前言

Preface

在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的知识包围，但真正能内化为自身能力的却寥寥无几。为什么有些人能高效吸收知识，并灵活运用于工作与生活，而另一些人却始终停留在碎片化学习的表层？答案或许在于知识管理的能力。

很多人的认知还停留在“学习”知识，殊不知知识也是需要“管理”的，管理并非简单的收藏与记忆，而是一个从输入到内化、再到刻意练习提升能力的系统性过程。知识管理始于阅读能力——没有高效的阅读，无法辨别获取知识的质量；随后是知识的原始积累，如同拼图一般，零散的信息需要被筛选、整合；而真正的突破在于建立结构化的知识体系，让知识形成动态框架和图谱；最终，通过刻意练习达到知行合一，知识才能真正转化为解决问题的能力。本文将结合个人经验，探讨如何构建个人知识体系，并最终实现远期能力的提升。

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知识不仅需要学习，更要被管理

作为一名律师，我们每天都面临着海量的专业信息冲击——从案件卷宗、法律条文更新到学术论文、实务讲座，再到行业动态和客户咨询。如果没有有效的知识管理，这些信息往往只是“经过”我们，而非真正“属于”我们。

律师进行知识管理主要基于以下两个维度需求：

第一点，专业发展维度：律师行业具有鲜明的专业化特征，特别是在当前法律服务市场细分的趋势下，年轻律师往往更需要选择特定领域进行深耕。系统的知识管理能够帮助律师构建细分领域的知识体系，提升专业服务能力，形成标准化工作方法论以及积累可复用的知识资产；同时，知识输出已成为律师重要的获客渠道和品牌建设方式，无论是撰写专业文章、制作普法视频，还是参与行业论坛，都需要建立在扎实的知识管理体系之上。

第二，从能力成长维度：律师执业的核心能力在于法律知识的系统掌握程度、实务经验的积累深度以及问题解决思维模型的成熟度。只有通过科学的知识管理，才能从远期加速提升这几个维度的能力，成为律师的核心竞争优势。

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知识管理的能力阶段

知识管理是律师职业发展的核心能力，其演进过程可分为五个典型阶段：

第一阶段，无意识阶段。典型表现为年轻律师陷入"办案机器"状态——全年承办大量案件却无暇思考，缺乏系统复盘意识。这种低效工作模式导致专业积累断层，难以形成个人知识资产。

第二阶段，自发式管理。凭直觉看心情，随机管理。这个阶段开始产生知识管理意识，但呈现显著随机性，管理行为依赖临时起意，缺乏方法论支撑和持续习惯，知识留存呈点状分布。

第三阶段，结构化记录。建立初步管理习惯，能对重要文献（书籍/文章/案例）进行系统标注，形成读书笔记和思考片段。但知识单元仍处于碎片状态，尚未建立有效联结。

第四阶段，体系构建。建立自己的知识体系对于律师而言至关重要，只存、只看远远不够，商业社会的法律问题不是考试卷上的一个简答题，一个知识点远远不够，更需要律师系统性解决问题的能力，知识管理对于律师而言，是从纵向建立专业领域的知识连接，从横向打通学科间的知识节点，能够让律师系统性的建立自己的结构化的知识图谱，深度积累实务解决方案库，从而更全面更有系统的解决实践中复杂的商业法律场景。

第五阶段，能力培养。此前笔者理解知识管理的目的是为了律师能更高效的输出，甚至有一段时间，行业内连基本的法律汇编都可以作为产品出售，那也就意味着知识成果本身也是律师的法律产品，但随着网络媒体的发达以及人工智能技术的应用，知识的壁垒越来越低，对普通人来说法律知识也不再是遥不可及，律师的核心价值从知识输出转向为能力输出。知识管理是一种基础，是专业能力培养底座，同时也是技能训练的加速器，它能高效的帮助律师有意识的去开展各类能力的训练，比如庭审表达能力、案例分析能力、商务拓展能力等等。

从上述不同阶段的演进可以看到，从信息收集者到价值创造者的转型，本质是知识管理能力的升级。

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知识管理的基础是阅读能力

知识管理的核心在于有效获取、整合、应用和创新知识，而阅读能力则是这一过程的底层支撑。

第一，阅读是知识获取的主要途径。无论是法律条文、案例判决、学术论文，还是行业报告，律师的知识输入主要依赖阅读，不通过阅读你压根不知道这个是不是你要积累的知识内容。高效的阅读能力（如速读、精读、批判性阅读）决定了信息收集的质量和效率。

第二，阅读能力决定信息筛选与过滤质量。面对海量的内容，阅读能力决定了能否快速识别核心信息、是否能够辨别信息的可靠性以及能够从冗余信息中提取高价值的内容。

第三，阅读是知识结构化与体系化的前提。知识管理不是简单堆积信息，而是建立逻辑关联。比如阅读法律条文时，能否关联相关司法解释或者案例；阅读学术文章时，能够关联到自己已知的知识点，这种结构化思维依赖深度阅读和批判性思考能力。

第四，阅读能力直接影响知识转化与应用。知识管理的要求不仅是“知道”，更是“能用”。比如在看类案判决中，能否提取可用的诉讼策略；在看新法新规时，能否从中判断对行业和对客户的影响。

阅读的意义从来不是记住结论，而是和更高段位的智人对话，了解他们的思维方式和思考问题的角度和思考路径，从而锻炼自己的思维和逻辑能力，尤其是在初期训练阅读能力阶段，一定要选择性的“读经典”。总体而言，从知识管理的角度，实现高效阅读→精准输入→体系化构建→灵活输出→知识管理高效运转。

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知识管理：原始积累

知识管理的基础是阅读，知识管理的起点则是知识的收集和输入。笔者将知识的收集和输入分为以下两种类型：

类型一：无目的积累，泛积累。特点在于广泛性、随机性和低结构化，适用在非专业阅读的场景。没有目的的积累可以存在于生活工作的方方面面，积累的内容也不限于法律专业，比如微信上某篇写的好的文章、网络上的经典段子，甚至是路上看到印象深刻的广告牌。对这些内容的积累可以建立自己的“知识仓库”，使用一些碎片化工具比如印象笔记等，及时记录，标注关键词。但这类信息往往很多，需要定期整理归档，避免信息堆积失效；同时也要对这些信息进行标签化管理，便于后面想用的时候能迅速定位找到。通过这类知识的积累，要培养自己养成“猎人”思维，对高质量内容保持敏感性，先捕获，再归类。

类型二：有目的积累，定向输入。有目的的积累特点在于针对性、系统性和高结构化，这类知识的积累往往价值性更高，也更好做进一步的加工和优化。

第一，以问题导向为驱动。适用案例驱动场景、专题研究场景以及专题学习场景，比如确定“数据跨境传输的法律风险”为主题，定向进行检索和学习；

第二，分层级处理信息。结合律师常用的法律检索渠道，包括法律法规和司法解释、权威判例与司法管理、法律实务及工具书籍、同行优秀律师的文章、律所内部培训资料、行业研究报告等等。根据需求区分检索层级，比如一级是核心法规及权威判例；二级是行业分析或学术观点；三级是背景资料或拓展资料。从而便于判断哪些需要精读和深入研究，哪些只需要看要点，哪些只需要简单了解。

这两种积累方式在律师实务中都是必不可少的，一方面泛积累拓宽认知边界，在需要时提供关联性的灵感，另一方面定向输入则直接解决现实问题，提升专业效率。两者也是可以互相转化的，当泛积累中的内容（如某数据合规文章）与实际业务相关时，可升级为专题研究素材，理论联系实践，而在定向研究中如果发现边缘知识（比如研究数据合规的时候看到人工智能相关术语），则可以存入泛积累库备用了解。总体来说在积累阶段，要形成自己的“知识仓库”，“知识仓库”应符合全面、有初步的结构以及方便定位的要求。

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知识管理：体系化和结构化

知识管理的核心目标是让信息从碎片化变为可复用，从零散堆积到系统架构的升级转变。这一过程如同将杂乱无章的“知识仓库”升级为井然有序的“知识超市”。让律师能够快速精准地获取所需内容。

从知识仓库到知识超市，要建立以下两种关键思维：

第一，分类分级思维。建立科学的知识分类体系是知识管理的基础，可采用多维度分类方法，如按主题、场景、类型分类。关注文件和文件夹命题的统一性，便于查找。

1．按领域：比如婚姻家事、知识产权、数据合规、刑事辩护等等。这些领域还可以下设子目录形成树状结构；

2．按功能：法律检索、文书模版（合同模版、法律意见书模版）、诉讼策略（庭审技巧、证据准备）、客户管理（团队简介、法律服务方案）等等。

3．按形式：法律法规、案例判决、学术论文、行业报告等等。

4．按时间：建立动态更新机制，如法律法规和新闻资讯的月刊、周刊等。

5．按业务：按具体案件或项目归档，形成完整的工作轨迹，如诉讼；非诉；刑事；常年法律顾问等等。

第二，关联拓展思维。要建立自己的知识图谱，就需要关注知识点之间的链接。

1．横向关联：在研究某一个问题的时候，不要就知识点理解，而是要突破单一知识点的局限，建立跨领域连接。比如在研究数据爬虫涉及的刑事风险时，不要仅仅看到非法侵入计算机信息系统罪，可以全面的了解刑法中涉及的其他网络犯罪的罪名；此外，数据爬虫不仅仅有刑事风险，还存在一些不正当竞争问题，在研究刑事问题的同时，可以关联研究数据爬虫涉及的反不正当竞争问题。

2．纵向深入：以问题为导向，形成完整的知识链条，比如在法律规范层面上，从基本法律条文（甚至是政策指引）到司法解释到地方性规定；在实务层面，从理论观点到裁判观点再到实务应用或操作指引；在从浅到深的研究问题。另外，有一些新兴领域，当法律滞后时，就可以进一步参考行业标准、白皮书。

总体来说，在这个阶段，律师就可以实现输出的目的了。这个阶段知识管理的产物主要包括两种类型：第一种即衍生知识成果。比如自己的读书笔记、心得体会、案例分析报告、专题研究报告等等，这部分内容有些可以直接用于工作成果，有些可以用于强化对知识的理解。第二种即知识产品。比如输出为正式的出版著作、发表论文、编撰行业白皮书、做成短视频引流、形成法律服务产品等等，这部分的成果往往可以带来直接的收益。

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刻意练习，知行合一

当知识管理已完成体系化和结构化建设后，真正的挑战在于如何将静态的“知识超市”转化为动态的“能力资本”即形成个人知识资产，这个过程就需要不断的提升认知和刻意练习。以笔者研究“数据资源第一案”（案号：2023苏01民初4082号）的认知升级路径为例，学习能力资本的转化：

第一，主题学习，构建知识锚点。主题学习主要是对知识点的了解和理解，是主动输入的过程。研读案例首先要对判决书的内容、争议焦点以及法院的判决思路进行基础的了解和研究，研究归纳判决书中核心争议焦点，如可归纳出：1.数据权益归属的认定；2.不正当竞争行为的认定；3.责任承担与惩罚性赔偿的使用等争议焦点。在这个层面仅仅是对本案的判决书中显而易见的观点和内容进行梳理和学习，可以用思维导图还原法官裁判路径，实现论证逻辑可视化。

第二，刻意练习，锻造实务能力。包括：1.纵向案例推演：数据权益的司法争议并不少，此前已经有大量的司法案例涉及到对企业数据权益的认定和保护，如果按照时间维度，对司法实践案例进行归纳和总结，那么可以梳理出实践中对企业数据权益保护的司法演进趋势；2.横向能力拓展：参考司法判例的论证思路，模拟出具法律意见书，包括设计确权方案、评估侵权风险以及制定保护策略等内容，以裁判思路启发合规意见。

第三，深度思考，形成方法论。深度思考的层面，就需要律师结合自己的实务经验去提炼和深度思考关键问题，通过研究本案可以尝试提炼数据确权要件。比如在本案中，除了通过商业秘密对数据进行保护之外，还特别明确了平台对公开数据集合及经营数据所享有的数据权益，这与目前数据要素市场化过程中的企业数据确权息息相关。尽管“数据二十条”确定了数据三权，但并未详细论证企业达到什么标准即可确权。此时，我们可以通过本案提炼出企业数据确权的核心内容：1.认可平台获得用户授权，强调数据确权的前提是合规问题，要以合法持有和控制为前提；2.平台为涉案数据的生产、收集、存储、保护、管理、加工投入了巨大成本，设置了数据管理规则以及采取了大量的技术措施进行保护，法律通过确权保护这类投资，避免他人“搭便车”。3.涉案数据属于平台的稀缺性数据资源，能为其带来经营收益和竞争优势。在此基础上，律师可以实现向实务应用的转化，上述从合规、成本和收益这三方面，对企业确权路径提供参考思路，这不仅是对个案的深度研究，相关的成果也可以用在律师法律意见书的撰写，甚至可以帮助律师全面思考，研发数据权益保护法律服务产品，便于律师为客户提供全面的系统的法律服务，经过深度思考从而形成律师自己可复用的方法论。

第四，本质思考，洞察行业趋势。本质思考就需要结合行业发展趋势和整体法律框架来看。本案的重要意义在于首次在单一侵权案件中依法对多类数据进行全面、分层保护，为数据权益的司法保护模式提供了新的探索，也为数据市场的正当有序竞争提供了规则指引。进一步思考，这个案件也会带来衍生议题的研究，比如，商家的交易数据，到底是平台的，还是商家的？商家对自身的数据有没有权益以及有什么权益？从而可以引发对数据垄断的探讨，实现从个案分析到行业洞察的跨越。

通过上面的例子我们可以看到，简单的一个案例分析的练习，可以让律师达到不同的能力转化阶段，初级：准确的复述判决要旨；中级：出具数据合规确权法律意见；高级：设计数据权益保护相关法律服务产品；专家：数据产权相关前沿理论研究甚至是立法论证。通过这种阶梯式训练实现认知的提升和能力的提升，律师可以将个案研究转化为可复用的知识工具、标准化的服务产品以及前瞻性的行业洞察，最终实现从“知识应用者”到“规则塑造者”的角色升级。

07

与科技共生

在人工智能技术迅猛发展的当下，法律行业正面临深刻的变革。ChatGPT、deepseek以及法律垂直领域的相关AI产品已经能够高效完成法律检索、文书起草、案例分析等基础性工作，这促使我们重新思考：在AI时代，律师是否还需坚持知识管理？

笔者认为，AI时代下律师更应该关注如何与科技共生：

一方面，AI赋能可以进一步升级知识管理工具和效率：1.以腾讯ima知识库为例，主要功能就是建立个人知识库，可以实现自动化知识采集和智能分类标签等功能，律师可以大大节省知识采集和初步加工的时间；2.当律师前期积累了体系化的“知识仓库”时，高质量的训练数据资源可以让AI的效能进一步提升，检索的精准度以及知识处理的效率也会大大增加，这将为律师个人锻造科技竞争力，AI在法律市场的竞争中，不一定会实现科技平权，反而有可能会扩大个体律师之间的差距。

另一方面，AI只是一种工具，存在信息茧房和算法黑箱以及AI幻觉等不可避免的问题，律师在任何时候都要不断训练自己作为“人”不可替代的能力，比如复杂决策的判断力、提供情绪价值的共情能力、商业价值的创造力和创新力等。知识管理最终锻造的是个人的综合能力，不能因为存在AI工具就可以偷懒，反而更应该借助工具，实现个人综合能力的快速晋级和飞跃，那些善于将系统化知识管理与智能工具完美结合的律师，才能会获得前所未有的竞争优势。

结语

知识管理不是静态的仓库，而是动态的疆域。真正的专业成长，不在于囤积知识的数量，而在于拓展认知的边界，并将知识转化为解决问题的能力。律师的核心竞争力，正来自于这种不断突破认知边界的能力——既能深入具体问题，又能跳脱既有框架，在更广阔的维度上思考法律的演进与商业的变革。未来的法律市场，属于那些既能精准运用知识，又能持续拓展认知的实践者。知识管理的终极目标，不是成为“行走的法律数据库”，而是通过管理知识提升个人能力，成为规则的解读者、问题的解决者和趋势的塑造者。

作者简介

樊思琪律师

北京市京师（深圳）律师事务所高级合伙人、数字经济法律事务中心副主任，拥有多年金融行业从业经验，兼具法律合规与金融实务复合背景。现担任深圳市大数据研究与应用协会专家顾问。具备国际认证德国莱茵TüV DPO（数据保护官）、深圳数据交易所DEXCO（数据交易合规师）、DAMA数据治理工程师及ESG合规管理分析师等专业资质，荣获“2025年GRCD中国年度青年律师”，著有《金融消费者权益保护的法律实践及合规体系构建》及《数据合规全攻略：法规解析、实践应用及数据资产化探索》。