大数据视野下智慧刑事检察探析*

● 马建刚/文

一、引言

大数据（Big Data）是一场革命，将改变我们的生活、工作和思维方式［1］参见［英］维克托·迈尔—舍恩伯格、肯尼斯·库克耶：《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》，盛杨燕等译，浙江人民出版社2013年版，第1页。。大数据在给各领域、各行业带来巨大变化的同时，也深刻改变了我们认识世界的方法，提升了我们改造世界的能力，成为促进国家治理变革的基础性力量。自从党的十八届五中全会对实施国家大数据战略做了全面部署后，检察大数据和智慧检务战略逐步提上日程并付诸实施。2017年6月最高人民检察院（以下简称“最高检”）印发《检察大数据行动指南》，标志了检察大数据战略的正式出台［2］参见马建刚：《检察实务中的大数据》，中国检察出版社2017年版，第317页。。2018年1月最高检正式印发《关于深化智慧检务建设的意见》，勾勒了智慧检务建设的路线图。2018年6月最高检张军检察长在全国检察机关智能辅助办案系统建设工作座谈会上强调，智慧检务建设要聚焦科学化、智能化、人性化，［3］参见：《张军在检察机关智能辅助办案系统建设工作座谈会上强调 智慧检务建设要聚焦科学化智能化人性化》，《人民检察》2018年第12期。这为智慧检务的发展指明了方向。2021年6月，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》，明确提出“加强检察机关信息化、智能化建设”。2022年1月全国检察长（扩大）会议提出，要以“检察大数据战略”赋能新时代检察工作高质量发展，要充分挖掘、用好大数据，以“数字革命”驱动新时代法律监督整体提质增效。

新时代检察机关面临着一系列新情况新问题新任务。比如，司法体制改革后司法质量和诉讼效率的提升还没有得到充分释放，与人民群众对公平正义的需求尚有差距；检察工作服务管理决策的便捷性、及时性、科学性还不够。在解决这些问题上，传统的司法办案和管理手段在质效上已经难以达到，刑事检察办案和法律监督方式的转型发展已迫在眉睫。因此检察机关要抓住这一轮以大数据和人工智能为代表的信息革命快速渗透带来的机遇，推进大数据与刑事检察工作深度融合，开展智慧刑检建设，推进刑事检察工作方式和管理方式的转型发展，推进刑事检察工作现代化和高质量发展。

二、检察大数据的概念、特征

（一）检察大数据的概念

检察大数据目前仍然没有一个明确的定义，但是有学者和法律实务界的专家从不同角度给出过“司法大数据”定义。江必新提出，司法大数据是司法机关在司法活动中通过对原始数据的收集加工而形成的信息，是司法机关司法活动情况的客观记录，也是研究法律实施情况、社会综治情况、经济社会发展情况的重要参照。［4］参见江必新：《大数据时代背景下人民法院司法统计的科学发展》，《人民法院报》2013 年8月16日。张嘉军认为，司法大数据具有类型多样性、产生的快速性和数据的海量性、外联性、预测性特征。［5］参见张嘉军：《司法大数据的价值功能、应用现状及其应对》，《郑州大学学报（哲学社会科学版）》2018年第1期。检察数据是指检察机关根据法律规定，在履行职责过程中所产生或获取的、以一定形式记录和保存的数据资源。笔者认为，检察大数据是大数据在检察领域的一个子集，检察机关通过数据采集、存储和分析，从中发现新知识、创造新价值、提升法律监督能力和检察工作现代化水平、推动检察工作高质量发展。

（二）检察大数据的特征

依据检察大数据的概念可认识到检察大数据具有容量大、类型多、处理速度快和数据蕴含价值高的特征。

1.容量大。检察大数据具有海量的数据规模，比如，2014年1月统一业务应用系统部署上线至今，7年多来检察机关积累了海量的案件数据，即各类案件5100余万件，法律文书超过1亿份。

2.类型多。检察大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，结构化数据主要指存储在关系数据库的数据，比如统一业务应用系统中的案卡、案件流程数据；半结构化数据有办案过程中制作的各种法律文书；非结构化数据有同步录音录像、远程提审视频等。

3.速度快。检察大数据存取和处理速度快，比如12309中国检察网要求快速处理信息并响应用户请求。

4.价值高。检察大数据蕴含着巨大的数据价值，比如可以用于统一刑事证据标准、同案同诉、提高办案效率与质量等。

三、检察大数据在智慧刑检中的价值

检察大数据在智慧刑检中的价值主要体现在以下方面：提高办案效率、促进司法公正、规范司法行为、提升决策水平、强化对侦查、审判的监督。

（一）提高办案效率

检察机关长期存在着案多人少的矛盾，刑事检察官的办案压力日益增大。通过大数据辅助办案系统，检察官可以提高工作效率。有句法律谚语“迟到的正义即是非正义”，从这个角度来看，效率的提高也更能体现公平正义。提高办案人员工作效率，背后就是节约司法资源，促使办案人员从简单案件中解脱出来，将更多精力投入到疑难复杂案件，实现司法资源效益的最大化。比如通过智能语音识别技术，将检察辅助人员从记录事务中解脱出来；将智能图像和文件识别技术嵌入司法办案系统，将检察官从大量琐碎的事务性基础工作中解脱出来。

（二）促进司法公正

实践中，司法公正往往体现为同案同诉或同案同判。检察大数据为同案同诉提供了技术实现方式，具体表现为类案推送、大数据辅助量刑建议、偏离度预警等。大数据辅助量刑建议系统将相关法律规定、办案经验等有机结合，通过运用大数据技术对海量的已决案件数据进行深入分析，为公诉人对未决个案的量刑建议提供参考，从而努力实现“同等情况，同等对待”的平等原则，有效防止同案不同诉，解决司法任意性问题。

（三）规范司法行为

大数据辅助办案系统通过嵌入案件流程化监督功能，将执法办案的规范化要求固化到日常监督管理中，变人工监督为数据监督、变事后监督为过程监督、变粗放监督为精确监督，实现对司法权力运行的全程、实时和自动监督管理，有效杜绝因个人原因造成的随意性办案和权力寻租等现象的发生，从而达到规范司法行为，加强办案监督的效果。

（四）提升决策水平

采用数据挖掘、知识管理和大数据等技术手段，构建刑事检察大数据处理分析平台，建设决策分析系统，对数据资源进行全方位多维度分析，根据需求自动生成统计报表和分析报告，从宏观和微观方面客观反映司法办案情况，全面反映刑事检察工作态势，洞察司法运行规律，科学预测，辅助领导分析决策，提高决策水平。运用大数据技术，针对常见多发案件和新型、疑难案件进行分析，为业务决策、类案监督、调整惩防重点等提供依据。比如贵州检察机关从核心数据、常规分析、专项分析、办案评价、人员管理等多个方面为管理决策提供“智库意见”，运用“强度、质量、效率、效果、规范”5个维度632项数据对司法办案活动进行数据评价，形成司法办案年度报告，充分发挥大数据的预测、预判作用。

（五）强化对侦查、审判的监督

检察机关是国家的法律监督机关，对公安机关的侦查活动、法院的审判活动具有监督职责。运用大数据分析技术，综合分析执法司法行为，推动解决侦查和审判监督线索发现难、取证难等问题。比如，广东检察机关侦查活动监督平台将侦查监督环节监督事项分解为25类111项，涵盖侦查办案全过程，把填报监督案卡和制作监督文书作为每个案件的必经程序，实现审查逮捕与开展监督同步；对违法违规问题汇总、分析，定期向相关侦查单位、侦查人员提出分析报告，督促侦查人员增强依法依规办案和规范执法意识。

四、大数据时代智慧刑检建设深度应用的对策建议

大数据在智慧刑检中运用是技术问题，更是理念和机制问题。智慧刑检是一项长期、复杂的系统工程。

（一）选好大数据在智慧刑检中运用的着力点，明确角色定位,进行先行先试后再推广

检察机关需要因地制宜，以需求为主导选取“智慧刑检”建设的切入点，要根据所在地的社会经济发展和检察信息化建设水平等基础条件、比较优势和实际需要，充分借鉴国内外智慧政务的成功经验，围绕需求导向、用户中心等理念建设具有本地特色的运用大数据的智慧刑检系统，避免建设和应用“两张皮”。以“智能辅助刑事办案系统”为例，地方检察机关先行先试，先后出现了贵州模式、上海模式等。一方面，通过部分地方检察院探索试点的方式，对条线业务进行大胆、有益地尝试；另一方面，发挥检察一体化优势，对试点成功的地方检察经验进行复制推广，让更多的检察官因使用智能辅助办案系统而受益，从而由地方性的创新实践提升为普适性的全国经验。

1.明确大数据智能辅助刑事办案系统的角色定位。运用大数据智能辅助办案系统，不能替代线下刑事诉讼活动和检察官独立判断，它是检察官的辅助者，而不是替代者。张军检察长指出“如果过度依赖智能手段机械办案，检察官就会变成‘办案机器’，办案能力可能不升反降”。［6］同前注［3］。大数据智能辅助办案是技术理性和司法理性的融合，但是不能代替检察官的亲历性、经验理性和法律理性以及对案件主观能动性的判断，充分利用它的辅助作用，帮助检察人员克服认识局限性和主观随意性，可以促进对案件事实证据的认定符合客观事实，统一法律适用尺度。《科学》杂志有一篇文章“智能机器人淘汰人工概率最大的365种职业”，指出律师和法官被排列在第38位，被取代概率为3.5%。由此来看，检察官和律师、法官一样同为法律共同体的一员，被取代的概率也是较低的。但是随着法律人工智能的成熟，会逐步替代检察院的书记员和检察官助理的部分工作，比如使用智能语音转写工具，替代书记员的记录工作。

2.大数据智能辅助检察办案系统应考虑地域性因素。以最高人民法院《关于常见犯罪的量刑指导意见》为指导纲要，各省高级人民法院制定的《〈关于常见犯罪的量刑指导意见〉实施细则》的具体规定，实际存在着差别。依据不同的地方量刑规范，最终裁量的刑罚会有实际的差异。比如各省盗窃罪定罪的数额标准，就有较大差别。因此智能辅助刑事检察办案系统研发过程中要充分考虑地域性因素。

3.大数据智能辅助刑事办案系统的数据源问题。人工智能系统的算法需要用大量高质量的数据“喂养”。司法大数据的“体量”并不代表“质量”，“大”并不代表“准”。目前，企业研发的智能辅助办案系统主要的数据来源是中国裁判文书网的裁判文书，比如“智能量刑辅助系统”。而中国裁判文书网公开的裁判文书数量不完整，上网的裁判文书数量可能只有审结案件50%［7］参见马超、于晓虹、何海波：《大数据分析：中国司法裁判文书上网公开报告》，《中国法律评论》2016年第4期。［8］［9］ 同前注［3］。，大约一半的裁判文书并未上网，原始数据数量不完整将会影响结论的正确。另一问题是，刑事裁判文书过于简单，说理不充分，有的裁判尺度不统一。检察机关的“内部文件”，比如公诉案件审查报告一般具有透彻说理的内容，资料更全面详实，便于挖掘提炼案件规则。建议把案件审查报告作为大数据智能辅助办案系统的数据源。

4.大数据智能辅助刑事办案系统的研发需要刑事检察官的深度参与。人工智能行业有一句行话，有多少人工就有多少智能。这需要刑事检察官（尤其是资深检察官）的深度参与。目前类似系统研发往往是仅依靠企业的计算机专家，存在缺乏对检察业务深入理解的局限性。张军检察长指出“要把办案人员的需求、经验与软件程序设计深度融合起来”。［8］因此，应该扩大大数据辅助办案系统的研发主体，确立企业计算机专家、检察官和检察信息技术人员相结合的研发团队。资深的检察官提出业务需求，归纳总结办案经验并梳理成知识，与企业计算机专家共同构建检察业务领域的知识图谱。检察信息技术人员担任检察官和企业计算机专家之间沟通的桥梁。企业计算机专家充分吸收检察官的意见，将信息技术专家与检察官的智慧结合起来，研发大数据智能辅助刑事办案系统。

（二）抓住数据开放共享的机遇，构建检察大数据交换共享体系

在构建检察大数据交换共享体系中，必须破除信息壁垒和信息孤岛，检察机关和其他部门的数据才可共享，为刑事检察办案、法律监督提供服务。

首先是检察机关内部各系统之间的信息共享，比如要加强统一业务刑检子系统与检答网、案例库的系统集成和共享。最高检建立了检答网和案例库，积累了大量疑难复杂案件或法律法规适用方面的问答、案例，但是目前系统都是独立的，没有与统一业务应用系统集成，无法共享使用。其次是积极参与政法委主导的政法机关跨部门大数据共享平台建设，主动与公安机关、审判机关、司法行政机关等部门信息数据进行对接，实现与政法各单位办案系统对接交换、数据自动推送和资源共享共用。最后是加强与行政机关沟通协调，依托“两法衔接”信息共享平台，推进行政执法与刑事司法信息共享。

（三）推动大数据在智慧刑检中运用要遵循司法规律