2025 年，當多數法律 AI 新創還在思考如何把軟體賣給律師事務所時，英國新創 Lawhive 走了一條完全不同的路：它不賣軟體，而是自己成為律師事務所。
2026 年初，Lawhive 剛完成由丹納赫公司共同創辦人 Mitch Rales 領投的 6,000 萬美元 B 輪募資，資金將用於擴展美國市場。
Lawhive 的初衷是讓法律服務普及化
Lawhive 的模式與 Harvey 等法律 AI 公司有相當大的差異。Harvey 的商業模式是 B2B：開發 AI 工具，然後賣給既有的律師事務所，讓律師自行決定如何使用。Lawhive 則跳過這一層，它自己就是一間完整的律師事務所，直接面向終端消費者提供法律服務。
從接案、研究、文件草擬到帳務處理，整套流程都由 Lawhive 自建的 AI 平台驅動。目前 Lawhive 約有 500 名律師透過其平台執業，律師透過 Lawhive 在英國與美國多個州的受監管法律實體執業。
這套被 Lawhive 稱為「消費者法律 AI 作業系統」的平台，同時處理法律工作與後台流程。前端，它將文件擬稿、法律研究、案件管理自動化；後端則處理客戶檔案、開立帳單、行政排程。
可以說，AI 不只幫律師工作，而是推動律師事務所運作。
從賣工具到自建律所：Lawhive 的平台化策略
不過 Lawhive 並非一開始就走這條路。執行長 Pierre Proner 坦言，公司最初嘗試將自動化軟體銷售給傳統小型律師事務所，結果處處碰壁，因為這些事務所對採用新技術都抱持著懷疑態度，部分原因是擔心如果案件處理時間縮短，難以向客戶證明收費的正當性。
碰壁後，Lawhive 決定既然無法加入，就自己來。Proner 指出，這讓公司得以「從零開始重新想像律師事務所的設計」，而非配合既有的工作習慣進行漸進式改良。
傳統事務所的後台與行政成本可佔總成本高達 70%，這正是 AI 最能發揮效率的區塊。Proner 將 Lawhive 的做法與其他法律 AI 公司對比指出，別人實際上是在配合律師事務所的既有工作方式來設計軟體，但 Lawhive 做的恰恰相反。這種由內而外的整合，讓 AI 不再只是外掛工具，而是事務所運作的核心引擎。
對律師而言，透過 Lawhive 平台執業的收入，最高可達傳統事務所的 2.8 倍。原因是過往律師通常同時處理 80 到 200 個案件，AI 工具讓他們能更有效率地推進這些案件。
對客戶而言，這意味著以更低的成本取得日常法律服務。Lawhive 處理的業務涵蓋家庭法、房東房客糾紛、房產交易、消費者權益等常規案件；這些案件的特性是流程相對標準化，正是自動化能發揮最大效益之處。
但 Lawhive 並非主張「AI 取代律師」。對於無爭議離婚申請這類例行工作，Proner 表示系統可達到幾乎完全自動化，人類律師只需進行品質控制審核；但對於需要更多判斷的複雜爭議案件，AI 則退居輔助角色。
這種分層設計，讓系統在高度自動化的同時維持必要的人工把關，也回應了外界對 AI 法律錯誤的擔憂。Proner 強調，當系統對某個環節不確定時，會自動標記提交人工審查。
年營收已超過 3,500 萬美元，年成長達七倍
這次 B 輪募資的領投人 Mitch Rales 是丹納赫集團的共同創辦人，Rales 在聲明中表示，他被 Lawhive「讓法律服務普及化」的使命所吸引，其他投資人包括 TQ Ventures、GV（前身為 Google Ventures）等。這輪募資距離 Lawhive 的 4,000 萬美元 A 輪僅不到一年。
目前 Lawhive 的年營收已超過 3,500 萬美元，過去一年成長達七倍，可以說公司已進入規模化擴張期。
美國市場與規模化野心
根據 Proner 估計，美國消費者法律市場每年約有 2,000 億美元的產值，但真正的潛在需求遠不止於此。「有超過一兆美元的未被滿足需求，這些人每年都有嚴重的法律問題，卻負擔不起律師費用。」這正是 Lawhive「法律服務普及化」的核心，他希望以 AI 驅動的效率，讓原本被排除在法律服務之外的廣大人口，能夠以可負擔的價格獲得協助。
Lawhive 去年正式進入美國市場，目前已在 35 個州營運，並計劃擴展至全國。公司在奧斯汀設有辦公室，並正於紐約設立新總部。Proner 表示，公司今年的目標是再成長五到七倍。
Lawhive 的關鍵創新不在 AI 技術本身，而在於商業模式的重新構想。它不是賣工具給律師，而是用 AI 取代傳統律師事務所的組織運作。
若監管環境允許，且品質控制機制持續有效，這種直接以 AI 重構法律服務流程的模式，可能為法律產業帶來不同於工具型公司的發展路徑。相較於仰賴律師自行採用工具，平台化服務能將效率成果直接交付給終端客戶。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《FORTUNE》、《Globallegalpost》，圖片來源：Unsplash
（責任編輯：鄒家彥）
