大数据赋能民事检察监督的实践检视与优化

摘 要：大数据赋能民事检察监督有利于推动民事检察监督高质量发展，提升民事检察在社会治理领域的参与度。目前大数据赋能民事检察监督存在数据归集共享不到位，系统研发与实际办案需求不匹配，模型复用性、可推广性不强，数据安全风险突出等实践困境。有必要从打牢数据基础、优化平台建设与应用、完善数字办案配套体制机制三个方面发力，优化大数据赋能民事检察监督的实践路径，推动新时代民事检察工作提质增效、创新发展。

关键词：大数据 民事检察 数据基础 模型应用

实施数字检察战略是检察机关适应数字时代发展趋势，实现法律监督高质量发展的重要举措。2022年6月举办的全国数字检察工作会议强调，“四大检察”“十大业务”各业务条线都应增强大数据赋能法律监督意识，推进法律监督全面深化改革。民事检察是我国法律监督的重要组成部分，是中国民事司法制度的重要特色。在数字时代，数字检察是民事检察监督工作的新增量，应不断强化大数据思维对民事检察的引领，加强对大数据赋能民事检察监督模型构建和数据分析应用的研究，推动实现民事检察工作现代化。

一、大数据赋能民事检察监督的时代意义与价值

（一）有利于推动民事检察监督高质量发展

民事检察监督所针对的民商经济案件中涉及法律关系尤为纷繁复杂，且法律条文更新速度快，检察机关必须聚焦突出问题，精准履行监督职责。实践中，民事检察监督质效短板主要表现为被动性、碎片化、浅层次三个方面，被监督对象认可度不高。运用大数据筛查、比对、碰撞，相互独立的信息点会产生交集、串联，异常行为线索就能清晰展现，驱动民事检察监督工作解题破局，化碎片为系统、从浅层次走向深层次，形成监督的规模效应，实现高质量民事检察监督办案。［1］

（二）有利于提升民事检察在社会治理领域的参与度

参与社会治理是检察机关履行法律监督职能的必然延伸，因民事检察的监督对象是法院，比起刑事、行政与公益诉讼检察，其较难有机会参与到社会治理中。而运用大数据开展民事检察监督，通过深挖批量案件背后的制度漏洞，助力发现类案问题、系统性问题，有利于助推解决深层问题，充分展现民事检察监督在社会治理体系中的职能优势和功能价值。

二、运用大数据开展民事检察监督的实践探索

（一）民事裁判智慧监督系统的研发与运用

在法律监督领域，民事检察最早运用大数据法律监督模型来探索数字检察建设。［2］2018年初，浙江省绍兴市人民检察院积极适应大数据时代发展趋势，首先瞄准民事检察监督领域，自主研发并运用“民事裁判智慧监督系统”辅助办案，当年度办理虚假诉讼监督案件较上一年增长10倍多。这既是智慧检察阶段开启的契机，也是大数据应用在民事检察监督领域的首次成功尝试。后浙江检察机关全面推广该系统，对全省范围内的民事裁判文书进行筛查，2020年，浙江检察机关办理虚假诉讼监督案件占全国的32.7%。［3］2020年9月，最高检在全国检察机关部署开展民事裁判智慧监督系统的试点应用工作，并依托研发的“智慧民事检察监督平台”开展虚假诉讼领域深层次违法行为监督专项活动。

（二）构建民事检察大数据法律监督模型的基本路径

1.建立民事检察监督基础数据库。民事检察监督的数据需求相对稳定，以受监督法院的民事法律文书为主，再辅以其他数据进行联动分析。因此，有别于其他业务监督模型先确认业务规则和数据要素再向外部调取数据的模型构建路径，民事检察监督模型的构建需以基础数据库的搭建为起点，基础数据库中主要存放通过各种途径获取的受监督法院作出的各类民事法律文书，这些法律文书是开展一切民事检察监督活动以及数据分析工作的源泉。根据实践办案经验，民事检察监督所需外部数据主要还涉及金融机构数据、公积金管理中心数据、人社部门数据、工商登记信息、仲裁文书、公证文书等，今后有必要考虑将这些常用数据以适当的方式逐步纳入基础数据库备用，以提高后期模型构建的效率。

2.通过解析个案梳理类案监督点和研判规则。现阶段民事检察监督模型往往是将检察官的办案经验融入所设计的系统来执行，模仿检察官甄别异常个案的思维方式来进行批量异常案件的判断。［4］大数据法律监督思维即“个案办理-类案监督-系统治理”的监督思维，即在个案办理中发现典型性问题，通过特征梳理、归纳分析，从海量数据中筛选批量线索开展类案监督，进而发现制度机制、管理治理、执法司法等方面的普遍性问题。［5］检察人员通过办理民事检察监督个案发现异常指标，归纳出典型性特征和规律，梳理同类案件办理的监督点和研判规则，进而明确数据分析关键词，锁定数据需求。

3.开展数据归集、清洗和处理，创建监督模型。将锁定的数据需求与基础数据库中的数据进行比对，以民事法律文书为基础数据源进行查漏补缺，调齐创建模型所需的数据信息。先由办案人员联合技术部门按照提炼的监督点对法律文书等进行要素化、代码化处理，使法律文书转化为可被大数据分析检索的基础数据，再将获取的其他数据清洗成标准数据，统一文本表述。接下来通过单独或综合运用检索、筛选、关联、比对碰撞等数据分析方法，有层次、分步骤地进行数据处理，使类案监督线索越来越清晰，证据体系越来越完备。在此过程中，有必要将数据和规则进行可视化处理，勾画出完整的模型创建思维导图，确保研发出的模型生动直观、易于理解。实践中，模型运作时往往呈现为人机交替往复过程，在模型推送批量异常线索后，办案人员均需开展后续调查工作，通过人机耦合来实现线索到案件的精准筛查与转化。［6］

三、运用大数据开展民事检察监督的实践困境

（一）数据归集共享不到位

1.检察机关自身数据资源缺乏规范性和融通性，大量业务数据呈现出分散化、碎片化情况，各部门业务数据格式不一致，激活使用难度大。下级对上级业务数据的调取需经历严格繁琐的审批手续，不同地区之间数据壁垒严重，难以实现业务数据的自由利用。

2.外部数据来源匮乏，检察机关在与法院、公安机关、行政执法机关数据互联互通方面均较为薄弱，在社会公共数据的实时获取上也较为有限。随着基础数据源民事裁判文书公开上网数量的逐年大幅递减，增量数据规模相比存量数据明显下降，新的民事检察监督线索少量而零散。

（二）系统研发与实际办案需求不匹配

因民事诉讼活动涉及的程序、事实、证据、法律适用等内容较多，诉讼周期长，大数据赋能民事检察监督的切入点较难锁定，业务规则提炼难度大。应用场景的打造需以大量案件为基础，有些检察机关发现少量案件后就着手打造，由于前期调研论证不深入、研发过程不专业、需求挖掘不充分、运用场景不清晰等问题，导致系统软件的研发与民事检察办案规律契合度不高，一些支撑民事检察办案的核心需求未能真正转化为明确的系统开发需求。

（三）模型复用性、可推广性不强

由于各地经济社会发展程度等存在差异，在研发地运行效果好的模型时常无法在异地发挥作用，即部分大数据法律监督模型的地域性较强，而复用性、可推广性不强，如知识产权恶意诉讼监督模型、虚假诉讼获取京牌小客车指标监督模型等。与此同时，相同或者类似模型的重复建设问题也普遍存在。还有一类模型系围绕某一案由民事纠纷案件中的所有潜在监督点设置数十条研判规则，切入口过大，针对性不强，导致模型推送出来的异常线索质量不高，需耗费大量人力进行核查，如民间借贷类案件法律监督模型、民事非诉执行法律监督模型等。

（四）数据安全风险突出

受制于专业性，现阶段大数据法律监督平台建设过程中，技术和信息提供部分依赖于第三方平台，这就意味着在技术分析和使用过程中，数据流转交接是必不可少的环节，第三方平台有可能在经济利益的驱使下对信息数据进行干预，给数据安全带来极大隐患。在平台运行过程中，由于管理机制不健全，掌握平台信息的主体容易对信息进行随意处理，导致数据泄密。［7］

四、大数据赋能民事检察监督的优化路径

（一）打牢数据基础

1.打破检察机关内部数据障碍。要从检察机关内部资源入手，充分挖掘全国检察业务应用系统、12309检察服务中心等信息化办案平台中储存的数据要素，深入推进办案数据统计、汇总、分析、研判工作，分类建设主题库、专题库，实现数据之间的自由组合。同时，探索构建纵向贯通全国检察机关的业务数据资源交换和共享机制，简化审批流程，建立跨层级、跨单位的数据申请、使用、返还管理机制。

2.消除检法数据壁垒。检法之间信息互通、数据共享是开展民事检察监督工作的基础。首先，可创新政法一体化协同办案平台在民事案件中的适用，推动检察办案系统与法院办案系统的互通互联，实现民事案件数据、办案信息网上流转和证据卷宗网上移送、电子化共享，实现实时动态监督。其次，可尝试对接“全国法院裁判文书库”，通过设置专用端口、获取查询账号并严格账号使用权限等方式联通，获取全量民事法律文书。最后，不断推进执法司法信息共享，立足民事检察业务实际梳理需从法院获取的信息需求清单，如各类民事法律文书和执行活动信息、法院信访信息等结构化数据。

3.合理获取行政执法信息。行政执法数据海量庞杂，检察机关不可能也没有必要获取全量数据，要辩证理性看待数字信息壁垒问题。根据民事检察专项监督的具体需求，梳理行政执法数据需求清单，厘清数据来源，并确认数据具备可获取的渠道，探索部分数据或专项数据共享。同时加强与大数据局等政府部门的沟通对接，在大数据局设立检察数据仓连接平台，向行政机关、社会团体开放端口，由其将相关信息联网录入平台，针对性、实效性地推进府检信息数据共享。

（二）优化平台建设与应用

1.科学选取应用场景。监督模型的构想来源于办案实践，模型开发前应充分考虑民事检察监督实际应用场景，测算模型复用度，把一线办案人员的需求、经验与系统研发、算法模型深度融合，紧盯民事审判、执行领域顽瘴痼疾，结合年度工作重点和专项行动，把准建模“小切口”。具体而言，监督对象的选取首先应满足异常案件达到一定数量，还要能反映出法律制度的普遍性问题，且能够通过机器算法识别、技术上具备实现的可能性，在此基础上才能精准研判是否存在开展类案监督的可行性和必要性。

2.统筹模型研发、应用与升级。要摒弃将创新作为唯一追求的导向，无论是自身研发的还是其他地区已经成熟的监督模型，只要有利于本地检察工作的开展，均应适用。监督模型是动态发展的，要不断从实践办案中更新研判规则，实现对模型的优化调整和迭代升级。民事检察监督模型的构建应以全方位、多领域应用为原则，在对生效裁判开展类案监督时，还要注重对审判程序和执行活动的监督，并由案及人实现深层次监督，打造契合民事检察多元化监督格局的全流程监督模式。

3.持续优化大数据法律监督平台。大数据法律监督平台是践行法律监督模式重塑性变革的重要载体，在数字检察改革中发挥“大脑”作用。［8］该平台具有技术性，但本质上属于办案平台，应尽量降低其技术门槛，嵌入每位检察官的日常办案中，做到“人人会用”，实现数字技术与监督办案的日常融合。目前平台上发布的数据资源较少，随着平台开发的成熟，数字资源的拓展，应确保办案人员能根据监督场景需要，在“数据中心”一站式完成数据检索和使用申请，获取数据后便可直接进入“模型中心”创建模型。［9］

（三）完善数字办案配套体制机制

1.打造“最小数字办案单元”。根据具体监督事项的需要打造大数据监督办案的一个个“最小办案单元”，这种办案团队要打破固有业务分工，推动实现刑民互融、民行交织、民公协同等融合式办案。如可规定由民事检察部门享有对虚假诉讼、诈骗、拒不执行生效判决裁定、妨害作证、非法处置查封扣押冻结的财产等重点刑事案件的同步审查权，上述刑事案件涉及民事监督线索元素最多，案管部门接收相关刑事案件时应将其同步推送至民事检察部门，民事检察部门同步介入审阅，与刑事检察部门组成临时办案团队，充分挖掘法律监督要素。

2.完善数据安全监督保障机制。要筑牢大数据法律监督平台的网络安全防线，采用技术隔离措施切实保障系统的平稳性以及数据处理、数据流通的安全性，严禁将平台直接连接外部网络。制定共享数据使用和管理配套机制，加强日常运维管理，明确不同类型数据的主管部门及具体监管职责，严格执行数据使用审批程序。建立全流程数据提取安全规制机制，每一步数据提取和使用都会在系统中留痕，防止数据滥用以及个人信息泄露。

3.借力借智提升数字办案能力。一方面，为解决监督模型供需结合研发不够的问题，有必要组建大数据技术、民事检察业务专业团队，以双向交互增强技术研发与业务应用的适配性。另一方面，加强与高校、科研院所的交流互动，建设高质量数字检察智库。如与高校计算机信息工程学院、法学院共建数字检察研究实践基地，打破学科和司法岗位地域壁垒。