“挖掘利用自身积累的案件数据,通过数据返回与再利用,让算法契合实质化解矛盾纠纷的需要。”
“基于现有技术模型框架,收集模型功能迭代与提高智能化程度的具体业务需求,用技术和算法支撑法律监督。”
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10月17日,最高人民检察院第十检察厅在江西省景德镇市召开“每案必评、实质化解”数字建模推进会,参会的全国控告申诉检察业务条线人员围绕“每案必评、实质化解”数字办案监督应用模型(下称“实质化解应用模型”)研发中的焦点问题,与研发技术团队集中展开了一场“头脑风暴”。
为问题把脉
为了杜绝办案中对当事人合理诉求研判不够、就案办案、机械司法,导致案结事未了、反复申诉、由诉转访等问题,今年初,第十检察厅实行刑事申诉案件、国家赔偿案件“每案必评、实质化解”工作机制,要求各级检察机关控申条线在依法、规范办理案件的基础上,因案因人制定化解方案,推动案件实质性化解。
“只有将技术与业务需求有机结合,研究的模型才能在实质性化解积案中发挥作用。希望大家深入探讨,提出具体需求,让技术真正发力。”开班仪式上,第十检察厅一级高级检察官杜亚起首先明确了“每案必评、实质化解”数字建模推进会的会议目标。
而这次会议的发起则缘于今年6月第十检察厅到多地调研数据赋能工作发现的问题。“现有控申数据赋能工作形式单一,相关数字建模运用未实现全覆盖,数据运用的潜力未能充分发挥出来,数字建模重复建设,专门人才匮乏且沟通不足。”杜亚起告诉记者,根据最高检党组要求,第十检察厅以“每案必评、实质化解”为抓手,以“自动评估、精准推送、个案辅助、类案监督”为建模目标,确定由辽宁省检察院在前期研发的基础上,牵头结构性设计及相关数字建模等统筹协调工作,由大连市检察院协同做好落实。
如今,4个月过去了,实质化解应用模型开发得如何?对于实质性化解矛盾有无助益?推进会上,大家共同“把脉”。
找准业务需求痛点
控告申诉案件往往成案原因复杂,如何准确分析原案办理环节中存在的问题?面对案件数量呈现“倒金字塔”结构,积案多,如何提升办案质效?依靠常规的数据碰撞已无法解决这些问题,该如何实现突破?会议上,研发专班成员、大连市检察院第八检察部主任李明键提出核心痛点,迅速引起参会人员的共鸣。
随后,李明键以申诉人李某不服法院对被告人张某刑事判决一案为例,现场演示系统基于算法技术提取关键信息要素,通过灵活处理非标准数据,以规则加算法的模式推进实质化解措施的运行过程。
从信息抽取、申诉理由归纳到化解措施推荐、案件内容检索推荐,智能算法嵌入到实质化解应用模型的每一个关键步骤。为什么要引入算法?智能算法如何契合数据需求?对此,研发专班负责人、辽宁省检察院第十检察部主任王刚介绍:“这是我们的一大创新。”只有运用多种算法对数据进行深入挖掘和分析,才能实现“每案必评、实质化解”工作机制的相关要求和为检察官赋能的工作目标。
除了智能文书识别和自动抓取数据池信息,实质化解应用模型还增加了控告申诉个性化需求板块。研发专班负责人、大连理工大学经济管理学院副院长李先能介绍:“模型能够自动抓取李某申诉案中刑事附带民事判决书,并比对全国检察业务应用系统中的检察文书,通过检索信息、校验内容,综合判断案件走向并辅助决策,包括确定是否为首办案件、是否需要领导包案、是否需要调卷、是否需要召开听证会以及司法救助等工作。”
碰撞带来启发
“这项工作体现了控申工作的智慧。”
“案件画像比较清晰,前沿技术运用带来很多惊喜。”
“能够让我们把更多精力放在研判案件而不是文本校对上,节约了大量时间精力。”
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讨论中,大家对实质化解应用模型给予了很高评价。云南省昆明市检察院第十检察部主任马洁在发言时着重提到了该模型的5大智能模块:“抽取、匹配、检索、校验、辅助决策功能体现了高质效办案要求,摘录申诉材料核心观点功能也很实用。”同时,马洁也提出了自己的意见:“在内容校验环节,建议增加最高检指导性案例、典型案例的内容比对,以优秀案例为化解矛盾提供更多思路。”
多位省市检察机关控申业务负责人表示,数字建模不应局限于法律文本的格式内容,对于需要司法判断的事实认定、申诉理由回应、处理意见等非格式内容,也要予以个案辅助。
与会人员的热烈讨论给研发专班带来不少启发。“通过集思广益,我们明确了后续研发的方向。下一步,我们将按照最高检党组要求,坚持‘业务主导、数据整合、技术支撑、重在应用’,以自动评估、精准推送、智能辅助、反向审视为目标,督促研发专班系统学习海量案例训练模型,进而精准推送实质化解方案,同时保持系统的开放性,为不断迭代、充实功能做好准备。”第十检察厅二级高级检察官姜冰表示。
(本报记者谷芳卿)