2022年6月29日，全国检察机关数字检察工作会议召开，张军检察长强调，要充分运用大数据实现“智慧监督”，充分运用大数据推进法律监督全面深化改革。如何让数字检察、大数据法律监督成为法律监督质效飞跃的关键变量，全国部分地区已进行了成效显着的先行尝试，并发挥了一定示范效应；全国检察机关法律监督大数据模型竞赛的优秀参赛作品也渐次投入使用。

新时代，谁掌握了大数据，谁就掌握了主动权。检察机关主动履职，运用大数据开展法律监督，使监督质效显着增长。从几类典型的法律监督大数据模型看，往往是从日常办理个案的异常数据入手，梳理数据要素，创建监督模型，输入海量数据进行碰撞、比对、分析，输出批量问题线索，并通过线下调查核实工作的有力支撑转换为办案成果。其中，“海量数据的针对性输入”对数据来源要求高，数据基础不丰富、数据冗余量大、数据结构不一致、数据标准不规范、数据安全风险大是影响部分数据模型成效的主要原因之一。异常数据发现、数据要素梳理、线下调查核实需要办案部门具备大数据思维理念，在模型使用中充分发挥主观能动性，这涉及办案部门与技术部门沟通衔接、联合办案的机制改革问题。

数字检察工作中，数据是实现数字检察的根本，必须实现从数字分散、分割到聚合再到融合。检察大数据发挥作用，需要做好整合数据资源、统筹数据进出、分类分级管理数据、数据质量检测、模型对接等工作。

一是整合数据资源、统筹数据进出。一方面，要提供强大的存储、计算等能力，统一数据资源标准规范，建立集中的数据池，对接全国检察业务应用系统、全国检察机关队伍管理系统、全国检察机关检务保障系统等信息系统，识别并分析不同类型的数据；另一方面，从顶层完善“总对总”共享机制，由大数据中心对接国家数据平台或各部委数据中心，统筹各项业务数据需求清单及对外各类输出需要，统一调用、派发、存储、清理外来数据，并统一梳理、推送可共享数据。

二是实现数据分类分级管理。各类检察信息系统已汇聚庞大数据量，应组织对检察办案、办公、人事、财务等系统所涉及的数据进行梳理，形成检察数据树和图谱体系，尽量用最小数据项进行案（事）件“画像”，使检察数据规范化、标准化、体系化。

三是建立大数据法律监督模型与数据中心对接机制。应统一制发大数据法律监督模型数据应用标准。一方面，应统一数据使用规范，减少因数据结构不同导致模型异地难以使用的情况，增强模型异地使用的“适应性”。另一方面，应确保大数据监督模型能够直接调用大数据指挥调度中心数据资源，直接将筛选出的数据汇总、推送到线索分析环节，避免重复建设和投资。

四是做好数据风险防控。建立体系化安全防护，按照“教科书”样式建设安全防护能力，形成体系化、纵深化防御架构。加强边界防护和密码应用，运用技术手段提升数据“外防侵入、内防窃取”的能力。

（作者单位：最高人民检察院检察技术信息研究中心）