近日，《检察技术与数字监督》期刊对西湖区人民检察院第一检察部主任姜琪进行了专访。

据了解，《检察技术与数字监督》原名《检察技术与信息化》，由最高检检察技术信息研究中心与中国检察出版社联合推出。2013年以来，该期刊已连续出版46期。

现将专访内容转载如下：

姜琪，2012年入职浙江省杭州市西湖区人民检察院，现任第一检察部主任，一级检察官，办理刑事案件 900 余件涉及1000多人，入选最高人民检察院“全国网络犯罪检察人才”，获评“三等功”三次、杭州市“劳动模范”称号。

工作期间，利用其本科学习计算机的特点，参与开发“三远一网”“审查示证辅助系统”“区块链取证设备”“非羁码”等多个检察技术创新项目，入选浙江省人民检察院“全省检察机关专业人才库”信息化专业人才。

问题一：

记者：全国检察机关落实检察大数据战略一段时间以来，大数据监督给检察监督工作带来了哪些深层次变化?

姜琪：目前，大数据已经普遍应用于经济和社会活动，犯罪也呈现出网络化、智能化、组织化、专业化的特征，我们检察机关法律监督当然要适应和跟上这种变化。以刑事领域常见的车辆骗保的案件为例说明，过去此类案件主要依靠保险公司到公安机关报案，由公安机关侦办之后移送检察机关审查起诉，但这只能打击个别少数骗保犯罪嫌疑人，属于“头疼医头脚疼医脚，不能根治此类行为”。

运用大数据思维，绍兴检察机关主动从民事裁判文书数据入手，将案由为车辆保险合同纠纷的案件，以原告和代理人诉讼频次进行排序、筛选，发现一些起诉频繁的原告和代理人所涉案件。单看这些判决书，证据链十分完整，发现不了问题；但是运用大数据筛查后发现，一些人高频次反复地诉讼引起了注意。谁会经常出车辆交通事故?于是绍兴检察机关发现了第一个异常特征:原告不是车主，是通过受让保险理赔权取得起诉资格。原告不是车主，是谁呢？在查询了他们的社保信息、银行资金流水后，又发现第二个异常特征:所谓的“原告”多与维修事故车的厂家有关。从而锁定了汽修厂从事车辆保险诈骗的事实，最终绍兴检察机关向公安机关移送了5个团伙27人，经侦查后起诉判决46人，纠正民事裁判案件 42 件。

为解决这类现象，绍兴检察机关还和银保监局出台了《关于在惩治预防虚假保险理赔类案件中加强配合协作的若干意见》，实现司法机关和监管部门、保险公司之间的数据贯通，开展专业预警分析和评估，建立黑名单制度，健全保险行业反欺诈体系。如果不是运用大数据监督，犯罪分子就会继续利用这种方式疯狂作案，大捞特捞;保险公司的风险成本会越来越高，最后都会以提高保费的方式转嫁到普通车主身上;法院也不会发现自己已成为诉讼骗保的“工具”。

以往传统的法律监督，主要是对公安机关移送过来的案件进行审查办理，这是被动式监督，即使在刑事、行政和公益诉讼领域有主动监督，但依靠人工毕竟是有限的。更何况检察监督还存在不少数据壁垒和监督盲区，所以，线索发现难、工作碎片化、质效不明显等问题还很突出。这跟不上人民群众对检察法律监督的需求，监督作用也不可能充分发挥。而大数据法律监督工作方式，就是从数据和个案办理中发现规律特征，做成模型，发现批量类案线索进行监督，进而溯源类案产生的原因，引导侦查、提出检察建议，根治此类犯罪，从而促进社会治理，这就比平时个案碎片化监督效果好很多。

问题二：

记者：您作为检察官，请结合自身情况谈一谈该如何去实际运用大数据实施法律监督?

姜琪：一是部分检察官将大数据法律监督理解成计算机在监督、人工智能在监督，交给检察技术部门研发就行，实际上并非这样。

大数据法律监督的关键在于我们检察官能否从日常个案办理中总结、归纳出特征、规律，再将这些特征、规律转化为机器可以识别的语言。没有特征和规律，就难以从海量数据中筛选出类案。因此，各业务部门检察官才是大数据法律监督的源头和主导，所以各业务部门检察官不能就案办案，要注意从办案中发现数据异常或提炼违法犯罪行为规律、特征，后根据规律、特征在海量数据中筛查出类案，在批量类案当中发现立法、执法、司法、机制等漏洞，促进社会治理问题。如果缺少一线检察官的大数据思维和问题意识。好的监督线索就会错过。

二是实施大数据法律监督工作离不开海量数据，打通多方数据来源渠道是大数据应用的前提。但是，数据的获取和共享是一个逐步推进的过程，不可能一蹴而就。开展大数据法律监督时不我待，我们不能“等靠要”。这就需要干警自觉形成大数据思维并主动地融入办案中，根据具体检察监督场景，有针对地收集、汇总相关数据。坚持“双赢多赢共赢”理念，以鲜活的案例和切实的效果赢得各方认同，证明数据贯通对促进社会治理的重要意义，在监督办案中逐步攻克数据壁垒,“聚沙成塔”形成全国检察大数据中心。

三是运用大数据进行法律监督与传统的监督模式完全不同，是一个系统化、集成化、一体化的监督方式，开展大数据法律监督需要打破业务条块的界限，实现检察机关内部职能融合，通过情报信息引导侦查，将审查、调查、侦查有机衔接，实行跨部门“小兵团”作战。

如民营医院骗取医保基金案，切入的监督点是国有财产的保护，监督的对象是负有监管义务的医保部门，这是公益诉讼部门的职能;医院以虚开、多开诊疗项目、医用耗材、服务费用，以次充好等方式骗取医保基金，存在诈骗、虚开发票、非法行医、销售伪劣产品等涉及刑事犯罪的行为，需要刑事检察部门及时介入，将案件线索移送公安机关并指导侦查;同时，基金被骗背后，既可能是行政执法不规范、不主动的问题，需要行政检察部门履行职责，也极可能存在监管机关工作人员滥用职权、玩忽职守等线索需要移送监委。所以，大数据法律监督案件的办理需要依托检察机关“一体化”的融合机制，从各条线吸收工作骨干，根据各地实际选择一个条线的某类案件作为切入口，查深查实查透，最好达到社会治理和职务犯罪都有所获。在熟悉大数据法律监督的工作方式后，这些专班可以转化为固定的办案组，也可以分散到各条线后成为大数据法律监督工作的“种子”，实现“聚是一团火，散是满天星”的效果。

问题三：

记者：运用大数据进行监督办案时如何克服混淆、不明确、概念化的这些问题?

姜琪：当下全国各地检察机关积极落实“检察大数据战略”，努力探索大数据法律监督路径，积极提高大数据思维。我们在最高检法治信息化工作专班借调工作期间，通过对全国报送的大数据监督模型的梳理和分析，也发现了一些问题。这是具体应用大数据监督办案过程中需要每一位检察人员快速适应和调整的深层变化。只有很好地掌握了这些变化，才能更好地运用大数据监督办案，提高检察履职质效。

其一，概念混淆不清。许多检察机关对大数据法律监督的概念存在错误认识，主要表现为以下三种:一是与辅助办案混为一谈，如投诉举报查询、资金流向分析、电子证据勘查等辅助办案工具，主要是用于收集线索或对已有线索进一步调查，无法发现具有相同特征的批量类案。二是与事后统计混为一谈，如单纯统计数据用于专题调研或趋势预测，不能从数据中发现未知线索。三是与数字案管混为一谈，如电子卷宗共享、分析办案数据发现案件遗漏、错误，对内监督办案、提升质效，但无法落脚到对外社会治理。

其二，检察履职角度不明。对于个案中发现的某一个治理问题和监管难点缺少明确的检察监督切入口，没有从国家法律监督机关的定位考虑参与社会治理的具体角度，而是大包大揽、越俎代庖，直接替代相关职能部门工作。如某些侦查监督模型，原本就是公安机关刑事侦查的职责范围，在没有发现具体执法司法漏洞或监管盲区的情况下，检察机关不宜代替公安机关承担发现调查普通刑事犯罪线索的工作。

其三，重建模不重应用。各级检察机关创建监督模型的积极性很高，与此同时也存在忽视模型应用的情况。如针对套路贷虚假诉讼的民事裁判监督模型在全国推开后，有的地方取得了很好的效果，也有的地方效果并不理想。模型推送的异常线索并不等于监督案件，仍需进一步开展审查、调查、侦查工作。究其原因在于大数据法律监督工作极易出现“从民事法律监督案件入手，最终以刑事处罚结案”等的情况，传统的考核机制将无法适用，对于其他配合的业务部门的同志来说只是徒增工作量，考核上没有太大益处，如何公平公正对各条线检察人员的工作进行评价将影响到监督线索进一步成案。监督模型来之不易，要防止出现监督仅停留在发现线索阶段“浅尝辄止”的现象。对此，我们必须秉持符合规律、体现实绩的原则，设置更加科学、更加灵活的机制，不论是自创还是应用推广的监督模型，积极应用模型办出批量类案，才是真正实施大数据法律监督工作。

“一子落而满盘活。”数字革命不仅仅是一场技术革命，更是一场生产、生活、治理方式的系统性重塑。同理，大数据法律监督将从整体上系统重塑法律监督功能、模式、手段和体制机制，真正实现检察工作在数字时代高质量发展的“蝶变”。