大數據賦能民事檢察監督的實踐檢視與優化

摘 要：大數據賦能民事檢察監督有利于推動民事檢察監督高質量發展，提升民事檢察在社會治理領域的參與度。目前大數據賦能民事檢察監督存在數據歸集共享不到位，系統研發與實際辦案需求不匹配，模型復用性、可推廣性不強，數據安全風險突出等實踐困境。有必要從打牢數據基礎、優化平臺建設與應用、完善數字辦案配套體制機制三個方面發力，優化大數據賦能民事檢察監督的實踐路徑，推動新時代民事檢察工作提質增效、創新發展。

關鍵詞：大數據 民事檢察 數據基礎 模型應用

實施數字檢察戰略是檢察機關適應數字時代發展趨勢，實現法律監督高質量發展的重要舉措。2022年6月舉辦的全國數字檢察工作會議強調，“四大檢察”“十大業務”各業務條線都應增強大數據賦能法律監督意識，推進法律監督全面深化改革。民事檢察是我國法律監督的重要組成部分，是中國民事司法制度的重要特色。在數字時代，數字檢察是民事檢察監督工作的新增量，應不斷強化大數據思維對民事檢察的引領，加強對大數據賦能民事檢察監督模型構建和數據分析應用的研究，推動實現民事檢察工作現代化。

一、大數據賦能民事檢察監督的時代意義與價值

（一）有利于推動民事檢察監督高質量發展

民事檢察監督所針對的民商經濟案件中涉及法律關系尤為紛繁復雜，且法律條文更新速度快，檢察機關必須聚焦突出問題，精準履行監督職責。實踐中，民事檢察監督質效短板主要表現為被動性、碎片化、淺層次三個方面，被監督對象認可度不高。運用大數據篩查、比對、碰撞，相互獨立的信息點會產生交集、串聯，異常行為線索就能清晰展現，驅動民事檢察監督工作解題破局，化碎片為系統、從淺層次走向深層次，形成監督的規模效應，實現高質量民事檢察監督辦案。［1］

（二）有利于提升民事檢察在社會治理領域的參與度

參與社會治理是檢察機關履行法律監督職能的必然延伸，因民事檢察的監督對象是法院，比起刑事、行政與公益訴訟檢察，其較難有機會參與到社會治理中。而運用大數據開展民事檢察監督，通過深挖批量案件背后的制度漏洞，助力發現類案問題、系統性問題，有利于助推解決深層問題，充分展現民事檢察監督在社會治理體系中的職能優勢和功能價值。

二、運用大數據開展民事檢察監督的實踐探索

（一）民事裁判智慧監督系統的研發與運用

在法律監督領域，民事檢察最早運用大數據法律監督模型來探索數字檢察建設。［2］2018年初，浙江省紹興市人民檢察院積極適應大數據時代發展趨勢，首先瞄準民事檢察監督領域，自主研發并運用“民事裁判智慧監督系統”輔助辦案，當年度辦理虛假訴訟監督案件較上一年增長10倍多。這既是智慧檢察階段開啟的契機，也是大數據應用在民事檢察監督領域的首次成功嘗試。后浙江檢察機關全面推廣該系統，對全省范圍內的民事裁判文書進行篩查，2020年，浙江檢察機關辦理虛假訴訟監督案件占全國的32.7%。［3］2020年9月，最高檢在全國檢察機關部署開展民事裁判智慧監督系統的試點應用工作，并依托研發的“智慧民事檢察監督平臺”開展虛假訴訟領域深層次違法行為監督專項活動。

（二）構建民事檢察大數據法律監督模型的基本路徑

1.建立民事檢察監督基礎數據庫。民事檢察監督的數據需求相對穩定，以受監督法院的民事法律文書為主，再輔以其他數據進行聯動分析。因此，有別于其他業務監督模型先確認業務規則和數據要素再向外部調取數據的模型構建路徑，民事檢察監督模型的構建需以基礎數據庫的搭建為起點，基礎數據庫中主要存放通過各種途徑獲取的受監督法院作出的各類民事法律文書，這些法律文書是開展一切民事檢察監督活動以及數據分析工作的源泉。根據實踐辦案經驗，民事檢察監督所需外部數據主要還涉及金融機構數據、公積金管理中心數據、人社部門數據、工商登記信息、仲裁文書、公證文書等，今后有必要考慮將這些常用數據以適當的方式逐步納入基礎數據庫備用，以提高后期模型構建的效率。

2.通過解析個案梳理類案監督點和研判規則。現階段民事檢察監督模型往往是將檢察官的辦案經驗融入所設計的系統來執行，模仿檢察官甄別異常個案的思維方式來進行批量異常案件的判斷。［4］大數據法律監督思維即“個案辦理-類案監督-系統治理”的監督思維，即在個案辦理中發現典型性問題，通過特征梳理、歸納分析，從海量數據中篩選批量線索開展類案監督，進而發現制度機制、管理治理、執法司法等方面的普遍性問題。［5］檢察人員通過辦理民事檢察監督個案發現異常指標，歸納出典型性特征和規律，梳理同類案件辦理的監督點和研判規則，進而明確數據分析關鍵詞，鎖定數據需求。

3.開展數據歸集、清洗和處理，創建監督模型。將鎖定的數據需求與基礎數據庫中的數據進行比對，以民事法律文書為基礎數據源進行查漏補缺，調齊創建模型所需的數據信息。先由辦案人員聯合技術部門按照提煉的監督點對法律文書等進行要素化、代碼化處理，使法律文書轉化為可被大數據分析檢索的基礎數據，再將獲取的其他數據清洗成標準數據，統一文本表述。接下來通過單獨或綜合運用檢索、篩選、關聯、比對碰撞等數據分析方法，有層次、分步驟地進行數據處理，使類案監督線索越來越清晰，證據體系越來越完備。在此過程中，有必要將數據和規則進行可視化處理，勾畫出完整的模型創建思維導圖，確保研發出的模型生動直觀、易于理解。實踐中，模型運作時往往呈現為人機交替往復過程，在模型推送批量異常線索后，辦案人員均需開展后續調查工作，通過人機耦合來實現線索到案件的精準篩查與轉化。［6］

三、運用大數據開展民事檢察監督的實踐困境

（一）數據歸集共享不到位

1.檢察機關自身數據資源缺乏規范性和融通性，大量業務數據呈現出分散化、碎片化情況，各部門業務數據格式不一致，激活使用難度大。下級對上級業務數據的調取需經歷嚴格繁瑣的審批手續，不同地區之間數據壁壘嚴重，難以實現業務數據的自由利用。

2.外部數據來源匱乏，檢察機關在與法院、公安機關、行政執法機關數據互聯互通方面均較為薄弱，在社會公共數據的實時獲取上也較為有限。隨著基礎數據源民事裁判文書公開上網數量的逐年大幅遞減，增量數據規模相比存量數據明顯下降，新的民事檢察監督線索少量而零散。

（二）系統研發與實際辦案需求不匹配

因民事訴訟活動涉及的程序、事實、證據、法律適用等內容較多，訴訟周期長，大數據賦能民事檢察監督的切入點較難鎖定，業務規則提煉難度大。應用場景的打造需以大量案件為基礎，有些檢察機關發現少量案件后就著手打造，由于前期調研論證不深入、研發過程不專業、需求挖掘不充分、運用場景不清晰等問題，導致系統軟件的研發與民事檢察辦案規律契合度不高，一些支撐民事檢察辦案的核心需求未能真正轉化為明確的系統開發需求。

（三）模型復用性、可推廣性不強

由于各地經濟社會發展程度等存在差異，在研發地運行效果好的模型時常無法在異地發揮作用，即部分大數據法律監督模型的地域性較強，而復用性、可推廣性不強，如知識產權惡意訴訟監督模型、虛假訴訟獲取京牌小客車指標監督模型等。與此同時，相同或者類似模型的重復建設問題也普遍存在。還有一類模型系圍繞某一案由民事糾紛案件中的所有潛在監督點設置數十條研判規則，切入口過大，針對性不強，導致模型推送出來的異常線索質量不高，需耗費大量人力進行核查，如民間借貸類案件法律監督模型、民事非訴執行法律監督模型等。

（四）數據安全風險突出

受制于專業性，現階段大數據法律監督平臺建設過程中，技術和信息提供部分依賴于第三方平臺，這就意味著在技術分析和使用過程中，數據流轉交接是必不可少的環節，第三方平臺有可能在經濟利益的驅使下對信息數據進行干預，給數據安全帶來極大隱患。在平臺運行過程中，由于管理機制不健全，掌握平臺信息的主體容易對信息進行隨意處理，導致數據泄密。［7］

四、大數據賦能民事檢察監督的優化路徑

（一）打牢數據基礎

1.打破檢察機關內部數據障礙。要從檢察機關內部資源入手，充分挖掘全國檢察業務應用系統、12309檢察服務中心等信息化辦案平臺中儲存的數據要素，深入推進辦案數據統計、匯總、分析、研判工作，分類建設主題庫、專題庫，實現數據之間的自由組合。同時，探索構建縱向貫通全國檢察機關的業務數據資源交換和共享機制，簡化審批流程，建立跨層級、跨單位的數據申請、使用、返還管理機制。

2.消除檢法數據壁壘。檢法之間信息互通、數據共享是開展民事檢察監督工作的基礎。首先，可創新政法一體化協同辦案平臺在民事案件中的適用，推動檢察辦案系統與法院辦案系統的互通互聯，實現民事案件數據、辦案信息網上流轉和證據卷宗網上移送、電子化共享，實現實時動態監督。其次，可嘗試對接“全國法院裁判文書庫”，通過設置專用端口、獲取查詢賬號并嚴格賬號使用權限等方式聯通，獲取全量民事法律文書。最后，不斷推進執法司法信息共享，立足民事檢察業務實際梳理需從法院獲取的信息需求清單，如各類民事法律文書和執行活動信息、法院信訪信息等結構化數據。

3.合理獲取行政執法信息。行政執法數據海量龐雜，檢察機關不可能也沒有必要獲取全量數據，要辯證理性看待數字信息壁壘問題。根據民事檢察專項監督的具體需求，梳理行政執法數據需求清單，厘清數據來源，并確認數據具備可獲取的渠道，探索部分數據或專項數據共享。同時加強與大數據局等政府部門的溝通對接，在大數據局設立檢察數據倉連接平臺，向行政機關、社會團體開放端口，由其將相關信息聯網錄入平臺，針對性、實效性地推進府檢信息數據共享。

（二）優化平臺建設與應用

1.科學選取應用場景。監督模型的構想來源于辦案實踐，模型開發前應充分考慮民事檢察監督實際應用場景，測算模型復用度，把一線辦案人員的需求、經驗與系統研發、算法模型深度融合，緊盯民事審判、執行領域頑瘴痼疾，結合年度工作重點和專項行動，把準建模“小切口”。具體而言，監督對象的選取首先應滿足異常案件達到一定數量，還要能反映出法律制度的普遍性問題，且能夠通過機器算法識別、技術上具備實現的可能性，在此基礎上才能精準研判是否存在開展類案監督的可行性和必要性。

2.統籌模型研發、應用與升級。要摒棄將創新作為唯一追求的導向，無論是自身研發的還是其他地區已經成熟的監督模型，只要有利于本地檢察工作的開展，均應適用。監督模型是動態發展的，要不斷從實踐辦案中更新研判規則，實現對模型的優化調整和迭代升級。民事檢察監督模型的構建應以全方位、多領域應用為原則，在對生效裁判開展類案監督時，還要注重對審判程序和執行活動的監督，并由案及人實現深層次監督，打造契合民事檢察多元化監督格局的全流程監督模式。

3.持續優化大數據法律監督平臺。大數據法律監督平臺是踐行法律監督模式重塑性變革的重要載體，在數字檢察改革中發揮“大腦”作用。［8］該平臺具有技術性，但本質上屬于辦案平臺，應盡量降低其技術門檻，嵌入每位檢察官的日常辦案中，做到“人人會用”，實現數字技術與監督辦案的日常融合。目前平臺上發布的數據資源較少，隨著平臺開發的成熟，數字資源的拓展，應確保辦案人員能根據監督場景需要，在“數據中心”一站式完成數據檢索和使用申請，獲取數據后便可直接進入“模型中心”創建模型。［9］

（三）完善數字辦案配套體制機制

1.打造“最小數字辦案單元”。根據具體監督事項的需要打造大數據監督辦案的一個個“最小辦案單元”，這種辦案團隊要打破固有業務分工，推動實現刑民互融、民行交織、民公協同等融合式辦案。如可規定由民事檢察部門享有對虛假訴訟、詐騙、拒不執行生效判決裁定、妨害作證、非法處置查封扣押凍結的財產等重點刑事案件的同步審查權，上述刑事案件涉及民事監督線索元素最多，案管部門接收相關刑事案件時應將其同步推送至民事檢察部門，民事檢察部門同步介入審閱，與刑事檢察部門組成臨時辦案團隊，充分挖掘法律監督要素。

2.完善數據安全監督保障機制。要筑牢大數據法律監督平臺的網絡安全防線，采用技術隔離措施切實保障系統的平穩性以及數據處理、數據流通的安全性，嚴禁將平臺直接連接外部網絡。制定共享數據使用和管理配套機制，加強日常運維管理，明確不同類型數據的主管部門及具體監管職責，嚴格執行數據使用審批程序。建立全流程數據提取安全規制機制，每一步數據提取和使用都會在系統中留痕，防止數據濫用以及個人信息泄露。

3.借力借智提升數字辦案能力。一方面，為解決監督模型供需結合研發不夠的問題，有必要組建大數據技術、民事檢察業務專業團隊，以雙向交互增強技術研發與業務應用的適配性。另一方面，加強與高校、科研院所的交流互動，建設高質量數字檢察智庫。如與高校計算機信息工程學院、法學院共建數字檢察研究實踐基地，打破學科和司法崗位地域壁壘。