民事检察监督线索智能挖掘与自主分析关键技术研究与示范应用

　　一、工作背景
　　随着大数据和人工智能技术的飞速发展，法律监督方式正迎来深刻变革。传统民事检察监督主要依赖人工筛查，存在线索发现效率低、覆盖面窄、精度不高等问题，在审判程序、虚假诉讼等复杂监督场景中，缺乏系统的工具支撑和数据保障，难以满足新时代法律监督工作的实际需求。党中央和北京市委相继出台政策，要求运用大数据、区块链等技术推进跨部门协同办案，加强检察机关信息化、智能化能力建设，因此构建智能化民事检察监督体系，破解“线索难发现、监督难聚焦、数据难整合”三大难题，具有重要现实意义。
　　二、研究内容和成效
　　本项目由北京市人民检察院、中国科学院大学、北京嘉诚瑞杰信息技术有限公司联合承担。聚焦民事检察监督核心需求，提出“数据融合+智能挖掘+可视建模”三位一体技术路径，系统推进监督模式智能化转型。研究构建覆盖审判程序、裁判结果、虚假诉讼和执行活动四大方向的监督模型体系，设定精细化监督要点与研判规则；整合多类型民事相关数据，应用语义识别技术提取核心业务要素，夯实数据基础；研发支持无代码操作、自主建模的智能分析工具平台，实现数据采集、模型分析、结果可视化及线索闭环管理一体化功能。
　　实现关键技术突破，超额完成监督模型构建任务，原计划构建12个模型，最终完成15个，覆盖“保险人代位求偿权纠纷”“企业诉讼主体失格”等典型监督场景，提供了标准化技术支撑。构建高质量数据池，整合海量民事裁判文书、企业信息、执行案件及投诉数据，核心要素提取准确率达94.1%，有效支撑模型运行与分析研判。研发的“民事检察监督线索智能挖掘系统”和“可视建模分析工具”，具备高并发处理能力，大幅提升了监督效率与精准度，为民事检察监督工作提供了强有力的技术赋能。
　　三、示范及转化情况
　　研究成果已在全市22个分区检察院推广应用，覆盖审判监督、执行监督、涉企监督、民生权益保护等多个重点领域。系统操作界面友好、功能灵活，支持高并发用户使用，满足多层次监督需求，具备良好的复制和推广价值。在技术转化方面，已取得1项软件著作权、1项专利受理，具备进一步产品化、模块化部署基础。下一步将继续优化算法与模型结构，推动成果在更大范围复制推广，为检察工作高质量发展提供持续科技动能。