打造人工智能时代更加公平正义的法律生态圈——数据深度分析与应用助力智慧法院4.0建设

　　摘 要：随着人工智能的发展，智慧法院建设对“人工智能+法律”提出更高要求，要求现代科技与法院工作、信息技术与司法规律深度融合，因此充分认识智慧法院中“智慧”的要求，才能设计出满足智慧应用的产品。

　　关键词：智慧大脑；数据分析；法律要素；数据应用；数据存储；

　　依据人民法院信息化建设4.0要求，智能化应用应当充分满足法律专业性、智能性和自动化，满足此要求才是符合实践的产品。

　　一、现状分析

　　（一）建设历程

　　自上世纪90年代以来，我国法院信息化建设经历了从起步阶段到以“互联互通”为主要特征的法院信息化2.0，到以“全业务网上办理、全流程依法公开、全方位智能服务”为主要特征的法院信息化3.0，二十多年的建设取得了累累硕果，但是还存在诸多问题，如系统应用率与集成度不高，智能化水平一般等，基于此，法院信息化4.0确立建设目标：建设司法数据中台，从数据层面支持一体化和数据共享互通；建设智慧法院大脑，从能力层面提供专业、智能的强大支撑；建设智能协同应用，从应用层面帮助用户高效、精准的开展工作。本文重点从建设智慧法院大脑中法律要素分析与应用方面分析存在的问题并提出解决思路等进行阐述。

　　（二）问题分析

　　1.缺乏专业的法律要素梳理

　　目前智能化应用大部分缺少专业法律团队支撑，仅通过法官的直接需求或短期指导完成，未形成可靠的智能化产品。在产品研发中，如案件事实梳理、证据审查等需要专业的法律要素梳理，缺乏法律要素、要素梳理缺失或不专业，导致系统提供的业务结果不可靠，增加了法官工作负担，降低了办案效率。

　　2.数据标准不满足应用需求

　　法律业务纵深发展对数据标准提出更深的要求，现行法标不能满足业务深度研究的需要。

　　3.法律要素智能化分析不足

　　目前智能化应用大部分仅基于非结构化或者半结构化数据的机器学习、算法来适应和解释法律规则，对案件办理形成的卷宗材料未进行专业规范的分析、判断和处理，未形成案件完整的法律要素，特别是案件的事实链、证据链等无法形成，对案件办理的辅助作用不明显。

　　4.法律数据深度应用的能力不足

　　目前智能化应用大部分仅能展示案件的基本信息，各类法律文书自动生成仅能制式生成案件的基本信息，对案件的事实证据及裁判理由等无法进行自动生成。

　　5.法律数据在应用流转中存在“壁垒”

　　法院一般在案件办理的不同阶段部署了不同的智能化产品，不同产品间数据流转时存在各种数据障碍，如数据格式、数据内容、数据形式等存在较大差异，容易使产品中的数据形成“信息孤岛”，即便对接流转也存在很大的信息损耗，增加案件办理人员的工作量和工作难度。

　　二、建设思路

　　智慧法院大脑建设应兼具法律专业性和智能性，即在建立专业的法律知识图谱的基础上实现智能性。

　　（一）研发原则

　　法律要素分析与应用需坚持：法律要素结构专业性；研发依据法定性和权威性；法律业务规则全面性和准确性；结果数据准确性和完整性。

　　（二）研发思路

　　1.建立与法院全流程业务匹配的业务模型与业务结构

　　依据法律法规、案例数据、法院行业标准及法院办案流程等数据信息，进行信息分类与整理，搭建与法院全流程业务匹配的业务模型；以形成的业务模型为标准进行抽象，形成法院业务的业务结构；形成分案件类型、分案由、分罪名的法律知识图谱和法律要素结构，如当事人要素、诉请要素、事实要素、证据要素、争议焦点要素等。案件办理过程中形成的数据是网状的，业务模型是多线程的，基于法律业务判断的基本逻辑形成业务模型间的关系数据，同时运用人工智能技术建立模型间的周边和延伸关系，使各类数据形成一张网，实现数据的判断和预测作用，做到让数据“发声”。

　　2.法律要素自动分析

　　依据案件办理过程中产生的重要卷宗材料建立卷宗材料自动分析机制，从卷宗材料中自动提取法律要素信息，并对信息进行整合与判断，形成完整的案件要素中心。

　　（1）法律要素信息提取

　　依据建立的法律要素结构，建立不同卷宗材料中法律要素信息获取的业务规则，采用正则表达式、机器学习、自然语言处理等方式，精准获取卷宗材料中法律要素信息。

　　（2）法律要素信息判断与数据计算

　　基于卷宗材料中基本法律要素信息的获取以及要素之间的法律业务逻辑关系，采用各类业务运算规则和模型，建立法律要素信息的关系以及法律业务判断等智能判断逻辑，如诉讼费用自动计算，争议焦点自动判断等。

　　（3）法律要素信息整合判断

　　对各类卷宗材料中自动获取的法律要素信息基于卷宗材料产生的方式、来源等进行数据整合判断，应用数据对比、数据计算等方法选择数据，形成案件全流程完整的要素信息。

　　3.法律要素自动分析前置环节辅助人工校对

　　数据深度分析与应用的前提一方面基于法律要素结构完整、业务规则准确、全面建立；另一方面基于业务规则运行的电子化的卷宗材料准确。目前后者对于数据深度分析与应用的制约性更突出，OCR识别在一定周期内无法做到100%准确，且对于表格、手写、特殊排版的材料适配性很差，适当的人工干预必须的也是必然的。因此，在电子卷宗随案同步生成过程中，基于专业的校对服务基础提供专业、智能的辅助办案功能是智慧法院大脑建设的核心特征。

　　4.数据应用

　　（1）流程智能触发

　　充分精准的挖掘法院业务场景，进行细化分类梳理，基于法律要素信息自动分析、业务规则判断，将办案相关业务功能高度集成整合，建立不同场景下业务流程触发的规则，实现业务流程及功能的自动智能触发。

　　（2）业务智能审查

　　依据建立的法律业务模型，以法律规定和司法实践为原则，根据不同法律业务场景，构建多维度的法律业务判断规则，支持各环节各类办案业务的智能审查判断。如管辖审查，诉讼时效审查，事实审查，证据审查等，同时以案由事实结构为基础，建立事实证据间的关系，实现各类型业务的智能判断。

　　（3）文书自动生成

　　通过数据自动分析，形成个案完整的要素信息，支持按照标准文书样式及地域个性化需求，自动生成格式规范、内容完整的各类文书等，涵盖程序性文书、审理报告、笔录类文书、裁判文书等，除了生成案件的基本信息，还支持自动生成准确的审理查明和本院认为部分。

　　（4）数据精准推送

　　支持法律条文和同案精准推送。法律条文精准推送基于全国各级立法机关公布的各类法律规范，对法规内容进行精细化拆分，分为编、章、节、条、款、项，在案件办理的各个阶段根据形成的个案完整的要素信息自动推送与当前案件要素精准匹配的法律条文。同案精准推送以全国法院公布的裁判文书为基础，以个案的法律要素结构为依托，自动获取个案完整的同案要素信息，与司法案例进行匹配，自动推送与当前案件要素100%匹配的司法案例，实现司法案例要素级别的精准推送，为案件审查、量刑等做出参考。

　　5.数据存储及共享

　　对形成的数据进行标准化存储并形成数据接口，包括数据推送接口、发布接口、开放接口，支持应用产品高效衔接、数据共享、协调互动。

　　三、建设保障

　　（一）认知转变

　　首先法官应转变观念，法律+人工智能是大势所趋，智能化产品能够给办案工作提供极大的帮助，应当积极参与使用；其次信息化从业者应转变观念，智慧法院大脑的建设首先需要专业性，需要法律专业人员的参与和投入。

　　（二）制度保障

　　建立明确的制度规范确保智慧化产品的运行，确保司法从业人员实际使用产品；同时以制度的方式明确智慧化产品所产生的法律数据的所有权，即归法院所有并实际控制。

　　（三）资源保障

　　首先法律要素结构及法律业务规则的建立，依赖大量真实的法律数据资源，需要法院在与研发公司签订保密协议等情况下，提供案件办理过程中的各类数据；其次与高校相关专业建立点对点人才培养制度，为攻克法律与人工智能融合的难点问题提供人才支持。

　　（四）人工智能技术不断发展

　　法律与人工智能的深度融合，依赖人工智能的技术，目前使用的机器学习算法、分析引擎等依然存在很多问题，还需要行业内各方参与者积极探索解决之道，推进机器学习算法、模型等优化研究，更好的服务智慧法院建设。

　　四、前景展望

　　以最高院一站式多元解纷、分调裁、电子卷宗随案生成及深度应用等智慧法院建设的新要求为依据；以深度法律和审判业务融合为目标，以审判业务场景化分析和流程化设计为方法，形成阶段清晰的业务、数据和功能流程，实现审判业务流程优化和审判业务标准的系统化支持；以法律要素结构和要素判断方法、判断规则为底层，真正在案件审理的业务核心上进行数据判断；实现在案件办理的全过程提供智能化辅助产品，充分体现法院信息化建设新思维、新体系。

　　五、结语

　　智慧法院建设中“人工智能+法律”的深度融合，需要技术和法学专业人才共同参与，需要法院领导及各部门之间达成共识，需要法院与信息化公司协同，才能不断提升人工智能的功效，提升人工智能与法律深度融合的能力，设计出真正“智慧”的信息化产品。

　　责任编辑：广汉