
Буглаева Елена Анатольевна, кандидат юридических наук, доцент кафедры уголовного процесса, криминалистики и судебной экспертизы, Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск, Россия. Elena A. Buglaeva, Candidate of Sciences (Law), Associate Professor of the Department of Criminal Process, Criminalistics and Judicial Examination, South Ural State University, Chelyabinsk, Russia. В статье анализируется практический опыт внедрения и использования интеллектуальных систем в области судопроизводства Китая и России. Делается вывод о том, что применение в судебных цифровых системах отдельных методов искусственного интеллекта свидетельствует об их эффективности, поскольку позволяет сократить роль человека в рабочем процессе, повысить эффективность, оперативность и устойчивость судебной системы, не приводя к изменению основополагающих признаков правосудия. The article analyzes the practical experience of implementing and using intelligent systems in the field of legal proceedings in China and Russia. It is concluded that the use of individual artificial intelligence methods in judicial digital systems demonstrates their effectiveness, since it allows reducing the role of humans in the work process, increasing the efficiency, operability and sustainability of the judicial system without changing the fundamental features of justice.
судопроизводство, искусственный интеллект, legaal proceedings, интеллектуальные системы поддержки принятия судебных решений, superservice, экспертные системы, intelligent judicial decision support systems, expert systems, суперсервис, artificial intelligence, УДК 347.994
судопроизводство, искусственный интеллект, legaal proceedings, интеллектуальные системы поддержки принятия судебных решений, superservice, экспертные системы, intelligent judicial decision support systems, expert systems, суперсервис, artificial intelligence, УДК 347.994
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
