摘要
- 澳大利亚律师事务所Gilbert + Tobin显示，截至2026年6月，其ChatGPT Enterprise已启用账户中有87%的用户实际在使用该服务
- Codex在人工审核之下，直接完成了300家法人实体的审计报告准备工作，以及1100份文件的整理工作
87%活跃使用率意味着什么
根据OpenAI公布的客户案例，澳大利亚大型律师事务所Gilbert + Tobin显示，截至2026年6月，其ChatGPT Enterprise已启用账户中有87%的用户实际在使用该服务。这一比例是其他内部工具通常采用率的两倍以上。这家以资本市场、并购和争议解决为主业的律师事务所，能取得这样的使用率——而且还包括合伙人和非技术部门员工在内——着实令人瞩目。
律师事务所的业务根基本就是保密义务和专业责任。这类机构处理客户信息，每一个判断都伴随着责任，因此在引入生成式AI时格外谨慎。Gilbert + Tobin并没有打算用AI取代法律咨询本身，而是选择把重点放在提升支撑咨询工作的运营效率上。ChatGPT Enterprise最初在运营团队试点，在可控环境中验证实际应用场景，之后再依次扩展到市场营销、业务拓展、招聘、财务、技术、业务转型团队以及部分法务团队。
用领导力与治理建立信任
仅凭已核实的信息来源，很难对这部分内容加以佐证。这样的信息传递，让AI的使用在公司内部被视为一种正当的工作方式。
不过公司并没有设定强制使用的指标，而是让业务转型团队直接参加各部门的会议，针对市场营销、财务、招聘等具体工作展示相应的使用方法。同时还配合内部视频、案例分享、挑战活动等方式，帮助员工跟上ChatGPT新功能的更新节奏。
由于机密信息和客户要求各不相同，公司也制定了相应指引，明确哪些工作范围获得批准、可以输入什么内容、结果又该如何审核。同时还专门核查了合同保护条款、按角色划分的访问权限，以及数据处理要求。特别是在迁移到设有澳大利亚数据驻留的OpenAI环境后，公司得以在扩大访问范围的同时，兼顾内部规定和客户的期望。
落地到一线业务的ChatGPT
各部门的具体改进幅度都得到了确认。招聘团队的调研和数据提取工作，从原来的约4小时缩短到20分钟；另一项单独的背景调查工作，每位候选人可节省约25分钟。市场营销与业务拓展团队则用ChatGPT整理过往的提案资料，再根据新机会重新组织内容——这家事务所每年要制作400到500份提案，因此无论是初稿撰写速度还是文风的一致性，都因此受益。
财务团队将ChatGPT用于电子表格和数据分析，技术团队则用它撰写文档、脚本和培训材料。法律咨询业务本身由Harvey等另行获批的平台处理，ChatGPT主要支持与之相关的周边运营工作。在所有场景中，划定工作范围以及审核批准结果的责任，始终留在人的手里。
| 工作内容 | 此前耗时 | 改进后 |
|---|---|---|
| 招聘调研·数据提取 | 约4小时 | 20分钟 |
| 利益冲突·KYC·AML核查 | 3~8小时 | 5分钟 |
| 审计报告（300家法人实体） | 一天的人工工作量 | 大幅节省 |
交由Codex执行的环节
如果说ChatGPT主要是辅助个人工作，那么Codex则更进一步，在人工审核之下，直接完成由多个环节组成的运营任务。它为300家法人实体准备审计报告，节省了整整一天的人工工作量；还处理了1100份要上传到其他系统的文件的审核和重命名工作——按以往的节奏，这类工作原本需要几天时间。
在利益冲突核查、反洗钱（AML）、重要人物（PEP）、客户身份确认（KYC）等流程中，工作流程也被设计成由Codex负责调研和处理环节，再生成供人工审核批准的报告。原本最长需要8小时的部分核查流程，因此缩短到了5分钟。技术团队里，有DevOps人员用Codex搭建了一个名为"Watchtower"的AWS环境监控系统，用来收集运营信号，并把问题上报给相关人员处理。
尤其值得一提的是，首席营销官Daniel Quinn提到的CEO"数字分身"定制GPT案例。仅凭已核实的信息来源，很难对这部分内容加以佐证。
围绕法律AI的竞争格局
面向律师事务所的AI竞争，并非OpenAI一家独有。正如此前谷歌推出Gemini Enterprise for Legal自动化法律业务一文所述，谷歌上个月也推出了一款面向律师事务所和企业法务部门的产品预览版，选择与iManage、DocuSign、Harvey等现有法律系统对接的策略。Gilbert + Tobin将法律咨询本身交给Harvey、运营工作交给ChatGPT和Codex的做法，也与这一趋势相呼应。
OpenAI表示，正在为扩大ChatGPT Work和Codex的访问范围制定相应的管控机制，长远目标是让员工无需在多个系统间切换，就能在获批的组织语境下直接完成工作。
编辑视角
这个案例之所以有意思，是因为它出自律师事务所——一个对AI引入最为保守的行业。在保密义务和专业责任这两重约束下依然做到87%的活跃使用率，说明决定采用率高低的，与其说是工具本身的性能，不如说是治理设计。结合OpenAI最近公布的OpenAI公开前沿企业代币差距扩大至8.3倍一文中提到的、头部企业与普通企业在代币使用量上的差距已扩大到8.3倍这一数据来看，Gilbert + Tobin可以被视为更接近"前沿"阵营的组织。
另一方面，OpenAI自身的调查显示，Codex在企业订阅用户中的采用率为17%，个人订阅用户不足1%（参见ChatGPT Work，员工98%都在用，外部使用率却不到1%）。与这一数据相比，这家律师事务所87%的采用率格外突出。从中可以学到的是两点：没有强制使用，以及针对各部门开展了定制化培训。比起统一培训，直接参加团队会议、展示贴合实际工作的案例，看来才是拉开采用率差距的关键变量。
从实操角度看，国内律师事务所或会计、咨询机构可以借鉴的思路很明确：与其把AI直接投入法律咨询本身，不如先从调研、数据提取、文件整理等重复性运营工作入手实现自动化，同时保留人工审核批准的权限。这样的顺序，即便在审计、合规这类出错成本极高的部门，也能降低引入阻力。下一步，随着ChatGPT Work和Codex向更多组织开放，法律、会计这类以信任为核心的行业中，AI究竟能承担多少执行工作，答案会在未来几个月里变得更加清晰。
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