大數據賦能檢察業務問題研究
——以M 市巡回檢察的智能化實踐為視角

黃婷婷 李祥溪 吳清波 柯權浩 周榮軍

（茂名市人民檢察院課題組 廣東茂名 525000）

一、大數據運用基本情況

數字檢察是指檢察機關以數字化技術建立法律監督模型及相應系統后，融合式監督發現的類案線索，系統性完善社會治理機制的新模式，其目的是通過多案監督找準著力點，以促進國家、社會治理現代化大格局的高層次法律監督，屬于檢察機關標識性概念的理論創新。數字檢察對檢察監督提出了更高的要求，需要刑事檢察、民事檢察、行政檢察和公益訴訟檢察之全部或部分于一體的單維監督，轉變為新型多維監督；需要檢察機關各部門辦案行為的實質融合，即監督行為融于檢察辦案中；需要參與訴訟的公安機關、審判機關、司法行政機關，以及相應負責行政管理事務的行政機關和參與社會治理的社會組織、行業協會等，共同完成將條塊分割的治理結構向一軸多元的共治結構轉變，追求“努力實現雙贏多贏共贏”。因此，數字檢察是檢察機關貫徹落實全面依法治國戰略，推進檢察工作現代化之路，有力助推實現中國式現代化的實踐創新。

從概念上，數字檢察是對“大數據賦能法律監督”“大數據助力法律監督”“數字賦能監督”等概念的高度凝練；從技術上，而數字檢察中所使用的數字化技術手段，主要就是依托大數據技術，要求模仿檢察官甄別異常個案的思維方式，歸納出異常案件數據的特征，再有針對性地收集特定方面的海量數據、使用大數據對比、關聯、碰撞等技術手段，發現異常案件線索，再由檢察官從多角度介入開展后續調查，是檢察機關開展的新型法律監督探索，這種新型法律監督與大數據科技的相互融合，構成了檢察大數據這一創新概念。

當期，M 市檢察機關搜羅了包括監獄獄情、看守所所情、社區矯正信息和法院審判、執行監督信息等數據。這些信息形形色色，數據規模數以萬計，然刑事執行檢察監督中的工作特殊要求，我們必須要學會善于與數據“打交道”從中發現問題，這也是刑事執行檢察監督的要求使然。實踐中每一起違法犯罪案件的發生，都存在一個相對獨立的信息鏈條，很難孤立地發現鏈條上的異常信息點。必須學會善用數據，把相關數據與辦案緊密結合起來，用大數據思維來辦案和監督，才能實現“在辦案中監督、在監督中辦案”的要求。

刑事執行檢察智能化監督模塊的建設，通過采集獄偵、獄政、獄情分析數據、罪犯獎懲立功（考核）數據、刑罰變更執行等數據進行“碰撞適配”，并自動篩選提取案件審查所需的線索信息，大大節省了辦案時間，提升了工作質效。同時，也為刑事執行檢察的交流輪崗人員、新進干警、交叉巡回檢察抽調人員等檢察人員，快速適應工作崗位開展監督工作提供數據支撐。

二、開展大數據賦能巡回檢察存在問題

近些年來，雖然檢察機關在巡回檢察中運用大數據有效推進了檢察工作的現代化，各地檢察機關也在不斷探索法律監督模型的建設。但在實踐中，大數據賦能巡回檢察仍然存在一些亟待解決的問題和不足。

（一）數據來源的全面性、準確性難以保證

開展大數據賦能巡回檢察的數據來源基本為兩個，一個數據來源是我們設計表格，交由監獄方填寫，但發現存在選擇性填錄或漏錄，如監獄方報送填寫的表格中沒有，但翻查監獄系統中又有數據；時間跨度過短，比如只提供1 個月份的數據，數據量過少未能體現數據的共性問題。另一個數據來源是我們直接從監獄的信息系統中導出數據，但發現數據分散在各個獨立的系統中，由于數據彼此獨立，甚至出現同一系統新舊版本的問題，因此數據難以做到全面；監獄填錄信息時沒有做到規范填錄，隨意填寫，甚至存在空白、胡亂填寫和保留有系統測試數據的情況，數據準確性受到一定影響。

（二）辦案人員和技術人員存在一定的技術差距

用于分析的數據對于數據分析人員來說，就好比廚師做菜的材料，如果來源材料是最原始狀態，存在泥污，臟亂而又局部腐爛，廚師就要先花大量精力清洗，剔除多余或有害部分，才能開始后面的烹飪，前期的準備工作量與來源材料質量的高低密切相關，過于原始或低質的材料必然耗費人員的大量精力。無論是監獄按我們設計表格提供的數據，或是我們從監獄信息系統中導出的數據，都沒有達到標準數據的要求，如重要的日期字段格式不規范，就需要花大量精力和時間調整格式，而相對巡察時間短排查工作量大，勢必對數據分析效果造成一定影響。但是實際中，我們取得的數據往往是不標準、不規范的，如何將不規范數據轉化為標準數據，始終是分析人員的一道必答題，無法回避。因此，如何將表格設計得更為合理，如何將取得的冗余無用、雜亂無序、格式錯亂的數據轉化為我們需要的標準的，能有效用于分析的優質數據，要求巡回檢察人員具備一定的基礎數據知識和數據分析技能，能使用EXCEL 等常用的數據分析工具進行數據格式調整。

（三）辦案人員的偵查思維欠缺

人工智能，前提是“人工”排查，最后才是“智能”比對，沒有偵查思維的引導，就無法挖掘常識、常理、常情潛在的證據點。如在交叉巡回檢察中，運用分析模塊對民警與罪犯的談話次數、時間等進行分析，發現某個罪犯的被談話次數明顯超出其他罪犯很多倍；也有某個罪犯的被談話次數，在工作組進駐前一個月呈斷崖式下跌，這些都是不合理的現象，需要結合談話、外圍消費記錄、資金流轉等加以印證。還有“同案不同判”、相同條件下的減刑從嚴幅度隨意性等，都有存在黑色產業鏈、塌方式腐敗的可能。

三、大數據賦能巡回檢察的實踐經驗

為克服派駐檢察中“熟人監督”“敏感性下降”等問題，以及在巡回檢察司法實踐中常常因材料多、人力少、時間緊、任務重等困難，無法有效查找和發現監獄存在的問題。M 市人民檢察院在開展監獄巡回檢察中，突破傳統的數據收集和人工分析，主動創新利用大數據分析建立刑事執行檢察智能化監督模塊，在巡回檢察傳統方式的基礎上，充分借助大數據核查模塊，提高了審查案件材料的效率，準確發現問題線索，通過采集獄偵、獄政、獄情分析數據、罪犯獎懲立功（考核）數據、刑罰變更執行等數據進行“碰撞適配”，及時分析研判出違規異常點以及涉嫌職務犯罪線索信息，大大提升了巡回檢察的工作質效。

（一）數據分析步驟

第一步：篩選人員信息。從罪犯刑罰變更數據中篩選出職務犯罪、金融犯罪、走私犯罪、毒品犯罪、非法開采資源類犯罪、涉黑惡犯罪的罪犯信息，與罪犯外傷數據、又犯罪罪犯數據、罪犯違規數據、罪犯獎懲數據進行碰撞，篩選出不符合“減假暫”條件但被提請“減假暫”的罪犯信息數據；從罪犯刑罰變更數據中篩選出頂格、壓線、多次被提請“減假暫”的罪犯信息，與罪犯計分考核情況、崗位安排情況、零花錢使用情況及罪犯談話情況的數據進行碰撞，查找可能存在職務權力影響下（特別照顧、個別安排）的線索情況。

第二步：數據分類匯總。對篩選出的罪犯信息數據，按犯罪類型（職務犯罪、金融犯罪、走私犯罪、毒品犯罪、非法開采資源類犯罪、涉黑惡犯罪）分類；從扣分情況（扣分多次但每次扣分不高）、嘉獎情況（重點為立功情況）、零花錢情況（顧送款較多，消費較高的罪犯）、工種情況（重點為特殊工種人員）、談話情況（監區干警與其談話較多的罪犯），找出單個或多個類同、關聯點。

第三步：人工區分核查。鎖定重點罪犯，翻查提請“減假暫”審批卷宗材料，采取針對性談話、查看錄像等方法，發現罪犯是否存在被特殊照顧的線索。

（二）思維導圖

第一類：

第二類：

通過數據篩選，人工分析研判，M 市人民檢察院開展監獄巡回檢察中，從海量案件材料中，及時準確發現相關問題線索，切實踐行“在監督中辦案、在辦案中監督”的司法理念，大大提高檢察監督剛性。監督智能化改變了刑事執行檢察工作的傳統模式，以“檢察大數據戰略”賦能新時代法律監督，定能減輕檢察人員的人工比對工作量，提供相對準確的監督對象，提高發現刑罰變更執行、職務犯罪等深層次問題的幾率，從根本上促進監督工作建設的規范化，提高監督的透明度、公正性和權威性，有效提升了檢察監督的質效。

四、加強大數據賦能巡回檢察的建議舉措

強化數字檢察的發展與運用，對于加強檢察機關法律監督工作，推動檢察事業高質量發展，通過精準監督促進社會治理，具有重要意義。數字檢察是一次重大顛覆性創新，急需增強時空大數據、人工智能等具有典型意義的新時代數字科技賦能檢察監督力量。

（一）改變辦案思維，牢固樹立數字化理念

數字檢察是推動法律監督高質量發展的手段，而不是目的，構建數字辦案模型是為了建立“個案辦理—類案監督—系統治理”的監督場景，推進法律監督模式重塑。有部分意見提出顧慮：數字檢察投入精力過多，占用了辦案時間，這既有思想轉變不到位，簡單認為數字檢察是額外工作的原因；也有數據和辦案轉化不到位，沒有產出應有法律監督成果的原因。如果數字檢察不能反哺法律監督，就容易出現本末倒置的情況。

從第一次全國檢察大數據監督模型競賽中，可以看到有些基層檢察院的模型也發揮了很好的作用，這說明了辦案檢察官能積極主動思考，將辦案實踐經驗轉換為大數據思維推理模式，這至關重要，沒有這一步，所有都是無源之水，如果辦案檢察官能積極主動用大數據思維去思考，結合自己的辦案實踐經驗做歸納總結，才會有法律監督模型的產生，如果檢察官忙于大量的日常辦案業務，沒有切實的獎勵激勵機制，將數字檢察作為額外工作，數字檢察就難以推動。

大數據法律監督的重點難點在于，一線辦案的檢察人員要善于在具體案件中總結、分析、推導出具有普遍性、規律性的特征，再運用數字化將這些特征構建成數字邏輯模型。從上面的論述可知，找出案件中具有普遍性、規律性的特征，是下一步從海量數據中篩選類案的關鍵點。所以，檢察機關各業務部門的檢察官要徹底摒棄舊時“就案辦案”的簡明、單一的思維模式，取而代之的是要以“以辦案強監督促治理”的思維，主動從具體案件中挖掘類似違法犯罪的規律、特征，善于發現立法、執法、司法等方面在實踐中的機制漏洞，積極查漏補缺、補齊法律短板，促進社會治理的提升。

（二）提高職業素能，促進業務與技術相互融合

數字檢察背景下，業務與技術是深度融合、相輔相成的。目前，一些檢察官數字辦案意識和積極性仍然不高，有的不會運用數字模型來辦案；而大部分檢察技術人員又沒有業務經歷，很難將數據需求與監督路徑直接對應起來。這在很大程度上凸顯了業務技術兩張皮的問題，即懂業務的不關注不學習不運用數字化手段，懂技術的沒有辦案需求缺乏深入學習業務的動力。

檢察大數據監督的過程，是指檢察官從辦案實踐經驗中總結出來的思維模式，再以思維導圖的模式，對收集到的表象數據按指定條件篩選分類、與正常數據對比、找出異常數據、再按監督模型判斷思路推演出最終結果的過程，這里面既包含了檢察官的辦案經驗智慧、又要有技術人員的深度參與。數字檢察語境下，掌握數據歸集分析研判運用的方法，理應成為每一名檢察官的基本業務素養，掌握數字辦案的基本流程和底層邏輯也應該成為檢察技術人員的基本職業素能。

（三）加強數據整合，盤活內外數據資源通道

數據是數字檢察的前提和基礎，實施檢察大數據戰略，數據獲取是基本前提。做好數據獲取，首先要盤活好內部數據，構建檢察機關內部數據的連接通道，充分整合各項數據的互聯互通，把一些看似無用或多年未被發現的數據運用起來，把所有數據整體應用到分析研判當中，為各個檢察業務部門提供更多、更準確、更有價值的監督信息。其次，要整合好外部數據，依靠黨委支持，運用檢察智慧，以雙贏、多贏、共贏理念，主動上門推動落實，贏得兄弟部門支持。通過促使“網絡融合、平臺融合、數據融合、應用融合”四大融合，強化與外單位數據之間的融合貫通，打破“信息孤島”“數據壁壘”，真正實現數據的共用、共享，讓數據準起來，活起來。