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以“數字革命”驅動巡回檢察提質增效
時間:2022-05-16  作者:  新聞來源:  【字號: | |

□樹牢大數據思維?□科學選取數據?□能動采集數據?□精準分析數據?□深入調查核實

以“數字革命”驅動巡回檢察提質增效

□巡回檢察工作中首先要樹牢大數據思維。提高對大數據的認識和重視程度,強化大數據的收集、分析意識。豐富和優化監督類案件辦理的思維方式,從辦理訴訟類案件更多注重因果關系的思維,轉變到相關關系和因果關系并重的思維。注重從大數據比對、分析中首先發現“有無”問題等相關關系,然后進行法律上“是否”因果關系的證明。

□經過對數據的選取和采集,在形成相關數據庫的基礎上進行精準分析,這是大數據賦能巡回檢察的核心要點。

巡回檢察改革更新了監督理念,突出了問題導向,提升了監督效果,釋放了改革紅利。但是,手抄、詢談、問卷、人盯、閱卷等傳統手段使用較多,信息共享、數據比對、軟件平臺等信息化方式使用較少,已經成為制約巡回檢察進一步走深做實的主要因素。張軍檢察長強調,以“檢察大數據戰略”賦能高質量發展,是實現法律監督質效飛躍的關鍵變量;在巡回檢察工作中“要努力探索、規范地推進如何留下一支不走的巡回檢察組”。因此,適應信息化、用好大數據,以“數字革命”驅動巡回檢察提質增效,是進一步深化巡回檢察改革的重要手段。檢察實踐中,大數據賦能巡回檢察要抓住五個關鍵要素。

樹牢大數據思維

當前,以大數據、云計算和人工智能為代表的新一輪科技浪潮,正深刻地影響和引發著全方位的社會變革。從巡回檢察實踐看,每一起違法犯罪案件,都有一個相對獨立的信息鏈條,孤立地看鏈條上的每個信息點很難發現異常,但是在共享監管執法數據并進行比對、碰撞、分析后,孤立的信息點之間就有了交集、串聯,違規、違法問題和犯罪的線索就能清晰地展現出來。因此,巡回檢察工作中首先要樹牢大數據思維,提高對大數據的認識和重視程度,強化對大數據的收集、分析意識。豐富和優化監督類案件辦理的思維方式,從辦理訴訟類案件更多注重因果關系的思維,轉變到相關關系和因果關系并重的思維。注重從大數據比對、分析中首先發現“有無”問題等相關關系,然后進行法律上“是否”因果關系的證明。比如,對于在押人員身體外傷,存在自傷自殘、罪犯毆打、意外事件、工傷事故等多種致傷可能,如果發現身體外傷立即進行致傷因果關系證明可能存在方向性偏差,可以先運用掌握的相關執法數據分析相關關系,初步確定可能的致傷情形及有無違規違法問題后,再證明因果關系。在大數據思維下,如果初步確定是其他罪犯毆打致傷,還要接續調查核實加害方有無處理、是行政處理還是刑事處理、有無降格處理、是否影響減刑假釋、檢察監督是否到位等情況。

科學選取數據

大數據“5V”(Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity)特點是就全部數據的總體特點而言,從數量、速度、形態、價值、真實性等方面描繪了大數據的獨特之處。而巡回檢察具有人員相對較少、時間相對較短、任務相對集中、對象相對單一等特點,又需要同時兼顧問題導向和實效導向,因此不能被海量的監管執法數據所羈絆,要站在數據之中挑選數據,對海量數據進行價值“提純”,以數據的關聯性、真實性、合法性為基本標準,科學確定一些“關鍵字段”,重點選擇一些與巡回檢察目的和任務相關的監管執法數據,提高數據的針對性、實用性、有效性。比如,針對違法、違規減刑、假釋問題,要重點選取計分考核、外傷診療、日常獎勵懲罰、違規違禁品處理、財產性判項執行等關聯度較大的數據,而食品留樣、勞動時間、安全設施等關聯不大的數據可以暫時忽略,如果確實關聯到減刑、假釋的,可以在進一步調查核實工作中再調取相關數據(證據),補強證據,完善證據鏈條。

能動采集數據

采集數據是大數據賦能巡回檢察不可或缺的基礎性工作。大數據一般包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。就巡回檢察而言,監管場所執法信息系統中的制式數據一般屬于結構化數據,執法辦案產生的文檔、表格、圖片等數據及非制式音視頻等數據一般屬于半結構化數據,監獄社交軟件、消防設施傳感器等載體表現出來的隨機形式的數據一般屬于非結構化數據。針對不同的數據類型,采取不同的采集方式。結合巡回檢察目的和任務,對于結構化和部分半結構化數據,如在押人員基本信息、積分考核信息、在押人員獎勵和懲罰信息、各監區犯情分析會議紀要等,可以從監獄執法信息系統、辦案平臺和監控系統中直接導入或經巡回檢察組選擇、改造后直接導入,這些數據的人工錄入工作量較少。對于一些非結構化數據,如監區、監獄定期的犯情分析會原始記錄,特定時期出工、收工的時間臺賬等,則需要歸類梳理后,截取關鍵信息進行人工錄入。

能動采集數據還要注意三個問題:一是對于可以公開調取或者無法修改的數據,如已辦結的減刑假釋暫予監外執行案件信息、已經歸檔的計分考核信息等數據,可以在巡回檢察組進駐之前制發調取清單,通知監管場所提前提供或者預備執法辦案系統的接口和權限,節約巡前準備時間。二是對于可能被修改的數據,如獄情分析會原始記錄、警務督察、罪犯外傷信息等數據,可以在巡回檢察組進駐后再單獨調取,同時混雜一些常規信息,人為制造一定的數據干擾,避免被檢單位對巡回檢察組要調取的數據預先進行過濾和審查,對于已知存在問題的數據進行隱瞞、掩飾甚至托辭不予提供。三是堅持雙贏多贏共贏的工作理念,加強與相關政法機關的溝通聯系,推動相關執法和司法數據的共享,打破數據壁壘,爭取互相支持,凝聚工作合力。

精準分析數據

經過對數據的選取和采集,在形成相關數據庫的基礎上進行精準分析,這是大數據賦能巡回檢察的核心要點。數據分析主要是通過監管執法數據的共享,破除信息孤島,通過數據的比對、碰撞,利用數據之間的各種沖突,經過關聯分析,發現數據鏈條上的異常點位。因為,數據異常背后可能存在違規、違法問題和犯罪線索。以下結合巡回檢察實際,對三種利用數據沖突發現問題情形進行簡要分析:

利用罪犯刑期數據之間的時間節點沖突發現問題。比如,分析罪犯超期保外就醫刑期順延相關數據時,通過“正常釋放日期=原判釋放日期-已減去的刑期+順延的刑期”這一公式獲得依法正常釋放日期后,調取監獄管理局刑期順延數據,與監獄獄政管理系統服刑數據相對比,查看實際釋放日期與正常釋放日期是否一致,是否存在錯誤釋放問題。如羅某因犯搶劫罪被判處有期徒刑15年,服刑期間因患肺結核被批準保外就醫1年,羅某逾期不歸,2015年11月2日被收監,超期保外3年零2天依法不計入刑期。但2017年減刑中未將超期保外的刑期予以順延,造成羅某被提前3年零2天釋放的嚴重后果。對此,還可以進一步深入調查提前釋放是故意還是過失,發現背后的深層次問題。同理,罪犯漏罪重審、原案再審、罪犯又犯罪都可能涉及刑期變化,也可以利用這種數據沖突發現問題,要注意分別從屬地檢察機關、監獄、監獄管理局調取相關數據進行分析、比對。

利用監獄部門職責分工不同產生的數據沖突發現問題。比如,監獄的獄政管理、獄內偵查等部門,因職責分工不同,部門月度小結、年度總結中側重點也不同,歸檔材料也有不同體現。通過比對和分析相關數據,可以發現罪犯或干警的違規、違法問題以及犯罪線索。

利用同類信息記載詳略不同產生的數據沖突發現問題。比如,監區或分監區輿情分析會原始記錄與呈報給監獄的罪犯獎懲審批表記錄內容詳略不同,根據不同信息之間的沖突,也可以發現是否存在將有關罪犯違規、違法予以降格處理、違法減刑等問題。

深入調查核實

張軍檢察長強調,巡回檢察也是辦案。通過相關數據的共享、比對、分析和碰撞,主要是發現違規、違法問題和犯罪線索。從案件化辦理角度看,后續開展深入的調查核實,進一步收集、固定和使用相關證據,回溯、還原、證明違規、違法和犯罪事實,依法提出檢察意見,并督促被檢單位整改,是巡回檢察案件辦理的應有之義。當然,前期收集、填錄的相關數據和建立的數據庫,依法經過轉化,也是證據的一部分。從大數據思維看,后續調查核實和收集、固定相關證據,完善證據鏈條,需要以前期大數據為基礎,也屬于大數據的延伸使用。在進一步調查核實工作中,要注意同步調查相關檢察機關履職不到位或怠于履職問題。在這些工作的基礎上,依法糾正違法行為,或者向有關部門和單位移送職務犯罪線索。

總之,在巡回檢察中,以上五點既是一個順位承接過程,從思維引領到數據的選取、采集、分析和調查取證,前后連貫,順序開展;也是一個交叉互動過程,比如大數據思維的引領要貫穿全程,數據分析和調查核實中涉及其他數據(證據)或者需要拓展監督范圍的,還需要及時選取和補充采集其他相關數據。

為進一步優化大數據在巡回檢察中的采集和應用,建議在建立健全相關數據庫的基礎上,研發形成巡回檢察軟件,構建形成智能化的監督模型,實現異常數據預警和調查方向指引,巡察時服務巡回檢察,平時服務派駐檢察。日常做好大數據相關的基礎工作,推動實現數據選取、采集、篩查、碰撞、比對、分析的智能化,真正將數據庫建設和軟件使用作為“一支不走的巡回檢察組”,強化巡回檢察與派駐檢察的有機結合,以求極致的精神,監督和支持有關單位把問題解決在“小”、解決在“常”,防止小問題坐大,努力做到止于至善,推動派駐檢察優質、高效履職,促進社會治理深層次問題的解決,為國家治理現代化貢獻檢察力量。

(作者為最高人民檢察院檢察官   作者:張書銘  來源:檢察日報)

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