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在国家大数据战略的统筹下，检察机关大数据工作取得初步进展。2022年1月，最高人民检察院检察长张军在全国检察长（扩大）会议上强调，要增强大数据战略思维，运用大数据助力法律监督“本”的提升和“质”的嬗变。为落实这一要求，本刊特组织专家学者围绕“检察大数据赋能法律监督”这一主题，就战略思维、困境破解、内外协同、平台建设等问题展开深入探讨，敬请关注。

刘品新

翁跃强

李小东

主 持 人： 

姜   昕    《人民检察》主编

特邀嘉宾：

刘品新    中国人民大学法学院教授

翁跃强    最高人民检察院案件管理办公室副主任（挂职）

李小东    广东省深圳市人民检察院检察长

问题一：如何理解和运用好大数据战略思维？

主持人：张军检察长在全国检察长（扩大）会议上强调，各级检察院检察长、业务部门负责人要增强大数据战略思维。大数据对于检察监督办案的重要意义是什么？如何理解和运用大数据战略思维？

刘品新：大数据的运用已成世界大势。增强大数据战略思维，既是对未来检察工作新模式的整体性、全局性、前瞻性考量，更是当下检察工作高质量发展的系统性、关键性、创造性要求。大数据深度运用是检察监督办案的时代转型。如果检察人不能因应以海量数据为共性的互联网、人工智能、区块链等新兴科技引发的革命而进行重大转变，那么“四大检察”就会面临空前挑战而能力不济的制约。以涉众型犯罪案件的检察应对为例，涉众型经济犯罪带来了全新的案件样态，任何一起案件都必然伴随着海量的证据材料，司法机关面对涉众型经济犯罪的回应明显滞后。这就提出了使用“大（数据）证据”办“大（体量）案件”的现实要求。主动倚靠大数据进行华丽转身，是当代检察人的历史使命。近年来，一些地方检察机关对裁判文书网部分类型案件的异常特征进行自动识别，对司法人员群体与律师个体的关系进行自动刻画，利用海量卫片数据对生态环境进行自动监测，利用司法鉴定的大数据对于异常鉴定进行自动评判，均产生了显著成效。以大数据支撑法律监督工作，可以是批量性的，更可以是预测性的，将更好地践行双赢多赢共赢理念。

“大数据战略思维+检察新理念”的组合将打造检察的“中国之智”。现阶段检察机关法律监督要由解决“有没有”的问题转向解决“好不好”的问题，让人民群众切实感受到公平正义就在身边。检察新理念引领检察工作勇往直前，如今续以大数据战略思维的加持，双流汇聚将形成磅礴力量，打造检察领域前所未有的“中国之智”。这将是中国检察由海量数据所包围、以算法驱动进而实现智能化的全新样态。长期以来，全体检察人走在探索数据引领检察的智慧检务道路上，彰显出上下齐心的决心，但也遇到“中梗阻”现象。此时要求各级检察院检察长、业务部门负责人增强大数据战略思维，疏通阻碍、实现全国一盘棋，为中国特色社会主义法治体系建设添加数智伟力。

翁跃强：要增强大数据战略思维，充分运用数字技术为“四大检察”赋能，把《中共中央关于加强新时代检察机关法律监督工作的意见》（以下简称中央《意见》）落到实处。近年来，社会各个领域都被大数据、人工智能、区块链等技术深度渗透、广泛影响，有的不法分子会利用制度、管理、机制漏洞或部门之间衔接不畅、信息壁垒反复作案。新型违法犯罪更趋网络化、科技化、智能化，增长迅猛。如果法律监督停留在传统的方式，凭目前的队伍和能力，根本不能满足监督办案需求。目前，在如何运用好大数据推动检察工作高质量发展的认识方面，还远远不足。所以，必须增强检察长和业务部门负责人的大数据战略思维。

经验告诉我们，任何违法犯罪都有一个信息链条，孤立地看链条上的每个信息点很难发现异常，但运用大数据筛查、比对、碰撞，信息点之间就有了交集、串连，问题线索就能显露出来。例如，通过对浙江省绍兴市近5年52万份民事判决进行筛选，其中200多件车辆保险理赔案都具有三个特征：“转让理赔权”“第三方评估定损”、原告身份都是“修理厂人员”（人员从社保信息比对得知），正是这些重叠和类同特征引起我们怀疑，最后查实了5个修理厂27名犯罪分子骗保1500万元的事实，从而推动保险行业协会形成共识，将各家保险公司数据与检察机关、公安机关共享关联，加强惩防。因此，下决心攻克数据壁垒，充分运用大数据，探索创新监督路径，发现解决法治领域深层次问题，是法律监督的必然选择。

李小东：大数据思维区别于传统经验形成的类比思维、逆向思维和因果思维，是以大规模、多样化、高价值的数据为基础，以数学算法为核心，以机器学习、深度学习为手段，挖掘数据价值，发现客观世界规律、问题的一种工作方法。大数据战略思维作为检察新理念，其重要意义可以从三个维度来理解：第一，这是时代发展的要求。我们正处在大数据时代，大数据已经渗透到生活的方方面面，深刻影响着人们的生活，改变着经济发展以及社会治理模式，甚至重塑着世界格局。检察机关要跟上时代发展步伐，就必须在大数据时代拥抱大数据。第二，这是服务国家大数据战略实施的重要举措。党的十八届五中全会明确提出实施“国家大数据战略”，检察机关大数据战略是国家大数据战略的重要组成部分，是落实中央部署的重要举措。第三，这是实现检察工作高质量发展的必然选择。进入新时代，随着“四大检察”全面协调充分发展的要求以及能动检察等理念的提出，检察思维跟不上、监督工具跟不上、监督能力跟不上等问题逐渐凸显，流程驱动的信息化已经不能满足主动办案的时代要求。本轮以数据驱动的信息化，由于在辅助检察办案、办公、决策、管理、队伍建设和参与社会治理等方面的独特作用，正是适应检察监督新要求、推动检察工作高质量发展的不二之选。

运用好大数据战略思维，应当把握好以下几点：一是学习。检察机关要练好这个“基本功”，必须通过加强学习，深化对大数据重要性的认识，深入了解大数据的本质，了解其在检察工作中有哪些应用场景，不断提升驾驭、运用大数据能力。二是融合。用好大数据战略思维，推进“大数据+检察”，应当坚持需求主导，充分挖掘检察工作大数据应用需求，做到大数据与检察工作深度融合，实现用数据推动数据、用数据唤醒数据，充分运用已获取的数据认识新规律、发现新知识。三是共享。用好大数据战略思维，必须推进数据共享，既要共享他人的数据，也要在安全的前提下，最大限度开放检察机关的数据。四是安全。用好大数据战略思维，数据安全是底线。应坚持安全可靠的原则，始终紧绷数据安全这根弦，不断加强大数据信息安全保障机制建设，防止出现安全问题。

问题二：如何破解检察大数据应用困境？

主持人：全国检察长（扩大）会议指出，要跟上、适应信息化大势，充分挖掘、用好大数据，以“数字革命”驱动新时代法律监督整体提质增效。当前检察大数据建设取得哪些成效？面临的难题是什么，如何破解？

刘品新：经过多年来智慧检务建设的迭代发展，我国检察大数据建设呈现出中央顶层设计、系统上下共频、产品相对丰富、制度同步改进的现实样态。我国检察机关上下一体化行动，已经推出了自动汇集大数据的检察业务应用系统2.0等智慧产品以及智慧监督、智慧出庭、类案检索、“三远一网”等场景化应用，并在检察公益诉讼、认罪认罚从宽等重大制度创新中启用大数据支撑等耦合式法律科技创新。这些都是当前检察大数据建设取得的重大成效。

与此同时，我国检察大数据建设也面临着新型人才短缺的重大掣肘。而检察大数据建设归根到底要由检察人为主做贡献，不解决一流人才从哪里来的问题，检察系统便难以彻底打开检察大数据建设及运用的新局面。我国检察大数据建设既是一把手工程，也是全员工程。检察大数据建设及运用需要镶嵌在检察全业务流程中，离不开所有检察干警发自内心的重视和践行。这就要求各级检察院在检察长、业务部门负责人带领下，打造良好的大数据人才成长生态，既从相关高等院校和科技公司等引人引智，更遴选一些检察干警加以重点培养。

翁跃强：近年来，随着数字化意识增强，全国各地都在探索和运用大数据履行监督职责。在数据收集共享方面，浙江、北京、广东、湖北等地行政执法数据的共享都有不同程度突破。浙江省湖州市作为浙江执法司法数据共享的试点城市，信息共享推进速度很快，力度很大。在运用科技数据方面，运用遥感卫星让数据说话，为环境公益诉讼提供强力支撑，南四湖专案成功办理就是最好例证。目前在浙江，从个案发现线索，运用数字建模，办理类案监督已经成为风尚，向公安机关反向移送线索也成了独特风景。在以“数字革命”驱动新时代法律监督整体提质增效上，浙江主要采取如下做法：一是抓好顶层设计，及时出台指导意见和建设规划，明确“干什么”和“怎么干”，确保全省检察系统同向谋划、同向发力、同向构建。二是建设检察大数据法律监督体系，打造治理式法律监督新模式。着力推进执法司法信息共享，建设“浙检数据应用平台”，实现多跨数据资源在检察履职中有效配置与运用，破解掣肘数字检察工作推进的最大难题，畅通监督渠道。三是牵头推进政法一体化办案系统建设，创新嵌入式法律监督格局。在应用中持续迭代完善政法一体化办案系统，99%的刑事案件实现全数字化单轨制线上移送。四是抓实制度建设，体系化规范化推进检察数字化改革。比如，创设数字监督办案指引发布机制，推进数字监督办案应用。目前,对标“解析个案、梳理要素、构建模型、类案治理、融合监督”的大数据检察监督要求,省检察院已编发三批共计23个办案指引，指导地方探索检察办案模式的“场景创新”。

当前检察大数据应用困境可以用“看不到，看不了，看不透”9个字来概括。所谓“看不到”，就是有数据壁垒，还有盲区；“看不了”，就是信息数据十分庞大，靠我们的一双眼睛看不过来，现在运用大数据处理技术只能算是初级阶段；“看不透”，就是我们的侦查能力明显不足。要破解大数据应用困境，需要以问题为导向，对症施策：一是加快数据信息联通归集和共享。二是激发检察人员侦查潜能，“三查”（初查、调查、侦查）融合作战。三是探索“数据赋能监督，监督促进治理”路径。检察大数据监督的最终目标，是走通“个案办理—类案监督—系统治理”法律监督之路。

李小东：随着技术与业务的发展，贵州、浙江、湖北、广东、上海等地逐渐将大数据思维与检察办案监督工作相结合，形成刑检辅助办案应用、虚假诉讼检察监督平台等成果。目前，检察业务应用系统已经积累了海量数据，同时在大数据运用方面也初显成效。比如近几年最高检推行的业务数据分析研判会商机制，已经成为各级检察机关做好工作的一个重要抓手，可以说是大数据运用的成功案例。深圳市检察机关一直非常重视信息化建设，打造的案件管理平台、侦查监督平台等为全国检察机关提供了样本，现在随着深圳市政法跨部门网上办案平台和数字政府建设的深入开展，具备了实施检察大数据战略、推动流程驱动的信息化向数字驱动的信息化转型的基础条件。

当前检察机关大数据建设中存在的短板和不足主要有以下几个方面：一是大数据思维还没有深入人心。目前不管是领导干部还是普通检察人员，都还没有树立大数据思维，对大数据的认识和理解不深，很少主动思考用大数据去解决监督办案问题，对大数据的认识以及驾驭大数据的能力都有待进一步提升。二是已有数据应用不深。检察业务应用系统作为检察机关的核心办案系统，历经多年积累，已具备海量案件数据分析应用的巨大价值，但是目前的检察业务应用系统主要功能仍局限在办案业务流转上。应对这些数据进行二次挖掘利用，从中发现线索、分析趋势、指导办案，进而最大限度实现数据的真正价值。三是数据孤岛现象突出。依托大数据开展法律监督，需要监督对象相关办案数据作为支撑。虽然近年来，上级部门多次强调要推进执法司法数据共享，但受诸多因素制约，目前检察机关获取执法司法数据存在一定难度，距离实现执法司法信息共享还有很长的路要走。四是大数据与检察工作融合度有待提升。业务与技术深度融合，一直是信息化建设中的难题。目前的数据应用，主要还局限在把手工的材料转变成计算机的数据，把线下的数据复制搬到线上，“大数据+检察”的工作格局还没有形成，大数据赋能检察监督的效果体现不明显。同时，实践中，由于种种原因，业务需求不能得到全面精准反馈，也制约了大数据应用模型的研发应用。

针对上述问题，第一，注重培养检察人员大数据意识。从各级检察机关党组做起，把大数据作为“一把手”工程，纳入重要议事日程来研究推进。有针对性地组织相关交流培训，提升检察人员大数据分析运用能力。可以在最高检层面组织开展各地相互交流，或者与其他政府机关互学互鉴。把大数据运用与检察办案深度捆绑，使其成为检察办案“必修课”，并纳入考核范围，以调动运用大数据的积极性。第二，突出案管部门的业务数据分析职能。以前的案管职能主要侧重于管案，现在要更侧重于“管数据”，当好新时代检察业务数据的“大管家”。特别是要突出业务数据分析研判，一方面辅助办案、助力监督，另一方面研判检察工作有哪些地方需要改进、对社会治理有何借鉴，以此来辅助检察决策。同时，应有序向检察人员开放各类办案数据，为检察人员分析、运用检察大数据提供便利，构建起以案管部门为核心、全体检察人员参与的检察业务数据运用格局。第三，大力推进执法司法信息共享。除了自身在检察办案中积累数据以外，还要全面获取执法司法信息，以适应法律监督需要，也要充分获取互联网舆情、社会热点等互联网数据，以更好地回应社会关切。第四，推进大数据与检察工作深度融合。要加强大数据战略的组织领导和顶层设计，紧贴实际需求，加大大数据应用模型的研发力度，更好服务检察监督办案，再通过不断实践来检验完善模型，形成研发与实践的良性互动，更好助力监督办案。

问题三：如何推进检察大数据的深度应用？

主持人：关于大数据赋能法律监督，张军检察长曾作过一个生动的比喻：“监督办案就好像农耕,不掌握春种夏锄秋收传统知识、基本农技不行，但信息化时代，仅有这些传统的、基础的知识、技术已远远不够,必须用科技、大数据手段提升质效才可能提高‘产能’!”如何提升检察人员深度应用大数据的能力，实现精准监督？如何运用大数据推动法律监督在抓好“本”的提升的基础上实现“质”的嬗变？如何促进解决社会治理深层次的问题？

刘品新：首先，全体检察人要仔细思量“世界的本质是数据”，充分认识到检察机关法律监督的基础载体是数据。放眼于“四大检察”“十大业务”，办案人员若注意到的只是纸面卷宗，则难言有数据思维，应把视野拓展至任何电子形式的材料，包括案件中电子数据、音视频资料，检察业务应用系统以及各种法律文书网、行刑信息共享平台、电子期刊资料、案例指导网站中的数据等。笔者调研过网络犯罪检察实践状况，发现绝大多数检察官并不对海量电子数据开展审查，或者完全不知道如何下手审查。长此以往，将根本制约检察监督办案中大数据的深度运用。

其次，全体检察人要仔细思量如何组成自己的“同心圆”进行协同创新。法律监督中深度运用大数据，是一种没有既有经验遵循的全新挑战。这就要求检察人找到合适的“场景”、有效的“工具”，技巧性地“拉近”同大数据运用的距离。技巧之一是，从具体场景介入并扩大场景，不断增加同数据的熟悉度。最高检应当汇总实践中相对成熟的实践场景向全国推广，研发专门课程、推动大数据运用进课堂更属可为、必为。技巧之二是全国配置实用新型的工具，督促一线检察人员早体验、早行动。检察工作的数字化转型不是“等”“靠”而来的。最高检、省级检察院可以给一线检察人员配备一些好用的数据运用小软件。检察人员掌握了实用新型的工具，以小促大，一些高精尖人才就会冒出来。

最后，全国检察条线应积极开展实战训练。“检察工作+大数据”没有现成的，要在实战中不断摸索累积。这就需要开展不同程度、不同形式、不同水准的训练活动。实践表明，训练出真知。若检察官能接受关于数据碰撞、数据画像、数据挖掘、数据穿透等方面的实训课，必然获得新本领并得到提升。这样的实训课应当有高中低的梯度，构成一个丰富的训练体系，以适应不同层次人才培养的需要。

翁跃强：提升检察人员深度应用检察大数据的能力，一要大力培养大数据监督人才。抓紧培养能够统筹运用数字化技术、数字化思维、数字化认知，精于大数据赋能法律监督，推动个案办理到类案治理的数字检察人才。二要深化改革共识。不能简单地从“工具论”或者“信息化”角度去认识数字检察，也不能一提到数字检察，就认为这是技术工作，更不能等同于搞项目。推进数字化改革，关键是“撬动”法律监督，是要依托大数据，通过抓“个案办理—类案监督—系统治理”的监督场景，推进法律监督模式重塑变革，实现监督能力、监督质效的重大提升。三要深化办案单元。数字办案要成为常态，成为每条业务线、每一位检察官的日常工作方式。根据具体监督事项的需要，整合各业务部门人员，发挥各自专长，组成工作团队，着力打造数字办案的一个个办案单元。运用大数据、新技术是新时代提高检察产品质量的唯一出路。推进大数据的深度应用，实现“质”的嬗变，就是要以大数据战略思维，解决当前制约监督的重大问题，以法律监督促进社会治理。举一个通过大数据深度应用进行法律监督的案例：“非标油”监督案件。面对成品油市场偷逃税款和走私严重的境况，市场监管部门、税务部门尝试建立加油机终端机和税控平台联通来解决这一问题，但成效并不明显。浙江省嵊州市检察院经过二次迭代，找到了一条监督路径：运用交通部门油罐车运行轨迹、空天院卫星定位、税务部门税务申报销量、油罐车荷载吨位等四方面数据进行排查：一方面利用定位，从物流监控角度找到油罐车装卸地点；另一方面，查核某个加油站实际销售量，根据油罐车吨位与装运次数得出实际进油量与加油站申报税的销量对比，核查出偷逃税的数额，最终解决了走私查处发现难、偷逃税款查处难，自建罐、黑加油点取缔难等问题，也为治理违规使用非标油污染环境、引发安全事故提供了充足的证据，为社会综合治理贡献了检察智慧。

促进社会治理深层次问题的解决，大数据赋能检察监督必须实现“四个转变”：从被动监督到主动监督，从个案监督到类案监督，从单兵作战到系统融合，从监督办案到社会治理。浙江省检察机关主要做法有：一是推出数字办案应用。以数据应用平台为基础建设检察大数据法律监督应用，开通员额检察官及助理工作账号，为检察官独立开展数字办案提供体系化支撑。二是推进数据共享。链接省大数据局公共数据平台和省委政法委政法云数据中心，收集检务数据、政务数据、政法数据、社会数据等四大类数据资源。三是强化数字检察监督办案。发布数字办案指引，指导市县检察机关探索检察办案模式的“场景创新”。建立数字检察办案指挥中心等工作机构，在组织架构上强化对检察数字化改革重点任务的支撑。

李小东：张军检察长指出，大数据是实现法律监督质效飞跃的关键变量。大数据的应用，使得从线索的发现，到线索的精准度，再到线索的运用等，都能得到极大提升，不仅丰富了监督的手段和方法，而且在一定程度上能够为法律监督提供牵引，实现大数据对法律监督从末端助力到前端牵引的转型升级，有力拓展法律监督的广度和深度，促进法律监督质效的飞跃。

一般认为，大数据的核心功能是预测，通过对数据的整合分析，从统计的角度来判断事情发生的概率。这种预测功能与检察监督相结合，就为检察监督提供了一个广阔的线索来源空间。比如民事检察监督，通过运用大数据，对同一个人在某个时间段是否多次提起诉讼进行筛查，有助于发现虚假诉讼线索。又如公益诉讼检察工作，通过运用大数据，对行政机关食品药品安全或环境资源领域行政处罚情况进行筛查，有助于发现公益诉讼的线索。大数据与法律监督相结合，对办案人员的大数据分析运用能力提出了很高要求。从海量数据产生监督线索，需要一步步地分析与挖掘，首先是初步筛查，再就是利用不同来源的数据进行比对，比如和检察机关的办案数据、法院的裁判文书进行碰撞分析，筛查比对的次数越多，监督线索质量越高。这些手段以及所需数据构成的监督模型，实际上也是检察官办案监督实践经验的总结。

关于大数据在参与社会治理方面的运用，我们的社会治理体制是党委领导、政府主导、社会协同、公众参与、法治保障，检察机关主要作用是法治保障。法治是社会治理最优模式，检察办案、法律监督本身就是检察机关参与社会治理的重要方式，通过大数据运用，一方面与检察建议相结合，有利于促进源头治理；另一方面与法律监督相结合，有利于打通社会治理“最后一公里”，从而促进实现社会治理从前端到末端的闭环。具体来说，在源头治理方面，检察机关通过办案，运用大数据检索开展类案研究，并以此为依据提出社会治理类检察建议，促进填补社会治理漏洞。此外，占检察机关业务数据大头的刑事案件数据，蕴含着重要的社会治理信息，比如城市总体犯罪的趋势变迁，某一类案件的特点等，有助于找准犯罪原因、掌握犯罪规律，进而为犯罪预防提供科学依据。在末端治理方面，通过信息的流动，实现监督端口前移，有利于检察机关掌握监督的主动权，及时监督纠正执法不严、司法不公等现象，发挥好刑事法律作为调整社会关系最后手段的作用。如“两法衔接”机制，就是通过对执法大数据的共享和分析，发现有案不立、有罪不究、以罚代刑等问题线索，进而促进依法治理，提升社会治理法治化水平。

问题四：如何推进跨部门大数据协同办案？

主持人：检察机关的业务数据虽然庞大,但仍有局限性和封闭性,需要外部数据的补充和融合。中央《意见》要求推进公安机关、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。张军检察长强调要按照中央政法委部署，主动加强与其他执法司法机关协作，打通“数据孤岛”，实现信息共享。如何推进检察内部融合监督和外部协同办案？如何推动政法跨部门大数据协同办案？

刘品新：推进检察机关与其他执法司法机关协作打通“数据孤岛”，总的思路可以是：取得地方党委和各级政法委的支持，争取其他执法司法机关的配合，搭建数据依法共享的“高速公路”，有序实现法律监督大数据的自动对接获取与智能挖掘分析。当务之急是将零散的“数据调取”方式调整为整体的“数据流通”方式。过去，一些地方检察机关曾经摸索过“连线查询”“数据网闸”“数据摆渡”等简单方式。这些并不能根本上满足检察机关对法律监督中大数据的渴求。当下我国检察机关应该拥有的是数据“高速公路”。这可以通过架桥开路的方式接通政法系统各条线的信息化办案平台，也可以在中央政法委指导下建成政法办案大平台。

在推动政法部门大数据协同办案的转型过程中，检察机关可能遭遇源自法律和技术方面的一些障碍，可以分别处之。例如，对于政法系统各条线的信息化办案平台的保密等级不一致问题，可以考虑通过修法或法律解释来调整保密等级，也可以考虑从技术上设立沟通不同保密要求的政法办案大平台；又如，对于法律规定检察机关介入开展法律监督需要满足一定条件并遵守时限要求的问题，可以考虑从法律上许可检察机关试点预防式的法律监督（而不是究责式的法律监督），也可以考虑从技术上设立含有数据校验值的区块链对接平台；等等。

翁跃强：大数据协同办案，就是运用系统方法，找到一条最优、最高效、最集约的路径，找到纵向贯通、横向联动、整体智治、高效协同的运用场景，着眼于纵向一体化、横向一体化、业务一体化。在顶层数据还没有贯通之前，如何尽可能利用目前能搜集到的大数据进行主动监督？我结合实践，谈谈运用大数据助力法律监督的一些想法。

一是刑事检察监督方面。比如，针对公安机关的前端执法盲区，我们把看守所刑事拘留数据与移送起诉案件数据进行比对，就可以筛选出刑拘下行处理的案件。再如，我们从历年起诉书、刑事判决书中筛选出“另案处理”的犯罪嫌疑人（包括网名、绰号、昵称），与检察业务应用系统、公安机关网上追逃对象、全国刑事判决书三项数据进行比对，从而筛选出“另案不理”案件，发现并查办徇私枉法的办案民警。

二是民事检察监督方面。我们开发应用了民事裁判的监督软件，以法院判决书为基础，再根据个案办理中发现的类案线索，归纳要素建立监督模型，开展类案筛选检索，就能发现批量线索。比如，绍兴市的轻纺城出现了3000多起涉花样版权的知识产权案件，但用大数据筛选后发现，其中有50%的案件是两名外地律师代理的，1600多个原告共同找同一外地律所律师代理，所有知识产权登记证都不是浙江的，而是数千公里外的西部城市的，但权利人都在绍兴市。经深入调查，认定具有刑事犯罪嫌疑后移送公安机关，联合查办了一个专业代理公司，其以他人名义或专门怂恿一些经营户抢注、拍照、拓印市场上的图案，利用知识产权全国未联网的情况，到外地申请在浙江早已存在的花样登记到自己名下（在浙江省因版权类似，无法申请），反过来打着维权名义要求原经营户赔偿。已经查实这类诈骗300余起，涉案金额2000余万元。这还不包括大量通过私下途径解决和还没有精力查清的案件，严重扰乱了当地纺织品市场经营秩序。检察机关由此建议国家知识产权局实现全国联网，统一标准。又如，可以从司法网拍中调取拍卖成交价格明显低于评估价的异常线索，总结异常拍卖规律，围绕利益最终归属，通过工商登记和“天眼查”数据比对，发现线索，深挖、穿透多层股权和人物关系，挖掘出逃废债、职务犯罪等案件线索。

三是行政检察和公益诉讼检察方面。针对行政机关职能交叉、监管空白或灰色地带进行有效监督。比如，将租房信息、购房信息与享受公租房待遇人员信息进行比对，从而发现公租房违规转租或不当享受的线索。又如，运用大数据发现，在侵权损害赔偿案件中，法院错误判决侵权人只需赔偿受害人自费部分医药费，客观上让医保基金为侵权人行为买单，检察机关没有简单纠正法院判决了事，而是抓住医保基金流失环节，向前扩展到（侵权案件）人民调解、公安调解处理，建立所有矛盾调解部门与医保基金数据联通机制，以此保护国有财产安全。

我们更要强调检察监督内部融合和外部融合，这是大数据监督一个显著特征，没有融合式监督，条线各自为战，质效会大打折扣，甚至一事无成。以一个“套路贷”民事虚假诉讼案来说明如何强化内外部融合监督：第一步是“智能筛查”，数字检察指挥中心以诉讼频次为筛选条件筛选出高频的诉讼当事人。第二步是“初步审查”，对这类当事人的判决文书进行研判，发现“小额借款、砍头息、无利息、有暴力或软暴力讨债”等异常情况，作为监督线索移送民事检察部门。第三步是“深入调查”。检察长直接指挥，组成民事、刑事融合的作战团队，以监督民事诉讼案件为名开展调查工作，向法院调卷，对受害人开展调查，向公安机关调取以往接警记录，共同研究取证，形成刑事犯罪线索的报告移送公安机关。第四步是“引导侦查”。刑事检察全程介入引导侦查，并帮助取证，固定诈骗犯罪证据。第五步是“裁判监督”。民事检察部门依法向法院提出再审检察建议，法院及时改判。整个过程中，检察机关数字检察指挥中心、民事检察部门、刑事检察部门和公安机关、法院形成合力，共同打击虚假诉讼。

李小东：深圳市早在2013年就启动了跨部门网上办案平台建设，开始实现公检法之间数据的贯通和归集。2018年，新的政法跨部门大数据办案平台采取“电子卷宗制作+业务协同平台+智能辅助办案”的模式上线，于2021年在全市全面推广。目前深圳跨部门大数据协同办案主要解决了刑事案件中审查逮捕、审查起诉、一审、二审等常用流程的办案协同问题，实现了案件数据和办案信息、电子卷宗网上流转，但还没有解决信息共享问题。接下来，政法跨部门大数据办案平台功能应从案件的程序衔接转向数据的交换、共享和多样性应用，实现办案材料全扫描、办案信息全分享、办案流程全监督、办案业务全覆盖。第一步，在实现刑事办案卷宗全电子贯通的基础上，推动民事、行政等所有司法业务卷宗的全电子贯通。第二步，制定数据共享负面清单和权限清单，实现公检法司之间信息共享，建立执法司法全流程智能化监督平台。第三步，对接深圳法治政府信息平台，与相关行政机关建立数据共享机制，在为行政违法行为监督提供助力的同时，利用共享平台上汇集市场监管、税务、金融等部门的相关数据，通过与检察机关的统计数据、检察人员及其亲属信息比对分析，发现检察官离任后违规从事律师职业、违规从事经营活动、违规参股借贷等问题，推进顽瘴痼疾常治长效。

问题五：如何打造大数据法律监督平台？

主持人：中央《意见》对检察机关的信息化、智能化建设作出明确要求；2021年12月中央政法委印发《关于充分运用智能化手段推进政法系统顽瘴痼疾常治长效的指导意见》也提出探索建立检察大数据法律监督平台，畅通检察监督大数据归集调用渠道。检察机关如何应用智能化、信息化技术，进一步打造大数据法律监督平台，并拓展检察大数据应用场景？

刘品新：大数据法律监督平台是各级检察院基于内生的、外引的政法大数据等，通过专门算法智能化地履行刑事、民事、行政和公益诉讼检察职能，履行宪法法律赋予的法律监督职责的专门办案平台。一些检察院探索了具有各类职能的大数据应用平台，亟待进行系统集成。在该平台建设中，除了满足归集调用检察监督大数据的基本功能外，研发高效好用的算法更是关键因素。

检察机关开展法律监督的专门算法包括且不限于如下三种：一是基于大数据画像的系列算法，如根据个体办案人员的业务数据对其德能勤绩廉进行自动评价、对其办案中的异常风险点进行自动识别的工作原理及数据化表达等；二是基于大数据碰撞的系列算法，如根据两个以上数据库中的办案数据对办案活动的规范性进行自动评价、对违法办案的异常表现点进行自动识别的工作原理及数据化表达；三是基于大数据挖掘的系列算法，如根据专门数据库中的办案数据对办案活动中的隐秘信息进行自动整理、对违法办案的隐蔽行为规律进行自动识别的工作原理及数据化表达。这些算法背后的数据模型，主要源自对检察机关开展法律监督的办案经验或知识的技术实现。从这个意义上讲，检察机关开展法律监督的专门算法，实乃遴选部分办案经验后进行的数据化。这在操作层面上其实不难。奥秘在于，实现具有丰富办案经验的检察官同掌握数据知识的专家协同研究。现阶段各地冒出的识别虚假诉讼、司法腐败的“小”算法，生成规律莫不如此。“不积小流，无以成江海”。全国各地探索的大数据法律监督“小”算法多了，汇聚乃成中国检察大数据法律监督平台的星辰大海。

翁跃强：大数据法律监督平台的打造是“一把手”工程。首先，要建立基础数据库。尤其是行政执法数据，要主动从地方入手，尽可能突破数据壁垒。当然，对于政法机关的数据，我们可以根据需求分级逐步争取，避免过高过多要求，反而影响核心数据的集成。有了数据库作基础，才能打造大数据法律监督平台。其次，要搭建监督模型创新平台。办案检察人员最清楚业务堵点难点和问题所在，尤其是从个案办理中敏感意识到类案存在的可能性，并归纳提炼成可以搜集筛选的要素，从而建立监督模型，这是基层检察院尤其是地市级检察院大有可为的舞台。检察官在平台上自行创设模型，自我运用。年轻干警一旦入门，会触类旁通，很快上手运用。最后，围绕“顶层设计，增量开发，精品筛选，迭代升级”的逻辑实施。最高检管顶层设计，管架构、组织、标准、接口，可以运用数据优势，分析发现全国普遍性线索，提供给各省级检察院。如18亿亩耕地保护、江湖海生态保护、高铁沿线保护，只要有国家标准，利用空天卫星资源巡查，一个口子管控，分流交办线索即可。基层、分州市检察院负责具体场景创新，双向发力，不断演化、不断迭代。我们只要一个一个去做，不断堵塞漏洞，同时加强理论研究引导，就会实现以更高质量的法律监督，助推构建更加严密的法治监督体系；以更好的服务保障，助推中国特色社会主义法治体系建设。

李小东：打造大数据法律监督平台，是深圳市检察院的重要使命，是新时代特区检察机关必须答好的一张考卷。在实践层面，目前深圳市检察院正在全力推进“一云一平台三大应用八大系统”建设，其中“一平台”就是大数据平台，“八大系统”中包括了智慧民事检察系统、智慧行政检察系统、智慧公益诉讼系统、智慧知识产权检察系统、智慧金融犯罪检察系统等法律监督系统。在打造大数据法律监督平台方面，我们的初步思路是数据、平台、方法“三位一体”推进：首先，以数据为“体”。积极争取各方配合，构建检察大数据法律监督数据池，汇集内部政务、业务、队伍、保障数据，以及外部执法司法数据。这些基础数据经过清洗、分类，形成刑事、民事、行政、公益诉讼等高质量主题数据库，为下一步智能化应用打下基础。其次，以平台为“用”。建立数据一体化平台，打造统一的数据资产中心，构建自主可控的数据管理体系，然后以此为支撑，建立数据采集、数据存储与计算、数据服务、数据治理等模块，逐步实现数据智能化应用。最后，以方法为“要”。运用数据统计、概率分析、机器学习和深度学习等技术方案，在具体监督领域中进行数据碰撞、数据预测、关联分析和异常分析等工作，把握内在联系和规律，从而达到以数据赋能法律监督的目的。大数据和人工智能技术发展日新月异，检察机关若要强化对前沿技术的探索应用、拓展大数据应用场景，核心不是技术细节，而是要不断拓展大数据来源，并精准提出检察监督的应用需求，通过检察大数据应用需求和数据思维的碰撞，分析和解决检察监督中的问题。

本文节选自2022年《人民检察》第5期

编辑：刘梦洁

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