微直播｜深度解读《检察大数据行动指南（2017-2020年）》

最高人民检察院网络安全和信息化领导小组办公室副主任

检察技术信息研究中心主任

大家好！

多谢主持人，多谢正义创新，同时也特别感谢4000多位天南海北的朋友们通过网络直播这种形式一起探讨分享司法大数据这个话题。

在6月9日举办的全国政法机关视频讲座上，孟建柱书记亲自主持，听取腾讯公司董事局主席马化腾就互联网科技给全国政法机关干警进行演讲。孟建柱书记特别强调，伴随着全球数字化连接一切时代的到来，天网将产生海量数据，对海量数据具有超级算力的天算和具有超级智能控制的“天智”，将使未来世界更可知更可测，这为我们提高政法工作的前瞻性预见性，实现更人性化的管理和更精准化的精确化的治理提供很好的帮助。

纵观检察信息化建设，我们大致经历了近30年的时间，用一句话概括，就是从检察工作中的需求中来，到检察工作新的需求去，这是一个逐步演化的过程。

总体而言，检察信息化整个历史的进程中，最初是数字检务1.0，就是我们早年讲的办公自动化。到网络检务2.0开始建设我们的检察机关的网络。到信息检务3.0就是我们开始大规模的开发应用。从2015年底开始谋划的智慧检务，我们称为4.0。

（1）智慧是智慧检务4.0的根本特征。 核心的任务是在检察机关数字化、网络化、信息化的基础之上，实现检察工作的全面智慧化，全业务智慧办案，全要素智慧管理，全方位智慧服务，全领域智慧支撑。

（2）全业务智慧办案是智慧检务4.0的核心。 通过探索建立基于司法办案大数据新一代智能检察业务模式，生成新的战斗力核心要素，全面提升检察机关办案效率和质量。

（3）全要素智慧管理是智慧检务4.0的基础。 通过探索建立基于管理角色大数据的新一代智能检察管理模式，统筹优化检察机关内部人、事、财、策、管理要素，全面提升检察机关现代化水平。

（4）全方位智慧服务是智慧检务4.0的重点。 通过探索建立基于司法为民大数据的新一代智能检察服务模式，拓宽公开渠道，增加服务对象，全面构建新型检察公共关系。

（5）全领域智慧支撑是智慧检务4.0的前提。 通过探索建立基于科技强检大数据的新一代智能检察，认为模式，夯实基础设施，加强检察科技创新，全面加强智慧检务发展的后劲。

第一阶段 ：到2017年年底，夯实智慧检务4.0的基础建设，完成六大平台的建设，加强网络安全信息化运维和科技创新，建立完善智慧检务的四梁八柱，增强智慧检务顶层设计，指导全国检察机关由传统信息化建设向智慧检务转型，让智慧检务初步应用于各项检察工作。

第二阶段 ：2020年底，发挥智慧检务4.0的推动作用，实现以全业务智慧办案为主体，全要素智慧管理和全方位的智慧服务为两翼，全领域智慧支撑为尾翼，司法体制改革和科技强检创建的双引擎驱动。

我们刚才讲的建设智慧检务的基础就是在2017年底完成六大平台的建设。这六大平台几乎覆盖全部的检察工作，目的就是要获取数据，对于数据的理解，我们能不能这么来看：

（1）首先我们的内生数据。 就是我们检察机关内生的大数据，主要是基于统一业务应用系统等案件管理软件产生的结构化数据。

（2）第二种数据是共享大数据。 共享大数据应用主要是基于检察机关和政法机关行政机关、国有企事业单位。这些数据共享和数据交换能够获取一些为检察机关所用的数据信息。

（3）第三类是叫公开大数据。 公开大数据应用主要从互联网络中获取数据。

智慧检务发展趋势

人工智能是未来智慧检务发展的趋势。也是中央政法委、高检院领导特别重视的一项工作。孟书记明确提出，人工智能深度学习将成为引领科技创新的下一个风向标。曹建明检察长也提出建设以人工智能技术为主导的智慧检务，并将在今年9月份召开全国检察机关智能语音及智慧检务的现场会，部署检察机关人工智能的相关工作。

2017年5月23日，经最高人民检察院党组同意，我们检察机关即将陆续启动1101试点工程，每项试点工作将选定若干家具有代表性的省市县三级检察院。在我们最高检察院的统一指导下探索人工智能加检察工作的融合模式。

目前人工智能的核心是让机器能够自动完成智能任务。有专家将人工智能技术分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能等阶段。在较长一个时期，人类社会都将处于弱人工智能阶段。目前弱人工智能初期主要包括语音识别，计算机视觉，机器学习，自然语言处理，机器人等五大关键技术。

（1）语音识别

语音识别是智能语音的核心技术，是目前我们检察机关人工智能探索的重点领域。我们高检院正在联合相关机构，推动全国检察机关智能语音云平台的建设，准备建立检察机关智能语音系统，试点开展智能语音技术在检察机关各类会议场景询问、讯问、接访等工作中的应用，提升检察办公办案效率。当然，还有针对特殊需求的双语识别转录技术。

（2）关于视觉识别

计算机视觉与图像处理、模式识别、图像理解技术等紧密相关，早先在指纹识别、面部识别等领域已经相对成熟，不少检察机关均已实现指纹考勤、人脸识别考勤。目前在智慧刑事执行检察人工智能试点中，我们重点探索运用计算机视觉人工智能技术，对服刑人员、监管人员等之间的不正常的触碰行为自动识别、智能分析、智能预警，有效消除牢头狱霸、体罚虐待等安全隐患，未来还将探索在讯问、询问过程中进行微表情的分析，结合心理学原理辅助检察官办案。

（3）机器学习

下面谈一下机器学习，机器学习是未来检察人工智能的潜力增长点。基于自然语言的处理技术，就是让机器理解人类语言这个含义。检察机关正在通过对司法办案大数据进行机器学习，建设各检察条线的智能辅助应用。比如：

在智慧侦查监督试点中，我们通过对审查逮捕的历史数据进行机器学习，可以在输入案件后系统自动生成逮捕必要性参考指数，为检察人员及时作出是否批准逮捕的决定提供科学依据。

在智慧公诉试点中，我们通过对公诉案件历史数据进行机器学习。可以实现智能辅助量刑建议、智能补充侦查建议、智能生成法律文书等，提升公诉工作的效能。

在智慧刑事执行检察中，我们应用机器学习技术可以提供刑罚变更执行监督、羁押必要性审查评估辅助建议等，上述几方面有的地方已经有了相关的实践。

（4）机器人

最后，在人工智能的这一方面我再讲讲机器人。目前机器人的技术在检察机关应用还是比较少，但是已经有了尝试，主要集中在检察的一些为民服务中，比如江苏苏州市吴中区检察院的“案管服务机器人”。

行动指南的规划背景、内容及路线

在智慧检务建设中，我们要坚持顶层设计和基层创新的有机统一，没有顶层设计，就会出现重复建设一盘散沙的问题，没有基层创新，智慧检务的创新无从谈起。所以当前我们非常重要的一项工作就是检察大数据的建设。我在基层调研的时候，经常发现很多的地方检察院都是说我马上要进行大数据的研发，但怎么搞大家却没有一个明确的方案。

所以我们讲的《检察大数据行动指南2017-2020》，是高检院落实科技强检战略建设，针对检务大数据一项重要顶层设计。

接下来我讲一下我们大数据行动指南的规划内容，检察机关依托大数据等相关前沿科技，充分利用以司法办案数据为核心的检察数据资源，建立涵盖“一中心四体系”的检察大数据的总体架构。

规划的阶段，准备分三步走。十三五时期检察大数据的建设遵循顶层规划、统筹协调、重点突破、分布实施的发展路线，具体分为3个阶段。

一中心四体系的具体内容