人工智能执法领域，人工智能执法领域包括

星蕴 • 2024年09月11日 am 8:59:22 • 美股资讯 • 阅读 0

人工智能+检察工作，会碰出怎样的奇妙火花“智慧检务”是指检察机关以电子检务工程为抓手，大力构建“信息感知、网络传输、知识服务、检务应用、运行管理”五维一体的检察信息化应用体系。2016年9月，高检院印

人工智能+检察工作，会碰出怎样的奇妙火花

“智慧检务”是指检察机关以电子检务工程为抓手，大力构建“信息感知、网络传输、知识服务、检务应用、运行管理”五维一体的检察信息化应用体系。2016年9月，高检院印发实施《“十三五”时期科技强检规划纲要》，明确了“十三五”时期“智慧检务”建设的时间表和路线图。

“感、传、知、用、管”五维一体的智慧检务体系的当前整体建设和运行情况

在信息感知方面

１.以统一业务应用系统为基础，依托电子检务工程，整合各类信息资源。当前，统一业务应用系统汇集了大量的案件数据，检务保障、队伍管理、检察办公等信息数据库也逐步形成。

２.建成了四级互联互通的远程视频接访讯问系统，视频资源得到进一步整合。

３.通过建设“两法衔接”信息共享平台、侦查信息平台等，推进了与其他部门的信息共享。

在网络传输方面

检察内网已覆盖全国四级检察院，分支网络已覆盖大部分驻监狱、看守所检察室。同时，依托电子检务工程，各级检察机关积极开展基础网络建设和改造，网络传输速率、质量正在持续提升。

在知识服务方面

积极推进检务云平台和国家检察大数据中心建设；积极探索语音识别、视频搜索、微表情分析等智能化应用。前期，在高检院的统筹下，安徽、浙江、新疆、兵团等地推广使用智能语音系统，收到了良好效果。

在检务应用方面

司法办案、检察办公、队伍管理、检务保障、检察决策支持、检务公开和服务等电子检务工程“六大平台”建设正在稳步推进，检察机关信息化应用的深度和广度得到进一步提升。

在管理体系方面

１.持续开展“科技强检示范院”创建活动，推动完善科技强检工作机制；

２.大力推进检察机关智能运维管理平台建设，实现检察机关信息化运行管理的规范化、精细化和智能化。

检察机关将以电子检务工程为抓手，进一步加强组织领导、强化队伍建设、保障资金投入、强化监督检查，逐步推进“感、传、知、用、管”五维一体智慧检务体系的建设完善，确保实现“十三五”科技强检规划既定目标。

检务应用中“六大平台”在实践的具体应用成效

司法办案平台核心软件统一业务应用系统在规范司法行为、提高办案质量、强化内部监督、提高管理决策水平等方面发挥了巨大作用，有力推动了检察机关司法理念转变和办案模式优化。北京、山东、贵州等地的检察决策支持平台，把大数据充分运用到服务决策、服务办案、服务群众各环节，成效明显。

上海、江苏、贵州等地建设“一站式”检务办事服务系统，实现了网上信访、举报、申诉、律师预约、行贿犯罪档案查询、案件信息公开和查询、法律文书公开、法律咨询、新闻宣传、监督评议等多种业务，促进了检务公开。

随着电子检务工程“六大平台”的建设推进，其提升检察工作效率的作用将日益显著，平台应用价值将更加凸显。

“智慧检务”中最核心的司法大数据应用

司法大数据在检察工作中的运用主要表现在两个方面。

在司法办案方面

１.建立司法办案知识库，实现类案推送、风险评估等功能，把检察官从编制阅卷笔录等繁琐的书写工作中解放出来，解决“案多人少”的突出矛盾

２.研发司法办案智能辅助系统，辅助开展定罪、量刑等工作，通过类似案件综合分析，对偏离度过大的案件启动评查机制，分析具体原因，解决标准不一、司法任意性等问题。

在管理决策方面

主要是依托全国检察机关统一业务应用系统，把海量的检察办案信息数据进行汇聚，利用大数据技术构建立体的司法办案评价体系，进而加强对执法办案的监督，促进司法公正。同时，也可以为检察官考核工作提供案件信息参考数据和评查的依据。

此外，赵志刚就“六大平台”主要内容和检察机关语同其他相关机构部门衔接上进行了解读。

贵州检察大数据应用中心集大数据分析服务系统、大数据司法办案辅助系统、案件智能研判系统、职务犯罪侦查信息系统、政法信息资源共享交换系统和检务公开、为民办事服务系统于一体，数据主要包括检察机关内部各个系统生成的数据，也包括与其他政法机关、行政执法机关和相关企事业与检察机关数据交换和共享的数据。贵州检察大通过数据的“聚通用”，更好地服务司法办案、服务管理决策、服务人民群众，提升检察监督的公信力。主要内容是：

１.大数据司法办案辅助系统，为司法办案提供智能服务。

建立各罪名案件数学模型，为办案提供案件信息智能采集、“要素—证据”智能关联和风险预警、证据材料甄别，以及类案推送、量刑建议计算等智能化服务。

２.案件智能研判系统，为案件监控提供数据分析。

全面、真实、客观地记录每个案件办案情况，进行数据量化分析，并按照“一人一档案”要求建立数字化司法业绩档案。

３.大数据分析服务系统，为管理决策提供“智库意见”。

时从核心数据、常规分析、专项分析、办案评价、人员管理等多个方面为管理决策提供“智库意见”，并重点围绕检察机关办理案件建立了５个维度、６３２项具体指标的办案“评价体系”。

“检立方”大数据平台整合三级检察院案件信息和文书，形成了一案一表和“文书链”，实现了一个案件所有诉讼环节的信息纵向贯通。通过梳理比对案件和流程的关系等，形成了数据质量检查体系。

平台对海量起诉书和不起诉书内容进行语义分析和结构化抽取，实现了文书多关键词检索以及启发式过滤辅助筛选，使承办人能够快速精准获取相关案件文书。对查询结果进行统计分析，呈现案件分布、案发特征等，为办案工作提供有力支持。

▲北京“检立方”大数据平台

“检度”智能搜索平台为检察人员更加迅速便捷找到所需信息数据而构建的智能数据检索服务平台。平台整合了人民检察院案件信息公开网、中国裁判文书网、正义网等相关外部信息，以及全省三级院门户网站、内网及各应用系统等相关内部信息，能够按照网页、文书、通知、图片、视频、法律法规、典型案例等不同数据来源对信息进行自动分类检索，并通过热度、相似度和发布时间等关联信息对检索结果进行多维度展现。

山东“检度”智能检索平台

江苏省检察机关研发大数据案件监督管理平台，借用机器人的设计理念，在案管前台摆放能够对话的“机器人”，辅助查询相关信息，被称为“案管机器人”。

“案管机器人”依托全国检察机关统一业务应用系统，设有流程监控、质量评查、权利保障、绩效考核、分析决策、诉讼监督和涉案财物管理七个模块。

其功能主要表现在四个方面：

１.“案管机器人”当秘书，办案程序出错自动预警。

２.“案管机器人”当监理，全程监控办案留痕。

３.“案管机器人”当统计员。自动生成各检察院、业务部门及检察官的办案绩效。

４.“案管机器人”当分析师，智能运用大数据分析数据。

江苏案件管理“机器人”

典型事例５重庆市检察机关建设惠农扶贫资金项目数据共享

信息系统

重庆市人民检察院研发惠农扶贫资金项目数据共享信息系统并在全市检察机关部署运行，提供贫困户对比查询、资金对比查询、工程对比查询、报表分析、数据分析研判五种分析研判方式，推进惩防涉农领域职务犯罪专项工作。

系统包括四个功能模块：

１.扶贫人员档案模块，收录扶贫工作人员档案；

２.扶贫资金档案模块，记录资金使用流程；

３.贫困户档案模块，识别扶贫对象，掌握资金发放情况；

４.扶贫工程档案模块，建立农网改造、扩建道路等扶贫工程档案。

▲重庆惠农扶贫资金项目数据共享信息系统

苏州政法信息综合管理平台，由苏州市委政法委牵头，苏州市检察院具体承办，覆盖市、县两级院，推动了政法工作科学化、规范化。通过案件协同、其他协同、流程监督、决策支持、知识管理、系统管理等六大功能模块，建立了覆盖提请逮捕、移送审查、检察起诉、法院审判等业务主线的案件协同系统，涵盖了全市两级政法单位的业务范围。

政法信息综合管理平台打破了政法部门之间的信息壁垒，依托平台，实现了苏州政法机关之间电子卷宗、法律文书等办案信息的及时、快速、全程网上流转。将公安机关的发案破案信息、刑事调查信息、司法行政机关社区矫正活动信息等纳入了检察机关的监督视野。实现了办案程序公开、办案期限警示。

▲苏州政法信息综合管理平台

浙江省杭州市检察机关开展智能语音识别系统应用，取得较好成效。

通过使用智能语音识别系统，公诉人员的工作效率得到明显提高，系统优势突出。

１.笔录制作时间有一定程度的缩减。系统自动采集语音和文字转化的功能，提高了笔录制作速度，特别是针对远程提审速裁案件，通过格式化讯问模板，有效节约了提审时间。

２.有助于提高讯问质量。语音识别使公诉人从讯问记录中解放出来。

３.拓展性功能具有实用价值。系统自带的录音功能，给个别需要回听录音的案件提供了技术支持。

▲杭州智能语音识别系统

该系统从梳理检察职权事项入手，与检察机关统一业务应用系统有效对接，集“同步监督、自动预警、综合处置、分析评估、结果运用、公开公示和纪检监察统计”７项功能于一体。

１.有效固化个人事项报告要求。网上全程留痕，方便随时调阅查询，既增加了监督的“量”，又增加了监督的“质”。

２.有效加强了案件当事人的监督评议。案件办理终结后，系统随即自动向当事人发送评议短信，根据当事人回复内容，自动生成“满意”或“不满意”的评议意见，并分流到相关部门。

３.系统对控申接访大厅、办案工作区、检察宣告庭、派驻检察室、看守所提讯室、法庭庭审室等场所进行远程视频监督，对公车运行情况实施跟踪监督，发现问题及时予以纠正整改。

人工智能的主要研究和应用场景包括(

1.自然语言生成（NaturalLanguageGeneration）

自然语言生成是人工智能的分支，研究如何将数据转化为文本，用于客户服务、报告生成以及市场概述。

2.语音识别（SpeechRecognition）

目前，通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。

3.虚拟助理（VirtualAgents）

虚拟助理是一种能与人类进行交互的计算机代理或程序，其中以聊天机器人最为著名。虚拟助理多用于客户服务和支持，并可以作为智能家居的管理者。

4.机器学习平台（MachineLearningPlatforms）

机器学习是计算机科学和人工智能技术的分支，它能提升计算机的学习能力。通过提供算法、API（应用程序接口）、开发和训练工具包、数据、以及计算能力来设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器，广受企业青睐，用以解决预测和分类任务。

5.人工智能硬件优化（AI-optimizedHardware）

用于运行面向人工智能的计算任务，是经过专门设计和架构的GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）。即将推出的基于人工智能优化的硅芯片，将直接嵌入到你的便携设备以及生活各处。

6.决策管理（DecisionManagement）

智能机器能够向AI系统引入规则及逻辑，因此你可以利用它们进行初始化设置/训练，以及持续的维护和优化。决策管理在多类企业应用中得以实现，它能协助或者进行自动决策，实现企业收益最大化。

7.深度学习平台（DeepLearningPlatforms）

深度学习平台是机器学习的一种特殊形式，它包含多层的人工神经网络，能够模拟人类大脑，处理数据并创建决策模式。目前主要被用于基于大数据集的模式识别和分类。

8.生物信息（Biometrics）

这项技术能够识别、测量、分析人类行为以及身体的物理结构和形态。它能赋予人类和机器之间更多的自然交互能力，包括但不仅限于图像、触控识别和身体语言识别，目前被广泛用于市场研究领域。

9.机器处理自动化（RoboticProcessesAutomation）

机器处理自动化使用脚本和其它方法实现人类操作的自动化，以支持更高效的商业流程。目前被用于人力成本高昂或效率较低的任务和流程。机器处理自动化能将人类的才能最大化的展示出来，并且让职工更加具有创造性和战略性，对公司的发展至关重要。

10.文本分析和自然语言处理（TextAnalyticsandNaturalLanguageProcessing)

文本分析和自然语言处理利用统计和机器学习方法理解句子的结构、含义、情绪和意图，广泛应用于欺诈探测和信息安全等领域，同时还可用于非结构化数据的挖掘。

11.数字孪生/AI建模（DigitalTwin/AIModeling）

数字孪生是一种软件架构，搭建起物理系统和数字世界的桥梁。

12.网络防御（CyberDefense）

网络防御是一种计算机网络防御机制，专注于预防、检测以及在基础设施和信息在受到攻击和威胁时进行及时响应。人工智能和机器学习将网络防御带入了新的发展阶段：在2017年，共检测出20亿次的入侵记录，其中76%的入侵是意外发生的，69%是身份丢失造成的。递归神经网络（Recurrentneuralnetworks，RNN）能够处理输入序列，与机器学习技术相结合创建出监督学习技术，能够发现可疑目标，并检测出高达85%的网络攻击。

13.合规（Compliance）

合规是指一个人或者一家公司的经营活动与公认管理、法规、规章、标准或合同条款相一致。将人工智能应用于合规工作中已屡见不鲜,自然语言处理技术能够扫描文本并且将其模式与关键字相匹配，以识别与公司有关的变动。具有预测分析功能和场景构建器的资本压力测试技术能够帮助公司遵守监管资本要求。此外，深度学习的使用，能有效减少被标记为潜在洗钱活动的交易数量。

14.知识工作辅助（KnowledgeWorkerAid）

虽然许多人都很担心AI是否会完全取代人类工作，但别忘了，AI科技能够在很大程度上帮助人们出色的完成自己的工作，特别是在知识工作领域。知识工作的自动化已被列为第二大最具破坏性的新兴技术。在大量依靠知识工作者的医疗和法律领域，从业者们将逐渐使用AI技术作为诊断工具。

15.内容创作（ContentCreation）

内容创作包括人们对网络世界输入的任何材料，如视频、广告、博客、白皮书、信息图表以及其它视觉或者书面材料。

16.P2P网络（Peer-to-PeerNetworks）

P2P网络是指网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源，这些共享资源通过网络提供服务和内容，能被其它P2P节点直接访问而无需经过中间实体。

17.情绪识别（EmotionRecognition）

情绪识别可以通过高级图像处理或音频数据处理来“读取”人类脸上的表情。目前，我们已经能够捕捉“微表情”，识别肢体语言暗示，以及分析含有情绪的语音语调。执法人员在审讯过程中使用这项技术能够获取更多的信息，这项技术也被广泛运用于市场营销。

18.图像识别（ImageRecognition）

图像识别是指在数字图像或者视频中识别和检测出物体或特征的过程，人工智能技术在该领域具有独特的优势。人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片，并将其与大量数据集进行比较，从而找出与之最为相关的内容。图像识别技术能用于车牌识别、疾病检测、客户意见分析以及身份验证等。

19．智能营销（MarketingAutomation）

到目前为止，市场部门已经从人工智能中获益良多，业界对人工智能的信任是有充分理由的。55%的营销人员确信人工智能在他们的领域会比社交媒体有更大的影响力。智能营销能够提升公司的参与度和效率，对客户进行细分、集成客户数据和管理活动，并简化重复任务，让决策者们有更多的时间专注战略制定。