以数字检察助推司法救助高质效发展路径

夏辉 张春凤 戚方丽

摘 要：针对司法救助案件线索来源少、救助不及时问题，检察机关通过聚焦因案导致生活困难的原建档立卡贫困户、退役军人、未成年人、残疾人、涉法涉诉信访人等重点人群，建立国家司法救助线索大数据筛查智慧应用平台，通过数据比对碰撞，精准、高效筛查司法救助案件线索，变当事人申请为检察机关主动排查，跑出司法救助“加速度”，全力防范化解因案返贫、致贫风险，及时解决人民群众急难愁盼，为全面推进乡村振兴贡献检察力量。

关键词：司法救助 大数据模型 线索筛查应用平台 服务乡村振兴

民族要复兴，乡村必振兴。检察机关作为党绝对领导下的法律监督机关，在助力打赢脱贫攻坚战后，应当深刻认识司法救助工作面临的新形势新任务新要求，继续发挥好救助工作“司法扶贫”的特色和优势，主动服务乡村振兴战略。山东省单县人民检察院在贯彻落实最高检、国家乡村振兴局部署开展的“关于开展司法救助助力全面推进乡村振兴”专项活动中，积极探索构建司法救助大数据模型，有效挖掘司法救助线索，及时开展检察环节司法救助，实现每一个司法救助案件的高质效办理，实现大数据与检察工作深度融合，为全面推进乡村振兴贡献检察力量。

一、大数据运用基本情况

单县检察院通过对办理的司法救助类案梳理发现，依照传统的方法逐案筛查司法救助案件线索，获取渠道狭窄，救助不够及时，对重点救助人群救助线索会出现遗漏。为破解这一问题，单县人民检察院通过获取内外部数据，提取刑事检察案件中的被害人；民事检察案件中的支持起诉、执行监督申请人等；行政检察案件中的行政裁判结果监督、行政非诉执行活动监督申请人等；涉法涉诉信访人等基础数据要素，设置“姓名、身份证号码”两个数据比对点，与重点救助人群数据进行比对分析，构建司法救助线索筛查模型，对进入检察环节的困难当事人及时筛查，充分做到“应救尽救”“应救即救”，跑出司法救助“加速度”。

2022年10月建模以来，单县人民检察院通过大数据碰撞，筛查出司法救助案件线索90件，经核查，符合救助条件63人，发放救助金59.2万元。为强化协作配合机制，加强国家司法救助与社会救助的有效衔接，单县人民检察院与县残联、退役军人事务局、乡村振兴局、妇联分别会签《关于深化开展“关注困难妇女群体，加强专项司法救助”工作的实施办法》《关于加强退役军人国家司法救助工作的实施办法（实行）》等文件，定期召开座谈会，深化落实信息共享、共同帮扶、定期联合回访等机制，凝聚司法救助合力，实现从单一司法救助走向多元化救助帮扶。单县人民检察院通过大数据模型筛查出涉重点人员司法救助案件线索，实现了国家司法救助工作由被动接收到智能化筛查的跨越、由“粗放型”向“精细型”的转变。该模型经过不断优化升级，筛查范围逐步扩大、筛查数据更加精确、有效救助线索稳步增加，为办案人员提供了强有力的技术支持。

二、模型建立背景及探索过程

（一）“数字检察”新要求

党的二十大报告提出要“以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴”［1］。检察机关要以检察工作高质量发展服务保障经济高质量发展，以检察工作现代化服务推进中国式现代化。数字技术创新发展和迭代提升、社会联结形式和方式的迅速变更，促使司法发生数字化转型。［2］数字检察建设，为提高检察机关法律监督能力水平、促进高效能检察履职指明了奋斗方向。

司法救助工作是一项“一头牵着百姓疾苦，一头牵着司法关怀”的民心工程。如何通过大数据运用推动国家司法救助工作走深走实，实现从传统工作方法向现代工作模式的跨越，单县人民检察院大胆刨析做出了积极的探索，该院在调研中发现，司法救助工作的痛点在于案件线索的筛查和获取，主要原因有以下三个方面：一是数据壁垒导致的信息不畅；二是人工筛查效率不高、覆盖面小；三是受害人主动申请意识不强。在充分调研的基础上，单县人民检察院结合落实专项活动部署，以数字检察建设为契机，认真研判，大胆尝试，探索搭建大数据模型，智能化筛查进入检察环节的五类重点救助人员信息，从而主动发现救助线索，快速精准实施司法救助。

（二）“检察之智”初探索

2022年10月，單县人民检察院依托全国检察业务应用系统，自主研发的司法救助线索筛查应用平台正式运行，开启了用大数据筛查重点救助群体司法救助线索的办案新模式。该平台通过“两库四比对”模式，快速、精准筛查出司法救助线索。“两库”是指基础数据库（包括检察业务应用系统数据和全国检察机关网上信访信息系统信访人数据）和筛查数据库（县大数据中心数据库）；“四比对”是指通过基础数据库与筛查数据库中的原建档立卡贫困户、退役军人、未成年人、残疾人等四类重点人群信息一一比对。采取检察业务应用系统的内部数据与单县大数据中心的相关外部数据的碰撞、比对、分析，最终获取进入检察环节的可能符合司法救助条件的重点人群信息。检察人员对平台推送的案件线索进行综合分析，核查案件当事人是否符合司法救助条件，进而快速、精准锁定救助对象，主动开展救助。司法救助线索筛查应用平台第一时间提示检察人员关注进入检察办案环节的重点人群信息，提高了司法救助案件线索发现效率。

三、司法救助建模的难点与困境

（一）救助群体信息数据获取难

开展司法救助工作要找到适格的救助群体，如何获取其信息数据是建模的首要问题。单县人民检察院筛查的数据来源主要包括脱贫攻坚对象、退役军人、未成年人、残疾人、涉法涉诉信访人等五类生活困难当事人的信息数据，上述人员信息数据分属于不同单位，明确数据源之后还需要同相关部门建立有效的沟通机制，为数据的获取打好基础；同时为确保数据的有效性，还需要协调相关单位及时更新信息数据，才能实现对筛查获取的人员信息有效识别。此外，在实践过程中还发现，部分案件当事人不属于上述五类人群，但同样符合国家司法救助条件，这就需要进一步增加数据源的获取，需要结合办案实际，不断将新的数据纳入筛查数据池中。

（二）域外救助线索筛查难

经济的繁荣发展、人员的跨区域流动给司法救助工作的开展提出了更高要求。实践过程中发现，某道路交通事故受害人为本市外县残疾人，受限于筛查数据，这种情况下模型无法筛查该救助线索。原因在于模型筛查群体的数据来源是本县的相关数据，缺乏外地户籍的重点救助群体数据。同理，部分原建档立卡贫困户、退役军人等重点救助人群为外县、外省户籍，导致模型不能将此类人群救助线索筛查出来。因为单县地处四省八县交界处，人口流动大，需要更大范围内建立数据共享，扩大线索筛查的范围。

（三）存在重复救助的可能

现阶段公安、检察、审判机关均在开展司法救助工作，救助对象绝大多数为刑事案件被害人，各单位之间尚未能构建有效的信息互通机制，存在重复救助的可能性。通过筛查获取的数据仅限于是否属于受助人群，但部分人员可能已经获得国家司法救助，根据国家司法救助一次性原则，筛查出的部分线索可能造成重复救助，浪费司法资源。此外，随着国家社会救助制度的不断完善，医疗保障已全方位覆盖，民政部门“救急救穷”政策充分落实，人民群众保险意识逐步提高，参保群体不断扩大，部分受助人可能已经接受其他形式的救济、补偿。但因政府部门临时性、过渡性政策的灵活多变以及保险机构对被保险人信息的特殊保护等多方面因素存在信息壁垒，导致检察机关对司法救助的必要性判定时难以把握。

（四）办案思维与建模思维的差异化

实际工作中发现，部分办案人员思维模式与建模思维存在差异。相较于传统的办案模式，办案人员需要对申请人主体资格进行验证，申请救助的材料逐项审查，引导补充有关材料，从而得出是否符合救助的结论意见。模型建成以后对办案人员来说可以作为黑箱，只需关注来源数据和输出结果，判定输出信息是否符合救助条件。而建模的技术人员则需要对每一个逻辑步骤，逻辑关系进行细致全面的把握，这就对建模团队提出了更高的要求。办案人员需要全程深入参与建模过程、学习建模的专业知识，帮助技术人员厘清建模思路。将司法救助工作的需求与建模技术深度融合，实现概念数据模型向逻辑数据模型转变。

四、数据模型建立的实践启示

（一）统筹“理念”与“实践”

大数据建模是一场法律监督模式的重塑变革，要坚持理念引导，勇立数字检察的潮头，助推检察工作现代化，单县人民检察院检察长牵头组建数字建模团队，并在全院深化推广数字检察工作理念，做到在理念上先行一步、落实上更快一步；加快推进数字检察战略，深化大数据赋能法律监督，引导全院干警法律思维与建模思维相融合，让检察业务人员在工作中深入融合数字检察的工作理念，思考如何运用大数据等技术解决实务问题，紧盯制约检察工作发展的“瓶颈”，突出实用，不仅解决了建模思路问题，而且建立的模型更具有实用性。

（二）融合“业务”与“技术”

单县人民检察院探索创新“两图六步”工作法，借助流程图、思维导图助力业务人员与信息技术人员紧密配合，将模型思路和信息技术深度融合，实现概念性模型向逻辑性模型转变，不断提升数据模型应用质效，成功探索出了“业务数据主导、技术攻关领跑、实践转换高效”的大数据法律监督新模式。在该模型建设过程中，业务人员提供了司法救助线索筛查模型的“两图”，技术人员以构思谋划、可行性研究、技术性审查、模型搭建、质效检测、应用优化“六步”方法，推動该模型成功上线运行。同时，业务人员深刻解读《人民检察院开展国家司法救助工作细则》，在拓展刑事类救助案源的同时，依规开展民事类、行政类救助案件，有效解决救助案件线索渠道来源单一、救助工作开展不及时等问题，与技术人员相结合，推动该模型从1.0初始版本向筛查更加全面的2.0版本转变。

（三）协调“应用”与“效能”

一是扩大筛查范围，经调查，县医疗保障局有申请“门诊大病”“特慢病”等申请人信息，县工会有困难职工信息，县教育局有申请助学贷款困难学生信息，下一步，该模型将把上述60万余条数据纳入筛查数据中，推动该模型“重点筛查”向“全面筛查”转变，充分发挥数字赋能国家司法救助的职能作用，不断满足人民群众新需求。二是增加筛查数据，部分残疾人、退役军人等重点救助人群为外县、外省户籍，该平台仅获取本县相关数据，因此并不能将此类人群救助线索筛查出来。菏泽市人民检察院通过获取全市相关数据并建立统一的司法救助类案线索筛查平台，线索筛查数量明显提升，有效避免了部分困难当事人因线索遗漏导致因案返贫致困的风险，让人民群众切实感受到司法的温度与力度。数据的整合进一步提升了每一个使用该模型检察机关的筛查质量，这也是大数据的规模性提升，实现了由量变到质变的过程。

（四）统领“变”与“不变”

模型的生命力在于应用，模型上线后，一直在应用中不断优化升级。该模型计划的3.0版本，除了增加医保局、县工会相关数据外，另一个重要的功能性升级是增加排除规则。排除规则包括自动排除和手动排除两个部分。自动排除功能需进一步扩充法院、公安和司法行政部门的已救助人员数据，因为司法救助原则上不重复救助，该模型筛查出救助线索后，和前述机关的已救助数据进行二次比对，如果涉及人员已经被救助，移入自动排除列表。因特殊情况下，已救助人员仍可能需要二次救助，因此对自动排除列表中信息，仍需要保持一定的关注。对于筛查出的救助线索中经核实不符合救助条件的人员，进行标记，列入手动排除列表，人员进入该列表后，会有一定的有效期限，期限内不再在救助线索中显示，到期后自动从列表移除，防止相关人员之后再次涉案时已符合救助条件，但因长期被排除而未能被正确筛查出的情况出现。通过增设排除规则，以此来实现司法＋社会救助重复性审查智能化。

（五）兼顾“技”与“道”

构建大数据模型的出发点是实现检察工作现代化，助力检察工作再上新台阶，落脚点是满足人民群众日益增长的美好生活需要。要充分认识到数据模型的搭建不仅仅是“技”，更是“道”，一方面司法救助线索筛查数据模型根本性变革了司法救助工作的方式方法，从被动接收申请材料到主动筛查目标人群；另一方面是从个案的识别到一般性规律的总结，在实践应用过程中实现跨越性成长。大数据模型的构建赋能类案救助是数字化时代检察机关的积极探索，是提升检察机关法律监督质效的重要抓手，是社会治理效能的再升级，是以“检察之智”为社会治理现代化提供的检察“心”方案。