第2个课题是“审判流程全链条动态监管与精准化偏离预警技术”，由中山大学牵头，上海交大慧谷通用技术有限公司参与，主要研究目标是围绕审判流程全链条风险因素量化评估、动态监管、高效预警等问题，研究基于多优化网络的风险因素分析模型，构建审判流程全链条动态监管与精准化偏离预警系统。该课题为审判各环节的审判行为合法合规监督和偏离预警提供技术支持，帮助整合项目优化审判流程效率，支撑均衡分案、审判质量评估等智能业务的开展。

（1）研究目标

课题针对审判流程全链条多动态协同监管与偏离预警、审判过程全程留痕等科学问题。课题通过将审判流程分成多个环节并进行分析评价，为每个节点多个风险偏离要素构造偏离模型，实现对审判全链条环节的审判行为规范化和审判偏离预警管理，并面向审判业务应用区块链技术实现全程留痕。通过与法院智能化综合管理与决策平台的集成，实现跨层级法院应用示范。

（2）主要研究内容

针对现有分案系统中信息单一、模型简单的问题, 建立融合案件复杂度和法官画像的均衡分案方法。即如何从司法文书和卷宗中提取关键因素，如何针对案件和法官特征建立分案模型，实现案件智能推荐。

研究任务1：审判流程风险因素分析及全链条动态监管

首先，在审判流程风险因素分析方面，课题将面向高级、中级、基层法院现有审判流程及现行法律条款，对各阶段进行分析评价，将每个阶段分为多个节点，每个节点包含多个风险偏离要素，并运用事件驱动的方法构建审判业务流程库，包含过程链图、风险链图等的流程规则与及相关知识，覆盖立案、分案、审案、判决以及执行等全链条，并基于此形成风险控制库。其次，拟基于现有的历史案卷以及现行法律资料库进行分析建模，构建审判流程知识图谱，用以审理过程中依据类型及案情向法官推荐相关法律条文、类案卷及量刑，由法官对计算机智能学习和推荐内容进行甄别、确认，实现审理过程中出现流程违规等偏离风险时进行预警，实现对案件的全流程管理。最后，针对审判流程繁多、证据案情变动追踪工作量大的特点，研究基于联盟区块链账本及智能合约技术，以合理的方式记录审判流程事件及证据案情，通过投票方式确保写入区块链的数据符合规范，实现对审判流程合约化及全程留痕。

研究任务2：审判流程精准化偏离预警分析与管理

课题将基于审判业务流程库、风险控制库，使用深度回归模型、深度神经网络等技术手段，构建预警规则模型，将案件流程进展、时间限制、证据补充、更新状况、法律条文更新状况以及法官社交网络（如亲属回避）等诸多因素纳入考虑，针对流程时序、时限分析、最短路径分析等具体而复杂的问题进行优化，实现从立案到执行的全链条管理。其次，基于海量历史判例，当法官判决与传统判例出现较大偏离时能够及时精准预警提示。同时，为课题制定预警处理规范，建立风险等级体系，将动态偏离状况进行量化，并依据偏离量制定风险偏离等级（如各等级分别用黄、橙、红等标记）、风险提示、风险应急预案、风险关闭等，形成风险因素分析、静态动态监管与审判流程精准化预警管理三位一体的全链条闭环。

研究任务3：审判流程全链条动态监管与精准化偏离预警系统研发

课题拟从“数据层-服务层-表现层”三个层面构建审判流程监管与预警系统。在数据层面，将审判业务流程库、风险控制库集成应用，实现业务数据及信息关联访问和共享；在服务层面，整合审判流程监管模型和偏离预警模型，结合联盟区块链技术，构建服务管理模块，实现业务流程控制、服务资源导入、流程配置管理等；在表现层，开发电脑客户端或移动客户端管理软件，为用户提供流程节点跟踪查询、节点延期、偏离预警等智能化服务功能，同时开展系统测试验证。

（3）拟解决的重大科学问题或关键技术问题

关键技术1：审判流程全链条静态监管模型表示与处理

本项目范围涵盖高级、中级、基多层级法院，涉及民事、刑事、行政三类案件对应的不同流程，路径交错、节点繁多，不同节点包含各种风险偏离要素，监管模型庞大复杂。本问题研究如何在分析面向各层级法院，各类案件对应流程中与具体案件无关的静态风险的基础上，解构复杂监管模型，减少风险要素，采取多目标优化完善审判流程；对流程中不可避免的静态风险合理量化，给出不同程度的警示；定义路径适用范围，明确偏离度量方式，制定相应偏离预警机制。

关键技术2：审判流程全链条动态精准实时监管及实时偏离预警技术

案件审判涉及司法资源分配、法官选择、流程跟踪、敏感数据访问、法律更新、社会舆情等动态因素，本问题在纳入时间维度的基础上，考虑各级法院司法资源数目，合理规划流程预警时限，到时催办，逾期冻结；构建以法官为中心的社交网络，计算涉案人员与法官之间的路径，以此度量法官选择存在的风险；构建基于自然语言处理的舆情分析，使用循环神经网络对舆论分类，为案件判决提供情理参考；合理评估以上各方面风险，量化偏离程度，反馈不同程度的预警（与偏离正相关），实现审判流程全链条动态精准实时监管。

关键技术3：基于联盟区块链的全程留痕技术

传统的数据存储方式存在易破坏、易篡改等问题，这对案件审理流程数据的安全可信性提出了新要求。本课题拟采用区块链的联盟共识方法和智能合约技术，在多个法院节点间通过数字签名投票等方法确认案卷数据一致性，将审判流程合约化，确保案件审判全程留痕。

（4）考核指标及评测手段/方法

功能指标：

1）审判业务流程库形成审判业务的动态跟踪和管理流程规则不少于500条；

2）审判流程风险控制库建立不少于200个风险控制点，风险控制类型不少于审限风险、舆情风险、法官风险、法律更新、证据补充等5大类风险控制因素及管控规则；

3）审判业务流程规范，为执行案件审判流程全链条在系统内进行的业务流转规范及执行程序；

4）跨层级精准化偏离预警规则模型，为案件提供风险事前预警提示、事中处理监督、事后完善优化；

5）审判流程偏离预警管理规范，包括风险提示、风险应急预案、风险关闭等内容；

6）审判流程全链条动态监管与精准化偏离预警原型系统，支持面向审判各环节的审判行为合法合规监督，提供流程节点实时跟踪查询、节点延期、催办督办、事前风险提示、事中处理监督、事后完善优化等功能。

性能指标：

1）系统偏离预警准确率不低于95%；

2）服务响应速度每案平均不大于5秒。

标准规范指标：

编制大数据处理接口相关标准规范草案1项。

知识产权指标：

受理技术发明专利3件，获得软件著作权2项，发表论文4篇。

测评手段/方法：

1）审判业务流程库、风险控制库通过构建样本数据集进行测试验证，并由第三方评测机构出具测试报告；审判业务流程规范出具流程规范文本。

2）跨层级精准化偏离预警规则模型的评测通过构建真实数据集进行测试验证，并由第三方评测机构出具测试报告；审判流程偏离预警管理规范出具流程规范文本。

3）审判流程全链条动态监管与精准化偏离预警系统通过由第三方评测机构出具测试报告。

4）知识产权指标的评测通过专利受理通知书、软件著作权证书、论文接收函。

（5）参加单位任务分工

中山大学：课题牵头单位，总体负责课题研究与实施；负责研究审判流程风险因素分析及全链条动态监管，研究审判流程精准化预警分析与管理，受理技术发明专利3件，获得软件著作权1项，发表论文4篇。

上海交大慧谷通用技术有限公司：参研单位，负责审判流程全链条动态监管与精准化偏离预警系统研发及集成应用，获得软件著作权1项。