大数据赋能检察业务管理的路径探究

郭箐

摘 要：大数据是检察业务管理的重要资源，其在优化资源配置、研判业务趋势、提升监管质效方面具有重要价值。当前，检察业务管理大数据应用面临着数据质量缺陷、应用成效不高、信息化智能化滞后、复合型人才缺乏等问题，要及时更新理念，立足科学管理、能动管理、智能管理、管好管理，通过加强数据质量管控、构建数据综合应用体系、深化智慧应用研发和提高队伍专业素质等方式，推动检察业务管理的科学化发展。

关键词：大数据 检察 业务管理 应用 科学化

大数据是时代发展的方向。党的二十大提出加快建设“数字中国”，《中共中央关于加强新时代检察机关法律监督工作的意见》要求加强检察机关信息化、智能化建设，最高检提出“数字检察战略”，为新时代检察工作高质量发展指明了方向。充分挖掘、用好大数据，使之更好地为检察工作赋能助力，不仅是数字化时代发展的必然要求，更是推进检察业务管理科学化的现实需要。

一、大数据在检察业务管理中的应用价值及限度

（一）大数据在检察业务管理中的应用价值

大数据是以容量大、种类多、存取速度快、应用价值高为主要特点的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据采集、储存和关联分析，从中探求新知识、挖掘新价值、拓展新功能、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。［1］检察业务管理中涉及的大数据包括检察办案数据、案件信息数据、检务管理数据、文书案例数据等，通过大数据应用，可促进检察业务管理精细化、高效化、智能化，全面提升管理质效和水平。

1.优化检察资源配置。运用大数据测算检察人员的平均办案量、办案周期，结合检察官、助理等不同类人员的职责权限，参照案件体量相近院的资源配置情况，区分案件难易程度，合理设置办案岗位和人员，实现办案力量配置更优化。通过大数据技术的识别、监测功能，对不同类型案件实行专業化分工、繁简分流，对受案量激增、骤降等情况及时预警，提醒调配力量、分流案件，推动资源科学动态调整，促进办案质效提升。

2.研判业务发展态势。聚焦案件质量主要评价指标，通过大数据分析业务发展态势，可多维度呈现工作成效，及时发现短板弱项，为各部门了解掌握情况、针对性采取措施、调整工作侧重点提供数据支撑。通过数据挖掘分析，可清晰反映当前某类案件的特点规律，如通过分析电信网络诈骗案件数据，总结类案特征，提出防控建议，为精准打击预防此类犯罪提供参考。

3.提升监督管理质效。随着检察工作越来越专业化，监督管理活动也日趋复杂。运用大数据可有效克服传统人工监管的范围局限、误差和效率低下等问题。目前，依托全国检察业务应用系统，已能实现检察办案全程留痕。可通过流程监控实时、动态监督办案；通过网上案件评查减少调卷耗费、提高评查效率；通过统计功能客观、准确采集和汇总检察官办案数据；通过与业绩考评衔接挂钩，实现量化评价、直观反映工作绩效，为开展检察人员业绩考评提供重要参考。

（二）大数据在检察业务管理中的应用限度

大数据在检察业务管理中的应用需要遵循司法规律，以工具主义和技术理性为限度。首先，检察业务管理的主要对象是司法办案，司法除了认定事实证据之外还涉及价值平衡、道德判断等因素，这些因素显然难以依靠大数据应用来实现。因此在检察业务管理的大数据应用当中，要充分警惕“数据万能”的错误倾向，切勿片面夸大大数据的功效，而应当将其定位为检察业务管理的精准辅助工具。其次，检察业务管理贯穿办案全流程、涉及海量办案信息数据，管理难度大、要求高。要理性看待技术盲区，对大数据应用提出合理、必要的业务管理需求；要全面评估技术风险，在充分论证试用的前提下推广应用；还要关注数据安全，防止发生数据泄露、数据损毁灭失等问题。

二、大数据在检察业务管理中应用的实践困境

（一）数据质量存在缺陷

作为大数据应用的基础性材料，数据质量高低直接决定了应用的可靠性、有效性和科学性。当前，检察业务管理中数据质量问题主要体现在两方面。在“质”方面，数据失真、数据迟滞现象时有发生。办案人员在填录案件信息时还存在积极性不高、责任心不强的问题。如在填录时粗心大意，将“是”选成“否”，将“万元”看成“元”等，造成数据与实际不符；如案件已经办结，但迟迟不填案卡，错过统计区间，导致数据无法实时准确生成，影响趋势判断。在“量”方面，数据沉睡、数据壁垒问题还比较突出。全国检察业务应用系统积累的海量数据尚未被充分激活、利用。［2］不同地区、不同级别检察机关数据各自为政，公检法之间由于数据采集、使用标准不同，导致数据不兼容、矛盾等问题，可用、有效数据总体偏少。

（二）数据应用价值挖掘不够

大数据工作的最终目的是应用，有效、充分应用才能实现大数据的价值。当前，业务数据的指导、引领作用发挥不够充分。如在业务数据分析研判成果的深度挖掘利用方面，个别人员对分析研判后的会商工作重视不够，会商走形式、走过场，挖掘的深度不够、针对性不强；个别分析研判会商成果转化滞后，运用不及时不充分等。［3］数据应用场景还比较单一，种类还不够丰富，对于质量评查、流程监控、数据治理等业务监管方面重点难点的应用还不多。

（三）信息化、智能化相对滞后

要实现大数据在检察业务管理中的规模化、高效化应用，信息化是基础、智能化是提升。当前，检察信息化、智能化建设还相对滞后，全国各地发展程度也不尽相同。有的地方缺乏足够经费保障，检察听证室、远程接访室、高清视频会议室等办案用房的信息化建设仍显薄弱。数据抓取、统计分析的智能化水平比较有限，不少数据仍依赖人工填报。流程监控、质量评查等案件管理工作主要依靠人工，自动化管理、智能化评查等功能开发不足。业务应用场景的智能化、精准度还有待提升，模型应用在线索归集、辅助决策方面发挥的作用还比较有限。

（四）复合型应用人才匮乏

大数据应用对检察人员提出了新的更高要求，只有跨学科、多维度、多视角才能驾驭大数据时代检察业务管理的机遇与挑战。当前，迫切需要解决的是技术与法律之间的“隔行”问题。技术人员对检察业务了解不够，办案人员对于技术原理和“数据语言”更是“望而却步”，这就导致许多业务管理需求难以被理解、转化成技术应用场景，而研发的应用场景也难以完全契合实践需求。既精通检察业务、又熟悉信息技术、掌握大数据管理手段的复合型人才，在各级检察机关中十分匮乏，制约了业务管理工作的高质量发展。

三、大数据助推检察业务管理科学化的路径建议

（一）立足科学管理，着力加强数据质量管控

1.打破数据壁垒，推动数据互通共享。要统一数据标准和规范，以全国检察业务应用系统作为主要的数据应用基础，各地区、各级院开发新应用涉及司法办案数据采集的，都应当充分对接全国检察业务应用系统数据，不与其重复或冲突。逐步推动不同地区、不同层级间检察机关适当开放数据查询、共享，推动业务数据互融互通。进一步推进执法司法大数据平台建设，加强信息数据的共享和交换，拓展检察业务管理大数据资源。如上海政法系统研发“上海刑事案件智能辅助办案系统”，打通网上协同办案通道，实现公检法司刑事办案信息数据互联互通，大大提高收送案效率。［4］

2.强化系统思维，全流程把好数据质量关。要明确数据填录责任，树立“填录也是办案”理念，把好数据源头关。加强数据日常监管，拓宽核查的广度与深度，发现不实信息及时修正，把紧数据出口关。加强数据分析反馈，发现异常数据时充分听取办案部门意见，把实数据反馈关。推动将数据质量纳入案件质量评查与业绩考评当中，适时联合检务督察部门开展专项督察，把严数据追责关。［5］强化正向引导，如松江区院在半年度、年度等重要时间节点开展填录准确率评比，通过表彰先进，鼓励“见贤思齐”，形成人人规范填录的良好氛围。

3.严格规范管理，切实保证数据安全。检察业务管理涉及海量数据信息，特别是其中的司法办案数据，涉及面广、敏感度高，在强化数据应用的同时要做好数据隐私和安全保障工作。做好数据的分级管理，根据不同主体职责配置相应权限，需要超出权限查询、使用数据的，履行好申请、审批手续，并遵守相关保密规定。相关管理部门要加强对数据内容的前置审查，依法合理控制数据开放范围。

（二）立足能动管理，构建数据综合应用体系

1.强化数据分析会商，更好服务领导决策。首先，要有体系思维，拓宽数据视野的广度，实现对数据的综合、全面分析。其次，要坚持问题导向，紧盯数据变化，全面梳理、精准反映当前业务工作存在的典型性、倾向性问题。再次，要加强部门协同，充分利用办案部门专业优势和实践优势，挖掘数据背后的深层次问题，提出可行性建议。最后，要落实定期研判会商制度，如松江区院目前已形成每周部门调度、每月检委会研判指标情况、定期审议专项数据分析报告机制，有效推动了业务发展。

2.加强数据监督管理，助力办案质效提升。数据监管要紧贴办案规律和办案需求，充分发挥监管促进业务提升的作用。一方面，要通过对核心指标数据实时、联动监管，及时向办案部门反馈业务发展态势，帮助办案部门有针对性地采取措施。另一方面，通过强化流程监控、数据治理等数据监管工作，发现执法办案当中的不规范问题，及时跟进、督促整改。如松江区院案管部门定期对办案部门开展培训讲评，帮助办案部门组建数据分析监管队伍，提高业务态势分析的及时性和部门业务管理的有效性。

3.扩大数据辐射效应，积极参与社会治理。“法治建设既要抓末端、治已病，更要抓前段、治未病”。要关注党和国家大局、民生领域热点问题，有针对性地开展数据梳理分析；充分运用大数据筛查、比对、碰撞等方式，来发现深藏其中的监督线索；多维度审视数据与问题的映射关系，将单纯的检察数据分析拓展到社会治理领域进行思考，并开展多学科综合性分析，从而提出更为客观、科学的对策建议。如松江区院立足在办医保诈骗案件线索，积极与市医保局沟通对接，获取本区近两年31家医疗机构交易数据后形成“医保诈骗监督模型”并发现多条监督线索，模型获上海市检察机关大数据监督模型竞赛三等奖。

（三）立足智能管理，深入推进智慧应用建设

1.加强信息化建设，夯实智能管理基础。当前，信息化建设应重点做好几方面工作：一是做好检察信创工作，特别是解决好操作系统和应用系统的兼容问题，使原有的信息化、智能化成果最大限度应用；二是积极推进全流程全息在线办案建设，依托全国检察业务应用系统，实现所有办案信息网上录入、网上流转、网上管理监督；三是加快推进智慧检务创新平台、视频云平台、检答网平台等各类信息化平台的对接建设，汇集各方数据资源，提高网上办案与监管效能。

2.加大应用研发，拓展智能管理领域。要本着着眼当下、适度超前原则，加大各类应用场景的研发，满足业务管理智能化发展的需要。加强数据赋能监督应用研发，实现数据智能化采集和管理、智能化识别监测预警、智能化跟踪研判分析。加大案件全周期监管应用研发，提高智能监管应用的案件覆盖率、识别精准度，推动流程管理自動化、案件评查智能化、信息公开化全息化、需求统筹结构化。［6］

3.坚持实用导向，放大智能管理效能。实用导向是管理人性化的必然要求，对应用场景的研发应坚持用户体验为先，摒弃重复、机械的人工操作，真正起到节省人力、提高效力的效果。如上海市检察院研发的超级案卡应用，针对案卡填录量大、布局不合理、重复录入等问题设计“数据回填”“指引填录”“文书复用”等功能，减轻了人工负担，提高了数据治理效能。坚持实用导向，要求在应用研发前充分掌握办案、监管实际需求，研发时实际使用者深度参与，研发后及时反馈调整，充分体现应用的实践价值。

（四）立足管好管理，打造检察大数据人才队伍

1.加大培训力度，提高大数据应用能力。大数据技术更新换代快，必须加大培训力度，持续更新知识储备，方能跟上时代步伐。实践中，可邀请有丰富经验的实务专家，或者研究大数据与司法交叉领域的学者，参与培训方案设计，开展大数据专业知识、应用技能、司法实践案例等内容讲解，并组织实训实操。如上海市检察院定期开展数字化转型人才实训班，以团队协作、项目开发为抓手，分阶段开展集中培训和项目推进工作，提升了大数据实际应用的能力。

2.部门协同合作，加快复合型人才培养。检察业务管理是一项技术性很强的业务工作，也是一项业务性很强的技术工作。既精通检察业务知识，又熟悉信息技术、掌握大数据管理的复合型人才，是实施数字检察战略之亟需。实践中，可依托检察大数据中心平台，跨部门协同办公、深度合作，还可通过跨部门交流锻炼、联合组建数字办案团队等方式，加大跨学科复合型专业人才的培养。如松江区院组建数字检察专业化办案团队，15名成员分别来自各个业务部门及检务保障部，形成了业务主导、数据整合、技术支撑、重在应用的工作机制，有效带动全院数字检察工作发展。

3.引外智借外脑，助推管理高质量发展。针对大数据应用专业人才匮乏的局面，可探索引入具有法学和信息技术多学科背景的专家学者、企业人才到检察机关挂职交流或通过公开选拔充实到检察队伍当中。重视与科研院所、高校及信息技术企业开展合作，在专业培训、应用研发、研讨交流、咨询论证等方面充分借助外脑力量，如上海市检察院联合市大数据与社会应用研究会、上海交通大学等单位共建检察业务数据应用研究基地，通过强化外脑智力支撑，有效提升队伍综合素能，助推业务管理工作高质量发展。