浅析基层检察院大数据法律监督模型的构建与优化

随着数字化时代的到来，大数据技术在各领域得到广泛应用。检察机关也在积极顺应数字化潮流，探索构建大数据法律监督模型，以应对日益复杂的法律监督任务和挑战。基层检察院作为检察工作的前沿阵地，其大数据法律监督模型的构建与优化直接关系到法律监督成效的提升和公平正义的实现。本文以笔者所在商南县人民检察院为例，分析了基层检察院大数据法律监督模型的构建现状与面临的问题，并提出相应的优化策略。

一、基层检察院大数据法律监督模型的构建现状与意义

（一）构建现状

近年来，商南县人民检察院积极探索大数据法律监督模型的构建。该院坚持将数字检察工作列为“一把手”工程，成立由检察长任组长的专项工作组，形成“检察长负总责、班子成员负主责、部门负责人具体执行”的责任链，坚持“业务主导、数据整合、技术支撑、重在应用”原则，组织干警系统学习检察大数据理论、典型案例，推动从“被动监督”向“主动治理”转变，充分利用统一业务应用系统及全省跨部门大数据办案平台数据，开展数据治理、关联比对，为模型提供基础支撑。同时，与行政机关、司法机关建立数据共享机制，打破“数据壁垒”。

（二）重要意义

一是提升监督质效。传统的法律监督方式主要依赖人工阅卷、审核等，效率低下且易出现遗漏。大数据法律监督模型能够快速处理海量数据，精准识别潜在的法律监督线索，大大提高了监督效率和准确性，使检察人员能够从繁杂的事务性工作中解脱出来，将更多精力投入到复杂案件的办理和深层次监督中。

二是促进社会治理。通过大数据分析，可以发现社会治理中的薄弱环节和风险点，为检察机关参与社会治理提供有力依据和切入点。例如，公益诉讼法律监督模型能够筛查出各类环境污染、食品安全等领域的线索，推动相关部门加强监管和整改，从而有效促进社会和谐稳定与健康发展。

三是推动检察工作现代化。构建大数据法律监督模型是检察工作顺应数字时代发展的必然要求，有助于实现检察工作的信息化、智能化和现代化转型，提升检察机关的整体工作水平和公信力，更好地适应新时代人民群众对法治建设的新期待。

二、基层检察院大数据法律监督模型构建面临的挑战

（一）数据获取与整合难题

一是数据来源受限。部分基层检察院与外部单位的数据共享机制不完善，数据获取渠道相对狭窄。一些行政机关、企事业单位出于信息安全、数据管理规定等原因，对数据共享存在顾虑，导致检察机关难以获取全面、准确的外部数据，限制了监督模型的数据基础。

二是数据质量参差不齐。即使获取了一定的数据，其质量也存在问题，如数据不完整、不准确、数据格式不统一等。这些低质量数据会影响模型分析的准确性和可靠性，从而降低监督效果。

（二）专业人才短缺

大数据法律监督模型的构建与运用涉及到法律、数学、计算机等多个领域的知识和技能。然而，基层检察院普遍缺乏既懂法律又懂技术的复合型人才。检察人员大多具备扎实的法律专业知识，但在大数据分析、模型搭建等方面的能力相对欠缺；而技术人员又对检察业务不够熟悉，难以准确把握监督要点和需求，导致在模型构建过程中，法律逻辑与技术实现难以有效融合。

（三）模型构建与应用的技术难题

一是模型精准度有待提高。目前一些大数据法律监督模型的精准度还不够高，存在较多的误报和漏报情况。这可能是由于数据特征提取不充分、算法选择不合理、模型训练不够完善等原因导致的，需要不断优化模型参数和算法，以提高模型的准确性和稳定性。

二是模型的适应性和可拓展性不足。法律实践是不断发展变化的，新的法律法规出台、新型案件类型涌现等都可能使原有的监督模型失去适用性。基层检察院构建的模型在适应新情况、新变化方面存在一定困难，难以快速进行调整和拓展，以满足不断变化的法律监督需求。

（四）数据安全与隐私保护问题

在大数据法律监督模型的构建与使用过程中，涉及大量的个人信息、商业秘密等敏感数据。数据的安全存储、传输和使用至关重要，一旦发生数据泄露事件，不仅会损害相关主体的合法权益，还会给检察机关带来严重的信任危机。基层检察院在数据安全防护技术和管理措施方面可能存在薄弱环节，难以有效保障数据的安全与隐私。

三、基层检察院大数据法律监督模型的优化策略

（一）加强数据获取与整合

一是完善数据共享机制。基层检察院应积极与公安机关、法院、司法行政机关等相关部门以及社会组织、企业等建立更加紧密的数据共享合作关系，通过签订数据共享协议、建立数据共享平台等方式，明确数据共享的范围、方式、责任和义务，打破数据壁垒，拓宽数据获取渠道，丰富数据资源。

二是提升数据质量。加强对数据的收集、整理和清洗工作，建立数据质量评估和监控体系，对数据的完整性、准确性、一致性等进行严格把关。同时，利用数据挖掘、数据清洗等技术，对低质量数据进行修复和优化，提高数据的可用性。

（二）培养和引进专业人才

一是内部培养与外部引进相结合。一方面，加强对现有检察人员的大数据技术培训，邀请专家学者、技术骨干等开展专题讲座、培训课程，帮助检察人员掌握大数据基础知识、数据分析工具和模型构建方法，提高其数字化思维和技能水平；另一方面，积极引进计算机、数学、统计学等专业的技术人才，充实到检察队伍中，促进法律与技术的深度融合。

二是建立人才交流与合作机制。与高校、科研机构等建立人才交流与合作关系，开展联合研究项目、实习实践基地等，为检察人员和技术人员提供交流合作的平台，促进知识共享和人才培养，提升基层检察院在大数据法律监督领域的专业人才储备。

（三）优化模型构建与应用

一是提高模型精准度。深入研究法律监督业务需求和数据特点，运用先进的数据分析技术和算法，如机器学习、深度学习等，对数据进行深入挖掘和分析，精准提取数据特征，优化模型参数和算法设计，提高模型识别异常和发现线索的能力，减少误报和漏报现象。

二是增强模型的适应性和可拓展性。建立模型动态调整和更新机制，密切关注法律法规的变化和法律实践的发展，及时对模型进行优化和升级，使其能够适应新的监督需求。同时，在模型构建过程中，采用模块化、组件化的设计思路，提高模型的可拓展性，便于在不同类型案件和业务场景中进行灵活应用和调整。

（四）强化数据安全与隐私保护

一是完善数据安全管理制度。建立健全数据安全管理制度和规范，加强对数据访问、使用、存储、传输等环节的权限管理和审计监督，严格限制数据的访问权限，确保只有授权人员能够合法使用数据。同时，加强对数据安全的宣传教育，提高检察人员和相关人员的数据安全意识和保密意识。

二是加强数据安全技术防护。采用数据加密、访问控制、防火墙等技术手段，对数据进行加密存储和传输，防止数据被非法窃取和篡改。定期进行数据安全评估和漏洞扫描，及时发现和修复系统存在的安全隐患，提高数据安全防护能力。

供稿：商南检察

作者：王彦

编辑：赵佳欣

责编：马宁

审核：姚启明