編者按
在國家大數據戰(zhàn)略的統(tǒng)籌下，檢察機關大數據工作取得初步進展。2022年1月，最高人民檢察院檢察長張軍在全國檢察長（擴大）會議上強調，要增強大數據戰(zhàn)略思維，運用大數據助力法律監(jiān)督“本”的提升和“質”的嬗變。為落實這一要求，本刊特組織專家學者圍繞“檢察大數據賦能法律監(jiān)督”這一主題，就戰(zhàn)略思維、困境破解、內外協(xié)同、平臺建設等問題展開深入探討，敬請關注。
劉品新
翁躍強
李小東
主 持 人：
姜 昕 《人民檢察》主編
特邀嘉賓：
劉品新 中國人民大學法學院教授
翁躍強 最高人民檢察院案件管理辦公室副主任（掛職）
李小東 廣東省深圳市人民檢察院檢察長
問題一：如何理解和運用好大數據戰(zhàn)略思維？
主持人：張軍檢察長在全國檢察長（擴大）會議上強調，各級檢察院檢察長、業(yè)務部門負責人要增強大數據戰(zhàn)略思維。大數據對于檢察監(jiān)督辦案的重要意義是什么？如何理解和運用大數據戰(zhàn)略思維？
劉品新：大數據的運用已成世界大勢。增強大數據戰(zhàn)略思維，既是對未來檢察工作新模式的整體性、全局性、前瞻性考量，更是當下檢察工作高質量發(fā)展的系統(tǒng)性、關鍵性、創(chuàng)造性要求。大數據深度運用是檢察監(jiān)督辦案的時代轉型。如果檢察人不能因應以海量數據為共性的互聯網、人工智能、區(qū)塊鏈等新興科技引發(fā)的革命而進行重大轉變，那么“四大檢察”就會面臨空前挑戰(zhàn)而能力不濟的制約。以涉眾型犯罪案件的檢察應對為例，涉眾型經濟犯罪帶來了全新的案件樣態(tài)，任何一起案件都必然伴隨著海量的證據材料，司法機關面對涉眾型經濟犯罪的回應明顯滯后。這就提出了使用“大（數據）證據”辦“大（體量）案件”的現實要求。主動倚靠大數據進行華麗轉身，是當代檢察人的歷史使命。近年來，一些地方檢察機關對裁判文書網部分類型案件的異常特征進行自動識別，對司法人員群體與律師個體的關系進行自動刻畫，利用海量衛(wèi)片數據對生態(tài)環(huán)境進行自動監(jiān)測，利用司法鑒定的大數據對于異常鑒定進行自動評判，均產生了顯著成效。以大數據支撐法律監(jiān)督工作，可以是批量性的，更可以是預測性的，將更好地踐行雙贏多贏共贏理念。
“大數據戰(zhàn)略思維+檢察新理念”的組合將打造檢察的“中國之智”?，F階段檢察機關法律監(jiān)督要由解決“有沒有”的問題轉向解決“好不好”的問題，讓人民群眾切實感受到公平正義就在身邊。檢察新理念引領檢察工作勇往直前，如今續(xù)以大數據戰(zhàn)略思維的加持，雙流匯聚將形成磅礴力量，打造檢察領域前所未有的“中國之智”。這將是中國檢察由海量數據所包圍、以算法驅動進而實現智能化的全新樣態(tài)。長期以來，全體檢察人走在探索數據引領檢察的智慧檢務道路上，彰顯出上下齊心的決心，但也遇到“中梗阻”現象。此時要求各級檢察院檢察長、業(yè)務部門負責人增強大數據戰(zhàn)略思維，疏通阻礙、實現全國一盤棋，為中國特色社會主義法治體系建設添加數智偉力。
翁躍強：要增強大數據戰(zhàn)略思維，充分運用數字技術為“四大檢察”賦能，把《中共中央關于加強新時代檢察機關法律監(jiān)督工作的意見》（以下簡稱中央《意見》）落到實處。近年來，社會各個領域都被大數據、人工智能、區(qū)塊鏈等技術深度滲透、廣泛影響，有的不法分子會利用制度、管理、機制漏洞或部門之間銜接不暢、信息壁壘反復作案。新型違法犯罪更趨網絡化、科技化、智能化，增長迅猛。如果法律監(jiān)督停留在傳統(tǒng)的方式，憑目前的隊伍和能力，根本不能滿足監(jiān)督辦案需求。目前，在如何運用好大數據推動檢察工作高質量發(fā)展的認識方面，還遠遠不足。所以，必須增強檢察長和業(yè)務部門負責人的大數據戰(zhàn)略思維。
經驗告訴我們，任何違法犯罪都有一個信息鏈條，孤立地看鏈條上的每個信息點很難發(fā)現異常，但運用大數據篩查、比對、碰撞，信息點之間就有了交集、串連，問題線索就能顯露出來。例如，通過對浙江省紹興市近5年52萬份民事判決進行篩選，其中200多件車輛保險理賠案都具有三個特征：“轉讓理賠權”“第三方評估定損”、原告身份都是“修理廠人員”（人員從社保信息比對得知），正是這些重疊和類同特征引起我們懷疑，最后查實了5個修理廠27名犯罪分子騙保1500萬元的事實，從而推動保險行業(yè)協(xié)會形成共識，將各家保險公司數據與檢察機關、公安機關共享關聯，加強懲防。因此，下決心攻克數據壁壘，充分運用大數據，探索創(chuàng)新監(jiān)督路徑，發(fā)現解決法治領域深層次問題，是法律監(jiān)督的必然選擇。
李小東：大數據思維區(qū)別于傳統(tǒng)經驗形成的類比思維、逆向思維和因果思維，是以大規(guī)模、多樣化、高價值的數據為基礎，以數學算法為核心，以機器學習、深度學習為手段，挖掘數據價值，發(fā)現客觀世界規(guī)律、問題的一種工作方法。大數據戰(zhàn)略思維作為檢察新理念，其重要意義可以從三個維度來理解：第一，這是時代發(fā)展的要求。我們正處在大數據時代，大數據已經滲透到生活的方方面面，深刻影響著人們的生活，改變著經濟發(fā)展以及社會治理模式，甚至重塑著世界格局。檢察機關要跟上時代發(fā)展步伐，就必須在大數據時代擁抱大數據。第二，這是服務國家大數據戰(zhàn)略實施的重要舉措。黨的十八屆五中全會明確提出實施“國家大數據戰(zhàn)略”，檢察機關大數據戰(zhàn)略是國家大數據戰(zhàn)略的重要組成部分，是落實中央部署的重要舉措。第三，這是實現檢察工作高質量發(fā)展的必然選擇。進入新時代，隨著“四大檢察”全面協(xié)調充分發(fā)展的要求以及能動檢察等理念的提出，檢察思維跟不上、監(jiān)督工具跟不上、監(jiān)督能力跟不上等問題逐漸凸顯，流程驅動的信息化已經不能滿足主動辦案的時代要求。本輪以數據驅動的信息化，由于在輔助檢察辦案、辦公、決策、管理、隊伍建設和參與社會治理等方面的獨特作用，正是適應檢察監(jiān)督新要求、推動檢察工作高質量發(fā)展的不二之選。
運用好大數據戰(zhàn)略思維，應當把握好以下幾點：一是學習。檢察機關要練好這個“基本功”，必須通過加強學習，深化對大數據重要性的認識，深入了解大數據的本質，了解其在檢察工作中有哪些應用場景，不斷提升駕馭、運用大數據能力。二是融合。用好大數據戰(zhàn)略思維，推進“大數據+檢察”，應當堅持需求主導，充分挖掘檢察工作大數據應用需求，做到大數據與檢察工作深度融合，實現用數據推動數據、用數據喚醒數據，充分運用已獲取的數據認識新規(guī)律、發(fā)現新知識。三是共享。用好大數據戰(zhàn)略思維，必須推進數據共享，既要共享他人的數據，也要在安全的前提下，最大限度開放檢察機關的數據。四是安全。用好大數據戰(zhàn)略思維，數據安全是底線。應堅持安全可靠的原則，始終緊繃數據安全這根弦，不斷加強大數據信息安全保障機制建設，防止出現安全問題。
問題二：如何破解檢察大數據應用困境？
主持人：全國檢察長（擴大）會議指出，要跟上、適應信息化大勢，充分挖掘、用好大數據，以“數字革命”驅動新時代法律監(jiān)督整體提質增效。當前檢察大數據建設取得哪些成效？面臨的難題是什么，如何破解？
劉品新：經過多年來智慧檢務建設的迭代發(fā)展，我國檢察大數據建設呈現出中央頂層設計、系統(tǒng)上下共頻、產品相對豐富、制度同步改進的現實樣態(tài)。我國檢察機關上下一體化行動，已經推出了自動匯集大數據的檢察業(yè)務應用系統(tǒng)2.0等智慧產品以及智慧監(jiān)督、智慧出庭、類案檢索、“三遠一網”等場景化應用，并在檢察公益訴訟、認罪認罰從寬等重大制度創(chuàng)新中啟用大數據支撐等耦合式法律科技創(chuàng)新。這些都是當前檢察大數據建設取得的重大成效。
與此同時，我國檢察大數據建設也面臨著新型人才短缺的重大掣肘。而檢察大數據建設歸根到底要由檢察人為主做貢獻，不解決一流人才從哪里來的問題，檢察系統(tǒng)便難以徹底打開檢察大數據建設及運用的新局面。我國檢察大數據建設既是一把手工程，也是全員工程。檢察大數據建設及運用需要鑲嵌在檢察全業(yè)務流程中，離不開所有檢察干警發(fā)自內心的重視和踐行。這就要求各級檢察院在檢察長、業(yè)務部門負責人帶領下，打造良好的大數據人才成長生態(tài)，既從相關高等院校和科技公司等引人引智，更遴選一些檢察干警加以重點培養(yǎng)。
翁躍強：近年來，隨著數字化意識增強，全國各地都在探索和運用大數據履行監(jiān)督職責。在數據收集共享方面，浙江、北京、廣東、湖北等地行政執(zhí)法數據的共享都有不同程度突破。浙江省湖州市作為浙江執(zhí)法司法數據共享的試點城市，信息共享推進速度很快，力度很大。在運用科技數據方面，運用遙感衛(wèi)星讓數據說話，為環(huán)境公益訴訟提供強力支撐，南四湖專案成功辦理就是最好例證。目前在浙江，從個案發(fā)現線索，運用數字建模，辦理類案監(jiān)督已經成為風尚，向公安機關反向移送線索也成了獨特風景。在以“數字革命”驅動新時代法律監(jiān)督整體提質增效上，浙江主要采取如下做法：一是抓好頂層設計，及時出臺指導意見和建設規(guī)劃，明確“干什么”和“怎么干”，確保全省檢察系統(tǒng)同向謀劃、同向發(fā)力、同向構建。二是建設檢察大數據法律監(jiān)督體系，打造治理式法律監(jiān)督新模式。著力推進執(zhí)法司法信息共享，建設“浙檢數據應用平臺”，實現多跨數據資源在檢察履職中有效配置與運用，破解掣肘數字檢察工作推進的最大難題，暢通監(jiān)督渠道。三是牽頭推進政法一體化辦案系統(tǒng)建設，創(chuàng)新嵌入式法律監(jiān)督格局。在應用中持續(xù)迭代完善政法一體化辦案系統(tǒng)，99%的刑事案件實現全數字化單軌制線上移送。四是抓實制度建設，體系化規(guī)范化推進檢察數字化改革。比如，創(chuàng)設數字監(jiān)督辦案指引發(fā)布機制，推進數字監(jiān)督辦案應用。目前,對標“解析個案、梳理要素、構建模型、類案治理、融合監(jiān)督”的大數據檢察監(jiān)督要求,省檢察院已編發(fā)三批共計23個辦案指引，指導地方探索檢察辦案模式的“場景創(chuàng)新”。
當前檢察大數據應用困境可以用“看不到，看不了，看不透”9個字來概括。所謂“看不到”，就是有數據壁壘，還有盲區(qū)；“看不了”，就是信息數據十分龐大，靠我們的一雙眼睛看不過來，現在運用大數據處理技術只能算是初級階段；“看不透”，就是我們的偵查能力明顯不足。要破解大數據應用困境，需要以問題為導向，對癥施策：一是加快數據信息聯通歸集和共享。二是激發(fā)檢察人員偵查潛能，“三查”（初查、調查、偵查）融合作戰(zhàn)。三是探索“數據賦能監(jiān)督，監(jiān)督促進治理”路徑。檢察大數據監(jiān)督的最終目標，是走通“個案辦理—類案監(jiān)督—系統(tǒng)治理”法律監(jiān)督之路。
李小東：隨著技術與業(yè)務的發(fā)展，貴州、浙江、湖北、廣東、上海等地逐漸將大數據思維與檢察辦案監(jiān)督工作相結合，形成刑檢輔助辦案應用、虛假訴訟檢察監(jiān)督平臺等成果。目前，檢察業(yè)務應用系統(tǒng)已經積累了海量數據，同時在大數據運用方面也初顯成效。比如近幾年最高檢推行的業(yè)務數據分析研判會商機制，已經成為各級檢察機關做好工作的一個重要抓手，可以說是大數據運用的成功案例。深圳市檢察機關一直非常重視信息化建設，打造的案件管理平臺、偵查監(jiān)督平臺等為全國檢察機關提供了樣本，現在隨著深圳市政法跨部門網上辦案平臺和數字政府建設的深入開展，具備了實施檢察大數據戰(zhàn)略、推動流程驅動的信息化向數字驅動的信息化轉型的基礎條件。
當前檢察機關大數據建設中存在的短板和不足主要有以下幾個方面：一是大數據思維還沒有深入人心。目前不管是領導干部還是普通檢察人員，都還沒有樹立大數據思維，對大數據的認識和理解不深，很少主動思考用大數據去解決監(jiān)督辦案問題，對大數據的認識以及駕馭大數據的能力都有待進一步提升。二是已有數據應用不深。檢察業(yè)務應用系統(tǒng)作為檢察機關的核心辦案系統(tǒng)，歷經多年積累，已具備海量案件數據分析應用的巨大價值，但是目前的檢察業(yè)務應用系統(tǒng)主要功能仍局限在辦案業(yè)務流轉上。應對這些數據進行二次挖掘利用，從中發(fā)現線索、分析趨勢、指導辦案，進而最大限度實現數據的真正價值。三是數據孤島現象突出。依托大數據開展法律監(jiān)督，需要監(jiān)督對象相關辦案數據作為支撐。雖然近年來，上級部門多次強調要推進執(zhí)法司法數據共享，但受諸多因素制約，目前檢察機關獲取執(zhí)法司法數據存在一定難度，距離實現執(zhí)法司法信息共享還有很長的路要走。四是大數據與檢察工作融合度有待提升。業(yè)務與技術深度融合，一直是信息化建設中的難題。目前的數據應用，主要還局限在把手工的材料轉變成計算機的數據，把線下的數據復制搬到線上，“大數據+檢察”的工作格局還沒有形成，大數據賦能檢察監(jiān)督的效果體現不明顯。同時，實踐中，由于種種原因，業(yè)務需求不能得到全面精準反饋，也制約了大數據應用模型的研發(fā)應用。
針對上述問題，第一，注重培養(yǎng)檢察人員大數據意識。從各級檢察機關黨組做起，把大數據作為“一把手”工程，納入重要議事日程來研究推進。有針對性地組織相關交流培訓，提升檢察人員大數據分析運用能力?？梢栽谧罡邫z層面組織開展各地相互交流，或者與其他政府機關互學互鑒。把大數據運用與檢察辦案深度捆綁，使其成為檢察辦案“必修課”，并納入考核范圍，以調動運用大數據的積極性。第二，突出案管部門的業(yè)務數據分析職能。以前的案管職能主要側重于管案，現在要更側重于“管數據”，當好新時代檢察業(yè)務數據的“大管家”。特別是要突出業(yè)務數據分析研判，一方面輔助辦案、助力監(jiān)督，另一方面研判檢察工作有哪些地方需要改進、對社會治理有何借鑒，以此來輔助檢察決策。同時，應有序向檢察人員開放各類辦案數據，為檢察人員分析、運用檢察大數據提供便利，構建起以案管部門為核心、全體檢察人員參與的檢察業(yè)務數據運用格局。第三，大力推進執(zhí)法司法信息共享。除了自身在檢察辦案中積累數據以外，還要全面獲取執(zhí)法司法信息，以適應法律監(jiān)督需要，也要充分獲取互聯網輿情、社會熱點等互聯網數據，以更好地回應社會關切。第四，推進大數據與檢察工作深度融合。要加強大數據戰(zhàn)略的組織領導和頂層設計，緊貼實際需求，加大大數據應用模型的研發(fā)力度，更好服務檢察監(jiān)督辦案，再通過不斷實踐來檢驗完善模型，形成研發(fā)與實踐的良性互動，更好助力監(jiān)督辦案。
問題三：如何推進檢察大數據的深度應用？
主持人：關于大數據賦能法律監(jiān)督，張軍檢察長曾作過一個生動的比喻：“監(jiān)督辦案就好像農耕,不掌握春種夏鋤秋收傳統(tǒng)知識、基本農技不行，但信息化時代，僅有這些傳統(tǒng)的、基礎的知識、技術已遠遠不夠,必須用科技、大數據手段提升質效才可能提高'產能’!”如何提升檢察人員深度應用大數據的能力，實現精準監(jiān)督？如何運用大數據推動法律監(jiān)督在抓好“本”的提升的基礎上實現“質”的嬗變？如何促進解決社會治理深層次的問題？
劉品新：首先，全體檢察人要仔細思量“世界的本質是數據”，充分認識到檢察機關法律監(jiān)督的基礎載體是數據。放眼于“四大檢察”“十大業(yè)務”，辦案人員若注意到的只是紙面卷宗，則難言有數據思維，應把視野拓展至任何電子形式的材料，包括案件中電子數據、音視頻資料，檢察業(yè)務應用系統(tǒng)以及各種法律文書網、行刑信息共享平臺、電子期刊資料、案例指導網站中的數據等。筆者調研過網絡犯罪檢察實踐狀況，發(fā)現絕大多數檢察官并不對海量電子數據開展審查，或者完全不知道如何下手審查。長此以往，將根本制約檢察監(jiān)督辦案中大數據的深度運用。
其次，全體檢察人要仔細思量如何組成自己的“同心圓”進行協(xié)同創(chuàng)新。法律監(jiān)督中深度運用大數據，是一種沒有既有經驗遵循的全新挑戰(zhàn)。這就要求檢察人找到合適的“場景”、有效的“工具”，技巧性地“拉近”同大數據運用的距離。技巧之一是，從具體場景介入并擴大場景，不斷增加同數據的熟悉度。最高檢應當匯總實踐中相對成熟的實踐場景向全國推廣，研發(fā)專門課程、推動大數據運用進課堂更屬可為、必為。技巧之二是全國配置實用新型的工具，督促一線檢察人員早體驗、早行動。檢察工作的數字化轉型不是“等”“靠”而來的。最高檢、省級檢察院可以給一線檢察人員配備一些好用的數據運用小軟件。檢察人員掌握了實用新型的工具，以小促大，一些高精尖人才就會冒出來。
最后，全國檢察條線應積極開展實戰(zhàn)訓練?！皺z察工作+大數據”沒有現成的，要在實戰(zhàn)中不斷摸索累積。這就需要開展不同程度、不同形式、不同水準的訓練活動。實踐表明，訓練出真知。若檢察官能接受關于數據碰撞、數據畫像、數據挖掘、數據穿透等方面的實訓課，必然獲得新本領并得到提升。這樣的實訓課應當有高中低的梯度，構成一個豐富的訓練體系，以適應不同層次人才培養(yǎng)的需要。
翁躍強：提升檢察人員深度應用檢察大數據的能力，一要大力培養(yǎng)大數據監(jiān)督人才。抓緊培養(yǎng)能夠統(tǒng)籌運用數字化技術、數字化思維、數字化認知，精于大數據賦能法律監(jiān)督，推動個案辦理到類案治理的數字檢察人才。二要深化改革共識。不能簡單地從“工具論”或者“信息化”角度去認識數字檢察，也不能一提到數字檢察，就認為這是技術工作，更不能等同于搞項目。推進數字化改革，關鍵是“撬動”法律監(jiān)督，是要依托大數據，通過抓“個案辦理—類案監(jiān)督—系統(tǒng)治理”的監(jiān)督場景，推進法律監(jiān)督模式重塑變革，實現監(jiān)督能力、監(jiān)督質效的重大提升。三要深化辦案單元。數字辦案要成為常態(tài)，成為每條業(yè)務線、每一位檢察官的日常工作方式。根據具體監(jiān)督事項的需要，整合各業(yè)務部門人員，發(fā)揮各自專長，組成工作團隊，著力打造數字辦案的一個個辦案單元。運用大數據、新技術是新時代提高檢察產品質量的唯一出路。推進大數據的深度應用，實現“質”的嬗變，就是要以大數據戰(zhàn)略思維，解決當前制約監(jiān)督的重大問題，以法律監(jiān)督促進社會治理。舉一個通過大數據深度應用進行法律監(jiān)督的案例：“非標油”監(jiān)督案件。面對成品油市場偷逃稅款和走私嚴重的境況，市場監(jiān)管部門、稅務部門嘗試建立加油機終端機和稅控平臺聯通來解決這一問題，但成效并不明顯。浙江省嵊州市檢察院經過二次迭代，找到了一條監(jiān)督路徑：運用交通部門油罐車運行軌跡、空天院衛(wèi)星定位、稅務部門稅務申報銷量、油罐車荷載噸位等四方面數據進行排查：一方面利用定位，從物流監(jiān)控角度找到油罐車裝卸地點；另一方面，查核某個加油站實際銷售量，根據油罐車噸位與裝運次數得出實際進油量與加油站申報稅的銷量對比，核查出偷逃稅的數額，最終解決了走私查處發(fā)現難、偷逃稅款查處難，自建罐、黑加油點取締難等問題，也為治理違規(guī)使用非標油污染環(huán)境、引發(fā)安全事故提供了充足的證據，為社會綜合治理貢獻了檢察智慧。
促進社會治理深層次問題的解決，大數據賦能檢察監(jiān)督必須實現“四個轉變”：從被動監(jiān)督到主動監(jiān)督，從個案監(jiān)督到類案監(jiān)督，從單兵作戰(zhàn)到系統(tǒng)融合，從監(jiān)督辦案到社會治理。浙江省檢察機關主要做法有：一是推出數字辦案應用。以數據應用平臺為基礎建設檢察大數據法律監(jiān)督應用，開通員額檢察官及助理工作賬號，為檢察官獨立開展數字辦案提供體系化支撐。二是推進數據共享。鏈接省大數據局公共數據平臺和省委政法委政法云數據中心，收集檢務數據、政務數據、政法數據、社會數據等四大類數據資源。三是強化數字檢察監(jiān)督辦案。發(fā)布數字辦案指引，指導市縣檢察機關探索檢察辦案模式的“場景創(chuàng)新”。建立數字檢察辦案指揮中心等工作機構，在組織架構上強化對檢察數字化改革重點任務的支撐。
李小東：張軍檢察長指出，大數據是實現法律監(jiān)督質效飛躍的關鍵變量。大數據的應用，使得從線索的發(fā)現，到線索的精準度，再到線索的運用等，都能得到極大提升，不僅豐富了監(jiān)督的手段和方法，而且在一定程度上能夠為法律監(jiān)督提供牽引，實現大數據對法律監(jiān)督從末端助力到前端牽引的轉型升級，有力拓展法律監(jiān)督的廣度和深度，促進法律監(jiān)督質效的飛躍。
一般認為，大數據的核心功能是預測，通過對數據的整合分析，從統(tǒng)計的角度來判斷事情發(fā)生的概率。這種預測功能與檢察監(jiān)督相結合，就為檢察監(jiān)督提供了一個廣闊的線索來源空間。比如民事檢察監(jiān)督，通過運用大數據，對同一個人在某個時間段是否多次提起訴訟進行篩查，有助于發(fā)現虛假訴訟線索。又如公益訴訟檢察工作，通過運用大數據，對行政機關食品藥品安全或環(huán)境資源領域行政處罰情況進行篩查，有助于發(fā)現公益訴訟的線索。大數據與法律監(jiān)督相結合，對辦案人員的大數據分析運用能力提出了很高要求。從海量數據產生監(jiān)督線索，需要一步步地分析與挖掘，首先是初步篩查，再就是利用不同來源的數據進行比對，比如和檢察機關的辦案數據、法院的裁判文書進行碰撞分析，篩查比對的次數越多，監(jiān)督線索質量越高。這些手段以及所需數據構成的監(jiān)督模型，實際上也是檢察官辦案監(jiān)督實踐經驗的總結。
關于大數據在參與社會治理方面的運用，我們的社會治理體制是黨委領導、政府主導、社會協(xié)同、公眾參與、法治保障，檢察機關主要作用是法治保障。法治是社會治理最優(yōu)模式，檢察辦案、法律監(jiān)督本身就是檢察機關參與社會治理的重要方式，通過大數據運用，一方面與檢察建議相結合，有利于促進源頭治理；另一方面與法律監(jiān)督相結合，有利于打通社會治理“最后一公里”，從而促進實現社會治理從前端到末端的閉環(huán)。具體來說，在源頭治理方面，檢察機關通過辦案，運用大數據檢索開展類案研究，并以此為依據提出社會治理類檢察建議，促進填補社會治理漏洞。此外，占檢察機關業(yè)務數據大頭的刑事案件數據，蘊含著重要的社會治理信息，比如城市總體犯罪的趨勢變遷，某一類案件的特點等，有助于找準犯罪原因、掌握犯罪規(guī)律，進而為犯罪預防提供科學依據。在末端治理方面，通過信息的流動，實現監(jiān)督端口前移，有利于檢察機關掌握監(jiān)督的主動權，及時監(jiān)督糾正執(zhí)法不嚴、司法不公等現象，發(fā)揮好刑事法律作為調整社會關系最后手段的作用。如“兩法銜接”機制，就是通過對執(zhí)法大數據的共享和分析，發(fā)現有案不立、有罪不究、以罰代刑等問題線索，進而促進依法治理，提升社會治理法治化水平。
問題四：如何推進跨部門大數據協(xié)同辦案？
主持人：檢察機關的業(yè)務數據雖然龐大,但仍有局限性和封閉性,需要外部數據的補充和融合。中央《意見》要求推進公安機關、檢察機關、審判機關、司法行政機關等跨部門大數據協(xié)同辦案。張軍檢察長強調要按照中央政法委部署，主動加強與其他執(zhí)法司法機關協(xié)作，打通“數據孤島”，實現信息共享。如何推進檢察內部融合監(jiān)督和外部協(xié)同辦案？如何推動政法跨部門大數據協(xié)同辦案？
劉品新：推進檢察機關與其他執(zhí)法司法機關協(xié)作打通“數據孤島”，總的思路可以是：取得地方黨委和各級政法委的支持，爭取其他執(zhí)法司法機關的配合，搭建數據依法共享的“高速公路”，有序實現法律監(jiān)督大數據的自動對接獲取與智能挖掘分析。當務之急是將零散的“數據調取”方式調整為整體的“數據流通”方式。過去，一些地方檢察機關曾經摸索過“連線查詢”“數據網閘”“數據擺渡”等簡單方式。這些并不能根本上滿足檢察機關對法律監(jiān)督中大數據的渴求。當下我國檢察機關應該擁有的是數據“高速公路”。這可以通過架橋開路的方式接通政法系統(tǒng)各條線的信息化辦案平臺，也可以在中央政法委指導下建成政法辦案大平臺。
在推動政法部門大數據協(xié)同辦案的轉型過程中，檢察機關可能遭遇源自法律和技術方面的一些障礙，可以分別處之。例如，對于政法系統(tǒng)各條線的信息化辦案平臺的保密等級不一致問題，可以考慮通過修法或法律解釋來調整保密等級，也可以考慮從技術上設立溝通不同保密要求的政法辦案大平臺；又如，對于法律規(guī)定檢察機關介入開展法律監(jiān)督需要滿足一定條件并遵守時限要求的問題，可以考慮從法律上許可檢察機關試點預防式的法律監(jiān)督（而不是究責式的法律監(jiān)督），也可以考慮從技術上設立含有數據校驗值的區(qū)塊鏈對接平臺；等等。
翁躍強：大數據協(xié)同辦案，就是運用系統(tǒng)方法，找到一條最優(yōu)、最高效、最集約的路徑，找到縱向貫通、橫向聯動、整體智治、高效協(xié)同的運用場景，著眼于縱向一體化、橫向一體化、業(yè)務一體化。在頂層數據還沒有貫通之前，如何盡可能利用目前能搜集到的大數據進行主動監(jiān)督？我結合實踐，談談運用大數據助力法律監(jiān)督的一些想法。
一是刑事檢察監(jiān)督方面。比如，針對公安機關的前端執(zhí)法盲區(qū)，我們把看守所刑事拘留數據與移送起訴案件數據進行比對，就可以篩選出刑拘下行處理的案件。再如，我們從歷年起訴書、刑事判決書中篩選出“另案處理”的犯罪嫌疑人（包括網名、綽號、昵稱），與檢察業(yè)務應用系統(tǒng)、公安機關網上追逃對象、全國刑事判決書三項數據進行比對，從而篩選出“另案不理”案件，發(fā)現并查辦徇私枉法的辦案民警。
二是民事檢察監(jiān)督方面。我們開發(fā)應用了民事裁判的監(jiān)督軟件，以法院判決書為基礎，再根據個案辦理中發(fā)現的類案線索，歸納要素建立監(jiān)督模型，開展類案篩選檢索，就能發(fā)現批量線索。比如，紹興市的輕紡城出現了3000多起涉花樣版權的知識產權案件，但用大數據篩選后發(fā)現，其中有50%的案件是兩名外地律師代理的，1600多個原告共同找同一外地律所律師代理，所有知識產權登記證都不是浙江的，而是數千公里外的西部城市的，但權利人都在紹興市。經深入調查，認定具有刑事犯罪嫌疑后移送公安機關，聯合查辦了一個專業(yè)代理公司，其以他人名義或專門慫恿一些經營戶搶注、拍照、拓印市場上的圖案，利用知識產權全國未聯網的情況，到外地申請在浙江早已存在的花樣登記到自己名下（在浙江省因版權類似，無法申請），反過來打著維權名義要求原經營戶賠償。已經查實這類詐騙300余起，涉案金額2000余萬元。這還不包括大量通過私下途徑解決和還沒有精力查清的案件，嚴重擾亂了當地紡織品市場經營秩序。檢察機關由此建議國家知識產權局實現全國聯網，統(tǒng)一標準。又如，可以從司法網拍中調取拍賣成交價格明顯低于評估價的異常線索，總結異常拍賣規(guī)律，圍繞利益最終歸屬，通過工商登記和“天眼查”數據比對，發(fā)現線索，深挖、穿透多層股權和人物關系，挖掘出逃廢債、職務犯罪等案件線索。
三是行政檢察和公益訴訟檢察方面。針對行政機關職能交叉、監(jiān)管空白或灰色地帶進行有效監(jiān)督。比如，將租房信息、購房信息與享受公租房待遇人員信息進行比對，從而發(fā)現公租房違規(guī)轉租或不當享受的線索。又如，運用大數據發(fā)現，在侵權損害賠償案件中，法院錯誤判決侵權人只需賠償受害人自費部分醫(yī)藥費，客觀上讓醫(yī)?；馂榍謾嗳诵袨橘I單，檢察機關沒有簡單糾正法院判決了事，而是抓住醫(yī)?；鹆魇Лh(huán)節(jié)，向前擴展到（侵權案件）人民調解、公安調解處理，建立所有矛盾調解部門與醫(yī)?；饠祿撏C制，以此保護國有財產安全。
我們更要強調檢察監(jiān)督內部融合和外部融合，這是大數據監(jiān)督一個顯著特征，沒有融合式監(jiān)督，條線各自為戰(zhàn)，質效會大打折扣，甚至一事無成。以一個“套路貸”民事虛假訴訟案來說明如何強化內外部融合監(jiān)督：第一步是“智能篩查”，數字檢察指揮中心以訴訟頻次為篩選條件篩選出高頻的訴訟當事人。第二步是“初步審查”，對這類當事人的判決文書進行研判，發(fā)現“小額借款、砍頭息、無利息、有暴力或軟暴力討債”等異常情況，作為監(jiān)督線索移送民事檢察部門。第三步是“深入調查”。檢察長直接指揮，組成民事、刑事融合的作戰(zhàn)團隊，以監(jiān)督民事訴訟案件為名開展調查工作，向法院調卷，對受害人開展調查，向公安機關調取以往接警記錄，共同研究取證，形成刑事犯罪線索的報告移送公安機關。第四步是“引導偵查”。刑事檢察全程介入引導偵查，并幫助取證，固定詐騙犯罪證據。第五步是“裁判監(jiān)督”。民事檢察部門依法向法院提出再審檢察建議，法院及時改判。整個過程中，檢察機關數字檢察指揮中心、民事檢察部門、刑事檢察部門和公安機關、法院形成合力，共同打擊虛假訴訟。
李小東：深圳市早在2013年就啟動了跨部門網上辦案平臺建設，開始實現公檢法之間數據的貫通和歸集。2018年，新的政法跨部門大數據辦案平臺采取“電子卷宗制作+業(yè)務協(xié)同平臺+智能輔助辦案”的模式上線，于2021年在全市全面推廣。目前深圳跨部門大數據協(xié)同辦案主要解決了刑事案件中審查逮捕、審查起訴、一審、二審等常用流程的辦案協(xié)同問題，實現了案件數據和辦案信息、電子卷宗網上流轉，但還沒有解決信息共享問題。接下來，政法跨部門大數據辦案平臺功能應從案件的程序銜接轉向數據的交換、共享和多樣性應用，實現辦案材料全掃描、辦案信息全分享、辦案流程全監(jiān)督、辦案業(yè)務全覆蓋。第一步，在實現刑事辦案卷宗全電子貫通的基礎上，推動民事、行政等所有司法業(yè)務卷宗的全電子貫通。第二步，制定數據共享負面清單和權限清單，實現公檢法司之間信息共享，建立執(zhí)法司法全流程智能化監(jiān)督平臺。第三步，對接深圳法治政府信息平臺，與相關行政機關建立數據共享機制，在為行政違法行為監(jiān)督提供助力的同時，利用共享平臺上匯集市場監(jiān)管、稅務、金融等部門的相關數據，通過與檢察機關的統(tǒng)計數據、檢察人員及其親屬信息比對分析，發(fā)現檢察官離任后違規(guī)從事律師職業(yè)、違規(guī)從事經營活動、違規(guī)參股借貸等問題，推進頑瘴痼疾常治長效。
問題五：如何打造大數據法律監(jiān)督平臺？
主持人：中央《意見》對檢察機關的信息化、智能化建設作出明確要求；2021年12月中央政法委印發(fā)《關于充分運用智能化手段推進政法系統(tǒng)頑瘴痼疾常治長效的指導意見》也提出探索建立檢察大數據法律監(jiān)督平臺，暢通檢察監(jiān)督大數據歸集調用渠道。檢察機關如何應用智能化、信息化技術，進一步打造大數據法律監(jiān)督平臺，并拓展檢察大數據應用場景？
劉品新：大數據法律監(jiān)督平臺是各級檢察院基于內生的、外引的政法大數據等，通過專門算法智能化地履行刑事、民事、行政和公益訴訟檢察職能，履行憲法法律賦予的法律監(jiān)督職責的專門辦案平臺。一些檢察院探索了具有各類職能的大數據應用平臺，亟待進行系統(tǒng)集成。在該平臺建設中，除了滿足歸集調用檢察監(jiān)督大數據的基本功能外，研發(fā)高效好用的算法更是關鍵因素。
檢察機關開展法律監(jiān)督的專門算法包括且不限于如下三種：一是基于大數據畫像的系列算法，如根據個體辦案人員的業(yè)務數據對其德能勤績廉進行自動評價、對其辦案中的異常風險點進行自動識別的工作原理及數據化表達等；二是基于大數據碰撞的系列算法，如根據兩個以上數據庫中的辦案數據對辦案活動的規(guī)范性進行自動評價、對違法辦案的異常表現點進行自動識別的工作原理及數據化表達；三是基于大數據挖掘的系列算法，如根據專門數據庫中的辦案數據對辦案活動中的隱秘信息進行自動整理、對違法辦案的隱蔽行為規(guī)律進行自動識別的工作原理及數據化表達。這些算法背后的數據模型，主要源自對檢察機關開展法律監(jiān)督的辦案經驗或知識的技術實現。從這個意義上講，檢察機關開展法律監(jiān)督的專門算法，實乃遴選部分辦案經驗后進行的數據化。這在操作層面上其實不難。奧秘在于，實現具有豐富辦案經驗的檢察官同掌握數據知識的專家協(xié)同研究。現階段各地冒出的識別虛假訴訟、司法腐敗的“小”算法，生成規(guī)律莫不如此。“不積小流，無以成江?！?。全國各地探索的大數據法律監(jiān)督“小”算法多了，匯聚乃成中國檢察大數據法律監(jiān)督平臺的星辰大海。
翁躍強：大數據法律監(jiān)督平臺的打造是“一把手”工程。首先，要建立基礎數據庫。尤其是行政執(zhí)法數據，要主動從地方入手，盡可能突破數據壁壘。當然，對于政法機關的數據，我們可以根據需求分級逐步爭取，避免過高過多要求，反而影響核心數據的集成。有了數據庫作基礎，才能打造大數據法律監(jiān)督平臺。其次，要搭建監(jiān)督模型創(chuàng)新平臺。辦案檢察人員最清楚業(yè)務堵點難點和問題所在，尤其是從個案辦理中敏感意識到類案存在的可能性，并歸納提煉成可以搜集篩選的要素，從而建立監(jiān)督模型，這是基層檢察院尤其是地市級檢察院大有可為的舞臺。檢察官在平臺上自行創(chuàng)設模型，自我運用。年輕干警一旦入門，會觸類旁通，很快上手運用。最后，圍繞“頂層設計，增量開發(fā)，精品篩選，迭代升級”的邏輯實施。最高檢管頂層設計，管架構、組織、標準、接口，可以運用數據優(yōu)勢，分析發(fā)現全國普遍性線索，提供給各省級檢察院。如18億畝耕地保護、江湖海生態(tài)保護、高鐵沿線保護，只要有國家標準，利用空天衛(wèi)星資源巡查，一個口子管控，分流交辦線索即可?；鶎?、分州市檢察院負責具體場景創(chuàng)新，雙向發(fā)力，不斷演化、不斷迭代。我們只要一個一個去做，不斷堵塞漏洞，同時加強理論研究引導，就會實現以更高質量的法律監(jiān)督，助推構建更加嚴密的法治監(jiān)督體系；以更好的服務保障，助推中國特色社會主義法治體系建設。
李小東：打造大數據法律監(jiān)督平臺，是深圳市檢察院的重要使命，是新時代特區(qū)檢察機關必須答好的一張考卷。在實踐層面，目前深圳市檢察院正在全力推進“一云一平臺三大應用八大系統(tǒng)”建設，其中“一平臺”就是大數據平臺，“八大系統(tǒng)”中包括了智慧民事檢察系統(tǒng)、智慧行政檢察系統(tǒng)、智慧公益訴訟系統(tǒng)、智慧知識產權檢察系統(tǒng)、智慧金融犯罪檢察系統(tǒng)等法律監(jiān)督系統(tǒng)。在打造大數據法律監(jiān)督平臺方面，我們的初步思路是數據、平臺、方法“三位一體”推進：首先，以數據為“體”。積極爭取各方配合，構建檢察大數據法律監(jiān)督數據池，匯集內部政務、業(yè)務、隊伍、保障數據，以及外部執(zhí)法司法數據。這些基礎數據經過清洗、分類，形成刑事、民事、行政、公益訴訟等高質量主題數據庫，為下一步智能化應用打下基礎。其次，以平臺為“用”。建立數據一體化平臺，打造統(tǒng)一的數據資產中心，構建自主可控的數據管理體系，然后以此為支撐，建立數據采集、數據存儲與計算、數據服務、數據治理等模塊，逐步實現數據智能化應用。最后，以方法為“要”。運用數據統(tǒng)計、概率分析、機器學習和深度學習等技術方案，在具體監(jiān)督領域中進行數據碰撞、數據預測、關聯分析和異常分析等工作，把握內在聯系和規(guī)律，從而達到以數據賦能法律監(jiān)督的目的。大數據和人工智能技術發(fā)展日新月異，檢察機關若要強化對前沿技術的探索應用、拓展大數據應用場景，核心不是技術細節(jié)，而是要不斷拓展大數據來源，并精準提出檢察監(jiān)督的應用需求，通過檢察大數據應用需求和數據思維的碰撞，分析和解決檢察監(jiān)督中的問題。
本文節(jié)選自2022年《人民檢察》第5期
編輯：劉夢潔
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