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以数字检察建设提升法律监督质效
时间:2023-02-21  作者:  新闻来源:  【字号: | |


  数字检察,是指检察机关在履行法律监督职责的过程中,借助数字化、智能化载体,更加高效、精准服务司法办案,履行法律监督职能。其具体表现为收集、分析、挖掘、应用数据,并通过法律监督模型及配套设施创新监督方式,在办理个案中推动解决执法司法领域的深层次顽瘴痼疾,保障宪法法律的统一正确实施。

  检察机关顺应数字化改革推进数字检察,直接内生动力在于对解放生产力、提升司法效率及司法公正的追求,但在发展过程中,其更加注重公平正义的法理表达,甚至在一定程度上,后者的功用更加明显。数字检察的主要范畴重点集中于个案办理、类案监督及社会治理等方面。

  首先,依法合规实现个案办理精准化。利用算法技术实现对海量数据的筛选、清洗是构建可识别、可检索、可运用法律数据的基础,亦是进行标签化的前提。司法实践中,利用大数据推动个案办理主要包括如下情形:一是大数据可为具体案件的办理提供参考依据。通过对案件事实、法律适用、争议问题等不同要素的数据化处理,在链条式比对的基础上进行关联性分析,从而为个案办理提供指导。二是大数据为裁判执行提供便利。利用“电子手环”等技术实现对非羁押人员的管理已经成为一种趋势,可以融合数字技术提升监管效能。三是大数据产品可助力司法活动开展。譬如,检察机关在对看守所等监管场所进行检查时,可利用大数据自动化考评系统,并将相关数据作为其量刑时的参考依据。

  其次,积极探索推进类案监督实质化。基于串并案件之间的关联性,可利用链接技术深度开发线索发现模型。一方面,检察机关利用辅助系统可实现对大数据的筛选、比对及碰撞,从而发现其他案件线索或者遗漏线索,通过调查核实与深入研判可推动同类案件的监督。譬如:检察机关通过对法院某一时间段相关案件信息的检索、比对,可发现虚假诉讼案件线索。另一方面,检察大数据的收集亦为类案监督平台建设奠定了基础,利用关联分析及融合应用,可创新办案模式。

  再次,深度参与社会治理创新化。检察机关在履行监督职责的过程中,通过数据监督模型收集、归纳、筛选有效数据,可深度参与社会治理,发现潜藏在个案之中的社会问题,促进解决社会治理领域的顽瘴痼疾。

  最后,有效提升管理能力。利用数据信息技术助力管理能力提升是检察机关数字化改革的重要内容之一,通过引入数据模型,构架管理辅助系统,可促进司法管理效率进一步优化。目前,地方检察机关建立了公益诉讼指挥中心,在实现数据共享的同时,可集成数据管理、跟踪、分配等,实现“一域突破、全省共享”。通过搭建网络专线,利用音视频解码设备,可以实现四级检察机关之间视频、音频、文本等数据的互通互换,从而达到协助案件办理之目的,有效提升工作质效。

  推进数字检察实质化发展,需把握好如下关键要点:

  加强法律监督数字化环节管理。一是数据获取。数字检察的建设需要在获取数据基础上以所要解决的问题为导向,首先需要设置相关议题,以某一业务问题为廓定范围,实现数据模型的精准输出。如对某一类型案件的办理,需要利用数字化办案辅助系统实现法律文书的自动生成,则需要模型建构者或软件开发者设定一个文本生成任务,为后续的分析建模奠定基础。有学者认为,检察机关大数据监督平台主要是基于算法技术实现对“四大检察”的全覆盖,更好地履行法律监督职责。这种认识虽然占主流地位,但其略显保守,更为精确的表述应当是:集合算法、数据、模型等技术实现执法司法数据有效对接,通过集成技术推动法律监督数字化、智能化发展,更好服务于监督办案。大数据平台建设的首要目的就在于执行数据收集、挖掘与集成,从而确保基础数据的充分供给。此外,大数据平台还应当兼具共享功能,可为数字化办案提供支撑与保障。二是模型建构。在数据模型建构之后,紧接着需要解决的是输出数据特征的归纳,及如何最大程度收集、挖掘与上述数据具有相关性的其他数据。这一思路是将诸多复杂问题拆解为一系列简单问题,并通过逐一击破的方式以求复杂问题简单化。据此基本上可以认定,数据模型构建的基础是对海量数据类型化后所提炼出来的特征标签。将检察工作各项业务予以标签化的过程中,检察官要充分发挥专业优势,指引算法专家通过算法技术还原业务应用场景。三是数据输出。作为数据建模最为重要的步骤,在完成数据输入与输出之后,需要利用算法技术在不同步骤之间进行链接。简言之,就是技术专家在算法数据库中选择最优解,在此过程中辅之以数学、统计学相关知识,对算法技术不断进行调适,以求最优方案。根据输出任务的难易程度,这一过程中对问题解决的效果亦存在差异。该阶段存在的难题主要在于,算法技术在一定程度上只能解决部分任务。数字检察模型的开发,不能直接套用基础算法,而应当采取“业务+数据”相结合的模式,打造契合检察工作实际,能够反映检察工作真实应用场景的算法结构。

  加强法律监督数字化制度构建。一是构建“四大检察”全覆盖的数据梯次衔接监督机制。数据安全法实施以来,对数据分级分类保护提出了更高要求,检察机关在履行监督职责的过程中,要进一步加强对涉案企业数据合规化建设,规范司法办案活动中网络数据的处理;不断完善责任归责机制,依法合理选择刑事制裁方式,把握权力行使边界。充分发挥检察机关在处理刑民交叉案件中的独特优势,加强对公民个人数据权益的保障力度,依法履行检察机关在数据权益保障方面的法律监督职权,构建“四大检察”全覆盖的梯次衔接监督格局。二是制定出台数据安全办案规范。“两高一部”联合制发的《关于办理信息网络犯罪案件适用刑事诉讼程序若干问题的意见》,明确了检察机关在案件办理过程中所遵循的程序性规则,为检察机关出台数据安全办案规则提供了参考样本。下一步,应当立足于数据安全及权益保障办案实际,稳步推进检察办案数字化改革。三是积极探索对算法歧视等新领域的监督。在传统执法司法模式之外,检察机关还要紧盯算法歧视、数据偏见等新领域,通过跟进式、融入式监督,充分发挥检察机关的制度优势。通过行使调查核实权加强对数据领域执法司法活动的监督。

  加强法律监督数字化的思维革新。培养、塑造大数据思维模式是应对检察工作高质量发展的时代之需,亦是对检察工作全局性、前瞻性的考量。如果检察官不能顺应时代潮流,那么检察工作将面临巨大的挑战。检察机关如何运用好数据思维,需要从以下方面着手:一是促进融合。要用足、用好大数据战略思维,持续推进“大数据+检察工作”的深度融合,坚持需求导向,实现以数据推动检察工作。二是加强共享。用好大数据思维,就必须具有共享意识,既实现检察机关与其他国家机关之间的数据共享,亦在恪守保密规定、确保安全的基础上最大限度向社会公众开放检察机关业务数据。三是深化学习。检察机关必须练好大数据应用的基本功,通过加强学习深化对大数据重要性的认识,并不断提升运用、驾驭大数据的能力。

  (作者分别为甘肃省人民检察院兰州铁路运输分院检察长、检察官王炜 张源

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