劳动人事争议“类案同裁”项目建设需求说明.docx

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1、劳动人事争议“类案同裁”项目建设需求说明一、项目背景根据2024人力资源社会保障部印发人力资源和社会保障部办公厅关于发布第一批数字人社建设行动“揭榜领题”场景清单的通知和深化人力资源和社会保障数字化改革实施方案要求，制定XX市劳动人事争议“类案同裁”数字应用建设方案。通过建设XX市劳动人事争议“类案同裁”数字应用来解决劳动仲裁业务的四大痛点问题：1.部分新聘仲裁员缺少办案经验，导致案件审理不充分；2.仲裁裁判标准不统一，类案不同裁；3.仲裁案件争议处理日趋复杂，使仲裁员更紧缺；4.仲裁员培养难度高，人员成长慢。大力加强仲裁标准化建设，建立仲裁办案管理和评价机制。加强调解、仲裁与诉讼衔接，逐步统

2、一裁审受理范围和法律适用标准，实现类案同裁。二、建设目标1 .辅助仲裁员人员公正、高效的处理劳动人事争议纠纷，规范审理程序，减少类案不同判，提升工作效能，提高调解成功率和案件化解率，维护社会公正;2 .向群众和企业普及仲裁常识和法律法规，减少诉累，进一步提升诉源治理成效；3 .方便工作人员查询信息库、学习优秀仲裁员办案思路与方式，提升业务水平和综合能力；4 .提炼解决案件审理中的疑难问题及裁判尺度不统一的问题，有利于形成类案同裁工作合力，促进劳动关系和谐稳定，提升劳动争议仲裁的公信力。三、建设思路要求与XX省劳动人事争议仲裁调解信息管理系统打通，通过对XX省劳动人事争议仲裁调解信息管理系统进行

3、案件办理相关改造，利用仲裁裁决大数据和人工智能，以“一场景二平台三数据库四提升五大功能”为目标，以类案同裁为核心，充分探索类案同裁工作机制，搭建三大信息资源库数字化底座，构建类案检索模型，建立类案同裁数字应用及专题分析平台，进一步规范办案标准，统一办案尺度，提高仲裁员业务能力，提升基层治理能力，实现类案同裁、提升仲裁公信力、保障当事人合法权益，及时化解矛盾纠纷、维护社会公平正义。四、建设内容1 .“类案同裁”数字应用建设“类案同裁”数字应用，运用大语言模型建设审理指引、类案智推、慧审助裁、审核辅助等功能，辅助工作人员进行裁决。LL审理指引开发审理指引相关功能，主要包括：审理步骤、审查要点、举证

4、责任及证据审查、注意事项、常用法条和庭审提纲等功能，辅助仲裁员人员公正、高效的处理劳动人事争议纠纷，规范审理程序，减少类案不同判，提升工作效能，提高调解成功率和案件化解率，维护社会公正。1.2. .庭审结果根据梳理的庭审提纲，开发庭审结果录入表单，仲裁员在庭审结束时通过此功能将庭审结果录入或自动回填到本系统中，庭审结果录入表单需与庭审提纲保持一致性，不同的案由庭审结果表单不同，且需根据仲裁请求展示不同的庭审结果表单。用于后续生成基本事实、本委认为、裁决结果等功能。13.类案智推开发类案智推相关功能，主要包括：案件查询、类案推荐、类案分析、案件画像信息查询、评价、足迹/收藏夹、热搜榜/好评榜等，

5、实现工作人员对案例的自主查询、智能类推、智能分析和评价反馈，方便其进行业务学习和自我能力的提升。1.4. .慧审助裁通过仲裁请求和庭审结果等内容自动生成基本事实认定、本委认为、适用法律和裁决结果等仲裁结果，辅助仲裁员编写裁决文书。1.5. 审核辅助案件审核时，审核辅助功能可汇总本区域仲裁裁决案件，自动识别裁判异常点,协助仲裁院领导审核案件,实现类案同裁,帮助客观了解各仲裁员工作水平，提炼本区域各类型案件的有关裁决意见，形成指导意见。1.6. 信息库智检开发信息库智检功能，实现案例库、法规库、规则库的快速智能检索、查询和查看，为工作人员的学习和工作提供便利，进一步提高工作人员的业务水平和办案能力

6、。1.7. .信息库管理包含法规库管理、规则库管理、案例库管理、案例预入库及入库确认。实现法规条文按关键字、类型、法规名称、标签等的不同维度的查询，法规详情、规则出处、修订痕迹等内容的查看，法律条文的新增、修改、删除、废弃、批量导入、导出、以及法规变更后自动同步案例库等操作，并记录操作日志，对变更内容进行留痕。1.8. AI自动训练建设Al自动训练功能，将慧审助裁中生成的基本事实、本委认为、适用法律、裁决结果经仲裁员的修改后的数据以及好、差反馈信息记录后，定时对模型进行训练，实现模型的自我学习。1.9. 个人中心开发个人中心页面，实现用户在个人中心修改个人资料、查看收藏案例、查看个人收藏足迹、

7、个人评价、查看个人记录过的笔记、个人关注的其他仲裁员、查看个人主页的功能。Llo.系统管理系统管理模块主要包括账号管理、权限管理、日志管理、访问管理等功能。LU.省系统对接与XX省劳动人事争议仲裁调解信息管理系统打通,将审理指引、庭审结果、类案智推、慧审助裁、审核辅助功能对接到省仲裁系统中，实现仲裁员在省系统中办理案件时可以实时使用审理指引、庭审结果等相应辅助功能。2 .增值式服务建设增值式服务是使用人工智能助手，群众和企业可以输入相关劳动纠纷内容，从而得到准确的回答，为群众和企业提供专业的咨询服务。3 .掌上应用建设X政钉掌上应用，为工作人员提供案件录入、案件分发、案件提醒、案件留痕等功能，

8、进一步提高工作人员工作效率并保障工作质量。4 .专题分析建设专题分析平台，聚焦类案同裁检索情况、案件受理情况、案件处理情况、调解组织和调解人员信息等数据,全要素设计统计分析功能,对案件处理方式（调解、仲裁）、指标预警（仲裁按期终结率、仲裁调解率、调解成功率）、风险管理（行业分布：制造业、建筑业、装饰装修、零售批发；农民工案件）、案件类型（劳动报酬、社会保险、解除合同、人事争议、其他争议）、仲裁案件量排名、仲裁员案件量排名进行统计分析，全方位展示各类要素，建设面向政府决策的XX全域可视化数字仲裁，逐步推广至全省。5 .应用支撑体系5.1. .类案同裁数据协同搭建数字化底座，梳理法规库、规则库、案

9、例库，将相关材料形成格式化数据，并对数据进行清洗、转换、加工和分析，形成类案可信数据仓，为类案同裁应用的建设奠定基础，提供数据和能力支撑。5.2. .基础库建设包含案例库建设、规则库建设、法规库建设。根据各资源库定义好的相关指标体系，做好数据清洗、比对、初始化导入；针对裁决文书中明确格式的信息，如身份证号码和手机号码、单位信息等进行精准脱敏。53仲裁智能服务智能服务将通过使用从历史卷宗收集相关劳动人事争议仲裁的信息，通过收集、整理、数据组织、审核、更新，采取知识库文本分割、文本向量化来构建向量库,基于语义的文本分割技术,将知识库中的长篇文本切分为更小的语义单元,做好模型构建、知识库构建，搭建大语言模型应用，做好向量库构建、智能交互。5.4.语料准备和模型训练调优1）语料梳理准备大语言模型需要通过劳动仲裁领域相关的语料数据对它进行训练和优化，最后生成了仲裁领域大语言模型，准备大语言模型的语料是一项既细致又关键的工作，其中涉及到多个步骤，包括语料收集、语料清洗等。2）模型训练调优针对XX类案同裁应用需要对案件入库模型、类案智推模型、类案分析模型、错字提醒模型、生成基本事实模、生成本委认为模型等进行模型训练，训练完成后，需要对各类模型进行评估以验证其性能。备注说明：要求中标方自行对接省仲裁系统,该对接费用包含在整体报价中。