□ 黃謙

　　檢察大數據監督模型通過整合海量數據資源，運用先進的數據分析和挖掘技術，實現對檢察業務的精準監督，對提升檢察工作效能、推動司法公正具有重要意義。

　　一、應用現狀

　　檢察大數據監督模型的應用領域非常廣泛：在刑事檢察中，模型可以用于發現類案線索、監控犯罪嫌疑人動態等;在民事檢察和行政檢察中，模型可以幫助發現裁判文書和執行過程中的問題;在公益訴訟檢察中，模型能夠輔助識別潛在的公益損害風險。

　　二、應用效果

　　一是提升監督效能。通過大數據技術的運用，檢察機關能夠快速處理大量數據，發現潛在問題，提高監督的時效性和準確性。二是推動類案監督。大數據監督模型通過對相似案件的數據分析，能夠揭示案件之間的內在聯系和規律，為類案監督提供有力支持。三是促進社會治理。通過對海量數據的深度挖掘和分析，模型能夠揭示社會治理中的薄弱環節和突出問題，為政策制定提供科學依據。

　　三、存在的問題與挑戰

　　一是數據質量不高。數據來源廣泛、格式多樣、質量參差不齊，導致模型在數據分析過程中難以獲得準確、可靠的結果。二是共享機制不完善。雖然一些地方建立了大數據中心、資源中心，但是里面的數據只能靠人工獲取，有效數據依然很少。三是復合型人才匱乏。目前大數據監督模型的構建和應用人才難以滿足實際需求，導致一些地方在推進大數據監督工作時遇到人才瓶頸。四是技術與業務融合不足。部分檢察人員對大數據技術的掌握不夠深入，難以將大數據技術與檢察業務深度融合;同時，一些檢察人員在面對新技術時存在抵觸情緒或畏難情緒，影響了大數據監督工作的推進。

　　四、對策與建議

　　一是提升數據質量。加強數據源的管理和治理，確保數據的準確性和完整性。引入先進的數據清洗和預處理技術，提高數據質量。建立完善的數據共享機制，促進各地區、各部門之間的數據共享和交流。二是培養復合型人才。制定針對性的培訓計劃，加大對檢察人員大數據技術的培訓力度。積極引進具有大數據技術和法律背景的專業人才充實檢察隊伍。鼓勵檢察人員參與相關領域的學術交流和研究活動，提升綜合素質和能力水平。三是推動技術與業務深度融合。鼓勵檢察人員積極應用大數據技術開展監督工作，將大數據技術與檢察業務緊密結合。通過跨部門協作和聯合辦案等方式，推動大數據監督模型在實際工作中的應用和推廣。同時，加強對新技術新方法的研究和探索，不斷推動大數據監督工作創新發展。

　　(作者單位：漢臺區人民檢察院)