大数据战略背景下检察监督能力提升路径探索

鲁建武

（安徽省人民检察院，合肥，230022）

当前，云计算、区块链、人工智能等数字技术快速发展，新一轮科技革命和产业变革加速演进，数字革命正以新理念、新业态、新模式全面融入各领域、各行业，大数据已成为驱动经济社会发展的关键要素，深刻影响改变着人们的思维方式和生产生活方式，各行业、各领域的数字化转型已不是 “选择题” ，而是关乎生存和长远发展的 “必修课” ，虚掩的法律之门已不能对概率、数学、数据的浪潮回避太久[1]。以习近平同志为核心的党中央高度重视大数据战略，习近平总书记强调，要 “懂得大数据，用好大数据，增强利用数据推进各项工作的本领” 。《中共中央关于加强新时代检察机关法律监督工作的意见》提出 “运用大数据、区块链等技术推进公安机关、检察机关、审判机关、司法行政机关等跨部门大数据协同办案” 。2022 年1 月，最高人民检察院作出检察大数据战略顶层部署，同年6月，全国检察机关数字检察工作会议要求 “把大数据运用充分融入检察履职全过程，实现新时代检察工作质的嬗变。以数字革命驱动新时代法律监督提质增效。”

一、检察监督工作中存在的问题及原因分析

（一）监督线索发现难，即 “看不见” 问题

传统检察监督工作中，监督线索主要来自办案中发现和当事人举报申诉，总体属于 “别人送什么检察办什么” 。办案模式以事后监督、书面审查和封闭办案为主，检察机关处在一个司法流程的 “盲区” 之中，难以发现执法司法环节的监督线索。以公安机关的治安案件为例，基层派出所处理的大量治安案件中，有部分案件会在立案后因证据发生变化，符合刑事案件立案标准，进而转为刑事案件立案。对于符合刑事立案标准却未转为刑事案件的那部分治安案件，因其全部办理流程均在公安机关内部完成，检察机关无法得知公安机关内部治安案件的立案、处理、结案数据，难以行使法律监督权力。立案监督和侦查活动监督 “最后一公里” 问题普遍存在，与刑事诉讼中检察官的主导责任不相匹配①2019 年的全国两会上，最高人民检察院按照全国人大代表对检察工作报告提出的意见，把检察官在刑事诉讼中的主导责任写进了工作报告。。

（二）监督内容质量差，即 “看不准” 问题

检察监督手段不够有力，侦查能力、调查能力发挥不够充分， “三查合一” 缺少数据分析的支撑，效果难以显现，监督内容质量不高。以民事诉讼监督为例，检察机关发现法院执行案件线索进行调查核实时，需要银行、证券交易所等机构配合核实财产线索，现实中会遇到相关机构配合度不高等情况，使得调查核实权因缺少数据而无法真正发挥威力，监督准确性大大降低。在实践中，因为核心的问题查不清、查不实，性质判断不准确，致使部分案件的检察建议不实不准，约束力不够，刚性不足。

（三）个案难以拓展到类案，即 “看不远” 问题

传统检察监督工作中，检察机关习惯于一个线索办一个案件，解决个案正义问题，但难以做到举一反三，系统查、查系统，实现 “办理一案，治理一片” 的效果。以行政检察监督为例，检察机关发现法院作出的终结执行裁定书，没有载明当事人可以向执行机关提出异议及异议期限等权利救济的规定，检察机关能够在个案中做到依法监督纠正，但对于其他行政诉讼案件可能存在的未告知救济权利和期限等司法不规范问题，检察机关由于没能从个案中挖掘出相应的数据和线索而浅尝辄止。

（四）检察办案难以延伸到社会治理，即 “看不透” 问题

检察监督工作在发现和纠正深层次问题上不够有力，四大检察业务融合不够，还存在各业务条线单打独斗、各自为战的情况。例如：对于普通刑事案件背后的渎职贪腐案件线索、公益诉讼案件背后的刑事案件线索等情况，没有将各条线的办案数据整合起来，形成 “数据池” 去统筹一体化办案。对个案背后的共性问题、普遍性问题、深层次问题思考不够，没有从具体案件的零散数据中发现规律性问题，在发挥监督 “利器” 促进社会治理的参与度、覆盖度、贡献度上作用有限。

上述问题的背后，主要存在以下四个原因：

一是办案理念落后。工作中没有习惯用数据说话、用数据决策的新理念，或多或少存在着用老办法办案，用旧思维思考的现象，造成监督与现实 “两张皮” 。

二是检察监督手段有限。侦查、调查、审查三种手段还缺少融合机制，司法实践中缺乏制度支撑和信息技术支撑。过去建设的一些信息化系统，偏重于为基层一线减负，在赋能监督办案，提供算法算力支持等方面效果不够明显。

三是检察官的监督办案经验没有得到有效沉淀和传承。业务一线检察官办理检察监督案件的经验因为缺乏交流沉淀的平台而流失，宝贵的检察监督办案经验不能以某种形式被传承推广。

四是基层检察院案多人少的问题没有得到根本性解决。党的十八大以来，司法机关人均办案数量增长了20%②2022 年10 月19 日二十大政法专场 “坚持以习近平法治思想为指引努力建设更高水平的法治中国” 记者招待会公布数据。，信息化技术提效减负的效果不明显，一线检察官们忙于办理个案，没有时间精力去梳理分析执法司法中的突出问题、思考经济社会领域带有普遍意义的治理共性问题。

二、提升检察监督质效的必由之路——大数据战略

（一）大数据战略的目标是重新塑造检察监督格局

过去，检察机关习惯于将自己视为司法诉讼链条上的一个环节，将自己局限在监督诉讼链条的某一个 “点” 上，业务对象集中于具体办案工作上。新时代，检察机关亟待从 “点” 升级到 “面” 和 “体” 去回应检察监督的格局问题，即检察机关为什么要拥有公安、法院、司法行政机关和其他政府部门的数据？就是因为检察机关要更好地履行宪法赋予的法律监督职责，及时准确发现执法司法中的问题并予以纠正。借助数字技术，检察机关将所有的执法司法过程数据化，展现在检察官面前的不再是一个个案件，而是执法司法过程的真实数据构成的数字孪生③数字孪生，起源于信息镜像模型，指充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，在虚拟空间完成映射，从而反映相对应的物体或流程的全生命周期过程，起到低成本观察、模拟、实验的效果。。借助观察数字孪生，检察机关可以上升到一个更高的维度观察、回看执法司法的全景，对执法司法活动开展全流程监督。检察监督的对象将不再受限于某个案或者某个部门，而是从开始到结束、从个案到类案、从局部到全面、从部分到系统，进行一个全流程全方位的法律监督。

（二）大数据战略的本质是从信息化到智能化的升级

信息化是将信息技术应用于业务过程来构建信息系统，主要实现的是流程的电子化、网络化，将线下的业务流程搬到线上。在计算机和网络的共同作用下，大量数据得以产生，因而有了讨论数据乃至大数据的必要性。信息化、网络化和数据化共同奠定了智能化的基础，而智能化又是基于数据化以及对大数据的处理而运行[2]。通过把信息化阶段中所储存的数据利用起来，从数据中发现问题、解决问题，突破业务瓶颈，本质是 “让数字能说话” “让数字成为生产力” 。

1.升级攻略之一：从检察业务数据到检察数据业务化

传统检察信息化工作重在记录，其逻辑链条是：业务—数据—问题—决策，即信息化系统记录业务过程，生产业务数据。部分信息化系统还会要求一线检察官人工填写大量的数据案卡，系统再从数据中发现可能存在的问题。大数据战略则要求数据赋能一线，通过对海量数据进行深度挖掘，发现数据背后的内在联系和发展规律，为强化法律监督、深化能动履职提供前所未有的线索，其逻辑链条是：业务—数据—行动，决策权根据授权规则被直接授给一线检察官，其他机构部门起保障作用。当业务中的数据反馈给一线检察官时，发现问题和做出决策这两个阶段不再由领导层完成，而是一线检察官团队在数字化平台的支撑下自己独立决策执行，平台、数据和组织给予支持，提供赋能。

2.升级攻略之二：从强化制约到激励创新

在传统信息化阶段，检察机关的组织模式还是传统的马克斯·韦伯 “科层制” 模式④科层制是建立在马克斯·韦伯的组织社会学的基础上的，是一种权力依职能和职位进行分工和分层，以规则为管理主体的组织体系和管理方式，既是一种组织结构，又是一种管理方式。，即权力依职能和职位进行分工和分层，强调规则、等级和制约。上级检察机关的决策需要通过层层传达到达一线检察官，一线检察官在办案中发现的问题和遇到的困难通过科层制向上层层汇报。在整个上传下达的过程中，传统信息化起到的是强化制约的作用。在大数据战略背景下，检察机关需要对各种突发情况作出快速反应，对已经制订的计划做敏捷的调整迭代，这就需要将组织模式调整为阿米巴模式⑤阿米巴模式是对传统科层制组织的一种颠覆，是一种组织的变革和制度的再设计，阿米巴模式把一线员工从科层式管理中解放出来，把他们打造成理性的组织人，充分发挥主观能动性，并建立一种自下而上的压力传导机制，增强组织的适应性创新能力。，即打破检察机关内部的部门壁垒，激励一线检察官自我决策、能动履职，从而保持内部的活力和调整能力。比如，授权各地检察官团队同时投入资源做同一种类案件的监督模型探索，让这种探索持续一段时间后再下结论，用短期内资源使用效率的下降，换来组织内部的竞争活力和迭代能力，在长远计划跟当下行动之间形成高效的反馈闭环。

（三）大数据战略的实现路径是检察监督模式的系统性变革

新时代检察监督工作的对象、内容、要求都发生了变化，检察监督既要适应社会治理现代化更高水平的要求，又要承担统筹发展和安全政治责任，还要维护好社会公平正义，满足人民群众在民主、法治、公平、正义等方面更高水平、更丰富内涵的新需求[3]。新时代检察监督工作，需要摆脱个案思维，追求类案思维，进行数字化重塑,既监督个案的全生命周期⑥“全生命周期” 本是一个管理学概念，这一概念旨在通过将产品的生命周期细分为导入、成长、成熟、衰退等若干阶段，并在每一阶段实施跟踪介入，以全过程保证产品质量，是一种先进的管理理念和管理方式。 “全生命周期” 概念逐步向各领域拓展，其注重从系统要素、结构功能、运行机制、过程结果等层面进行全周期统筹和全过程整合，以确保整个管理体系从前期预警研判、中期应对执行到后期复盘总结，各个环节均能运转高效、系统有序、协同配合。质量，也考量整体的执法司法质量效果，最终实现在类案治理中达到社会治理的效果。

1.路径之一： “后驱” 变 “前驱” 的流程模式

检察监督的流程模式变革为由办案一线驱动。用一个形象的术语来描述，过去检察监督模式是领导层后驱 “推动” ，存在着 “上热中温下冷” 梗阻现象。现在，要逐步转换到由办案主导，一线前驱 “拉动” 的机制。办案一线驱动，是指检察监督模式不再按照传统的自上而下科层制部署，而是打破层级观念，以解决一线办案需求为核心，将指挥权下移至办案一线，让一线成为真正的决策机构。将传统的领导层转型为保障部门，为办案一线决策提供必要数据支撑和后勤支撑，进而构建一种新的组织模式。在具体流程设置方面，将检察监督的流程倒过来设计，以一线的办案需求为流程设置的出发点，真正做到 “让听见炮声的人做决策” ，凡是不符合办案一线需要的流程都予以精简，一切为一线着想，一切为办案服务。

2.路径之二： “一线” + “平台” 的组织模式

检察监督的组织模式变革为一线团队和后方平台。一线团队指的是将一线办案检察官团队打造成多元化、高素质、全能型、模块化的组织形式。团队成员由精通检察业务，具备侦查、调查、审查意识的检察官和技术人员组成，作为检察监督业务发起、分析、决策、执行的核心。平台指的是整合了数据、算力、知识库的检察大数据中心，负责为一线团队提供算力、数据库和其他智能辅助工具的支持。检察监督组织模式变革，紧紧围绕一线检察官团队开展，切实减轻一线的负担和不必要的工作内容，让检察官把所有的精力放在办案上，放在监督上。当一线检察官在办理个案中发现监督线索时，在授权范围内，有权直接获得平台支援，不再需要层层审批。

3.路径之三： “业务” + “技术” 的驱动模式

检察监督的驱动模式变革为业务驱动技术进步。传统的技术和检察业务的关系，属于技术供给依赖型模式，既有的技术能力有多高，业务问题就能解决多少，检察监督业务的发展壮大受困于某一项具体技术的应用程度。大数据背景下的检察监督驱动模式变革，是用业务驱动技术，而不是人们传统观念中的技术驱动业务。将检察官和技术人员这两类人员整合为一个团队，让技术人员真正了解检察监督业务，更好理解检察监督需求；让检察官的角色由 “游离” 转向 “嵌入” ，不仅关注理论研究、伦理规制、实践观察与成效评估，还要实质参与技术研发，扮演法律知识工程师的角色[4]。通过数字技术与检察监督业务共成长，明确 “以业务为主导，以技术为支撑” 的数字化监督办案模式，让技术能力根据检察监督业务的需求进化迭代，把大数据功效发挥至最大。

4.路径之四： “侦查+审查+调查” 的办案模式

检察监督的办案模式变革为 “三查合一” 。传统案件办理模式是严格遵循诉讼法的程序规定，按流程、步骤、顺序工作，检察官们在案牍中挑毛病、看问题、找瑕疵， “从有到好” 的审查能力较强。但调查意识、侦查意识较为薄弱，主动性不足， “从无到有” 的构建能力较差。三查合一的办案模式是指检察官综合运用侦查、调查、审查三种能力，从原来的坐而论道、审查卷宗升级到团队配合、内外协调、动态调整，锻炼 “从无到有” 的侦查能力和 “举一反三” 的调查能力，进而打通刑事检察、民事行政检察、公益诉讼检察之间的业务壁垒。从历史维度上看，三查合一模式，其本质就是传统 “公诉引导侦查” 制度的大数据升级版本。

（四）大数据战略的核心关键是大数据法律监督模型

中央政法委在2021 年提出 “打造专题监督模型，通过对海量数据的智能筛查、对比分析，发现异常线索，实现精准监督”[5]。法律监督模型之所以成为大数据战略落地的核心关键，在于法律监督模型的底层是演绎逻辑，与法律哲学的底层方法论一致，最能匹配一线检察官的思维方式和办案模式。

1.模型的算法本质是犯罪构成要件的数字镜像

以刑事检察为例，大数据法律监督模型中的所谓算法，一言以蔽之，就是刑法分则中犯罪构成要件的数字化重组。检察官将犯罪事实调查清楚，将犯罪时间、犯罪经过、犯罪手段、犯罪人员这些事实从个案中剖析出来，在数字环境中搭建出一个 “犯罪镜像” 。这种 “数字镜像” ，是以个案的犯罪构成要件为基础，将要件拆解为一个个要素，比较贴近一线检察官的工作实际和思维习惯。一线检察官们容易着手去解析手中的个案，梳理出要素。镜像由构成犯罪的一个个要素搭建而成，每个要素都指向若干个数据库。后续的工作就是让数据在这个虚拟的 “犯罪镜像” 中碰撞，直至筛选出那些同时符合这个镜像所有要素要求的数据。这些数据，就是法律监督的线索，也是类案的来源。

2.模型的运作逻辑是司法三段论

大数据法律监督模型的运作逻辑，是法律人比较熟悉的司法三段论（judicial syllogism）。十九世纪，几何学、逻辑学上的三段论被引进法学，诞生了司法三段论。司法三段论推理属于演绎逻辑的一种，以法律规范为大前提，以具体的案件事实为小前提，根据逻辑三段论推导出结论，从形式框架上保证法律适用过程的合理性和确定性。监督模型中的数字镜像就是司法三段论中的 “大前提” ，即明确的规则；监督模型中要素指向的场景数据库就是 “小前提” ，即客观事实；数据按规则进行碰撞的过程就是逻辑推理。监督模型将分散在各个数据库中看起来彼此没有任何关联的数据，运用大数据技术进行筛查、对比、碰撞后，进而产生了交集、串联，这个运作过程就是通过对一个大范畴（数据镜像）里进行分析拆解后，得到一个小范畴（场景数据库），这个小范畴完全被大范畴包裹的逻辑过程，这样通过演绎推理，得出从大范畴到小范畴的过程，明确演绎逻辑推理后两个范畴之间的必然性关系，即所有符合数据镜像的数据库数据都是监督线索。

3.模型的数据需求与具体场景紧密联系

大数据法律监督模型中被梳理出来的要素指向哪些数据需求是非常清晰的，数据与检察监督业务场景和具体案件紧密联系，避免了脱离办案场景要数据的误区。以民事执行领域为例，被执行人恶意利用 “买卖不破租赁” 的原则，对即将被拍卖的房产虚构长期租赁合同，导致 “带租拍卖” 时无人竞拍，最终相关利益人以低价购得。这类民事执行法律监督案件的算法过程，先要确立实施此类不法行为的三个要素：a.附带长期租赁合同的民事执行拍卖案件；b.租金一次性支付的租赁合同；c.拍卖成交价明显低于市场评估价的拍卖结果，将三个要素搭建成一个 “犯罪镜像” ，再将a、b、c 要素分别指向的数据库数据进行收集，最后使用统计分析法、数据碰撞法、特征筛选法、图计算法等，将同时符合三个要素要求的数据整理出来，就是长租拍卖法律监督的线索。

4.模型的数据对比方式高度契合 “融入式” 监督理念

司法办案中的初查、侦查工作，因为线索不清晰、细节不清楚，稍有风吹草动就会造成线索泯灭。在数字化世界里，大数据法律监督模型中犯罪构成要件要素拆分、 “数字镜像” 搭建、数据库匹配、数据碰撞对比，这四项工作全过程都是在数字化世界里完成的。检察官可以做到 “干净” 地调查，不留痕迹；做到 “安静” 地侦查，不惊动犯罪嫌疑人；做到 “详尽” 地审查，不留死角的数据匹配；在不惊动任何人和机构的情况下拿到扎实的证据，更符合 “融入式” 监督的理念。

5.模型的低耦合结构具备模块化优势

大数据法律监督模型的 “数字镜像” 由不同的要素搭配而成，天然具备模块化结构的低成本、高效率、易搭配等特点。可以根据实际情况进行模块的增减，用来匹配各种新领域、新类型的案件，通过不同数据库的数据碰撞，得到不同业务场景中的数据结果。这种 “低耦合⑦耦合性（Coupling，dependency）是一种软件度量，是指一程序中模块及模块之间信息或参数依赖的程度，降低模块间的耦合度能减少模块间的影响。” 性和模块化特征，比较适应大数据背景下刑事检察、民事检察、行政检察、公益诉讼检察相互融合、彼此借力，充分发挥检察机关在社会治理体系中的优势和功能。

三、大数据战略背景下检察监督质效提升的探索实践

（一）检察监督办案减负技术应用探索

检察官在检察监督场景中的一个重要痛点是案多人少、事多人少，没有时间精力去挖掘监督线索。A 省检察机关锚定一线需求，实施 “一线检察官体验优化工程” ，对检察机关历年来建设的信息化系统进行数字化改进升级，灵活应用大数据技术，提升系统的科学化、智能化、人性化水平，提升检察官的使用体验，解决一线检察官 “急、难、愁、盼” 问题，切实为一线提效减负，真正实现 “数字赋能” 助力检察事业高质量发展。

1.案卡回填技术

检察官在统一业务系统中办理案件时，案卡填录是一项繁琐耗时的常态化工作。以刑事案件为例，案管部门在受理阶段需要填录的案卡项约180 项，检察官在审查起诉阶段还需再填录约220 个案卡项。案卡回填技术可以对移送至检察机关的文书内容进行解析、识别和提取，加载出该文书类别的相关案卡，通过案卡提取引擎返回的结果，填录到对应的案卡项中，帮助检察官从重复性、机械性劳动中解脱出来，并确保案卡信息填录的完整、准确、规范。案卡回填技术应用以来，A 省检察机关累计自动填录案卡33 953次，其中，单个案件在基层检察院案管受理阶段回填率达90%以上，大幅度降低了一线检察官手工填报案卡数据的工作量。

2.文书自动生成技术

近年来，A 省醉驾案件数量激增，一线检察官面临着案多人少、司法资源配置不均等问题。醉驾案件文书自动生成技术，通过对案件电子卷宗进行自然语言识别，采用要素定点嵌入的方式，自动生成表格式、要素式的审查报告，节省一线检察官在简易类案件上的时间和精力投入，让其有更充裕的时间来办理疑难复杂案件。一件侦查卷宗在200 页左右的危险驾驶案件，从整本电子卷宗录入到审查报告生成，整个过程在10 分钟以内完成，相较于之前检察官自己阅卷、摘录、撰写审查报告，可以节省出80%左右的时间。

3.移动阅卷技术

移动阅卷技术运用电子卷宗OCR 识别、瑕疵批注结构化展现、语音辅助出庭示证等大数据技术，帮助检察官在出差、提审、汇报、出庭等外出办案场景下，通过平板电脑随时随地审阅和批注电子卷宗，并同步生成退查提纲、举证提纲等文书，实现了电子卷宗分析智能化和全流程办案环节移动化。通过近百件案件的试点使用，在刑事案件单轨制办理环境下，检察官携带一台移动阅卷出庭系统就可以完成从受案到审查起诉再到出庭支持公诉的全部工作。数据尽在一本掌握，举证就像放电影，有效打破 “数据壁垒” ，为全面部署刑事案件单轨制改革奠定了良好的实践基础。

4.量刑辅助技术

量刑建议的质量不仅仅作用并影响被追诉人，也是对审判活动有力监督制约，使检察机关监督焦点从单一的 “定罪” 发展为全面的既 “定罪” 又 “定量”[6]。认罪认罚从宽制度实施以来，因对量刑情节把握不透，量刑幅度把握不准导致的拒绝签署具结书和判决后上诉情况屡有发生。量刑辅助技术聚焦危险驾驶、盗窃、妨害公务等基层常见罪名，依据 “两高” 及A 省颁发的量刑标准，根据具体犯罪事实和情节，规范计算出刑期或刑期范围，综合之后向检察官提供精准化量刑结果，在认罪认罚协商阶段能够做到实时计算演示，还原量刑中的每一环节和具体数值，打消犯罪嫌疑人和辩护律师的各种疑虑，有力提升认罪认罚从宽制度的实施效率，减少一线检察官反复协商的时间成本。该项技术在H 市B区法院、检察院同步部署试用以来，在所办理的2000 余件案件中，认罪认罚率达96%，速裁适用率达90.24%，量刑建议采纳率达100%，上诉率低于0.5%。

（二）检察监督大数据平台的建设应用探索

意识到法律大数据的重要性仅是科学启蒙，而法律大数据的基础性建设才算迈向 “工业革命” 的第一步[7]。2022 年全国检察长（扩大）会议明确要求， “各级检察院，首先是省、市级院，要下决心攻克大数据壁垒，充分获取各方面相关数据” 。

1.积极参与政法跨部门一体化协同办案平台建设应用

A 省检察院积极参与政法跨部门一体化协同办案平台建设，政法跨部门一体化协同办案平台采用 “一中心四平台” 架构，覆盖公检法司四家单位，实现了检察办案单位100%全覆盖和公安机关侦办的常见刑事罪名的案件100%线上流转。前期建设以全流程贯通、全业务协同为主线，打通数据壁垒，扎实推进 “单轨制” 刑事案件办案模式，已推进完成数据共享标准、建设签章互信互认体系等工作。截至2021 年底，平台共完成流转审查批捕案件2 万件，审查起诉案件5万余件，提起公诉案件4万余件，初步实现公安机关、检察机关、审判机关、司法行政机关刑事案件业务协同、互联互通、共建共享。

2.检察大数据分析平台建设应用

A 省检察院着手建设贯穿数据全周期的 “检察大数据分析平台” 。在结构上又细分为基础数据平台和办案平台两个部分， “基础数据平台” 包含检察机关既有数据和 “府检联动” 框架下各行政机关在社会治理领域采集和产生的数据资源，正逐步整合形成覆盖社会发展各领域主题的数据资源，推动数据资产登记规范化，逐步实现检察数据资产化管理。 “办案平台” 集成了共性、基础、必备的系统能力，如计算算力和数据仓库等，承接全省各级检察机关研发的法律监督模型。办案平台负责进行数据碰撞和数据计算，得出计算结果后推送给检察官供后继调查使用，根据数据碰撞结果定期提醒检察官上传侦查、调查结果。平台可以根据不同类型的案件，不同的算法，提供不同的数据库模块并进行计算，向检察官推送结果，真正实现为检察官 “赋能” 。

（三）大数据法律监督模型的办案应用探索

检察机关法律监督权不能离开办案单独存在，离开办案，监督就是空中楼阁，离开办案，监督权就是无源之水[8]。A省检察机关在探索大数据法律监督模型办案应用方面下功夫，精心打磨 “小、精、专” 的务实应用,归集碰撞相关数据，发现深藏其中的监督线索。将模型应用在一个个具体办案中，实现优化检察资源配置，彰显法律监督职能，增强法律监督功效，提高法律监督水平[9]。

1.从个案监督转向类案监督——行政非诉执行法律监督模型

相较于检察个案监督，检察类案监督注重的是对在基本事实、争议焦点、法律适用等方面相同或者类似案件在裁判标准、裁判尺度上的统一性，检察类案监督的目的是为了保障统一的法律适用标准[10]。Y区检察院在审查某地规划局行政处罚卷宗时，发现公路管理局因违法占用村集体土地实施公路建设被行政处罚，但公路管理局一直未履行行政处罚，规划局也未向法院申请强制执行《行政处罚决定书》。Y 区检察院依法向规划局、区法院分别发出检察建议，区法院收到检察建议后立案。Y 区检察院在办理个案过程中意识到，检察机关开展行政非诉执行类案监督亟待加强，遂借助大数据技术研发 “行政非诉执行法律监督模型” ，如图1 所示：第一步，模型先抓取行政机关的行政处罚决定书文号、当事人名称、申请强制执行日期等数据为要素进行分析；第二步，模型对法院的受理行政机关申请非诉执行立案信息、当事人提起行政诉讼信息、行政裁定书等数据进行分析，筛选出疑似监督线索；第三步，有针对性地调取法院卷宗，展开精准分析研判，通过大数据与人工研判有机结合，精准确定有效案源信息。在解析个案、要素梳理的基础上，Y 区检察院构建模型，推动类案治理，开展土地执法查处领域非诉执行类案监督专项活动。近两年来，该地检察机关共办理土地执法查处领域非诉执行监督案件18件，涉及罚款金额500余万元。

图1 Y区行政非诉执行监督模型的个案要素解析流程

2.从被动监督转向主动监督——刑事立案法律监督模型

行政执法监督难是检察监督面临的典型问题，传统的行政执法和刑事司法衔接机制主要基于部门之间的协商意见，作为一种过渡性的补救措施，既缺乏法律依据，也缺乏系统理论支撑[11]，检察监督受困于知情不畅、监督滞后。以立案监督为基点，通过 “两法衔接” 机制监督行政机关有案不移、以罚代刑[12]，是检察监督转型发展的重要路径选择。2022年初，A省检察院根据A省《关于建立 “府检联动” 工作机制的方案》的要求，以落实最高检 “八号检察建议” 为契机，针对行政执法和刑事司法衔接，研发刑事立案监督模型。对接共享省应急管理信息化平台执法系统中的执法对象信息、执法行为信息、重大危险源统计信息等关键信息，实现执法信息资源共享，做到监督渠道畅通。S 县检察院在办理张某某等三人重大劳动安全事故、重大责任事故案时，一方面主动提前介入，做到行政执法与刑事司法高效衔接，在起诉阶段提出的量刑建议被法院全部采纳。另一方面，S 县检察院依托模型，进一步加强与执法机关的信息互通，实现发现犯罪线索及时建议相关行政部门向公安机关移送，全方位加强对生产安全事故案件的法律监督，切实解决辖区内安全生产监管中存在的突出问题。2022 年以来，A 省刑事立案监督模型在 “府检联动” 机制的帮助下，共提前介入安全生产类犯罪案件24 件（次），提出引导调查意见建议58 条，制发安全生产方面的检察建议258 件，受理行政执法单位移送立案监督案件线索39件，监督立案28件。通过主动、能动的检察监督，2022 年1 至8 月，A 省生产安全事故起数、死亡人数同比下降27.7%、28.95%。

3.从监督办案转向社会治理——外卖平台违规线索监督模型

H 市检察院在推进食品安全公益诉讼专项活动中发现大量食品外卖平台商家经营范围不规范，人民群众对食品安全状况反映强烈。从2019年开始，H 市人民检察院研发 “外卖平台违规线索监督模型” ，如图2 所示，分析外卖平台网址结构，通过构建URL 参数，抓取外卖商家营业执照和食品经营许可证，使用OCR 技术识别相关证件，通过模型数据对比自动发现商家未公示证照经营、经营许可证超出规定期限、超范围经营等常见问题线索。借助模型强大的数据收集分析能力和线索发现能力，H 市检察院组织开展了 “保障千家万户舌尖上的安全” 检察公益诉讼专项监督活动，对辖区 “美团” 和 “百度” 外卖平台上的1536 家餐饮服务商进行滚动式排查监督，共发现经营不规范的商家线索40 余条。H 市两级检察机关将模型排查线索进行分类汇总，向H市两级市场监督管理部门发出检察建议5 份，建议加强对外卖平台商家的管理监督。H 市检察机关运用大数据监督模型辅助，引导公益诉讼检察工作向社会治理环节探索前进，通过检察监督促进溯源治理，变打击为预防，变被动为主动。在行政机关的配合、支持下，在食品安全领域取得良好社会治理效果。

图2 H市检察院使用系统排查出的异常数据

四、结语

党的二十大报告要求 “强化对司法活动的制约监督，促进司法公正。加强检察机关法律监督工作。” 大数据战略背景下的检察监督能力提升，就是在数字化技术加持下，借助大数据法律监督模型实现 “侦查、审查、调查” 三查合一，消除对执法司法活动中有案不立、压案不查，以及行政违法或者怠于行使职权等活动的监督盲区。促进线索发现、类案监督、以及诉源治理等制度建设，保障相同情况同等处理，规范执法司法办案。探索出一条新时代检察机关对执法司法的精细控制线路，破解因执法司法制约监督不足影响执法司法权威问题。在全面依法治国的总体要求下实现对行政机关和侦查机关、审判机关的有效监督，真正把现代科技优势转化为法律监督效能，走出一条 “个案办理—类案监督—系统治理” 的检察监督之路。