在AI應(yīng)用領(lǐng)域，Harvey無疑是最耀眼的明星公司之一。

今年7月，Harvey剛剛完成新一輪融資，估值高達(dá)15億美元。這意味著，從22年底完成500萬美元天使輪融資到躋身獨(dú)角獸行列，Harvey只花了不到2年時(shí)間。

估值蹭蹭漲，離不開那些明星投資人捧場。Harvey的股東名單里，不僅有OpenAI這樣的AI大模型巨頭，還有紅杉資本以及美國最大獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)投資人埃拉德.吉爾等知名投資人。

為什么大家都這么看好Harvey？一個(gè)很重要的原因是，Harvey的經(jīng)營數(shù)據(jù)跑得太好了。

在2年時(shí)間，Harvey的ARR（年度經(jīng)常性收入）已經(jīng)接近3000萬美金了。根據(jù)Lenny的統(tǒng)計(jì)，過去10年時(shí)間最好的B2B SaaS產(chǎn)品達(dá)到100萬美金的時(shí)間平均是2年，而Harvey在2年時(shí)間做到了3000萬美金。

為什么Harvey能夠?qū)崿F(xiàn)這么快的增長？我們又應(yīng)該如何看待AI法律的機(jī)會？

/ 01 / 叫好又叫座的法律AI助手

很多人可能不知道，法律一直都是應(yīng)用新興技術(shù)最積極的領(lǐng)域。

此前，AI技術(shù)（以NLP為主）就已經(jīng)應(yīng)用在合同管理、訴訟預(yù)測、法律研究等領(lǐng)域。但大部分工作都以信息檢索為主，很難對信息進(jìn)行深度的處理與分析。

與過去不同，大模型對于法律AI軟件能力有兩方面的提升：

一是LLM可以用對話式的搜索方式，并且可以對數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)提煉，以答案式回答細(xì)節(jié)問題。二是從“提取”到“生成”，生成能力可以應(yīng)用于起草法律合同、為法官提供判決建議等。

這些能力也體現(xiàn)在Harvey的服務(wù)中。

作為法律AI領(lǐng)域的扛把子，Harvey的服務(wù)模式主要有兩種：一種是通過fine-tune（微調(diào)）過的法律專家大模型，幫助律師完成合同分析、監(jiān)管合規(guī)、索賠管理、盡職調(diào)查及更廣泛的法律咨詢服務(wù)；另一種是為客戶構(gòu)建定制模型，以達(dá)到更好的效果。

前者的服務(wù)場景主要有三個(gè)：工作流程自動化（如文件起草、審查、分析和總結(jié)）、法律研究和AI助理。

比如，在文件起草環(huán)節(jié)，法律工作者需要起草一份合同或者訴狀時(shí)，Harvey可以根據(jù)提供的問答內(nèi)容生成一個(gè)初步的草稿，律師可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步修改、完善。

再比如，到了法律合同審核環(huán)節(jié)，律師需要確保法律政策與最新的法規(guī)是否一致時(shí)，Harvey也可以幫助梳理相關(guān)法規(guī)要求，并且初步分析現(xiàn)有政策可能存在的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。

此外，Harvey還能被用于輔助法律研究。比如，當(dāng)律師正在處理一起知識產(chǎn)權(quán)案件，Harvey可以幫助羅列相關(guān)的法律條文、判例和學(xué)術(shù)文章，加速案件準(zhǔn)備的過程。

除了提供與法律相關(guān)的服務(wù)外，Harvey還能幫助大型律師事務(wù)所構(gòu)建自己的定制AI模型。比如，普華永道就與Harvey進(jìn)行合作，訓(xùn)練自己專有的人工智能模型，創(chuàng)造定制產(chǎn)品，包括為普華的客戶定制產(chǎn)品服務(wù)，簡化內(nèi)部法律流程等。

從目前看，Harvey的產(chǎn)品取得了不錯(cuò)的商業(yè)化成績。根據(jù)Harvey公司員工的Brian Burns透露，Harvey的ARR（年度經(jīng)常性收入）已經(jīng)接近3000萬美元了。

根據(jù)Lenny（國外的一個(gè)科技博客網(wǎng)站）的統(tǒng)計(jì)，過去10年時(shí)間最好的B2B SaaS產(chǎn)品達(dá)到100萬美金的時(shí)間平均是2年，而Harvey在2年時(shí)間做到了3000萬美金。

過去一年中（2023年8月-2024年8月），Harvey的用戶使用率從33%大幅增長至69%。與此同時(shí)，留存率表現(xiàn)也不錯(cuò)。數(shù)據(jù)顯示，Harvey的用戶留存率在一年后保持在70%左右。而SaaS產(chǎn)品的月流失率一般在3%到8%之間，年流失率在32%到50%之間。

客戶群體方面，根據(jù)Harvey透露，已經(jīng)有超過1.5萬家律所排隊(duì)等待其AI服務(wù)，現(xiàn)在超100家律所已經(jīng)付費(fèi)用上了Harvey的產(chǎn)品。

目前，其官網(wǎng)中展示的戰(zhàn)略合作客戶中，不乏安理·謝爾曼（A&O Sherman）、普華永道（PwC）、美邁斯（O’Melveny）、禮德(Reed Smith)、麥克法蘭（Macfarlanes）以及CMS等國際頂級律所及機(jī)構(gòu)。

/ 02 / 降本驅(qū)動，AI法律正處于爆發(fā)前夕

之所以AI在法律領(lǐng)域應(yīng)用如此順利，主要得益于兩個(gè)原因：律師成本太高，降本需求強(qiáng)烈；以及大模型技術(shù)與法律業(yè)務(wù)邏輯高度匹配。

作為一個(gè)依靠人力的知識密集型行業(yè)，律師的雇傭成本很高。以北京為例，2019-2023年北京律師年均創(chuàng)收高達(dá)84萬元。即使在最低的內(nèi)蒙古，律師年均創(chuàng)收也有16萬元。在美國等發(fā)達(dá)國家，這個(gè)數(shù)據(jù)還要更高。

昂貴的人力成本，使得律師事務(wù)所更有動力推動AI技術(shù)的落地，來實(shí)現(xiàn)成本下降。而法律行業(yè)以知識+文本為主的業(yè)務(wù)模式，也與大模型技術(shù)特征高度匹配。

首先，法律有相當(dāng)大比例的工作是文本處理，這恰好是AI擅長的領(lǐng)域。其次，法律工作內(nèi)容都有非常強(qiáng)的知識性，而大部分知識都有現(xiàn)成的文本材料可供參考，降低了大模型學(xué)習(xí)的成本。

得益于以上兩點(diǎn)，AI法律行業(yè)正在快速發(fā)展。僅僅2023年，AI法律行業(yè)就從9.4億美元，上漲到23.9億美元，增速超過250%。

展望AI法律賽道的發(fā)展，有兩個(gè)趨勢值得關(guān)注：

首先，優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的價(jià)值在不斷提升。由于法律領(lǐng)域?qū)π畔⒌臏?zhǔn)確性要求很高，自然也對數(shù)據(jù)質(zhì)量提出了更高的要求。但與此同時(shí)，出于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等原因，大模型企業(yè)獲得行業(yè)數(shù)據(jù)的途徑有限。

數(shù)據(jù)問題是所有AI法律公司都必須面對的問題。目前，解決數(shù)據(jù)來源問題的方法主要有兩種：

一是與大型律師事務(wù)所展開合作，在滿足客戶合規(guī)需求基礎(chǔ)上，獲取數(shù)據(jù)。比如，Harvey已經(jīng)與Allen & Overy等大型律師事務(wù)所展開合作。

二是通過收購的方式來獲得更多的行業(yè)數(shù)據(jù)。去年，湯森路透以6.5億美元的價(jià)格收購AI法律公司Casetext，看中的就是其在過去服務(wù)客戶過程中所建立的數(shù)據(jù)優(yōu)勢。截至被收購前，Casetext 的客戶有1萬多家律師事務(wù)所與公司法律部門。

今年，Harvey曾一度計(jì)劃收購vLex，但是收購最后沒有成功。vLex就是一個(gè)全球法律智能平臺，為法律專業(yè)人士提供廣泛的法律和法規(guī)信息庫，涵蓋了來自 130 多個(gè)國家的法律和法規(guī)信息，擁有全球最大的法律和監(jiān)管數(shù)據(jù)庫。

其次，將AI融入法律領(lǐng)域，需要對行業(yè)需求的深刻理解。Harvey CEO Winston Weinberg在此前接受采訪時(shí)披露，公司30%左右的員工都是法律背景。

這些法律領(lǐng)域的專家作用是，圍繞特定法律任務(wù)構(gòu)建定制的工作流和流程。Weinberg說，只有有經(jīng)驗(yàn)的律師才能在任務(wù)層面對復(fù)雜法律工作的組成和分解有深厚的專業(yè)知識，但這種類型的“流程數(shù)據(jù)在任何地方都不公開”。

/ 03 / 總結(jié)

當(dāng)所有人都在尋找大模型應(yīng)用的背景下，Harvey受到投資人追捧還有另一個(gè)更重要的原因是，由于數(shù)據(jù)隱私的存在，法律AI應(yīng)用很難被通用大模型取代。

現(xiàn)在大部分AI應(yīng)用創(chuàng)業(yè)者都會面臨一個(gè)問題：當(dāng)模型能力越來越強(qiáng)，怎么保證模型不會吃掉應(yīng)用產(chǎn)品的服務(wù)場景。

而法律就給我們提供了一個(gè)很好的思路。由于法律對數(shù)據(jù)隱私的重視，有價(jià)值的數(shù)據(jù)很難公開獲得，但輸出質(zhì)量又高度依賴于這些專業(yè)數(shù)據(jù)。所以至少從目前看，通用大模型很難對法律領(lǐng)域的專業(yè)模型產(chǎn)生沖擊。

文／林白

       原文標(biāo)題 : 1.5萬家律所排隊(duì)一年，獨(dú)角獸Harvey如何掀起法律AI革命？