數字檢察是檢察工作現代化的重要依托。在數字化時(shí)代背景下，行政檢察監督辦案要深入推進(jìn)檢察大數據戰略，推動(dòng)辦案模式從“個(gè)案為主、數量驅動(dòng)”向“類(lèi)案為主、數據賦能”轉變，通過(guò)數據分析、數據碰撞、數據挖掘發(fā)現治理漏洞或者監督線(xiàn)索，依法能動(dòng)履行行政檢察監督職責，助力推進(jìn)國家治理體系和治理能力現代化。

大數據法律監督模型助力傳統工作提質(zhì)增效

一是促進(jìn)行政檢察監督高效化。行政檢察監督工作涉及法院、行政機關(guān)、案件當事人等多方主體，利益訴求多元，準確高效地查實(shí)行政主體對相關(guān)事項是否具有執行權與處罰權、判斷行政機關(guān)向法院申請強制執行是否合理合法，將影響行政檢察監督質(zhì)效。應充分運用大數據技術(shù)整合行政執法各環(huán)節、各部門(mén)的數據資源，實(shí)現流程的可回溯、可查詢(xún)，保證監督客觀(guān)、真實(shí)、完整、合法，為提升檢察官辦案質(zhì)效提供新路徑。

二是促進(jìn)行政檢察監督標準化，統一法律適用，提高行政檢察監督的社會(huì )引領(lǐng)效果。司法實(shí)踐中，人員素質(zhì)不均衡、監督制約機制不完善等原因，影響了行政檢察監督的高質(zhì)效發(fā)展。以大數據檢索、分析、處理作為依托，檢察機關(guān)可以更加精準地發(fā)現司法、執法活動(dòng)中存在適用法律不統一等問(wèn)題，而建構大數據法律監督模型，可以通過(guò)模式比對、數據篩選、異常數據預警，實(shí)現類(lèi)案推送和準確適用法律建議，幫助檢察機關(guān)規范化履行行政檢察監督職能，提升檢察辦案質(zhì)效。

三是促進(jìn)行政檢察監督精細化，完善取證方式。行政檢察監督往往需要檢察機關(guān)在不同行政部門(mén)提取相關(guān)證據，證據來(lái)源不同，數據結構不統一，取證后的電子證據還需要檢察機關(guān)審查、固定，影響行政檢察監督效率。大數據技術(shù)可以快速處理不同數據來(lái)源與不同數據結構的證據，實(shí)現精準、快速取證。大數據電子取證還可以全程留痕跟蹤，形成完整、閉合、可回溯的電子證據鏈條，確保行政檢察監督合法有效。

大數據法律監督模型助力行政檢察監督范式轉變

一是檢察理念升維，由訴訟監督向社會(huì )治理延伸。大數據法律監督的路徑是從個(gè)案中總結規律、特征，后根據規律、特征在海量數據中篩查出類(lèi)案，在批量類(lèi)案中發(fā)現立法、執法、司法、機制等方面存在的問(wèn)題，最終落腳點(diǎn)是解決社會(huì )治理問(wèn)題。在這個(gè)過(guò)程中，檢察機關(guān)可以借勢利用好訴調中心大數據，拓展法律監督的案件線(xiàn)索渠道，融入黨委政府和社會(huì )治理大格局，推進(jìn)檢調對接、聯(lián)動(dòng)調處，多途徑、多手段化解社會(huì )矛盾，將矛盾糾紛化解在基層，將和諧穩定創(chuàng )建在基層。

二是工作范式迭代，由被動(dòng)監督轉向主動(dòng)監督。以往的行政檢察監督對行政行為、審判活動(dòng)的信息來(lái)源與違法線(xiàn)索掌握不足，檢察機關(guān)很難全面掌握監督信息并精準發(fā)現問(wèn)題線(xiàn)索，導致監督工作的時(shí)效性不強。相較而言，大數據技術(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(guò)收集、篩選、分析指數級的、人工不可完成的數據體量，主動(dòng)發(fā)現違法犯罪線(xiàn)索，在此基礎上通過(guò)調查取證、積極引導偵查等方法實(shí)現主動(dòng)監督和多元協(xié)同，完成被動(dòng)監督向主動(dòng)監督的轉變。

三是監督體量擴容，由個(gè)案監督向類(lèi)案監督轉變。在大數據技術(shù)的支持下，檢察機關(guān)可以處理與某個(gè)現象有關(guān)的所有數據，而不再依賴(lài)于隨機采樣，也不再使用隨機分析的方法。換言之，大數據可以更清楚地看到樣本本身無(wú)法揭示的細節信息。檢察機關(guān)借助大數據拓展監督渠道，在采集數據、清洗數據后要針對數據進(jìn)行統計分析，進(jìn)而實(shí)現結果可視化。在這一過(guò)程中，法律監督方式發(fā)生了轉變，由傳統的針對個(gè)案的監督轉向基于大數據全樣本而展開(kāi)的類(lèi)案監督。

大數據法律監督模型的關(guān)鍵原理

人工智能三要素分別是數據、算法和算力，雖然行政檢察大數據法律監督模型并非傳統意義上的人工智能，但是其構造原理與上述三要素緊密相連，其中的基石是數據，故要特別重視檢察大數據的基石效用。構建行政檢察大數據法律監督模型要解決好三個(gè)關(guān)鍵性問(wèn)題，一是數據的來(lái)源渠道，二是采集何種數據，三是如何使用數據�；貧w到行政檢察監督的具體場(chǎng)景，可以作出以下三個(gè)步驟的歸納：

首先，構建檢察大數據監督平臺，形成數據池。一方面，拓寬延展數據的來(lái)源渠道，如全國檢察業(yè)務(wù)應用系統、省市級檢察數據應用平臺、中國裁判文書(shū)網(wǎng)、行政執法信息公示平臺、執行信息公開(kāi)網(wǎng)、審判信息網(wǎng)、中國政府網(wǎng)、國內銀行、市民熱線(xiàn)、媒體新聞網(wǎng)站留言區等；另一方面，通過(guò)設定區域、時(shí)間的篩選條件形成裁判文書(shū)的第一層數據集合，然后加入主體信息或其他關(guān)鍵詞篩選后形成第二層數據集合。

其次，根據業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行數據的分類(lèi)，形成數據包。同樣的平臺，不同的監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(chē)輛登記信息、《道路運輸證》《道路運輸經(jīng)營(yíng)許可證》等信息，也可以挖掘違法超限運輸公司、車(chē)輛及駕駛人信息，并將上述與業(yè)務(wù)場(chǎng)景相關(guān)的數據進(jìn)行關(guān)聯(lián)，通過(guò)關(guān)聯(lián)數據集合得到清洗后的數據包。

最后，有效進(jìn)行大數據碰撞，找到精準監督的方向。以某地“行政機關(guān)違法行使行政罰款職權”數字監督模型為例，該模型通過(guò)將行政機關(guān)罰款、財政局收繳罰沒(méi)款、法院行政非訴執行三方面的數據進(jìn)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行、法院準予執行卻未移送執行等違法線(xiàn)索。具體而言，先選取行政檢察監督類(lèi)型，設計研判規則，將相關(guān)程序性監督規則和實(shí)體性監督規則納入其中考量，然后進(jìn)行數據碰撞，將數據包與規則進(jìn)行對比，通過(guò)數據分析得出異常線(xiàn)索。

行政檢察大數據法律監督通用模型的建構

確定監督模型種類(lèi)和場(chǎng)景。行政檢察大數據法律監督模型主要分為風(fēng)險類(lèi)數據監督模型、需求類(lèi)數據監督模型和效果類(lèi)數據監督模型。數據監督模型源于實(shí)踐中檢察機關(guān)開(kāi)展法律監督活動(dòng)的需要，因此必須根據具體的應用場(chǎng)景與實(shí)踐需求設計監督模型。行政檢察大數據法律監督模型的應用場(chǎng)景包括行政執行監督（含非訴執行）、行政裁判監督、行政違法行為監督、行政審判人員違法行為監督。

開(kāi)發(fā)異常案件檢測模型。大數據戰略的核心關(guān)鍵是大數據法律監督模型。有學(xué)者將大數據賦能法律監督線(xiàn)索發(fā)現的路徑確定為“典型個(gè)案分析→案發(fā)規律梳理→數據共享歸集→數據碰撞比對→類(lèi)案線(xiàn)索研判→移送線(xiàn)索核查→開(kāi)展精準監督→跟蹤督促落實(shí)→推動(dòng)社會(huì )治理”。其中，案發(fā)規律梳理是大數據法律監督模型的關(guān)鍵節點(diǎn)，該環(huán)節必須提取出異常案件的特征，并通過(guò)數據化的方式加以實(shí)現。

增強人機耦合方法的使用。具體而言，通過(guò)設定閾值，系統預警并根據算法推送辦案指引，引導檢察人員通過(guò)卷宗核查、交流反饋、實(shí)地走訪(fǎng)提升核查確認異常線(xiàn)索。畢竟大數據的分析結果并不能體現個(gè)案的獨特性，需要檢察人員參與介入，與機器相互協(xié)作，對數據進(jìn)行實(shí)時(shí)的分析和對比，及時(shí)對批量案件中的異常和小概率情形進(jìn)行單獨識別和考量，從而更好地提升監督數據的質(zhì)量，優(yōu)化機器自主學(xué)習，保證模型的精準性和高效性。