竞争优势会越来越大，它们值得更高的估值。而这种高估值，与是否撕下了“法律”标签无关。

一时的估值，只能衡量一家科技公司短期的商业价值，而它能否持续给用户带来价值，才是决定它长期价值的标尺。