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“发改再”智能评析平台建设方案

时间:2024-01-29 10:33:50   来源:吉林省榆树市人民法院

[内容导读]    一、项目概述  2021年11月13日,最高人民法院发布《统一法律适用工作实施办法》,办法指出审管办应当通过案件质量评查等途径及时发现

  一、项目概述

  2021年11月13日,最高人民法院发布《统一法律适用工作实施办法》,办法指出审管办应当通过案件质量评查等途径及时发现、收集、整理法律适用不统一、不明确问题。 2020年9月14日最高人民法院发布《关于完善统一法律适用标准工作机制的意见》,意见将统一法律适用标准作为审判管理的重点。指出各级人民法院应当加强审判质量管理,完善评查方法和评查标准,将统一法律适用标准情况纳入案件质量评查指标体系。

  长期以来,裁判文书是否被改判或发回重审,一直是基层法院裁判案件的难题之一。作为一审法官,为了加强审判管理、提升审判质量、提升司法公信,需要多方面的共同精进,降低一审案件上诉被改判发回重审率和生效案件再审被改判发回重审率就是极其重要一环。然而在司法实践中存在的问题,不仅增加司法成本影响审判效率,还导致同案不同判严重影响司法公信力。根据《关于加强“发改再”案件监管的实施办法》为进一步提高基层法院案件质量,总结审判经验,提高公正司法水平,助于推动内部司法公开。因此,需要建立“发改再”智能评析平台协助解决这一难题,以此有效降低一审案件上诉被改判发回重审率和生效案件再审被改判发回重审率。

  二、榆树法院工作举措

  榆树法院一直将案件质量作为案件的生命线,长期坚持例会制的案件评查会,对共性问题进行梳理总结,归纳汇总,坚持季通报及时反馈给一线办案法官,保障达到评查一件解决一个问题。特别是今年张军院长提出“快必须以好为前提”。更加坚定了我院要全面提升案件质量,在过去三年了里,榆树法院一审案件服判息诉一直位于吉林省65家基层院前十位。在2022年连续十个月审判综合质效位于全省前十位。正是因为对案件质量的自信,才让榆树司法事业得到保障。

  技术赋能,积极探索用科技手段降低案件发改再率。近三年我院积极与聚法科技公司开展深度合作,达成战略同盟,对我院所有被改判、被发回重审、被指令再审的案件进行大数据分析,总结,提炼。在案件审理过程中就给出预警、给出指引。帮助法官快速评议案件事实,并及时检索上级院改判裁判要旨。统一裁判尺度、避免与上级院裁判标准相背。

  司法为民,展现榆树法院新时代司法使命。降低案件发改再率能有效减少当事人诉讼周期,避免当事人一手有多份裁判文书。即是对司法资源的浪费,也是对司法公信力的破坏。法律是维护公平正义的最后防线,榆树法院以高标准、高水准、高效率的司法理念践行着司法为民,努力让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义。

  三、适用业务

  平台通过数据挖掘及比对总结出案件审理中的不足,找出发回重改可能性及原因分析、改判可能性及原因分析、指令再审可能性及原因分析,对审判活动进行多维度的监控和评价,目的在于通过预警不断检验、反馈、改进和提高审判质量。也可随时调整工作思路和应对措施,制定预警方案,防止极端事件发生。

  四、方案核心

  (一)智能检索

  系统包含精准检索、模糊检索、结果中检索、区段检索、交叉检索、联想检索、可视化检索、法条关联案例检索等多种智能检索方式。帮助法官检索快人一步!让法官不再陷入文字海洋里,而是把时间分配在更重要的事情上。

  (二)裁判要旨提炼

  平台根据提炼裁判文书中的发回、改判、指令再审理由及原因,运用多种方法总结归纳裁判要旨,例如:直接抽取判决理由形成裁判要旨,即将判决理由中所明示的法律命题直接抽取出来,形成裁判要旨;归纳案件事实与结论的对应关系形成裁判要旨,即将具体的案件在一定程度上作类型化的抽象,并将案件的裁判结论予以定型化,从而类型化的事实及与之对应的定型化的结论一起便筑构了裁判规则。

  (三)裁判预警

  导入待决案件,系统即可对文书内容进行智能分析,自动将文书中基本事实、争议焦点、法律适用问题等方面的关键信息进行提取,并以标签的形式展示,根据标签在海量文书中自动推送,再融合数据分析功能,给出发回、改判、指令再审可能性分析。

  (四)文书智能分析

  依据独家法律术语分析语料库,实现对裁判文书的段落智能切分、属性精准提取,并进行深度语义分析,从而完成历审案件的关联、裁判要旨的提取等。

  (五)法条组合

  在确定检索条件后,系统将根据检索结果自动分析案例的常用法条组合,进行展示,方便法官快速掌握文书中的法律适用情况。平台可以将法条组合当中时效性为“失效/废止、已被修订”的法条进行过滤,并且可以跳转到引用该法条组合的所有文书的检索结果页面,实现法条关联案例检索。

  (六)数据分析可视化展示

  基于可视化的搜索方法和大数据智能分析功能,采用可视化数据搜索方法,将数据分成多个维度进行深层次的搜索,提高了搜索速度和搜索质量,提高了法官体验度。可在千万级数据中精准搜索到目标数据,并实现多维度可视化深度分析图。该图形分析可能帮助法官进行决策,帮助法官对法律数据的有效利用。所有发回案件、改判案件、指令再审案件特点等以可视化图表样式展示分析维度。

  五、合作科技公司核心技术

  (一)裁判文书识别与要素提取技术

  聚法历时近三年对1.2亿份裁判文书,1400亿字训练集,进行反复训练,研制出全面覆盖法律术语的分析语料库,跟通用语料库相比,更适用于裁判文书的数据挖掘,依托聚法自有的WSP文书解析平台、LMSE可编程分布式检索平台、LNLP法律自然语言处理平台实现对裁判文书的段落智能切分、属性精准提取,并进行深度语义分析,从而完成案件事实、争议焦点、法律适用、裁判要旨等关键内容的提取;提取出案例特征70万,覆盖民事、刑事、行政三大案由,共计1678个子案由。

  (二)智能偏离预警分析技术

  基于语义理解及机器学习技术,自动提取文书中基本事实、争议焦点、法律适用问题等方面的特征信息,通过分类、聚类、分析、预测对关键内容进行智能分析,给出发回、改判、指令再审可能性分析,实现对裁判文书的偏离预警,为司法审判等方面提供有力的支持和帮助。

  (三)知识排序算法和案例检索技术

  根据知识排序算法在案例检索、法条检索中的研究与应用,针对司法知识对当前排序算法模型进行优化,更好地将检索内容转化为基于司法知识排序结果的结构化查询,从司法知识中抽取与检索内容实体相关的信息生成候选检索答案,再进一步根据排序模型识别出最优检索结果,结合ElasticSearch 搜索引擎自定义排序技术,针对场景应用不同规则,选取不同的推送范围,实现定制化案例检索效果,极大地提高了案例的参考价值。

  (四)数据可视化技术

  支持秒级数据库刷新、多维度层层下探至案例级,支持精确查看实时数据及进行管理比较,展示形式丰富,利用实时3D渲染环境,实现数据与场景的有机结合,分析数据间逻辑关系,大大增加专业数据的易读性,解决了传统工作界面枯燥密集难以阅读的难题将分析结果以图表等形式直观地呈现出来,方便用户理解和使用。

  六、建成平台预期

  “发改再”智能评析平台进一步推动人工智能同司法工作深度融合,全面深化智慧法院建设,创造更高水平的数字正义,推动智慧法治建设迈向更高层次。平台可在提升案件质量方面将法律与人工智能深度融合,从不同角度总结一审案件上诉被改判发回重审率和生效案件再审被改判发回重审率,提炼裁判要旨,帮助法官总结一审案件上诉被改判发回重审、生效案件再审被改判发回重审原因,争取在未来的工作中有效避免同类情况的发生。

  七、平台成果

  (一)助力提高案件质量

  案例的源头活水往往在基层法院,而基层法院的案件质量是不容忽视的,绝大多数案件事实认定清楚、证据确实充分、法律适用得当。但是存在的问题亦不容忽视,从一定程度上妨碍了公正司法。如法律文书质量存在的问题,有的判决语言运用不规范,事实表述不准确,证据认定和采信以及判决的说理、释法不充分,对控辩双方意见的表述、采纳不对等。文书制作上还存在校对不仔细,错漏字,格式不统一的现象。“发改再”智能评析平台通过相关类案推送及法律法规库提炼裁判要旨,帮助法官总结一审案件上诉被改判发回重审、生效案件再审被改判发回重审原因,从而提高文书质量。

  (二)降低案件发回、改判比率

   案件发回改判率是衡量审判质量的重要标志,直接影响着法院的公信力,所以全体审判人员高度重视发回改判问题,以减少发回改判案件、降低发回改判率为目标,共同促进全院审判质量不断提高。为此平台总结了一审案件上诉被改判发回重审率和生效案件再审被改判发回重审率,提炼裁判要旨,降低法官总结一审案件上诉被改判发回重审、生效案件再审被改判发回重审原因,不断提高案件质量,有效降低案件发回改判率。

  (三)提高法官的工作效率

  通过呈现相似案件的既往裁判思路和结果,为法官审判提供可资参考的推理逻辑和评价标准,有利于防止自由裁量权的滥用。提升办案效率的需求。面对繁重的办案任务,加之辅助人员短缺,法官没有时间、精力将每一起案件放到浩如烟海的判例中比对。通过精准匹配相似案例,给出发回、改判、指令再审可能性分析,直接快速地向法官呈现权威度最高、关联度最强、相似度最大的既往判例,极大缓解法官的办案压力和工作负担。

  八、可复制推广性

  榆树法院“发改再”智能评析平台的建设,能够在较大程度上将法官从大量重复的工作中解脱出来,提高案件质量,总结审判经验,提高公正司法水平,同时降低当事人诉讼成本,避免当事人长期往返与基层法院和上级院。建设平台系统模块化,以法院的使用需求及发展为导向进行功能升级,重点结合榆树法院的司法案例,可复制扩展性强,同时可对接法院案管系统,实现安全的网络环境使用。

  责任编辑:广汉

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