为适应信息时代人民群众对司法的多元需求，最高检检察长应勇强调，要深化实施数字检察战略，构建“业务主导、数据整合、技术支撑、重在应用”的数字检察工作机制。如今，数字检察已经在全国各地开展得如火如荼，尤其在清远市检察机关，大数据检察的理念已经深入人心，但如何在大数据运用上创出新意，是一个方向性的问题。笔者认为，可以通过总结归纳数字刑检发展的规律，探明数字刑检发展的方向，从而进行针对性的提前谋划。

数字刑检的起点：

围绕“小切口”监督点建模

在数字刑检发展的早期，围绕监督点建模是主要的做法。我们在刑事办案的过程中，发现存在的监督漏洞或容易出现问题的地方，通过从个案到类案，从被动到主动分析数据归纳监督点的方式，从而建立数字模型。这种通过正向的刑事思维发展的数字运用模式，覆盖刑事诉讼全流程，有小切口，易发散，易上手的特点。通过这种方式建模的常见场景有：

类案分析：通过大数据技术对毒品类、卖淫类等通话、转账数据较多的刑事案件进行深入分析，发现证据之间的内在关联，提升刑事案件的证据质量和证明力，发掘漏罪、漏犯线索，有助于更好地开追漏捕、漏诉监督。

立撤案监督分析：通过大数据对侦查机关行政以及刑事在办案件，以各种办案时限为监督点进行分析，深挖超期限案件背后的问题，发掘立、撤案监督线索，进而发掘隐藏更深的职务犯罪线索。

侦查监督分析：依托统一大数据软件内的侦查监督平台，对侦查活动的约200多个监督点进行定向分析，结合个案中发现容易出现的问题，发掘出侦查活动监督线索。

审判监督分析：去年，最高检曾整理下发过刑法分则各罪名的审判监督点，据此，结合审判过程中发现的程序性监督点，我们可以通过大数据批量排查完成大数据建模检索，获得审判监督线索。

行刑衔接分析：近两年，行刑衔接及反向衔接是刑检工作一个新的发展方向，通过大数据分析行刑衔接中发现的问题，可以发现行政部门执法监管漏洞，通过四检融合，推动社会治理。

数字刑检的现状：围绕诉讼过程集约化发展

清远市数字检察提出集约化建模的思路，通过前期依托监督点建模，在小切口形成点聚式的数据模型集群，只要遵循诉讼原则，以诉讼过程为线，应该是可以把零散的小模型串连成集约化模型。模型集约化，可以更好地整合资源、提高效率、优化流程，同时能更好地推动四检融合，形成1+1>2的合力。

模型集约化的应用场景，是对应某一段诉讼流程内，通过综合分析该诉讼流程内涉及到的数据，对这些数据进行串连分析，归纳出所有的监督点，再结合该监督点的“小切口”模型，即可串联成集约化的监督模型。以本院创建的交通类违法犯罪集约化监督模型为例，我们通过调取全市交通违法犯罪的全链条数据，包括行政处罚数据、移送起诉数据、判决数据，选取其中的监督点进行分析，如酒精检测数值、责任认定、起诉时间、判决罚金等各阶段的特点数据，在进行性串连分析，形成了包含8个模块的集约化数字模型，甚至通过分析交通事故发生地点以及被害人年龄情况等，推导出一些社会管理漏洞，进而推动相关方面的社会治理。

数字刑检的未来：

建设智能化运行的数字模型平台

数字刑检发展的未来，必然是智能化的数字模型平台，在检察系统内，包括浙江、河南、以及广东深圳、东莞、清远等地，已经有相当部分检察机关在探索建设智能化数字模型平台。

在建的数字模型平台有三种思路， 一种是依托全省的司法大数据互通平台，在其中搭建适合检察系统独立运行的数据平台。这种建设思路能最大限度的解决数据收集整合难的痛点，搭建难度相对较低，需要的技术支持与资金也相对较少，缺点是难以保持检察系统的独立性，难以针对检察业务特点设置特定的监督规则，浙江、广东深圳未成年人检察即是采用该模型。 另一种思路是依托全国检察统一大数据系统搭建数字刑检监督平台，这种建设思路以检察业务为本，更能贴合检察特点来创设模型监督规则，且能较容易设置智能化运行规则，缺点是要大量收集整合外部数据，且有保密性、数据兼容性问题，河南、广东东莞即采用该模式。 清远检察在探索第三条道路，即利用前期创建大量的“小切口”监督点模型以及初步整合的集约化模型，利用便捷式的建模机制，将运行成熟的大量模型智能化，进而形成模型平台。这种创建平台的思路，能充分利用前期清远检察大数据摸索出的经验和结晶，最大化利用成熟的监督思维和监督规则，节省模型开发0-1的思维成本和数据收集成本，能快速地搭建出平台。

来源丨清新区检察院、清远市检察院