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　　“我们把医保骗保行为的特点、共性总结出来，将这些共性特点转化为人工智能能够理解的技术路径，然后将海量的医疗大数据交给人工智能进行筛查，帮我们找出其中疑似医保骗保行为的线索。”刘凡石表示，这个过程不但帮助检察机关发现了大量平时难以发现的线索，帮助追捕追诉漏罪漏犯、形成案件串并，还有助于帮助检察干警思考，这些犯罪行为共性特点背后反映出的制度漏洞，并通过检察建议等方式，督促相关部门尽快堵住这些漏洞。“在应用大数据模型之前，我们往往将眼光聚焦到当前办理的案件上，而应用大数据模型之后，我们会主动总结案件犯罪行为的特点，将这些特点教给人工智能去理解识别，让它协助我们去处理海量的数据。这个过程中，我们也会主动去思考案件背后的共性问题，也让我们用更宏观的视角去处理案件。”

　　祁治国：随着我国城镇化进程快速推进，人口流动频繁，城乡结构发生了深刻变化，传统治理模式已难以应对。这就要求我们主动去“识变”，根据这些变化调整我们的工作思路。北京检察机关在参与化解这些社会矛盾风险的实践中注意到，传统的化解方式还存在一些短板，比如以往我们很多是风险爆发后才介入处理，是被动处理而非主动处理。在依靠传统方式开展工作的同时，我们也在主动思考，如何克服这些短板不足？我们注意到，人工智能大数据模型的高速发展，这种新质生产力已经在多个领域改变了原有的工作模式，极大地提高了工作效率与工作成效。能不能把智能工具和我们化解矛盾风险工作相结合，从而坚持好和发展好新时代的“枫桥经验”，这种思考就是我们打造北京检察“数智枫桥·数治北京”解决方案的初衷。