Разработка AI-системы юридической аналитики Litigation Analytics

Проектируем и внедряем системы искусственного интеллекта: от прототипа до production-ready решения. Наша команда объединяет экспертизу в машинном обучении, дата-инжиниринге и MLOps, чтобы AI работал не в лаборатории, а в реальном бизнесе.
Показано 1 из 1 услугВсе 1566 услуг
Разработка AI-системы юридической аналитики Litigation Analytics
Сложная
~2-4 недели
Часто задаваемые вопросы
Направления AI-разработки
Этапы разработки AI-решения
Последние работы
  • image_website-b2b-advance_0.png
    Разработка сайта компании B2B ADVANCE
    1218
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Разработка веб-приложения для компании FEEDME
    1161
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Разработка веб-сайта для компании БЕЛФИНГРУПП
    853
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Разработка интернет магазина для компании FURNORO
    1047
  • image_logo-advance_0.png
    Разработка логотипа компании B2B Advance
    561
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Разработка веб-приложения для компании Enviok
    825

Разработка AI-системы юридической аналитики Litigation Analytics

Litigation Analytics — использование данных о судебных делах для принятия стратегических юридических решений. Какой суд лояльнее к данному типу иска? У какого судьи выше процент отказов по трудовым спорам? AI даёт ответы на основе статистики.

Аналитические возможности

Судья-аналитика: паттерны принятия решений конкретным судьёй по категориям дел, частота удовлетворения исков, средние присуждаемые суммы, скорость рассмотрения.

Суд-аналитика: сравнение судов по метрикам, рекомендация выбора юрисдикции при возможности.

Оппонент-аналитика: история судебных дел конкретного юрлица, их типичные аргументы, процент побед, предпочитаемые адвокаты.

Отраслевые тренды: как судебная практика меняется по категориям споров, появление новых прецедентов.

Источники данных

# Парсинг kad.arbitr.ru
import httpx
from bs4 import BeautifulSoup

class ArbitrationParser:
    BASE_URL = "https://kad.arbitr.ru"

    async def get_case_details(self, case_number: str) -> CaseDetails:
        async with httpx.AsyncClient() as client:
            response = await client.post(
                f"{self.BASE_URL}/CaseList/CaseDetails",
                json={"CaseId": case_number},
                headers={"User-Agent": "Research/1.0"}
            )
            data = response.json()
            return self.parse_case(data)

Парсинг + структурирование: извлечение стороны, предмет, сумма, дата решения, судья, результат, тексты решений. Корпус: 5M+ дел в арбитражных судах России (открытые данные).

NLP по текстам решений

Тексты судебных решений анализируются для извлечения:

  • Правовые основания (на какие нормы ссылается суд)
  • Ключевые аргументы (что суд признал убедительным)
  • Типовые формулировки отказа
  • Прецедентные дела, которые цитирует суд

Эти паттерны помогают формировать аргументационную стратегию.

Dashboard для юридической команды

Интерактивный дашборд: поиск прецедентов → статистика по судье → оценка перспектив → сравнение стратегий. Экспорт в PDF для включения в материалы дела или презентации клиенту.

Метрики ценности: насколько прогноз системы совпал с реальным исходом (backtesting на исторических делах).