法律援助机器人服务规范

法律援助机器人服务规范一、服务范围界定法律援助机器人的服务范围应严格遵循《法律援助法》及地方实施条例的规定，覆盖民事、行政、刑事三大领域的基础法律服务需求。在民事行政案件中，重点支持劳动争议、婚姻家庭、交通事故、医疗纠纷、消费者权益保护等高频事项，其中农民工讨薪、工伤赔偿、家庭暴力维权等事项需设置"绿色通道"，实现24小时内响应。刑事案件方面，应协助完成犯罪嫌疑人权利告知、强制措施说明、值班律师预约等辅助性功能，但不得替代律师进行实体辩护。对于70周岁以上老年人、重度残疾人、未成年人等特殊群体，需提供语音交互、大字界面、方言识别等无障碍服务模块，确保服务可及性。服务范围的动态调整机制同样重要。每年应根据司法行政机关发布的法律援助案件统计数据，优化机器人的知识库优先级，例如当某类新型案件（如网络消费纠纷）数量年增长超过30%时，需在90天内完成相关法律条文、裁判规则的系统更新。同时明确排除事项：不提供死刑复核、涉外诉讼等复杂案件的解决方案，不针对具体案件结果进行预测，不参与任何具有人身依附性的法律行为（如遗嘱见证）。二、技术标准体系（一）基础性能要求法律援助机器人需满足以下技术指标：自然语言理解准确率不低于92%，法律条文匹配精度达到95%以上，常见问题响应时间控制在0.8秒以内，复杂咨询的推理过程不超过5秒。知识图谱应覆盖现行有效法律、行政法规、司法解释共3万部以上，典型案例库需包含近五年最高人民法院发布的指导案例及各高级法院参考案例2000例以上，并保持每月更新。多轮对话能力应支持至少8轮上下文连贯交互，能识别用户意图的中途变更并平滑切换咨询主题。（二）系统架构规范采用"云-边-端"三级架构：云端部署分布式知识库与深度学习模型，负责复杂法律推理与数据分析；边缘节点处理实时交互请求，缓存高频咨询内容；终端设备（包括网页端、小程序、政务大厅一体机）需支持人脸识别（用于身份核验）、电子签名（用于申请材料确认）等功能。安全防护应符合《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019）三级标准，关键数据传输采用SM4国密算法加密，系统需具备7×24小时不间断运行能力，年度可用性不低于99.9%。（三）开发与测试标准开发过程需执行《人工智能产品研发规范》，建立需求文档、设计文档、测试报告的全程版本控制。测试环节应包含功能测试（覆盖100%核心业务流程）、压力测试（支持同时在线用户≥1000人）、兼容性测试（适配主流操作系统及浏览器）、伦理测试（模拟种族歧视、性别偏见等极端输入场景）。上线前需通过司法行政机关认可的第三方检测机构认证，获得《法律援助人工智能系统安全证书》。三、质量控制机制（一）全流程质量监控建立"咨询前-咨询中-咨询后"的闭环管理体系。咨询前阶段，通过用户画像自动匹配服务类型，对超出机器人能力范围的咨询（如涉及精神损害赔偿的具体数额计算），应在3次交互内启动人工转接。咨询中实施实时质检，当系统检测到关键词匹配错误（如将"劳动关系确认"识别为"劳务关系纠纷"）时，立即触发二次校验机制。咨询后通过短信、小程序推送满意度评价，设置"非常不满意"选项的强制反馈入口，对评分低于60分的服务案例，24小时内由人工律师复核并形成改进报告。（二）案件质量评估对于机器人辅助生成的法律文书（如起诉状、仲裁申请书），需设置三重校验：格式校验（自动检查诉讼请求、事实理由等要素完整性）、逻辑校验（通过NLP分析论证链条连贯性）、风险提示（标注诉讼时效、证据不足等潜在问题）。每月随机抽取20%的服务案例，由法律援助机构组织律师进行质量评审，评审指标包括法律意见准确性（权重40%）、程序指引清晰度（30%）、用户体验友好度（30%），平均分低于85分的需暂停相关服务模块进行优化。（三）持续改进机制构建用户反馈-数据建模-迭代优化的PDCA循环。每周分析咨询失败案例（用户主动终止对话或转人工率超过50%的场景），识别高频问题类型并生成改进清单。知识库更新需经过"法律专家审核-算法工程师标注-测试环境验证-灰度发布"四步流程，确保新增内容的权威性与适用性。每季度发布质量白皮书，公开服务准确率、用户满意度、问题解决率等核心指标，接受社会监督。四、隐私保护规范（一）数据收集原则严格遵循"最小必要"原则，仅收集与法律服务直接相关的信息：身份信息限于姓名、身份证号（用于经济困难审查）、联系方式；案件信息仅采集纠纷类型、基本事实、证据材料摘要。明确禁止收集宗教信仰、医疗记录、银行账户等敏感数据，对必须留存的生物特征信息（如人脸识别图像），应在服务结束后72小时内自动脱敏处理。用户首次使用时需弹窗提示《数据收集清单》，获得明确授权后方可提供服务。（二）数据使用限制建立数据分级管理制度：核心数据（如案件材料）存储期限不超过案件审结后2年，普通数据（如咨询记录）保存不超过6个月。数据使用需满足"目的限制"要求，即仅用于法律咨询、申请辅助、质量改进等原始目的，不得用于用户画像、商业推广等其他用途。向法律援助机构共享信息时，应采用数据接口方式传输，并通过区块链技术记录访问日志，确保可追溯。（三）安全保障措施实施数据全生命周期防护：传输环节采用TLS1.3加密协议，存储环节使用分布式数据库并进行异地灾备，销毁环节执行《信息安全技术数据销毁指南》（GB/T38554-2020）。定期开展渗透测试与漏洞扫描，每年进行一次数据安全审计。建立应急响应机制，发生数据泄露时需立即启动应急预案，1小时内上报司法行政机关，24小时内向受影响用户发送通知，并在72小时内提交事件调查报告。五、伦理规范要求（一）算法公平性保障训练数据需经过去偏处理，确保不同性别、年龄、地域、职业的用户获得同等质量的服务。定期检测算法偏见，重点关注劳动争议、婚姻家庭等易受传统观念影响的领域，当某类用户群体的问题解决率低于平均水平15%时，需重新训练相关模型。禁止设置任何基于种族、宗教、政治立场的歧视性参数，算法决策过程应满足《人工智能算法推荐管理暂行规定》的可解释性要求。（二）人机协作边界明确机器人服务的辅助定位，在咨询开始时主动告知用户"本系统提供法律信息咨询，不构成正式代理关系"。对于可能产生重大利益影响的决策（如是否接受调解方案），需强制提示"建议咨询专业律师"并提供人工转接入口。禁止使用情感化表述（如"我认为"、"应该"）误导用户，所有法律意见需标注"依据XX法律第X条"，确保来源可追溯。（三）社会责任担当设置伦理审查委员会，由法律专家、技术人员、社会学者组成，每季度评估服务可能产生的伦理风险。建立弱势群体专项保障机制，对农民工、残疾人等用户群体提供优先服务，咨询等待时间缩短50%。积极参与法治宣传教育，在服务结束后推送相关法律知识（如《劳动合同法》要点解读），每年至少开展4次公益普法活动，提升公民法律素养。六、运营管理规范（一）机构职责分工司法行政机关负责统筹规划与监督指导，制定服务标准和考核办法；法律援助机构承担具体管理职责，包括机器人选型评估、服务质量监管、律师资源协调；技术提供方负责系统开发维护、知识库更新、安全防护等技术支持。三方应建立月度联席会议制度，及时解决运营中的问题。（二）人员培训要求对操作机器人的法律援助工作人员，需进行不少于40学时的专业培训，内容包括系统功能使用（30%）、法律基础知识（40%）、应急处理流程（30%），考核合格后方可上岗。每年组织技术提供方与法律专家开展交流研讨，共同提升机器人的服务适配性。（三）应急处置预案针对系统故障、数据泄露、算法异常等突发事件，需制定专项应急预案，明确响应流程、责任分工、处置措施。每半年开展一次应急演练，测试故障恢复能力（目标4小时内恢复核心服务）、舆情应对能力等。建立全国法律援助机器人应急支援机制，当某一地区系统瘫痪时，可临时调用其他地区的冗余算力提