大數據模型賦能人身傷害類案司法救助的思考

錢地虎 陳曉 李琛

摘 要：對于因故意傷害、交通肇事等造成人身傷害，且通過訴訟途徑無法獲得有效賠償導致生活困難的被害人，檢察機關應當能動開展司法救助工作，以數字賦能推動司法救助提質增效。要注重推進司法辦案、社會救助等數據的歸集共享、梳理應用，通過數字建模實現智能分析匹配，有效挖掘司法救助線索。既實時同步開展檢察環節司法救助，又積極拓展審判執行環節的司法救助，同時加強司法救助與社會救助的聯動互動，并借助政法網格員隊伍提升困難群眾核查質效，有效構建多元聯動的救助工作格局。

關鍵詞：司法救助 大數據模型 挖掘救助線索 社會大救助平臺 聯動救助

一、大數據運用基本情況

2022年，浙江省樂清市人民檢察院（以下簡稱“樂清市院”）利用大數據開展建模分析，篩查出可能符合司法救助條件的案件線索60余條，可能符合社會救助條件的案件線索20余條。通過進一步調查核實，實際移送社會救助線索16條，開展司法救助42件，其中涉及未成年人救助6件、低保人員救助5件、婦女救助24件、殘疾人救助7件，發放救助金50.4萬元，救助案件數量和金額同比均上升近70%。特別是在審查逮捕、審查起訴等檢察辦案環節，對20余名被害人實現訴訟過程中及時救助，最大限度幫助當事人脫離困境。同時，該院還通過聯合市委政法委、民政等部門出臺聯動機制，將數據篩選的案件線索精準推送至政法網格員隊伍，實現定點精準核查困難群眾情況，推動構建跨部門聯動大救助工作格局，有效提升救助的精準性。2022年，該院會同市委政法委下屬網格員隊伍開展家庭條件調查50余人次，協調民政局社會大救助服務中心開展社會救助12人次，聯動救助取得良好效果。

樂清市院對2016至2021年辦理的115件司法救助案件進行分析研判，發現其中涉及故意傷害、交通肇事等人身傷害類案件高達80%，救助案件的類型存在高度的同一性。經走訪法院、民政局，發現在交通事故類民事案件中因賠償款無法執行到位而致生活陷入困境的情形大量存在，社會救助對象中符合司法救助條件或者司法救助對象中需要社會救助的情形也非個別，有必要開展類案救助和聯動救助。為解決上述問題，該院決定依托檢察業務應用系統、浙江省人民檢察院數據應用平臺和社會大救助平臺、基層治理四平臺，構建多元聯動司法救助數據模型，通過對檢察辦案、法院裁判、執行等司法辦案數據與社會大救助平臺、基層治理四平臺［1］數據進行匯總分析、篩選，實現救助線索及時發現，司法救助與社會救助協同推進，著力構建高效協同的“1+1+N”多元化救助體系。

第一個“1”是指建立一個數據池，對接社會大救助平臺、基層治理四平臺，獲取低保低邊、其他困難群體數據、已開展社會救助數據，并從裁判文書網、法院獲取審判、執行數據，與檢察院審查逮捕、審查起訴數據匯集，形成一個精準排查救助對象的數據池。第二個“1”是指建立一個機制，聯合市委政法委、民政局共同出臺《關于建立司法救助與社會救助聯動機制的意見》，依托基層治理四平臺，充分利用鄉鎮街網格員及時獲取因案因病致困人員、殘疾人員、空巢老人、留守婦女兒童等困難弱勢群體信息，精準開展司法救助和移送社會救助；依托民政局集“一站式受理”“多部門聯辦”“社會力量參與”“主動預警”“監測返貧”等功能為一體的數字化社會大救助平臺，實現市檢察院與市慈善總會、紅十字會、醫療、住建、人社、教育、婦聯、殘聯、鄉鎮街道等職能部門救助信息共享，形成救助合力?！癗”即多元化救助幫扶方式，綜合運用經濟救助、醫療救助、生活安置、就學就業援助、教育支持、心理干預等多種形式開展聯動救助和幫扶，堅持應救盡救、因案制宜、及時精準的原則，切實幫助困難當事人解決生活難題，防止因案返貧致貧，助力全面推進鄉村振興。

二、數據賦能司法救助的重點及路徑

（一）數據的歸集共享是數據賦能司法救助的前提

數據歸集共享的路徑主要有兩個方面：一是借助統一配置的數字辦案平臺實現數據集成共享。近年來，浙江省人民檢察院從省級層面統一配置數字辦案平臺，并在平臺上配置了數據管理中心，為開展檢察數字辦案提供基礎數據和技術支撐。如該案例中的審查逮捕、審查起訴文書數據來源于全國檢察業務應用系統，刑事判決書、民事判決書、法院執行等數據則來源于裁判文書網以及樂清市人民法院，而這些數據又統一集成于省檢察院的數字辦案平臺中的數據管理中心。二是實現具體領域的數據歸集共享。在具體領域的數字辦案過程中，往往會出現要素信息缺失、運算斷層等問題，使得比對出有效的司法救助線索存在一定的難度。為此，樂清市院還進一步向該市民政局調取了低保、低邊戶數據，向該市民政局社會救助服務中心調取了開展社會救助人員數據，還從該市基層治理四平臺調取了鄉鎮街困難弱勢群體數據，通過多渠道溝通協作，成功打通數據壁壘，實現數據的歸集共享。

（二）數據的梳理應用是數字賦能司法救助的關鍵

因來源龐雜、管理匯總標準不一、類型多樣化等因素的存在，使得歸集的基礎數據一般難以被直接關聯使用，容易形成數據利用的堵點。

實踐中，通過數據清潔工作來提升數據運算的可行性，推進數據的加工應用融合，是破除數據利用堵點的關鍵所在。數據清潔工作主要是由檢察人員通過要素標注等方法，對法律監督數據或其他數據有針對性地進行標識，實現法律監督規則代碼化、法律監督方式代碼化，達到數據運算關聯分析、深度挖掘的要求，實行算法、模型等數字資源履職辦案全覆蓋、一體集成，實現大數據、人工智能等科技創新成果同各項監督辦案業務的深度融合，從而推動法律監督運行機制的深刻變革。［2］如在該案例中，檢察機關通過對重點案件的梳理，著重針對人身受到傷害、未獲賠償、生活困難3個關鍵點，設置關鍵數據要素進行篩查，精準識別檢察環節和審判執行環節未獲賠償的受害人。同時，在刑事、民事法律文書中篩選受害人信息，通過設置過濾條件得出未獲賠償受害人員信息，再分別與民政部門低保低邊數據、已開展社會救助人員數據、基層治理四平臺困難群體數據取交集，初步篩選出可能需要進行司法救助的對象，再開展進一步人工核查。

此外，通過與社會大救助中心的數據聯結進行反向篩查，運用差集運算規則，得到司法救助人員中可能需要進行社會救助的人員，再通過社會大救助平臺分流至相關職能部門，實現司法救助人員與社會救助人員信息的智能匹配，及時發現需要司法救助和社會救助聯動救助的案件線索。

（三）數據模型的構建是數字賦能司法救助的重點

數據的歸集共享和梳理應用為司法救助數字檢察辦案提供了基礎要素支撐，而數據模型的構建則帶來司法救助數字檢察辦案方式的結構性變革，是數字檢察從認知層面邁向辦案實踐的重點所在。在該案例中，司法救助數據模型的構建，遵循了司法救助工作的一般規律，分類設置了四個層層遞進的子模型，并逐一完善分析步驟，使得數據模型的可操作性和推廣性得到大大提升。

模型1聚焦審查逮捕、審查起訴環節未獲賠償被害人的篩查，通過篩選出涉及故意傷害、交通肇事類的審查逮捕、審查起訴文書信息，剔除包含“調解協議”“已賠償”“諒解”等內容的文書形成未獲賠償被害人數據，將未獲賠償被害人數據與樂清市低保低邊戶數據、鄉鎮街困難弱勢群體數據取交集篩選出屬于生活困難人員的被害人信息，對生活困難的被害人情況進行人工核查確定司法救助對象等4個步驟，實現檢察環節司法救助對象的精準識別。

模型2則通過篩選出法院涉及故意傷害、交通肇事類的刑事判決文書和涉及交通事故的民事判決文書，提取出受害人數據要素；篩選出法院執行文書中有關終結執行、終止本次執行的執行文書，并提取出申請執行人數據要素；將刑事案件、民事案件的受害人數據與法院終結執行、終止本次執行的申請執行人數據取交集，得到可能存在未獲賠償的情形；將未獲賠償人的受害人數據與樂清市低保低邊戶數據、鄉鎮街困難弱勢群體數據進行比對，得到可能未獲賠償的生活困難人員；對可能未獲賠償的生活困難人員情況進行人工核查，確定申請司法救助對象等五個分析步驟，精準篩查無法通過訴訟獲得賠償需要救助的當事人。

模型3和模型4則著眼于司法救助和社會救助聯動救助機制的構建，從正向和反向推動數據的聯接運算。其中，模型3通過將社會大救助服務中心已開展救助人員數據與前兩個模型中排查出的未獲賠償受害人數據進行匹配分析，篩選出可能存在需要司法救助情形的人員，再逐一進行人工核查，開展司法救助。模型4則通過篩選出已開展司法救助的人員數據提取被救助人數據要素，篩選出社會大救助服務中心已開展救助人員數據，提取被救助人數據要素，篩選出已開展司法救助但尚未開展社會救助的人員數據，人工審核確定需要進一步開展社會救助的人員數據，通過戶籍篩查后有針對性地建議社會救助中心開展對應救助措施。

三、案件辦理的實踐啟示

（一）充分認識司法救助的制度意義，切實增強能動履職意識

給予困難救助是國家必須承擔的給付法律義務，而實施國家司法救助是國家保護義務的具體行動，是國家應當履行的憲法責任。［3］檢察機關及時主動對因案件造成生活困難的被害人、當事人進行司法救助，是在司法領域落實國家“恩恤義務”的具體體現，能夠起到“救急解困”的功能作用，展現的是檢察機關“司法為民”的政治擔當。

基于司法救助工作的重要意義和新時代新要求，最高檢于2021年修訂了《人民檢察院開展國家司法救助工作細則》（以下簡稱《救助細則》），“實現國家司法救助工作制度化、規范化，由國家對受到侵害但無法獲得有效賠償的當事人給予適當經濟資助，幫助他們擺脫生活困境，既彰顯黨和政府的民生關懷，又有利于實現社會公平正義，促進社會和諧穩定，維護司法的權威和公信”［4］。《救助細則》第3條確立了應救助盡救助的原則，突出強調主動救助、及時救助和有效化解矛盾糾紛的工作要求。

面對新時代人民群眾對公平正義、權利保障的新要求，檢察機關開展司法救助時必須堅持將工作重心向辦案過程前移和向結案后的效果拓展，切實增強司法救助檢察履職的能動性，提升司法救助線索發現能力和對困難群眾急迫需求的救助能力，通過及時有效地救助確保及早化解社會矛盾。

（二）牢固樹立數字辦案思維，以數字賦能推動司法救助提質增效

在數字經濟和數字法治快速推進的大背景下，數字檢察戰略的全面實施，必然會給檢察機關法律監督工作模式帶來深刻影響?！白鳛閼鹇孕愿母?，數字檢察肩負著適應數字經濟轉型升級與數字法治建設需要，推動監督辦案理念、模式、機制深刻變革，實現法律監督質效飛躍的任務?！保?］

“圍繞把大數據運用充分融入檢察履職全過程，實現新時代檢察工作質的嬗變”［6］，對于新時代司法救助工作的提質增效，同樣兼具著理念和方法論的雙重意義。如在提升線索發現能力方面，傳統的申請受理、內部移送等辦案方式，使得案源線索發現能力方面存在明顯不足，嚴重制約著檢察機關司法救助工作質效。隨著大數據、人工智能等科技創新成果同司法工作深度融合，使得司法救助案源線索呈現出指數級增長的效果，線索批量化、類型化成為數字檢察時代檢察機關司法救助工作的新特征。

從救助對象多元化的角度來看，通過數字模型的構建，可以實現對在辦案件和辦結案件效果的穿透式跟蹤監督，實現靜態分析和動態跟蹤相結合，在批量化線索審查的基礎上同步實現精準司法救助。此外，檢察機關履行司法救助職能是一項系統工程，需要各辦案部門全面、充分、有效協作配合，也需要有關部門大力支持協同。進入數字治理、數字法治新階段，相比完善法律法規、健全制度規范，實行一體化履職數字模式，由機制銜接、協同協作層面轉向監督辦案數據模型的一體融合，無疑具有“底座重塑”優勢。［7］

（三）注重推進社會治理，通過聯動救助推動建立長效機制

從司法實踐來看，司法救助的價值目標日趨多元化，從最初的為刑事被害人、相關案件當事人“救急解困”，到通過司法救助化解矛盾促進息訪息訴，再到近年來的脫貧幫扶，乃至推進源頭預防和推進社會治理方面，均發揮著一定的作用。最高檢新修訂的《救助細則》中也有所體現，其中第5條規定：對于當事人不符合國家司法救助條件或者實施國家司法救助后仍然面臨生活困難的，應當及時關注其是否符合社會救助條件，符合社會救助條件的，積極協調有關部門做好救助接續銜接等工作。

“以法律監督的高質量發展，推動執法司法權力運行方式、機制與辦案模式的系統性變革，推進數字法治體系構建和完善，提升法治促進國家治理體系和治理能力現代化的效能” ［8］，也是數字檢察肩負著的一項戰略任務。因此，數字檢察辦案與探索推動司法救助與其他社會救助形成有效銜接的長效機制方面，具有天然的契合性。如在該案例中，檢察機關通過將司法辦案數據與民政部門調取的低保、低邊數據以及社會治理四個平臺調取的鄉鎮街困難弱勢群體數據之間的雙向篩查，推進司法救助和社會救助的一體聯動，有效防止當事人因案致貧返貧，促進社會矛盾糾紛得到及時化解。

此外，數字辦案的推進還在革新辦案方式方法上發揮著重要作用。如實踐中，對于《救助細則》中生活困難的認定，檢察機關一般是要求申請人提供“生活困難證明”，該證明材料則一般由基層政府或村居組織出具，“但囿于現有職能和審查方式，檢察機關在工作中面臨無法進行詳細核查的尷尬處境”［9］。而在數字化辦案模式下，相關人員信息的數據化、平臺信息的共享推送為建立有效的聯動核查機制提供了可行的方案。如在該案例中，檢察機關通過聯合市委政法委、民政等部門出臺聯動機制，借助大數據治理平臺，將數據篩選的案件線索精準推送至政法網格員隊伍，實現定點精準核查困難群眾情況的目的。