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湯森路透旗下 CoCounsel 是一款專業 AI 助手,答案錨定在權威判例庫與實務指引之上,為律師、稅務與法遵團隊提供可逐條溯源的檢索、文件分析與起草支援。

研究助手商業工具AI助手#法律 AI 助手#法律檢索#稅務合規
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發布日期
2025年11月30日
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Thomson Reuters 是什麼?

湯森路透(Thomson Reuters)是一家全球性的內容與技術公司,向律師、稅務會計從業人員、法遵人員、貿易團隊以及新聞編輯室提供權威資訊與專業軟體。不過在 AI 工具目錄裡,把整個集團當成「一個工具」來介紹並不準確——真正對應本條目的是它的專業 AI 產品線 CoCounsel。集團業務分為法律、稅務與會計、國際貿易與供應鏈、風險詐欺與調查,以及路透社新聞五大板塊,而 CoCounsel 正是橫跨其中多數板塊的那一層 AI 能力。

CoCounsel 與通用聊天機器人的差別,不在於底層模型多強,而在於它被允許「據以推理」的素材是什麼。官方對 CoCounsel Legal 的描述是:依據權威的 Westlaw 一手法源、Practical Law 實務指引,以及客戶機構自有的知識進行推理。這正是整個產品的立論基礎:在法律與稅務場景中,一個讀起來很像樣、卻引用了根本不存在判例的答案,比沒有答案更危險。

官方把 CoCounsel 定位為「為高風險專業工作打造的 Fiduciary-Grade AI」,並將其定義為面向負有注意義務、受監理拘束的專業人士的 AI 標準——依託權威的領域內容,受嚴格的隱私與資安保護,由領域專家形塑,而且輸出必須可被驗證。這套措辭有明確針對性:它賣給的是那些會因為送出的工作成果而被法院或主管機關追究的人。

規模方面,官方稱 CoCounsel 已涵蓋 107 個國家與地區、達到 100 萬客戶量級,並採用多模型架構,同時調用 Anthropic、OpenAI 與 Google 的前沿模型以及自研技術。要說明的是,這個用戶數字是廠商在發表場合的自報口徑,並非經獨立查核的揭露。(基於公開資料推測)

CoCounsel 的來歷

CoCounsel 並非湯森路透內部孵化。它於 2023 年 3 月由 Casetext 推出,當時以「首個基於 GPT-4 的 AI 法律助手」為賣點;數個月後湯森路透以 6.5 億美元現金完成收購。此後這個品牌被大幅擴張,早已超出最初的訴訟支援範圍,陸續納入稅務、稽核、會計、風險與貿易等工作流程,成為集團專業 AI 的統一品牌。

這份介紹適合誰讀

如果你正在為受監理的專業工作評估 AI,真正該問的問題其實很集中,而且後果遠比一般場景嚴重:它檢索的是哪個語料庫、每一條引用能否查核、你的保密素材會不會脫離掌控、以及它出錯的頻率有多高。本文對有據可查的部分提供來源,對沒有可靠依據的部分直接說明「未公開」,不做填空式的臆測。

核心功能

  • Deep Research(深度研究):官方將其定位為專業級的代理式研究能力,先推理與規劃,再回傳錨定於 Westlaw 與 Practical Law 內容的結果。它不是一次性檢索,而是把一個法律問題拆解成若干子爭點逐一處理,最後組裝成附帶權威依據的長答案。
  • 引用一鍵溯源:官方明確表示,每一條引用都帶連結、點擊一次即可查核。這正是「研究工具」與「起草玩具」的分水嶺——覆核者可以直接從論斷跳到一手權威,不必自己重跑一次檢索。
  • 代理式工作流執行:新一代 CoCounsel Legal 建構於 Anthropic 的 Claude Agent SDK 之上,是一個能規劃、選擇工具並在流程中途自我調整的統一代理式平台。其目標形態更接近一位逐步推進案件的資淺同事,而非一個自動補完的輸入框。
  • 大批量文件分析:Tabular Analysis 面向高數量文件覆核,官方給出的量化口徑是單次至多處理 10,000 份文件與 100 個問題,把證據開示素材與實地查核資料室轉換成結構化、可查詢的表格。
  • 針對具名任務的引導式工作流:產品並非只給一個開放輸入框,而是針對具體交付物提供成型流程——隱私政策起草、員工政策起草、起訴狀起草、證據開示請求與答覆,以及庭外證言筆錄覆核。
  • 稅務、稽核與會計涵蓋:CoCounsel 品牌已從法律延伸到稅務法遵與稽核,驅動 ONESOURCE 與 Checkpoint 等產品線的能力,其知識庫亦擴充了權威會計準則內容。
  • 機構自有知識接入:除已出版的權威內容外,CoCounsel 也能在機構自有文件上推理,讓過往案件的先例與一手法源出現在同一個答案裡。

使用場景

  1. 時限壓力下的訴訟檢索:面臨動議期限的律師需要特定法域的控制性權威,以及相反方向的判例線。Deep Research 在 Westlaw 上跑完多步檢索,回傳結構化答案並為每個論斷附上來源,律師的時間因此花在判斷權威分量上,而不是花在找它。
  2. 證據開示與實地查核中的文件覆核:給定一批調取素材或一個資料室,Tabular Analysis 用同一組問題一次覆蓋數千份文件,並把答案以表格回傳。價值不只在快——更在於每份文件被問到的問題完全一致,這一點靠輪替人手的人工覆核很難做到。
  3. 以事務所自有先例為基礎的交易起草:由於 CoCounsel 既能指向 Practical Law,也能指向機構自有知識,初稿可以繼承本所文風與既往協商立場,而不是套用通用範本。這通常就是「合夥人願意改的稿」與「直接丟掉的稿」之間的差別。
  4. 間接稅法遵週期:稅務部門每月重複的苦差事是資料匯入、驗證與申報表對應。湯森路透正是把代理式 AI 推進到這個環節,透過 ONESOURCE 減少既拖慢進度又製造查核風險的人工搬運。
  5. 稽核抽樣與工作底稿準備:把文件分析用於稽核樣本覆核,工作底稿會作為覆核過程的副產品自然產出。這一點很關鍵,因為稽核的可辯護性既取決於結論,也同等取決於文件留痕。
  6. 監理與法遵監測:對需要跨法域追蹤義務的法遵團隊而言,權威監理內容加上 AI 摘要,縮短的是「規則變了」到「業務明白自己現在該做什麼」之間的時間差。

如何使用 Thomson Reuters

  1. 先認產品,別只認品牌:湯森路透是一個集團而非單一應用。先判斷你的需求屬於法律(CoCounsel Legal、Westlaw、Practical Law)、稅務會計(ONESOURCE、Checkpoint、UltraTax)、貿易還是風險——不同業務線的採購路徑與介面並不相同。
  2. 透過業務窗口取得使用權:官方未公開 CoCounsel Legal 的價目表,產品頁給出的是聯絡業務與電話。不存在公開的自助註冊結帳流程,因此要預期一次範圍界定的商務洽談,而不是刷卡開通。
  3. 簽約前先確認法域涵蓋:能力是按區域逐步開放的,而非全球同步上線。務必查核你所在法域與執業領域是否真的被內容庫涵蓋——在你的法律體系裡,工具的上限就是背後語料的上限。
  4. 接入你自己的知識來源:把真正會用到的整合設定好——Westlaw 與 Practical Law、Microsoft 365,以及你的文件管理系統,讓答案能同時調用已出版權威與內部先例。
  5. 從一個界線清楚、可驗證的任務開始:先跑一個你已知正確答案的檢索問題或文件集。這能在你依賴它處理無法獨立查核的事情之前,先校準你對它可靠性的判斷。
  6. 任何成果離開你的桌面前,逐條查核引用:用引用連結把每一條權威點開讀一遍。在專業工作中這一步沒有商量餘地,下文的獨立研究結論會解釋為什麼。

使用技巧與最佳實踐

  • 把引用連結當成交付物,而不是那段文字:生成的摘要只是導覽工具,你在職業上要負責的是連結背後的權威本身,所以要讀原文而非轉述。
  • 明確寫出法域與時間區間:開放式的法理問題只會換來泛泛的答案。點明法域、審級與時間範圍能顯著收窄檢索面,回來的東西品質差別很大。
  • 警覺虛假前提式提問:如果你的問題本身預設了一條並不存在的規則,基於檢索的系統仍可能給出語氣篤定的答案。提問要保持中立,而不是讓工具去確認你已經相信的結論。
  • 用它擴大檢索面,而不是用它收尾:回饋中最站得住腳的價值,是讓人看到自己原本沒想到的權威線索。把輸出當作供你判斷的擴展起點。
  • 多步工作流中每一步都保留人工確認:代理式流程把若干步驟串接起來,早期的一個錯誤會一路傳播。在中間環節核可,能在代價還小的時候攔下問題。
  • 有意識地餵入自有先例:在起草類任務上,當系統能基於機構既往協商立場推理、而不只是公開範本時,輸出品質會有明顯提升。
  • 按整套技術堆疊做預算,而不是只算 AI 那一行:AI 能力通常與底層研究訂閱一併銷售,評估時應算合併平台的總成本,而不是把助手單獨拿出來比價。

適用人群

  • 訴訟與爭議解決團隊:法律實務中文件最密集的一端,工作量集中在批量覆核、時序整理與大規模判例檢索。
  • 交易與公司業務律師:以先例為基礎起草與協商的從業者,能從「指引內容 + 本所文件歷史」並置中直接獲益。
  • 企業法務部門:在不增人力編制的前提下被要求消化更多工作量的團隊,其瓶頸往往是分流與初稿,而非新穎的法律分析。
  • 稅務與會計專業人士:跨法域跑法遵週期的從業者,這類工作高頻、有硬性截止日,且對資料錯誤極不寬容。
  • 稽核團隊:需要一致抽樣與可辯護工作底稿的覆核者,文件品質本身就是交付物的一部分。
  • 法遵與風險主管:跨多套監理制度追蹤義務的職能,漏掉一次變更的代價要用裁罰風險來計算。
  • 貿易與供應鏈團隊:在持續變動的規則下管理稅則分類、制裁篩查與跨境義務的團隊。
  • 大型律師事務所與企業整體:其商業模式、採購路徑與整合面全部是圍繞機構買家設計的,而非面向個人執業者。

支援平台

  • Web 應用:CoCounsel 與各研究平台的主要介面,透過瀏覽器以機構帳號登入使用。
  • Microsoft 365 整合:官方描述 CoCounsel Legal 可在 Microsoft 365 環境中運作,這讓助手出現在真正進行起草的文件環境裡,而不是另開一個分頁。
  • 文件管理系統(DMS)整合:與 DMS 平台打通後,助手可以在事務所既有的文件資產上推理。
  • Westlaw 與 Practical Law:AI 能力被編織進既有研究平台,而不是單純作為一個獨立入口銷售。
  • 稅務與會計平台:ONESOURCE、Checkpoint 及報稅軟體等各自獨立的產品介面,在 CoCounsel 品牌下承載各自的 AI 能力。
  • 行動端與公開 API:湯森路透的企業產品面很廣,但公開產品頁並未給出一個面向開發者、可與開發平台相提並論的 CoCounsel 通用公開 API。若有程式化接入需求,請直接向業務窗口確認。(資訊待驗證)

價格與方案

CoCounsel 沒有免費層級,也沒有消費級 AI 工具那種公開自助註冊。官方未公開 CoCounsel Legal 的價目表,產品頁給出的是聯絡業務與電話。有意向的買家可以申請展示,但商業條件是透過業務洽談確定的,而不是照著公開費率表下單。

付費使用以企業與專業訂閱的形式組織,通常與底層研究平台關聯銷售,而不是作為一個帶公開統一定價的獨立 AI 加購項。實際價格取決於機構規模、合約期間、你已持有哪些底層訂閱,以及啟用了哪些模組。第三方網站確實在流傳估算數字,但這些估算彼此差距極大且互相矛盾,因此本文不複述任何具體金額。可靠的表述只有廠商自己那一句:價格是報出來的,不是掛出來的。做預算的人應當把「研究平台 + AI 能力」的合併成本視為真實數字,並在協商階段確認續約條件與最低席次數。

替代方案

  • LexisNexis(Lexis+ AI):最直接的競品,同樣把專有法律語料庫與生成式 AI 組合在一起。二選一往往取決於事務所本來訂閱的是哪家內容庫。
  • Harvey:面向大型律師事務所與企業法務的 AI 平台,賣點在事務所客製工作流與專屬部署,而不在於自己擁有一手法源資料庫。
  • Spellbook:聚焦文書處理器內的交易起草與合約審閱,涵蓋面比完整研究平台窄,價格通常也低得多。
  • vLex Vincent:法律檢索與 AI 產品,國際涵蓋面特別突出,在跨法域廣度比單一市場深度更重要時常被優先考慮。
  • 通用 AI 助手:直接使用 ChatGPT 或 Claude 等工具。它們便宜得多也靈活得多,但缺少獲授權的一手法源語料與引用連結,而這恰恰是專業工具存在的理由。

限制與注意事項

最重要的一條限制來自獨立研究者而非廠商。史丹佛 RegLab 的一項預先註冊研究發現,其測評的法律檢索 AI 工具——包括 Westlaw AI-Assisted Research 與 Ask Practical Law AI——幻覺率介於 17% 至 33% 之間。同一批研究者的結論是:廠商關於「無幻覺」的宣稱被誇大了;但他們同時承認,相較通用聊天機器人,這類工具確實降低了幻覺。這兩半結論同等重要:內容接地確有可測的幫助,而內容接地同樣確有可測的不足。

官方對此的表述是明確的:這項技術旨在支援而非取代人的判斷,專業人士仍須為自己簽署的工作成果負責。在這個語境下這不是免責套話——考量到已被測得的錯誤率,這是對風險歸屬的正確劃分,也意味著查核工作量必須被計入預算,而不能被預設省略。

廠商自報的指標同樣需要謹慎閱讀。官方援引其自有客戶調查,稱 76% 的受訪者認同產品提升了檢索與起草品質、64% 認同其有助於降低風險。這些是廠商自家調查中的主觀滿意度數字,並非經獨立查核的效能測量,衡量的是感受而非準確率。

簽約前還值得掂量的其他因素:

  • 法域涵蓋並不均衡:能力按市場逐步開放,美國先行,其他法域隨後。在最大的普通法市場之外,涵蓋深度應針對你的具體執業領域逐一查核,不能想當然。
  • 訂閱綁定:AI 能力通常與底層研究平台綁定,採用它往往會加深對單一廠商內容生態的依賴,而不是保持可移轉性。
  • 定價不透明抬高比價成本:沒有公開費率,真正意義上的同口徑競品比較就需要並行推進多條業務流程。
  • 內容時效與邊界:答案受限於獲授權的語料。極新的進展、未出版素材,或授權範圍之外的來源,不會因為介面是對話式的就自動出現。
  • 輸出偏冗長:軟體評價平台上的用戶普遍提到回覆長度常常超出需要,這把一部分編輯負擔轉回給了使用者。
  • 小型機構的成本集中度:合併平台成本構成一筆可觀的年度承諾,其經濟性在機構規模下明顯優於個人執業者。

常見問題(FAQ)

Q1. Thomson Reuters 的 CoCounsel 可以免費使用嗎?

不行。它沒有免費層級,也沒有公開的自助註冊。使用權透過與業務團隊商定的企業與專業訂閱銷售,產品頁引導有意向的買家聯絡公司,而不是走結帳頁。購買前可以申請展示。

Q2. 我的文件和提示詞會被用來訓練它的 AI 模型嗎?

依官方公開表述:不會。湯森路透對此的回答是直接的——你的使用者內容與提示詞不會被用於訓練或改進 CoCounsel 及相關產品或大型語言模型。官方還表示,OpenAI 與 Google 等第三方合作方在合約上被禁止使用任何客戶資料訓練其模型;並稱與這些第三方模型的互動在美國境內處理,且在適用情形下已關閉第三方的濫用監控,以確保不存在人工接觸客戶資料的管道。

Q3. CoCounsel 用的是哪些 AI 模型?是自研的嗎?

兩者都有。官方描述的是多模型架構,同時調用 Anthropic、OpenAI 與 Google 的前沿模型以及自研技術。新一代 CoCounsel Legal 具體建構於 Anthropic 的 Claude Agent SDK 之上。也就是說,底層推理模型很大程度上是外部授權的,而權威內容、檢索層與專業工作流是湯森路透自己的。

Q4. CoCounsel 會捏造法律引用嗎?

會,這是最重要的一條警示。史丹佛 RegLab 的獨立研究測得,其測評的主流法律檢索 AI 工具(包含湯森路透產品)幻覺率介於 17% 至 33% 之間,並判定廠商關於輸出無幻覺的宣稱被誇大。錨定權威語料相較通用聊天機器人確實緩解了這個問題,但並未消除它——這正是每一條引用都必須點開讀的原因。

Q5. 它的價格是多少?

官方未公開 CoCounsel 的定價。費用逐案報價,取決於機構規模、合約期間、你持有哪些底層研究訂閱以及啟用了哪些模組。網路上流傳的第三方估算差異極大且相互衝突,不足以作為預算依據。請索取正式報價,並把研究平台與 AI 能力的合併成本放在一起評估。

Q6. 它能在哪些平台和系統上使用?

官方描述 CoCounsel Legal 可跨 Westlaw、Practical Law、Microsoft 365 以及文件管理系統運作。主介面是以機構帳號登入的 Web 應用;稅務、稽核與會計相關能力則出現在 ONESOURCE、Checkpoint 等各自的產品介面中,而不是集中在同一個統一應用裡。

Q7. 美國以外可以用嗎?

部分可以,且涵蓋仍在擴展而非全球通用。官方宣布 CoCounsel Legal 於 2026 年 1 月在英國上線,並在加拿大、澳洲等市場陸續推進。由於工具的價值完全依賴於你所在法律體系的獲授權內容,購買前請針對你的具體法域與執業領域確認涵蓋情況。

Q8. 除了法律,它也涵蓋稅務和會計嗎?

是的。CoCounsel 品牌目前除法律外,還涵蓋稅務、稽核、會計、風險與貿易。具體能力包括透過 ONESOURCE 為間接稅法遵提供代理式支援、把文件分析用於稽核抽樣與工作底稿生成,以及與 Checkpoint 研究內容整合,其知識庫亦擴充了權威會計準則素材。

Q9. 如果 AI 輸出錯了,責任歸誰?

歸使用它的專業人士。官方明確表示,Fiduciary-Grade AI 旨在支援而非取代人的判斷,專業人士仍要為自己給出的建議、做出的決定與簽署的成果負責。法院與主管機關持同樣立場,任何廠商承諾都不能把職業責任從送件的執業者身上轉移走。

Q10. 小型事務所或個人執業者值得買嗎?

這高度取決於業務量。其經濟性偏向那些文件密集型工作足夠多、能夠攤薄「研究平台 + AI 能力」這筆可觀年度訂閱的機構。對個人執業者與小型事務所,誠實的判斷是:相對於可能的使用強度,這筆總承諾相當重,選擇一個更聚焦的點狀方案,性價比可能好過一整套專業研究堆疊。(基於公開資料推測)

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