公益訴訟大數據運用路徑探析

何瑩

摘 要：黨的十九大提出要全面深化改革，公益訴訟作為新一輪檢察改革的重點之一，面臨著巨大的機遇和挑戰。大數據時代背景要求提升檢察工作與現代科技深度融合，檢察公益訴訟要實現跨越式的發展離不開大數據的支撐。圍繞當前公益訴訟工作存在的線索發現難、取證難等問題，聚焦公益訴訟大數據運用之路中的理念之爭、范圍之爭和方式之爭，提出按照數據優先的理念，重在數據采集;構建以執法監督數據為核心，社情民意數據為支撐的數據中心;利用AI人工智能研發公益訴訟智能研判平臺。

關鍵詞：公益訴訟 大數據 智能研判平臺

黨的十九屆四中全會作出《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度、推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》，明確提出要拓展公益訴訟案件范圍，這使得公益訴訟工作拓展到了社會治理的更多方面，步入跨越式發展階段。自2017年7月檢察機關提起公益訴訟制度全面實施以來，截至2019年9月底，全國檢察機關向行政機關發出訴前建議187565件，回復整改率均在90%以上，絕大部分公益受損問題在訴前得到解決，提起民事公益訴訟和行政公益訴訟6353件，切實履行公益保護職責。[1]在取得成績同時，檢察公益訴訟依然面臨線索發現難、調查取證難等問題，更多需要檢察監督的公益領域還有待開展，檢察機關迫切需要尋找解決路徑。在信息化迅猛發展的時代背景下，檢察機關將目光投向了大數據運用，嘗試發揮大數據的優勢助力檢察公益訴訟的發展，破解發展難題。為此，本文擬通過深入分析公益訴訟與大數據運用的必要性，以問題為導向，提出公益訴訟大數據運用的路徑，為檢察公益訴訟在大數據背景下的發展方向提出完善建議。

一、公益訴訟與大數據

《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度 推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》中，明確了“堅持和完善中國特色社會主義法治體系，把全面依法治國落實到國家治理各領域各方面各環節”。檢察公益訴訟經歷了“頂層設計、法律授權、試點先行、立法保障、全面推進”，作為完善中國特色社會主義法治體系，落實生態文明建設、提高依法行政的重要抓手，受到了廣泛關注。法律監督職能是憲法對檢察機關性質的定位，也是我國檢察制度的主要標志。[2]開展公益訴訟工作，實質上是用司法的手段來維護和保障國家利益和社會公共利益，是用司法的力量來推動依法行政，是全面推動依法治國、健全社會公平正義法治保障、加強對法律實施監督的一個重要方面，是以實際行動來回應人民日益增長的美好生活需要，是新時代中國特色社會主義的應有之義。

隨著科學技術的迅猛發展，以微電子技術、計算機技術和通訊技術為代表的信息技術取得了重大突破，在當前政治、經濟、思想以及文化等諸多社會層面得到了廣泛的應用，也對我們通過“智治支撐”推動國家治理體系和治理能力現代化提出了更高要求。大數據具有4V特征，即海量的數據規模（Volume）、快速的數據流轉和動態的數據體系（Velocity）、多樣的數據類型（Variety）、巨大的數據價值（Value）。[3]“智慧檢務”是通過大數據、云計算、人工智能等新技術，打造集“信息感知、網絡傳輸、知識服務、檢務應用、運行管理”五維一體的檢察信息化應用體系，[4]促進檢察工作與信息化深度融合，推進檢察決策科學化、參與社會治理精準化、服務人民高效化。在檢察系統內部，高檢院已明確把檢察監督信息化建設作為科技強檢的重點工作，智慧檢務建設正在穩妥推進。在公益訴訟工作發展的總體框架下，檢察機關更需要借力“大數據”，結合智慧檢務發力，以轉變傳統辦案模式，克服公益訴訟面臨的實際問題，推動檢察公益訴工作更快更好發展。

二、公益訴訟與大數據深度融合之必要性和可行性分析

（一）檢察信息化建設發展迅猛

檢察信息化經過20多年的建設，經歷了從檢察辦公自動化、檢察機關網絡化、檢察業務信息化、檢察工作智慧化幾個階段。近幾年來，全國各級檢察機關在最高檢的領導下，信息化建設均取得重大進展，大數據技術的應用已成為各級檢察機關提高檢察監督能力的“助推器”，各地檢察院不斷在推進大數據與檢察監督的深度融合上下功夫、求實效。而檢察公益訴訟作為檢察機關的一項新業務，從專業要求而言，挑戰大于機遇，而要想從容應對挑戰，就應當借助檢察信息化建設的東風，按照張軍檢察長要求，“把司法改革和現代科技應用結合起來，統籌研發運用智能輔助辦案系統，積極參與和推進大數據辦案平臺建設，推動新時代檢察（公益訴訟）工作質量效率有新的提高。”真正讓檢察信息化建設在公益訴訟工作中發揮實戰效用。

（二）公益訴訟工作本身的特點與大數據運用存在契合點

公益訴訟制度屬于頂層設計制度，自十八屆四中全會提出探索檢察公益訴訟以來，對檢察機關作為公共利益的代表，履行公益保護職責，避免“公地悲劇”的重要作用，從黨中央到老百姓，都給予充分期待。同時，檢察機關是創新社會治理的重要主體。[5]公益訴訟涉及社會治理的方方面面，各個領域專業性強，具有期待高、責任重、范圍廣、專業性強的特點。而目前公益訴訟辦案人員有限，專業能力還有待提升等客觀情況，又是檢察機關開展公益訴訟面臨的實際困難亟待解決。通過大數據的運用，借助人工智能實現線索的自動推送和分析研判，實現“人工”到“人工+智能”的公益訴訟工作智能化再造，是有效解決問題的路徑。

（三）公益訴訟工作面臨的兩大困境急需大數據助力

除了案多人少矛盾外，在具體辦案環節中，困擾公益訴訟工作發展的瓶頸就是線索發現難和調查取證難的問題。

1.公益訴訟案件線索匱乏。檢察機關獲取公益訴訟案件線索渠道較少，通過內部移送線索在公益訴訟領域發揮的作用并不明顯。而通過社會公眾舉報獲取公益訴訟案件線索，一方面，由于公益訴訟不涉及個人利益、社會公眾對公益訴訟工作了解甚少等原因，群眾舉報提供的線索較少;另一方面，群眾舉報提供的線索往往不夠具體明確，直接導致相關線索成案率較低。而對于已建立的“兩法銜接”移送公益訴訟線索機制，由于行政執法機關主動共享行政執法信息及相關案件數據積極性不高、多個行政執法平臺并存運行不暢等，導致行政執法信息平臺存在使用率低、案件不錄、少錄、遲錄等問題，案件線索主要是通過主動出擊、受害人、知情人舉報等手段獲得，檢察監督缺乏剛性，監督信息渠道不暢，阻礙立案監督線索發現。[6]

2.公益訴訟案件調查取證難。在公益訴訟案件的辦理過程中，往往要面臨調查取證難的困境。而造成這一現象有多方面的原因：一是檢察機關調查取證權缺乏保障。最高人民法院、最高人民檢察院《關于檢察公益訴訟案件適用法律若干問題的解釋》規定，人民檢察院辦理公益訴訟案件，可以向有關行政機關以及其他組織、公民調查收集證據材料;有關行政機關以及其他組織、公民應當配合。但是對于行政機關及其他單位和個人不予配合的情形，并未提供救濟性保障措施，上述規定缺乏剛性。實踐中也證明，在利益博弈較為尖銳的公益訴訟中，檢察機關難以通過檢察建議的方式有效破解行政機關不予配合的難題。二是在行政公益訴訟中，大部分的證據都掌握在行政機關中。如行政機關調查到的證據情況，履行告知、聽證、催告等法定程序情況。尤其在證明行政機關怠于監管行政相對人的違法行為時，檢察機關調查的結果本身就是對行政相對人不利的，行政相對人經常會不配合，存在門難進、甚至不愿意配合檢察機關調查取證的情況，影響了正常公益訴訟工作的開展。三是證據證明標準高且收集困難。公益訴訟案件辦理時需要認定侵害公益的事實、造成的后果以及侵害行為與造成后果的因果關系，而能夠輔以證明上述要件的證據證明標準高，且證據收集起來較困難。

線索發現難、調查取證難的舊題和案件范圍拓寬、監督領域更廣的新題要一起破，其不二法門就是借助檢察信息化建設的東風，借助大數據的運用，實現線索的自動推送和分析研判，運用人工智能、無人機等技術開展調查取證，輔助一線辦案干警高質效辦理公益訴訟案件。大數據的運用是公益訴訟工作發展的突破口，誰抓住了這個機遇，誰就能實現公益訴訟工作的高質量長遠發展。探索大數據運用之路徑是公益訴訟實踐提出的迫切需求。

三、大數據助力公益訴訟工作的路徑選擇及難點分析

新時代要求檢察工作與現代科技深度融合，公益訴訟線索的發現離不開大數據支撐。識大勢，善借勢，大數據運用之路就是讓公益訴訟工作騰飛的翅膀，就是讓公益訴訟工作實現跨越式發展的關鍵點。探索公益訴訟大數據運用之路的兩個著力點就是數據采集和平臺研發。但是，在運用大數據助力公益訴訟工作時，會遇到三個難點問題：

（一）理念之爭：重數據采集還是重平臺研發

大數據助力公益訴訟工作主要是通過平臺研判數據，實現線索的自動推送，解決公益訴訟線索發現難的問題。但在具體操作過程中，應當注重平臺的研發還是采集數據，在當前司法實踐中仍存在爭議。由于信息化的時代趨勢，目前全國各地都在探索公益訴訟平臺的研發，都把關注點放在平臺的線索研判和自動篩選，忽視了采集數據的重要性，導致實際上篩選出來的線索成案率并不高。各地研發的平臺還存在能否異地兼容使用的問題，一旦不能兼容，容易造成研發投入的重復性和局限性。為此，在開展借力大數據開展公益訴訟工作中，第一步需要厘清理念問題，即重在解決數據采集還是重在平臺研發，如何在平臺研發時考慮經驗的可復制性，避免重復勞動。

（二）范圍之爭：重在采集輿情數據還是執法監管數據

數據是發現公益訴訟監督線索的前提，沒有數據，就是無源之水、無本之木。講到數據，大部分檢察機關都認為是民意輿情數據，為此，在確定數據采集范圍時，主要針對的是微信、微博、論壇以及其他網絡平臺的數據捕捉，而沒有過多考慮過行政機關本身的執法監管數據。對于采集行政機關的數據，依然存在畏難情緒，經常受制于行政機關本身信息化水平以及行政機關的各種不配合和推脫。檢察機關經常認為向行政機關采集數據舉步維艱，難以完成，在具體操作時缺乏方式方法。同時還擔心采集的數據缺乏重點、關鍵信息，或數據信息采集滯后。在實踐中，已采集到的數據信息大部分是普通數據信息，重要信息、敏感信息缺失，且大多屬于已辦結案件信息，無對相關信息的實時采集，數據信息采集相對比較滯后。行政執法監管數據采集難，是檢察干警最迫切需要解決的問題。

（三）方式之爭：利用爬蟲技術搜索比對還是利用AI人工智能

數據的使用方式決定了使用的效率和效果。目前實踐中對于如何利用數據還在不斷摸索中。但普遍存在的問題是，數據利用效率不高。各類信息數據存在信息孤島現象，如很多數據只是簡單累加、對比及單一計算，對數據之間的內在聯系挖掘不足，數據的利用率低、交互性低，各個信息系統無法自動比對、篩選，無法形成數據模式，無法實現數據“乘法融合”。[7]這給數據使用提出考驗，是采用傳統的爬蟲技術搜索比對還是利用AI人工智能的方式進行數據的分析研判。

四、公益訴訟大數據運用的具體路徑

（一）按照數據優先的理念，重在數據采集

1.明確數據采集的基礎性作用。數據采集是公益訴訟信息化工作的源頭活水，是研發平臺的前提和基礎，也是解決線索發現難等工作瓶頸的關鍵。因此，相對于平臺研發，數據采集是基礎性工作，也是關鍵性工作。平臺研發更多的是資金的投入、模型的構想，而數據采集的開展情況，則最大限度決定了公益訴訟大數據運用的深度和廣度。因此，重點應在攻破數據采集關，而非一開始就著手平臺研發。

2.采用“庫用分離”，提升可復制性。大數據運用在最初期的構建中，就應該著重考慮研發效益，以最小的投入輸出最大的產出。公益訴訟智能研判平臺與大數據中心采用“庫用分離”的原則，把采集回來的數據與平臺進行分離設計，使得數據中心與研判平臺兩者獨立研發、融合使用。實現平臺研發后，其他使用者只要有自己的數據庫，就可以與該公益訴訟智能研判平臺對接，平臺的數據模型就能正常運轉推送線索，無需再耗時耗力研發平臺。“庫用分離”是實現平臺可復制推廣的技術支撐。

3.庫用之間利用機器人實現數據的智能化清洗。采集到的數據經過統一數據格式、貼上屬性標簽等格式化清洗、結構化處理后，統一導入大數據中心，成為大數據中心的基礎數據。平臺從大數據中心數據庫中自動抓取數據。如圖所示：

由于行政機關的信息化程度各有不同，采集到的數據制式不統一，既有視頻資料、Word文檔，又有PDF、EXCEL，很難在系統平臺里調度起來進行數據碰撞。如果簡單采用人工進行數據的格式化清洗、結構化處理，又會面臨人力資源的耗費，與智能化輔助辦案的目標相悖。因此，在數據清洗環節，需研發專門的機器人，實行自動化地捕捉關鍵信息，由機器人承擔數據格式的統一和屬性標簽的制作，順利將數據統一導入大數據中心進行使用。

（二）構建以執法監督數據為核心，社情民意數據為支撐的數據中心

1. 明確數據采集的重點為執法監管數據。由于輿情民意具有分散性的特點，雖然受到百姓關注，但多數只是感觀認識甚至是主觀推斷，線索質量不高，成案較難。在實踐中，輿情數據量大，核實工作繁重，最終成案率不高。在利用訴前建議推動依法行政過程中，輿情數據本身就屬于外圍數據，并非行政機關依法行政的核心數據，大量違法行政行為并不在輿情數據中集中體現。事實上，行政執法監管數據才是推動依法行政的核心和關鍵，具有普遍性的違法行政行為和不作為將集中呈現在具體的執法辦案中。因此數據采集的核心和關鍵是執法監管數據，能否采集到執法監管數據，以及相應采集的全面性、準確性，將直接決定公益訴訟監督的深度。以錫山區檢察院為例，制定了《公益訴訟數據采集清單》，確定了采集范圍，現已采集包含41家單位各類行政執法、司法業務數據和監管數據，以及輿情社情民意數據、12345公共服務熱線數據、網格化管理平臺數據等等，為公益訴訟平臺研發提供良好的基礎。采集到的數據同時起到了輔助調查取證的效果，如在鎖定某一企業存在污染的線索后，可在數據中心進行該企業的相關查詢，掌握企業主體情況、行政處罰情況等等，在不驚動被調查對象的情況下完成前期外圍調查。

2.建立多樣化的數據采集方式。全面的數據采集依賴完備的數據采集方式。基于行政機關的信息化水平差異以及數據開放存在層級差異，可綜合采用數據庫對接、專線連接、賬號登錄、拷貝方式進行數據采集。

第一，數據庫對接是最優方式，采集的數據最為準確、全面。由于能進入數據庫意味著能更改數據，出于對數據安全性的考慮，行政機關能接受數據庫對接的方式并不多，但可以有針對性地對一些敏感性相對低的數據進行這種方式的采集。以錫山區檢察院為例，已通過前期充分溝通，直接對接錫山區263（“兩減六治三提升”）監督監管聯動平臺、無錫市自然資源和規劃局信息共享系統（共享行政許可、行政處罰、規范性文件、永久基本農田劃定、年度衛片執法等所有數據）、江蘇電信“輿我有關”輿情監控平臺等3個底層數據庫。

第二，專線連接、賬號登錄是常態化方式。該方式只需行政機關向檢察機關提供賬戶密碼，檢察人員就能像行政執法人員一樣登陸進系統進行查看，能夠達到實時、動態、精準獲取數據。以錫山區檢察院為例，實時連線區生態環境保護局內外網全系列平臺（包含排污、環評、空氣質量、危險廢物動態管理、“一企一檔”管理等共計30個工作平臺）、網絡化管理綜治平臺、鄉鎮民情APP等平臺數據，以互聯網、政務網賬號登錄方式采集發改、城管、衛健委等27家單位共401類數據，為平臺研發提供了堅實的數據支撐。

第三，數據拷貝實現拾遺補缺。鑒于部分行政機關信息化水平較低，采用數據拷貝進行補充，能有效保障數據采集范圍的全覆蓋。以錫山區檢察院為例，對來自25個單位103類無法通過線上采集的數據，如陽光扶貧資金信息、12345舉報信息等進行拷貝，有效彌補了上述數據難以采集到位的客觀缺陷。

3.構建“剛柔并濟”的數據采集保障。在推進數據采集工作中，要從理念轉變及制度構建兩方面進行保障，做到剛柔并濟。“柔”體現在理念轉變，落實好張軍檢察長提出的“雙贏多贏共贏”監督理念。要正確認識“監督與被監督”的關系，把平衡點放在問題的解決上。行政公益訴訟的任務是提醒相關單位認真審視工作中的突出問題，及時彌補工作缺陷和機制漏洞，幫助行政機關改進工作，促進政府依法行政，而不是對行政執法機關“挑刺找茬”。錫山區檢察院正是注重了與行政機關共同推動問題的解決，努力讓行政機關感受到公益訴訟工作的目的是通過檢察監督“事”促進依法行政，能有效降低“人”的違法違紀風險，才使得數據采集工作得到了黨委政府和各行政執法機關的大力支持。

“剛”體現在制度建設，以剛性制度完善數據采集的保障。錫山區檢察院通過推動區委辦、區政府辦聯合發文《錫山區行政執法與刑事司法銜接工作實施細則》，與區紀委監察委會簽《線索雙向移送協作配合實施意見》，與區法制辦、政務辦會簽《行政機關執行“兩法銜接”工作實施細則的督察規定》，明確將行政執法信息采集作為年度行政執法機關績效考核指標之一，并對不配合數據采集的機關定期通報，以剛性制度保障數據采集的實時性、真實性、全面性。

（三）利用AI人工智能研發公益訴訟智能研判平臺

1.AI人工智能在分析研判行政執法監管數據的優勢。利用爬蟲技術搜索比對，對于輿情數據的分析較為適用，但是智能化不足，推送出來的線索仍比較粗放，精準度不高，仍需大量的人力物力投入來核實線索的真實性。而運用AI人工智能對行政機關執法監管數據進行分析，能及時發現行政執法的普遍性問題，且對線索進行“建議監督、疑似線索、不構成線索”三類分級推送，智能篩查出有價值的線索自動推送給檢察官，使線索發現從“人工摸排”變為“智能篩選”、從“粗獷排摸”變為“精準篩選”，有效解決公益訴訟案件面廣、專業性強與辦案人員少、專業知識儲備有限的矛盾。

2. 利用AI人工智能研發公益訴訟智能研判平臺的構想。平臺以法律法規、行政機關職權清單、典型案例為基礎構建數據字典，以線索推送、線索評估、處理結果、數據字典為基本框架，以地圖可視化方式呈現，采用模型匹配、智能讀取、自主學習、深度學習等人工智能研判方式，根據不同案件類型建立不同模型，自動推送公益訴訟線索。

平臺研發最關鍵的一環是建立數據模型，通過模擬現實世界中辦案人員的辦案思維模式，以樣本訓練、深度學習方法，將同類案件的辦案思維抽象為信息世界的數學算法，以此為基礎建立數據模型。模型對推送出的結果進行二次學習，經過不斷的學習提高對數據的識別度，實現精準推送公益訴訟線索。平臺應涵蓋多個專業化模塊，如環保危廢模塊可推送環保危廢類的公益訴訟線索、違建模塊可推送違章建筑類的公益訴訟線索等。

以錫山區檢察院為例，目前已建立環保固廢、263監督監管平臺、輿情三個數據模型。2018年錫山區檢察院通過平臺自主推送線索72條，立案審查發出訴前建議67份;2019年通過平臺已立案26件。該院2018年，利用數據采集發現的案件線索占公益訴訟線索總量從76.7%，成案總數占辦案工總數的53.4%，至2019年上半年，兩項數據已分別上升至83%和80.5%。涉及環保、住建、人防、衛健委、文體、民政、市場監督、工信、農業農村局等多個行政機關。同時，該院積極嘗試運用無人機巡航取證圖像智能分析技術，將巡航數據與行政執法數據進行碰撞比對來發現線索和實現調查取證，已實現輔助辦案30余件。

例“環保固廢”模型：平臺自動抓取大數據中心的環保固廢類數據信息，模型通過神經網絡方式將違法事實、處罰決定、法律法規、職權清單進行交叉比對，從而推送處罰不當、不正確的案件信息，并根據比對符合程度得出闕值，進行“建議監督、疑似線索、不構成線索”的三級分層推送。

3. AI人工智能模式下公益訴訟智能研判平臺的發展方向。平臺建設是提高辦案質效的必然要求。平臺按照辦案流程，完善線索來源、線索初核、分級評估、調查預案、調查取證、檢察建議、整改回復、跟蹤監督等八環節。在此基礎上確立平臺研發的步驟和進度，平臺研發的前期目標是將大數據中心的數據調動起來，實現線索的自動推送和分析研判，走好辦案環節的第一步，讓線索來源實現規模化篩選、智能化推送。從平臺的長遠發展而言，在AI 人工智能不斷深度學習中，最終實現一鍵生成調查預案和檢察建議，真正實現輔助決策辦案的效果。

注釋：

[1]參見《最高人民檢察院關于開展公益訴訟檢察工作情況的報告（摘要）》，《檢察日報》2019年10月25日。

[2]參見王國慶：《完善檢察機關法律監督程序若干思考》，《人民檢察》2016年第16期。

[3]參見上海市金山區人民檢察院課題組：《大數據運用與檢察工作創新》，謝鵬程主編：《中國檢察》（第28卷），中國檢察出版社2019年版，第134頁。

[4]參見高詳陽、宋紅偉：《大數據運用促進檢察工作轉型研究》，中檢網院服務平臺，最后訪問日期：2019年12月12日。

[5]參見尹曄斌：《檢察機關創新社會治理體系的路徑探析》，《湖北師范學院學報（哲學社會科學版）》2015年第3期。

[6] 參見張薰尹、許士友：《大數據司法辦案下的公益訴訟》，《中國檢察官》2018年第10期（上）。

[7]曹建明：《做好互聯網時代的檢察工作“+”法》，載《中國法律評論》2015年第3期