检察大数据实践与应用分析

时间:2022-08-04

充分挖掘大数据资源,用“数字革命”驱动新时代法律监督整体提质增效,是一个全新的命题。一方面要充分扩展检察大数据的来源,实现数据来源多元化。通过加强“检察自生数据”治理,拓展“跨部门共享数据”交换机制,提升“已经公开数据”的价值,进行数据清洗、筛选、优化、提纯,建立统一的检察监督大数据平台;另一方面,要实现技术与算法的深度融合,打造高效可行的监督模型。通过自然语言技术处理、机器深度学习、视频智能分析、数据画像等新技术应用,与“四大检察”“十大业务”等规则相结合,让法律监督工作更添“科技羽翼”。笔者结合检察工作实际,试从以下方面探析检察大数据的实践与应用。

运用检察大数据提升刑检监督质效。可以从起诉书、刑事判决书比对筛选“另案处理”的犯罪嫌疑人数据,再与公安机关网上追逃数据进行比对,碰撞出“另案未处理”案件,以推动立案监督和司法渎职查办工作。还可以借助机器深度学习技术,以案件对象为核心,建立对象与视频、图片数据的对应关系,使用计算机视觉算法,自动检测并识别人员行为,继而从大量视频数据中,快速提取可疑、违反程序的行为,以及涉案人员表现异常等信息,为检察监督提供可用要素。

运用检察大数据开展民行类案监督。与传统监督方式相比,借助大数据技术,可以将归集于检察监督大数据平台上的海量民事行政判决数据,进行分层检索、数据碰撞、算法集合,形成民行类案监督模型,再结合人工筛查,形成类案监督共同要素点,实现“人机结合”精准高效的类案监督。比如,通过检索一定时期同一律师代理的相同类型的案件数据,可以发现虚假诉讼的疑点要素,再通过人工筛查,进而发现虚假诉讼监督线索。另外,还可通过判决异常数据的筛查比对,从之前的“以人找案(线索)”,迭代为“以案(线索)找人”,从个别、偶发、被动监督,提升至系统、全面、主动监督。

运用检察大数据拓展公益诉讼监督。借助检察大数据监督平台,结合卫星地图技术,打造区域电子生态地图或者电子建筑地图。从电子地图上,检察机关可实时掌握辖区山林湖河变化,或是否存在违建现象,进而与相关职能部门沟通,督促其履职。还可通过建立检察大数据监督平台,更全面、主动、及时地采集各类公益诉讼举报监督线索数据,并通过人工智能技术,批量筛选出有效的监督线索,自动推送至公益诉讼检察部门。

运用检察大数据强化自我监督。运用检察大数据技术,自动对案件程序数据进行筛选,根据流程监控规则,识别出异常数据,再通过数据分析,对潜在风险进行预警提醒。还可将检察人员“三个规定”填录数据与司法局律师从业数据进行比对碰撞,并利用后台分析和预警功能,实现大数据助力规范办案和自我监督功能。