数字检察实践的“冷思考集锦”
大数据法律监督模型建设无疑是检察机关数字检察战略最璀璨的明珠，各地基层检察院特别是先发地区检察院的大数据法律监督模型经过实践验证取得了相当成效，充分展示了依托大数据技术开展法律监督工作的可行性和必要性。毋庸讳言，大部分地区开展大数据法律监督工作并不容易，比如数据获取困难、检察官的主动性没有被充分激发出来等。问题的症结在哪里？笔者认为，除大数据法律监督模型建设之外，还要更多地关注其他基础性工作。
从IT到DT：树立数据思维
数字化的价值不是直接来源于数字技术本身，而是来源于以数字技术为工具的数据思维所创造的价值。十年前，检察业务应用系统上线运行，检察机关实现从“纸上办案”到“网上办案”的变革，而今天的数字检察战略，“是法律监督手段的革命，是法律监督手段的“革命”，是提高法律监督能力的重要依托。前者是解放检察官的手，后者是赋能检察官的脑。
首先，要树立数据资产思维，管好数据资源。
什么是数据资产？以案件质量评查工作为例，2013年全国检察机关所有案件实现线上办理，十年来，这些案件被各级各类的案件质量评查活动所抽选、评价。那么，我们能否查询到某位检察官十年来所有被评查过的案件及其等级？结论是不能。检察业务应用系统1.0没有案件质量评查子系统，各地或通过线下或通过外挂系统组织案件质量评查活动，由于评查组织主体、评查方式甚至评查系统部署网络等原因，评查活动的结论散落在各处。换言之，案件质量评查等级这样有价值的数据，并没有被当作数据资产有效管理起来。检察机关最重要的数据资产之一，无疑是涉案人员主题库。一方面我们可以通过生产系统的侦查、审查逮捕、审查起诉等刑事检察业务流程归集到涉案人员的强制措施、判决情况等信息，另一方面可以通过刑事执行检察业务依法获取看守所被羁押犯罪嫌疑人、监狱服刑罪犯等信息，通过涉案人员主题库建设，打破部门信息壁垒、上下级院信息壁垒，形成部门间的监管合力，提高检察机关内部工作效率。生产系统关注流程规范，数据系统关注数据价值。我们有专门的档案管理部门负责纸质档案的归档，却没有专门的数字资产管理部门负责数字资产的“归档”，换言之，检察机关还缺乏以数据为中心的对象资源形成与调用机制。
其次，要树立数据办案思维，用好数据工具。
不需将数据思维神秘化，数据思维也没有那么困难——重罪检察部门的检察官在案件中自行设计表格来辅助案件审查并发现了案件焦点，二维表格就是我们的数据工具；案管部门检察官通过导出业务系统中应当制作换押证的案件列表和实际制作换押证的文书列表，通过Excel表里的查找函数进行比对发现检察官文书制作不规范的内部监督工作，Excel表里的查找函数就是我们的数据工具；经济检察部门的检察官在信息技术部门同事支持下甚至自己通过编写程序对案件卷宗中的话单流水、银行流水进行比对分析，编写程序就是我们的数据工具。拥有数据思维才能用好数据工具，我们才能真正成为数据的主人。
最后，要树立数据需求思维，建好数据基础。
珍视工作中的每一个数据需求，这些是数据系统建设最宝贵的资源。一线检察官提出检察业务应用系统“高级查询功能亟待完善”，对生产系统、数据系统提出了迫切需求；“对电子卷宗应该允许高级查询”，对数字化转型背景下以证据材料为基本单位的数字卷宗提出了长远需求；“案件中电子证据同步上传系统”，则是对大数据基础平台和建模平台提出的现实需求。
从数据到模型：建设数据系统
习近平总书记一再叮嘱树牢正确政绩观，“不要有大干快上的冲动，也就是不能不按规律办事，急功近利、急于出成绩。要把这种浮躁心理、急躁心态都压下来，扎扎实实、踏踏实实地搞现代化建设”。我们要深刻认识到检察机关数字化转型的长期性和数据资源建设的艰巨性，特别是大数据基础平台关系到未来十年甚至更长远的数字检察战略实施，更要夯实基础，不能因为当前建模需要就仓促上马。
虽然说大数据基础平台建设急不得，但轻量级的大数据法律监督建模平台建设却慢不得。从各地监督模型建设情况看，已经出现了一些值得商榷的做法。“监督模型系统”的数据通过检察机关生产库和行政机关生产库按需导出，算法通过研发公司在系统内实现，其实质就是通过应用系统解决模型建设的问题。这种方式虽然见效快、界面美、功能强，但脱离“数据”思维开发“数据”模型，不是数字检察工作的初衷，也不可持续。比如：数据未入池入仓不能复用、数据未实现实时数据仓库技术成为死水一潭、算法隐藏在应用系统中无法被了解、模型被应用系统锁死难以复制推广……最关键的是，应用系统是用成熟的流程去规范应用，相对稳定；模型系统是用“刁钻”的模型去发现数据异常，这就决定了模型必然会随着数据快速演进，甚至随着问题快速诞生、快速消亡。用应用系统思维解决模型系统问题，必然事倍功半。
如何解决这一矛盾？一方面，我们应将重量级的大数据基础平台建设纳入中长期规划，另一方面，要注重系统的“分层解耦”，优先建设轻量级的大数据法律监督建模平台，让数据颗粒入仓，让算法随需可选，让模型便于推广。在数据系统建设方面，“业务主导”再怎么强调都不为过。数字检察工作涉及数据管理、模型管理、线索管理等三项基础职能，业务属性渐次增强。数据管理可以说是“”技术+业务”，模型管理可以说是“业务+技术”，线索管理则需要具备数据思维、侦查思维和融合思维的检察官。
系统建设
第一，在数据系统建设方面，要高度重视信息技术的专业性。建议由最高检主管，省级院以及有条件的市级院主建，市级院和区县院主用。最高检研究制定数据管理和数据治理规范、数据交换共享基础规则，建立科学的数据仓库标准、数据资源目录规范和服务规范，建立有别于业务系统权限体系的数据系统权限体系和安全体系。在此基础上，审慎推进最高检和各省的大数据基础平台建设，同时注意大数据基础平台和建模平台的解耦，平衡好当前任务和中长远任务，重点加强建模平台建设。建模平台的选型，其算法的扩展性应当较强，应支持当前全国较为成熟的模型，或者从全国成熟模型中提炼出检察机关常用的算法；其模型的复用性应当较强，一地检察机关研发的模型，哪怕跨地部署也能在异地检察机关建模平台导出后上架使用，并能根据异地数据情况适应性升级。
数据管理
第二，在数据管理和数据治理方面，要充分发挥业务部门的主导性。在数字社会，无数据即无存在。在数字中国的大背景下，检察机关对外提供数据的价值，侧面体现了检察机关在数字社会的存在感；在数字检察的大背景下，检察机关各内设机构提供数据的价值，侧面体现内设机构在检察工作中的存在感。建议明确各部门特别是业务部门对本条线数据资源管理的主体责任。“泰山不让土壤，故能成其大；河海不择细流，故能就其深”，每一比特的数据资源都是数字检察战略不容缺失的一环，需要所有部门用数据思维全面解析检察工作，对包括主题库建设和数字资源目录发布在内的数据治理工作常抓不懈。数字检察部门更要以数据为核心，牵头抓好内部数据的治理和外部数据的集纳，同时做好内外部数据资源服务及管理工作，简言之：建好数据湖，管好数据仓，用好（数据资源）目录树。
模型管理
第三，在模型管理方面，要充分发挥每一名检察官的能动性。真正的模型都蕴育于每位检察官的司法经验，离开司法实践的模型最多称之为模型，而来源于司法实践的模型则谓之战法。在数字检察时代，我们应当鼓励每一位检察官主动学习大数据技术，做到真学、真懂、愿用、会用。轻量级的建模平台，就是检察官的数字检察培训基地和实战战场。为加强检察官的业务规则梳理能力和监督模型构建能力，全面提升其数据思维，甚至可以考虑制定检察官数字检察素能全员轮训计划。我们可以设想将来的场景：在数据方面，检察官可以在建模平台导入数字卷宗电子数据、通过数据中心资源目录申请并关联数据资源；在算法方面，检察官结合数据源和建模平台内置算法设计辅助案件审查的模型，发挥数据系统的工具价值；在算力方面，由云服务器提供案件审查所需的大数据算力支持，从而提升检察官个案办理效率，甚至穿透个案发现隐蔽性的关联案件。
系统管理
第四，在系统管理方面，要充分关注业务需求统筹、统一运维管理和数据咨询服务。一是业务需求统筹。业务系统是需要长期演进的，在新时期，更需要注重与数据系统的需求统筹、融合推进，充分发挥数字化的优势，对传统业务流程进行优化甚至重塑。比如充分利用涉案人员主题库减轻犯罪嫌疑人案卡填录压力，提高准确性并动态核验犯罪嫌疑人强制措施、前科情况；充分利用大数据采集能力将需要人工采集的诸如毒品类型、数量等案卡项交由大数据系统采集。二是统一运维管理。数据系统与业务系统一样需要专业的技术运维，这毋庸置疑。流程即规范，模型即战法，无论是业务系统还是数据系统，都需要在检察系统进行业务运维的深耕。三是数据咨询服务。在大数据基础平台建设初期，亟需专业公司提供数据咨询服务帮助检察机关进行数字化转型和数据治理等基础性工作。数据咨询服务也不一定局限在省级院，基层院也有可能需要。比如省级院统一部署了建模平台，但检察官难以快速具备建模能力，让其自行“拖拉拽”建模是较为困难的，基层院可以考虑以购买数据咨询服务的方式，请专业数据工程师辅助检察官依托统一建模系统进行建模。
从融合履职到综合履职：建设数字检察办案团队
我们对业务系统内“业务”“内设机构”“检察办案组织”的研究，需要进一步深入以适应数字检察战略的新发展。一是关注“业务”与“内设机构”的区别。以业务系统现有“执检”业务为例，其包含的自侦类流程是否系“执检”业务？笔者持保留意见。笔者认为，自侦类流程应当是独立的“自侦”业务，而最高检第五检察厅是负责“执检”业务和“自侦”业务的内设机构。二是关注“检察办案组织”与“内设机构”的关系。检察办案组织是行使检察权的基本单元，内设机构是检察院存在较多检察办案组织时进行专业化分工的一种管理形式，即便检察院不设置内设机构，也不影响检察权的行使。
当前检察机关已经在未成年人检察、知识产权检察、金融检察等专业领域探索以综合履职方式集中统一履行刑事、民事、行政、公益诉讼检察职能。内设机构的设置原则，已经在“业务”之外新增了“专业领域”，检察办案组织更加突显其“行使检察权的基本单元”的性质。数字检察工作是对传统检察工作的重塑性变革，彻底改变了以往各部门被动办案、单打独斗的格局，形成了多部门联合行动的“融合履职”办案机制。随着数字检察战略的深入推进，更应当鼓励由数字检察办案团队开展大数据法律监督办案的综合履职探索。
各省级院、有条件的市级院均成立数字检察专门机构，县级院组建数字检察办案团队的逻辑内涵，即表明数字检察工作的数据管理、模型管理由于其特殊性，更适合由省级院以及有条件的市级院成立专门的数字检察部门统筹负责；而数字检察工作的线索管理职能则对各级检察院组建数字检察办案团队有明确需求，即通过数字检察办案团队的综合履职行为形成融合四大检察发挥法律监督职权的示范。当然，综合履职也不是包打天下，数字检察工作推进初期数字检察办案团队当然可以直接验证模型、办理案件，在形成示范效应和规模效应后也要考虑将案件交由更加适合的业务部门办理或由相关业务部门融合履职。从这个角度讲，数字检察办案团队是数字检察案件的“孵化器”，随着模型的渐次推广，数字检察办案团队的综合履职和专业部门办案团队的融合履职相互促进，螺旋上升，最终实现数字检察工作的全面开展。以县级院为例，基于专业性要求和综合履职考量，其组建的数字检察办案团队的检察官应当来自“四大检察”一线并履行以下职责：会同有关部门对检察办案线索进行分析评估，对法律监督类案线索进行分流、交办和督办，定期通报案件办理情况；直接办理适宜的大数据法律监督案件，或组织办理跨部门大数据法律监督案件；对大数据法律监督类案线索相关数据进行综合分析、研判，提出有针对性的对策建议，为院领导决策和业务部门指导工作提供参考依据。
虽然当前数字检察事业尚有大量基础工作需要完成，但正如张雪樵副检察长在《检察日报》数字检察专刊发刊词中强调的：“路虽远，行则将至；事虽难，做则必成”，在数字中国的宏大背景下，只要我们坚持长期主义，久久为功，数字检察事业必将结出累累硕果。
作者：申云天，最高人民检察院数字检察工作领导小组办公室处长、二级高级检察官；徐彬，四川省成都市人民检察院案件管理办公室副主任、四级高级检察官。
编辑：李娜 高航