软件大厂 SAS 与法律扶助基金会及东吴大学人工智能研究中心展开专案合作，令人工智能能够协助法律服务及数据预测。
此次合作主要是应用了自然语言处理技术，透过分析案由概述，预测律师办理案件可能需要投入的心力及资源，来作为法扶会未来分配案件及简化申请流程的参考。法律扶助基金会是以为经济弱势者支付诉讼费用及律师报酬，提供法律的专业扶助，实现诉讼的平等权为宗旨的组织，主要是由政府所捐助成立。
但也因为如此，该组织的主要资源仍来自于政府，属于公办民营的性质，为了使资源能最为妥善的利用，以造福最需要的民众，申请法律扶助也需要一定的标准，例如经济弱势方面的证明，以及所诉需有胜诉的可能。但尽管如此，近年来法扶的申请案件也暴涨数倍，每年申请数量高达 21 万，而准予扶助的案件也有 6 万，每天都有 300 件以上的案件需处理。
优化资源配置
这对原本有限的资源更形吃紧，台湾政府在给予法律扶助上的预算原本相较其他国家就不多，如今资源更必须要精打细算。所以在 SAS 与东吴大学的协助下，利用 AI 技术及资料采矿，从法扶会累积超过上百万笔资料中，寻找出具有管理意涵的指标。
例如有关毒品为害的案件，由 AI 解析出若包含持有吸食转让贩卖等将需要更多的资源及人力的投入，尤其是转让及贩卖，反而该案有当事人吸食毒品等相关描诉，所需资源会锐减。若从质性分析来看，这可能是因为当事人愿意配合自白，所以不需投入太多资源办案，目前此 AI 架构准确度已有 8 成。当然，这些数据分析并不会作为自动决策系统使用，主要是提供法扶会甚至是申请民众的参考，以让其所面对诉讼能更好的调适心态。
未来此专案，将会进一步结合法院判决结果进行分析，对接案律师如何采取行动也将会有所帮助。SAS 基于数据为善（Data for Good）的原则，会将此技术移转给东吴大学做更多的应用，与法扶会展开线上法律诊断机制的合作，并透过 SAS 的 AI 平台将应用拓展到其他产业。
（首图来源：SAS）
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