基層執法辦案中，“卷宗堆成山、閲卷耗整天”曾是常態，人工審核易因疲勞漏判細節、法條匹配耗時久。AI執法辦案輔助審核系統的落地，並非簡單的技術炫技，而是用三大核心技術重構審核流程，讓辦案既快又準，成為司法人員的“智能搭檔”。

自然語言處理（NLP）是系統的“文字解碼師”，破解了卷宗解析的效率難題。傳統人工閲卷需逐頁梳理筆錄、文書，耗時費力且易遺漏。AI通過深度學習法律文書語料，能精準拆解電子卷宗，自動提取嫌疑人身份、案發時間線、證據類型等核心要素，還能比對筆錄與音視頻轉寫內容的一致性，標記邏輯矛盾點。江陰公安的系統憑藉這項技術，卷宗要素提取準確率達95%以上，原本半天才能完成的閲卷報告，5分鐘就能生成結構化初稿，民警閲卷效率直接提升50%。

機器學習與知識圖譜構建，讓系統化身“智能法制員”，實現風險前置預警。系統會吞噬海量過往案例、法條及司法解釋，構建動態更新的法律知識圖譜，既能快速匹配相似案例與對應法條，給出量刑參考，避免同案不同判；又能基於預設規則，自動篩查程序漏洞。徐州公安的“徐Sir”系統就預設了89項程序審查點，能精準識別訊問時間衝突、扣押清單不全等問題，高頻程序問題攔截率超70%，把事後糾錯變成事前提醒。

多模態數據解析技術，打通了不同類型證據的審查壁壘。辦案中的音視頻、電子流水、現場照片等非文本證據，曾是審核難點。AI通過語音識別快速轉寫執法記錄儀內容，用圖像識別校驗勘驗照片完整性，靠數據挖掘梳理資金流向與人員關聯網絡。在多人詐騙案中，系統3小時就能完成87名涉案人員筆錄的關聯分析，效率較傳統模式提升8倍，精準鎖定證據鏈薄弱環節。

值得注意的是，AI始終是“輔助者”而非“決策者”，技術設計中暗藏多重製衡邏輯。為規避“AI幻覺”，系統採用本地知識庫訓練，檢索範圍限定在權威法條與案例中；為守住司法底線，核心定性、量刑決策權仍歸辦案人員，AI僅輸出分析建議與風險提示。同時，區塊鏈數據脱敏技術確保案件敏感信息“可用不可見”，築牢數據安全防線。

從人工翻卷到智能“體檢”，AI輔助審核系統的價值，在於用技術固化司法經驗、規範辦案流程。它不是替代人的專業判斷，而是把辦案人員從重複性事務中解放出來，聚焦事實認定與情理法權衡。當技術與司法深度融合，公平正義不僅能跑得更快，更能站得更穩。