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□ 程辉 颜智玮

“数字赋能监督，监督促进治理”是检察机关变革法律监督模式的核心观点，检察机关充分运用人工智能、大数据等现代化手段提升检察监督办案质效和监督能力，是数字技术与检察监督的“跨界融合”，是检察实践的客观发展趋势，然而，基层检察院在开展大数据法律监督工作中，数据来源的困境成为制约法律监督模型发展的关键因素之一，本文将从数据来源的角度出发，探讨法律监督模型面临的困境及其思考。

一、法律监督模型数据来源的困境

（一）数据获取难度大。有效的、健全的法律监督模型必然依赖大量的数据支持，这些数据包括但不限于法律法规、各类案例、判决结果以及其他相关的法律文献。这些数据的获取过程通常涉及复杂的法律程序和审批流程，很多数据可能受到版权保护或隐私限制，这意味着直接获取这些数据可能会面临诸多障碍，这些复杂的步骤不仅增加了数据获取的难度，也延长了法律监督模型的开发周期。

（二）数据质量参差不齐。由于数据来源的多样性，有些数据可能存在错误、过时或者不完整的情况，同时数据的时效性、完整性也是一个不可忽视的问题。因此，在使用数据进行模型训练时，必须对数据进行严格的清洗和验证，确保数据的质量，以提高模型的准确性和可靠性。

（三）数据更新和维护困难。法律法规和司法实践是不断发展和变化的，这要求我们必须及时更新和维护模型中的数据，但在实际操作中，数据的及时更新和准确性很难保证。此外，数据更新过程中还可能面临技术挑战和资源分配问题，进一步增加了维护的复杂性和难度。

（四）跨部门数据共享困难。在构建法律监督模型的过程中，往往需要整合和利用来自多个不同部门和机构的数据资源。但由于数据安全和隐私保护的重要性，实际操作中常常面临数据获取困难的问题，需要在确保数据安全和隐私保护的前提下，制定合理的数据共享机制和协议，以促进数据的高效流通和利用。

二、“清远模式”对推进基层院法律监督模型的启发

数字检察改革和类案监督的模式构建，需建立在真实的大数据思维和大数据认知基础上。作为南方率先开展法律监督模型试点院之一，广州清远检察院蹚出了重应用、小切口、低成本的数字检察探索之路，其路径做法对当前基层检察院推进法律监督模型颇有指导性意义。

清远检察认为，数字检察是以数字化赋能办案质效，监督保障法律实施的战略部署，必须也一定是由业务部门主导，依据办案找数据用数据，立足办案建模型用模型，是否有利于提高监督刚性、是否有利于优化办案指标、是否有利于增强办案效果，是法律监督模型的出发点和落脚点。

（一）法律监督模型就是对数据进行沉淀、清洗，形成数据池，再对数据进行筛、控、比，发现类案线索。简单来讲，判决书、起诉书等就是未处理的数据，所谓“沉淀、清洗”，就是把文字版的判决书、起诉书提取关键词，转为表格形式。例如业务系统2.0的报表就是把文字版法律文书通过一个个关键词，变成表格，这就是数据池。“筛、控、比”，就是设定筛选条件，然后再进行人工辨别，找出类案线索。

（二）“人人都是建模者，全员都是数字员”理念。清远检察认为，在技术人员学业务和业务人员懂技术之间，选择后者。业务人员所谓懂的技术，实际是一个思维模式和两个基本工具。一个思维，就是培养办案人员把法律文书等各类未处理的数据转化为结构化数据，并学会如何“筛、控、比”的思维。

（三）法律监督模型是否有利于办案，是否使得办案更加便捷，是检测法律监督模型是否成功有用的标准。清远检察认为，在案多人少的背景下，如果法律监督模型使得办案更加便捷，能解决实际问题，办案人会更积极地使用法律监督模型，也会主动钻研法律监督模型，形成良好的互动模式。

总结“清远模式”：就是重在应用，以小切口、低投入、由点及面为工作原则和路径，以是否有利于优化办案指标、是否有利于提高监督刚性、是否有利于增强办案效果这三条作为数字化办案标准，统一两级院工作思路，将数字检察融合检察履职，融入日常办案，融通上下内外。

三、对破解法律监督模型数据来源困境的思考

鉴于此，结合对“清远模式”的深入理解，就如何在现有条件下有效利用有限的数据资源提出以下几点见解。

（一）在数据挖潜上充分发力。检察机关需深化内部数据资源的挖掘与利用。在历年业务办理过程中，检察机关积累了大量多样化的检察业务数据，形成了数据资源的初步积累。除全国检察业务应用系统外，12309检察服务中心、检察案例库、检察文书库等其他自有业务数据资源亦具备相似的挖掘潜力。检察机关应持续积累和优化检察系统内部数据，深入进行数据归集与分析，确保业务数据的及时返还，为构建高质量的大数据法律监督模型提供基础数据资源。同时，检察机关需积极争取外部数据共享，建立健全大数据共享机制，在确保数据安全的前提下，依法获取违法犯罪线索、行政处罚等数据信息，加强与行业协会、企事业单位的沟通与合作。总体而言，检察机关应主动作为，积极对接，通过完善信息共享机制，打破信息孤岛，消除数据壁垒，实现数据的按需共享与互通共享。

（二）依托办案实践开展数据建模。数字检察是一项系统性工程，其核心在于业务主导，必须遵循“源于业务，作用于业务”的原则。在此过程中，检察官担任模型架构师的角色，需在案件办理中树立大数据法律监督思维，坚持以人民为中心的工作导向，共同分析问题，提炼要素特征，归纳并筛选条件与关键词，进而构建监督模型，以溯源社会治理。实践表明，缺乏检察官一线办案和业务思考的大数据监督模型，仅能作为摆设，无法发挥实际作用，而结合业务需求，监督模型则能与业务实践相辅相成，相互促进。通过个案分析，研究类案作案模式及同质化手段，提炼数字要素，进行建模分析及数据比对，深挖同类问题线索，发挥数字检察的规模效应。最高检已印发《关于做好检察业务数据返还工作的通知》，要求各省级院将业务数据返还给市县级院使用；对于特别需要使用跨地区、跨条线数据的，可通过申请审批使用已办结的案件数据。对于外部数据，各部门对数据共享的法律依据、数据应用目的和数据安全均有不同程度的认识，基层院应当由“一把手”亲自抓，协调政法行政机关共同行动，获取监督所需的外部数据，才能破解数据应用难题。在当前外部数据缺乏机制保障的困境下，应当着重于现有平台的深度挖掘，充分利用现有公开平台，并在个案办理中注重积累相关数据，以实现逐步稳健发展。

（三）科学应用大数据运算结果。我们必须认识到，获得大数据法律监督模型的运算结果并不意味着工作的结束，相反，这只是一个新的开始。在这个新的阶段，检察机关需要更加主动地进行探索，结合实际情况，深入地开展审查、调查和侦查等工作。只有在深入、全面、真实地了解案件情况的基础上，才能将大数据监督线索转化为高效办理的大数据监督案件。检察官应当具备批判性思维，对大数据运算结果保持审慎态度，结合自身的专业知识和实践经验，对运算结果进行验证和修正，同时也应积极收集反馈意见，不断优化和完善模型，以适应不断变化的司法实践需求。

大数据智能时代，海量数据的产生推动了社会治理和风险防范的新路径。“大数据战略思维+检察新理念”将会产生以点带面的辐射效应，检察机关应在坚持建用并举、能动履职、融合履职、一体履职的基础上，准确把握大数据法律监督跨条线、跨职能、跨区域的“多跨”特征，推动“四大检察”全面融合、协同共进，注重跨地区推广试用、拓展区域性应用场景，多措并举提升大数据法律监督模型应用质效。

（作者单位：酒泉市肃州区人民检察院）

责任编辑：赵彦亮