基于大數據和人工智能技術的司法公正風險防控系統建設探討

中圖分類號：TP311.13 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）07-0195-03

Discussion on the Construction of a Judicial Fairness Risk Prevention and Control System Based on Big Data and Artificial Intelligence Technology

WANGRui

（China Telecom Guizhou Company，Guiyang 55ooo1，China）

Abstract： This article explores the construction of a judicial justice risk prevention and control system based on big dataandartificial intelligence technology：with bigdataas thecore，a systemarchitecture is built，and through technologiessuchasbigdataanalysis，naturallanguage processing，artifcialinteligence，andtheintegrationofdiverse heterogeneous data，business risk modelsand subsystems such as procedural riskanalysis，evidential risk analysis， case judgmentresult riskanalysis，handlingof legalandlitigationrelated petitioncases，lawenforcementsupervision case evaluation，commutationand parolecase risk analysis，and judicialasistanceplatformareconstructed toachieve accurate identification，early warning，andcomprehensive preventionandcontrolof lawenforcement and judicialrisks. The constructionofthis system aims toadress the painpoints oflow informatization，lowsupervisioneficiency，and incomplete risk warning mechanisms in traditional law enforcement and judicial supervision，create a new supervision modelof \"data-driven+intellgent srvices\"，improvethequalityand efciencyof intelligentsupervision，enhancehe level of judicial fairness，and promote the construction of a rule of law society.

Keywords： bigdata;artificial inteligence technology; judicial fairness; risk preventionand control; intellient supervision

中央政法委明確提出，要加快推進執法司法制約監督體系改革，完善智能化管理監督機制，將智能化作為監督的有效載體和重要手段，推動監督工作與科技應用深度融合，將技術優勢轉化為監督效能。并通過深化信息共享和智能科技應用，建立健全以辦案流程節點為依托的執法司法風險防控平臺，運用大數據分析手段常態化組織開展執法司法巡查和流程監控，實現對執法司法風險環節事前預警、事中監控、事后處置]。

現今，智能化手段已成為執法司法制約監督工作的關鍵抓手和主要引擎。大數據和人工智能技術在執法司法制約監督體系建設中的融合應用，將建立以“數據驅動 + 智能服務”為核心的執法司法制約監督模式，極大擴展監督范圍、提高監督效率和質量，提升司法公正水平。

1 系統架構設計

1.1建設目標

司法公正風險防控系統依托執法司法制約監督體制改革，通過開源技術搭建數據中心平臺，打造基于大數據和人工智能的智能化監督系統，并建立風險模型，對政法大數據中的多維多元數據進行綜合分析，識別人員與案件風險因子，實現高風險案件的風險警示和人工核查。該系統覆蓋公檢法司辦案環節，創新執法監督工作理論，建立適應數字化信息化的新型執法監督機制，形成一套智能化的執法司法風險發現、匯聚、分析、處置全流程閉環處理系統，以破解傳統監督難題[2]。

1.2系統架構

系統構建以大數據為核心的技術體系，在跨部門、跨層級、跨網系信息協同應用方面發揮技術優勢。其通過跨部門數據協同，建立程序性風險模型，自動識別并分析案件關鍵節點，如不起訴、無罪判決等，實現流程風險的全面統計和即時推送，并運用自然語言處理和人工智能等技術，對案件證據和文書進行自動識別和校驗審查。此外，依托刑法、相關司法解釋與類案類判的司法經驗，構建定罪量刑知識圖譜，對裁判結果進行偏離測算，在保障法官自由裁量權的同時，確保測算過程的可重復性和結果的合理性[3]。

系統響應標準規范，以安全保障、運維保障體系作為數據支撐，形成涵蓋案件程序性風險分析、案件證據性風險分析、案件裁判結果風險分析、涉法涉訴信訪案件辦理、執法監督案件評查、減刑假釋案件風險分析及司法救助平臺等子系統的政法大數據執法監督智慧云平臺，推動司法公正的實現。

2 風險防控系統子系統及子平臺

2.1案件程序性風險分析系統

該系統通過機器學習、數據挖掘等技術，多維度對案件數據和特征性字段進行深入分析，自動識別和篩選案件文本中的程序性風險點，實現對案件辦理流程的實時監控和風險預警，幫助執法機關及時發現并糾正程序上的錯誤，確保案件辦理的合法性和公正性，同時建立程序性風險案例庫，用于教育、整改和預防。

2.2案件證據性風險分析系統

該系統根據既定的證據確認標準，制定證據采集規則。針對刑事訴訟法規定的八類證據，分別確定證據收集程序、規格標準、審查判斷和校驗等的要點、流程和規則，按程序、形式、內容形成具體校驗點，對人工不易察覺的證據瑕疵或問題進行高中低三類風險管控分類，并以81類風險點為基礎，在案件辦理過程中對證據進行風險分析，建立案件證據性風險分析體系，實現單一證據風險分析、完整性證據校驗風險分析、證據特征數據分析、風險數據轉換分析、風險數據對接、風險案件風險分值生成等功能，為執法人員和案件審理提供有力支撐4。

2.3案件裁判結果風險分析系統

該系統采取大數據分析、自然語言處理等技術，自動識別提取個案定罪判決情節，在精準預測裁判結果的基礎上，合規測算宣告刑的偏離度，并在大量的判決書中對風險案件進行精準識別，同時開放系統用戶數值類標簽的修正，以便得到更為準確的判決測算。

2.4涉法涉訴信訪案件辦理系統

該系統利用大數據智能應用，打造智慧信訪，實現信訪數據和信息共享，跨單位可協同辦理信訪業務，跨系統信訪案件相關聯的案件信息、司法救助信息等數據可同步推送。切實解決信訪案件日益增多，而傳統來信來訪管理效率較低、監督過程和數據獲取困難、信息無法共享、缺乏決策支持等問題。該系統的建設可整體提升信訪案件的處理效率和質量，增強政府服務能力，加強監管效能[5]。

2.5執法監督案件評查系統

執法監督案件評查系統運用機器學習、統計分析等技術，建立風險評估模型，對案件進行初步風險評估，確定評查重點，通過自動提取案件信息，形成評查清單，實現案件從分配、評查、反饋到整改等環節的在線化處理。同時完善線上執法司法流程規則，優化節點監控、風險提示、瑕疵錯誤預警等功能，并通過對案件數據進行自動分析、深度學習和綜合應用，提供裁判尺度自主分析提示、執法司法流程的智能監測及風險控制和異常情況及時預警等功能，實現在評查過程中發現的問題實時預警，督促辦案部門及時處理。

2.6減刑假釋案件風險分析系統

減刑假釋案件風險分析系統利用圖文識別引擎、語義抽取引擎、要素分析引擎、規則模型生成引擎等，對假釋中的各類數據進行篩選分析，分析案件的要素，識別關鍵點和風險點，支持以三十年為基礎的歷史案件倒查，做歷史案件大數據分析、風險案件篩選和案件風險積分制排查，并與執法部門監督總平臺對接，提供數據共享、流程協同和減假暫辦案過程中的風險提醒等功能。該系統的建設，實現了對減刑假釋案件的智能化分析管理和風險的預警排查，有效提高了案件辦理的客觀性、公正性和透明度，保障了法律的嚴肅性和權威性[6]。

2.7司法救助平臺

司法救助平臺通過信息化手段，依據救助規范流程，構建司法救助申報、救助金計算器、司法救助申報審查、司法救助審批、司法救助審查、司法救助備案和數據統計分析等功能，實現救助申報、審批、放款等流程的自動化和智能化，為受害人提供及時的法律援助和經濟救助，提高救助效率，加強監督力度，確保救助公正。

3 技術難點和創新點

3.1業務風險模型

風險防控系統建立執法辦案的風險評估模型，從案件辦理程序、實體要素、量刑結果三個方面進行風險綜合分析，設立風險計分規則，統一計算風險分值，案件程序性風險分析模塊通過從跨部門大數據辦案平臺調取相關案件流程數據要素，對不起訴案件、無罪案件、公安久偵不訴案件等可能存在風險的案件進行提取歸納；案件證據性風險分析模塊通過刑事案件智能輔助案系統調取案件電子卷宗數據要素，通過單一證據校驗和全案證據鏈審查，篩查出瑕證據情況；案件裁判結果分析模塊通過調取案件判決文書，自動識別提取個案定罪量刑情節，合規測算量刑結果和量刑偏離度，考慮量刑風險。同時還將導入信訪風險、特殊涉案人員風險等要素，通過對多種風險進行綜合疊加計算，評判出案件風險[7]。

為實現精準的風險管控，系統對每一種風險類型設定權重分值 （w_i） ，并對同一案件涉及的多種風險類別 （x_i） 進行權重分值的累加計算。當累加的總分值（S）超過預設的風險閾值（T時，平臺會自動標記這些案件為“高風險案件”，并觸發自動篩查或主動重新調查機制，分級分類分階段推送給相關部門或個人，形成智能化執法關鍵環節閉環監督。

設定每種風險類型的權重為 w_i ，案件涉及該風險類型的狀態為 （x_i） （0或1，表示是否涉及該類型）。案件的總風險分數公式為

式中， s 為案件的總風險分數； w_i 為風險類別（i）的權重分值； x_i 為案件是否涉及風險類別（i）（0或1）； n 為風險類別的總數；T為風險識別的閾值，當 （S?T 時，案件被識別為高風險案件。

3.2多元異構數據的融合分析

系統實現了數據規范的統一，通過跨部門流轉的統一案號，可以就同一案件在多個維度進行風險綜合分析，對于不同來源的數據，采用統一規范的數據接口，在同一維度上進行評判，做到個案畫像可以從多維度進行展示。

3.3自動提取案件信息

系統采用大數據分析、自然語言處理、機器深度學習等人工智能技術，自動識別提取案件卷宗及文書信息，依據法定證據標準，對單一證據、全案證據鏈、文書完整性進行校驗審查。

4 建設成果展望

（1）通過建設平臺，建立了大數據執法辦案風險分析機制，提升了智能化監管質效。

（2）通過將智能監督機制無縫嵌入執法辦案流程中，創設新型案件管理機制，與案件辦理有機融合起來，打造全新案件監管框架，形成靜默式、智能化全流程監管，進一步聚焦監管重點，著力提高執法司法監督的針對性和有效性。

（3）在案件辦理過程中，針對各類頑疾風險，打造一個從發現報送、分析研判到處置反饋的完整閉環工作鏈，確保能發現頑疾存量，壓減頑疾增量，形成智能化管理監督的實踐成效和機制成果。

5 結束語

本文就司法公正風險防控系統的建設對完善智能化管理監督機制的價值和意義進行了深入探討。通過分析現有問題，提出了構建基于大數據和人工智能技術的司法公正風險防控系統的設想，并對系統功能、技術難點、創新點及其建設意義和成效進行了闡述。相關結果為我國執法司法制約監督體系改革和建設提供了新思路和方法，對促進司法公正和社會公平正義具有重要意義。盡管技術和業務的融合應用存在一定局限性，但隨著技術的進步，司法公正風險防控系統的功能將逐步完善，成為我國司法事業的健康發展的關鍵力量。最后，感謝支持本項研究的人士，并期待更多研究者關注此領域。

參考文獻

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