王勇

最高人民检察院应勇检察长强调，要着力构建检察“大管理”格局，一体抓实检察业务管理、案件管理、质量管理，与时俱进提升检察管理能力和水平，以高水平管理推动做实高质效办案，努力让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义。检察办案和检察管理犹如检察业务工作的“车之两轮”“鸟之双翼”。新时代新征程，检察实践的创新发展对“三个管理”提出更高要求。随着数字检察战略的深入实施，大数据分析赋能检察办案取得显著成效，如何通过大数据分析赋能检察管理，推动实现检察办案和检察管理“双轮同驱”“双翼共振”，成为当前需要关注的新课题。

大数据分析在“三个管理”中的应用价值

检察管理是基于对管理规律、司法规律的认识和把握，对检察工作主体、行为和事项进行组织、调控、评价与引导的活动。大数据分析和人工智能等新技术的深度应用，能够有力推动“三个管理”提质增效，为以高水平管理推进检察工作高质量发展提供重要支撑。大数据分析在“三个管理”中的应用价值主要体现在以下方面：

决策层面，大数据分析能够助力提升预判和决策精准度。大数据分析通过对海量数据加以详细研究和概括总结，获得对数据的洞察，能够助力预判和决策管理。例如，检察业务管理通过数据统计分析，对检察业务的趋势、规律、特点进行研判，重在预判准确、决策科学，其技术需求与大数据分析发现规律、预测未来的核心能力恰好匹配。对检察工作中需要处理的大量外源性数据，以及自身不断生成的检察业务数据，单纯依靠人工统计分析，很难做到全面、深入、及时，而借助大数据、人工智能等新技术，有助于开展富有效率的精准分析、深层分析和动态分析，为准确预判、科学决策奠定基础。

规范层面，大数据分析能够助力提高监督质效。依托大数据分析，能够以技术刚性约束权力运行，确保同步实现程序正义与实体正义。一方面，大数据分析能够辅助对案件从受理到办结归档的全流程监控，根据相关办案规则设置办案事项、期限节点、规范要求并进行权限管理、流程管控，自动识别超期办案、违规操作等问题，确保程序公正；另一方面，大数据分析能够自动识别证据矛盾或违反证明规则等情形，进行证据链完整性校验，自动推送关联案例，提供类案量刑区间建议，确保实体公正。

效果层面，大数据分析能够助力更好更快实现公平正义。大数据分析能够直接针对海量数据迅速准确得到分析结果。为做实“高质效办好每一个案件”，对标更好更快实现公平正义的要求，需要借助大数据、人工智能等提升工作质效。一方面，依托大数据分析，优化办案组织设置，推动案件繁简分流、轻重分离、快慢分道，实现案与人的最优匹配；另一方面，探索研发智能办案辅助系统，用算法替代重复性人工操作，将规则嵌入办案流程，从而提供助力、释放人力，减少人为失误，降低司法成本，缩短办案周期。

大数据分析在“三个管理”中的应用场景

业务管理侧重通过数据统计分析，对重点案件类型、重点办案领域、重要业务态势等的趋势、规律、特点进行研究。大数据分析在业务管理中的应用主要体现在以下方面：一是构建政法协同平台，打通公安、法院、司法行政机关数据接口，实现案件信息、电子卷宗实时共享；二是推动案件信息数字化生成，实现多元异构数据整合，建立数字化业务数据质量核查系统，确保业务数据真实、客观、准确；三是实现业务数据可视化展示、回溯性查询、智能化分析，对重点案件类型、重点办案领域、重要业务态势进行常态化分析研判，全面准确掌握动态、把握趋势、查找问题、研提对策，为高质效办案提供科学全面的参考和依据。

案件管理侧重对案件的分配、流程、实体等进行全方位管理，确保案件分配科学、过程可控、结果公正。大数据分析在案件管理中的应用主要体现在以下方面：一是构建大数据分案模型，基于历史办案数据，合理统筹检察官专业特长、工作负荷与案件具体性质，在科学匹配专长特点、平衡工作量的基础上智能分配案件，避免“忙闲不均”，实现资源优化配置；二是构建大数据智能案管模型，利用规则引擎校验程序合规性，自动识别案件办理各节点超期、程序违规等问题，实现个案办理中的全流程检视、预警，变事后纠错为事前提醒，确保个案程序公正；三是构建智能办案辅助系统，建立专家知识库，研发常见案件类型办理相关模型，辅助检察官厘清事实争议、提出退回补充侦查提纲、研判公诉策略、准确适用法律，精准进行类案推送、提出量刑建议，智能审查裁判文书，及时发现审判监督线索，确保个案实体公正。

质量管理是围绕案件质量进行的管理，侧重促进办案实体、程序、效果有机统一。大数据分析在质量管理中的应用主要体现在以下方面：一是建立智能案件评查系统，依托大数据技术将质量管理融入案件办理全过程，及时审核检查、评查已办结案件信息，对证据链完整性、程序合规性及量刑偏离度进行智能检查、自动比对，助力实现每案必检、每案必评；二是建立案件质量评估系统，通过数据比对分析常见错误类型，挖掘、定位风险环节，发现区域间、部门间办案质量差异，生成案件质量评估报告，辅助形成业务指导政策，促进案件质量整体提升；三是建立检察官业绩评价系统，借助大数据关联性分析，将对“案”的评价和对“人”的考核连接起来，全流程归集案件办理、案件评查过程中的问题数据和整改情况，纳入对瑕疵、不合格案件的追责问责惩戒信息，智能核算、考量检察官办案数量和质效，实现业绩评价的数字化。

优化大数据分析在“三个管理”中应用的路径

坚持顶层设计。强化战略统筹，坚持“全国一盘棋”，推动检察业务应用系统迭代升级，在实现检察文书在线制作、案件信息在线记录以及部分数据内部共享的基础上，进一步推动线下办案行为数据化、线上办案流程自动化、案件质量评查智能化，实现数据一键核查、程序一键检查、案件一键评查，为一体抓实“三个管理”夯实数字化基础。

激发地方活力。省级院立足地域司法实践特点，开展精准创新，在本地检察工作网部署轻量化大语言模型，结合区域司法案例库进行定向训练，形成具有地域适配性的智能办案工具。比如，针对长三角地区新型网络犯罪高发态势，可研发涉网络犯罪证据智能审查模型，让科技赋能真正落地到“高质效办好每一个案件”的本地化场景。

推动系统集成。依托全国西甲直播大数据法律监督模型管理平台，促进基层院数字模型的自主研发和推广应用。对地方西甲直播经过实战检验的优质模型进行标准化封装，标注地域法律适用差异、办案习惯适配建议等参数，打通全域推广转化通道，将“地方经验”转化为“全国方案”，避免重复建设造成资源浪费。

促进人机协同。数字赋能必须坚持人主机辅的原则，不断促进人机协同。在业务管理维度，在借助大数据分析提升分析效率、研判精度的同时，需注意以司法理性纠正数据偏差与算法局限；在案件管理维度，需重点防止以“数字判断”代替检察官实质判断，坚持由检察官充分考量“法”“理”“情”作出判断；在质量管理维度，需将机器量化评分与人工综合评定相结合，确保质量评价既具客观性又不失灵活性。

强化人才支撑。一方面，加强复合型人才培养，坚持业务主导、实践驱动，培养一批既精业务又懂数字的复合型人才；另一方面，用好招录、选调等政策，多渠道引进专业化数字人才，为进一步完善大数据赋能检察管理提供人才保障。

筑牢安全防线。加强网络安全传输、应用数据加密存储、数据容灾备份等方面基础设施建设，实现数据多级加密和多维权限控制，应对电子数据防篡改、溯源、检验等方面难题，完善安全管理制度，明确安全责任，提升安全防护能力，构建可信可控的安全防护体系，为确保数据与应用的有效性和连续性提供安全保障。

（作者分别为陕西省人民检察院党组成员，陕西省人民检察院西安铁路运输分院分党组书记、检察长；陕西省人民检察院西安铁路运输分院检察委员会专职委员）