京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据、人工智能助力攻克司改难题 将成为司法运行新模式
在今年的全国司法体制改革推进会上,记者深切感受到,即将来临的大数据、人工智能新时代,给司法体制改革带来了广阔的发展前景,为全国政法机关探索司法运行新模式,提升司法质量效率和公信力提供了强有力的支撑。
这其中最具代表性的是上海、贵州两地,他们在推进以审判为中心的刑事诉讼制度改革中,创造性地运用大数据、人工智能破解难题,探索了一条司法体制改革和现代科技应用融合的新路子。
人情因素在机器面前停步 公检法都在“一把尺子”下办案
以审判为中心的刑事诉讼制度改革,涉及到公检法三机关司法职权配置,事关人权保障和有效打击犯罪,而当前制约此项改革推进的因素有三个方面:一是对证据标准理解不统一,公检法各有自己的证据标准;二是受传统司法理念和人情因素影响,证据的收集、审查、运用缺乏刚性;三是法官、检察官、警官个体认知和经验水平的差异,导致办案存在主观性倾向。
大数据和人工智能则可以有效攻克这三道难题。“它通过全样本收集、储存、分析,从‘以偏概全’跨越到‘以全概全’,通过数据的无偏好增强了法官的中立性,通过对流程进行刚性再造,实现办案责任结果和过程的统一。”贵州省高级人民法院院长孙潮在会上说到,“人情因素在不为所动的机器面前停步,选择性执法、通融性规避、偏好性执纪得以避免。”
由于公检法三家对什么案件需要达到什么样的证据标准,没有统一认识,缺乏统一的证据标准指引,补查补证有一定的任意性。要改变这一状况,制定公检法三家统一的证据标准指引势在必行。
为了获得有针对性的证据标准指引,贵州省公安厅依托大数据技术,通过抽样、建模等手段,对五年以来60余万件常见多发的盗窃、抢劫、故意伤害、故意杀人和毒品等五类案件进行分析研判,总结出刑事案件受立案、侦查取证、文书制作三个环节总计67项常见问题。
与此同时,贵州省检察院成立专门研发小组,集合案管、公诉等业务部门与技术部门一道,依据刑法、刑诉法等法律规定,梳理影响定罪量刑的法定或酌定的事项、行为、情节等,形成案件要素,通过分析案件要素与证据材料的关联关系,根据案件定罪要素、量刑要素、证据材料、证据要求构建了犯罪构成的知识图谱。
以大数据梳理的常见问题为司法实践基础,以犯罪构成知识图谱为理论基础,贵州省法院、检察院、公安厅共同研究出台了“贵州省五类案件证据标准指引”。
“把这个统一的证据要求,在侦查、检察、审判机关里面拆分,结合各自的职能职责,侦查机关做侦查机关的,检察机关做检察机关的,审判机关做审判机关的,他们是同一套要求,同一套标准,但是侧重点不一样。”贵州省人民检察院信息中心主任冯涛告诉记者。
构建共享共用的跨部门大数据办案平台 成为办案“好助手”
大数据、人工智能新时代,连接比拥有、共享比分担更有意义。2017年1月,嵌入了证据标准指引模块的政法大数据办案系统在贵阳市花溪区正式运行,要求公检法三家应用该系统进行案件流转,在系统中嵌入证据标准指引应用模块,如果不符合证据标准指引的要求,案件将无法流转至下一环节。
半年多的实践证明,这套系统不仅能够提高办案效能,而且提升了办案质量。
“政法大数据办案系统的运用,给我们启发很大,现在我们办案子不仅仅要破案、审讯,还得注重案子后续的程序。给我最大的帮助就是能够提供更多的证据性的标准,相当于给我一个老师,这个老师是非常公正,非常客观的。从一开始就去注重证据,或者时效性的东西,操作起来也会比较简单。”贵阳市公安局花溪分局民警王练说到。
通过政法大数据办案系统,诉辩双方都对案件事实证据进行了充分的审查分析,案件到了法院,庭审的质量和效率就得到了很大提高。
目前,贵州省刑事审判智能辅助系统与政法大数据办案系统也已实现数据交互,法官在自己的业务系统中即可办理案件。
2017年2月,上海也同样开始研发刑事案件智能辅助办案系统。目前已具备证据标准指引、单一证据合法、合规性校验以及证据链完整性审查判断等多项功能。
那么,飞速发展的人工智能技术,能不能取代办案人员决定案情?
上海市高级人民法院院长崔亚东这样回答,“机器可以挑出案件的矛盾点,可以找出案件的瑕疵,但是机器对什么样的证据可以用,什么样的证据不能用,目前机器是做不到的。所以必须要法官通过庭审,通过对整个案件的事实的综合来进行判断。”
贵州和上海的大胆探索启示我们,现代科技应用迈出一小步,可以推动刑事司法文明前进一大步。全国政法机关只要坚持从我国国情出发,遵循司法规律,善于把制度优势和技术优势结合起来,我们就能走出一条社会主义刑事司法文明发展之路。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02