【理论调研】 于晓娜 | 关于大数据赋能法律监督的几点思考

近年来，各级检察机关积极探索探索推动大数据融入检察履职全过程，引领大数据赋能法律监督，提升法律监督质效和社会治理质效，取得了一定成绩，但基层检察院在运用和推广大数据赋能法律监督的实践中遇到了一些问题，阻碍了基层检察机关法律监督工作的高质量发展。

一、基层院加强大数据赋能法律监督工作的意义

党的二十大报告中指出，要加快建设“数字中国”。各行各业系统数字化改革不断深化，国家治理的对象和环境发生着深刻变化，对国家治理方式和能力也有了更高要求，检察机关作为法律监督机关，更要积极适应数字化改革对法律监督工作带来的挑战。大数据正在深刻影响着传统检察的监督理念、监督方式及监督，逐渐成为检察机关实现法律监督现代化的科技支撑。通过运用大数据进行筛查、比对、碰撞，充分激发“大数据”对法律监督工作的提质增效功能，进而帮助检察机关破解监督数据分散化、监督线索隐蔽化、监督质效低质化难题，以更加精准、高效的数据分析、比对、研判，提升检察监督信息化格局。

二、基层检察院以大数据赋能法律监督的实践应用

大数据法律监督是检察机关落实大数据国家战略，不断提升治理能力的重要途径和有效手段，通过大数据、人工智能等科技创新成果与法律监督工作的深入融合，建立法律监督数字模型及配套系统，实现检察监督的自动化、全流程化和智能化，发现并解决执法司法权利运行及社会治理中的深层次问题，保障法律正确实施，实践中，检察机关监督模型开放呈现了加速化和多样化的发展态势。

（一）人工智能程序的构建和升级

人工智能程序的构建和升级是大数据法律监督的核心和关键，决定了大数据法律监督的核心和关键，人工智能程序的编写应当以法律赋予检察机关的法律监督权为依据，结合办案经验总结的线索类别，设置检索、比对的关键词，对大数据库内的海量数据进行甄别、遴选、分析。为了适应实践要求，在设计时，人工智能程序还应当具备一定的自主学习和决策能力。

（二）检察大数据库的建立和维护

检察大数据库是大数据法律监督的基础和前提，决定了大数据法律监督的数据来源和质量。检察大数据库的数据来自多个渠道，一方面是检察系统内部的案件数据，另一方面，是其他单位的数据以及网络平台数据，来自外部的数据需要经过预处理和整理，最终收集汇总到大数据库中。

（三）大数据的整理和应用

对大数据的整合、筛选是大数据法律监督的过程和方法。检察大数据库内的数据量大、数据种类多、数据形式多样，直接运用数据内容几乎不可能，对数据进行整合和筛选，形成分类的大数据集，对数据的分类整理就是对数据进行清洗、集成、转化、归约，从而确保数据的质量和减少无效数据，进而对大数据库内的数据进行深入处理和分析，通过“抓取特征法、数据碰撞法、统计分析法、自定义筛选”等方法对整合、筛选后的大数据进行深入分析，发现法律监督线索，形成分析报告，为法律监督提供有力支持。

三、基层检察院以大数据赋能法律监督存在的问题

（一）检察机关“数字化”能力有待加强

数字检察充分发挥了数据对检察监督的撬动、激发作用，为破解监督线索发现难、信息获取不对称、司法腐败等问题提供了新渠道。检察与数字的融合程度在一定程度上决定了检察监督的质量和层次，影响着能动检察的辐射和履职深度，进而决定了检察监督质效的高低。在实践中，“一案一模型”现象比较普遍，模型算法规则的普适性、通用性、计算性欠缺，存在质量缺陷，且建模的成本比较大，大部分的数据分析还是以人工后台分析为主，法律监督还没有实现从弱智能化到强智能化。

（二）数据安全问题

数字检察的出发点是数据赋能，底线是数据安全。发挥大数据赋能法律监督的功能和效果，必然涉及海量的数据收集和数据共享，数据越多、中间的环节越大、接触数据的人员越广泛，面临的风险也越大。在法律监督过程中，检察机关和其他相关部门进行数据抓取和数字监督时，可能由于保密措施不当、操作疏忽、“黑客”攻击、滥用职权等因素造成数据的泄露。

（三）数据应用能力不足

在大数据赋能法律监督的实践中，检察机关面临的一个主要挑战是缺乏融合法律和数字技术知识的符合性人才，面对数字时代，检察队伍人员不足、能力跟不上、不适应的问题较为突出，部分条线检察人员业务能力相对单一，数字思维尚未系统建立。部分工作人员的监督理念和监督意识仍停留在传统模式，难以适应数字化转型的需求，无法熟练自如地使用信息化设备和系统甚至具有排斥心理，有的人员在使用过程中缺乏数字安全保护意识和能力。

四、基层检察院以大数据赋能法律监督的对策探析

（一）更新监督理念

生活的数字化转型推动者社会基础规则（法律）的变化，在大数据时代，检察监督工作有大数据的融合是检察业务发展的大势所趋与应有之义，检察机关要革新工作模式与监督理念，以更加开放的理念去认识、接纳大数据思维与技术，让大数据赋能检察履职。一方面，要从被动监督到主动穿透式监督，学会运用大数据这一工具透过数据发现背后隐藏的真相和问题，把沉睡的数据转化为检察生产力、监督实效和治理成效。另一方面，是从个案办理到类案监督，依托大数据、人工智能等技术数段，不断完善大数据法律监督模型，实现对案件的大批量、规模化、精细化筛查，从某一个监督点转变为全案、全领域监督，实现系统治理。

（二）加强数据安全风险防范

在数字化时代，数据就是信息的载体，维护信息安全，就是要保护数据安全，没有数据安全，就没有信息安全，这就要求通过运用大数据实现检察监督履职中要采取必要的措施加强数据安全防范。在实践中，检察机关需要结合业务对可能利用的数据建立分类分级制度并确定使用登记程序，根据类别和登记采取相应的保护机制。完善检察数据安全保护工作机制，加强对关键信息基础设施安全保护。

（三）加强队伍建设，提高人员素能

针对基层检察人员技术支撑不足的情况，首先应通过专题培训引导检察人员增强数字思维、数据理念，扩充检察人员数字检察知识储备。积极借鉴先进经验，选取精而简的监督模型，在检察人员办案中推广，有助于检察人员快速学习成熟模型的思维方法，提高其对相关技术的熟练度。其次，有针对性地构建复合型人才队伍。充分挖掘业务能力突出、具有创新思维、有较丰富知识储备的检察人员，组建数字治理人才库。积极引导参与典型性案例监督模型构建的实战应用，促进检察与技术人才在沟通协作中互相补足短板，搭建起一支善治理、懂技术、能整合资源的数字检察人才队伍。

供稿| 山阳县人民检察院

作者| 于晓娜

编辑| 李娟

审核| 姚启明