云镜AI法律监督模型

　　一、适用业务

　　云镜AI法律监督模型产品以建立持续不断，快速配置监督预警模型的工厂为目标，针对用户不知监督对象、监督内容、如何监督、快速监督、运用算力监督等痛点，打破原本边调研边研发长时间才可产出某个法律监督模型的低效率模式，通过低代码可配置化研发平台，几分钟就可高效配置法律监督模型。同时，配套提供风险预警后的处置、整改、反馈、总结等全流程线上办理功能，达到事前智能预警、事中智能审查，事后智能处置的效果。目前，法律模型工厂已经建立诸如应立案而不立案、超期羁押、虚假诉讼、脱管漏管、违规减刑等300余类法律监督模型，已在2省1市落地运行。

　　二、应用场景

　　法律监督模型的模型工厂已建立集刑事监督、民事监督、执行监督、减刑假释监督等200余类的检察监督模型，如应立案而不立案、超期羁押、虚假诉讼、脱管漏管、违规减刑等。实际运用中通过OCR识别到的法律文书提取文书内容，将内容与预设的规则进行模型匹配及规则校验，锁定异常并发出预警。法律监督模型充分发挥数据量越大，精准度越高的特点，当文书内容越丰富时，规则匹配越多，预警越精准。提高了工作人员审核文书、对比规则、发现异常的工作效率，节省了监督人员的工作时间。并可同时比对多个监督模型，触发各类预警信息，避免监督人员监督不彻底的情况。监督模型通过配置可应用于多个领域场景：

　　1.结构化监督模型场景

　　通过结构化数据训练、产生如超期羁押、刑期纠错、脱管漏管等结构化监督模型市集。

　　以【脱管漏管】为例，通过获取判处缓刑、管制、裁定假释的罪犯信息筛取出数据，对案件信息、社区矫正对象材料的信息进行梳理，汇成基础数据并关联，在监督依据下对比信息，校验是否在规定日期交付，锁定异常，最后生成及推送“漏管”预警线索。

　　2.非结构化监督模型场景

　　通过识别卷宗内容，对比简要案情、大量分析研判卷宗内容等，将结构化数据转换成结构化数据，产生诸如校园贷、套路贷、虚假诉讼等非结构化监督模型市集。

　　 以【立案监督】为例，系统从110接警信息获取案件受案、立案、侦查信息，通过OCR文字分析、NLP技术对案件进行案件分析和案情提取并匹配案由，将匹配的案由与监督模型的立案标准进行对比，判断是否到达立案标准，校验公安办理状态后，推送预警线索。

　　3.互联网监督模型场景

　　通过结构化数据、非机构化数据等和互联网数据进行对比分析，产出如食品安全、药品安全、环保安全、信访舆情等的互联网监督模型。

　　 以【公益诉讼监督】为例，利用大数据、自然语言处理对行政公益诉讼案件线索进行评估，存在国家利益或者社会公共利益受到侵害，生态环境和资源保护、食品药品安全、国有财产保护、国有士地使用权出让、未成年人保护等领域，对保护国家利益或者社会公共利益负有监督管理职责的行攻机关可能的违法行使职权或者不作为的行为进行立案。对违法行为数据特征、特征词等利用数据挖掘、筛查、聚类、关联等技术结合人民检察院行政诉讼监督规则发现数据异常和可疑情形，对立案线素进行筛查。

　　三、特色创新

　　1.大数据中台支撑，数据治理赋能

　　通过海通数据集成进行数据采集、风驰数据引擎进行数据治理、湖仓数据中心进行数据存储、凌云智搜平台进行数据挖掘、知识库建立、皓月数据资产进行数据资源管理，建立找资产、搜数据、用模型、管资源4大数据中台支撑体系。

　　2.可视化模型工厂，在线配置模型

　　通过可视化模型创建工具，拖拽式配置模型所属数据、算法工时、模型产出结果等，并线上利用案件进行所配模型的测试评估，确保模型配置的正确性；利用千万案件进行模型的训练，总结例外情况，优化配置模型，提高模型的准确性；线上开展模型审核流程，确保模型在各个部门的适用性；最后，线上进行模型发布，投入模式集市，为各类模型应用系统提供源源不断的法律监督模型。

　　模型工厂步骤：模型创建-》模型配置-》模型评估-》模型训练-》模型优化-》模型审核-》模型发布

　　3.全方位信息感知，降低监督空白

　　充分利用数据中台的大数据数仓基础，全面收集案件基本信息、卷宗信息、工商企业信息、执行财刑信息、环保社保信息、投保兑保信息、矛盾纠纷信息等，利用凌云智搜进行数据挖掘，NLP技术进行语义分析、spark技术进行大数据训练、风驰进行算力保障等建立对全类型、全过程、全方位的法律监督模型，使检察机关可以直观、及时、全面掌握全方位的案件信息，大大降低因信息不足而产生的监督空白。

　　4.多案由广泛适用，千万数据建模

　　法律监督模型针对多案由同时具备通用性和针对性两方面特点，并重点针对刑事、民事、行政、执行、公益诉讼案件的常见案由进行训练分析，通过机器学习和NLP技术，加强训练1000余万案件案例，建立原始案件要素分析和司法资源库分析双引擎模式的模型，进一步提高预测模型的精准度，并通过持续机器学习，扩展到各类案件的各个案由，稳步提升分析预测的精准度。

　　5.多角度数据分析，推送异常线索

　　其中立案监督模型基于最高检、公安部印发《刑事案件立案追诉标准规定》建立相应的信息筛查模型及对比审查追诉规则，从海量案件中筛查应立案侦查的线索，推送刑事立案环节中应立案未立案、立案后违规将案件撤案等处理以及不应立案而立案的违规情形，为检察官提供监督线索，多角度对于每一个案件进行立案必要性的分析，方便检察官根据个案实际情况对案件立案进行精准度校正。此方式促进提升检察机关刑事立案监督的能力和水平，推进和保障侦查机关的执法规范化，保障刑事立案程序正确依法实施。

　　责任编辑：广汉