大数据赋能刑事审判监督价值功能与路径选择

本文转自：检察日报

随着数字检察战略的深入推进，作为检察机关法律监督职能重要组成部分的刑事审判监督也亟须通过大数据赋能提质增效——

大数据赋能刑事审判监督价值功能与路径选择

□“高质效办好每一个案件”是新时代新征程检察履职办案的基本价值追求。大数据赋能刑事审判监督为提升刑事审判监督质效插上了科技的“翅膀”。通过对刑事裁判文书的数据获取和提炼，利用“监督规则预设+数据建模+关键词智能检索+数据碰撞比对发现线索”的方式，发现刑事裁判文书存在的问题，进而提出相应的监督方式，达到类案监督的目的，实现刑事审判监督数量和质量的双提升。

近期，最高人民检察院印发的《2023—2027年检察改革工作规划》提出，要健全数字检察制度体系，提升新时代法律监督质效。随着数字检察战略的深入推进，作为检察机关法律监督职能重要组成部分的刑事审判监督也亟须通过大数据赋能提质增效。

大数据赋能刑事审判监督是新时代刑事审判监督发展的现实需求。近年来，随着以审判为中心的刑事诉讼制度改革的推进，刑事司法标准趋于统一，加上认罪认罚从宽制度改革和量刑规范化的推进，刑事裁判质量不断提升。然而，传统刑事审判监督模式是以人工审查为主的“点状”办案模式，易出现文书流转不及时、人工审查易疏漏、个案审查难以形成监督合力等情况。有鉴于此，大数据赋能刑事审判监督，通过建构刑事审判监督模型，嵌入监督规则，对裁判文书实现海量的数据筛选和数据碰撞，发现监督线索，进而实现刑事审判监督数量和质量的双提升。

大数据赋能刑事审判监督是刑事审判监督与数字检察的深度融合。大数据赋能刑事审判监督，指的是利用大数据将刑事审判监督个案中的普遍性问题提炼为刑事审判监督规则，运用监督规则将刑事裁判文书的相关数据通过技术手段进行碰撞比对，筛查出监督线索，通过人工核查监督线索确定裁判错误案件后开展刑事审判监督的数字检察工作模式。大数据赋能刑事审判监督深度融合了刑事审判监督与数字检察两项重要内容。融合是基础，深度融合才是目标。刑事审判监督与数字检察深度融合具体表现在深化刑事审判监督职能、拓展刑事审判监督范围和提高刑事审判监督能力三个方面。首先，新发展阶段，人民群众在民主、法治、公平、正义等方面有更高水平、更丰富内涵的新需求。而相应的刑事审判监督职能作用发挥得还不够充分。深化刑事审判监督职能指的是借助数字检察，在对刑事审判活动进行监督中，通过梳理、分析类案裁判文书，构建针对性数据模型，深化类案监督，促进诉源治理。其次，拓展刑事审判监督范围，从聚焦实体自由刑向遗漏前科错误判决、附加刑适用错误等方向拓展。最后，提高刑事审判监督能力表现在通过大数据赋能提炼常见的监督规则，提高办案检察官监督能力。

大数据赋能刑事审判监督是提升法律监督质效的有效途径。“高质效办好每一个案件”是新时代新征程检察履职办案的基本价值追求。刑事审判监督概莫能外。如何提升刑事审判监督质效？大数据赋能刑事审判监督为提升刑事审判监督质效插上了科技的“翅膀”。因为，大数据赋能刑事审判监督与传统的刑事审判监督工作模式相比，从个案监督转向了系统性、深层次的类案监督。通过对刑事裁判文书的数据获取和提炼，利用“监督规则预设+数据建模+关键词智能检索+数据碰撞比对发现线索”的方式，发现刑事裁判文书存在的问题，进而提出相应的监督方式，实现类案监督效果。对于大数据赋能刑事审判监督来说，发现监督线索、提出监督方式并非是监督的终点，而是类案监督的起点。正是因为发现了类案监督点，才能更快更好地解决一类问题，通过履职办案实现公平正义。

为进一步贯彻数字检察战略部署要求，探索运用信息化、智能化手段开展刑事审判监督新路径，破解监督线索发现难题，要充分发挥大数据赋能刑事审判监督的重要作用，从监督对象、监督规则和监督模型三方面提升刑事审判监督质效。

加强刑事审判监督数据源的获取和管理。当前，大数据赋能刑事审判监督数据获取主要有对法院纸质裁判文书的OCR识别、通过中国裁判文书网、利用检察业务应用系统上的案卡进行数据识别等三种途径，数据获取不及时、不全面、准确度不高。有鉴于此，下一步应聚焦检法之间“数据孤岛”“信息壁垒”影响制约刑事审判监督效能发挥的突出问题，坚持内部数据整合与外部数据汇聚同向发力，持续做大做强刑事审判监督“数据池”，深度拓展数据来源渠道。一是盘活内部数据资源。依托全国检察业务应用系统2.0，通过充分开发、整合、运用检察机关办案数据资源，根据刑事审判监督办案需要，按需审批查询使用，持续挖掘内部数据潜能。在办案系统中增设部分案卡项数据，比如，增加关于追缴违法所得判项等案卡项，以更好地获取数据，拓宽模型的关联性成效。二是充分运用中国裁判文书网、办案系统等平台，构建刑事判决结果比对数据库，进一步挖掘司法裁判在类案定性错误、同案不同判、分案量刑失衡等方面的问题，提高内部数据获取的即时性和外部数据获取的全面性。三是推进政法机关执法司法信息共享。强化与相关政法单位沟通会商，以精准获取可能与刑事审判监督线索发现相关的政法数据。进一步提升从外部数据载体批量、精准获取、归集、筛选所需类型化外部数据的专业技术能力，切实优化数据监督路径。

进一步提炼、完善监督规则，拓宽监督规则适用渠道。刑事审判监督规则的提炼是大数据赋能刑事审判监督的基础和核心。一是要进一步完善监督规则。刑事审判监督点多面广，各地对监督规则的提炼主要集中在罚金刑、缓刑适用错误和诉判不一致等方面，对法律适用、事实证据及认罪认罚从宽制度适用后“诉判一致”情形下的错误裁判监督不到位。全面梳理监督规则才能保证监督不留死角，监督线索源源不断。二是定期汇总刑事审判监督成功案例，以实践为先导，提炼行之有效的刑事审判监督业务规则。三是与信息技术中心、案管部门协作配合，积极对接检察机关业务应用系统2.0，将刑事审判监督应用主动对接，监督规则靠前碰撞，向前延伸至起诉书、量刑建议书，将监督嵌入办案流程，靠前提醒，预防纠错，避免检察环节出现错误。三是拓展监督规则适用渠道。建立刑事审判监督业务规则共享平台，从办案系统中的主要评价指标数据项下分类梳理、汇总全国范围的审判监督业务规则，切实推动刑事审判监督工作由“业务数字化”向“数字业务化”转型发展。

建构监督模型精准实现数据筛查和数据碰撞。刑事审判监督模型以“精准应用”为目标。“精准应用”就在于精准实现数据筛查和数据碰撞。一是提高刑事裁判文书要素的精准识别与提取能力。将法律文书进行智能提取，分割为诉讼基本信息、裁判事实和理由、裁判结果等六大类，提取作案时间、罚金数额、刑法条款、判决时间等关键要素。二是对于目前业务规则中案件较为普遍且能建构监督模型的，要及时转化成监督模型投入使用。三是对于目前尚未转化、难以转化的，结合办案实践进一步挖掘技术联结点，利用技术手段通过关键词检索或排除等方法缩小监督范围，尽可能做到“一键生成”监督线索，减少人工核查工作量。四是不断突破技术瓶颈，提升模型精准度。提升OCR技术的识别率，促进自然语义分析（NLP）版本迭代更新。五是建立刑事审判监督模型共享机制。对模型的可行性可复制性进行异地验证，模型试用验证成熟后，进行冠名、推广，实现通用模型平台化。

（作者单位：最高人民检察院第二检察厅）