數字檢察戰略的實踐反思、邏輯基礎及實踐設計

摘 要：數字檢察經歷了“電子檢務”“智慧檢務”“數字賦能法律監督”的三代更迭，已形成“數字技術+檢察工作+社會治理”的數字與檢察技術的融合模式。數字檢察戰略的實施具有邏輯基礎與價值取向，但目前實踐推進依舊面臨建模分工不明確、技術業務相割裂、數據孤島仍存在、數據安全有隱憂等多重困境。應從一體化履職、技術與應用結合、內外協同共建、數據利用與保護并重等角度破除實踐障礙，加強法律監督數字化的環節管理，豐富法律監督數字化的應用場景，從而真正實現“數字賦能法律監督、監督促進社會治理”的戰略目標。

關鍵詞：數字檢察 法律監督 檢察一體化 社會治理 數字建模

數據自身具有價值性、多元性、去實體性等特征，對其高效智能化利用，無論對于優化營商環境，還是維護社會秩序，亦或完善社會治理體系都大有裨益。大數據深入嵌入國家治理的當下，數據賦能檢察工作已是大勢所趨，各級檢察機關無不積極轉型、先行先試。從IT（Internet Tethnology）時代下側重自我管理及案件管理的“電子檢務”“智慧檢務”，到DT（Data technology）時代下的“大數據賦能法律監督”，數字檢察內涵更加豐富、外延愈發廣闊，其不僅是“數字技術+檢察工作+社會治理”的融合模式，更是囊括大數據法律監督、辦公智能化、決策科學化、事務管理精細化、隊伍建設規范化在內的集合概念，旨在通過核心業務的數字化轉型來主動介入社會治理，以自身的數字革命促成檢察工作的全方位變革。［1］本文著筆于數字檢察戰略實施的實踐問題，反思數字檢察建設的現實邏輯與發展方向，并至實踐推進處落筆提議，希冀能為數字檢察實踐創新拋磚引玉。

一、數字檢察戰略的實踐檢視

從“電子檢務”“智慧檢務”到“大數據賦能法律監督”，數字檢察戰略的本質始終是對工作理念的革新和履職模式的重塑。但戰略實施過程中，數字賦能提升檢察履職數字化智能化水平的同時，也出現了“形式主義”傾向和“政績工程”等問題。為促進數字檢察工作走深走實，厘清問題原因并破解實踐困境刻不容緩。

（一）建模分工不明確

將現有案例信息和辦理經驗數據化，利用大數據算法對已有案例進行建模分析，將建構的監督模型投入案件辦理，是目前數字檢察建設的主要途徑。當前，數字檢察建設如火如荼，僅最高檢“全國檢察機關大數據法律監督模型管理平臺”就已經上架了300多個監督模型。各級檢察機關爭相建模的同時，由于縱向上缺乏上級指導與總體部署且橫向間溝通不暢，各地信息平臺建設質量參差不齊，甚至出現了部分地區開發已有模型、研發現存技術的重復建設問題。

（二）技術業務相割裂

重視數據是互聯網生態的基本守則之一，也是數字檢察改革中不可或缺的思維方式，但業務與技術的融合一直是數字檢察建設中的“老大難”。［2］

1.業務需要的類案特征如何用技術抓?。磕承┍O督模型能夠適配個案特點卻難以反映類案特征，部分模型甚至用已有案件“造數據”來證實自身的可用性，成為無法推廣的“個案模型”。這類問題的出現，本質在于數字思維匱乏并由此導致對數據敏感不足、挖掘不深、梳理不清及總結不明。

2.業務與技術相融合的人才支撐從何而來？數字模型是現實物理世界在虛擬數字世界的投射，為保證投射真實、同步，建設者不僅要懂業務更要有技術，然而當下參與者大都要么只懂業務，要么只會技術，綜合人才的匱乏始終制約著融合履職的推進。

（三）數據孤島仍存在

檢察機關依靠數字模型進行訴訟監督、線索發現等工作時，除檢察數據外還需要政務、司法、經濟、社會等諸多領域的外部數據，而外部數據的獲取目前尚無制度保障，甚至檢察機關的檢察業務應用系統2.0也因密級而產生了信息壁壘問題。盡管最高檢多次強調要打通“數據孤島”、實現信息共享，但內部壁壘破除難、外部數據共享難依舊是數字檢察戰略實施中各級機關集中反映的較為關鍵的問題。檢察機關進行大數據法律監督需要獲取盡可能多的數據，但依舊不可避免地陷入數據孤島和數據壁壘的困窘之中。［3］

（四）數據安全有隱憂

數字檢察戰略在喚醒沉睡數據的同時，也觸動了數據權力，引發了數據權力和數據權利之間的博弈。一方面，網絡數據價值巨大，同時具有傳播快、儲存久、易復制等特點。利用數據賦能法律監督的同時，倘若管理保護稍有松懈，履職過程中知悉的個人信息、商業秘密等數據就會泄露并被濫用。另一方面，云端儲存數據已是主流做法，但受限于自身技術實力與平臺建設成本，檢察機關自建云儲存數據尚不可行，而引入外部服務提供者就會導致數據利用主體（檢察機關）與保管主體（技術服務提供者）相分離，檢察數據被儲存在“公有云”“外部云”內，數據安全隱患進一步加劇。此外，涉密數據的密級不同，在建模時如何就保密手段進行針對性設計，也是應對安全隱憂不可回避的重點問題。

二、數字檢察戰略的邏輯面向

數字檢察戰略以數智理論為底色，以實際問題為導向，但從當下現實邏輯和未來發展方向角度，對數字檢察戰略進行論證與反思顯得更為重要，其既是對實然的總結、更是對應然的指引。

（一）以檢察履職促社會治理的現實需求

完善國家治理體系是檢察改革的核心目標，但以往實踐的功能定位更多偏向于“工具型技術治理”，旨在通過技術助力檢察業務高質效完成；而數字檢察戰略則更多偏向于大數據核心預測功能，通過對數據的整合分析判斷事情發生的概率，這種預測功能與檢察監督相結合，為檢察監督提供了廣闊的線索來源空間。［4］數字檢察將法律監督由單維改為多維，從依靠數據碰撞發現潛在違法犯罪行為到分析數據變化監督行政執法中的各類問題，數字賦能與法律監督的“化學反應”能夠有效延展監督范圍、提前發現監督線索，更好實現“防患未然”的監督效果。依托數字賦能，檢察機關能夠更加主動地發現批量線索，也能夠通過辦案與制發檢察建議、開展專項監督相結合，打通社會治理的“最后一公里”，從而促進社會治理從前端到末端的閉環，這既是檢察履職的聚合質變，更是社會治理的系統優化。［5］

（二）以數字思維促自身革新的發展需求

增強大數據戰略思維，是就未來檢察工作新模式的整體性、全局性、前瞻性考量，也是對當下檢察工作高質量發展的系統性、關鍵性、創造性要求。開展數字檢察實踐創新，其目的在于對履職桎梏的突破與履職能力的提升，是檢察機關自我革新的應有之意。以數據獲取困境的破除為例，正是由于搜集數據、利用數據存在短板，檢察機關才需要開拓思路，打破“數據壁壘”、深挖“沉睡”數據，創造更好的履職條件、鍛造更好的履職能力。而數字思維欠缺、數字人才匱乏，其原因在于傳統辦案思維與辦案模式下，對數據挖掘與分析不了解、不重視，在數字檢察戰略實施過程中，檢察干警勢必面臨新的履職要求，倒逼其主動學習，全面提升自己的專業知識、數字素養，以自身革新適應數字時代發展。

（三）以數字賦能促辦案質效的內生需求

檢察機關深入推進數字檢察戰略，內生動力在于對司法效率及司法公正的追求，最終落腳點在于“高質效辦好每一個案件”。作為司法人工智能的具體應用場景之一，數字檢察的行為邏輯體現在以大數據和人工智能等新科技來提升司法質量和效率，從而實現檢察機關機關辦案質效的不斷提升。［6］數字檢察實踐變革應深度聚集“高質效辦好每一個案件”，豐富數字化運用場景，推進檢察辦案智慧化建設，高效落實檢察為民。并持續開展平臺研發和數字建模，借由工具效率的提高實現治理效果的提升，彰顯工具理性與價值理性的有機統一，方能切實做到以數字賦能促進辦案質效的內生需求。

三、數字檢察戰略困境的解決方向

數字檢察風險與機遇相生相隨，唯有統籌謀劃技術賦能、技術風險以及技術規制，建立一體化履職與精細化分工相結合、技術性開發與實踐性應用相促進、內部協調與外部協同相銜接以及數據安全與信息保護相并重的完整體系，方能破除實踐困境。

（一）一體履職與精細分工相結合

針對數字檢察改革中建模分工不明導致的重復建設、無序競爭等問題，可基于“二元協調”的改革理念，借力于“檢察一體化”機制建設，從縱向一體化、橫向一體化兩個維度進行解決?？v向一體化維度，應落實以建構理性為先導的“頂層設計”方法論，遵循最高檢關于數字檢察改革的頂層設計，強化理念先導，實現實踐有規則、競爭有邊界、建模有遵循。橫向一體化維度，應鼓勵以經驗理性為先導的“地方探索”方法論，各級檢察機關在探索的同時，既要在內部加強業務部門與技術部門的協同履職，也要主動強化與其他檢察機關的溝通交流，探討模型應用方式和應用前景，就模型推廣應用凝聚共識、充分發揮出資源共享和應用的最大效能。［7］

（二）技術開發與實踐應用相促進

毫無疑問，數字檢察是以技術標準和代碼規制為基礎進行構建的，可細化為立足技術、依賴人才、服務業務的基本邏輯。［8］為防止“個案模型”出現，應在堅持需求導向、充分挖掘檢察工作大數據業務需求的基礎上，進一步實現用數據推動辦案、用數據喚醒線索，緊貼實際需求進行模型研發并以履職實踐檢驗監督成效，形成研發與實踐的良性互動。而針對數字人才短缺，短期可先從開發隊伍、項目專班著手培養復合型人才；長期則應建立與高校、科研院所等多方協作聯合機制，積極引入科研資源開展聯合技術攻堅，實現科技辦案能力的延伸拓展，通過數字應用技能的提升為數字檢察應用體系的形成奠定基礎。［9］此外還應吸納理論人才加入，做深做實“數字賦能法律監督”主題研究，為提升實務技能錨定方向，使得數字技能提升真正轉化為檢察工作改進。

（三）內部協調與外部協同相銜接

2021年，中央政法委針對頑瘴痼疾整治中發現的信息壁壘問題，制定了《關于充分運用智能化手段推進政法系統頑瘴痼疾常治長效的指導意見》，最高檢也已經制定檢察機關共享執法司法信息需求清單，力求打破數據壁壘。在最高檢指導下，各地檢察機關也積極挖掘內部數據，爭取外部數據，統籌內外數據資源，推動數據共享應用。但解決數據孤島問題，還需通過檢察數據的內部協調與外來數據的外部協同的同步推進來解決。內部協調方面，在堅守保密底線的同時，以“兩網一統”平臺為主，以其他輔助性系統和平臺為輔，探索建構“檢察大數據中心”，實現內部數據的及時、全面、準確掌握。［10］外部協同方面，力爭取得地方黨委和各級政法委的支持以及其他執法司法機關的配合，設立含有數據校驗值的區塊鏈對接平臺來平衡共享需求與保密要求，搭建數據依法共享的“高速公路”與執法司法領域跨部門信息共享機制，有序實現法律監督大數據的自動對接獲取與智能挖掘分析。

（四）數據安全與信息保護并重

在數據獲取過程中，對于互聯網公開數據的獲取基本不存在邊界限制，但也應當盡量避免過度收集，做到收集內容與所提供產品服務的直接相關性，將收集頻次、收集范圍、收集數量控制在合理限度內。在獲取公權力數據及私主體信息時，應分別以檢察權的權力邊界及個案采集需求為限，嚴守《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規。尤其對于私人數據，采集前應當征求權利人同意或者授權，避免檢察機關的權力向私主體信息無限延伸。［11］在數據處理時，要建立數據分級分類管理體系，對于密級不同的數據類型，施以不同的保護措施，或通過技術手段加以“去標識化處理”，并且設立專門儲存間加以單獨儲存，設定一定的訪問權限，采取適當的加密措施，實時做好數據庫的維護工作，嚴格按照各項保密規定及信息公開等相關規定，設置數據脫敏、安全緩沖區等安全措施。應明確并督促履行檢察機關對數據端的監管義務，以對內規范與對外規范并重的姿態守牢數據安全底線，將數據安全與數字檢察同步規劃、同步建設、同步落實。

四、數字檢察戰略的實踐推進

數字檢察的具體建設環節應當以數據為中心，堅持宏觀層面整體謀劃與微觀層面場景應用統籌結合的原則，以全流程全息數字辦案體系建設推進業務數據化的同時，同步匯聚數據，打造數據基座，構建持續賦能的數據模型，適應當下數字時代的時代變革，實現“數字賦能法律監督”的戰略目標。

（一）宏觀層面：加強法律監督數字化環節管理

1.在數據獲取方面，既要做好“廣度”與“精度”的平衡，又要做好數字技術的充分供給。堅持“問題導向”，以某一業務問題所涉及的廣度為數據獲取框定范圍，基于算法技術保證“四大檢察”全覆蓋，集合算法、數據、模型等技術實現對司法執法數據的有效對接，以集成技術驅動監督辦案的數字化、智能化轉化。

2.在模型構建方面，做好數據特征的歸納、關聯數據的搜集以及潛在問題的挖掘并作用于模型自身改進。通過數字技術對規?；瘮祿暮Y查、比對、碰撞，結合檢察人員的專業優勢與算法專家的技術優勢完成業務應用場景的模型構建，對海量數據類型化后所提煉出特征標簽，奠定數據應用的基礎。［12］

3.在數據輸出方面，利用算法技術在數據應用的不同環節之間進行鏈接，對獲取、篩選后的數據進行再加工甚至直接得出結論。數據輸出的結論應是精準明確的監督線索，其關鍵在于基礎數據的準確與運算方法的得當，應要求數據提供方就數據的搜集方法、搜集過程作出說明，并就真實性存疑的數據進行調查核實，在充分借助“外腦”、外力的基礎上以已有的監督線索作為核實載體，借助已有的監督線索檢驗擬采用的運算邏輯是否能得出已知的結論。

（二）微觀層面：豐富法律監督數字化應用場景

1.挖掘數字手段輔助價值。“電子檢務”與“智慧檢務”時代進行的部分信息化系統建設，偏重于為基層一線減負，在賦能監督辦案，提供算法算力支持等方面效果不夠明顯。［13］在利用數字技術輔助檢察辦案的基礎上，應充分挖掘數字手段的輔助價值，實現數字檢察對法律監督工作的增益效果。以筆者所在單位為例，通過推出“非羈押人員數字化智能監管”平臺，以智能化監管平臺為依托，搭載手機定位、日常打卡、外出請假、越界告警等功能，運用大數據監控系統，對非羈押人員實現“云監管”，取得了數字檢察輔助辦案的良好效果。［14］

2.利用數字檢驗法律實施。執法司法活動產生了海量案件，執法司法不公不嚴不廉等問題也往往隱藏在異常數據背后，傳統訴訟監督囿于案多人少的矛盾，監督力度不足，監督范圍也不夠廣。數字檢察模式下，可利用數字手段對已有數據資源進行分析，對刑事訴訟、民事審判、行政訴訟方面的法律運行健康程度進行“數字體檢”。［15］其能夠發生作用的原因在于近似違法違規行為往往具有某方面的數字特性，這種特性既可表現為數據的數值，也可表現為數據的頻次，還可表現為數據的分布。通過數字化手段，能夠將不想、不愿監督的被動監督，提升為數字化分析、數智化處理的主動監督，檢察人員僅需注意算法無法識別的異常風險提示，并進行核查與處理，確保監督工作的全面性和準確性。而且，相較于漫無目的地從案卷中發現線索而言，復核經過大數據技術篩選的預警信息更能有效發現監督線索，也能夠提高監督效率。［16］

3.依托數字預防違法犯罪。將數字監控作為日常法律監督的手段，緊盯部分違法犯罪行為前的關鍵節點、提前切斷犯罪行為發生進程，起到“防患于未然”的預防作用。如上海檢察系統依托“禁毒626平臺”和“檢察系統大數據中心”探索建立“麻精類毒品犯罪新質化懲防系統”數據模型，在打擊新型毒品犯罪方面成效明顯。［17］數據預防的作用機制一方面在于數據公開，通過特定領域的數據公開將使得該領域變得透明可追查，以提高被查處風險的方式降低違法犯罪發生概率。另一方面是提前預防，在已辦案件和已有線索的基礎上，抽取關鍵要素、總結典型特征，既要注重對單個案件、單獨線索中主體、行為、結果等要素、特征的歸納，更要注重案件特征向數字特征的轉換，即準確發現犯罪特征在數據層面的表現為何、波動如何以及趨勢向何。在掌握監督線索或已查辦相關案件的情況下，運用數字資源，將線索由匱乏發展到豐富，將個案發展成類案，提前切斷犯罪進程、避免法益遭受侵害的危害后果。