人工智能飞速发展之下，类案检索趁着热潮不断现代化。类案检索从初始的识别环节，一直进入检索环节，各种智能技术嵌入辅助法官完成类案检索任务。深入其中，会发现在可观的技术红利之外，疑难问题也是纷至沓来。因此，应聚焦类案检索中的技术短板，以理性视角捕捉漏洞以作补救之需。

1.识别技术

“识别”是确认“类案”的首要环节，精准识别一直都是类案检索制度的目标要求之一。实践中，类案检索经历着人工识别、机器识别、智能识别的改革创新，智能识别摆脱了人工识别成本高、效率低的弊端，又在机器识别过度依赖用户的基础上优化改造。发展至今，显然，智能识别已成为大势所趋。

智能化的识别技术进入司法程序中，在遭遇到复杂案件之时，帮助法官高效化锁定类似之处，但更应当正视的一点是，识别技术在与类案检索系统的磨合中的确出现了或多或少的问题。第一，在案例定性上，众多的公报案例、推荐案例、经典案例中，是不同级别法院所作，如今的识别技术还未能将案例的级别分类归纳，难免会出现多层级案例同时存在的情况，使承办法官在找寻参考案例时不能笃定选择。第二，在识别方法上，以中国裁判文书网为例，高级检索项下虽有多种配对方式，却未针对性地根据类案的区别标准和识别特点进行专业化设计，识别方法始终未能系扣到检索案例的特点和比较点，偏向于机械化处理。第三，就识别结果而言，由于案例的等级划分缺少以及识别方法不当，结果不达标的情况容易发生。现实中的个别类案检索中，识别结果存在着一些尚未生效的裁判文书，这是因为无法从识别出来的文书表面判断出是否生效或者说未明确提示是否生效，极易导致案例数据库杂乱，加大法官筛选难度。(www.daowen.com)

2.检索技术

除了识别技术，如何对“类案”进行高准确度检索也是值得深入探讨的部分。检索阶段首先需要庞大数量的具体案例支撑，大数据的运用在此时尤为明显。进入数据库的案例不是随机的，诚然，个别类案检索系统不注重参考案例质量，允许来源不明、特征模糊的裁判文书进入检索数据库，这样的“灰色案例”一旦不加限制地涌入，会使检索过程在耗时耗力之后还难以得到有价值的结果。再者，我们欣喜地看到近几年来各地方陆续推出了颇具特色的类案检索平台，如江苏苏州中院重点搭建了“5+3”即8个平台，实行网上办案流程的留痕记录制度，辅助对案件进行动态跟踪管理。^[6]辽宁省高院推出“法信智推”系统，突出自动提取案情摘要、事实依据，多重审判辅助信息的一站式检索和主动推送特色。^[7]仔细观察，不难看出地方性检索平台的案例集中来自区域内部，各地方之间缺乏地区互动、案件关联，地方性检索特征明显且排外性的检索也不在少数。最后，宏观的检索规则存在制度缺失。^[8]制度设计中检索方法设置过于笼统；结果筛选未明确效力认定依据、冲突处理规则。例如，地方法院进行类案检索时，是否需要优先考虑上一级法院的关联案例？还有一种情况，检索结果出现相关案例分属于不同层级，是该就高层次原则，还是讲究层级的对应性？就算是最高人民法院作类案检索后，是否将地方类案纳入最高人民法院检索范围？在不完备的检索规则背后，隐藏着法官可能先入为主的“选择性”类案，加剧了类案检索主观过度介入风险。