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　　由财新传媒主办的“第七届财新峰会”于2016年12月2日-4日在北京举行。国双助理总裁、司法大数据事业部总经理石鹏出席峰会，在“前沿科技重构商业格局”论坛中发表演讲，提出大数据的理念和技术将可以更好地服务于立法的实证调研，服务于司法的公开，并影响司法触及的行政领域，同时走向学校和司法研究领域，中国未来司法业务的发展一定要依靠人工智能。

　　国双一直关注政府数据的公开，并且在政务及司法领域数据的研发方面持续地加大投入。国双作为中国首家赴美上市的大数据企业，石鹏强调，技术的先进性，一定会带来一个视野的前瞻性，但也意味着我们需要承担更多的社会责任。创新企业，尤其是接触政务类数据的企业，一定要立责于身。因为我们碰触到，是社会的基石，是社会的治理结构，唯有思維更为縝密、將技术的优势审慎地附加在政府的治理结构上，协助政府治理能力更好的提升，泽惠于民。

　　第七届财新峰会以“改革执行力”为主题，超百名全球顶级经济学家，以及政、商、学界的领军人物与会发言，共论改革的落实与执行；逾千名嘉宾出席会议。石鹏出席峰会，在“前沿科技重构商业格局”论坛中与中国互联网协会法治工作委员会主任、工业和信息产业部政策法规司原副司长李国斌，上海交通大学致远学院常务副院长汪小帆，上海交通大学媒体与设计学院m-lab主任、资深媒体观察家魏武挥等重要嘉宾进行了深度探讨交流。

　　以下为演讲全文：

　　各位来宾，下午好！ 首先感谢财新提供这样一个和大家交流的机会。国双成立于2005年，我们一直专注于数据的收集、检索、分析和高速实时处理，我们自主地研发了多项应用。今年9月份，国双成功在纳斯达克挂牌上市，成为了中国首家赴美上市的大数据企业。这是国双在中国大数据领域具有领先地位的一个很好的证明，同时上市也将助力于我们进一步地打开视野，进行战略规划，同时更好地在国际舞台上展示中国科技企业的自信与能力。

　　当前企业级服务的市场需求非常旺盛，中国新兴数字智能化市场强劲发展，以及中国政府对于大数据产业的重视与推动，为国双提供了高速增长的机遇。大家都知道，2015年国务院发布了“831大数据行动纲要”，里面明确提出：“数据已经成为国家基本性的战略资源，全面推进我国大数据的发展和应用，要求加快建设数据强国。”包括国双在内的在座很多企业以及朋友都是国家大数据战略的受益者，我们也尤其注意到，在发展纲要中提到说，“要将大数据作为提升政府治理能力的重要手段”。

　　商业上的大数据，它实际上在于利用社会各个主体之间客观存在的一个社会关系，我们认为对于这种社会关系的利用更多的是一种汇聚和迁移。而在政务数据的领域，我们认为它的本质实际上是帮助政府介入到对于各个主体之间的、社会关系的治理层面，有很多种意义，包括裁判、干预、服务、监管，等等。而这种辅助政府治理能力的提升，恰恰是政务大数据应用的一个最好的场景。我们可以看到，其实商业领域的大数据应用和政务领域是相通，但是又有不同的。国双一直关注政府数据的公开，并且在政务数据的研发方面持续地加大投入。

　　今天，我代表国双来财新峰会与在座的各位分享国双在司法大数据方面建设的一些成效和实例。因为我们长期着力于电子政务和司法领域的专业建设，能得到一些扎实的体会和感知，同时也催生了我们新的视角。区别于以往通用类数据的服务，我们一直在垂直领域做深耕。相信这样的服务方式未来也一定更具有优势。接下来，我给大家讲两个我们近期的实例，第一个是国双为最高人民法院知识产权案例指导研究（北京）基地建设的“精知例点”平台，第二个是国双与人民法院出版社合作建设的“法信”平台。

　　近年来，最高人民法院院长周强提出通过司法改革和信息化建设的双轮驱动推动法院工作，高度重视司法公开，强调用司法公开来倒逼司法公正。这使得司法这个专业领域正在逐步有序地实现数据公开，并促进了司法领域的数据应用。同时周强院长创新性地提出了全面建设“智慧法院”的一个建设思路。在刚刚过去的11月24号，我们为最高人民法院知识产权案例指导研究（北京）基地建设的知识产权案例指导研究服务平台刚刚完成了阶段性的汇报。作为一个新生制度的伴生系统，知识产权领域的这个平台完全是通过与知识产权法官的深度交流，从业务需求出发而建设的一个全面支撑系统。它的定位就是用最成熟的大数据技术和自然语言处理技术去支撑专业的业务需求。

　　今年3月份，我们和人民法院出版社推出的法信平台，也是在周强院长的主持下进行了上线仪式。法信平台实际上是将我们裁判文书的解析技术、智能推送技术，与传统的数字化的法院知识库系统进行了一个很好的融合。我们不仅将自然语言处理技术加以专业化的应用，而且我们将司法这个领域里的全量数据，包括最为珍贵的审判业务的经验转化为了数字语言，复刻到了我们所搭建的数据平台上。这是一种在专业行业领域里面前所未有的尝试。

　　我们能够具有这种专业化的深耕能力，是因为我们自己培养了一批领域专家，我们的工作在2016年一年得到周强院长的两次评价和两次肯定，对此我们感到非常自豪。有关法律的场景，刚才提到的只是很小的一部分，通过我们在法律行业的不断深耕，大数据的理念和技术将可以更好地服务于立法的实证调研，服务于司法的公开，并影响司法触及的行政领域，同时走向学校和司法研究领域。从司法这个实例上，我们可以看到高度专业化、与垂直领域的核心业务深度结合的大数据应用，正在逐渐成为广义上的政府治理效能提升的一个强大助力。在这个基础之上，大家可以看到形成了一个一个新的中心，包括政府业务形态的新中心、社会资源汇集的新中心，以及从技术层面上来讲，它也是一个数据深层应用的技术中心。

　　在建设过程之中，我们得到了各方的积极响应和参与，整体建设呈现出一种蓬勃的、欣欣向荣的健康发展态势。技术的先进性，一定会带来一个视野的前瞻性，这种前瞻性会使得公司在技术带来的变革之中获得更多的发展机会。但同时也意味着我们需要承担更多的社会责任。作为一个法律或者说法律与技术相结合领域的业务负责人，刚才我也听到了之前与会的嘉宾谈到境外的一些司法人工智能的机器学习系统。在这个问题上我是这么认为的，英美是一个传统意义上的判例法国家，而中国是一个以成文法为主的混合系，中国既有成文法，也有部分的案例作为成文法的支撑。确实是这个样子，比如IBM Watson和其他的一些相关的司法智能服务系统，现在已经开始进入到欧美的律师事务所，进入到他们的司法实务领域，他们的法律机器学习的能力的渊源是建立在英美长年的判例积累的基础之上。当然，英美也有部分的成文法，但是从整体的比例上来讲，它是非常低的。

　　在这个意义上讲，我们国家的法律渊源和法律基础要复杂得多，所以我们中国的司法智能的建设和英美的法系不可能走同一条道路。中国司法的人工智能如果要建立，首先要准确地理解三个大宗的数据源基础：第一类，法学知识和成文法的法条所固化下来的法律概念；第二类，由于法律的应用而产生的应用过程之中的一些法律实务的概念和一些应用概念的段落集合；第三类，法律类的常识。把这三类数据进行统一地整理融合，建立超维度的链接和关联性以后，形成一个大规模的知识图谱，在此基础之上才可以实现有中国特质的基础性的司法人工智能。

　　在我们行业里，有一些说法是我们现在已经开始在走司法人工智能的路线。作为一个软件企业，我们非常客观地看待这个问题，大家都在提中华法系要全面复兴的这个年代下，在全球竞争的大背景下，在司法人工智能这个专业的领域，中国未来的司法业务的发展确实一定要依靠人工智能，但是实际上你从现在这个建设基础上，我们实际上并不能说我们现在比欧美领先，甚至还有一定的落后。大家可以想象，将来中国庞大的司法体系，可能法院、检察院、公安系统，甚至很多的律师朋友，其他的社会法律服务部门，当他们需要大规模的法律底层的知识图谱的时候，我们没有具备这个能力，或者说我们有可能需要借助于外来的法律核心基础的时候，我认为这是一件非常不可想象的事情。

　　我以最后一个相对而言比较专业性的话题，来做一个今天发言的收尾。我们认为，在中国的政务数据的处理领域，尤其是在非常核心的接触国家治理结构、与治理结构相关的领域，作为技术的领先者或者说作为行业的排头兵，我们不光要强调我们的技术创新，我们强调我们的自强、自立，同时我提出一个观点：创新企业，尤其是接触政务类数据的企业，一定要立责于身。因为在这个领域里面，我们承担的社会责任比一般的企业承担的要重，而且我们碰触到的是社会的基石，是社会的治理结构，我们在这方面可能要做得更多、想得更多，这样才能保证整个行业健康顺利的发展。同时，我们把技术的助力很好地附加在政府的治理结构上，能够推动政府治理能力的提升，在这个基础之上，我们才能更好地承载和衔接商业领域里面一波一波地进化浪潮。

　　谢谢大家！

　　主持人：请问国双科技的石总，其实我们一直在讲传统产业和大数据的结合，司法是一个非常生动的例子，但是我们外行人不太懂，司法可能也经历了和数据结合的一个过程，最早我们讲司法信息化建设，现在是讲大数据的应用，接下来司法和人工智能可能有些结合。这些不同的阶段，它们其实有什么样的区分呢？它们的特征是什么呢？

　　石鹏：在20年前，也就大概是在80年代末、90年代初的时候，司法系统开始推进所谓的信息化建设，当时信息化建设最早的初衷，大家可能都理解，那会儿叫“无纸化办公”，把所有办公的各种手段往电脑上迁移，其实最早是这么来的。经历了当时的1.0、2.0，直接到今天3.0的状态，在我们现在整个司法体系中，包括公检法方方面面，可以说发展得相当完美。而且公检法这些信息化的水平，在国家整体的分布上讲，它的建设是比较突出的。

　　我跟大家解释一下信息化建设和数据化建设的区别。信息化建设，它的建设是以OA厂商的集成化建设为主，当时的建设思路，大量地把审判管理的流程用电子化的手段建设到整个司法流程的各个环节里，建的很多，非常细，大家很难想象一个真正的司法系统中到底有多少个OA系统或者流程系统。数据化建设和OA系统建设（传统意义的信息化建设），它的区别在哪儿呢？

　　1. 建设思路是完全不一样的。前者是为了当时的一个管理需求，而后者不光是要满足管理需求，还要满足整个法律职业群体对于整体效率提升的需求；

　　2. 具体建设方式不同。数据化建设必须得依靠大数据平台，这个大数据平台不是我们传统意义上讲的部门，叫信息中心也好，叫数据中心也好，而是实实在在的是一个技术平台，它是符合一定技术标准、一定规制性的一个技术平台。而所有的数据应该是汇集到这个数据平台里面，这些数据的来源实际上是传统的OA系统的API接口。

　　大家想一个象限图的概念，分四个空间，这四个空间里面传统的信息化建设只会在四个象限中占一部分，其他的三个象限中可能是数据建设的知识库体系，可能是其他的什么。当所有这些条件具备的时候，才是一个完备的数据化建设的状态。