许多律师事务所虽然依赖数字平台来管理证据和笔录，但这些工具往往只是将证词笔录当作静态的参考资料。法律专业人士需要逐字阅读笔录，手动标记重点陈述，再复制到提纲或指定报告中。在时间紧迫的情况下，异议标注和视频片段的制作也常常依赖其他的工具来完成。这个过程虽然有效，却远称不上高效。

随着诉讼周期不断压缩、证词量持续增长，依赖人工处理的方式正逐渐暴露风险。案件策略容易分散在不同文档和平台中，从而错失将证词与关键事实、证人和案件主题联系起来的机会。其代价不仅是耗费大量时间，更可能影响案件表达的清晰度与说服力。

从静态记录到战略资产

人工智能正在为庭审准备开辟新的路径。配备 AI 笔录分析功能的工具，不再将证词当作事后的参考资料，而将证词视为案件中活跃而关键的组成部分。借助模式识别和法律专用模型，AI 可以挖掘关键事实，识别相关人员，并根据问题对内容进行分类，帮助团队摆脱手动查找线索的繁重工作。

更关键的是，这类AI允许用户对识别结果进行验证，将证词的重点内容直接与相关证据或人员关联起来。这些经过验证的洞察将成为案件策略的一部分。当团队为庭审准备证词片段或发问提纲时，不再是从头开始，而是依托一份经过整理、标注清晰、内容动态更新的证词记录，确保与案件整体叙事逻辑高度一致。

在最关键的环节节省时间

准备异议、证词片段和证据材料夹通常需要律师、律师助理和诉讼支持团队的紧密配合。如果缺乏系统化的流程，这些工作将不可避免地涉及大量重复工作—反复比对笔录与先前注释、手动摘录引文到报告中、或逐条核对引用是否准确。

具备 AI 笔录分析功能的平台，可以通过以下方式显著简化这些流程：

• 按照问题或概念提取并标注关键证词
• 更高效地导出异议清单、证词片段或视频剪辑
• 在证词与相关证据之间建立结构化关联

这些功能有助于减少不同团队成员之间的工作交接，确保团队输出内容的一致性与高效协同。

跨阶段延续案件策略

真正的挑战不仅在于法律团队如何分析证词笔录，更在于如何在各个诉讼阶段之间保持策略的一致性。案件在进入证词准备或庭审阶段时，早期证据开示阶段制定的案件策略，理应延续到后续阶段，而不是在取证或庭审时被忽视。

与证据开示平台（例如 Epiq Discovery）打通的系统，有助于弥合这一鸿沟。在早期案件评估 (ECA) 期间创建的标签、注释和问题标签，可以直接延续到后续庭审准备工作流程中，从而实现从文件审阅到庭审准备的顺畅衔接。

进入正式庭审准备阶段后，像 EpiqTMX 这样的工具，则可在统一平台上实现 AI 笔录分析，与证据、提纲和事实要点的管理融为一体。这不仅避免了重复劳动，也确保整个团队围绕统一的案件策略高效协作。

法律工作流程正加速演进

在重新审视庭审准备方式的过程中，律师事务所越来越重视这样一种能力：如何在保留案件整体脉络的同时，把笔录转化为可用的洞察。依赖静态笔录或割裂的工作流程，团队可能很难跟上行业的步伐；而那些率先引入 AI 驱动流程的团队，不仅提升了效率，更实现了团队协同。

AI笔录分析并非要取代法律专业判断，而是帮助法律专业人士在处理案件时更加清晰、迅速且精准。

在这个每一日都关乎胜负的诉讼环境中，关键问题不再是：你的工具能否支持笔录审查？而是：它是否真正帮助你为下一阶段做好准备？