泰迪智能科技检察院大数据模型，推动检察工作现代化

  泰迪智能科技检察院大数据模型通过数据采集、融合、挖掘、建模、展现等一系列能力，辅助检察官从纷繁复杂的数据中，开展多维度分析并抽取关键要素，构建监督模型并进行监督线索挖掘和多维展现，实现智能化法律监督，提升法律监督质量和效果。功能包括：数据采集与数据交换、数据质量核查、数据资源管理、模型构建中心、内置模型库、法律监督线索管理等。

    可以应用在多个场景下：

   1、为线索管理提供手段，构建线索评估、线索分流、线索交办、线索督办、线索协同办理、线索分析等功能，帮助用户实现线索的办理管控、线索共享与应用、线索应用成效分析，为法律监督线索充分发挥价值提供工具保障。

   2、为法律监督模型管理提供平台，构建模型中心、模型管理、模型共享、模型分析功能。帮助用户搭建模型，验证模型、推广模型、应用模型、管理模型，并分析模型应用成效。为法律监督模型创建并发挥最大成效提供技术保障。

   3、为数据资源的管理提供支撑，构建数据资源实现从数据采集、数据治理、数据管理功能。帮助用户拓展数据来源、改善数据资源质量、提升数据应用价值。为法律监督模型构建提供数据保障。

   随着大语言模型的广泛应用，智能辅助检察办案应用的场景将发生以下四个方面的变革：

    1、数据挖掘由“黑箱式”转变为“参与式"

    传统的智能辅助检察办案应用中的数据挖掘，是根据软件研发人员设置的固定规则来直接计算，从数据挖掘到得出结论的过程是“单轮次”的，对此，检察人员一般并不清楚、也不能干预计算过程，更不能改变计算规则。面对“黑箱”的体验，要么“无条件接受”，要么“彻底拒绝”，很难有商量的余地。运用大语言模型辅助应用可以实现“参与式”数据挖掘，从原始数据开始，分步骤推进，通过人机之间“多轮次”的讨论交流，实现“人在回路”的相互启发，从而多维度、超精细地发现法律监督线索。

   2、信息呈现由“固定格式”转变为“个性模式”

   检察人员审查案件，需要阅读卷宗，或者听取介绍汇报；检察人员向其他人传递、展示案件信息，也是通过宣读法律文书、出示证据材料、提交书面报告等方式来呈现。将案件信息转化为固定格式的卷宗材料进行流转，实际上是在一定生产力条件下的现代行业规范。如今，大语言模型作为一种更先进的生产力，驱动着法律行业的规范变得更加灵活和人性化：将大语言模型用于智能辅助检察办案，能够开启“个性模式”，以方便信息传递者更主次分明地呈现信息，更恰如其分地“迎合”信息接收者的习惯，从而让沟通交流更加充分有效。

  3、程序指令由“被动执行”转变为“主动改进”

  传统的智能辅助检察办案应用投入使用后，软件只能“被动执行”，就算发现存在不合理状况和结论时，检察人员通常也只会“迁就”。而运用大语言模型，检察人员将通过“劝告”的方式，让智能辅助检察办案应用“主动改进”不合理之处，使得“相同的错误只犯一次”。

  4、历史数据由“静态存档”转变为“动态传承”

  传统模式中，办案数据以电子信息形式“静态存档”到数据库中，检察人员通过关键词检索找寻相关“先例”，通过人脑先“消化”历史案例承载的法治理念和法律思维，才能在随后的案件办理中将其贯通融合，此过程耗时较长。

   运用大语言模型，能够在智能辅助检察办案应用内部“一步到位”实现对历史数据的学习、借鉴及运用，检察人员可以不用查看历史数据的原始形态，就可以得到建议和结论。

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