核心观点 - 北京市检察机关成功构建并应用了以“3+N”大数据模型矩阵为核心的“数智枫桥·数治北京”解决方案，通过人工智能与大数据技术赋能检察工作，实现了从被动应对、个案办理到主动预防、系统治理的根本性转变 [1][23][24] 技术应用与系统架构 - 系统核心是由“枫控智检”、“索迹智见”、“法脉智鉴”三大模型领衔的“3+N”控告申诉大数据模型矩阵，每日处理数以十万计的涉法涉诉数据 [1][3] - 技术基础依托国产算力设备支撑的人工智能一体机，并采用了模块化建设思路，便于共建共享共用 [1][21] - 模型研发结合了国内进步的开源人工智能算法，并通过检察官与技术人员合作，以“数据标注”等方式训练模型复刻检察办案逻辑 [7][8] 运营成效与效率提升 - “索迹智见”模型能从群众信访材料中智能筛查监督线索，促使矛盾纠纷法治化实质化解率超过95% [2] - 大数据模型每日可处理数以万计的数据信息，全面覆盖刑事、民事、行政、公益诉讼“四大检察”业务，极大节约了时间成本 [4][5] - 在税费征缴领域，通过分析超过22亿条数据，发现违法线索并督促企业补缴税款及滞纳金超过2.4亿元 [10] - 在医保欺诈监督领域，累计筛查出各类骗保线索1100余条，在公安机关配合下查获犯罪嫌疑人180余人 [18][19] 具体应用案例 - 停车纠纷治理：通过分析数据绘制风险热力图，西城区因停车纠纷引发的刑事案件数量明显下降，其中寻衅滋事类案件占比61.22%，故意毁坏财物罪占比81.81% [5][6] - 预付卡监管：朝阳区检察院通过大数据模型碰撞数据，发现100多条应备案未备案线索，督促372家企业整改，备案企业新增102家，资金存管平台入驻企业增加206家，存管资金由105.22万元增长至8967.07万元，相关投诉同比下降40% [12][13][14] - 校园周边安全：通过整合教育、交管、12345热线数据，模型批量筛查出1389条安全隐患线索，立案211件，制发检察建议及磋商函209份 [15] - 医保骗保打击：通过分析海量聊天记录等数据，设计医保欺诈全链条监督模型，模型逻辑规则修改了二三十次以提升精准性 [17][18] - 未成年人保护：通过大数据碰撞发现医生未履行强制报告义务线索12条，督促处罚9家单位、8名个人，此后未再发现类似情况 [20][21] 工作模式转变 - 检察官角色从“办一案”转变为“治一片”的“数据指挥官”，工作思维从被动应对转向主动预防和发现系统性共性问题 [1][6][15] - 履职模式实现从“我管”到“都管”的协同联动，通过检察建议推动行政监管部门共同治理，形成合力 [6][18] - 技术应用促使检察官不断升级思维，主动总结案件共性特点并教给人工智能模型，用更宏观的视角处理问题 [15][16][18]