法律數據和分析-unicourt

法律數據和分析-unicourt

專用API
服務商 服務商: UniCourt
【更新時間: 2024.06.27】 "unicourt-法律數據和分析"是一個專注于提供法律數據和分析服務的平臺。該平臺通過UniCourt Enterprise API,為用戶提供實時、準確且全面的州和聯邦法院數據。
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什么是unicourt的法律數據和分析?

"unicourt-法律數據和分析"是一個專注于提供法律數據和分析服務的平臺。該平臺通過UniCourt Enterprise API,為用戶提供實時、準確且全面的州和聯邦法院數據。這些數據經過一流的實體規范化處理,為律師事務所、保險公司以及其他需要法律數據的機構提供了高質量的、結構良好的數據集。

什么是unicourt的法律數據和分析接口?

由服務使用方的應用程序發起,以Restful風格為主、通過公網HTTP協議調用unicourt的法律數據和分析,從而實現程序的自動化交互,提高服務效率。

unicourt的法律數據和分析有哪些核心功能?

業務發展

通過實時、規范化的法庭記錄數據,公司可以提高業務發展水平,更有效地獲取客戶并擴大錢包份額機會。

作為真正的 API 優先平臺,UniCourt 提供示例代碼、強大的 Python 庫和專有工具,因此業務開發計劃在第一天就可以啟動并運行。

訴訟策略

UniCourt Enterprise API 幫助公司根據基于事實的可信法律數據制定訴訟策略,而不是基于軼事假設的猜測。

公司可以將律師、律師事務所、當事人和法官的訴訟情報與內部知識相結合,制定全面的訴訟策略并取得成功的結果。

案卷管理

通過無縫 API 集成實現案卷管理和案件跟蹤的自動化,為州和聯邦法院提供實時案件警報。

UniCourt Enterprise API 利用 SALI 標準提供結構化法院數據,因此公司可以輕松連接知識管理和事務管理系統與數十億個案卷條目。

unicourt的法律數據和分析的核心優勢是什么?

LegalTech 唯一的 API 優先平臺

為未來擴展而構建的統一基礎,連接來自多個來源的孤立數據并顯著加快 API 集成。

全面的州和聯邦覆蓋

UniCourt 整合了來自州和聯邦法院的數據,提供最完整、最準確的數據集。

一流的實體規范化

提供下一代法律分析所需的規范化、結構良好的數據集。

在哪些場景會用到unicourt的法律數據和分析?

1. 律師事務所

UniCourt Enterprise API 使律師事務所能夠將來自可靠來源的外部訴訟數據與有關客戶和事務的內部數據結合在一起。這為律師事務所在吸引新客戶和積極發展與現有客戶的業務時提供了獨特的優勢。

將外部法院數據的黃金標準與內部知識相結合,可以推動一流的業務發展、訴訟策略、法律分析、案卷管理等。

2. 保險

保險公司可以將從 UniCourt Enterprise API 獲得的訴訟情報與內部索賠和結算數據相結合,以制定大規模管理訴訟風險的最佳途徑。

利用可信的法律數據可以為承保、業務發展、外部法律顧問基準測試和構建機器學習模型做出明智的決策。

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使用指南
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步驟 1:獲取身份驗證承載令牌

除身份驗證 API 外,我們所有的 API 請求都必須包含 JWT 訪問令牌(也稱為“承載令牌”),以便我們能夠驗證從您那里收到的請求。要生成訪問令牌,我們必須使用您的客戶端 ID 和客戶端密鑰作為參數向/generateNewTokenPOST端點發出請求。您的客戶端 ID 和客戶端密鑰可以在您的用戶個人資料中找到。

步驟 2:使用 UniCourt Court Standards UI 和 API 獲取請求參數

要查看和跟蹤案件,我們將使用 Court Data API,特別是/caseSearch 、/case/{caseId}/caseTrack端點。我們對這些端點發出的請求將需要參數來唯一標識我們打算查看和/或跟蹤的案件。在此示例中,這些變量將是提起案件的法院(即本教程中的洛杉磯高等法院)和案件的案件編號。

法院對案件的許多特征使用的許多命名慣例之間存在很大差異。案件類型、案件狀態和法院名稱只是案件特征的一些示例,這些特征在不同的法院門戶網站上可能有不同的名稱。例如,案件類型 - 一個門戶網站可能分配案件類型“民事 - 合同”,而另一個門戶網站則使用“商業 - 合同”。為了減輕客戶查找所需信息時可能遇到的困難,我們對許多此類特征進行了規范化。對于案件類型,我們有一個四層分類結構,每層都有一個唯一且不可變的標識符。

步驟 3:使用 UniCourt Court Data API 查看和追蹤案件

獲取價值caseId

與法院一樣,我們系統中的每個案件都有一個唯一且不可變的標識符,由字段表示caseId。這是因為,由于我們的案件數據庫規模龐大,許多案件都具有相似的屬性,例如具有相同的名稱和/或案件編號。不可變標識符可確保我們不會將兩個或多個不同案件的數據誤認為屬于單個案件的信息。

指南詳情鏈接:https://docs.unicourt.com/getting-started/quickstart-view-and-track-cases/

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UniCourt 提供月度訂閱,無需長期承諾,因此您可以隨時取消。我們還提供折扣年度訂閱。
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不,我們不提供免費試用,因為我們的大多數訂閱都是按月計算的,無需長期承諾。
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我如何取消我的訂閱?
您可以隨時登錄帳戶或聯系我們的支持團隊取消訂閱。
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您可以登錄賬戶或聯系我們的支持團隊,隨時升級或降級您的計劃。計劃升級會立即生效,而降級則會在續訂時生效。
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是的,我們提供針對您業務需求定制的企業計劃。請聯系銷售人員了解我們的企業計劃。
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我們接受大多數主要信用卡(Visa、MasterCard、American Express、Discover 等)和企業計劃的 ACH。
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你們負責哪些法庭?
我們覆蓋所有聯邦法院和許多州法院。有關我們覆蓋的法院的更多信息,請參閱我們的法院覆蓋范圍。
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UniCourt
企業
UniCourt是一家提供全面法律數據服務的公司,致力于通過其先進的AI技術,為法律行業提供創新和決策支持。公司的產品包括UniCourt DEEP和UniCourt DART,分別提供AI驅動的文檔提取和豐富的法律分析工具,以及用于案件追蹤和研究的應用程序。UniCourt的數據覆蓋超過3000個州和聯邦法院,擁有超過10億份文檔和裁決書,支持實時訪問。此外,UniCourt還提供數據集成服務,將法律數據整合到客戶的數據倉庫或應用程序中,滿足不同行業的需求。
聯系信息
服務時間: 0:00 - 24:00
電話號碼: +1 866-959-1339
網頁在線客服: 咨詢

UniCourt 的故事


UniCourt 團隊發現,必須搜索多個法院網站、跟蹤案件并在多個不相連的軟件中管理案件,這既繁瑣又昂貴,而且效率低下。UniCourt 平臺是我們的解決方案,它是一個簡單、高效且低成本的平臺,可統一州法院和聯邦法院的數據。UniCourt 的協作管理工具與自動化智能相結合,簡化了需要法院數據的流程。

我們的隊伍


喬什·布蘭迪

CountryWide 債務減免聯合創始人/首席執行官創始合伙人法律領域專家

普拉尚特·謝諾伊

聯合創始人 / 首席技術官 OPNET Technologies 前軟件工程師 南加州大學維特比工程學院計算機科學碩士

嚴永新

聯合創始人 / 分析副總裁 Lex Machina 前首席科學家 NLP 和機器學習專家,博士(麻省理工學院)

查爾斯·“賈德”·海明

聯合創始人/顧問 Hemming, Essad, Law & Polaczyk 前創始合伙人 法律領域專家

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步驟 2:使用 UniCourt Court Standards UI 和 API 獲取請求參數

要查看和跟蹤案件,我們將使用 Court Data API,特別是/caseSearch 、/case/{caseId}/caseTrack端點。我們對這些端點發出的請求將需要參數來唯一標識我們打算查看和/或跟蹤的案件。在此示例中,這些變量將是提起案件的法院(即本教程中的洛杉磯高等法院)和案件的案件編號。

法院對案件的許多特征使用的許多命名慣例之間存在很大差異。案件類型、案件狀態和法院名稱只是案件特征的一些示例,這些特征在不同的法院門戶網站上可能有不同的名稱。例如,案件類型 - 一個門戶網站可能分配案件類型“民事 - 合同”,而另一個門戶網站則使用“商業 - 合同”。為了減輕客戶查找所需信息時可能遇到的困難,我們對許多此類特征進行了規范化。對于案件類型,我們有一個四層分類結構,每層都有一個唯一且不可變的標識符。

步驟 3:使用 UniCourt Court Data API 查看和追蹤案件

獲取價值caseId

與法院一樣,我們系統中的每個案件都有一個唯一且不可變的標識符,由字段表示caseId。這是因為,由于我們的案件數據庫規模龐大,許多案件都具有相似的屬性,例如具有相同的名稱和/或案件編號。不可變標識符可確保我們不會將兩個或多個不同案件的數據誤認為屬于單個案件的信息。

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UniCourt是一家提供全面法律數據服務的公司,致力于通過其先進的AI技術,為法律行業提供創新和決策支持。公司的產品包括UniCourt DEEP和UniCourt DART,分別提供AI驅動的文檔提取和豐富的法律分析工具,以及用于案件追蹤和研究的應用程序。UniCourt的數據覆蓋超過3000個州和聯邦法院,擁有超過10億份文檔和裁決書,支持實時訪問。此外,UniCourt還提供數據集成服務,將法律數據整合到客戶的數據倉庫或應用程序中,滿足不同行業的需求。
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