智能驱力下的大数据司法与主动作为
智能驱力下的大数据已打破信息壁垒、打通信息孤岛,建立起跨部门与区域的工作平台,创造性实现了互联共享共融的数据司法。如今,主动作为,司法已然跨马前行、扬帆远航;未来,深水区司改一定能大有作为、大展宏图!
全国司法体制改革推进会日前在贵州省贵阳市召开。中共中央政治局委员、中央政法委书记孟建柱在会上强调,要以习近平总书记系列重要讲话精神为指南,更加积极主动拥抱大数据、人工智能新时代,把理念思路提升、体制机制创新、现代科技应用和法律制度完善结合起来,全面落实司法责任制及相关配套改革,深入推进以审判为中心的刑事诉讼制度改革,推动中国特色社会主义司法制度不断完善发展,努力创造更高水平的社会主义司法文明。
司法改革是一场全面优化资源配置、深刻调整利益格局的伟大革命。从破冰案多人少到消弭行政干预、从力主以案定额到祛除地方束缚,司改始终立于问题最前沿,坚持目标导向、回应群众关切。目前舟行江心,攻坚克难。面对公检法证据标准不统一、定放两难问题,速录员记录速度难突破、庭审还原问题,承办人多卷审查有遗漏、瑕疵补正问题,办理换押行程忙、资源浪费问题,当事人缠访闹访影响不良、同罪异判问题等实务瓶颈,各地法院以创新为驱动、以大数据作引领,在人工智能平台上研判既有案例、总结实践经验,开启了数字科技支撑、田野调研为基础的数据司法新时代。
曾几何时,法与数泾渭分明。定罪量刑、定分止争,法院裁判更是规则意识下经验与逻辑的胜利。而今,社会转型,多元纠纷此起彼伏、多元利益深刻调整;立案登记,各种矛盾涌入法院、各种诉求期待回应。没有多组数据分流的案件管控是应接不暇的,尚未析解量化的规则标准是难以落实的……海量数据自有“黄金”。
上海法院首先发力,将科技变革与司法改革融汇创新,研发“206”智能辅助办案系统。第一次将法定证据标准解构为若干组节点要素,归纳7大环节、13项待查事项、30类证据材料、235种校验标准,汇集1695万条实务信息,一并嵌入公检法办案系统,倒逼侦查、起诉以审判为中心,严格依法办事。成绩背后是对数据流的审慎筛选、详实分析。仅盗窃一罪证据,就分析参考同类案件36779例;仅电子数据一份建模,就细分成电子文件、电子邮件、聊天记录、手机录音、IP地址、计算机日志、第三方交易记录以及电话、网页、短信等多种形式……繁杂又冷漠的数据,在坚持问题导向的法律人手中,已然成为析解司法规律、统一执法尺度的密钥。
贵州法院换道超车,构建数字模型、编制数据铁笼,搭建智能办案、智能辅助决策、数据服务司法、电子换押等政法共享平台,实现由“人力跑腿”向“网上传输”、由“肉眼审核”到“机器督办”的里程碑式转变。办案时间缩短30%、退回补查率下降25.7%、服判息诉率上升8.7%。便捷、精准背后,是对5000多案发回原因的总结分析、2.2万余案审理时间的科学预算……数据支撑的人工智能,在坚持目标导向的攻坚者手中,悄然成为解放司法生产力、提升办案效能的利器。
如是,人工智能与大数据正一路攻坚,合力推进司改纵深展开。但是,毋庸置疑,法官才是法律帝国的王侯。机器能够梳理事实要点、总结审判经验,却无法因案制宜、量体裁衣;能够汇总节点证据、发现实务漏洞,却无法临机制变、审时度势。徒法不足以自行。正如日本刑法学家西原春夫所说,法律的脸上,必饱含着审判官的泪水,也定融汇了审判官的血汗。法官从不是马克思·韦伯眼里机械刻板的自动售货机,也绝非孟德斯鸠心中退避三舍的被动中立人。他们,是田间地头化纷止争、运用司法智慧能动深入生活的正义维护者;是街头巷尾明法析理、秉持人文关怀深刻体察民情的百姓心坎儿人。如果说AlphaGo完胜柯洁,是人工智能学习与应变能力的完美展现,那么于欢等案理性改判,则是能动司法惩恶扬善、悲悯情怀的深情流露。是的,无论科技如何进步,公检法主体的诉讼活动不会被取代,司法官内心的主观判断永不能埋没。
孟建柱书记说“连接比占有更重要”。智能驱力下的大数据已打破信息壁垒、打通信息孤岛,建立起跨部门与区域的工作平台,创造性实现了互联共享共融的数据司法。如今,主动作为,司法已然跨马前行、扬帆远航;未来,深水区司改一定能大有作为、大展宏图!
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21