75号咖啡丨“激活数字密码”：大数据法律监督模型的理论与实践-反腐法治网-全国政务信息一体化应用平台

75号咖啡丨“激活数字密码”：大数据法律监督模型的理论与实践

时间：2023-12-27 作者：佚名来源：上海市人民检察院

　　法律沙龙

　　content

　　本期目录

　　一、觉醒——大数据法律监督模型的概念及价值

　　二、路径——大数据法律监督模型的呈现样态

　　三、反思——大数据法律监督模型的建构难点

　　四、展望——大数据法律监督模型的方案优化

　　本期召集人许刚

　　金山区人民检察院检委会专职委员

　　党的二十大报告明确加快建设数字中国。“中发28号文件”要求加强检察机关信息化、智能化建设。最高人民检察院深入学习贯彻党的二十大和习近平总书记重要指示精神，以数字检察战略赋能高质量发展。以“个案办理-类案监督-系统治理”为基本路径的大数据法律监督模型的研发与应用在全国如火如荼开展，一度成为数字检察的“代名词”。本期“75号咖啡·法律沙龙”围绕大数据法律监督模型的价值、模式、实践难点及优化方案等展开讨论，希望各位专家畅所欲言。

　　一、觉醒——大数据法律监督模型的概念及价值

　　本期召集人许刚

　　金山区人民检察院检委会专职委员

　　数字检察工作推进以来，有研究者将数字检察与大数据法律监督的概念等同，也有观点认为大数据法律监督是数字检察工作的一部分。大数据法律监督模型的概念究竟是什么，其与数字检察、大数据法律监督是什么关系，具有什么价值？

　　苗旖

　　金山区人民检察院检察官

　　我个人认为，数字检察是检察机关通过数字化技术建立法律监督模型及配套系统，发现类案线索后进行融合式监督，对社会治理机制进行系统性完善的新模式。大数据法律监督是当前阶段更为具象的事务，体现的是工具性价值，它依托大数据技术支撑，提炼业务规则建模，运用大数据筛查、比对、碰撞。从这里可以看出，数字检察和大数据法律监督是包含和被包含的关系，大数据法律监督模型是大数据法律监督的实现方式。“数字赋能监督，监督促进治理”是检察机关变革法律监督模式的核心观点。以往检察机关的法律监督行为的启动依赖于相关机关或个人提供的线索，或是检察机关在履职中发现违法、违规线索后，通过制发检察建议等措施，以一案一纠的方式进行监督。为充分行使检察机关法律监督权能，通过数字化技术建立法律监督模型，以个案为基础，以类案法律监督为转变方向，从事后监督扩展到有限度的事中监督，形成一体化、主动型法律监督新模式。

　　吴思远

　　华东政法大学刑事法学院副教授

　　数字检察是继我国智慧检务建设之后又一重要的里程碑。如果说，智慧检务建设促使智能化、精准化、高效化的检察办案运行新态势形成，那么数字检察就是要在此基础上，进一步挖掘、利用数据并实现监督场景的数据化，推动法律监督模式的转型升级。构建大数据法律监督模型，便是实现数字检察改革目标的关键所在。所谓“大数据法律监督模型”是检察机关依托数字化技术，通过数据建模发现风险点与监督点，探索智慧监督方式，更为主动地进行法律监督与社会治理的一种全新模式。模型涵盖了“四大检察”“各项检察业务”。一般来说，模型运行步骤包括：数据获取、计算研判、线索标记、结果入库、风险提示等。

　　运用大数据法律监督模型的价值在于，首先，这是检察机关顺应国家数字化建设的体现。党的二十大报告近数十次强调了“数字化”构想，面对建设“数字中国”的时代要求，人民群众对检察工作抱有更新期待。对此，检察机关理应主动把握数字时代的变革契机，以大数据法律监督模型为重要抓手，实现理念与手段的双重转变，更好地发挥法律监督职能，充分融入社会治理，推动检察工作走向现代化。其次，大数据法律监督模型可以提高监督质效。大数据法律监督模型的运用，可以摆脱“人力”的束缚，使得法律监督不再单一依靠人工审核材料、调查核实等低效手段，解决线索发现难等问题，拓宽法律监督来源，由此突破传统法律监督滞后性、被动性、个案性等局限。最后，大数据法律监督模型的运用，赋予了检察机关积极主动履职的工具可能性。通过大数据等现代信息技术与检察工作的深度融合，促进碎片化的个案监督转向集成式的类案监督，帮助检察机关准确挖掘个案和类案背后的深层次社会原因，配合、督促相关部门和机关对社会治理中的问题加以改正。

　　章安邦

　　浙江工商大学法学院副教授

　　在数字检察、大数据法律监督以及大数据监督模型的概念上，我的观点和两位专家的略有不同。有研究者基于检察机关国家法律监督机关宪法定位，认为数字检察是以数字化、智能化方式实施我国宪法确立的法律监督活动。还有观点将数字检察等同于“个案办理-类案监督-系统治理”的大数据法律监督模式。个人认为数字检察的内涵更为广泛。今年6月，应勇检察长在最高检北戴河检察技术保障中心与数字检察工作专题研修班学员座谈会上指出，数字检察是数字中国的重要组成部分，是数字中国在检察机关的具体体现，其根本是赋能检察机关法律监督，促进检察办案更加公正、检察管理更加科学、检察服务更加精准，推进检察工作现代化。所以我个人认为大数据法律监督是数字检察的一个方面，大数据法律监督模型是大数据法律监督的载体，“个案办理-类案监督-系统治理”的模型是大数据法律监督模型的主要模式。

　　二、路径——大数据法律监督模型的呈现样态

　　本期召集人许刚

　　金山区人民检察院检委会专职委员

　　刚才章教授提到“个案办理-类案监督-系统治理”是大数据法律监督模型的主要模式，可见大数据法律监督模型有不同呈现样态，请各位专家谈谈对这个问题的看法。

　　苗旖

　　金山区人民检察院检察官

　　大数据法律监督模型的实现路径是“个案办理-类案监督-系统治理”，三个环节重点分别是检察官的类案拓展思维、融合办案机制和让监督规则成为治理规则。大数据法律监督模型离不开业务主导这个关键点。大数据法律监督模型建模的底层逻辑是业务逻辑，监督点的发掘不靠臆想不靠猜测，从业务出发考虑检察官真实需求和检察履职方向。

　　陈奥琳

　　上海市人民检察院检察官

　　大数据法律监督是检察工作数字化转型背景下，综合运用大数据思维和侦查思维，以开展类案监督为主的新型办案模式。与传统的诉讼监督办案模式不同，数字检察办案更加强调侦查思维，对线索的发现、研判、调查类似于自侦办案过程中的线索初查。监督案件的办理有明显的“类侦查”特性，办理的质效、成效很大程度取决于线索来源、数量和质量，监督办案的起点也远在案件受理或立案之前。明确监督方向、发现监督点是数字检察办案的第一步。监督点发现的途径很多，包括最高检各厅部署的专项监督行动、各业务部门、各级院在办案工作中收集的典型案例（个案）和提出数字化办案需求、业务数据管理和分析中发现的监督线索以及可能与检察监督有关的民生、社会热点等。这其中的关键在于立足法律监督职能，探索符合地域特性、业务特征、数据特点的数字化法律监督发展路径，用数据破解检察监督瓶颈问题，用数据提升检察工作质效。

　　章安邦

　　浙江工商大学法学院副教授

　　当下大数据法律监督模型的主要方式就是，透过一个个具体的案件，总结发现共性、普遍性问题，解析个案、梳理要素，在此基础上提出解决方案，构建模型输出线索，再进一步进行问题核实、类案监督。类案监督的重要方式是构造类案的整体数字画像，最终实现一地突破、全域共享。当然，模型共享的时候也不能简单地采用“拿来主义”，需要对不同区域人们不同的生活习惯等因素做出一定的因地制宜的“变量调整”。这种“个案办理-类案监督-系统治理”的模式实际上是大数据法律监督模型的一种表现形式和一种治理逻辑。

　　三、反思——大数据法律监督模型的构建难点

　　本期召集人许刚

　　金山区人民检察院检委会专职委员

　　当前大数据法律监督模型在实践中也遇到了数据和机制方面的难点，各位专家对这些难点有何看法？

　　苗旖

　　金山区人民检察院检察官

　　我谈谈大数据法律监督模型数据方面存在的问题。巧妇难为无米之炊，没有数据，模型也只能是模型。大数据法律监督模型的数据来源可以分为内生数据、共享数据和公开数据。“内生数据”是检察机关通过挖掘自身业务办案沉淀的数据资源。“共享数据”是检察机关通过“两法衔接”、政法协同以及其他部门政务信息共享获得的数据资源。“公开数据”是检察机关通过接受控告举报或者网络公开信息获得的数据资源。“内生数据”是基础，“共享数据”是重点，“公开数据”是补充。目前存在的问题是，对共享数据、公开数据不加区分海量收集，这极大增加了数据收集的难度。另外检察机关收集数据时，对一般数据和敏感数据未加区分，加大数据安全的风险。

　　陈奥琳

　　上海市人民检察院检察官

　　首先在数据问题上，从检察内部数据来看，2.0系统实现了所有的法律文书拟制、审批线上化，系统也能满足全量业务数据统计需求，但我们从系统中可以直接采集使用的数据目前还是停留在案卡等结构化数据上。海量有价值的法律文书没有结构化处理，尤其是影响定罪量刑的事实要素难以被机器精准、自动识别和提取，进而影响对这类数据的管理、存储、处理和分析运用。检察数据价值尚未得到深度挖掘。全国各地检察机关包括上海都已经开始尝试对法律文书结构化，不断激活“沉睡”的内部数据。而在对文书要素的提取工作中，目前主流运用的包括正则表达式^{1、自然语言识别等技术手段，但在所要提取的要素内容样本具有长尾分布特性时，如被告人的职业、单位、案发地、案发方式等，通过上述这类“数据标注-训练”模式难以取得较为精确的提取效果，而数据提取的准确性将会直接影响后续数据应用的成效。其次，从大数据法律监督模型的应用机制上看，缺乏有效的检察监督线索管理制度，一定程度可能造成监督线索的流失和线索管理的弱化，让本应该纳入“硬制约”的监督变成了“软约束”甚至“零约束”。最高检出台了《人民检察院内部移送法律监督线索工作规定》和《人民检察院案件管理部门开展法律监督线索管理工作实施细则》，对检察机关各部门在工作中发现或者收到执法司法等方面的问题、反映，需要其他部门开展监督的线索如何移送、办理，以及相关的管理、考核与责任追究工作进一步细化、规范。运用大数据法律监督模型发现的监督线索，自然也应当纳入上述规定管理的对象范围。同时，在最高检规定的基础上，开展法律监督线索管理本地化实践中，也要同步考虑线索办理和线索管理两条主线如何并行、如何细化线索办理、管理流程，增强可操作性、可执行性等现实问题。}

　　名词解释

　　^{1正则表达式，是一种文本模式，使用单个字符串来描述，匹配一系列句法规则的字符串，通常被用来检索、替换那些符合某个模式的文本。}

　　包旭娟

　　浙江省平湖市人民检察院副检察长

　　我赞同两位检察官的意见，也补充一点自己的看法。一是数据获取难度较大。数据的准确性是开展精准法律监督的前提与基础，当前各类业务系统设置了一定的数据填入校验规则和纠错提示，但还是不可避免的会出现一些人工填录数据错误，导致法律监督调取的基础数据不够精准。二是数字检察类案监督促进社会治理的规模效应尚未形成。除制发社会治理类检察建议外，“办一案、牵一串、治一片”还需要推动职能部门对发现的社会治理问题进行常态化的预警防范，这需要我们进一步探索如何更好地促推相关职能部门通过建立长效机制、采取数字技术手段预警提醒等方式实现社会治理的现代化。三是复合型人才不充足。大数据分析技术人员在基层检察院是相当稀缺的，数字检察不仅要在获取数据下功夫，更加需要在获取何种数据，怎么运用数据上下功夫，这既需要检察官在办理个案的过程中精准地总结提炼类案监督的法律逻辑，也需要在专业技术人员帮助下将法律逻辑转化为计算机逻辑进行数据分析对碰，然后开展专项领域的类案监督。具有数字思维的检察官和熟悉检察业务的程序员，二者紧密配合才能最高效地将数据背后反映的问题梳理出来并开展针对性监督，因此非常需要复合型人才。

　　章安邦

　　浙江工商大学法学院副教授

　　我从检察权的角度，谈谈大数据法律监督模型的理论难点。检察机关传统的监督办案方式存在着“被动性、碎片化、浅层次”等硬伤，依赖案卷进行被动审查，无法完全适应数字化形势。面对这一监督难点，数字检察改革向大数据充分借力。但是，实践的有效性本身不能证明检察监督权“化被动为主动”的正当性，所以需要回归司法权的基本理论对人民检察院的检察监督权进行法理论证，在理论上为数字检察改革破题立基。检察权的司法权面向基于其通过主动出击的监督职权而构成了具有权力制约功能的政治性司法权，相对被动的公诉权本身难以在理论和实践上构造司法权。数字检察工作的开展需要与法治中国建设的基本要求、基本规律保持一致。检察机关行使数据权力首先必须满足合法性和正当性的要求、避免侵蚀数据权利、对于个人信息、单位信息的处理、应严格按照数据安全法、个人信息保护法等法律规定,建立健全检察机关数据合规体系,制定相关法律监督数据的标识、存储、管理和调取规范,不得超越权限查询、使用相关数据、确保数字检察恪守法治的红线。特别要避免在参与社会治理活动中大包大揽，越俎代庖，直接替代相关职能部门的工作、不当泛化法律监督工作的范围。

　　吴思远

　　华东政法大学刑事法学院副教授

　　四位嘉宾谈了大数据法律监督模型的理论与实践的难点，我从数据源、系统应用、机制三个方面谈一谈存在的难点。首先，在数据源方面。一是大数据法律监督模型建立的数据来源面较窄，司法数据多、行政数据少。由于统一业务应用系统区域分隔、信息安全等因素，检察机关内部信息数据互通共享仍存在一定困难。检察机关与执法司法、行政部门等之间尚未实现信息数据的互联共通，受制于立法、技术、观念等多重因素，检察机关获取外部数据存在较大难度。不同城市、不同区域难以实现共享，“信息孤岛”“数据壁垒”普遍存在，数据的价值无法被真正激发。二是数据获取存在“知识鸿沟”，关键字段的抓取和结构化处理存在难点。其次，在系统应用方面。一是监督模型业务规则的提炼还不够准确，进而转化成数据规则存在困难。二是模型建立具有“盲目性”，各模型之间“烟囱林立”系统性弱，四大检察模型发展存在的不平衡。一些地方检察机关可能被动、仓促开展改革，前期缺乏对于业务需求的充分调研。另有一些地方检察机关则将数字检察与信息化建设、法律监督模型研发应用画上了等号，导致“无节制”“无系统”地开发监督模型。三是数据模型的学习能力并没有取得实质性进展，核心业务方面的应用有待深入，可用性、实用性尚未达到理想效果，存在如推送线索精准性不足、可查性低等问题。四是从模型到实践阻力较大，监督乘数效应体现不明显。最后，在机制方面，监督模型运行过程中的检察权介入边界有待明确。在数字检察“数据赋能监督，监督促进治理”的理念指引下，检察机关依靠大数据能动地发现法律监督案件成为必然，但可能使检察机关逐渐失去谦抑谨慎的基本，甚至可能突破检察机关作为国家法律监督机关的职权范围。例如，当前“类案监督”的概念及内涵很难被现行立法与司法解释所直接吸收，检察机关如何进行类案监督需要新的规则加以指引。

　　四、展望——大数据法律监督模型的方案优化

　　本期召集人许刚

　　金山区人民检察院检委会专职委员

　　面对大数据法律监督模型的理论和实践问题，各位专家有何建议？

　　苗旖

　　金山区人民检察院检察官

　　我从人才培养角度谈一谈。鉴于大数据技术专业性和复杂性，若要在大数据司法上有所突破，必须注重专业型、复合型人才的培养。建议完善“大数据+法学”复合型人才的引进聘用机制，吸引具有交叉学科背景的高端法治人才加入各大司法系统。司法实务中，部分检察院已有一些高级技术人员，但目前散落于后勤保障部门、信息中心等地，亦可将此类人员集中整合，专门应对数据存储系统、数据共享平台出现的相关问题。

　　陈奥琳

　　上海市人民检察院检察官

　　大数据法律监督模型背后蕴含了依法一体履职、融合履职、能动履职的理念，要求检察业务与数据技术深度融合，需要持续培养更多具备数字化技术、数字化思维、数字化认知和法律实践知识的复合型人才，提升完善检察人员数字应用能力。在人才培养上，要注重实训实战，设计培训课程和实训项目，在各类竞赛评选中培育人才；引导检察人员加强数字检察理论研究，增强数字思维、数字认知、数字技能；常态化组织开展数字检察相关评优评先活动，激发数字检察创新创造活力；健全数字检察人才特色职业发展体系，为数字检察人才创造更多元化的岗位晋升通道和激励机制。

　　包旭娟

　　浙江省平湖市人民检察院副检察长

　　关于人才培育问题，各位专家都谈了很多，那我就谈点如何强化数据归集。一是主动接入省级统一数据归集平台。当前各省都在推进统一的一体化智能化公共数据平台建设。今后各类执法、司法数据的共享更多的是通过向一体化智能化公共数据平台“申请、审批、下发、使用”的模式，从而确保数据的安全性。政法机关要尽快融入省内统一的一体化智能化公共数据平台，为数字检察打开数据通路。二是由点及面逐步拓宽数据共享范围。要充分利用好政法机关执法司法信息共享工作机制和统一的政法一体化应用平台，在政法机关之间全面整合政法数据资源，以行刑正向、反向衔接业务流程推动行政执法数据与政法数据的流通互转。

　　章安邦

　　浙江工商大学法学院副教授

　　数字检察改革和类案监督的模型需要建立在真正的大数据思维和大数据认知的基础上。大数据思维不是以传统的思维对大规模数据的分析，而是数据获取、分析、运用模式的根本性变革。我从大数据思维角度谈一谈如何推进大数据法律监督工作。首先，要重视案件数据的相关关系而非因果关系，要摆脱传统的尤其是刑法上的因果关系认定习惯，才可能把本身在传统认知中并不存在直接或间接关联的案件因素结合起来，从而突破性地发掘出检察监督的可能对象与监督要点。其次，用大数据思维中的类推思维代替传统的逻辑推理思维。类推本身是刑事审判中严格禁止的推理方式，但是在案件的线索发掘上，我们要充分认识到类推思维的重要意义。复次，在数字检察中需要运用全样思维代替抽样思维。检察监督模型的建构需要建立在全样文本的基础之上，尤其是各个地域、各个层级和各个政法机关的案件数据共享，需要突破数据孤岛和部门壁垒，采集全样本或者尽量全的样本，运用大数据技术重新进行分析研判，可以把孤立的个案信息整合成类型化、链条化的信息。最后，要运用和调和大数据思维中的容错思维。容错思维而非全对思维是大数据思维的特点，这也是大数据思维与法治思维的必然冲突。需要客观的大数据监督模型运行与检察官的主观分析研判相结合。

　　吴思远

　　华东政法大学刑事法学院副教授

　　首先，疏通数据来源渠道、打通系统间的数据壁垒是大数据法律监督模型建设的必经之路。在制度框架下，应当从不同维度协同推进数据共享工作。一方面，在检察系统内部，应当进一步优化内部审批程序与规则，探索建构检察大数据平台，进一步打通跨部门的数据流通。另一方面，为了实现外部数据的互联互通，应当健全完善与其他执法司法部门信息共享的常态化机制，并有序拓展社会数据的获取渠道。其中，尤其需要关注到跨领域之间缺少数据互通接口、统一的数据标准等技术性问题，并将这些作为接下来的建设重点加以推进。从现实可行性来看，可以先行探索汇聚政务数据、司法数据、检察数据、社会数据的数据库，实现大数据的多元汇集与融合分析。通过跨区域协同逐步实现数据信息的互联互通，也是一种比较可取的思路。实际上，目前部分检察机关围绕数据信息的交换共享已经进行了积极探索，达成了相关的合作协议，初步建立了统一的大数据平台。基于这些经验，通过推进京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝地区双城经济圈等区域检察机关内部信息互通、数据共享，有利于打破数据流通的壁垒。

　　其次，复合人才的系统性培养是打通技术和业务的关键，前面也有几位专家都谈到人才培养的问题。一般而言，大数据法律监督模型的研发包括了设计和开发两个过程。前者主要由办案检察官提出法律监督思路，并充分研判该模型的科学性、可行性；后者一般由技术人员主导，选择适当的技术手段实现模型的业务逻辑，从而实现对数据高效的关联、碰撞、比对，并从中生成预期的法律监督线索。因此，复合人才的系统性培养是打通技术和业务的关键，否则将难以承载在全国范围内大规模开展数字检察改革。未来除了有意识地招录互联网+人工智能法学等交叉学科复合型人才，还可以采用与政府共同培训、互派人员交流挂职等方式来吸收专门人才。

　　最后，制定大数据法律监督模型标准，接入统一业务应用系统是大数据法律监督模型有效推广的前提。随着数字检察改革的深入推进，为了防止改革的地方化、片面化，需要进一步整合各级检察机关的力量，尤其是需要破除地域限制，从更高范畴上调动检察权，实现不同区域检察机关之间的通力协同。一方面，可以推动建构跨区域大数据法律监督模型标准，包括应用、数据、UI、安全、接口等多类标准，为后续形成模型超市奠定基础。另一方面，应当加强类案监督协作机制，通过多场景、多案件进一步优化完善模型规则，逐步形成全面涵盖“四大检察”的检察监督平台。

　　本期召集人许刚

　　金山区人民检察院检委会专职委员

　　今天我们围绕大数据法律监督模型的理论与实践的相关问题进行了探讨，提了很多宝贵建议。我赞同各位专家的意见，特别是在大数据法律监督模型的探索和应用中需要立足检察权，尊重司法和社会治理的规律。今天的研讨到此结束，感谢大家的精彩发言！

　　文稿整理：金山区人民检察院孙宋龙

　　嘉定区人民检察院彭曦曹俊梅

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