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检察:大数据时代来临

 

 

“大数据战略”被称为“未来的新石油”,表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力,将成为综合国力的重要组成部分。未来,对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。2016年,我国国务院总理李克强在贵阳出席中国大数据产业峰会致词中强调:当今世界,信息化浪潮席卷全球,大数据、云计算、物联网等蓬勃发展。今天的中国要把握住世界科技革命的历史机遇,按照创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念,加快创新型国家建设,推动信息化与实体经济深度融合发展。作为与时俱进、人才济济的检察队伍,2017年最高人民检察院将“全面推进国家检察大数据中心”作为一项顶层设计的任务。

大数据要真正成为“未来新石油”,不但要建立庞大而系统的数据平台,还有一个重要的点是进行“云计算”,即如何通过对数据的有效提炼,从而实现其最大的价值化。作为办案一线的检察官,如何把大数据融入办案,而不是简单的技术外挂,这需要检察办案人员和技术人员在深度交流和共享智慧层面上进行不断的融合与超越。就而今目力所及的范畴而言,检察大数据对勾勒一段时期内的预防职务犯罪地图、金融检察风险防范、公益诉讼资源对接等领域,都可小试牛刀。

可以预见,信息时代立于“云端”的检察大数据,将打造更为智慧的技术平台,为检察官实现公平正义提供愈加强大的科技助力!。

本刊编辑部

检察与大数据的邂逅

文/沈臻懿  上海交通大学凯原法学院博士后

随着智能终端、云计算、移动互联网、大数据等新兴技术的突飞猛进,我们迈入了一个知识爆炸的新时代。作为当前信息社会中最为耀眼的技术革命之一,大数据在提升政府运行能力、提升社会生产效率、降低经济社会运行成本、维护国家安全的同时,其应用也已延伸至各行各业。

大数据的应用,最初可前溯至1855年《关于海洋的物理地理学》一书的出版。彼时,西方航海家通过对大量海图、图表、书籍中记录的数据分析,为之后的航行者提供了一份全新的航海图。依据该航海图,航程不仅可缩短,节省了出海的成本,更减少了事故出现的概率。当然,这只是大数据的萌芽与初创尝试。对于当前的大数据而言,其已成为需要全新处理模式才得以拥有具备强大决策力、洞察力以及流程优化能力的海量、多样化、高增幅率信息资源。学界同时将大数据的特点归结为4V,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。

就检察工作而言,其在日常业务中不可避免地受到大数据时代的融入与影响。当检察工作遇上大数据,一个是追求公平与正义的化身,一个是当前时代的热词。两者的碰撞,不仅擦出了火花,更孕育出了结晶。这一次的邂逅,推动了检察工作信息化的转型,同时令大数据技术在检察决策、法律监督、侦查、预防、检务公开等方面有着深入的应用前景。

 

辅助检察决策的大数据技术

大数据技术应用的核心环节,当属数据分析无疑。面对海量的数据,“挖掘”出有用的数据,并在此基础上进行分析,并得出结论,这也使得不少人士给大数据冠以了“未卜先知”“能掐会算”的美誉。这些数据看似玄乎,但却能“开口说话”。任何人在互联网上的所有活动,都会遗留下对应痕迹。通过对数据的分析,可以得到诸多“意想不到”的信息。

就检察决策工作而言,大数据的利用是检察业务中为了解决当前或未来可能产生的问题,运用科学方法,从若干方案中选择最为合适的一个对相应问题进行分析、判断的过程。数据与信息是检察决策工作中制定决策和预案的基础。如果仅靠人力对海量的数据、案件进行分析与整合,其难度可想而知。有了大数据的介入,可以借助这一专门技术对检察业务数据进行分析,了解和掌握犯罪发生规律,并建立起一套智能决策系统。通过数据分析的结果,系统能够为决策者提供自动生成的统计列表,以便于决策者制定或调整相应的决策。

检察决策中的大数据技术,就如同车辆驾驶位前的“仪表盘”。其可以像驾驶车辆一般游刃有余地把握本单位的“前行”方向以及“车辆”信息。大数据技术将具体案件情况、同类案件比较、社会各界评价以及风险事项评估等情况形象、全面地呈现在决策者面前。譬如,借助大数据技术对检察机关多年收集数据、案件的分析提供帮助,可以为决策者提供刑案发生与时空之间的关联,量化统计、分析刑案发生的高频时段、地点以及重点对象的时空特征,把握相关刑案类型的发生规律,并辅助决策者制定相应的对策和方案。

 

职务犯罪侦查中的大数据分析

“跑断腿、磨破嘴”“取证靠腿、审讯靠嘴”可谓职务犯罪侦查传统模式的真实写照。在这一传统模式中,检察人员不仅需要花费极大的精力来对犯罪嫌疑人的口供寻找突破口,还须依据其口供所提供的线索对相应证据材料进行取证。在此情形下,如何能够获取犯罪嫌疑人的口供往往成了案件能否得以侦破的关键。但随之而来的诱供、骗供,甚至是刑讯逼供等问题也接踵而至。

不过,随着大数据技术在检察工作中的介入,这一问题已然出现了转机。目前,已有检察机关在职务犯罪侦查中引入了大数据分析平台。这一平台的技术核心除了大数据分析技术外,还包括统一的信息资源数据库。该库的数据来源主要有互联网、涉密网和非涉密网等渠道,包括了社会公共信息、数字取证信息、互联网信息以及举报线索信息等。其经过统一的数据处理后,进入该信息资源数据库。在此基础上,大数据分析技术得以“大展身手”。其优势在于可通过对数据信息的交叉复现与验证,来探究事实的真相,从而为检察机关在侦查方式的确定提供更多的选项。

大数据分析平台在信息分析方面,采用了可视化数据等技术,并可基于业务所需建立相应的实体模型,以直观的形式对分析结果进行展示。此外,大数据分析技术还可根据侦查需要来对分析视角进行切换和选择。诸如短信、微信、QQ、电子邮件等记录,抑或房产信息、车辆信息、户籍信息等,均可揭示出犯罪嫌疑人的生活习性、社交圈子、业务工作以及行为偏好等信息。借助大数据分析技术,可以对前述情报信息进行整合分析并深入挖掘,并智能地对犯罪嫌疑人的作案规律、资产交易情况以及与相关人员的关系网等作出分析,从而辅助检察人员正确锁定侦查方向与范围。大数据技术的介入与应用,使得职务犯罪侦查中的情报信息分析真正实现了立体化与全方位。其不仅改变了传统侦查工作的模式,更极大提升了办案的效率和效果。

此外,借助大数据技术,可以将检察机关的职务犯罪信息资源数据库与公安、工商、监察、审计、房产等部门的数据库相互连接与共享,并通过大数据分析来及时分析犯罪嫌疑人的涉案信息,从而形成强有力的证据链。在各项证据的面前,不仅可以令犯罪嫌疑人无所遁形,也能使职务犯罪侦查模式由传统的“由供到证”,向“由证到供”进行转变。

 

由大数据分析预测犯罪发展趋势

大数据的特点主要集中在以下四个方面。第一,即是数据量大。第二,则是运行速度之快,通常反映在数据输入输出的速度以及数据的快速生成与储存。第三,数据类型的多样性。第四,也是大数据技术中的核心,数据分析结果的价值。以上大数据的特点,使其在检察工作中的预防职务犯罪领域中也有着自身特有的价值。

传统犯罪预防领域中,多以事后控制为主,往往忽略了事先对影响犯罪的相关因素的调查,其预防效果相对有限。在案件类型上,则以已出现的案件类型为预防对象,对新型犯罪类型的预防则难以形成有效的预防体系。此外,事后控制令预防对策的出台与犯罪预防在时间上存在着断层。检察机关将大数据引入职务犯罪预防领域后,能够借助该技术,实现职务犯罪预防由事后控制向事前预防的转变。大数据在改变人们生活方式的同时,还能为检察机关提供认识犯罪的新手段与新工具,检察机关借助于大数据技术对海量数据进行采集与分析,能够预测犯罪发展的趋势,进而有效降低职务犯罪的发案率。职务犯罪预防与大数据技术的融合,有效解决了预防工作中的被动性、分散性与滞后性,并能达到防患于未然的效果。

相关国家与地区在刑事司法工作中,也充分发挥了大数据技术在预防和惩治犯罪中的独特优势。比如,香港廉政公署中就汇集了一大批计算机专家、会计师、工程师等专业人员,通过大数据信息技术来对腐败案件进行收集与分析,从而掌握涉及腐败的各类证据,并最终令贪腐官员受到应有的惩治。

美国洛杉矶刑事司法部门则应用大数据技术成功地对犯罪进行了预测。该成果的关键在于共享了执法机构获取的情报资源信息、相关部门的资源数据库以及各种途径获取的信息资讯。通过对于前述数据的分析,能够精准锁定犯罪发生的高发领域和时段,并可帮助刑事司法人员在犯罪发生前即作出快速反应。应用大数据技术预测犯罪的原理类似于余震预测分析。就地震这一自然灾害而言,其预测较为困难,但对于余震的预测则相对容易许多。每当有地震发生后,在一定时间与空间范围内发生余震的频率会较高。应用大数据统计、分析的犯罪数据就类似于余震。当某项犯罪实施时,就会在其周边的空间和时间范围内出现更多的犯罪行为。基于这一原理,美国洛杉矶刑事司法部门应用大数据技术建立了犯罪预测模型,并将以往80多年间的1000多万犯罪数据予以输入,从而利用海量的数据来集中呈现犯罪的高频热点以及可能发生犯罪的时间和空间。

 

大数据与金融检察工作

大数据技术与金融检察工作的碰撞,令诸如“老鼠仓”“庞氏骗局”等案件的办理有了全新的思路。

“老鼠仓”,即利用未公开的信息进行交易。基于大数据分析系统对未公开信息交易进行监控,可以有效且及时地识别“老鼠仓”,从而大大提升了监管力度。利用大数据技术对“老鼠仓”进行监控的前提,即证券交易所每天海量的数据。通过大数据技术对交易信息和网络信息进行分析,可以对可疑账户进行筛选。在此基础上,利用大数据对开户人信息、社会圈子与交易IP进一步分析与确认。可以说,大数据技术的介入,极大地提升了“捕鼠”的能力!

“庞氏骗局”同样是金融检察工作中不容回避的一项问题。所谓“庞氏骗局”,即是对于金融领域投资诈骗的一种俗称。汉语中有一个词可以十分形象地对“庞氏骗局”进行形容,那就是“空手套白狼”,系利用新投资者的资金来向老投资者支付利息与短期回报,以制造赚钱的假象并借此骗取更多的资金。

我国传统的“庞氏骗局”多以民间金融形式为幌子来进行金融投资诈骗。互联网普及后,其又成为了“庞氏骗局”借以诈骗的一项重要依托。以互联网金融为幌子的新型“庞氏骗局”,其涉案金额较之传统骗局呈几何级数的增长。幸而,有了大数据技术的介入,完全有可能对新型“庞氏骗局”进行风险预警。借助于大数据分析平台对互联网金融企业的注册信息、营销广告、招聘信息、网站访问信息等进行整合与分析,可以对该企业进行准确描绘和画像,并借助特定指数,来分析其涉及非法集资的风险大小。此外,大数据技术还可用于对各类财务信息进行分析,从而锁定资金流向,以便发现和追回被害人的资金。

大数据技术的广泛应用,无疑改变着我们当前的工作与生活。其在促进各行各业发生变革与优化的过程中,同样催生了检察工作的信息化转型。大数据技术与检察机关的交融,有效提升了检察工作的效能。不过,大数据技术在不断深入检察领域的今天,检察机关也须将大数据技术应用的风险与弊端降到最低,从而保障检察机关的司法权威与公信力。

顶层技术架构:检察大数据

文/林竹静  上海市闵行区人民检察院研究室副主任、上海交通大学凯原法学院博士后

作为检察大数据的顶层技术架构,2017年最高人民检察院将通过全面推进国家检察大数据中心建设,建立“检务大数据库”,搭建国家层面的检察大数据收集、管理、应用平台。通过运用云计算与大数据技术,当前检察数据生产采集渐成规模,检察数据的标准化建设、存储和运算能力逐步提升,基于海量数据的应用研发能力日趋专业化。

 

现状

 

“检察大数据”的概念厘定

“大数据”的生产与运用是一个“人人为我,我为人人”的互通、共享、多赢过程。检察机关在整合应用其他政府机构、企事业单位、社会组织提供的信息数据服务司法办案的同时,也在办案中生产“大数据”。这些数据既可作为检察机关校准后续办案的内部参照系,同时部分数据亦可对外输出服务社会。前者如在刑事检察中整合同类案件形成案例数据库,用以提升公诉量刑精准度,后者以当前检察机关向社会公众提供的行贿犯罪档案查询服务最为典型。显然作为数据运用者,检察机关“大数据”包括检察工作所涉及的一切有用信息数据。其中,相当一部分数据并非检察机关在司法办案中产出的“原生”数据。如职务犯罪侦查办案中反贪部门调用房产、银行、公安行政机关的信息数据库进行初查;相关业务部门在审查起诉、出庭公诉、诉讼监督、参与社会治理等方面运用信息化、数字化新技术等。

“检察大数据”与上述检察机关运用的“大数据”有本质区别。“检察大数据”专指检察机关司法办案大数据,是检察机关在司法办案中的“原生”案件信息数据,其最核心的特征是相关数据是关于检察业务办案的信息数据。目前,在检察司法办案大数据的撷取、管理、应用方面,最高人民检察院推进的“统一业务应用系统”是国家层面“检察大数据”生成的最重要平台;同时各地检察机关亦多有创新,如北京市人民检察院开发应用的“检立方”系统、上海市闵行区人民检察院试运行的“检察官执法办案全程监控考核系统”、浦东新区人民检察院试运行的“综合管理信息平台一期”、湖北省人民检察院研发的“互联网检务办公室”,南京市鼓楼区人民检察院研发的办公办案软件“移动检务通”等。上述系统平台通过案件管理部门案件受理信息输入及办案人员在办案过程中的流程信息输入,生成、存储、管理与检察机关司法办案相关的各项信息数据,并通过对大数据不同子系统数据的深度分析,进而服务领导决策与司法办案。

 

当前检察工作中的大数据运用

无论是检察机关的“原生”大数据,还是第三方生成的关联大数据,在当前的检察办案与司法管理工作中都有着极为广阔的应用前景。作为检察机关大数据的核心内容,“原生”大数据即“检察大数据”,在辅助检察办案、服务司法管理中发挥着极为重要的作用。

在“检察大数据”辅助检察办案方面,目前较为典型的如贵州省人民检察机关的“大数据司法办案辅助系统”。司法办案辅助系统运用“实体识别”“数学建模”等大数据技术,通过绘制“犯罪构成知识”图谱,建立各罪名案件数学模型的司法办案辅助系统,为办案提供案件信息智能采集、“要素—证据”智能关联和风险预警、证据材料甄别,以及类案推送、量刑建议计算等智能化服务。目前,贵州省人民检察机关的大数据司法办案辅助系统已进行了三次迭代升级,正在贵州全省4个市(州)院和31个基层院试点运行。

在“检察大数据”服务司法管理方面,上海市闵行区人民检察院的检察官执法办案全程监控考核系统非常具有代表性。该院通过对各职能部门受理、立案(项)、办理的案件以及不依附于自侦、批捕、起诉等主要办案业务的,有完整流程、审查结论及相关法律文书的诉讼监督、社会治理、维护稳定、预防犯罪等检察业务进行梳理,对检察建议、纠正违法等共性的检察业务指标进行归并,形成了较为规范的检察机关司法办案大数据目录和工作指标体系。通过对检察官在执法办案中产生的“原生”大数据的深度挖掘和研判分析,将案件统计、质量监控、专题研判、绩效分析有机融为一体,进而使办案监督管理者能够及时准确找出检察官在办案中存在的司法不规范问题,有效强化对司法办案的绩效考评与内部监控。

除了重视对“原生”大数据的收集整理与挖掘应用,如何发挥好“他山之石”的作用,在检察办案中运用好第三方关联大数据,也是大数据技术与检察办案深度融合的重要内容。除了上述在职务犯罪案件侦查中对房产、银行、公安行政机关等提供的关联数据的常规运用外,当前一些地方检察机关正在进行创新运用第三方大数据方面的积极探索。如江苏省无锡市锡山区人民检察院对接社会治理公共服务管理平台和民情APP,推出检察民情APP的创新做法。自对接平台以来,锡山区人民检察院已查阅近6000条民情信息,从海量数据中了解掌握群众诉求,立足检察职能,从中发现老百姓对征地拆迁、环境保护、社会保障等方面的民生需求,聚焦群众关注的热点民生问题深入挖掘职务犯罪案件线索、诉讼监督线索、执行监督线索及公益诉讼线索,使第三方大数据真正成为辅助检察办案,拓展监督案源的新渠道。

 

短板

 

检察大数据系统的提升点

目前,检察大数据系统在建设与应用方面存在的主要问题:

一是低水平重复建设。大数据思维的核心在于打破对数据资源的分割与垄断,实现数据整合、开放、共享。因此,检察大数据系统建设只能是在最高人民检察院统一部署下,自上而下的改革过程。地方检察机关的创新探索可以是技术层面的“点上”尝试,但绝不可能跳开最高检统一部署,自成一体建设、应用大数据,否则形成的只能是“大而无当”“华而不实”的“面子”系统。

二是数据整合利用率低。从当前实际情况看,对数据的采集、管理往往只由案件管理部门单方面进行,尚未与业务部门形成完整、积极的双向互动,缺乏相应的完整工作流程及工作机制。业务部门往往既不了解数据采集与整合的标准规范,也不掌握利用大数据进行分析的方法和途径,更提不出有效的数据应用需求,而一线业务部门对于案件信息数据的不敏感,又进而导致许多鲜活的一手数据未能及时采集,大量新的案件信息无法实时纳入分析视野。

概言之,由于我国检察大数据系统的构建与应用还处于起步阶段,当前检察大数据系统在数据采集的范围边界、新型数据整合应用、数据技术分析的方式途径等方面仍有待进一步完善。

数据采集厚此薄彼

检察机关是唯一全程参与刑事诉讼程序和参与三大诉讼程序的司法机关,其司法办案活动不仅门类多,办案程序也相对复杂。由于对什么是“司法案件”缺乏统一界定和规范标准,导致检察机关司法办案大数据在撷取之初就因对“案件”的理解差异导致数据采集与管理上的厚此薄彼。例如,对经初查决定不予立案的职务犯罪案件、受理审查后未发现严重问题、无需提出监督意见的刑罚执行监督案件等未成案“案件”数据应否纳入采集范围仍存在争议;对于刑检办案业务数据与检察监督业务数据在采集精细度上存在差异等。

新型数据应用滞后

近年,随着检察机关对于信息化建设的不断重视和深化,各类可供利用的信息数据明显增多,数据种类日益丰富,但在整合与共享数据的过程中,案件管理部门、各业务部门还是以共享存储在系统数据库中的传统数据为主,大量新型数据尚未纳入视野,使得可供分析研判的数据范围狭窄,规模不够。如系统应用过程中产生的日志类信息,在业务中获取的其他文本类、语音类、视频类等新兴数据尚未作为整合与共享的主要内容。

数据分析创新不足

在当前的信息处理中,传统的数据分析工具和分析方法仍占据主导地位,在处理很多检察大数据时只是简单累加、比对及单一模式的计算,对于信息数据之间的内在关联挖掘不足,不能完全满足检察工作的需要,对非结构化的数据处理还没有建设专门的平台,开发专门的工具,数据应用效率和水准还处于较低的水平。同时,在数据管理上也缺乏成体系的专门机构及专业人员进行标准制定和规范管理。

 

建议

 

完善检察大数据系统的建议

2016年9月,最高人民检察院印发《“十三五”时期科技强检规划纲要》,明确要求到2017年底,建成覆盖全国四级检察机关,涵盖司法办案、检察办公、队伍管理、检务保障、检察决策支持、检务公开和服务在内的电子检务工程“六大平台”,积极探索推广大数据应用,到2020年底,建成国家大数据中心。结合大数据的发展趋势,检察大数据体系仍需从采集整合、分析处理以及数据应用等方面进行完善。

完善数据采集指标

作为检察大数据的最重要来源,全国检察机关统一业务应用系统自2014年1月上线以来,已成为检察官最重要的办案工具,融入每一项具体办案行为中。统一业务应用系统以信息化的手段,涵盖了案件办理、管理和统计三大功能,与司法办案大数据的构建具有十分密切的关联。

目前,统一业务应用系统在各业务模块中的数据采集指标设置仍有待完善,部分监督办案数据、专项检察数等大数据指标尚未设置。诸如1.刑事检察业务中的开展综合治理项目数、帮教考察数;2.诉讼监督业务中的建议公安机关直诉案件数;3.刑事执行监督业务中的受理控告申诉投诉信访数等数据指标尚有待纳入统一业务应用系统。概言之,要实现大数据与统一业务应用系统的对接,首要是尽快完善统一业务应用系统的办案数据采集指标设置,最大限度涵盖检察机关各业务门类的司法办案数据,同时预留容纳新数据的功能,使之真正成为司法办案大数据的存储和运行平台,成为真正全面涵盖办案数据、全程覆盖办案流程的检察大数据生产平台。

强化数据挖掘整合

大数据应用的本质,就是“将经验数字化,再将数字知识化”,这一认知不断积累,经验相继传导的过程。显然,对于“检察大数据”来说,数据采集只是基础工作,数据挖掘整合才是检察大数据真正有效应用的关键。在数据挖掘整合方面,上海市青浦区人民检察院利用大数据助推法律监督新机制的做法值得借鉴。如该院主导研发的监督信息管理平台通过与检察机关统一办案软件对接,可以有效整合“立案、侦查、审判、刑罚执行、其他行政行为违法信息及一类问题线索等信息”六个数据库,通过定期对平台信息进行阶段性分析,实现了对监督信息的实时导入,具有信息共享、跟踪监督、通过统计分析发现“一类问题”等综合功能。除了要充分整合检察系统内部的办案数据,加强数据挖掘整合还应最大限度破除数据壁垒,有效整合社会信息资源,加强与其他政府机关、企事业单位与社会组织的信息数据交换,最大限度实现数据的跨界共享。

拓展数据应用空间

在检察工作中,大数据主要应用于业务办案和业务管理两大领域。

在检察业务办案领域,职务犯罪侦查工作整体转隶后,拓展大数据在刑事检察、检察监督工作中的应用空间是当前检察大数据创新应用的重点。如2016年福建省检察机关开发的“量刑建议辅助工具”,就可视为公诉业务领域大数据智能量刑系统的创新探索。在理想模式下,大数据智能量刑系统可通过对海量案例数据、法律信息的整合分析,结合人工智能和计算机学习,进行类案类推,能够对提起公诉案件的量刑幅度、证据要求、胜诉概率等进行准确预判。再如上述上海市青浦区人民检察院主导研发的监督信息管理平台,亦是大数据在诉讼监督业务领域创新应用的最新例证。

在检察业务管理领域,检察大数据系统的构建将使目前局限于审查批捕、起诉、职务犯罪侦查等司法办案活动的案件流程监控与质量评查工作得到更大拓展空间。除审查批捕、起诉、职务犯罪侦查等常见办案活动外,检察大数据系统还全面记录与客观反映检察官履行刑事诉讼监督、刑罚执行监督、民事行政监督、控告申诉检察、预防职务犯罪、开展综合治理等检察办案情况。如上述上海市闵行区人民检察院的检察官执法办案全程监控考核系统,即通过不断完善对检察官办案信息数据的全方位收集、整合与分析,将相关数据有效运用于检察官办案管理与业绩考评工作,进而实现检察大数据与案件管理工作的真正对接。

智慧检务不仅仅是科技外挂

文/刘哲  北京市人民检察院

最高人民检察院检察长曹建明强调要紧紧围绕检察工作科学发展和司法改革要求,科学谋划“十三五”时期检务保障工作,不断提升检务保障法治化和现代化水平。强化“智慧检务保障”思维,即充分运用互联网、大数据等现代科技手段,以电子检务工程为依托,大力加强检务保障信息化平台建设,不断提升智能办公、智能服务、智能监管、智能决策水平。

 

智慧检务的核心不是数据而是人

人是互联网的第一维度,这里的人是每个人,至少是大多数人,而不是个别人。当说到数据有用的时候,不要忘了你在说对谁有用。如果互联网只是服务领导决策的工具,那它永远做不大。智慧检务的目的是为了节省人力,而不是费力、吃力,否则就是浪费检力,必须从服务的角度考虑问题。

智慧检务的背后是逻辑。必须要先想清楚,才能干明白。必须要有完整的解决方案,切忌盲目上马,司法现代化要避免搞形象工程,否则同样是劳民伤财。智慧检务最核心的驱动力其实是人性。智慧检务不仅是借用人工智能,更是要激发人的创造性。这种创造性是人工智能短期不能替代的,也是司法最为需要的。这种创造性是强迫不来,行政命令也无法获取的,只能从正面激发人的荣誉感和潜能才能得到,其实这正是人类为万物灵长的原因。肉体虽然可以被驱使,精神也可能受到强制,但是智慧从来不会委身于人。智慧检务的目标应该是人的提升。很多算法路径是为了实现傻瓜系统,力图打造一键公诉。比如审查报告、起诉书自动生成,证据材料自动审查判断或者参考什么的。有些是不错的,可以省却一些重复劳动。但是这隐藏了两个可怕的隐患:一是算法错误怎么办;二是就算算法错了你也不知道怎么错的。即使是概率性的,比如说60%的相似案件都起诉了。但是我们不禁要问,这个相似的度有多大,如何判断?这个数据样本的采集是否具备代表性和科学性,由谁判断?

如果我们盲目相信数据,很容易被带进沟里。当我们抽取掉案件的细节而进行归类的时候,我们也抽取掉了案件的语境。靠人不如靠己。在利用辅助办案系统的时候,你要进一步提升自己的办案能力和识别能力,才能判断出哪些是人工智能的误差,否则这个误差就会转变为冤假错案,而且可能是批量的。这样是不是更累?但是相比于省掉的重复劳动,还好吧。

只是我们必须牢记一点,在机器进化的同时我们要先行加速进化,否则就会从依赖机器变成机器的奴隶。也正因此,开发办案辅助型系统的同时,也要加速开发能力驱动型的系统,比如北京市院正在研发的出庭管理系统,就集出庭信息采集发布、出庭观摩预约、出庭情况网上点评、出庭问题和经验汇总、出庭经验值排名、优公评选分值参考等功能于一体,让公诉人真正实现了“自我组织”“自我管理”和“自我迭代”。

具体来说就是:首先要更加尊重每一个公诉人个体。通过大量个案的观摩点评回复讨论,使公诉人个人的真实能力得到确认;通过对每个个案的讨论交流,借助网络打破地域、信息壁垒,更好的整合共享出庭经验成果;通过各个环节的经验值激励和排名机制,以及优公评选的外部确认,创造系统内部的自我激励机制,增强公诉人的竞争意识,促进公诉队伍整体水平的提高。

其次要打破出庭经验传播的壁垒。庭审本是最好的课堂,证据、事实、法律最为集中的展示,控辩能力最为充分的交锋,尤其是证人出庭增加、证据标准提高、庭审实质化加强,庭审风险增加,庭审情况瞬息万变,这种真实的环境是无法模拟的。这么精彩的课堂就在我们身边,我们却对它熟视无睹,长期以来,观摩庭审只作为偶然的、个别的活动存在。公诉人个人纵然勤学好问,贸然旁听其他公诉人的庭审也感觉突兀,且无相应机制衔接,跨院旁听更是难上加难。幸运的跟上一个好师傅,周边有一两个好的公诉人,可以获得学习的机会,但是这些优质的公诉人资源非常稀缺,分布也极不平衡。十佳公诉人从个别院频出,其他院多年也难以有所收获,其中一个重要原因就是出庭经验信息的不对称。出庭经验的学习是一种体验式的学习,不亲自感受无法充分体会。再加上近年来优秀公诉人离职情况的增加,这些出庭经验就顺道被打包带走,除了一两个“亲传弟子”,其他人一概不知,如果“亲传弟子”再不努力,很多经验就面临逐渐“失传”的危险。总之,既有模式使出庭经验的传播范围受限,并使真正的上进者无法分享。出庭管理系统就是要打破这些瓶颈壁垒,并给予好学上进者以充分激励,使出庭经验得到更为广泛的传播,并对出庭经验的价值予以充分的肯定。

再次要创造一种同行评价的机制。一个庭出的好坏,一个公诉人的能力到底如何,如何评价是一个大问题。长期以来,优公评选被人诟病之处就是一定程度上形成了考试能力与实际办案能力的脱节。这一方面是由于考核成本问题。优公评选更加倾向于短时间集中的评价和测试,从而使考核模式与日常办案模式异质化;另一方面是评价机制问题。为了体现中立性和权威性,优公评选的评价者更多是专家学者。这些专家学者虽然术业专攻,但并非办案的行家里手。而且更为重要的是,由于时间关系,评价的过程中也难以深入公诉人的办案日常细节,评价过程容易浮于表面。出庭管理系统可以一定程度上弥补优公评选机制的部分不足。原因有三:一是不实际观摩庭审者,不能进行点评;点评人的点评意见还要公之于众受到监督。如果指鹿为马,恶意诽谤或者胡吹乱捧,都必然受到其他围观公诉人的批评;如果评价中肯,言之有物反而可以受到同行称赞并能够以此获得更多的经验值激励,从而有利于实现公开透明和相互监督,促进评价公允。二是点评人也是被点评人。点评别人成败得失的同时,自己也要拉出来练练,也只有这样才能获得更多经验值,从而实现更高的排名。因此在每一次评价他人的同时,也不禁要反躬自省,自己能否做到,这样评价是否公允。三是长时间、大样本将降低偶然性和主观性。每个人都存在发挥失常的可能性,这在一次性考试中更加明显,但是评价一个人的能力不能看一案之得失。仅从个别的庭审看,也会存在观摩者与出庭者价值观差异大,虽然出于公心但也可能背离真相的可能性,这在一次出庭、少量观摩者的评价中极容易出现。但是如果将时间尺度放大,综合几年间数百个出庭评价的总体情况来看,这种偶然性将大大降低,就不容易看走眼,将能够更加接近于公诉人的真实水平。最后要创造一种更加公平广泛的人才发现机制。目前,公诉人的人才发现渠道是非常有限的,优公评选、办理大要案都只是小概率事件,对于更多的公诉人才还缺少有效的培养发现机制。

出庭管理系统将使这些名不见经传的公诉人脱颖而出。虽然他们可能无缘与优公选手分享同样的培训资源和案件资源,虽然他们办理的可能只是普普通通的案件,但是只要他们肯学习,他们既可以观摩更多优秀公诉人的出庭,还可以通过点评讨论归纳总结获得更多的经验积累,通过认真挖掘自己庭审的看点,吸引其他公诉人的注意,将小庭开出好效果,从而一点一滴的积累自己的经验值,通过勤奋来攀登经验值的排名阶梯,进而也收获了自己的业内认同,并实实在在地提升了自己的经验和能力。这些公诉人一旦脱颖而出,尝到出庭系统评价功能的好处之后,也必然使其他人争相效仿,加入竞争之中,进而提升公诉人整体的能力水平。而在整体能力已经提升的总体排名中,那位居前列的公诉人必然是真正的佼佼者,其能力水平也已经得到了时间的检验和同行长期的认可,因此具有很强的稳定性。这种机制将形成人才发现的天网,确保无遗漏的、全方位的、自动化的对公诉人才进行筛选,并具有很强的公信力。

大数据不是万能的,不要过高估计人工智能的能力,不要拜数据教,首先要使自己强大起来。目前的人工智能还处于较低水平,远没有实现对自然语言的真正理解,更不要说司法应用。司法不仅要理解法,还要理解人。司法不是机械的法律要件适配,三段论判断,它需要对现实生活的深刻洞察和人性的深度理解,才能做出符合法律精神的判断。

大数据能够比较类似的案例,但是它一定会过滤掉那些不相似的、看似不重要的细节,而它们有可能至关重要。算法毕竟是人算出来的,算法设计者的局限性就是这个系统的局限性。同时兼备丰富司法经验和高超技术研发能力的人屈指可数,如果两类人互相配合,同样可能会发生沟通、理解上的差异,因此系统很难完美,人工智能自我学习能力也有限。因此,不要不着边际的提出系统开发需求,看起来高大上的系统可能存在非常严重的隐患。这个隐患由于带有技术性,因而有着很大的迷惑性,将很难为外行察觉,但是结果将是灾难性的。

 

智慧检务需要行政谦抑

智慧检务首先需要政治智慧,或者说行政智慧。目前来说的去行政化,不是无行政化,更不是无政府主义。去行政化的意思,要在司法机关遵循司法规律,淡化行政管理色彩。但也不是完全不要管理,而是依据司法规律进行管理,而不是传统意义上的行政命令。智慧检务同样要坚持去行政化的改革路线不动摇,智慧检务不是通过信息化平台加强行政管理,而是通过信息化平台进一步去行政化,坚持行政谦抑原则。信息化天然就具有扁平化、交互式的特点,有利于去行政化,但同时信息化也有刚性强、无孔不入的特点,用于去行政化就会进一步增强司法属性,用于行政化则反而可能成为更加牢固的无形枷锁。好比,一个系统搞那么多必填项,多个系统重复填录互不交互,增加了公诉人严重的负担,而系统设计者可能早就忘了这回事,系统一天存在,使用者便一天得不到解脱。

设计系统应该从底层需求出发,考虑什么是公诉人的真正需求。我们为什么要发朋友圈,而且还不累,因为有社交需求。公诉人之间是不是也有这种社交的需求,公诉人是否也关注其他同行对自己的评价,公诉人是否愿意相互分享自己的出庭经验,公诉人是否愿意成为一个出庭能手,公诉人的每一次出庭观摩、旁听庭审、分享出庭经验是否能够被记录,其付出的努力能否被计量并累积,成为在同行中排名的依据,这些需求发之底层,值得关注。

智慧检务有利于实现司法管理的自组织。自组织不是放任自流,这就像有了班委会并不是不要班主任了,管理的分工不同而已。去行政化需要司法管理的自组织。

检察官办案组内部就是一种自组织形态,检察官之间相互帮助也是一种自组织形态。出庭管理系统使得公诉人在更大范围内实现了自组织,在全市或者更大范围内可以相互预约庭审,打破了地域和行政界限,实现了一个大范围内的多边相互交流和相互评价。由资深公诉人担任点评专家,承担点评任务,自主开展点评工作,自主引导点评方向,如果不能完成点评任务,自动解除点评专家资格,由排名靠前的公诉检察官替代,也是一种自组织。

由排名靠前的公诉人担任出庭百科编辑,并定期对编辑进行投票,体现编辑公信度,由这些编辑自主对出庭经验进行分类删减,确保出庭百科的权威性,也是一种自组织。

根据出庭、观摩、点评、百科撰写等各种经验值得分形成的公诉人排名榜单,动态显示公诉人当下的出庭经验累积情况,为每一次进步进行计量,即时反映进步和差距,全面展现本人出庭历史评价情况和各项出庭素能分值,将实现公诉人对自我成长的管理。

这种自我组织、自我管理、自我迭代的自组织模式,将省却大量的行政管理成本,却能够收获远高于行政管理所可能获得的能力成长,何乐而不为。

 

智慧检务需要资源整合

智慧检务绝不是检察一家的智慧,它需要整合资源,尤其是侦查机关的力量。有必要通过建立检警移动数据共享平台,实现检警关系纵深发展,从宏观到微观做强大控方。

检警合作不仅是官方的需求,也是基层干警的需求,在很多具体的案件、很多具体的问题,甚至琐碎的细节,都存在检警沟通的需求。侦查人员渴望获得更为周到、细致、全面的法律指导,检察官需要更为具体、可行、个别化的证据指引,两者可谓一拍即合,只是缺少一个多边交流的平台。

很多年轻的检察官和侦查人员都面临人脉有限的尴尬局面,而且由于日常任务繁重,很多侦查人员和检察官的行踪带不确定性、时间被碎片化,有必要将这些资源通过移动信息技术加以整合,形成检警合作的移动客户端,形成微观的交互平台。

可以向陌生的、不特定的同行求教,形成检检、检警、警警多维度的互动,扩展每一个检察官和侦查人员在业务领域的接触面,自发形成若干业务研究沟通的群落,从行政命令性的管理模式向自发沟通合作的自组织模式转变。

在这个日益热络的检警交互平台上,官方也可以及时发布重要的案例参考、规范意见、业务知识点以及培训视频供每个检察官和侦查人员自愿学习,每一个检察官和侦查人员也可以将自己掌握的知识向同行进行分享,通过某种积分等激励机制对分享和交流行为予以适当鼓励(而不是强制),可以更好调动基层干警的参与热情。

至于安全性的问题可以通过有效的身份识别等予以解决。检警APP将打通检警系统日常沟通渠道,实现检警个体之间跨地域、跨领域、跨类别的双边或多边深度交往。利用碎片时间,搭建专业互动问答社区,发挥检察官和侦查人员不同领域和知识结构的比较优势,实现优势互补,将官方发布与干警个性互动相结合,实现检警资源的深度整合,以小合作为大合作奠定基础,通过潜移默化的整合,检警理念才能达到深度融合,证据标准、法律观念的认识才能生根发芽,从微观到宏观真正做强大控方。

智慧检务需要帮助检察机关整合社会治理资源,产生聚合效应。比如,检察机关应该研发公益诉讼信息移动共享平台,允许公众在这个平台上传有关公益诉讼证据的照片、视频或者文字资料,可以留言提供线索并留下联系方式,可以设计相关算法用于初步分拣诉讼资料。公益诉讼组织可以帮助整理分拣部分证据资料,形成一定线索之后,检察机关可以安排专人进行评估,并可以邀请公益诉讼律师和公益组织参与评估,制定一定的分级标准,按照优先顺序进行处理。这将成为海量的公益诉讼线索资源。在这个公益诉讼信息共享平台上还可以增加交互功能,即时解答各种相关问题,可以吸纳公益诉讼组织和社会各界人士自愿参与解答,每一个参加者也可以自愿转变为回答者,共同为公益诉讼大业集思广益,并自愿参与到各种公益诉讼案件的证据调取过程中。检察机关对此可以进行适当组织安排,从而发挥社会治理资源的整合效应,并引导公众对社会问题正面表达和依法救济。可以根据情况,将相关公益诉讼线索移送有关政府部门督促其履行职责、督促相关企业及时进行整改,有些也可以先行交由适格的公益诉讼组织提出公益诉讼,必要的时候检察机关可以出庭支持起诉。对于重要的公益诉讼案件检察机关可以自行起诉,对于影响特别重大的案件检察机关可以形成专案办理模式,并吸收社会热心专业人士共同参与相关工作,形成以检察为核心、以信息化平台为纽带、多方参与有序组织的公益诉讼多层次组织格局。

智慧检务不仅是科技驱动检察,更是创新驱动检察,更是科学思维驱动检察,是模式化的升级,而不仅仅是科技外挂。智慧从来都是哲学意义上的启迪,是发人深省的洞见,是仰望星空的沉思,关乎技术,更关乎内心。


作者: 来源:2017-8 发布时间:2017年05月02日

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