校友企业 | 完成近2亿元系列融资,浙大法律人加码AI法务

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人工智能进入法律行业后，市场关注的焦点正在发生变化。

过去，法律科技主要解决的是信息不对称和服务线上化问题；如今，随着大模型、知识检索和智能体技术逐步成熟，行业开始尝试将人工智能嵌入合同审查、文书起草、法律咨询、合规管理等更加具体的业务流程。

近日，浙大校友参与创办的法保智能完成A++轮及B轮系列融资，两轮累计融资金额近2亿元。伴随融资落地，公司还将原品牌“法保网”正式升级为“法保智能”，加速从互联网法律服务平台转向AI法律科技企业。

2026年7月25日，法保智能宣布完成A++轮及B轮融资，由毅宁投资、张睿杰等股东领投。

本次交易采用新股增资与老股回购相结合的方式，相关资金将重点用于平台智能化迭代、法律科技3.0体系研发和落地，以及覆盖政务、企业、个人和律师等不同用户群体的AI法律科技生态建设。

融资完成后，原“法保网”正式升级为“法保智能”。公司将自身定位为“AI法治基础设施解决方案服务商”，其业务重心也由在线法律服务，进一步转向法律垂直模型、AI智能体和智能终端等技术产品。

此次融资并非法保智能首次获得资本支持。2024年，公司曾完成数千万元A+轮融资，由两山国控集团、安吉数智新经济基金领投，资金主要用于法律服务大模型训练及企业级Legal Agent产品研发。

法保智能的资本进程，也与法律AI从概念验证逐步走向场景落地的行业阶段相呼应。

法保智能的运营主体浙江法之道信息技术有限公司成立于2019年。

创业早期，公司主要从企业法律服务市场切入，推出“法保通”“人力通”等标准化在线法务产品，将合同审查、文书起草、法律咨询和人力资源合规管理等高频需求搬到线上。

这一阶段所解决的核心问题，是法律服务的线上化和标准化。

传统企业法律服务往往依赖律师个人经验，服务价格、响应时间和交付标准相对分散。通过线上平台和标准化产品，企业可以更加便捷地获取合同审核、法律咨询和劳动用工合规等基础服务。

随着生成式人工智能快速发展，法保智能开始进一步搭建法律垂直大模型和AI智能体。

按照公司披露，其已围绕合同审查、条款起草、法律问答、文书信息抽取和裁判预测等场景训练专项模型，并通过结构化法律知识索引，提供法规检索、案例检索和案法关联等能力。

这意味着，法保智能所尝试的已不只是把法律服务搬到线上，而是通过模型和数据重新组织法律服务流程。

与一般的信息查询和内容生成不同，法律服务具有较强的专业性和责任属性。

同一项法律问题，可能因主体身份、合同约定、案件事实、适用地区和时间节点不同而出现不同结论。模型不仅需要理解用户提出的问题，还需要识别适用的法律法规、匹配相关案例，并提供可以追溯的专业依据。

因此，法律AI真正落地的关键，并不只是模型能否生成一段看似完整的回答，而是回答是否准确、依据是否可靠，以及复杂事项能否及时转交专业人员处理。

在数据积累方面，法保智能表示，公司已经沉淀超过30万家客户的服务数据及亿级服务交付记录，并持续归集和维护超过1.6亿份司法判决案例、百万级法律法规及千万级法律文书等公开数据。

上述数据为企业披露口径，但由此也可以看到法律垂直模型与通用大模型的差异：通用模型强调广泛的语言和知识能力，法律垂直模型则更依赖专业数据、知识结构、场景训练和真实服务反馈。

谁能将大量法律文本转化为可检索、可训练和可验证的知识体系，谁才更有可能在法律AI领域建立长期壁垒。

围绕法律服务的实际交付，法保智能提出“人机深度协同”的模式。

按照公司的设想，AI智能体主要承担日常法律咨询、标准合同审核、常规文书生成、法规案例检索和基础合规风险预警等标准化、重复性工作；疑难法律咨询、高风险非标准合同、复杂案件研判和涉密资料复核，则继续由律师及法律专家负责。

这种模式的核心，并不是简单讨论AI是否会替代律师，而是重新划分法律服务链条中的工作边界。

对于企业而言，大量日常法务需求具有高频、零散和重复等特点。完全依靠律师人工处理，往往难以同时兼顾服务成本和响应效率。AI可以先行完成材料整理、文本比对和基础分析，律师则将更多精力投入复杂、高风险和非标准化事项。

不过，法律意见可能直接影响企业经营和个人权益。AI生成结果是否准确、法律依据能否追溯、人工复核机制是否有效，以及出现错误时如何划分责任，仍是所有法律科技企业必须长期回答的问题。

效率并不是法律AI的唯一评价标准，专业性与可信度同样重要。

法保智能正在构建覆盖G端、B端、C端和L端的产品体系。

在政务端，公司通过“智慧法务一体机”服务基层普法、便民法律咨询和矛盾纠纷化解；在企业端，通过“法保通”“人力通”和智慧法务平板等产品，提供合同审定、劳动用工合规和案件咨询服务。

在个人端，LawOne超级AI法律智能体面向个人提供法律咨询、合同起草和文书定制服务；在律师端，LawyerOne智能法律工作平台则尝试通过智能文书生成、类案检索和案源分流等工具提高法律从业者的工作效率。

从企业法务切入，再向政务、个人和律师场景延伸，法保智能试图形成一个覆盖法律服务供需两端的产品网络。

这一布局的优势在于，不同业务可以共享底层数据、模型和技术能力；其挑战则在于，政务、企业、个人和律师市场在采购逻辑、服务标准、数据安全要求和商业模式上存在明显差异。

产品线越广，企业对组织管理、专业审核和服务交付能力的要求也越高。

作为法保智能联合创始人，张挺的专业背景构成了公司创业团队的重要一环。

从浙江大学法学院法律硕士，到大型律师事务所高级合伙人，再到参与创办法律科技企业，张挺的职业经历横跨法律专业服务、企业经营与科技创业。

这一经历也体现出法律科技创业与一般互联网创业之间的差异。

技术团队需要解决模型、数据和产品如何实现的问题；法律专业团队则需要明确产品可以在哪些场景直接使用、哪些结果必须经过人工复核，以及面对复杂和高风险事项时，如何建立完整的服务闭环。

对于法律AI企业而言，技术能力与法律专业能力并非彼此替代，而是共同决定产品能否获得用户信任。

从“法保网”升级为“法保智能”，公司此次融资所对应的，并不只是一次品牌名称调整。

法保智能正在尝试完成一次更深层的身份转变：从线上法律服务平台，转型为以法律垂直模型、AI智能体、专业服务和软硬件终端为基础的法律科技企业。

从行业发展来看，法律AI的竞争也正在由单一功能竞争，走向数据、模型、产品、专业服务与场景交付的综合竞争。

资本可以支持企业加快技术研发和市场扩张，但真正决定一家法律科技企业能否形成长期壁垒的，仍是其能否在规模化服务过程中持续保持专业性、准确性与可信度。

素材来源：浙大校友创业观察，本文资讯仅供行业交流参考，不构成投资、商业决策建议

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