AI时代的“法律+科技的”范本——平安科技AI法律技术中台覆盖诉讼全流程( 二 )_

1)裁判文书要素:文书要素抽取模型已覆盖1000多种案由,可抽取超过80类文书通用要素,如原被告、诉请、辩称、证据、争议焦点等;

2)合同要素:合同要素抽取模型已覆盖40多种合同类型,包括房地产租赁合同、采购合同、银行贷款合同等。可抽取超过10类合同要素,包含甲乙方、合同期限、合同金额等;

3)卷宗要素:卷宗要素抽取模型覆盖一审、二审和执行类案件的30多类文书类型,可抽取超过100类卷宗要素,如姓名、职务、法律依据等;

4)商标要素:商标抽取模型可抽取舆情、微博、APP中出现的商标名,为上层的商标识别与侵权比对提供支持。

应用场景一:资产线索提取

在公司破产清收场景中,实现裁判文书中资产线索的快速提取(资产金额规模、资产动向等),为法院、银行清算公司资产提供指引,智能追踪公司资产线索;

应用场景二:判决预测

对抽取得到的文书要素与判决结果,法律中台可实现关联预测映射。在处理新案件时,基于关联预测映射,推断案件最可能的判决结果,从而为案件判决与诉讼提供指引。以车险人伤理赔场景为例,通过提取历史裁判文书的争议焦点、证据项、判决金额、判决结果等要素,运用xgboost等机器学习算法搭建预测模型,可快速预测新案件的理赔结果。