以大數據賦能刑事執行檢察

李軒甫　許宏揚

刑事執行檢察作爲檢察工作的重要組成部分，對大數據技術應用具有強烈需求，有較大應用前景。推動刑事執行檢察與大數據技術深度融合具有重要的價值及意義，但也須認識到，開展大數據賦能刑事執行檢察工作還存在信息化建設不足、數據獲取壁壘、隊伍人員素質有待提高等問題。如，當前刑事案件在檢察業務應用系統中的案卡信息填錄多數僅到審判終結環節，多數執行階段數據未在業務系統體現，刑事執行業務數據涉及的業務種類衆多，包括但不限於巡迴檢察、派駐檢察、“減假暫”等，在某種程度上呈現出數據真空地帶，加上刑事執行檢察子系統、監督模型等建設有待完善，部分業務數據仍需人工登記造冊，導致業務數據採集進展緩慢，信息化建設程度與實際需求存在一定差距。在數據獲取方面，除檢察數據在檢察機關內部產生外，其餘數據都需要從檢察機關外部獲得。由於尚未建立完善的溝通對接機制，加上外部被監督機關基於責任承擔的擔憂，往往不願共享信息數據，導致刑事執行檢察工作在推動大數據法律監督過程中依舊存在數據獲取難的問題。此外，開展大數據賦能刑事執行檢察工作的關鍵變量在於人才，數字檢察人才是能夠運用數字思維、數字技術，踐行“數字賦能監督、監督促進治理”的大數據法律監督人才。然而當前的刑事執行檢察隊伍人員結構較爲單一，缺乏既懂信息技術又懂法律專業知識的複合型人才。多數人員爲法學相關專業，囿於傳統的工作模式和慣性思維，對數字檢察理念認識不足，對大數據等信息技術相關知識瞭解不夠深入，數字檢察應用技術掌握運用也不熟練，難以有效推動大數據與刑事執行檢察工作的深度融合。

當前，管制、緩刑交付執行監督作爲我國刑事執行體系的重要組成部分，隨着每年案件量的逐步攀升，監督難度不斷增大，但檢察機關傳統的監督方式只能通過逐個案件、逐個罪犯名單進行人工對比篩查，工作量大、效率低，無法進行及時有效監督，加上檢察機關刑事執行工作點多面廣，刑事執行檢察部門力量有限，單純依靠人工逐案覈查方式難以對交付執行開展全面監督。

鑑於此，筆者認爲，刑事執行檢察要革新司法理念和辦案方式，樹牢檢察大數據思維，增強掌握運用大數據的能力，以大數據爲抓手，將大數據理論、技術和檢察實踐深度融合，提升工作質效。

一要完善刑事執行檢察數字化，做好信息技術支撐。法律與技術之間的銜接主要體現爲對檢察業務、法律規則的數據化抽取、數據化表達。刑事執行檢察要藉助大數據技術提質增效，數據是基礎和前提，信息化建設是關鍵和保障。完善刑事執行檢察領域數字化建設，一方面，要着力圍繞刑事執行檢察所涉業務類型，在具體工作過程中注重將案件信息數據化，在每一個階段進行關鍵數據記錄積累，採集、篩選和標準化清洗案件基礎數據，形成結構化、標籤化的數據詞條，建立完整數據信息庫；另一方面，要大力推進刑事執行檢察信息化建設，依託檢察業務應用系統，創建社區矯正人員脫管、漏管、請銷假管理、罰金刑交付執行等監督模型，積極研發刑事執行檢察輔助辦案系統和軟件，爲提升刑事執行檢察工作辦案質效做好信息技術支撐工作。

二要盤活內外數據資源通道，打破數據壁壘。加強大數據賦能刑事執行檢察監督工作力度，數據獲取是基本前提。檢察機關應內外結合，盤活數據資源通道，實現數據集聚：一方面，需要對內深挖自有數據資源。要堅持“眼睛向內”，用好用足內部數據，深度挖掘檢察數據價值，讓更多“沉睡數據”被充分激活和利用。檢察機關在歷年的業務辦理中積累了大量檢察業務數據，要充分利用全國檢察業務應用系統，深挖刑事執行檢察工作數據，最大限度讓檢察內部數據“活起來、動起來、用起來”。另一方面，需要對外爭取數據共享，通過建立執行數據溝通機制，暢通數據傳遞渠道。檢察機關應積極作爲，主動對接公安機關、審判機關、司法行政機關等部門，通過建立專門數據工作制度打破數據溝通壁壘，暢通外部數據蒐集獲取渠道，打破“信息孤島”，破除“數據壁壘”。

三要加強檢察人員隊伍建設，激活數字檢察動力。大數據賦能刑事執行檢察監督工作必須緊扣人才建設，要牢牢把握“人才是第一資源”這一科學論述，鞏固好檢察人才培養這一根本，要有“見苗澆水”的人才培養意識，切實加強刑事執行檢察人員隊伍的建設力度。一方面，充分利用資源對現有檢察人員進行數字技能培訓，確保基本數字功能掌握到位，同時不斷提高業務辦案水平，逐步從系統內部培養一批既懂檢察業務又懂檢察技術的交叉學科人才；另一方面，通過公開招聘或遴選的方式加強外部數字人才引進，將具有跨學科背景特別是目前短缺的信息技術背景的人才充實到檢察隊伍中。努力打造檢察業務精、數字素質好的刑事執行檢察人員隊伍，爲大數據賦能刑事執行檢察監督工作奠定堅實的人才基礎。

(來源：檢察日報，作者單位：海南省人民檢察院、海口市龍華區人民檢察院)