论法院分案模式的困境、反思与进路——以智能化分案模式为中心

分案模式的科学化与合理化是优化配置审判资源的重要路径,也是深化司法责任制改革的重要环节。近年来,随着传统分案模式的弊端日益凸显,部分法院开始尝试改变传统的分案模式,探索有利于优化审判资源、提高审判效力的分案方法,如轮流分案、随机分案。可以说,每个分案模式的提出都不是盲目的,都有其各自的理论支撑,都经历了对其应用价值进行判断、构想和考量的过程。因此,有必要对我国法院现行分案模式的弊端进行审视和反思,探索重构一个对过往有总结、跟现实能贴合、于未来有开拓,既符合司法责任制改革精神,又具有理论支撑和实践前提,还尊重法官主题地位的智能化分案模式,即"库存定量、结出递补;辖区优先、专业优先;主业随机、次业随意;溢出案件、挂牌拍卖;重大疑难、领导托底;案值权重、供求定价;多劳多得、按分取酬"。

基于卷积神经网络的辅助分案方法研究

法院系统中主要有人工指定分案和简单随机分案两种模式。这两种模式无法做到人案的自动匹配,存在金钱案、关系案等弊端。目前分案方法的相关研究主要存在法官表示和案件匹配两个难点。结合法官历史审判数据,在法官表示中融合法官擅长的审判领域,提出一种融合审判质量的法官表示方法。然后,通过卷积神经网络学习案件表示和法官表示中不同粒度的抽象语义特征向量,计算案件和多个法官的特征向量间的余弦相似度,用向量相似度表示案件与法官的匹配度,输出匹配值较高的前N个法官作为案件的推荐法官。在贵州省某法院真实数据下进行实验,结果表明该方法推荐法官的正确率比传统方法高80%。

检察机关智能化案件分配模型设计的新思路

司法责任制改革以来,全国检察机关在案件分配中实现了“随机分案为主、指定分案为辅”的工作机制,为案件办理的公平公正奠定了基础。随着改革的深入和新要求的提出,现有分案模型的分案因素单一、分案功能简单、无法适应改革要求等问题逐步显现。检察机关应借助人工智能和大数据分析等信息技术手段,构建以案件难易、检察官能力、办案风险、工作量均衡为指标要素的智能化分案模型,提升分案工作的规范化和科学性,以适应新时代检察机关法律监督工作的新要求。

基层检察机关完善案件分配机制的思考

案件分配是案件进入检察机关的第一道工序,案件分配工作的公平公正是检察机关为大局服务、为人民司法的起点,基层检察机关必须重视案件分配工作。梳理案件分配规则确立的依据,发现案件分配工作存在随机分案执行不严、指定分案范围不清、案件变更程序不明、案件分配智能化不足问题。对此,应通过落实随机分案、细化指定分案、规范变更程序、提高智能化分案水平等举措,加强检察机关内部监督制约机制,提高检察机关司法公信力。