01Core pain point and demand
法律合同审查（如OEM协议、遗嘱等）中，通用LLM虽能完成初级律师/律师助理级别的常规工作，但存在隐私泄露风险（如工作区快照上传）和厂商政策限制（要求human-in-the-loop、可能将客户数据披露给第三方），缺乏可信、中立且保护隐私的法律AI工具。
02Product solution
开发一款本地部署或私有云部署的法律AI审查工具，支持合同条款提取、风险标注、合规检查，并确保数据不出本地。采用微调的法律领域大模型，提供可解释的审查建议，并允许用户自定义审查规则。
03Monetization and business model
采用SaaS订阅模式，按用户数或审查文档量收费；提供本地部署版本，收取一次性授权费及年度维护费；增值服务包括定制化模型微调、法律知识库更新。
04Action steps
- 1进行市场调研，确认目标客户的具体需求和付费意愿。
- 2收集并标注法律合同数据集，用于微调开源大模型（如Llama 3、Mistral）。
- 3开发MVP，实现核心合同审查功能，并确保本地部署的数据隐私。
- 4邀请种子用户（中小律所）进行测试，收集反馈并迭代。
- 5构建合规与安全认证（如SOC 2、GDPR），增强信任。
- 6制定营销策略，通过法律社区、行业会议推广。
- 7正式发布并扩展销售渠道，建立客户支持体系。
05Risk notice
法律行业对AI的接受度可能较慢；数据隐私法规复杂，需持续合规；大模型微调成本高；竞争对手可能快速跟进。