原标题：数智赋能检察侦查效能提升

检察侦查是严惩司法腐败、维护司法公正的重要手段。立足深入推进数字中国建设的时代背景，推动“数字检察”向“数智检察”深化升级，运用大数据、人工智能等新兴技术赋能检察履职、优化检察侦查权运行模式，是新时代检察机关提升法律监督效能，做实“高质效办好每一个案件”的重要途径。

数智赋能检察侦查的实践探索

数智赋能检察侦查，不是简单的技术叠加，而是对检察侦查工作理念、方法与机制的革新。从当前检察机关的探索实践来看，主要体现为以下方面：

汇聚数据资源，夯实侦查基础。检察侦查工作的数智化转型，前提是构建支撑相关活动的数据基础。就外部维度而言，部分地区检察机关尝试通过与公安机关、法院、司法行政机关等建立数据共享机制，逐步打通政法系统内部信息流通渠道，同时积极对接金融、电信、不动产登记等社会管理领域数据资源，拓展侦查取证信息来源。就内部维度而言，全国检察业务应用系统逐步整合“四大检察”等业务条线办案数据，在行刑反向衔接、内部法律监督线索移送等方面实现线上办理，为检察侦查数据库的构建提供内部数据支撑。此外，各地检察机关依托全国数字检察应用平台，聚焦监管场所监督等多个办案场景研发了一批可面向检察侦查实务的大数据法律监督模型，在比对、关联相关司法数据基础上进行智能化筛查分析，为检察人员发现司法工作人员相关职务犯罪线索提供便利、提高办案质效。

加强算法模型应用，提升侦查效能。引入人工智能算法，有助于将各地分散的办案经验转化为可复制、可推广的技术规则，从而提升检察侦查活动精准度。随着大模型技术的快速发展，检察机关探索构建的部分专业化大模型能够为检察侦查案件办理提供助力。这些模型可以分为三类：一是线索智能发现模型，通过对海量数据进行关联挖掘，识别潜在的司法工作人员相关职务犯罪风险点；二是证据智能审查模型，辅助检察人员对涉案证据材料进行合法性、关联性和证明力分析；三是法律适用智能辅助模型，为案件定性、罪名选择和量刑建议提供参考意见。

数智赋能检察侦查的完善路径

数字技术在检察侦查领域的应用虽然取得了一定成效，但距离形成成熟、稳定、高效的数智化检察侦查体系尚有差距，实践中仍存在数据流通不畅、算法应用规制缺失、内外部协同不足等问题。推进检察侦查权的数智化运行，需要从数据基础建设、算法治理和一体化协同机制建设三方面共同发力，以数智赋能检察侦查推动检察工作高质量发展。

进一步打通数据壁垒，筑牢检察侦查工作数智化的数据底座。更为充足、有效的数据是数智赋能检察侦查、提升办案质效的基础保障。对内，可依托全国检察业务应用系统，进一步强化业务数据自动汇聚和智能关联，打破各业务条线之间的数据壁垒，为检察侦查工作提供更为坚实充分的内部数据基础。对外，可积极争取党委、政府支持，推动将金融监管机构、电信运营商、不动产登记部门、市场监督管理部门等单位相关信息纳入司法办案系统，明确数据共享权责、调取流程与安全管控规则，打通外部涉财、涉人、涉企关键信息获取通道，形成内外互通、全域协同的检察侦查数据格局。与此同时，数据安全问题也不应忽视。要建立适配检察侦查办案场景的数据分级分类保护机制，根据敏感等级划分访问权限，落实系统查询全程留痕；对违规私自调阅数据人员，区分情节落实纪律处分、追责问责。同时将安全审查贯穿数据全生命周期，动态核查数据采集、存储、使用各环节合规安全风险，严防数据泄露、违规滥用，实现数据运用全过程常态化监督管控。

加强算法权力规制，构建可信智能侦查体系。算法不是绝对中立的技术性工具，其模型训练数据、运算逻辑、程序规则均内嵌特定价值取向与技术偏好，极易通过数字化推演间接影响检察侦查相关决策，甚至关乎司法公正与公民基本权利。因此，需要把握两个核心原则，对检察侦查中的算法应用进行规制：一是人在回路原则。无论算法模型多么先进，最终作出侦查决策的主体必须是检察人员而非技术系统。当算法输出结果关系到公民人身自由、财产权利等重大权益或涉及关键侦查决策时，承办检察官或办案团队必须进行独立审查和人工复核，而不能机械套用算法结论、以技术推演替代司法裁量。二是责任可溯原则。建立算法问责机制，明确算法研发者、审核者和使用者各自承担的责任范围，一旦发生问题，可快速判断由谁承担责任，从而实现算法运行全程可追溯、问题可定位、责任可落实。在权责划分层面，检察机关是算法模型的使用者，应当对依据算法输出结果作出司法决策的合法性和合理性承担责任；技术合作方则应当对其提供的算法模型的准确性、公平性和安全性承担相应的技术支持责任。在算法模型构建方面，可以考虑由省级检察院牵头，联合科研机构，选派检察侦查实务专家，共同研发面向特定侦查场景的算法模型，避免基层院各自为战、重复建设。对于已经开发成熟的模型，应当建立准入评估和效果评价机制，经司法实践检验，确实有效的才能进行推广。

健全检察侦查一体化办案机制，释放协同工作效能。健全检察侦查一体化办案机制，能够深度融合大数据、人工智能等数字技术，有效破除层级壁垒、线索分散等工作堵点，是激活数字检察动能、释放协同办案效能、提升检察侦查工作质效的关键抓手。纵向来看，应当进一步明确省、市、县三级检察机关的职责分工。比如，省级检察院立足统筹职能，搭建全省检察侦查人才库，依托海量办案数据提炼司法裁判与检察侦查工作规律，研发适配各类检察侦查场景的智能算法、线索筛查模型和数据分析工具，为全域检察侦查工作提供技术支撑和专业指导；市级检察院运用省级院研发的算法模型开展辅助侦查、证据研判、案情分析等工作，筑牢中层攻坚防线；基层检察院立足一线履职优势，常态化运用智能算法模型筛查案件线索、发现问题隐患，打通模型落地应用的“最后一公里”。市县两级院在使用算法模型过程中发现任何问题，可向省院反馈，再由省院对模型进行完善，形成闭环。横向来看，需健全检察侦查与其他检察业务之间的协作配合机制，实现线索在办案系统内智能分析整合、双向移送，将检察侦查线索的发现融入每一项检察监督工作。此外，持续完善外部执法司法衔接机制，依托数智赋能优化监检衔接、机动侦查案件中与公安机关的办案衔接流程，搭建常态化数智化沟通协调渠道，全面提升检察侦查工作规范化、协同化、数智化水平。

（作者为北京理工大学法学院博士研究生、河北省武强县人民检察院政治部主任）