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日期：2023年04月26日 13:39 浏览量：1

一艘长江中的运输船被“顶格”罚款15万，连续三个月被行政执法部门以不同的理由处罚3次……湖北省检察院的“政务数据云监督”模型，在对全省103万件行政执法案件的海量数据分析比对中，突然“报警”！它给检察官们推送出一条提醒——

这条船的船主可能涉嫌非法采矿罪！模型还进一步提供了可能共同涉案的嫌疑人名单。

顺着这条线索深挖彻查，一个52人涉案的非法采砂犯罪团伙被打掉，同时被查处的，还有2个涉嫌渎职犯罪的“保护伞”。

这不是科幻故事，而是真实的案例，正如最高人民检察院检察长张军所说，“不论你是否‘知’与‘觉’，检察工作已经步入数字时代，数据正在深刻改变着新时代的检察工作！”

6月29日，一场以“数字检察建设”为主题的会议在浙江杭州召开，从最高检直到基层四级检察院全员以视频方式参会，最高检检察长张军、浙江省委书记袁家军出席会议，会议的全覆盖、高规格恰恰从一个侧面说明了“数字检察建设”的重要性。长安君旁听了会议，带来会议对数字检察建设的三个关键词——

关键词一：管用

数字检察不是花架子，而是要聚焦法律监督，起到实实在在的作用。

什么作用？简单地说，就是人力很难发现的问题，大数据和人工智能却能扮演起关键的角色。

“对于单个案件，我们没有发现异常。”这是发生在浙江绍兴一起看似“简单”的保险纠纷案件，可是通过大数据模型，检察机关在60万起案件中分析碰撞，却发现了5个车险诈骗团伙，涉案金额达1500万元！

2019年底，陆续有多家保险公司向绍兴市检察院反映绍兴地区存在车险诈骗现象，作为理赔方的保险公司，向公安机关报案却被认定为民事案件，不予立案，在法院诉讼中却败诉，于是，向检察机关申请民事裁判结果监督。检察官们对保险公司提供的几十份裁判文书进行审查，发现单个案件没有异常，但是这类案件存在一些原告频繁起诉、而且原告并非车主本人，未经保险公司定损等共同特征。

于是，检察官们打算用大数据对更多的车险理赔裁判文书进行分析，也产生了建模的想法。他们在自建的民事裁判文书库中，将收集的绍兴地区5年来的60多万份文书作为模型排查范围，根据案件特征确定“同一原告或原告代理人起诉2次以上”、“理赔权转让”、“保险公司定损异议”为筛选要素，并与社保信息“碰撞”对比，最终锁定了当地一个汽修厂的13名员工。仅仅依靠单个案件的材料，发现不了蛛丝马迹；但通过数据碰撞比对，就会发现不少车损理赔竟然集中在同一家公司、同一批人员。

此后检察机关利用大数据模型进一步排查，又发现了其他4个诈骗团伙。他们的手法如出一辙：车辆发生事故后，该汽修厂第一时间派人到达现场将车辆拖至厂内，并诱骗车主转让理赔权，之后通过虚增维修项目扩大车损，并委托利益勾连的评估机构作评估定价，最后派人以原告身份向法院提起理赔诉讼，获取非法利益。

保险公司举报的几十件案件，对于这些团伙来说，不过是作案的“冰山一角”；而用人力筛查60万起案件，对于检察机关来说，又是“不可能完成的任务”。通过大数据模型计算分析，不仅在个案实现了正义，更让同类型的所有犯罪无所遁形。将“沉睡”的各类数据“唤醒”，关联分析、深度挖掘，让个案办理向类案监督转变，这种对法律监督的强化，可以说是质的飞跃。

对老百姓来说，能够有效惩奸除恶、维护公平正义的方法，就是管用的好方法，数字检察的“管用”二字，当之无愧。

关键词二：主动

在茫茫案件中搜寻监督线索，就好像大海捞针。检察机关传统的法律监督，往往意味着“等案上门”，出现问题了、当事人举报，检察机关才被动受案。

而大数据赋能，却能让监督线索“自动上门”，改变“民不举、官不究”的现状——

一家公司破产，最先应该把员工的劳动报酬还清，这是国家对劳动者权益的保护，然而，有人却钻了国家的空子，通过虚构劳动债权套取财产分配，让真正的债权人少拿钱甚至拿不到钱。

过去，在相关案件的办理中，发现线索是个老大难。为此，江苏省苏州市人民检察院的检察官们产生了构建大数据法律监督模型的设想。检察官们以全省近5年劳动债权虚假诉讼为样本进行分析，捕捉到了几个普遍的疑点，如劳动债权的金额为整数，不符合工资发放的规律，以及原被告关系异常等。

检察官们把发现的疑点汇总成规则，将规则交给人工智能模型，从66万份裁判文书中筛选过滤出400多条线索。通过数据聚类，一家公司进入了检察官的视野。

打开这家公司的相关案件，相关疑点已经被系统标记提醒。利用模型，苏州检察机关陆续发现相关线索24条，剔除虚假劳动债权327万，实现了从个案向类案、办理向治理的转变。

2021年，全国法院审结破产案件1.3万件，涉及债权2.3万亿元，以前是人找数据，现在是数据找人，大数据赋能让案件疑点主动“开口说话”，监督线索“自动上门”，实现从个别、偶发、被动、人力监督，转变为全面、系统、主动、智能监督，执法司法制约监督的堵点、难点将有效破解，法律监督的质效明显提升。

对数据的深入应用，正在推动检察系统从“被动”到“主动”的一场深刻变革到来。

关键词三：融合

大数据的法律监督需要数据、平台之间的融合来支撑。浙江省嵊州市人民检察院通过这个办法，为国家解决每年1800亿元的偷逃税问题提供了一个金点子！

2019年，浙江省嵊州市人民检察院收到一条举报线索，称有不合格的地下流动加油车和黑加油点，经过调查发现，涉案汽油含硫量严重超标，不仅污染环境，而且危害公共安全。

经过进一步调查，检察官们还发现这些企业用普通发票违规抵扣，导致国家税收严重流失。检察官们便创建了第一代监督模型，利用税务大数据，倒查相关开票单位。

但一个看似无法回答的问题摆在了检察官的面前：如何追查这些非标油的来源？

加油站的偷逃税违法行为，隐蔽性极强，但一次偶然的机会，让检察官们想到了这个方法！检察官想到可以运用车辆轨迹，来追溯非标油的来源去向。检察官从有关部门调取了相关的卫星图像、地理信息等数据，通过每辆油罐车在加油站的停留时间，计算出了一定时间段内加油站的累积卸油量。

将这些数据全部融合汇总，把卸油总量和税务申报数所折合的油品数量进行比对，差额即为偷逃税油品数量。

浙江嵊州的一个民营加油站，经模型计算一年内该加油站卸油总量为6240吨，在税务局的协助支持下，查实该加油站税务申报量所折合的油品数量仅为406吨，其自行申报量不足总数的7%，上下游偷逃税共计1300多万元。检察官将这个监督模型进行试点，查处的4个民营加油站，仅2021年就少报销售额超1.5亿元！偷逃税5700万左右！甚至让许多加油站负责人闻风主动补交税款。

人算不如天算，但天算还是源于人算。数字检察既需要数据的融合，也需要技术与业务的融合，将人员、线索、手段整体融合，形成“兵团作战”的模式。

融合，便是大数据监督的核心导向，这次会议上，最高检提出要推动网络、平台、数据、应用、模型“五个融合”，实现检察信息化面向数字化的转型升级！

数字检察建设，不只是手段的革新，而是在整体战略层面上，真正推进了“数字赋能监督，监督促进治理”的法律监督模式变革，大数据赋能法律监督，是适应社会治理现代化的更高需求，更是补足法律监督短板，维护社会公平正义的必然要求。

来源：中央政法委长安剑