司法大數據用數據說話，將有效緩解人案矛盾，節約司法資源，更好地把審判權力關進制度的籠子，真正實現法院審判工作透明化陽光化智能化，提升司法公信和權威。
貴州法院在全國法院率先運用大數據思維、借力大數據工具提升司法工作效率。2016年7月，遵義市中級人民法院被選定為民商事大數據系統的試點研發單位。
經過不到一年的努力，遵義中院民商事大數據系統初具規模，其中訴前案件智能“繁簡分流”系統已成熟，訴中裁判規范智能輔助、訴后案件質量自動分析等系統建設也在逐步完善。
堅持問題導向 緩解案多人少矛盾
對于為何選擇遵義中院作為民商事大數據系統的試點法院，遵義中院有關負責人在接受采訪時表示，遵義地區戶籍人口800萬，近些年隨著經濟快速發展，案件數量也開始猛增，法官辦案數量逐年增多。開展試點工作時，遵義中院民商事法官年辦案數量已超過200件，案多人少的矛盾非常突出。在這種背景下，如何讓法官從繁重的事務性工作中解脫出來，專門從事核心審判工作，變成了我們首先要考慮的問題。
“應該說緩解人案矛盾可以有多種方式，比如可以通過增加人員編制，也可以通過提高案件準入門檻，但這都不符合當前改革的要求和趨勢。我們經過認真調研，并借鑒省內外法院經驗后，最終選擇了采取矛盾糾紛多元化解、推動繁簡分流機制建設的方式，并始終貫穿以大數據思維、大數據理念促進人案矛盾緩解，這既和我們貴州正在積極開展司法大數據建設有關，也是我們經過深思熟慮的結果。”遵義中院有關負責人說。
遵義中院有關負責人表示，按照什么樣的思路研發民商事大數據系統是必須要確定的問題。
“用現在流行的話說，我們要搞民商事大數據系統，一定要弄清楚客戶也就是我們辦案法官的痛點是什么，他們需要什么。長期以來，由于法官的專業素質不一樣，時間精力有限，所能接受到的信息量也是有限的，這就使法官辦案難免會有一定的局限性。同案不同判現象難以避免，司法公信力也因此受到質疑。而這些，正是司法大數據系統所能解決的問題。”遵義中院有關負責人說。
為此，遵義中院組建了精干的研發團隊，由技術部門牽頭，開發公司實施，一線法官參與。
“這項工作說起來容易，但實際操作非常困難，法官只懂法律，只懂審判業務，而研發公司的研發人員只懂技術，兩方交流存在困難，我們正好承擔了橋梁和潤滑劑的作用。把法官的需求轉化為研發人員可以聽懂理解的語言，把目前的技術水平反饋給法官，讓法官知道現在的技術可以實現什么，還有哪些需要今后才能實現。”遵義中院技術部門負責人說。
最終，經過長時間的溝通、研討，遵義中院根據審判業務流程，確定了訴前、訴中、訴后三大板塊的大數據系統研發工作。
三大板塊貫穿整個審判流程
從按照省院安排自2016年7月下旬開始前期需求調研，到2016年8月完成需求固化和建設方案設計，明確建設路徑規劃和內容并進入實施階段，遵義中院的民商事大數據系統研發進程始終處于快車道。
2016年9月，遵義中院開始相繼進行大數據基礎分析平臺建設，民商事文書數據采集、分析及模型訓練工作，并于2016年11月18日起和貴州法院綜合管理平臺進行應用對接，陸續完成各項功能的上線試運行。
在大數據基礎分析平臺建設中，遵義中院總共完成了近20萬件民商事案件信息的系統錄入工作，為大數據平臺的研發打下了良好的基礎。
據遵義中院有關負責人介紹，根據大數據系統建設規劃，目前遵義中院的三大板塊建設已經初具雛形。
在“訴前”環節，進行智能化的案件繁簡分流，減輕立案法官工作量。在案件立案階段，傳統的繁簡分流有兩種：一種是由立案法官對個案的訴訟材料查閱，憑經驗判斷案件的繁簡。這種方法的弊端是速度慢、隨意性大，需要人力投入。另一種是類型化分流，例如婚姻糾紛、物業服務合同糾紛、勞動合同糾紛等案由的案件直接歸入簡易案件，其余歸入普通案件。這種分流方法不精準，不利于矛盾糾紛多元化解工作的開展。民商事大數據分析系統通過個案審限預測量化模型從量化案件審限出發，提取新收民商事案件立案信息，建立基于個案的難易系數，以此自動進行繁簡分流。這種新方法優勢是精準、快速、高效，自動分流無需人工干預。
在“訴中”環節，通過裁判規范智能輔助，強化均衡結案。首先，可以實現智能找法。傳統的裁判法律依據由人工去查找，這樣帶來的問題是耗時多、法條與司法解釋不全、不精準、容易出錯，直接影響案件質效。民商事大數據分析系統基于歷史民商事同類案件分析規律，將當事人的訴訟請求進行標準化歸類，訴求建成標準化、模塊化，全面、精準地推送法律條文及相關司法解釋。
其次，可以根據個案訴訟請求推送相似案例。傳統的相似案例推送依據人工查找，這樣帶來的問題同樣是耗時多，而且查找結果不精準、不全面。民商事大數據分析系統基于同類案件同類訴訟請求及法律適用等實質內容實現類案的精細推送，輔助法官進行案件審理。
再次，通過設定到期結案率推進均衡結案。到期結案率的設定，充分考慮個案審限的差異性。系統設定分子為當期結案數，分母為到期應結案數和前期應結未結案數之和，兩者相除的比值即為到期結案率。傳統考核用的是即期結案率，管理粗放，未顧及收案先后順序和人為因素，無法判斷法官的績效，考核設定相對不科學。到期結案率提取個案在立案、分案、審理及結案階段的信息，從管理上更加精準、科學，有利于提高審判效率，同時兼顧審判質量，有利于指導法官均衡結案。
在“訴后”環節，該系統可實現案件質量自動分析，輔助法官自我評查。從裁判文書質量分析入手，通過已結案件質量評價審判管理，以瑕疵率的方式分析審判質效問題。瑕疵率是指行文過程中不規范，具有違規性或不當性的裁判文書占總量裁判文書的比例。民商事大數據分析系統運用大數據分析技術對歷史存量民商事裁判文書中60余項要素進行深度分析，實時分析正在制作的裁判文書，重點識別裁判文書內容邏輯的實質性問題。
智能“繁簡分流”成亮點
據了解，在三大板塊的研發中，案件智能“繁簡分流”是最為成熟、已具備推廣價值的一項大數據系統研發建設內容。
“目前來看，訴前案件智能繁簡分流系統應用效果非常好。首先繁簡分流可以節省大量時間。傳統案件繁簡分流單個案件需要耗時十分鐘，而使用民商事大數據分析系統進行案件繁簡分流單個案件只需五秒。此外，繁簡分流應用經過不斷調試，識別準確率達到98%以上，比人工分案的準確率還要高。未使用民商事大數據分析系統之前立案法官往往需要對個案訴訟材料進行查閱，按照案件類型、憑經驗判斷案件繁簡，這樣容易造成耗費時間長，同時也不精準。以轄區的匯川區法院為例，2016年分配至速裁組的簡審案件1586件中，有145件實際審限時間超過了90天，比率為9.14%。通過民商事大數據分析系統繁簡分流的應用，立案法官可以在短時間里完成個案的精準分流，提高效率的同時也保證了質量。”遵義中院有關負責人說。
此外，據了解，遵義中院民商事大數據系統其他兩大模塊建設也已經取得了一定成效。
“訴中”智能找法更精準。通過民商事大數據分析系統智能找法及類案推送的應用，辦案法官可以在短短幾秒鐘里完成裁判法律依據和相似案例的精準查找，為辦案法官在案件審理過程中提供全面、精準的參考服務，保障案件質效。
“訴后”質量分析更易發現問題。通過民商事大數據分析系統的使用，能夠發現之前人工不易發現的實質性問題，讓機器代替法官的裁判文書評查工作。整體裁判文書瑕疵率從系統上線前的38.5%下降至當前的34.7%，法官瑕疵修改率平穩保持在20%至40%之間。
遵義中院下一步打算從四個方面完善民商事大數據系統：一是強化運用。繼續收集法官應用中存在的問題信息，在使用中驗證系統的科學性，優化數學計算模型，使它成為法官的助手；二是擴充分析維度，進一步完善數據計算模型；三是深化分案機制，進行法官審判工作飽和度和自動分案管理規則的開發；四是完成對當事人的智能服務，結合服務法官辦案、優化審判管理實現從傳統法院向“智慧法院”的轉型升級。
相信隨著遵義中院試點工作不斷推進，其民商事大數據系統一定會越來越完善，并最終打造出一套具備推廣價值的大數據系統。
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