數(shù)字檢察是檢察工作現(xiàn)代化的重要依托。在數(shù)字化時代背景下,行政檢察監(jiān)督辦案要深入推進檢察大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略,推動辦案模式從“個案為主、數(shù)量驅(qū)動”向“類案為主、數(shù)據(jù)賦能”轉(zhuǎn)變,通過數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)碰撞、數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)治理漏洞或者監(jiān)督線索,依法能動履行行政檢察監(jiān)督職責(zé),助力推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化。

大數(shù)據(jù)法律監(jiān)督模型助力傳統(tǒng)工作提質(zhì)增效

一是促進行政檢察監(jiān)督高效化。行政檢察監(jiān)督工作涉及法院、行政機關(guān)、案件當(dāng)事人等多方主體,利益訴求多元,準(zhǔn)確高效地查實行政主體對相關(guān)事項是否具有執(zhí)行權(quán)與處罰權(quán)、判斷行政機關(guān)向法院申請強制執(zhí)行是否合理合法,將影響行政檢察監(jiān)督質(zhì)效。應(yīng)充分運用大數(shù)據(jù)技術(shù)整合行政執(zhí)法各環(huán)節(jié)、各部門的數(shù)據(jù)資源,實現(xiàn)流程的可回溯、可查詢,保證監(jiān)督客觀、真實、完整、合法,為提升檢察官辦案質(zhì)效提供新路徑。

(相關(guān)資料圖)

二是促進行政檢察監(jiān)督標(biāo)準(zhǔn)化,統(tǒng)一法律適用,提高行政檢察監(jiān)督的社會引領(lǐng)效果。司法實踐中,人員素質(zhì)不均衡、監(jiān)督制約機制不完善等原因,影響了行政檢察監(jiān)督的高質(zhì)效發(fā)展。以大數(shù)據(jù)檢索、分析、處理作為依托,檢察機關(guān)可以更加精準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)司法、執(zhí)法活動中存在適用法律不統(tǒng)一等問題,而建構(gòu)大數(shù)據(jù)法律監(jiān)督模型,可以通過模式比對、數(shù)據(jù)篩選、異常數(shù)據(jù)預(yù)警,實現(xiàn)類案推送和準(zhǔn)確適用法律建議,幫助檢察機關(guān)規(guī)范化履行行政檢察監(jiān)督職能,提升檢察辦案質(zhì)效。

三是促進行政檢察監(jiān)督精細化,完善取證方式。行政檢察監(jiān)督往往需要檢察機關(guān)在不同行政部門提取相關(guān)證據(jù),證據(jù)來源不同,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不統(tǒng)一,取證后的電子證據(jù)還需要檢察機關(guān)審查、固定,影響行政檢察監(jiān)督效率。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以快速處理不同數(shù)據(jù)來源與不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的證據(jù),實現(xiàn)精準(zhǔn)、快速取證。大數(shù)據(jù)電子取證還可以全程留痕跟蹤,形成完整、閉合、可回溯的電子證據(jù)鏈條,確保行政檢察監(jiān)督合法有效。

大數(shù)據(jù)法律監(jiān)督模型助力行政檢察監(jiān)督范式轉(zhuǎn)變

一是檢察理念升維,由訴訟監(jiān)督向社會治理延伸。大數(shù)據(jù)法律監(jiān)督的路徑是從個案中總結(jié)規(guī)律、特征,后根據(jù)規(guī)律、特征在海量數(shù)據(jù)中篩查出類案,在批量類案中發(fā)現(xiàn)立法、執(zhí)法、司法、機制等方面存在的問題,最終落腳點是解決社會治理問題。在這個過程中,檢察機關(guān)可以借勢利用好訴調(diào)中心大數(shù)據(jù),拓展法律監(jiān)督的案件線索渠道,融入黨委政府和社會治理大格局,推進檢調(diào)對接、聯(lián)動調(diào)處,多途徑、多手段化解社會矛盾,將矛盾糾紛化解在基層,將和諧穩(wěn)定創(chuàng)建在基層。

二是工作范式迭代,由被動監(jiān)督轉(zhuǎn)向主動監(jiān)督。以往的行政檢察監(jiān)督對行政行為、審判活動的信息來源與違法線索掌握不足,檢察機關(guān)很難全面掌握監(jiān)督信息并精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)問題線索,導(dǎo)致監(jiān)督工作的時效性不強。相較而言,大數(shù)據(jù)技術(shù)借助互聯(lián)網(wǎng)手段可以克服人員經(jīng)驗、物理距離等方面的限制,通過收集、篩選、分析指數(shù)級的、人工不可完成的數(shù)據(jù)體量,主動發(fā)現(xiàn)違法犯罪線索,在此基礎(chǔ)上通過調(diào)查取證、積極引導(dǎo)偵查等方法實現(xiàn)主動監(jiān)督和多元協(xié)同,完成被動監(jiān)督向主動監(jiān)督的轉(zhuǎn)變。

三是監(jiān)督體量擴容,由個案監(jiān)督向類案監(jiān)督轉(zhuǎn)變。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持下,檢察機關(guān)可以處理與某個現(xiàn)象有關(guān)的所有數(shù)據(jù),而不再依賴于隨機采樣,也不再使用隨機分析的方法。換言之,大數(shù)據(jù)可以更清楚地看到樣本本身無法揭示的細節(jié)信息。檢察機關(guān)借助大數(shù)據(jù)拓展監(jiān)督渠道,在采集數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)后要針對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,進而實現(xiàn)結(jié)果可視化。在這一過程中,法律監(jiān)督方式發(fā)生了轉(zhuǎn)變,由傳統(tǒng)的針對個案的監(jiān)督轉(zhuǎn)向基于大數(shù)據(jù)全樣本而展開的類案監(jiān)督。

大數(shù)據(jù)法律監(jiān)督模型的關(guān)鍵原理

人工智能三要素分別是數(shù)據(jù)、算法和算力,雖然行政檢察大數(shù)據(jù)法律監(jiān)督模型并非傳統(tǒng)意義上的人工智能,但是其構(gòu)造原理與上述三要素緊密相連,其中的基石是數(shù)據(jù),故要特別重視檢察大數(shù)據(jù)的基石效用。構(gòu)建行政檢察大數(shù)據(jù)法律監(jiān)督模型要解決好三個關(guān)鍵性問題,一是數(shù)據(jù)的來源渠道,二是采集何種數(shù)據(jù),三是如何使用數(shù)據(jù)。回歸到行政檢察監(jiān)督的具體場景,可以作出以下三個步驟的歸納:

首先,構(gòu)建檢察大數(shù)據(jù)監(jiān)督平臺,形成數(shù)據(jù)池。一方面,拓寬延展數(shù)據(jù)的來源渠道,如全國檢察業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)、省市級檢察數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺、中國裁判文書網(wǎng)、行政執(zhí)法信息公示平臺、執(zhí)行信息公開網(wǎng)、審判信息網(wǎng)、中國政府網(wǎng)、國內(nèi)銀行、市民熱線、媒體新聞網(wǎng)站留言區(qū)等;另一方面,通過設(shè)定區(qū)域、時間的篩選條件形成裁判文書的第一層數(shù)據(jù)集合,然后加入主體信息或其他關(guān)鍵詞篩選后形成第二層數(shù)據(jù)集合。

其次,根據(jù)業(yè)務(wù)場景進行數(shù)據(jù)的分類,形成數(shù)據(jù)包。同樣的平臺,不同的監(jiān)督模型需要采集不同的信息,諸如同樣是行政服務(wù)平臺,可以采集運輸公司車輛登記信息、《道路運輸證》《道路運輸經(jīng)營許可證》等信息,也可以挖掘違法超限運輸公司、車輛及駕駛?cè)诵畔?并將上述與業(yè)務(wù)場景相關(guān)的數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián),通過關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集合得到清洗后的數(shù)據(jù)包。

最后,有效進行大數(shù)據(jù)碰撞,找到精準(zhǔn)監(jiān)督的方向。以某地“行政機關(guān)違法行使行政罰款職權(quán)”數(shù)字監(jiān)督模型為例,該模型通過將行政機關(guān)罰款、財政局收繳罰沒款、法院行政非訴執(zhí)行三方面的數(shù)據(jù)進行碰撞分析,從而挖掘出已作出罰款決定卻未繳納或未全額繳納、罰款未繳納也未申請執(zhí)行、法院準(zhǔn)予執(zhí)行卻未移送執(zhí)行等違法線索。具體而言,先選取行政檢察監(jiān)督類型,設(shè)計研判規(guī)則,將相關(guān)程序性監(jiān)督規(guī)則和實體性監(jiān)督規(guī)則納入其中考量,然后進行數(shù)據(jù)碰撞,將數(shù)據(jù)包與規(guī)則進行對比,通過數(shù)據(jù)分析得出異常線索。

行政檢察大數(shù)據(jù)法律監(jiān)督通用模型的建構(gòu)

確定監(jiān)督模型種類和場景。行政檢察大數(shù)據(jù)法律監(jiān)督模型主要分為風(fēng)險類數(shù)據(jù)監(jiān)督模型、需求類數(shù)據(jù)監(jiān)督模型和效果類數(shù)據(jù)監(jiān)督模型。數(shù)據(jù)監(jiān)督模型源于實踐中檢察機關(guān)開展法律監(jiān)督活動的需要,因此必須根據(jù)具體的應(yīng)用場景與實踐需求設(shè)計監(jiān)督模型。行政檢察大數(shù)據(jù)法律監(jiān)督模型的應(yīng)用場景包括行政執(zhí)行監(jiān)督(含非訴執(zhí)行)、行政裁判監(jiān)督、行政違法行為監(jiān)督、行政審判人員違法行為監(jiān)督。

開發(fā)異常案件檢測模型。大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的核心關(guān)鍵是大數(shù)據(jù)法律監(jiān)督模型。有學(xué)者將大數(shù)據(jù)賦能法律監(jiān)督線索發(fā)現(xiàn)的路徑確定為“典型個案分析→案發(fā)規(guī)律梳理→數(shù)據(jù)共享歸集→數(shù)據(jù)碰撞比對→類案線索研判→移送線索核查→開展精準(zhǔn)監(jiān)督→跟蹤督促落實→推動社會治理”。其中,案發(fā)規(guī)律梳理是大數(shù)據(jù)法律監(jiān)督模型的關(guān)鍵節(jié)點,該環(huán)節(jié)必須提取出異常案件的特征,并通過數(shù)據(jù)化的方式加以實現(xiàn)。

增強人機耦合方法的使用。具體而言,通過設(shè)定閾值,系統(tǒng)預(yù)警并根據(jù)算法推送辦案指引,引導(dǎo)檢察人員通過卷宗核查、交流反饋、實地走訪提升核查確認異常線索。畢竟大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果并不能體現(xiàn)個案的獨特性,需要檢察人員參與介入,與機器相互協(xié)作,對數(shù)據(jù)進行實時的分析和對比,及時對批量案件中的異常和小概率情形進行單獨識別和考量,從而更好地提升監(jiān)督數(shù)據(jù)的質(zhì)量,優(yōu)化機器自主學(xué)習(xí),保證模型的精準(zhǔn)性和高效性。

(作者分別為云南省大理白族自治州人民檢察院檢察長、西南政法大學(xué)智能司法研究中心研究員)

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