烽火大数据法律监督平台

　　一、适用业务

　　随着“以数字革命赋能法律监督，不断驱动新时代检察工作高质量发展”的需求越来越强烈，烽火自主研发了大数据法律监督平台，围绕四大检察、十大业务构建各类法律监督模型，充分挖掘大数据价值，利用大数据关联、碰撞、比对，从海量数据中自动筛查出法律监督线索，推送给检察官，助力检察官提升主动监督、类案监督、精准监督的效率，提升法律监督质效。

　　二、平台总体设计

　　平台采用“1+N”的建设思路，基于Hadoop大数据分布式框架、微服务技术研发，构建了数据中枢、模型中枢、文书解析引擎、数据采集引擎与智能检索引擎的＂一平台两中枢三引擎＂，既能支持对海量信息检索与法律监督模型所需的超大规模结构化与非结构化数据集高效处理，也可实现各监督模型应用的独立部署，各模型应用高内聚松耦合，确保法律监督模型对外具备可复用迁移。

　　通过全面接入检察机关大数据平台汇聚的来源于检察机关内部系统数据、全省司法和执法领域单位的执法信息与互联网数据，内置监督模型、线索智能推送、办理反馈、智能检索、数据资源、应用分析、知识库和系统管理八大系统功能模块，为检察官数据资源获取、模型构建、线索查办打造法律监督场景提供“一站式”支撑。

　　(一)数据中枢

　　建设检察数据中枢，接入来自法院、检察院、互联网等各处的相关数据，通过数据关联、数据转换、数据清洗、数据管理等为打造各类法律监督模型提供坚实的数据基础。通过通用采集、定向汇聚、站内搜索、搜索引擎、API接口等，设计接入法院数据等外部数据、统一业务系统等内部数据。根据各个数据源特点，构建统一数据治理系统，进行各类数据源的接入，并进行交换、治理任务配置、开发和监控等。同时，提供可配置的数据管理能力，包含数据清洗、数据转换、数据质量、数据管理、任务调度、数据调度、交换配置、数据同步、数据校验、服务监控等，支持按照一定规则或结构将多源数据统一接入到系统。

　　(二)通用引擎

　　提供互联网数据采集引擎、文书要素解析引擎、智能关联分析引擎三大通用能力，采集引擎内置数据解析动态自适应框架。文书要素解析引擎具有自然语言处理能力，能支持通过深度学习方式对不同法律文书进行分段处理，具备基于海量业务规则的数据匹配优化和梳理能力，能实现案件主体、案件事实、受案日期等600余项文书要素秒级抽取解析，形成案件要素体系，准确率达90%以上，为法律监督提供深层数据支撑。智能关联分析引擎可从多源异构大数据中将不同的数据组合起来，进行关联映射与分析，确定多类数据之间的相互联系。

　　(三)应用平台

　　大数据法律监督平台提供包括系统管理、线索推送、线管管理、态势分析等通用应用能力，内置多类法律监督模型，同时搭载可视化建模等工具，支持检察官通过平台0代码自助建模，在现有法律监督模型之外提供能力延展与功能拓展。

　　三、功能特点

　　(一)线索智能推送

　　各级各地检察机关根据需求选择模型中枢所构建的各类法律监督模型并进行基本的运行设置，包括数据来源、地域范围、时间范围、推送周期、线索排序等。平台将根据设置获取、分析相应数据，调用对应的模型算法进行线索识别，并将识别出的线索进行特征标注，之后再按照场景分类等将线索基本信息以列表的形式在前端页面进行集中呈现。

　　(二)线索管理功能

　　线索管理模块可对系统推送出的线索进行集中统一分派、处置、预警等管理，跟踪不同类型线索所处状态，进而实现对线索进行全生命周期的管理。包含线索研判分析、线索处置管理、线索办理预警等功能。

　　(三)统计分析功能

　　检察长、办案领导可通过系统对法律监督线索发现、处置、成案以及后续办理情况进行宏观分析，分析线索背后的犯罪态势、犯罪原因以及检察工作自身存在的问题，助推社会治理和改进工作。同时系统可根据平台数据定期生成法律监督报告，为领导辅助决策提供数据支撑。

　　(四)系统管理功能

　　检察大数据法律监督平台能够为各级检察机关用户提供用户管理、账号管理、权限管理、日志管理等各项系统管理功能。

　　(五)模型中心

　　根据不同监督场景监督需求，结合检察官办案经验与规则设计，基于法律监督数据中枢提供的数据资源专题库，构建各类法律监督模型，形成标准统一的模型库。平台已内置虚假诉讼监督、虚假立功监督、另案处理未处理监督等数十个成熟法律监督模型，实现四大检察监督领域全覆盖。在无需建模的情况下，满足多场景下监督线索挖掘需要，为线索智能推送应用提供业务运行支撑。

　　(六)0代码可视化建模

　　平台提供开放的建模工具系统与模型框架，内置检察业务算子，允许第三方在建模系统中通过可视化建模方式快速构建模型或直接移植，并可对模型进行配置、部署与发布管理。检察官通过图形拖拉拽的方式，快速高效灵活搭建法律监督模型，对大数据海量数据开展多维多层深度挖掘，实现数据关联、比对、筛选、差异分析结果的快速展示与业务推送，降低专业数据流图分析使用门槛，促进检察官自主创新创造。

　　四、方案价值优势

　　(一)检察全业务覆盖，模型无限扩展

　　在模型构建方面，经过深入调研，吸收资深办案检察官的办案案例、经验方法，已经研发覆盖多个领域的数十个监督模型，实现了对四大检察业务的覆盖，目前还在持续不断的根据办案检察官的需求，进行新模型的研发。同时，平台提供开放的建模工具系统与模型框架，支持针对线索发现的业务规则、算法模型进行新增、配置、调整等管理工作，支持检察业务法律监督模型自主构建。

　　(二)深度关联检索，灵活高效筛查

　　平台的“智探”功能，基于对大数据的关联、碰撞、比对、分析，结合经过深度优化的司法语料库和文本要素检索技术，为检察官提供通用的深度关联检索能力，实现以多种方式灵活自由的对现有线索、现有案件、现有卷宗文书、司法人员、律师律所、各类当事人等平台所有数据资源信息进行关联、碰撞、比对式检索，高效筛查出新的法律监督线索。

　　(三)大数据态势分析，提高监督质效

　　利用可视化大屏对法律监督线索态势进行深度分析，检察官、办案部门领导以及检察长可以通过我们法律监督态势分析功能，对我们法律分析线索发现、处置、成案以及后续办理情况进行宏观分析，以及对我们检察工作自身存在的问题进行分析，助推社会治理和工作机制改进。同时，我们态势分析功能还提供了法律监督报告自动生成、各领域监督质效分析、总体态势分析等子功能项，为领导提供决策的数据支持。

　　五、应用成效

　　湖北省检察机关以“业务部门和检察官主导”建设模式，结合实际监督业务，找准切入点，探索基于成熟办案经验、模式。依托烽火大数据法律监督平台，利用平台持续汇聚融合的检察机关内部数据、政法外单位数据、政务数据、互联网共享数据等多类海量数据，构建了检举揭发类虚假立功法律监督模型、涉职业借贷虚假诉讼法律监督模型、食品安全领域从业监督模型、违法占用耕地税收漏征法律监督模型等数十个覆盖多个法律监督场景的大数据法律监督模型。各类法律监督模型通过多维度的数据比对、关联、碰撞、筛查，陆续发现各监督领域线索数千条，多条线索已监督成案，对发现批量违法案件进行全面纠正。

　　其中平台中的政务数据云监督模型通过行政执法部门共享的103万件行政执法案件中推送线索：余某亮在长江非法采砂，涉嫌非法采矿罪。检察机关迅速督促将案件移送公安机关立案侦查，挖出了以余某松、余某亮为首多次在长江相关江段 “采、运、销”涉砂作案的犯罪团伙。涉职业借贷虚假诉讼监督模型通过筛查对 10 万份民间借贷纠纷案件裁判文书，发现作为原告的甘某仅2019年一年时间就在同一法院发起了18 起民间借贷纠纷案件，全部一审未上诉，大多数都是原告获得胜诉且被告未出庭、未抗辩，案件多处事实有违常理，模型将其定为高度疑似虚假诉讼线索移送办案部门调查处理。

　　通过大数据法律监督平台的应用，大批量类案监督线索被发现，湖北省检察机关的法律监督模式也逐步实现从被动监督到主动监督、从个案监督到类案监督、从单兵作战到内外融合、从监督办案到社会治理的转变，达到“办理一案、监督一批、治理一片”的社会治理效能。

　　责任编辑：广汉