
9月9日至10日,TechLaw.Fest 2026 在新加坡金沙会展中心举行。幂律智能副总裁李融受新加坡法学会邀请,参与主题为 "High-Velocity, High-Value: Deciphering the Evolution of Chinese Legaltech" 的圆桌讨论,围绕中国法律科技的快速迭代、产品研发与长期竞争力,分享来自一线实践的观察。
中国法律科技产品如何兼顾速度、质量与成本?不同专业背景如何影响产品创新?面对快速变化的 AI 技术,企业又该如何建立持续竞争优势?讨论中,李融从团队、技术基础设施与组织能力三个角度,阐述了自己的思考。
跨越专业边界,让法律与技术共同定义产品
法律背景出身与技术背景出身的区别,会带来怎样不同的产品视角?面对这一问题,李融首先谈到,在产品力领先的团队中,即便专业背景差异很大,他看到成员之间的相似之处其实比差异更多。这种相似,是来自对跨学科学习的共识。
在他看来,专业背景确实会影响研发与团队建设的起点,但也可能让人过度依赖自身熟悉的视角,使得产品的上限被禁锢。
例如,一位法律背景的创始人,可能认为自己最了解业务需求,而团队中的产品经理只需撰写他认为合理的需求文档,工程师只需负责实现即可;而一位计算机背景的创始人,也可能从训练模型出发,将法律专业人士的作用主要理解为标注数据。
当某一种专业视角被放在绝对中心,其他角色就容易被简化为执行者,限制了团队共同发现问题、定义问题、设计产品的空间。
**专业背景应该成为起点,而不应成为边界。**面向 AI 原生产品,法律经验、产品判断与技术能力,需要共同参与问题的理解和方案的形成。如果能从未来往回溯,突破性创新大多会在多个学科交叉口,而非某个专业现有工作流程的自动化。
这种认识也体现在人才选择上。李融表示,幂律智能首先关注候选人在自身领域的专业能力,但也尤其重视其跨领域学习的能力与实际经历:为了解决实际复杂问题,能如何结合自身优势,跨越心理上的"专业"边界,快速补足充实知识。这既是团队内部高效信息协作的基础保障,也是走向产品创新的基本条件。
"快、好、省"的背后,是人才与组织的变化
速度、质量与成本,长期以来被视为产品研发中需要相互取舍的三个目标。谈及中国法律科技为何能够持续追求"快、好、省",李融将其与人才与组织变革联系起来。
在传统研发模式下,加快功能开发、扩大产品覆盖、加强测试,往往伴随更多的人力投入。
在李融看来,首先关键在于团队对AI的理解深度,并据此选择、搭建既适合自身产品业态,也顺应技术发展的技术基础设施。在这样的基础上,团队能以更短的周期验证想法、发现问题、改进产品,这主要影响到了"好"与"快"。更短的迭代周期,也就需要团队成员间必须有更加高效的信息协作效率,以及全员能快速适应新的研发迭代方式,这意味着团队成员人数上反而人越多越难推行,这最终导向了"省"。
与此同时,新的研发方式也显著提高了对人才的要求。过去,团队人数是衡量研发实力的重要指标之一;如今,少量高水平人才与合适的技术架构相结合,会比人数众多但水平普通的团队,释放出明显更大的产出能力。
从"护城河"到"赛马",在变化中持续领先
面对竞争加剧与市场整合,法律科技企业的护城河是什么?李融用"赛马"作了一个比喻。
护城河保护的是一座城堡,这一意象往往对应相对稳定的竞争环境:企业知道自己在守护什么,也能预判来自哪里、以何种方式出现的挑战。但在 AI 领域,技术与市场变化很快,未来几年什么能力最重要、什么产品形态会出现,都存在不确定性。宣扬绝对优势的时代,尚可以谈及护城河,在所有玩家都是相对优势的时代,所有不确定性因素中可相对确定且控制的是团队本身。
因此,他更关注团队能否在不断变化的环境中,持续保持"领先半个身位"的能力。
这种领先需要反复争取:及时识别新机会,快速学习,并将判断转化为行动。当竞争条件改变时,团队仍能快速反应识别,并有效回应。
这也让竞争力的问题回到组织本身。如何合理判断并吸引到自身团队需要的成员?如何促进高主观能动性的团队文化?如何确保团队成员对目标理解一致,让机会出现时能够一人发现全员迅速行动?这些因素,共同影响人才的能力能否转化为组织的行动速度与质量。
在李融看来,值得持续建设的优势,是团队适应变化、把握机会并付诸行动的能力。这也是企业能够不断争取"半个身位"领先的基础。
在国际交流中,分享中国法律科技实践
此次参与 TechLaw.Fest 圆桌讨论,为幂律智能与国际法律科技同行交流产品经验和组织实践提供了机会。
从跨学科团队建设,到 AI 原生研发方式,再到持续适应变化的组织能力,李融的分享呈现了中国法律科技企业在产品实践中的探索:如何让技术进步转化为更高效的研发、更有价值的产品,以及能够持续学习的团队。
围绕法律人好用的AI工作台、企业合同管理、合同审查、AI律师等法律业务场景,幂律智能将继续探索 AI 原生产品的应用,与全球行业同行交流实践经验,推动法律AI更深入地服务于真实业务,解决真实问题。
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