认知大模型赋能检察办案系统介绍

　　一、建设意义

　　当前诉讼和侦查案件越来越多，案件复杂度也越来越高，在社会的影响度越来越大，对于快速审查案件阅卷的要求也越来越高，检察官的精力将很大程度上制约了案件的进展。为了适应厉行法治的新形势，协助检察机关能更好的履行监督检察的职责，推进检察机关信息化建设，迫切希望引入新技术手段解决这些存在的问题，让检察官专注案件的审查，解放检察官的双手，从而提高办公办案的工作效率。

　　基层检察院机关刑事办案压力大，案多人少矛盾尤为突出。复杂刑事案件卷宗量大，动辄几十卷，甚至上百卷，难以快速、精准地了解案件的案情经过、审理过程及人物关系。需要通过长时间的卷宗翻阅、进行证据翻看及事实梳理和分析，这对检察官的耐心、细心和专业能力提出了极高的要求。在这种背景下，为了提高刑事办案效率并确保案件质量，检察机关探索利用现代信息技术手段辅助办案，应用认知大模型技术对文本进行分析和处理，可以快速抽取出关键事实和证据链，辅助检察官进行案情分析和判断。

　　二、建设内容

　　随着认知大模型的技术阶跃和快速进化，人工智能在全球掀起全新热潮，在国内各个行业也引起了广泛的关注。为了进一步利用好认知大模型技术重塑和优化检察业务流程，推动认知大模型技术在检察行业创新。近些年，安徽省检察机关共受理各类案件逐年增多，案多人少的矛盾日益显著，针对于案件卷宗查阅、案件、证据分析、案情审查、文书编写等案件审理全过程，存在案件量大、审理周期长、办案人员不足等问题。在安徽省人民检察院的指导下，合肥高新区检察院和亳州蒙城县检察院结合业务实践，围绕辅助办公和辅助办案场景，积极探索如何利用人工智能技术赋能检察业务，经过多次调研论证，从认知大模型赋能刑事案件犯罪事实经过分析和刑事案件案情图谱分析等场景进行探索，后续刑事案件审理全过程进行场景拓展，达到用一张图展示案件案情的全过程的效果。全方位助力检察智能化水平提升。

　　三、详细设计

　　（一）整体架构

　　系统基于大模型智算底座，辅以小样本及图文识别等基础引擎，实现案情摘要、犯罪事实经过时间轴可视化和案件案情关系图谱等场景应用，后续将逐步扩展至认知大模型赋能证据链分析、瑕疵预警、智能体等场景，通过各模块功能分步实现，最终的展现形式为用一张图展示案件案情的全过程。

　　2、检察场景应用

　　（1）案情摘要快速提取

　　依托大模型语言理解及多模态识别技术优势，对于案件材料进行结构化处理，自动抽取案情关键要素，如犯罪嫌疑人基本信息、历史犯罪情况、强制措施情况、辩护人信息、辩护人情况、发破案经过、侦查机关认定的作案时间、作案地点、作案经过、作案后果、作案动机等犯罪事实，贴合检察官刑事案件审查办理思路。要素链接到相应的证据材料，可一键反定位溯源查阅，保证要素来源的真实准确。使得检察官可以在短时间内完成大量卷宗文件的阅读和关键信息的提取，快速了解案件全貌，极大地提高了工作效率。同时平台提供人工耦合工作，支持检察工作人员对于要素内容进行确认，并依据个性需求自定义添加要素内容。

　　（2）犯罪事实经过时间轴

　　融合大模型信息抽取、逻辑推理及文本生成能力，深入分析文本资料，识别并抽取出案件发生的关键时间点、具体地点、涉及的人物以及重要事件，并依据时间顺序自动生成案情时间轴，展示案件的发展脉络。支持人机耦合方式，可自定义添加个案中侧重关注的案情时间点及内容。从而帮助检察官快速把握案件的整体情况，理解事件之间的先后顺序及因果关系。简化了案件审查过程，节省大量的人工阅读和整理时间。原本需要数小时甚至数日才能理清的案件线索，通过大模型的能力系统仅需几分钟即可完成。极大提高了工作效率，缩短案件审理周期。

　　（3）案件案情关系图谱

　　人物关系

　　综合运用大模型信息抽取及逻辑推理能力，理解和解析案卷证据材料中的信息，通过实体识别技术自动抽取案件人物信息，包含基本信息（如姓名、年龄、证件号码、住所地等）和身份信息（如犯罪嫌疑人、被害人、证人）两类；通过关系抽取技术自动识别分析人物间的关系信息，包含社会关系（如夫妻、亲属、朋友、上下级等）和案情关系两类（如谋划、决策、实施、受益等）。基于人物及关系信息自动渲染生成人物关系图，同时时平台支持人机耦合方式，检察工作人员可自定义调整关系图中的内容。从而帮助检察官快速把握案件的关键人物及人物间的关系，揭示在单独阅卷时可能被忽略的关联信息，有助于发现案件的全貌，为案件的精细化办理提供可视化参考内容。

　　财产关系

　　综合运用大模型多模态识别及逻辑推理能力，抽取分析案卷材料中的财物信息及关系，通过实体识别技术自动抽取银行流水、交易凭证、票据文件等材料中的财物信息，如账户信息、财物权属、交易时间、交易金额、财物价值等内容，并通过关系抽取技术自动识别分析财物间的关系信息，如资金流转情况、交易往来记录。基于财物及关系信息自动渲染生成财物关系图，同时时平台支持人机耦合方式，检察工作人员可自定义调整关系图中的内容。从而帮助检察官快速把握案件财物的情况，揭示在单独阅卷时可能被忽略的关联信息，有助于发现案件的全貌，为案件的精细化办理提供可视化参考内容。

　　四、技术先进性和创新性

　　1、先进性

　　1、智能摘卷，提取核心要素，依托认知大模型逻辑推理等能力，按照犯罪事实和综合证据进行案件智能摘卷，实现对当事人基本情况、案件侦破及诉讼过程、承办人认定的事实及证据、案发过程及相关涉案财物信息等关键案情要素的自动抽取。

　　2、案件犯罪事实经过可视化，在完成收案后，进行卷宗阅卷理解案情时，通过对案件卷宗、法律文书等数据进行深度分析学习，结合案件基本情况、犯罪嫌疑人基本信息等数据，以时间轴、鱼骨图等方式展示案件犯罪事实经过。

　　3、刑事案件案情图谱可视化，结合智能摘卷功能，分析各犯罪事实和证据的印证关系，辅助办案人员了解人物之间的关系，自动生成案件案情图谱，提高检察官案情阅读效率。

　　2、创新性

　　1、运用认知大模型技术，提升要素抽取准确性，依托认知大模型语言理解、逻辑推理及多模态识别等核心技术，提升要素抽取效率及准确性，对案情关键信息自动提取展示，帮助检察人员快速理解案情，提高案情阅读效率，缩短案件审查周期。

　　2、运用认知大模型技术，图形化展示案件犯罪事实经过，依托认知大模型语言理解、逻辑推理等能力，依据案情信息，以图形化形式展现犯罪事实经过，辅助办案人员快速了解案件案件的案发过程信息，提高检察官案情阅读效率。

　　3、运用认知大模型技术，自动构建案件案情图谱，依托认知大模型逻辑推理能力，实现对案件相关证据材料关联分析，自动构建刑事案件案情图谱，便于检察官对于待证事项进行快速认定，有利于全案事实梳理和回顾。

　　责任编辑：广汉