প্রশ্ন: বৃদ্ধিপ্রাপ্ত আইনতলব ও প্রবল লঙ্ঘনের কারণে, এই ক্ষেত্রগুলিতে গ্রাহকদের পরামর্শ দেওয়ায় আকর্ষণ বৃদ্ধি পাচ্ছে, এবং ফার্মগুলি নিজেদের সিস্টেমগুলি আরও ভালোভাবে সুরক্ষিত করার নিশ্চয়তা নিচ্ছে। লঙ্ঘন-সম্পর্কিত খরচ এবং দায়-দায়িত্ব বিচার, সরকারি তদন্ত এবং জরিমানা, অডিট এবং প্রতিক্রিয়া এটিকে বাধ্য করে।

অ্যামেরিকান বার অ্যাসোসিয়েশনের ২০১৯ এর আইনি প্রযুক্তি প্রতিবেদন প্রকাশ করে যে ২৬% প্রতিক্রিয়া প্রদানকারী ফার্মগুলি ডেটা লঙ্ঘন সম্পর্কে জানায়; সেই সংখ্যা ধীরে ধীরে বৃদ্ধি পাচ্ছে। ২০২০ সালের এক মাস ধরে, নতুন একটি র্যান্সওয়ার হ্যাকিং আক্রমণের মাধ্যমে পাঁচটি যুক্তরাষ্ট্রীয় আইন ফার্ম প্রত্যাহার করা হয়েছে। সেই দুটি ক্ষেত্রে ফার্মের চুরি করা ডেটা ইতিমধ্যে অনলাইনে পোস্ট করা হয়েছে। মরিসোন ও ফোরস্টার এবং ALM ইন্টেলিজেন্সের ২০১৮ এর গোপনীয়তা এবং ডেটা নিরাপত্তা গভীর প্রতিবেদন দেখায় যে গ্লোবাল কোর্পোরেট কাউন্সেল (GC) এর ৬৩% এর উপর গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা সবচেয়ে বড় উদ্বেগ; নিয়মগুলি এবং প্রয়োগ এর উপর ৭২% উদ্বেগ প্রকাশ করে। নতুনভাবে প্রয়োগকৃত আইন যেমন CCPA এর কারণে, সেই সংখ্যা এই বছর বড় হয়ে ওঠে এবং এটি শুধুমাত্র বৃদ্ধি পাবে না। ডেটা বিপ্লব এখানে। আমি এটিকে রেকর্ড থেকে পুনরায় পড়ার জন্য দিয়েছিলাম – ডেটা বিপ্লব এখানে। ২০২০ সালের শুরু পেশার সদস্যদের সচেতন করে তুলেছে যে বিশ্লেষণ ব্যবহার করে ধারণা বাড়ানো আইনি বিভিন্ন কার্যকারিতার মাধ্যমে ভালো সিদ্ধান্ত নেওয়া সম্ভব হবে। ALM এবং LexisNexis® Legal & Professional দ্বারা পরিচালিত ২০১৮ এর একটি গবেষণা দেখায় যে AmLaw ২০০ ফার্মগুলির মধ্যে শুধুমাত্র ৩৬% ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবহার করছে; কিন্তু তাদের ৯০% মনে করে যে বিশ্লেষণ তাদের অনুশীলনে মূল্যবান যোগাযোগ করে, যাদের ২৯% এটিকে “অপরিহার্য” বলে উল্লেখ করে। এই গ্রহণ বড় হয়ে ওঠবে। উদাহরণস্বরূপ, ইন-হাউজ কাউন্সেল দক্ষতা এবং ফলাফলের বিস্তারিত বিশ্লেষণ করবে, যা বড় অনুশীলন স্বচ্ছতা এবং দায়িত্বের প্রয়োগ করতে বাধ্য করবে। একই সময়ে, আইন ফার্মগুলি গ্রাহক লাভজনক হওয়া এবং ব্যবসায়িক উন্নয়নের ROI (Return on Investment) মূল্যায়নের অভূতপূর্ব ক্ষমতা পাবে। ডকেট ডেটা, আইন, মামলা মতামত এবং চুক্তিগুলির মতো বড় ডেটা সেটগুলি খন্ডন করে, ফার্মগুলি কোন মামলাগুলি লাভজনক হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে তা ওজন করতে পারবে, শিল্প প্রবণতা বুঝতে পারবে এবং বিপণন প্রচেষ্টার কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে পারবে। ডেটা গ্রাহকদের মধ্যে প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা প্রদর্শন করতে এবং বিচার কৌশল নির্ধারণ করতে এবং ফার্মের সময় ভালোভাবে ব্যবস্থাপনা করতে সাহায্য করতে পারে। ইন-হাউজ কাউন্সেল অবিরাম চায় যে আইন ফার্মগুলি বিষয়গুলি সঠিকভাবে মূল্য নির্ধারণ করে বরং বিলেবিল ঘণ্টা বাড়ায় না। গ্রাহকগুলি ব্লক-বিলিং বিরুদ্ধে প্রতিক্রিয়া জানাচ্ছে যা আরও দৃঢ় বিলিং নির্দেশিকা চাপায়, খরচের সীমা প্রয়োগ করে এবং প্রযুক্তি এবং ডেটা ব্যবহার করে আইনি বিলগুলি তদারকি এবং বিশ্লেষণ করে। ইকোনমিস্ট ইন্টেলিজেন্স ইউনিট দ্বারা প্রকাশিত ২০১৮ এর একটি রিপোর্টে জরিপের প্রায় অর্ধেক প্রতিক্রিয়াদাতা বলেছে যে বাহ্যিক কাউন্সেল ব্যবহার করতে চ্যালেঞ্জ হিসাবে খরচ উল্লেখ করে। এর বেশি এক কোটা মূল্য নির্ধারণ/বিলিং স্বচ্ছতা অভাব উল্লেখ করে। এটি বিশেষ করে বড় আইন ফার্মগুলির সাথে কাজ করার সময় সত্যিই সত্যি। এই উদ্বেগ হাজারো ফার্মের নতুন ভূমিকা তৈরি করতে যায় যেমন “Chief Pricing Officer”, যা ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করে আরও সঠিক এবং সৃজনশীল মূল্য নির্ধারণ পদ্ধতি তৈরি করে। বিস্তারিত বলতে গেলে, ৯৬% আইন ফার্মগুলি মূল্য প্রতিযোগিতার বৃদ্ধি স্থায়ী প্রবণতা হিসাবে দেখে। এবং, ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবহার করা AmLaw ২০০ ফার্মগুলির ৭৯% এটি প্রকল্পগুলি আরও সঠিকভাবে মূল্য নির্ধারণ করতে ব্যবহার করে। ব্যাপারগুলি ব্যবহার করে বলা যাক, একটি ফার্ম কোন বিষয়ের পরিসর অনিশ্চিত হলে সঠিকভাবে মূল্য নির্ধারণ করতে পারে না। নতুন প্রযুক্তি ব্যবহার করে আইনি কাজের পরিসর, মূল্য নির্ধারণ এবং বিলিং সঠিকভাবে নির্ধারণ করলে, গ্রাহকগুলি তাদের অর্থবছর এবং মামলাগুলি আরও ভালোভাবে ব্যবস্থাপনা করতে পারবে, যথাসম্ভব ফার্মগুলি গ্রাহক পরিষেবায় বৃদ্ধি পাবে। আইনজীবীগণ দেখছেন যে AI এবং অ্যালগরিদম ভিত্তিক প্রযুক্তিগুলি আরও সাধারণ হয়ে উঠছে। আইন অনুশীলনের প্রায় প্রতিটি দিক আইন-সমর্থিত প্রক্রিয়া উন্নয়ন এবং বড় দক্ষতা এবং কম সময়ে কাজ করার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত – গবেষণা, বিচার প্রস্তুতি, চুক্তি ব্যবস্থাপনা, প্যানেল মূল্যায়ন এবং ব্যবস্থাপনা, খরচ এবং বিষয় ব্যবস্থাপনা, এ-বিলিং। প্রযুক্তি সচেতন যুবকদের প্রবণতা আরও উন্নত প্রযুক্তিগুলি গ্রহণ করবে। কোন মামলাগুলি লাভজনক হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে তা মূল্যায়ন করা সম্ভব? যদি হয়, তবে কীভাবে?

বিকল্পগুলি:

A) না, এটি সম্ভব নয়

B) শুধুমাত্র কিছু ক্ষেত্রে এটি সম্ভব

C) হ্যাঁ, এটি সব ক্ষেত্রে সম্ভব

D) প্যাসেজে কোন তথ্য নেই