编者按
上一篇《当智慧法院P.K.包青天》讲的是智慧法院的IT技术架构和应用场景，那么，法律人是如何看待大数据、人工智能在智慧法院的应用呢？
与技术专家不同，法律人更多关注智慧法院里面的法院和法官，从行业经用角度提出智慧法院建设应以审判业务为中心。
建设智慧法院
的迫切需求
在上海法院组织的青年法官演讲中，一位助理法官畅想2040年的法官工作场景：8点半刚上班，机器就送来香喷喷的咖啡和工作计划；9点，通过办公室对面的大屏幕，利用虚拟法庭进行网上庭审；11点庭审结束，机器人自动进行庭审实录、证据的审核和类案推送，并经过智能分析，送上案件判决书。
根据最高人民法院院长周强发布的司法数据统计结果，全国法院受理的案件总数为2015年1438万例；2016年2305.3万例，增长19%；2017年上半年1438.6万例，同比上升11.2%。未结案件同样呈现两位数增长。
与之相对的是全国只有12万名法官，人均受理案件121.4例，人均审结案件74例。2016年上海一线法官人均结案数228.39件，较2013年增涨90%；这个数字在深圳法院是460件，在北京市朝阳区法院是672件。672件，意味着每个工作日每名法官至少要办理3.74例案件。这是很多基层法院目前的状态，也是基层一线法官对法律人工智能、对智慧法院建设抱有期待的根本原因。
如何建设智慧法院
智慧法院建设首先应以审判业务为中心。
过去，法院信息化以审判管理为中心，以司法统计为结果，以审判流程节点为业务主线。这种特点在信息化初期，对于规范法院审判过程，加强法院审判管理都发挥了相当的作用。但是，现阶段法院的基本矛盾已经向案多人少和司法资源的不公和分配不均转变。
以审判业务为中心，突出表现为司法服务的便捷化、法官办案过程中业务判断的智能化、数据产生和流转的自动化，以及数据业务的融合化和审判管理的科学化。因此，
智慧法院的建设应根据法院办案流程中的关键点，逐步加以实现：
第一，进行案件微观要素智能分析。
智慧法院用机器的方式帮助法官对大量案件材料进行阅读、提取或判断、分析，提取有价值的微观要素，帮助法官快速、准确、全面地把握案件。
第二，事实与证据的判断。
即梳理案件事实和证据，进行法律关系、逻辑关系的展现，同时审查证据的真实性、关联性、合法性，并提出具体的意见供法官参考。
第三，审判风险预警。
由于法官办案经验和知识能力、地域、客观因素等不同，导致同案不同判的情况屡见不鲜。用机器从海量案件中提取与当前案件相同的案件供法官参考，使案件判决更趋于客观公正。同时自动对判决结果进行风险性预警，降低法官判案的法律风险。
第四，智能生成裁判文书。
裁判文书的书写作为案件过程中不可缺少的环节，占据了法官相当多的时间。现在完全可以利用人工智能技术实现对一些简单案件的快速判决，对一些复杂案件也可以生成判决书的初稿，帮助法官聚焦案件的核心争议问题，大大提高审判工作的效率。
第五，司法资源智能推送。
通过计算机手段，聚集法律知识资源和治理成果，满足法官在办案过程中对法律、案义及专业知识的精细化需求，如目前很多公司都在做的类案推送。但从法律人的角度来讲，对法官的价值很有限。因为法案判决需要精确性，须做到同案同判，即只有和当前办案要素百分之百匹配时才有参考意义。
法律人工智能的现实应用
应该说，利用现有技术代替法官办案还非常遥远。这是由法律的政治属性和法律案件的不确定性所决定的。
作为一种国家强制力保证实施的规则，任何时候都不能颠覆法律本身的规则，这是人工智能无法超越的。而案件的不确定性，特别是一些发生改判和再审的案件，目前还是大数据应用的盲点。因此，
现阶段法律人工智能的定位，是为法官提供相关辅助服务，让法官从大量的机械性重复劳动中解脱出来，提高法官的工作效率。
当然，目前完全可以做到利用现有技术在案件审理的不同阶段和不同过程当中，为法官提供不同的智能服务。设想一下按照人工智能的方式改造法院办理民事案件的整个过程：老百姓来到法院，通过诉讼服务系统自动生成案件起诉书；立案法官收到案卷材料后，通过一键式扫描，系统自动进行材料的命名分类，自动形成案卷系统，并转化成相应的WORD文档，为案卷以后的深度应用创造条件；随后，智能办案平台进行事实证据的梳理和三性审查，同时自动向法官提交庭审纲要；在庭审期间，系统给书记员提供自动生成的庭审笔录大纲，自动判断控辩双方的不同争议，梳理形成争议焦点推送给法官；审理结束后，系统将自动生成判决结果，并对起诉状、答辩状和法庭笔录等材料进行智能分析，自动生成完整的判决书。这就是一个法律人对智慧法院全过程智能服务的期待。
通过人工智能的方式，还能提供司法服务，满足社会公众对法律的各种需求。司法服务依据的底层数据包括法律大数据、案例大数据和律师资源数据。
利用人工智能平台和大数据分析，可以为老百姓提供的帮助包括：
获取法律知识和同类案件参考，解决法律疑惑；提供诉讼风险分析，进行诉讼指导；自动完成诉状生成，进行法院提交、立案，甚至可以按照地域、案件类型和以往的成绩进行律师推荐。目前的难点在于，老百姓的自然语言很难作为法律语言进行判断，会大大降低法律条文推送的准确性。
虽然，
现阶段对于法律人工智能的关注重心在国家机关，但相信很快就会转移到社会公众，并将商机无限。
（本文根据北京市律典通科技有限公司总裁麦天骥在第十九期魔方大数据系列圆桌论坛的演讲整理编辑，未经本人审阅。）
责任编辑：雷蓉
