摘要：为践行最高检提出的“高质效办好每一个案件”作为新时代新征程检察履职办案的基本价值追求，落实“刑事检察重在推动构建以证据为核心的刑事指控体系”的要求，清远市人民检察院针对刑事案件审查打造一款智能辅助办案系统，实现案件证据要素智能提取，证据的形式、排非、瑕疵、冗余

为践行最高检提出的“高质效办好每一个案件”作为新时代新征程检察履职办案的基本价值追求，落实“刑事检察重在推动构建以证据为核心的刑事指控体系”的要求，清远市人民检察院针对刑事案件审查打造一款智能辅助办案系统，实现案件证据要素智能提取，证据的形式、排非、瑕疵、冗余智能审查，自动标注事实要素，智能综合预判证据证明力，实现定罪量刑判断，智能生成各类法律文书。该系统业务全面、资源共享、科学研判并服务实战，缓解案多人少的压力，促进诉源治理，提升办案质效。

01创新功能

1.基于OCR、NLP技术

智能识别案件电子卷宗

基于OCR识别、NLP技术，精准识别盗窃罪的电子卷宗分析多份证据文书，自动实现八大证据的划分、排序，并生成证据目录清单。对扫描的电子文件进行自动归类处理，并可根据文书类型、案号等自动归类案卷目录。

2.启动证据程序性审查

系统根据刑事诉讼法的相关规定，智能启动证据的程序性审查，审查要点如下：①案件管辖权、②回避情形、③诉讼时效、④是否具有涉案财务、⑤是否存在不稳定因素、⑥已完善案卡信息、⑦已完成犯罪嫌疑人权利义务告知、⑧已完成被害人权利义务告知、⑨其他情形。

3.基于证据能力、运用规则

进行证据智能审查

系统应用法律大模型、NLP技术、法律知识图谱技术，构建证据审查模型，基于证据能力、证明力、运用规则对证据进行智能审查。

4.证据的三性审查：

合法性、客观性、关联性

对存在瑕疵、缺失、冗余的证据进行提示，区分瑕疵证据与非法证据，启动补查、退侦等方式恢复瑕疵证据的证据能力；严格非法证据排查流程。

5.智能构建个罪证据事实要素模型

基于AI大模型、NLP技术，构建犯罪事实要点模型，自动对证据进行挖掘并标注犯罪事实，精准识别时间、地点、主体、行为、结果、量刑因素、其他等多要点，全覆盖一人多事、多人一事、多人多事、多事多罪的事实挖掘与标注。

6.事实要素内证据证明力审查

通过分解验证和比对分析，对事实要素内的证据的关联性进行审查，查看相关证据能否相互印证，最终得出有证据证明的事实要素结论；紧扣证据规格，多角度指引检察官对证据体系进行综合研判，并辅助其做出退侦或补查的决定。

7.支持智能量刑预测结果

系统支持量刑结果预测，理论量刑预测系统根据量刑规范，智能测算，实时展示刑期及其法律依据，呈现规范化量刑表格；实证量刑系统基于司法大数据，提供类案分布与刑期可视化分析。量刑结果可一键导出。

8.智能生成检察文书

系统依据证据审查结果、量刑预测结果，智能生成审查报告、起诉书、量刑建议书、认罪认罚具结书等各类检察文书，支持一键下载。

02技术创新点

1.以预训练模型

进行事实要素的智能抽取

利用现有的标注数据集，先对模型进行微调以适应特定的抽取任务。在微调过程中，会将标注数据输入模型并通过反向传播算法进行训练，以调整模型的参数，使其能够更好地学习到文书中内容。

2.法律模型微调

实现事实要素的智能抽取

可以使用基于规则的方法，通过设计和应用一系列规则和模式匹配，限定模型抽取的范围和标准。同时，微调还体现在，根据法律文本，结合其表达习惯，进行抽取调整。这一步相当于教会模型法律专业术语和法律专业判断规则。

3.数据存储结构化实现要素模型建立

抽取的结果会进行结构化存储，并构建数据图谱，建立关系图谱，是想更好完成综合性推理，获得所需要的结果。这一步，通常针对需要严密逻辑推理，方可得出结论的抽取任务。

来源：清新检察