
编者按:北大法宝作为常用的法律检索工具,在给众多法学生带来实用性帮助的同时,也让他们对北大法宝这家法律科技公司充满好奇:如此庞大的法律数据是通过什么形式处理的?日常的工作内容有哪些?体验感又如何呢?对此,湖南师范大学的三位法律实习生给出了他们的答案。
01
华昭琪:
与北大法宝真正的缘分始于湖南师大法学院《大数据与法律检索》——一门已然刻入每位湖南师大法学院学生DNA里的宝藏课程。如今,它已从湖南师大走出去,影响了更多国内外知名高校的法学生。这门课程由学院黄文旭老师主讲,作为法学院的招牌课程和实力担当,成为我们法律学习生涯的必修课,也是面向新时代培养综合型、复合型法学生的基本需求所作出的实际回应。在黄老师的指导与带领下,我们开启了更多能够充分利用大数据网络空间进行法律检索与学习的体验。
02
赵骄:
保研加法考结束后,属于大四的两件大事已经完成,我在大学的最后一年迎来了不完全意义上的GapYear。在我思考该如何充实丰富地度过这一学年时,我萌生了到北大法宝实习的想法。十分幸运的是,黄老师愿意给予推荐,郭总也愿意给予我实习机会,就这样我顺利进入了北大法宝,从北大法宝的使用者成为北大法宝“背后的人”。
从12月份正式入职到现在,我在北大法宝工作不足两月,对北大法宝的了解还不够深入,接触的工作也不算多,但在两位负责且耐心的带教老师的指导和帮助下,我顺利步入了工作的轨道。在这两个月的工作当中,我学习到了很多东西。
首先,因为距离的原因我只能选择线上实习,具体工作要求只能通过腾讯会议等线上的形式了解学习,这就需要做到密切关注工作消息,并且在开会时认真记录,避免因为缺少面对面的沟通而使得任务接受不及时、不准确从而耽误工作进度。
其次,在初次学习处理执法依据平台数据时,面对内容比较繁琐的法规,我很容易忽略一些细节,导致整体的处理结果不够完善严谨。这就提醒我在处理一些比较细节化的工作内容时,需要多加注意,耐心细心。之后通过不断练习和改正,我的数据处理能力得到了很大的提升,对行政机关执法工作内容有了更加深刻的理解。
最后,在工作过程中,会出现听起来简单而实际做起来难的情况,即使我已经完全理解了工作要求,但自己在着手完成时还是会出现各种各样的小问题。这时就需要及时请教带教老师,进一步了解要求,避免出现任务的完成结果与实际要求不符从而返工的情况,保证工作进度。
在北大法宝工作兼具学习完成新项目的新鲜感和日常数据处理工作的稳定性。在接下来的工作中,我将进一步了解北大法宝,了解这个作为法学生检索神器的背后工作,探索更多、学习更多、成长更多。
03
于宜平:
非常感谢北大法宝和黄文旭老师给了我这样一次申请实习的机会,北大法宝作为法学生最常使用的法律检索平台,在日常学习生活中为我们提供了许多帮助与支持,所以有机会向北大法宝投出简历,并在北大法宝实习了这么长的时间,让我深感荣幸。

1.执法依据智能应用系统
基于法规结构化文本条款项,精准定位行政执法事项并梳理法规设立依据,就执法裁量基准、两法衔接数据深加工,辅助行政执法监督智能应用。
2.权责清单智能管理系统
就国家部委、省、市、县、乡五级行政主体已设立权责清单,以法规依据和执法事项进行动态数据关联,提供权力事项和法规变迁的更新服务。
3.执法文书智能生成系统
收录部委、省、市、县级行政执法文书,在行政执法办案和执法监督系统中实现基于文书模板的撰写辅助,并提供典型案例的查明和类案参考。
4.智能行政执法助手
为一线执法人员生成执法依据、辅助裁量参考的智能化执法应用,录入违法事实即可精准推进法条依据和相关案例,促进严格规范公正文明执法。
5.行政执法监督综合管理信息系统
以智能化执法办案、精细化管理监督、科学化辅助决策为目标,结合人工智能、知识图谱、GIS等技术,打造集执法公示、执法办案、执法监督为一体化平台。
6.行政复议应诉管理系统
可实现简易行政复议文书自动生成,历史复议文书数据建模和分析,并通过行政诉讼裁判文书胜败诉分析,提升行政复议应诉工作效能。
7.依法行政视频课程服务
依托北京大学法学院优质教学师资,结合全国政府法治实务专家资源,可针对各级政府和执法部门需求提供线上线下一站式法治培训课程服务。
8.新AI智能问答
法宝智能问答采用对话式交流的方式,借助于生成式AI强大的语义分析和理解能力,精准理解用户意图,基于大模型与法宝数据库的融合,显著改善通用大模型引用法律不准确、编造法条的问题,确保智能回答可靠且有据可循。
9.法治政府建设信息系统
将法治政府建设示范创建指标体系所涉及关键业务信息适时提取、汇总筛选、分析整合,结合各级政府部门权责清单形成关联,综合呈现法治政府建设效能。
10.依法治省(区、市)知识图谱建设
以法律法规、案件案例、机构人员等法治信息基础数据为核心,打造依法治省(区、市)知识图谱系统,实现上下位法、执法依据、裁量基准、权责清单、执法案件、司法案件、行政复议、法律服务、法治舆情等数据间的关联分析。
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审核 | 曹俊峰 张宁莎
