德信,德信体育,德信官方网站,德信体育官网注册,德信体育官网链接,德信体育app下载,德信体育官网,德信体育注册,德信体育网址,德信体育入口,德信体育靠谱吗,德信体育注册链接,德信官网,德信体育平台

　　如今，这种“大数据模型”已融入到北京检察机关的日常工作之中，形成了“枫控智检”“索迹智见”“法脉智鉴”三大模型领衔的“3+N”数智检察模型矩阵，每天有数以十万计的涉法涉诉数据被智能处理。检察官成为了“数据指挥官”，从“办一案”走向“治一片”，从“被动应对”走向“提前预防”。“科技赋能，就是为平安北京赋能。检察官的办案思维与最新的人工智能技术相结合，提前预警预防矛盾纠纷，就是我们最大的成效。”北京市人民检察院党组成员、副检察长祁治国说。

　　很快，利用这些新算法搭建的人工智能模型研发成功。试用后，包括张琦在内的检察人员发现这款模型的效果甚至超出了他们的预期。张琦说，检察人员和技术人员通力合作，训练人工智能模型像检察人员一样思考，复刻检察办案逻辑，去模拟检察官的办案过程。“其实我们在日常工作中，也会去进行风险评估，去寻找信访材料中的涉法诉求，并反向审视司法、执法机关工作人员的办案、执法情况。现在我们把这套逻辑教给人工智能模型，让它去处理海量的数据和信息，让人工智能在短时间内可以处理海量数据信息的优势发挥得淋漓尽致。”

　　这份工作并不简单。张琦坦言，通用型的人工智能模型对于某些法律专用术语的理解与司法实践还存在较大偏差，对于检察业务逻辑的理解还不完善。针对一些特殊领域的数据，研发团队还会采取“数据标注”的方式，即对数千条数据进行人工标注（给数据添加注释和标签，以明确数据的含义和类别），然后“喂”给人工智能，用这种“笨办法”来让大数据模型学习、掌握检察人员的思考方式，最终彻底突破了瓶颈，确保它能够完全按照检察人员的思维来处理问题。

　　“我们把医保骗保行为的特点、共性总结出来，将这些共性特点转化为人工智能能够理解的技术路径，然后将海量的医疗大数据交给人工智能进行筛查，帮我们找出其中疑似医保骗保行为的线索。”刘凡石表示，这个过程不但帮助检察机关发现了大量平时难以发现的线索，帮助追捕追诉漏罪漏犯、形成案件串并，还有助于帮助检察干警思考，这些犯罪行为共性特点背后反映出的制度漏洞，并通过检察建议等方式，督促相关部门尽快堵住这些漏洞。“在应用大数据模型之前，我们往往将眼光聚焦到当前办理的案件上，而应用大数据模型之后，我们会主动总结案件犯罪行为的特点，将这些特点教给人工智能去理解识别，让它协助我们去处理海量的数据。这个过程中，我们也会主动去思考案件背后的共性问题，也让我们用更宏观的视角去处理案件。”

　　祁治国：随着我国城镇化进程快速推进，人口流动频繁，城乡结构发生了深刻变化，传统治理模式已难以应对。这就要求我们主动去“识变”，根据这些变化调整我们的工作思路。北京检察机关在参与化解这些社会矛盾风险的实践中注意到，传统的化解方式还存在一些短板，比如以往我们很多是风险爆发后才介入处理，是被动处理而非主动处理。在依靠传统方式开展工作的同时，我们也在主动思考，如何克服这些短板不足？我们注意到，人工智能大数据模型的高速发展，这种新质生产力已经在多个领域改变了原有的工作模式，极大地提高了工作效率与工作成效。能不能把智能工具和我们化解矛盾风险工作相结合，从而坚持好和发展好新时代的“枫桥经验”，这种思考就是我们打造北京检察“数智枫桥·数治北京”解决方案的初衷。