一、产品概述
虹安AI知识库系统是一个基于人工智能技术的专业信息处理平台，它能够通过自然语言理解与指令交互,对多模态数据处理进行智能挖掘、关联分析和深度问答,实现信息的自动化整合与分析。
二、公安司法系统专属杀手锏
场景1：刑事证据链智能审查与矛盾点预警
痛点实录：
检察官需人工核对30+份证据中的逻辑矛盾（如时间冲突「19:00在家 vs 19:05在案发现场」），易因疏漏导致退补侦查。
我们的解法：
通过提问激活冲突检测：
①输入「比对嫌疑人A在2023-05-01的时空轨迹」→ 自动输出笔录/监控的时间地点矛盾点清单
② 提问「检查物证链条完整性」→ 返回缺失证据类型（如作案工具未溯源）
③询问「定位证人B证词与监控冲突处」→ 高亮矛盾段落并标注证据源位置
效果:
证据审查耗时从3天缩短至2小时
场景2：多源数据智能挖掘与AI刑侦助手
痛点实录：
民警需从邮件、聊天记录等多源数据中人工串联线索（如钓鱼邮件→暗网论坛→比特币地址），跨平台关联耗时超1个月。
我们的解法:
通过自然语言指令实现数据穿透：
①提问「检索与比特币地址X关联的Telegram群组」→ 输出群组名称、聊天记录关键词及关联时间线
②输入「追踪钓鱼邮件中的最新诈骗话术变体」→ 返回话术特征变化趋势及传播路径
③询问「定位暗语'苹果'对应的洗钱指令」→ 解析跨平台指令执行链条
效果：
线索响应时效从1个月→实时
场景3：法官智能检索本院历史量刑参考
痛点实录：
法官需手动翻阅卷宗或使用基础检索系统查找本院类似案件判决（如“抢劫致人重伤”），耗时长达2小时且难以精准匹配关键量刑情节（自首、赔偿谅解等）。
我们的解法:
通过自然语言描述案情精准匹配历史判例：
① 输入「查询近三年抢劫致人重伤且赔偿获谅解案件」→ 自动输出量刑区间分布及典型案例列表
② 提问「对比累犯与非累犯在毒品犯罪中的刑期差异」→ 生成刑期对比表格
③ 询问「检索具有XX情节（如特殊防卫）的故意伤害案量刑」→ 返回相似度TOP5判决书摘要及核心量刑理由
效果：
类案检索时间从2小时→10分
场景4：刑事案件电子证据智能分析系统
痛点实录：
某市公安侦办跨境网络诈骗案时，需从查获的TB级聊天和其他沟通数据中定位关键作案证据（如赃款转移指令、团伙分工对话）。传统关键词筛查耗时72小时以上，且难以识别加密暗语和关联人员。
我们的解法:
通过自然语言指令穿透海量数据：
① 输入「提取2023年1-6月主犯与资金组关于“苹果订单”的对话」→ 自动输出加密交易指令解密文本（如“发5箱红富士”=转账50万元）并标注聊天记录位置
② 指令「关联所有使用“仓库验收”暗语的聊天账号」→ 生成涉案人员关系图谱及通讯时间轴
效果：
关键证据定位时间从3天→20分钟
场景5：商业贿赂案海量邮件智能分析
痛点实录：
某市监委调查某医药企业行贿案时，面临海量邮件证据筛查难题： 目标模糊： 需从10万+封邮件中精准定位三类关键证据； ①回扣比例（如“按合同金额5%返点”）、 ②行贿伪装（以“学术赞助”“培训费”名义转账）、 ③指定特定设备参数指令（如“必须采购配备64排探测器”）。 效率低下： 人工筛查耗时超2周，且极易遗漏跨邮件关联线索（例如：A邮件约定返点比例，B邮件执行转账操作）。
我们的解法:
通过自然语言指令实现穿透式分析，自动构建“行贿人-受贿方-资金流”完整证据链：。
① 输入「分析‘学术赞助’类邮件」 → 识别出高度一致的模板化赞助邮件（如12家医院负责人收到内容雷同邀请），但未找到参加学术活动的邮件，提示异常。
② 输入「定位要求指定供应商的邮件，并追溯决策链条」 → 捕获供应商邮件：“为您定制CT机参数清单，请参考附件”，溯源关联参数篡改记录，中标通知书显示唯一满足定制参数的供应商，提示异常。
效果：
关键证据集的生成时间从人工筛查的 14天 大幅缩短至系统智能分析的 4小时，极大提升办案效率与证据完整性。
三、横向对比： 政法场景深度碾压传统方案
四、同类产品对比效果
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