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大数据和智能化双轮驱动赋能检察工作高质效发展

发布时间:2023-07-28 来源: 中华人民共和国最高人民检察院 作者:佚名

  

  

  在数化万物、万物皆数的今天,数字检察是大势所趋。

  最高人民检察院检察长应勇指出,数字检察是数字中国的重要组成部分,是数字中国在检察机关的具体体现,其根本是赋能检察机关法律监督,促进检察办案更加公正、检察管理更加科学、检察服务更加精准,推进检察工作现代化。这深刻阐释了什么是数字检察、数字检察的目标任务是什么。

  作为构建“业务主导、数据整合、技术支撑、重在应用”的数字检察工作机制的重要一环,如何做好技术支撑,是检察信息技术部门要做的“必答题”。

  从1991年起步至今,检察信息化已经走过32年发展历程,完成了网络化、信息化、初级智能化三个阶段的建设工作,为检察工作进入数字化发展阶段打下了坚实的基础。具体来看,在网络化阶段,修通了“路”,建成全国检察专线网“一张网”,实现了全国检察机关网络互联互通的目标;在信息化阶段,建造了“车”,建成四级检察机关统一使用的全国检察业务应用系统,案件办理全流程实现网上进行;在初级智能化阶段,探索了初级的“辅助驾驶”,全国检察机关研发运用了案卡回填、量刑计算、“三书”比对等60余款智能化辅助办案工具。而在数字化阶段,则是要构建“人车路协同”的“智能车联网”,建设更高级别的“辅助驾驶”,甚至个别场景下的“无人驾驶”,推动检察机关实现整体工作的数字化转型。

  数字化原本是一个技术概念,指将文字、语音、图像、视频等各种复杂多变的信息转变为可识别、可传输的二进制代码数据,进而由计算机进行统一处理。随着互联网特别是移动互联网的快速发展,手机、PAD等数字设备在社会中得以普及应用,不断改变了人们的生产、生活、行为方式和价值观念,进而深层次推动社会变革,此时,数字化已逐步泛化为一个社会概念,数字社会、数字经济、数字政府应运而生,数字化不再聚焦技术本身,而转变为聚焦如何依托信息化手段和大数据、智能化等数字技术,实现业务工作的变革与重塑。

  围绕一网运行、一网通办、一网赋能、一网运维“四个一网”建设目标,数字检察整体框架从技术上看可以概括为“12321”:“1”指夯实一个数字基础设施,“2”指强化大数据运用能力和智能化运用能力,“3”指提升数字办案、数字管理、数字服务三大系统数字化应用水平,“2”指创新检察数字化体系和安全保障体系,“1”指构建一个上下贯通、横向联通的检察机关与其他单位融合发展的数字检察生态。

  提升三大系统数字化应用水平是数字检察的核心,是实现检察工作变革与重塑的有效载体,其关键在于检察机关大数据、智能化运用能力的提升,只有这样才能真正实现赋能。三大系统中,数字办案大系统分为上中下三层架构,其中,上层为管理分析子系统,包括流程监控、质量评查、统计报表、数据分析等;中层为案件办理子系统,包括共享协同、数字监督、信访、线索管理、流程办案等;下层为业务赋能子系统,包括知识服务、智能化辅助工具、音视频、数据服务等。数字管理大系统包括检察办公子系统、业绩考核子系统和档案管理子系统等,覆盖办公、事务办理全流程全场景,实现机关工作“能上网尽上网”,并拓展各种智能化应用。数字服务大系统包括诉讼服务、社会服务和检察公开等业务板块,部署在互联网面向人民群众提供“告(控告、举报)、办(事项办理,如律师申请互联网阅卷)、查(查询,如查询信访事项办理情况)、询(咨询,如检察官答疑)、公开(检察司法公开,如检察文书公开)、专区(专项保护,如未成年人保护)”等六大类功能服务。

  需要特别注意的是,前期各地探索建设大数据法律监督模型提升了检察机关法律监督能力,深刻影响改变了检察履职方式,但这并不完全等同于数字检察的全部,而只是数字检察非常重要的核心内容,数字检察是三大系统的深化应用,赋能整体检察工作的变革与重塑。

  大数据平台和智能化平台共同构建了数字检察的技术底座,是驱动检察工作高质效发展的双轮,也是实现技术支撑的有效载体。其中,大数据平台聚焦数据采集、数据治理、数据组织和数据服务,实现数据的“聚”“融”“通”“用”,满足三大系统复杂的各类数据使用需求,同时也为智能化建设奠定坚实数据基础。数据采集要实现检察机关内外部数据汇聚,这里要特别指出,数据汇聚应以检察机关内生数据为主,对于外部数据,除互联网开源数据外,其他数据应采用原则使用接口、分布式计算等方式使用数据,做到数据能用不存、可用不可见;数据治理要通过数据清洗、转化等提升数据质量;数据组织要按照业务需求完成各类业务数据库建设;数据服务要负责对数字监督模型运行和数据查询、数据统计、数据分析等各类数据应用提供数据。智能化平台采用感知层、数据层、计算层、表示层四层架构,感知层对语音、视频、图像、文书等数据进行解析,将非结构化数据结构化;数据层通过数据清洗、数据标注等方式,将粗数据转化为满足机器学习训练要求的数据;计算层根据检察业务实际需求构建和训练各类机器学习模型;表示层负责各项办案、管理、服务流程使用计算层模型。

  可以说,数字检察建设得怎么样,要从业务上看整体工作质量、效率、效果有无大的提升,从技术上看检察工作中大数据和智能化运用的含量是否多。在以大数据和智能化推进数字检察建设过程中,要把握好三个方面的工作:一是数据智能应用基础化。将大数据、智能化技术从零散应用整合成数字化能力底座,各项建设紧扣大数据、智能化技术在检察业务具体场景中的应用展开。二是业务应用模型化。模型化是大数据、智能化运用的一大特色,通过将检察人员的工作经验和知识转化为模型,形成能力模型(功能)嵌入流程、使用数据,推动经验、知识、规则跨地域、跨层级、跨条线共享共用。三是系统建设体系化。要将检察机关各项应用系统整合为办案、管理、服务大系统,打破系统间的壁垒和数据孤岛,助力检察内部数据自由流动,实现全领域、全业务、全流程、全场景赋能。

  数字检察建设号角已经吹响,检察技术信息部门要以“等不起”的紧迫感、“慢不得”的危机感、“坐不住”的责任感,主动答好技术支撑这张试卷,加快推进、实施数字检察战略,赋能新时代法律监督,更好地以检察工作现代化服务中国式现代化。

  (作者为最高人民检察院检察技术信息研究中心副主任)


原文链接:https://www.spp.gov.cn/spp/llyj/202307/t20230726_622634.shtml
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