深度融合法律与科技，引领司法服务创新，清华大学法学院与计算机系联合研发民间借贷智能辅助系统正式开放试用！

一、背景介绍

“热点案件和民生案件审判智能辅助技研究”项目，是清华大学牵头承担的科技部国家重点研发计划司法专题项目，致力于针对司法审判的痛点、难点和共性关键技术研究，为我国热点案件和民生案件的司法审判提供技术支持与智能方案。

下设课题“民间借贷案件复杂债权关系分析和借贷事实辅助认定技术研究”由清华大学法学院牵头、计算机系共同参与承担。课题核心研究成果“民间借贷智能化辅助系统”已经正式开放试用。

二、系统介绍

“民间借贷智能化辅助系统”是一个基于知识图谱、知识抽取、关系构建、自动推理等科学技术，实现民间借贷案件的知识梳理、数据结构化、事实认定、法律认定等全流程辅助的民间借贷案件审理裁判系统。

系统旨在通过面向债权债务关系的通用知识图谱、知识抽取模型与自动关系构建模型，实现案件事实与裁判结果的自动化认定。

01系统亮点

系统针对司法审判业务中案多人少、案情关系复杂、虚假诉讼问题多发等痛难点，对多源异质信息的自动关系构建与事实认定、复杂债权关系的知识图谱构建与应用、深度神经网络及少量标注的知识抽取、复杂债权关系事实和债权关系知识图谱的自动推理等共性关键技术进行研究，形成了三大亮点思路和两大亮点功能。

亮点思路

1.以案情标签为特征的事实判定体系：构建完整的案情标签体系，凝练反映案件事实，实现由点到面的案件关键节点连接，辅助案件事实判断；

2.以争议焦点为核心的裁判规则体系：构建基于争议焦点的规则体系，涵盖99%以上的民间借贷案件，发挥争议焦点在连接案件事实和裁判观点时的中心作用；

3.以人工智能为支撑的自动识别算法：输入句子级、段落级和文本级不同颗粒度的数据进行模型构建和训练，自动识别特定的案情标签和争议焦点。

亮点功能

1.创新型类案检索报告：采用分类加综合的模式，提供对类案的多维度的综合查询，呈现检索过程和结论，实现多层次细粒度的类案可视化；

2.复杂债权利息计算器：根据借还款等信息，生成详细的结算结果和计算过程，方便精准地解决复杂债权待还本金和待还利息计算难问题。

02 技术路线

系统基于起诉状、答辩状、判决书等多元数据进行知识管理与数据标注，深度融合法律知识与先进技术，完成民间借贷案件的法律知识梳理、案件信息结构化、事实认定、法律推理等全流程，开发法律人的专业产品。

03 系统架构

两大核心业务版块：智能审判辅助平台、类案检索平台；

两大审判辅助工具：裁判规则库、复杂债权利息计算。

系统架构

【核心业务板块】

01智能审判辅助-庭前准备阶段

庭前准备阶段

1.文书智能识别：OCR智能识别原告起诉状和被告答辩状，自动抽取当事人类型、住所等要素并支持手动修改；

2.证据意见交换：支持证据上传、交换意见、浏览等功能，保障双方当事人之间就提交的材料进行充分的意见交互，将诉讼请求、答辩意见等要素与证据相关联；

3.全流程数据同步：双方当事人提交的材料按照“原告→被告→法官”的数据流动方向智能处理，实现当事人和法官权限内数据在各审判阶段的全流程同步。

庭前准备平台充分收集诉讼材料与信息，使当事人进行充分的意见交互，有效避免证据突袭，提高庭审效率。

02 智能审判辅助-要素式审判阶段

要素式审判阶段

1.要素式审判：梳理审判各阶段要素，对案件事实与理由等关键内容逐级细化，提供审判需求全覆盖集的要素清单。

2.争议焦点定位：标记为争议焦点的要素可自动生成争议内容和法官意见，法官修改确认后可自动加到判决书的本院认为部分。

3.判决书自动生成：要素表保存后可同步至判决书对应位置，审判过程可对要素表和判决书同屏对照修改，判决书支持在线编辑、保存、下载等功能。

要素式审判平台能辅助法官将关键事实快速厘清，自动生成裁判文书，提高工作效率。

当事人端的庭前准备平台与法官端的要素式审判平台信息互通，审前要素可同步联动，在法官端能快速定位争议焦点，一键生成判决书，达到减轻法官工作量、创新溯源治理、提高当庭宣判率的效果。

03 民间借贷类案检索平台

1.智能检索：集成有专业法律知识依托的标签分级体系和分类数据，支持案情标签、争议焦点、参照级别、审理程序、文书类型、引用法条等筛选或直接输入，实现智能、快速检索。

2.智能比对：可对类案检索结果中当事人信息、案情标签、争议焦点、相关法条等特定信息智能比对。

3.可视化报告：类案自动生成不同维度的智能化、可视化检索报告，报告中包含检索结论、案件信息、案情事实、争议焦点、法律适用等内容，支持自动生成、在线编辑与导出。

类案检索平台依托的标签分级体系和分类数据，以争议焦点为中心，创新类案检索模式。可视化检索报告自动生成，助力司法审判。

【审判辅助工具】

01 裁判规则速查

提供基于争议焦点、裁判观点、裁判依据等多维度的导航式筛选工具，实现民间借贷裁判规则之间的智能联动，提供多方面多层次的审判建议。

02 复杂利息计算

基于借还款等案情信息，内嵌LPR，自动计算待还本金、待还利息等裁判关键数据，提供可复核的计算过程供导出。

三、项目成果

聚焦可计算的法律知识，项目形成涵盖99%以上民间借贷案件的标签体系和法条体系以及千万份裁判文书训练而成的模型，科学实现类案检索、争议焦点自动生成等智能化功能

截至2022年3月1日，项目共计发表高水平学术论文6篇，另有1篇已被录用；参与制定技术标准2项；已经申请发明专利4项，另有2项发明专利处于申请中；获得软件著作权4项。

四、咨询试用

“民间借贷智能化辅助系统”旨在为法官提供科学便捷的智能审判辅助平台，为当事人提供清晰准确的全流程诉辩平台。如有试用意向，欢迎联系清华大学智能法治研究院Email：computational_law@mail.tsinghua.edu.cn；电话：010-62783809。真诚期待您的试用与反馈！

未来，清华大学智能法治研究院将继续积极参与智慧法院建设，推动法学研究与计算科学研究的双向赋能！