LexisNexis 推出 Accurint One：为执法机构整合调查数据与受治理 AI

LexisNexis Risk Solutions 于 2026 年 11 月 3 日宣布推出 Accurint One。这一新平台为美国刑事司法机构提供一个统一的调查环境，整合公司、合作伙伴和机构数据、高级分析以及受治理的 AI。

该产品旨在解决当国家数据库、商业提供商、机构内部系统和其他技术各自掌握调查的不同片段时所出现的碎片化问题。在同一个工作流程中，用户可以对照可用记录检验线索、查找关联并排除错误线索，而无需逐个系统拼凑案件。

LexisNexis Risk Solutions 政府业务首席执行官 Haywood Talcove 表示，此次发布是为了应对 21 世纪犯罪与一种他称之为基本植根于 20 世纪的调查技术模式之间的不匹配。他表示，目标是让技术围绕案件工作来组织，而不是要求调查人员调整自己的工作去适应彼此割裂的工具。

三类信息池

Accurint One 内部设有三类信息池：来自 LexisNexis Risk Solutions 的内容、由已连接合作伙伴提供的数据，以及机构贡献的材料。产品文档将记录管理、计算机辅助调度和监狱管理系统列为可能的数据来源。机构还可以引入电子表格、用户创建的文件和 BOLO，与更广泛的数据集一起进行分析。

调查人员可以搜索合并后的信息、就案件开展协作、创建调查时间线、使用地图和关联分析，并应用分析功能。AI 支持的功能可以生成记录摘要，并检查关系网络以发现关联。界面将各类资源置于单一视图中，并提供自定义选项，机构可通过产品页面申请演示。

LexisNexis 表示，模式识别可以协助对系列犯罪的调查，而其他功能可以在机构资源紧张时提高常规 911 服务呼叫的效率，并减少重复的人工检索。

人工监督与 AI 治理

该平台将 AI 定位为辅助角色：整理信息、发现模式并提示可能的关联。解读及由此产生的任何行动仍由授权用户负责。该公司针对刑事司法的负责任 AI 原则为 Accurint One 设定了五项标准：透明（Transparent）、负责（Responsible）、可理解（Understandable）、有据可依（Substantiated）和可追溯（Traceable），合称 TRUST。

可解释性和可追溯性旨在使这种监督切实可行。对于可能的调查线索，可解释性方法要求能够获取结果背后的信息和支撑数据，因此用户无需仅依赖输出结果。调查人员、分析师、指挥人员和记录人员应审查这些材料，并运用其培训、经验和独立判断。

LexisNexis 表示，其保障措施将聚焦偏见的审查、文档记录、测试和监控，与访问控制方面的资质审核、用户验证和审计相结合。意外偏见的潜在来源包括数据输入、模型开发和运营实施。

这使得可审查性成为 Accurint One 价值的核心。整合可以简化构建案件的流程，但该平台声明的运营模式并未将责任转移给 AI：调查人员仍必须审查支撑信息，并决定所发现的关联是否值得采取行动。