“云上案件质量检测站” 构建智能化案件质量管控体系
一、实践成果、系统平台简介
案件质量是审判执行工作的生命线,为加强案件全生命周期质量管控,让办案最公、用时最少、老百姓司法获得感最强成为嘉兴法院最鲜明的标识,努力让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义,嘉兴中院研发并上线运行“云上案件质量检测站”。“云上案件质量检测站”是以强化监督管理、统一裁判尺度、提升审判质效为总体建设目标。系统基于刑事案件信息和判决文书的数据采集,通过大数据、OCR和人工智能文本识别技术对案件相关案情要素进行提取、分析和原子数据存储,再根据业务智能纠错目标开发一系列数据分析模型,实现对刑事、民事案件常见判罚错误进行预警和纠错。系统服务贯穿于案中和案后,提供集数据查询、数据统计、智能预警和态势分析等综合服务,实现对案件法律条文引用错误、裁判偏离等进行智能预警和纠错,并具有相关数据查询、数据统计和态势分析等功能,能够有效加强案件全生命周期质量管控,构建案件质量管控体系与全域数字法院改革深度融合。
系统上线以来(见图1),共对全市法院5577件案件进行全面质量检测,自动纠错99件,全市法院一审判决案件改判发回瑕疵率为0.04%,较系统上线前下降0.87个百分点,在全省一审判决案件改判发回瑕疵率排名位居第2位。
二、实践成果、系统平台信息化创新情况描述:
(一)系统建设思路“云上案件质量检测站”以实现案件全生命周期“当事人一件事”为核心目标,突出矛盾纠纷源头解决、实质解决、一次性解决导向,完善案件质量管控体系,并全面推行质效画像制度,有效发挥指标的指挥棒、体检表、成绩单等功能。全面构建涵盖诉讼服务、司法流程、各业务条线审判裁量、庭审质量、执行权运行、案件质量评价与责任追究、司法公开、绩效考评、司法政务等领域的案件质量管控制度标准体系,为法官办案列出权责清单,为百姓衡量司法公平公正提供标尺;要严格落实院庭长监督管理职责,突出对“四类案件”的重点监督,加强审判权力制约监督,全面构建案件质量管控的过程监控体系,实现对各类履职行为可提示、可预警、可留痕、可倒查、可监督。
(二)系统功能模块
1.数据采集存储模块
与传统的“文书纠错系统”只对裁判文书进行“文书纠错”不同,“云上案件质量检测站”通过建立数据采集存储模块,对历史案件全部电子卷宗数据进行识别和结构化,形成海量数据标签,并对案件、裁判文书、机构人事数据等关键标签的采集、清洗、归类,为案件质量检测提供基础信息数据支撑。
2.文书要素提取管理模块
借助自然语言理解等人工智能技术,“云上案件质量检测站”对待检测案件内全部电子化的裁判文书进行检索识别,并与存储模块内已经结构化的信息进行比对,同时将外部指导性案例、法律法规、司法解释等各类办案规范进行关联检测,解决非结构化文书业务要素的提取及业务要素模型,从而实现全域司法裁判相关的核心数据模型库搭建。
3.检测规则引擎模块
“云上案件质量检测站”建设过程中,员额法官深度参与,协助树立了业务规则。审判管理部门将案件质量评查过程中发现的业务问题进行梳理并作为业务规则开发进入系统。目前,“云上案件质量检测站”已经形成案件质量检测规则4.综合门户模块
建设内容包括可视化首页统计分析、我的检测、检测案件查询、检测案件详情查看等,提供便捷的检测应用。
图3.系统功能架构图
(三)实现效果
“云上案件质量检测站”是面向办案法官、司法管理人员,针对案件审理过程中常见错误的智能化案件质量检测工具。通过主动或者静默式的检测功能,对审理过程中的案件实现实时检测,提醒办案人员减少错误瑕疵问题的发生。
目前,“云上案件质量检测站”已经实现对案件办理过程中审判组织方面、法条援引方面、程序方面、文书主文方面、当事人及代理人方面、风险预警等多个维度的实时质量检测,大大提高法官和管理部门的案件质量管控水平。
三、实践成果、系统平台的社会经济效益:
(一)坚持用户导向,建立分析模型。一线办案法官深度参与,通过梳理近年来再审和二审改判发回瑕疵案件,提炼出上百个易错风险提示点。系统下设“检测结果”“我的检测”“规则配置”“检测统计”“平台管理”“数据配置”6大板块。检测统计包括适用程序错误、罚金与司法解释不符、刑法适用错误、犯罪对象认定错误4大基础模块,不同类型案件根据实际需求进行再细分,如刑事案件囊括虚假诉讼罪未并处罚金、盗窃罪罚金错误等13类法律适用错误。(二)坚持问题导向,实行自动识别。利用大数据、OCR、自然语言处理等技术,对案件要素和裁判文书信息自动提取、智能分析和数据存储,根据业务智能质检目标建立数据分析模型,实现对案件法律条文引用错误、裁判偏离等进行实时智能预警和纠错,有效破解质量评查滞后性等瓶颈难题。
(三)坚持效果导向,深化智能分析。系统在对案件审理常见错误进行智能纠错时,自动生成检测流水号,并记录案件错误类型、案号、承办人员等9类案件基本情况,提升监督精准度。系统自动分析全市案件质量检测情况,自主形成纠错问题、错误类型、检测态势等分布类型图,为案件态势分析提供有力数据支撑,便利靠前预警预防潜在矛盾风险。
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