李鹏宇｜人工智能时代背景下的大数据法律监督

李鹏宇

渤海大学法学院法律硕士生

要目

引言一、大数据存在的隐患二、大数据法律监督的概念：以类案法律监督为语境三、大数据法律监督的理念：以数智赋能法治为枢纽
四、大数据法律监督的趋势五、大数据法律监督的问题六、大数据法律监督的策略结语

近年来，我国法律监督以数字化改革赋能新时期的司法监管，并利用检察机关大数据思维，促进了司法监管模式的重塑性转变，由“总量推动、个案主导、案卷审核”的个案受理式监管向“质效主导、类案主导、数据赋能”的类案治理型监管过渡，探索出一条大数据法律监督新路径。畅通数据来源是大数据法律监督的根本。经过实践探索，大数据法律监督的核心内容是通过对办理个案的系统总结，归纳类型化要素，对政法、政务、社会等所涉数据进行采集梳理，经过数据碰撞和分析，得出具有高度盖然性的监督线索，经查实后开展法律监督，并由此发现执法司法及社会经济领域中的突出问题，进而推动社会治理。这一“个案办理—类案监督—系统治理”路径面临的首要难点即为“数据从何而来”，而这正是大数据法律监督有别于传统法律监督之处，也是实现法律监督模式重塑性变革的关键之举。

引言

随着计算机技术的飞速发展以及我国信息战略的深入落实，大数据分析技术在经济高质量增长中的重要意义将日益重大、日趋突出。中央政府一直高度重视大信息应用在中国法治建设中的关键意义。最高人民检察院坚持以习近平法治思想为指引，认真落实党中央决策部署，明确提出并大力推动实施“检察大数据战略”，以大数据运用赋能新时代法律监督。浙江省检察机关在大数据运用方面走在前列，近年来探索出了一条“个案办理—类案监督—系统治理”的数字检察之路，为全国检察机关提供了很好的示范。各级检察院都必须切实增强大数据分析战略思维，以更高度的理论自觉、法制自觉、检察自觉扎实推行“检察大数据战略”，全面推进新时期的司法监察工作整体提质增效，更好担负起党和人民赋予的职责使命。

一、大数据存在的隐患

当前，互联网早已开始深入很多产业里，并越来越作为一个重要产品要素承担着巨大功能。但是，在互联网所引发的生产力提升与信息使用模式变革的同时，随之而来的则是信息安全问题。

个人隐私安全问题

在当前隐私权保障法律不完善、隐私权保障技术不健全的条件下，网络上的信息隐私泄漏问题频发。同时，通过大数据分析对人的心理状态和行为的预测也带来很多问题。比如，购物平台可能通过获取使用者的行为信号，推断其所感兴趣的东西，从而发布相应的广告。这些行为会对使用者形成一系列不合理的困扰，或者危及生命安全。同样伴随着大数据分析交易，尽管供方已经完成了相应的脱敏处理，但是仍然有机会通过对多源数据的关联分析，从而挖掘出某些个人隐私。

近年来，部分连锁宾馆开房记录泄露、携程银行卡信息泄漏等大数据安全事件表明，大数据分析问题未能被妥善处理将会对用户信息安全带来巨大的影响。所以，在大数据分析条件下，如何保管好信息，在保证数据使用效率的时候维护好自身信息安全，将是在大数据分析时代所面对的重要挑战之一。

数据存储和处理安全问题

伴随着大数据分析技术与应用的迅速发展，在大数据分析生活期的各阶段，更多的问题被披露了起来，尤其是在数据储存与管理环节中有了一些明显不同以往的新问题。比如，在大数据分析环境下数据分析的管理者往往并非数据分析的真正主人，造成了数据分析在储存与处理中更易于被滥用，进而损害了数据分析主人的利益；信息的分布式储存将致使对信息的访问与控制更难进行，由此致使在信息条件下数据泄漏更易发生，对信息损毁也更不易确定；将多源数据汇总后再经大数据处理关联分析，可能挖掘出原本没有的敏感信号；互联网的数据源新闻真实性问题也更加突出，涉及伪造信息和假冒信息、传播失真信息和陈旧信息等。

另外，由于大数据系统发展通常离不开云计算环境，云计算技术也为大数据发展创造了存放地点、存取路径、虚拟化等的大数据存储空间，所以在云基础上数据信息的安全性问题也将成为限制大数据增长的主要原因。安全性问题是目前公有云计算技术中存在的主要问题，潜在危险因素包括：一是云计算环境复杂，带来了相当高的受攻击面；二是多个租户共用计算资源，加大了互联网和计算基础设施的危险，一些客户的信息和应用可以在无意中暴露到其他客户上；三是由于公有云计算技术普遍采用了网络支付，客户的应用和信息受到了来自互联网的暴露接口的巨大风险；四是用户已经失去了系统和用户在物理和逻辑上的控制权。

基础设施安全问题

近年来，影响网络的恶意应用程序、木马查杀程序等日益增多，并处于团队化作业状态，对关键的大数据基础设施展开了不断地入侵、渗透、窃取。大数据基础设施作为实现大数据运营的重要基石，攻击者常常通过采用非许可访问、在网络数据传输过程中损害数据完整度、导致资料的泄漏与损失、散播网络病毒等手段对大数据基础设施构成安全危害，从而损害了大数据基础设施的正常运营能力。在大数据时期，这种使用超高量网络数据流的构造方式进行的DDoS攻击，是对关键数据基础设施中存在的大数据安全隐患最明显的危害。

二、大数据法律监督的概念：以类案法律监督为语境

概念是问题讨论的基础与前提。当前，数字赋能检察监督已由以往的展示为主进入真正的场景应用，亟待进一步明确数字检察这一特定概念的内涵与外延。大数据检察将成为对新时期检察院执法能动承担责任的一项重要检查方式、服务模式、运行方法，也应该在“检察大数据运用”或“技术赋能法律监督”的框架下与时俱进，禀赋更具实质性、指导性、前瞻性的内涵。具体来说，所谓数字检察，是指由检察院利用数字赋能技术开展的司法检查，利用数据共享、线索收集、类案处理，能动促进社会管理体系、治理水平信息化的数字执法方式、理念、程序、效应的集成、跨越、引领、再造、重塑性变革。其基本特征包括三方面：第一，从理念思维看，表现为从传统的相对被动、消极的监督观，转向更积极、能动的法律监督观，与现代信息技术飞跃发展相结合，借助检察大数据、区块链、人工智能，形成以现代性、开放性为标志的融合思维、双向思维。第二，从规模样态看，以多元协作为实践追求，对打通数据壁垒、信息孤岛提出深化需要，从个案监督转化为类案监督。数字检察中的案件形态，应具有量化的规格标准，并非单一案件而是类案。其三，从实际成效上来看，具有“监督促进治理”的整治效果。在新时期检察工作高质量发展背景下的新司法办案，有别于一般的法律监督案件之基本特征，除了必须借助现代网络信息技术外，另一个实质要件在于运用大数据办案启动法律监督程序介入社会治理。以数字赋能法律监督为抓手，深化构建法律职业共同体多方协调互动、优势互补、双赢多赢共赢的法治监督体系。

三、大数据法律监督的理念：以数智赋能法治为枢纽

发展与安全相平衡理念

高质量发展的前提是守住安全底线，数字检察的着眼点是数字赋能，底线是数字安全，尤需防范化解数据被篡改、盗用、滥用的风险。为此，应动态平衡发展与安全，建立健全数据流动安全管理机制，夯实执法司法制度化信任基础。浙江省义乌市检察院依托检校合作机制，在中国人民公安大学专家团队指导下，创设“区块链技术检察应用研究中心”，探索运用集现代密码学、去中心化、点对点传输等优势于一体的区块链技术，为提档升级后的“行刑衔接案件闭环管理”应用构筑防火墙。

办案与监督相结合理念

“在办案中监督、在监督中办案”，既是一种工作方法，也是一种价值取向。数字检察领域的关联思维及其能动运用，不仅把“四大检察”一体贯通、“四级检察”有序连接，也为深化办案与监督融合发展开辟了广阔空间。某种意义上看，办案与监督相结合，既是数字检察的重要方法论，也是其强大生命力之所系。

公正与效率相统一理念

人工智能时代，法治如何经由算法实现正义，是执法司法无可回避的技术难题和法律命题。而数字检察机关的核心要义，就是统筹整合利用现代数字化技术手段、现代数字化思想、现代数字化意识，培育数字能力和方法，构建检察数字治理机制体系，通过检察大数据能动运用打开价值创造新空间，努力实现由“事倍功半”“人海战术”转向“事半功倍”“蓝海赋能”，由粗放型“人力驱动”向集约型“数据驱动”跃变，确保正义“看得见”而且“不迟到”。

规范与治理相促进理念

数字检察带来的深刻变革，不仅体现在法律监督体系、监督能力的重塑性变革上，更为检察机关深度参与社会治理、深化监督功能价值、规范经济社会秩序创造了有利条件，有助于形成提高国家治理水平的智慧成果。

制度与文化相融通理念

制度建立过程具有根本性、全局性、稳定性和长期性。运用大数据分析提升社会治理的现代化水平，关键在于构建完善大数据分析辅佐科学发展决策工作和社会的激励机制，推动政法管理工作和社会治理模式革新。建设以尊重事实、崇尚理性、注重精确、讲究细节为基本内容的数据信息文明，有助于破解重定性轻定量、重观点轻数据等传统观念瓶颈，把人文关怀、社会主义核心价值观融入看似冰冷的技术理性、专业认知，为数字检察制度机制创新注入思想文化血液。

四、大数据法律监督的趋势

从诉讼监督扩展到社会治理

从历史发展的脉络来看，各国检察机关的任务在于代表国家打击犯罪，其职权配置也基本围绕追诉犯罪之需要赋予，以此完成追诉犯罪之使命。近年来，我国检察制度的内涵得到了不断发展和丰富，法律监督的含义与范围也更为广泛。随着在食品药品安全、生态环境与水资源环境保护等领域的公益诉讼发展，要求检察机关突破传统监督手段不足、监督范围过窄、监督过于被动的局限，寻求参与社会治理的新路径。促进智能科技与法律监督工作的深度融合，成为检察机关在大数据时代的不二选择。

从被动监督向主动监督拓展

在过去一段时间，因监督线索有限，检察机关往往处于被动监督的地位。如在侦查活动监督中，检察机关通常根据公安机关提交的案卷材料进行审查，而案卷信息可能经过公安机关筛选、修改，检察机关难以发现不当立案或撤案等违法行为。法律监督由于信息来源、线索发掘等方面的限制，多处于被动回应型的实践状态。目前，检察机关运用大数据技术，通过收集、筛选、分析指数级的、人工不可完成的数据体量，主动发现违法犯罪线索，在此基础上通过调查取证、积极引导侦查等方法实现主动监督和多元协同。由此一来，通过大数据分析的技术应用，可以立足于检警分立的侦检关系，更加强调了分工协作和监督工作的有机整合。

从个案监督转向类案监督

大数据分析技术所产生的主要变化之一，便是其能够处理与特定事件关联的各种信息，即不再依赖于随机采样，也不再采用随机分析之类的方法。因此，运用大数据可以帮助我们更清楚地发现自身所无法发现的信息数据。大数据的主要意义就是通过在大量相互不关联的各种类型的信息中，挖掘出对社会未来发展趋势的模式预测分析等有意义的信息，并同时运用机器学习、人工智能技术等数据挖掘手段实现深层的分析，发现其中所蕴含的规律。但随着数据规模越来越大，数据的价值密度也势必下降，从大量低价值的数据中找到规律和线索，对数据分析能力和数据可视化提出了极高的要求。以围绕已经公开的裁判文书进行法律监督工作为例，检察机关在采集数据、对数据清洗等后，需要针对海量的、大部分是无线索发掘意义的裁判文书进行数据统计分析和挖掘，借此实现结果可视化。此种法律监督方法仅依靠人力是不可能完成的。在这一流程中，法律监督方法发生了转变，即由传统的、基于少量裁判文书而展开的个案监督转向大数据全样本的、基于海量乃至全部公开裁判文书而展开的类案监督。

从依赖案卷转向动态式监督

传统的法律监督工作依赖案卷文书，多体现为节点控制、事后审查式监督。尤其是，司法工作人员对已经发生的事实进行认知“考古”，必然受到时间间隔、气候、证人记忆能力和判断能力等主客观因素影响。监督线索有限、亲历性缺失、书面监督的制约功能不足成为亟须解决的问题。大数据法律监督成为检察机关提升监督质效的契机。检察机关通过对大量数据的采集、处理和集成，可以拓宽违法犯罪线索的发现渠道，将监督工作从事后的、节点式的监督，转变为动态的、全流程式的监督。

五、大数据法律监督的问题

近年来，我国检察院以数字化改革赋能新时期的司法监管，并利用检察机关大数据思维，促进了司法监管模式的重塑性转变，由“总量推动、个案主导、案卷审核”的个案受理式监管向“质效主导、类案主导、数据赋能”的类案治理型监管过渡，探索出一条大数据法律监督新路径。畅通数据来源是大数据法律监督的根本。经过实践探索，大数据法律监督的核心内容是通过对办理个案的系统总结，归纳类型化要素，对政法、政务、社会等所涉数据进行采集梳理，经过数据碰撞和分析，得出具有高度盖然性的监督线索，经查实后开展法律监督，并由此发现执法、司法及社会经济领域中的突出问题，进而推动社会治理。这一“个案办理—类案监督—系统治理”路径面临的首要难点即为“数据从何而来”，而这正是大数据法律监督有别于传统法律监督之处，也是实现法律监督模式重塑性变革的关键之举。

加强数据管理、提升数据质量是大数据法律监督的关键。大数据法律监督中的“数据难题”主要体现在三个方面：

数据获取渠道有限

一方面，数据来源匮乏，共享渠道不畅通。对此，检察机关目前通过建立侦查信息查询机制、与执法和司法领域建立数据共享目录等途径减少信息壁垒，但是大量政务数据、社会数据共享仍较为有限。另一方面，自有资源未被充分利用。大量检察数据散落在不同的“信息孤岛”上，呈现分散化、碎片化等特点，缺乏统一管理与应用，形成大量“沉睡的数据”。

数据安全亟待重视

一方面，部分在法律监督中确实需要的数据字段，由于涉及客户隐私、公民信息等，数据提供方以保护信息安全、数据边界难以厘清等理由拒绝共享，导致监督陷入瓶颈。另一方面，无论是执法司法数据还是社会数据，均会涉及个人或者单位的敏感信息。随着大数据法律监督的不断深入，如何对已有数据加强安全管理、规范数据使用将成为重要课题。

数据质量尚待提高

一方面，数据本身存在局限性。由于共享权限有限、数据涉密等原因，部分已获取的数据信息存在信息不全、格式混乱等问题，导致部分数据虽然量大但是不精、不全，且清洗工作耗时耗力。另一方面，数据与监督需求的关联度欠缺。部分监督模型需要大量信息，但是海量信息中只有部分信息是有用信息，如何缩小数据范围、提高匹配精度是提高监督质效的关键，共享信息的质量直接影响数字监督效果。

六、大数据法律监督的策略

充分运用大数据提升法律监督质效更好维护公平正义

目前，检察院司法监督职能作用得还不够完善。其中一个原因是传统的受理、审查案件方式，往往只能通过一些孤立的信息点发现单个的法律监督线索，一些深层次的问题不易被发现。通过大数据分析的筛选、比对、碰撞，彼此独立的信息点之间就形成了交叉、连接，而违法犯罪的线索也会清晰呈现，有利于检察机关高效发现深层次的监督线索。浙江省检察院还将建立全国数字检察机关办案指导中心，迭代完善数字检察系统，推进35个重大类案监督场景应用，实现一域突破、全省共享。例如，在强化虚假案件监管方面，深入清理了公民借款、劳务、汽车保险索赔、人民调解协议司法证明等方面的“假官司”；向全省检察院报告已移交大量执法线索，完成了从过去的“人找案（线索）”到现在的“案（线索）找人”之间的过渡。浙江实践充分说明，大数据赋能更有利于能动发挥检察机关法律监督的“利器”作用，真正为新时代法律监督插上科技的翅膀。各级检察院要切实增强地掌握并运用大数据分析的能力和主动性，积极寻找利用大数据分析赋能“四大检察”的切入点、结合点，更好实现大数据与“四大检察”的深度融合，推动各项司法监督工作提质经济增效，让人民群众在每一个案件中都感受到公平正义。

充分运用大数据促进诉源治理助推提升国家治理效能

数字化、信息化的时期，经济社会各领域都被互联网、人工智能、区块链等新信息技术所浸润或影响，各类违法犯罪的智能化程度显著提高。因此，推动全面依法治国的工作需求都离不开大数据分析。检察院是实施我国社会管理体制和治理能力发展现代化的主要参加者和推动保障力量，长期以来一直立足监督办案，深刻分析个案中反映的倾向性、普遍性问题，并适时提出堵漏建制的社会管理检察意见，促进做好标本兼治的工作。但由于大多是针对个案反映的问题，检察建议的深度、说服力往往有限。以优化检察工作质效促进提升国家治理效能，必须与时俱进，以能动履职更好地契合、适应信息化时代和经济社会发展的现实需要。浙江省检察机关运用大数据检察监督，通过深挖批量案件背后的制度漏洞，助力发现类案问题、系统性问题，检察建议更精准、更全面，更有利于助推解决深层问题、提升治理效能。比如，嵊州市人民检察院受理的非标油偷逃税、危及公共安全、严重污染环境类案件监督检查，督促有关主管部门依法移交违纪线索，联合开展专项整治、建立监管长效机制，斩断了非标油交易黑灰链。又如，台州市检察机关通过个案办理发现部分服刑人员在服刑期间仍然享受养老金待遇，经大数据比对，发现批量线索和监管漏洞，推动在省级层面建立健全防范查处机制。浙江实践充分说明，大数据给检察机关更深参与国家治理提供了重要路径，大数据法律监督为提升国家治理效能提供了检察智慧。各级检察院必须站在法律管理的层面，跳出因案办案的桎梏，认真把大管理功能与司法作用密切结合，从常规的案例处置型监管向类案处置式监管转型，善于在处理案例中找到规律性问题，发现系统性问题，提供针对性的检察意见，推动完善和发展社会管理，努力促进我国管理结构和管理水平现代化。

充分运用大数据加强精准精细管理推动提高检察管理科学化水平

科学管理也是检验工作高质量发展的指挥棒。随着经济社会的发展，特别是科学技术的发展，不仅检察监督办案需要跟进、适应信息化、数字化发展的要求，检察管理同样需要与时俱进充分运用好大数据。检察院在监督办案等各类活动中形成的海量数据，首先就是反映在助力检察机关的管理上，这既是在信息化、数字化时期加强精细化管理、提升管理质效的必然需要，也是更好保障司法公正、增强司法机关影响力的实际需求。司法机关问责改革后，检察机关职权较为集中、自由裁量权增多，加之捕诉一体改革、认罪认罚从宽制度推进，检察官被围猎的风险更大。如何针对性加强对“案”和“人”的管理，是检察机关面临的一个重大课题。浙江省检察机关通过数字化改革，将检察管理有效融入执法司法制约监督体系，推进内部监督体系变革，促使监督管理更加精准、高效。比如，浙江省检察院研发建设“数智案管”检察办案监督系统，对检察业务应用系统进行扩展，实现流程监控、质量评查、数据核查、分析研判等案件全周期精准管理。尤其是在省委政法委的统筹指导下，率先建立“政法一体化办案系统”，将浙江省作为第一个在省域范围内进行大数据化协同办案的省份并全面推广大数字卷宗的办案方式，不再移交纸质卷宗。案情在线流转、全程网上处理，倒逼了执行审判活动进一步标准化，执行与裁判机构的相互协调、相互约束，落得更实。浙江的实践充分表明，大数据是推动检察管理迭代升级的关键变量，是推进检察工作高质量发展的重要支撑和保障。各级检察院都要切实加强利用大数据分析强化监督管理的意识，全面提高对检察机关监督管理的精细化管理水平。在“案”的管理方面，要积极推动政法各单位之间案件数字化移送，实现从立案到执行的全方位自动监控和预警；充分利用检察业务应用系统的办案流程数据，加强对案件办理全流程监控、案件质量评查监督，加强案件管理的智慧研判，提升数字化案件监督管理质效。在“人”的管理方面，要积极将监督办案等数据进行整合，探索符合检察工作特点的考核数据分析方法，进一步提升考核的全面性、科学性；建立队伍管理数据分析研判模型，助力提升队伍管理的科学化水平。将干预过问司法办案等重大事项填报数据与案件办理数据进行关联分析，加强检察人员办理案件、律师代理情况动态分析监测，提升廉政风险预警防控的精准性，助力建设一支过硬检察队伍。

在提升法律监督质效的目标指引下，数字检察实践正深刻影响着传统的检察认知、检察行为以及检察工作运行机制。各级检察院都要努力把检察机关大数据战略思维贯彻检察机关办案的全过程和各领域，以更好地促进检察工作的高质量增长，更好地为促进社会经济高水平增长。

以数字思维拓展大数据法律监督的深度和广度

检察机关工作人员需要充分运用数字思维提高获取数据、驾驭数据、运用数据的能力。在数字经济时代，数字化是一种思维方式、一种行为能力，将数字思维和相应技术引入检察监督，破解“数据难题”，将大大拓展大数据法律监督的深度和广度。

其一，激活自有资源，以数据唤醒数据。

一方面，一体化管理检查数据。经过几年积累，不论是刑事案件检察机关，或是民事责任检察机关、行政检察机关、社会公益案件检察机关，都通过各种途径积累了大量的数据，但数据分散导致数据利用率低。因此，应实现检查数据的贯通共享，将已获取的数据进行一体化、系统化管理，实现融合监督。另一方面，统一数据形式和标准。除检察业务应用平台、侦查监督系统中所填录的案证、报表信息等结构化数据之外，检察机关数据中尚有大量卷宗数据、影像、视频等非结构化信息和零点五结构化数据。结构化数据容易通过传统方法加以分析整理，但对于非结构化及半结构化数据需要通过特定的技术转化后利用，统一数据标准，整合多源数据。

其二、创新共享方式，以非共享实现共享。

在检察大数据战略下，检察机关目前已开展了多类专项数字监督，但在更广阔领域因数据权限、数据安全等原因仍存在不同程度外部阻力。对此，应运用数字思维，改变传统的导出共享方式为联邦学习（一种重要的面向隐私保护的机器学习框架，可以在不收集数据的情况下协同进行模型的训练，实现数据的“可用不可见”，从而保护隐私信息）下的共享模式：一方面，通过联邦学习，可实现在不暴露真实数据的情况下完成合作建模，能够让AI算法借助位于不同站点的数据获得经验，摒弃将数据进行归集的方法，使得各方均能凭借本地数据获取全局数据。对于大数据法律监督而言，这将大大拓展监督数据的来源。另外，联邦学习的“信息可用不可见”“信息不动模型动”的模式将能极大提高用户的信息安全保障，减少数据泄露风险。

其三、类型化治理，以数据驱动数据。

大数据法律监督的核心是类型化的思维方式，这除了体现在“类案治理监督”上，同样可以用于数据治理以提升数据质量。一方面，可以将部分数据治理的模式推广到整个类型化数据上，形成主题数据库。在数据标准统一的基础上形成易于检索、碰撞便利的标准库和主题库，如毒品犯罪数据库、电信诈骗犯罪数据库、涉税犯罪数据库、集资类犯罪数据库等，充分联结监督需求与现有数据，把已有数据挖深。另一方面，建立专项监督数据库，以数据驱动数据。可将已开展的专项监督类型化，如检察机关已开展的“空壳公司”清理专项监督活动，通过梳理无税款、无社保缴纳等特点，调取一批具有监督针对性的企业信息、税务信息，这部分信息相较于海量的“纯数据”而言更具监督价值。类似的如对强制戒毒、司法网拍等的专项检察监督中积累的“初步排查数据”，均能为各地检察机关提供更有针对性的数据支持。

结语

检察机关大数据管理策略的提出，是中国检察机关为进一步落实创新发展理念、顺应信息化时代新形势的重大行动，充分体现了检察机关对适应现代经济社会发展管理要求的强烈责任心和使命感，并能够促进完善法治监管手段，进一步增强法治监管效果，加速推动检察工作质量革新、管理效能转变和服务动力革新，进一步推动我国管理体制和能力的现代化发展。检察机关运用大数据思维是为了进一步健全检察院与地方政府执法部门、公安机关、人民审判机关、司法行政部门之间的执法司法信息资源共享机制，进一步破除“信息孤岛”和“数据壁垒”，并利用大数据分析、区块链等信息技术推动跨部门大数据分析合作办案，拓宽监督管理渠道的一种思维方式。

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