法魔方

　　一、产品背景

　　其实很多人对“人工智能”已经不再陌生，生产线上的质检流程、工程管理中的巡检巡查、市场需求侧的数据分析，早已被人工智能渗透、改造，在效率上远远超出了传统生产模式。

　　但这些机器“取代”人的场景，大多是不需要太多“思考”的重复性劳动，按照既定的算法规则就可以运行。可司法服务偏偏是非标准化的，不同案件的案由、案情、涉及的法律条文各不相同，而且结果还有着不可预见性，尤其考验判案者的经验法则、逻辑思维以及对情感的理解和处理能力。

　　因为有别于其他场景的行业特征，多年来一线办案法官难以获取优质得司法服务。

　　站在办案法官的立场上，查询相似类案、法律法规的渠道非常单一，甚至一些法官根本不知道去哪里快速精准查询相似裁判文书。即使找到了各大平台求助，由于众多平台检索不精准、结果展示往往不尽人意，整个查找过程就像是在“黑箱”中一样，导致很多法官在“踩坑”后不愿意再去找平台解决问题。

　　而这些办案法官，由于市场上缺少全面、高效、精准的类案检索机制，他们不得不花费大量时间重复低价值的琐碎工作，无形中推高了司法服务的机会成本。

　　二、市场需求

　　百智诚远科技有限公司致力于为人民法院提供以人工智能、云计算、大数据、互联网+等技术为核心的综合性IT解决方案和服务，目前公司北京法安网络文化传媒有限公司行业解决方案已经在300+家法院落地。三年间深耕北京法安网络文化传媒有限公司诉服建设，公司先后成为湖北省高新技术企业、光谷明日之星；并成为华中科技大学人工智能研发合作企业。在取得以上荣誉的同时，公司注重品牌建设，坚持以科技回报社会，以客户为中心，持续创造长期价值。

　　当前中国的司法服务领域及现状进行了深度的调研，最后发现在这个领域的法官群体，的确有非常多的痛点亟需通过人工智能等技术来进行解决。比如法官数量匮乏，供需双方信息不对称，对普通大众来说，法官工作量难以界定，甚至存在“找法官容易被坑”的错误认知。

　　综上所述，司法领域对司法案例智能检索、相似案例查询、法律法规查询等功能需求紧迫。

　　三、产品功能

　　法魔方产品是通过从海量的电子卷宗、司法案例、法律法规、法律新闻、企业信息、行业研究、法官信息等等中全方位获取数据，并对这些数据进行实时采集、标准化清洗、结构化转换和串联整合，同时结合自然语言处理（NLP）和机器学习等人工智能技术，由专业的司法知识团队和资深的大数据技术专家一起，逐步搭建了从数据监测、数据挖掘到数据应用的敏捷大数据体系，并围绕法官服务全生命周期构建出丰富的产品矩阵，包括：司法案例智能检索、相似案例相关法规精准推荐、诉讼风险分析及监控、诉讼质效评估等。

　　收集法律相关数据，包括海量电子卷宗、司法案例、法律法规、行政处罚、检察文书等数据，并对这些数据融合处理，抽取实体、属性、关系后，由多模态大模型进行深度语义理解。在法魔方的整个研发过程中，由于涉及到的数据量庞大，需要进行大规模训练和科学计算，我们最终也是基于先进的人工智能框架来实现。

　　我们发现基于人工智能框架，与调研的其他平台相比，不仅能够降低开发门槛，还可以大幅度减少核心代码量。此外，对于法律数据量非常大、类型非常多、算法模型又非常复杂的挑战，它也能很好的应对。

　　在考虑到涉密数据安全方面，所选的硬件也可以实现内网部署，人工智能框架也很好的实现了隐私保护，保障模型数据安全可信。

　　四、实现路径

　　通过数据挖掘技术，将海量电子卷宗、司法案例、行政处罚、开庭公告、法官信息等数据进行全方位整合，后进行自然语言处理（NLP）。通过制定数据标签、算法建模，将计算机语音重新编为人类语言进行输出。融合认知计算、知识表示和推理、信息检索与抽取、自然语言处理与语义Web、数据挖掘与机器学习，直接为法官提供答案和解决方案，显示满足法官需求的结构化信息内容，为人民法院等提供整体解决方案的大数据服务产品，帮助法官深度挖掘司法数据价值，及时掌握诉讼风险动态，有效降低检索法条、搜索案例所占用的时间成本，显著提高法官审案判案能力。

　　法魔方是面向法院行业等需要定制AI需求、零算法基础及追求高效率开发AI的法官人群提供的零门槛法律AI服务平台。

　　该产品通过深度挖掘电子卷宗或法律文书中的数据资源，利用深度学习、图像识别、自然语言处理NLP技术，将资源中的实体、属性和关系进行体系化梳理，并建立逻辑关联，通过知识图谱和大数据技术进行数据挖掘，从而运用于法律知识检索和推送、案件文书自动生成、裁判结果预测预警、知识智能问答、数据可视化等方面，为相关人员办公办案提供高效参考和科学依据。

　　五、技术创新

　　法魔方通过深度挖掘电子卷宗或法律文书中的数据资源，利用深度学习、图像识别、自然语言处理NLP技术，将资源中的实体、属性和关系进行体系化梳理，并建立逻辑关联，通过知识图谱和大数据技术进行数据挖掘，从而运用于法律知识检索和推送、案件文书自动生成、裁判结果预测预警、知识智能问答、数据可视化等方面，为相关人员办公办案提供高效参考和科学依据。

　　该产品主要基于先进硬件平台并使用人工智能框架，通过使用端-边-云统一架构，快速进行模型开发及运行。在实现效果上，与调研的其他框架相比，我们所选的人工智能框架不仅降低了开发门槛还大幅度减少了核心代码量，开发效率整体提升。通过框架自身的技术创新及其与昇腾处理器协同优化，还有效克服了法魔方产品AI计算的复杂性和算力的多样性挑战，实现了运行态的高效，也大大提高了计算性能。除此之外，法魔方产品涉及到隐私信息的数据处理中，框架也能通过协同经过处理后的、不带有隐私信息的梯度、模型信息，实现了隐私保护，也实现了模型的安全可信。

　　法魔方目前已汇聚1.46亿的司法案例、120+万条法律法规、2千万条行政处罚、6千万篇检察文书等公开数据，法魔方已拥有了市场上最全面的法律智库。目前它已围绕法官服务全生命周期构建出丰富的产品矩阵，服务于一线办案法官，最终希望以司法数据作为社会舆情的听诊器、以司法数据助力政府决策！

　　六、可解决的问题

　　项目通过深度挖掘电子卷宗、裁判文书、政策文件等数据资源，利用深度学习、图像识别、自然语言处理NLP和知识图谱技术，从以上海量信息中实现实体抽取、关系抽取、属性抽取和事件抽取，为人民法院提供电子卷宗知识图谱能力平台，为法官办案提供全方位的数据服务，以智能化手段破解法院“案多人少”的压力。法魔方，它主要是借助自然语言处理（NLP）和机器学习等人工智能技术，对海量的司法数据进行分析、处理，实现从数据监测、数据挖掘到数据应用，从而实现用数据赋能司法创新，服务于法官群体。

　　法魔方目前已汇聚1.46亿的司法案例、120+万条法律法规、2千万条行政处罚、6千万篇检察文书等公开数据，并且法魔方已拥有了市场上最全面的法律智库。不及如此，平台还深入参与司法案件的电子卷宗随案生成。从立案阶段当事人提交的第一份材料开始，通过扫描、OCR识别、自然语言处理等标准化流程，深挖卷宗中的数据价值。

　　七、可复制推广性

　　过去几年，伴随着互联网+，一批互联网企业和创业公司进入法院领域，一批互联网法官服务平台诞生，在线上积累了不少法官和法官服务信息，但目前市面上这类公司针对于法官的服务仍然有待突破，仅限于为法官整理案卷、快速检索定位、文本分析等功能已经不能满足办案法官群体的办案需求。另一方面，自2013年以来，裁判文书的信息化和公开化，一直是国家层面推动的司法改革的重点方向，并在最高法的牵头下取得了许多成绩，如中国裁判文书网已经成为全球最大的公开司法文书库，如果通过技术手段，将海量有价值的法律数据进行充分挖掘、分析处理，为法官提供更有价值的服务，是法魔方正在做的事。通过深度学习、图像识别、自然语言处理NLP和知识图谱技术对电子卷宗数据进行多维度全方面的分析，实现想法官所想，供法官所需，全方位的为法官办案、案件管理、案件质量评查提供数据支撑。

　　法魔方通过数据挖掘技术，将海量电子卷宗、司法案例、行政处罚、开庭公告、法官信息等数据进行全方位整合，后进行自然语言处理（NLP）。通过制定数据标签、算法建模，将计算机语音重新编为人类语言进行输出。融合认知计算、知识表示和推理、信息检索与抽取、自然语言处理与语义Web、数据挖掘与机器学习，直接为法官提供答案和解决方案，显示满足法官需求的结构化信息内容，为人民法院提供整体解决方案的大数据服务产品，帮助法官深度挖掘司法数据价值，及时掌握诉讼风险动态，有效降低检索法条、搜索案例所占用的时间成本，显著提高法官审案判案能力。

　　目前我们的法魔法产品已落地15个省份，服务于各大省份的人民法官人群等。法官们的认可，是我们前进的动力，未来我们将继续以司法大数据为基石，挖掘更多司法数据价值，为办案法官提供更好的产品！

　　法魔方产品功能全面、一线办案法官通过多维度即可轻松检索相似案例、法条等，检索结果与信息更加丰富，相较于单一关键字检索更加智能、精准、高效。通过NLP技术，能满足办案法官更自由、更丰富的检索意图，且无需人工方式进行整理、归纳即可生成清晰直观的检索报告。系统还支持各法院针对各自实际情况进行个性化灵活配置，能够极大满足司法相关人员对审案判案的差异化需求，具有非常强的可复制推广性。

　　责任编辑：广汉