我国检察机关大数据法律监督制度研究

章 瑾

(安徽大学 法学院，安徽 合肥 230601)

1980年，美国著名思想家阿尔文·托夫勒在著作《第三次浪潮》中写道“大数据是未来信息社会的重要表现形式”[1]。借助于信息化时代的东风，数字资源日益成为社会治理的重要途径，对此习近平总书记提出要“推动大数据、人工智能等科技创新成果同司法工作深度融合”。2021年12月中央政法委印发《关于充分运用智能化手段推进政法系统顽瘴痼疾常治长效的指导意见》提出探索建立检察大数据法律监督平台，畅通检察数据归集调用，贯彻数字化监督。

回顾改革进程，从“电子检务”到“智慧检务”的更新换代，数字化技术贯穿改革全过程。大数据法律监督依托于前两阶段的实践成果，政策引导与技术支持相对较为完备，为大数据发挥作用提供了现实基础。但随着司法改革的进一步推进，单一的数据渠道已难以满足现代化的监督需求，打通执法司法数据联通渠道，深挖数据内蕴价值成为转变现代化数字监督的新型范式。

一、检察机关大数据法律监督应用技术

大数据法律监督是“大数据”+“法律监督”，是手段与目的的结合。其通过个案处理，归纳案件特征，利用设计好的数据模型进行同类案件数据的碰撞、筛选、对比、归类从中发现隐蔽的违法犯罪线索，行使个案追踪的同时促成类案监督，最终达到社会治理效果[2]。大数据作为数字化工具，是多重技术的集合体。数字技术包括数据采集、数据处理、数据挖掘等几个层面。

1.数据采集

数据采集方式包括软件接口对接、开放数据库、底层数据交换。检察机关数据采集来源是法院裁判文书、执行卷宗、执法司法部门查询信息等，通过集成数据分析可实时了解案件走向、案件性质、类案特点。

2.数据处理

法律监督平台数据处理方式主要是数据碰撞和对比。数据碰撞指在两个及两个以上数据库中，输入相关数据，运用专门数据软件进行碰撞，通过整合数据、对比数据展开专业分析[3]。2020年，浙江省绍兴市柯桥区人民检察院通过个案的异常线索与类案数据进行碰撞对比，挖掘出多起虚假诉讼案件，数据碰撞的应用为民事监督工作提供了技术支撑[4]。

3.数据挖掘和文本挖掘

数据挖掘与文本挖掘是处理大数据的两大支柱技术，不同形态数据要求不同的数据挖掘和分析方法。数据挖掘用于处理结构性数据，文本挖掘用于处理非结构性数据。法院判决文书、纸质卷宗等作为典型的非结构化数据，检察机关可利用自动化文本挖掘技术处理从而获得监督对象的预测与趋势[5]。

二、检察机关大数据法律监督的现实应用

1.我国大数据法律监督实施现状

(1)探索创新大数据法律监督平台

大数据时代的到来，为推进法律监督方式转变提供了机遇。如何抓住时代机遇，助力法律监督华丽转型是各级检察机关智慧建设的重要内容。自最高检提出“大数据赋能检察监督”以来，各级检察机关积极创新，不断为创新监督平台添砖加瓦。2022年6月，全国检察机关举办“大数据法律监督模型竞赛”，各地检察工作人员集思广益报送近600个法律监督模型参评，赛品分为应用类、原型类、创意类三种类别，力争为大数据法律监督提供多样形式和运行载体[6]；同年，安徽省人民检察院以解决实践突出难题为目标启动大数据法律监督模型竞赛，各级检察院提供创意55件，作品44件[7]；郑州市人民检察院组织全市检察机关大数据法律监督模型竞赛，提供作品29件[8]；自上而下的集体参与体现了我国检察机关积极探索大数据技术，适应数字化时代的大数据思维，致力为社会治理提供源源不断的检察之智。

(2)建设地方性检察机关大数据监督平台

2022年，张军同志在全国检察长(扩大)会议上再次提出以“检察大数据战略”赋能检察工作高质量发展，做好检察信息化转型升级。为积极响应实践倡导，我国检察机关集思广益，各省各市纷纷推出符合自身特色，彰显新时代检察职能的法律科技，具体如表1所示。

表1 部分省市大数据法律监督应用系统

表1列举了浙江、江苏、广东、贵州等六个省市的大数据法律监督系统。以浙江省为例，浙江省绍兴市人民检察院推出“民事裁判智慧监督系统”，该系统以裁判文书为切入口，分析提炼案件的关键要素，通过数据碰撞、数据对比、数据筛选确定异常案件，归纳出异常案件的监督方向，实现精准打击。绍兴市人民检察院在“民事裁判智慧系统”研发应用前，每年办理虚假诉讼案件的数量仅为个位。如图1所示，2017年办理虚假诉讼监督案件9件；系统上线后，2018年上升至101件，2019年达到了215件，2020年则达到463件，办理虚假诉讼案件的数量呈指数级增长[9]。

图1 虚假诉讼案件数量统计

绍兴市人民检察院作为最高人民检察院确定的首批“大数据法律监督研发创新基地”，坚持“精准监督”要求，有效利用数据技术督促法院纠正不当民事裁判，有效维护社会公共利益。

2.大数据法律监督平台的功能

(1)提升检察机关监督能力和监督效率

首先，数字化监督平台有助于提升监督能力。法律监督能力包括发现违法能力、界定违法能力、证明违法能力[10]。发现违法行为是正确履行法律监督职能的现实基础。信息化时代，检察机关获取监督对象信息数据渠道狭窄，存在多处监督盲区。在大数据法律监督平台应用下，检察人员足不出户，敲动手指便可以主动了解检察数据量、在数据分析的基础上察觉违法犯罪线索并据此调查取证，实现主动监督、事前监督；其次，大数据法律监督平台转变监督方式，促进监督效率。“高效”意味着以最低成本解决纠纷，利用大数据及时分析、推送风险案件，提升检察机关办案效率。同时检察机关通过类案监督，总结各类案件事实要素、裁判规则特点，利用数据对比便可快捷发现异常案件，依据案件性质移送各自处理机关，有效提高办案质效。

(2)积极回应社会诉求

满足人民群众对美好生活的向往是大数据法律监督的出发点和落脚点。随着互联网技术的飞速发展，新型犯罪形式层出不穷，依靠互联网、数字工具等前沿技术进行隐匿性、专业性、智能性的犯罪对传统法律监督提出了新挑战。大数据的引入解决了传统法律监督难以关注的监督盲点。2020年，浙江省杭州市拱墅区人民检察院利用数据监督平台发现不法分子利用商事登记虚假注册公司，严重侵害人民群众的财产利益。拱墅区检察院通过个案要素，在检察业务数据中深挖类案线索，形成以点及线、以线及面的打击局面，粉碎一条线整片区的黑灰产业，回应了打击大数据时代特殊犯罪、保护社会财产利益的人民诉求。

(3)提高社会治理水平

“科学技术是第一生产力”，实现国家治理能力和治理体系现代化离不开数字化技术的助力。2021年2月，习近平总书记主持召开中央全面深化改革委员会第十八次会议强调法治建设需末端前端一体掌控，持续在法治轨道上推动社会治理创新。检察机关作为国家治理能力和治理体系现代化的践行者，必须与时俱进以更好的检察质效适应社会发展需求。社会治理水平的提高需坚持法治化、科学化治理手段，运用数字化技术，及时将传统法律监督方式向新时代监督范式转变，推进法治社会建设。

三、检察机关大数据法律监督实践困境

大数据法律监督在不断实践的过程中，除了具备司法效率提高、监督盲点减少等优势外，也需面对无法回避的实践困境——数据壁垒问题严重、新型人才短缺以及业务技术融合度低。

1.数据壁垒问题严重

党中央出台《中共中央关于加强新时代检察机关法律监督工作的意见》中提出，需健全行政执法、刑事司法衔接制度，助力形成协同办案、专案专办的数据共享机制。协同办案关键在于数据共享，但各部门间的不开放、不共享、不整合导致数据难以盘活，成为各自部门的“死数据”，严重影响检察质效。

第一，检察机关内部的数据壁垒。一是数据库权限问题。检察机关作为专门法律监督机关，具备独立的检察数据库。检察数据库的设立目的是供全国检察机关使用，便于检察数据实时共享。但基于人为设置，数据库查询权限呈现倒三角构造，级别越高查询权限越广，级别越低查询限制越多。这明显与我国检察实践需求相悖，不合理的权限设置阻碍了检察人员查询案件、监督案件的监督权力，数据仅为局部流通，难以形成全面覆盖。二是各级检察院数据处理能力各异。受经济发展水平、设备设施、技术网站等多重因素影响，我国各级检察院呈现数据管理标准、数据处理标准、数据处理平台等参差不齐的监督现状。欠发达地区因设备落后难以支撑复杂数据与高级别数据分析，即使收集到数据，也无法真正实现数据监督。

第二，执法司法部门的数据壁垒。建立政法跨部门协同办案平台是建设新时代法律监督的重点课题，但数据壁垒使得协同共享机制难以运转。这主要体现在三个方面:一是专网隔离，执法司法部门各自具有专门的业务网络，为保障数据安全，各专网之间相互隔离。各部门甚至会采取分级保护各自管理的原则，防止网络的混同。基于严密的物理隔离网络，数据无法实现有效流通；二是系统独立，执法司法部门职能不同，开展的业务系统存在差异。系统之间相互独立，开发平台、业务流程的各异导致数据共享交换成为难题；三是数据相异，部门间的业务系统中含有大量的异构数据源，数据库构建、数据来源、数据结构的不同导致数据接口难以统一，难以形成完整数据链条。

第三，社会主体的数据壁垒。大数据法律监督最终目标是实现社会治理，利用“监督促进治理”。除了对执法、司法部门数据进行有效联通外，对于公司企业、行业运营者、消费者等社会主体数据同样要给予关注。社会主体间的数据壁垒体现在：一是检察机关与社会数据库难以有效联通，当前检察机关能够接触到的数据库仅为公开的政务数据查询系统、购买的互联网公司数据等，但这只是社会数据库的零星琐碎，检察机关与很多行业、部门的数据脱节导致难以掌握第一手监督线索，阻碍监督工作的实时效益；二是法律监督过程中的社会数据库查询程序繁琐复杂。社会数据库不像机关数据库整齐统一，其所牵涉社会主体的信息极广，数据数量的庞大导致查询结果不精确，检察机关完成数据集成后需再次清洗过滤无效、异常信息，该过程无疑极为消耗司法资源[3]。

2.大数据新型人才短缺

党的十九届五中全会指出要深入实施“人才强国”战略，深化变革数字人才结构。大数据时代数字化检察人才队伍建设成功与否关乎网络强国、数字中国建设进程。

(1)检察人员缺乏大数据战略思维

思维决定行为，行为决定结果。2022年1月，全国检察长(扩大)会议提出，要树立大数据战略思维，运用大数据助力法律监督“本”的提升和“质”的嬗变。检察人员囿于传统监督理念，难以适应新时代办案方式。一方面缺乏大数据基本认知，办案视野狭窄[11]。检察人员错误地将大数据等同于人工智能、辅助办案。大数据是人工智能的一部分，但并不完全等同于人工智能，两者有着运转价值相异的本质差距。另一方面操作过程不清，实际办案难以联想到大数据，运用程度低。部分检察人员虽具有大数据监督意识，但技术能力有限。面对海量数据，如何有效将个案有用的数据剥离出来并深度分析、整合就显得力不从心[3]。检察人员作为法律监督的实际推动者，对于数据法律监督的实效起着举足轻重的作用，检察人员的数据素养和数据意识直接影响到数据监督平台的运行实效。

(2)检察队伍人才培养力度低

当前大数据门槛较高，检察人员通过大数据司法办案、诉讼监督等职能都需要丰富的检务经验与大数据专业知识来支撑数据工作。检察人员作为法律人员，仅受过法学教育，对跨专业的数字化技术了解甚少。大数据时代对检察人员提出了更高要求，其不再局限于法学人才而是要求具备法学基础又精通数据技术的复合型人才。当前检察机关的选拔方式仍是公开考试，面向群体是法学专业人士。随着专业化要求的提高，发达地区更是将报考条件限制到硕士及本科专业，有的检察院甚至将条件明确为法学学硕。此举进一步限缩了报考考生的范围。法学人才的越发堆积导致复合型人才难以进入检察机关就职，检察队伍复合人才比例低。

3.业务与技术融合度低

业务与技术的相互融合是信息化建设的难点，当前大数据平台仅将书面材料转化为计算机数据，将线下数据变为线上数据，未深入挖掘“大数据+检察”的运转价值。相较于发达国家走在时代前沿的数据获取、数据整合、数据分析技术，我国尚处于数字技术摸索阶段。一是数据监督模型建设不完善。虽然全国各地已研发出多项优质数据模型，但仍与实践需求有着质的差距，且已研发投入使用的数据模型仅限于开发机关使用，覆盖面极小；二是数据利用程度低。当前我国已采取检察业务应用系统2.0版本，该系统由流程办案、智能辅助、数据应用、知识服务四个方面组成，是在检察业务应用系统1.0基础上的技术革新。但该系统研发重点仍局限在办案业务流转上，量刑建议、文书法规、案例检索等功能模块有待健全。多项数据库未能有效整合致使检察数据的二次挖掘深度有限，数据价值未能充分发挥。

四、检察机关大数据法律监督对策研究

1.破除数据孤岛困境

数据孤岛的出现本质在于主数据标准的建立与主数据集中管理的问题。因此解决数据壁垒必须从主数据构成出发，在不同平台建立起统一的数据执行标准[12]。

内部，各级检察机关建立数据共享机制。一是构建主数据为主干，其余数据为分支的数据系统应用格局。由最高人民检察院建立统一业务数据系统与共享数据平台，形成以最高人民检察院为核心，省、市、县、区各级检察院层层分级、层层辐射的数据应用格局，实现卷宗实时上传、信息实时录入、流程实时更新。二是摒弃查询权不平等设置，确保各级检察人员平等享有数据查询权。因某些管辖案件可能存在保密需求，对于涉密案件可采取局部隐蔽措施，构建以公开为原则，保密为例外的数据共享机制。三是统一数据执行标准。各级人民检察院虽建立起以最高人民检察院为核心的数据系统，但鉴于各地的发达与设备齐全度，具体应用平台仍有差异，因此需建立起不同平台统一数据执行标准。各级检察院可通过统一主数据编码，梳理相同含义不同编码的信息，根据设计好的转换规则将源系统数据转化为统一的数据格式，根据数据性质与应用要求建立数据标准。

外部，建立跨部门执法司法数据共享平台，拓宽社会数据库联接渠道。一是在职能部门之间建立起信息数据库联网，打破物理数据壁垒。通过建立统一数据处理平台，将数据转入结构相同、接口统一的数据仓库，实时更新数据接口层数据，保障完整性、及时性、一致性。二是建立数据实时交换平台，扩大平台覆盖面，深入多家执法司法部门单位、社会主体数据库。按照国务院《政务信息系统整合共享实施方案》部署内容，各机关需依托政务网信息共享平台促进部门之间的信息共享和业务协同[13]。检察机关主动与执法司法部门等信息数据实行联通，促成执法司法部门办案系统连接、数据自动交换和信息共享；针对社会数据库，检察机关应当主动拓展信息查询渠道，利用公安机关等执法机关的便捷优势与通讯、金融等相关机构取得联系，争取他们对检察工作的支持，以求加入各行业的数据系统[14]。三是依托人工智能、大数据等前沿科技，将人工核验的检察监督模式转变为机器代替人工进行数据过滤、清洗，提高社会数据库应用的针对性与科学性，提高检察质效。

2.新型人才培养对策

首先，树立检察人员大数据战略思维。大数据建设关键在于大数据战略思维，具有大数据战略思维的检察数字人才是数据监督的践行者。领导干部作为检察队伍的引导者要发挥带头作用，积极学习大数据理论知识，开展数字检察活动，深入推动大数据赋能法律监督。

其次，提高检察人员数据应用水平。检察机关作为新时代监督机关，应抓紧培养贯彻数字化思维、运用数字化技术、熟练大数据工具的检察数字人才。一是要引入高校、科研所等专业科技人才，适当放开选拔标准，为复合型人才提供机会。二是要加大数据应用能力培训，提高检察人员的数据素养。课程培训结束后加大数据应用实战训练，促进理论实践双融合，提高检察人员运用大数据的能力。

最后，制定检察人员大数据素养的考核规则。为了更好地促进检察人员树立大数据战略思维，提升大数据运用能力，需要制定大数据素养的考核规则，明确评估标准。通过量化检察人员素养水平，实行奖励考核机制，实质提高检察人员树立大数据战略思维、适用大数据工具的积极性。

3.提高业务技术融合度

业务与技术融合程度决定了法律监督的工作质效，其离不开应用建设与技术保障。应用建设与技术保障是释放法律监督新动能的数字引擎。一是加大财政投入，为应用研发提供物质基础。当前我国研发的法律监督模型弥补了局部司法领域的短板弱项，鉴于检察监督工作的严谨性，法律监督模型评判标准高于普通模型，研发周期更长。对于具有长远应用意义的法律监督模型可作为优质模型进行深度研究。通过监督模型的不断创新，为检察事业提供有力工具。二是各级检察院应当成立信息技术保障部门，为检察院提供公共信息核查功能，全方位加强信息系统的运用，提高顶层设计与全面设计统一度。例如最高人民检察院为满足新时代技术要求，创建检察技术信息研究中心，承办信息技术规划与组织实施，主动纳入数字科技人才为检察事业保驾护航。三是深挖数据线索，实现二次利用。当前检察业务应用系统版本模块局限于办案流转，客观数据设置需完善。通过整合现有的检察办案平台，上线量刑辅助、检察建议、案例检索等多种功能模块，实现一个平台多项应用。

结语

习近平总书记提出，大数据是信息化的发展阶段。大数据法律监督的提出是检察机关深入贯彻法治中国思想、法治中国建设的关键步骤。2015年，党的十八届五中全会明确提出实施国家大数据战略，检察机关大数据战略作为国家大数据战略的重要组成部分，事关现代化检察发展质量。贯彻检察机关大数据战略需树立数据思维、提高理论高度、强化业务能力，为实现国家治理能力与治理体系现代化持续提供检察智慧。