检察大数据战略实现进路：主体、思维与方法——以构建检察裁量辅助系统为视角

　　2021年6月15日，《中共中央关于加强新时代检察机关法律监督工作的意见》提出，加强检察机关信息化、智能化建设，继而大力倡导推进“检察大数据战略”。刑事检察是检察机关法律监督发展较为成熟的重要领域，面对适应刑事诉讼制度改革的检察主导责任迫切需求，使之率先具备了探索数字化转型的基础条件和现实必要。

　　一、时代之问：刑事检察缘何“检察大数据战略”

　　（一）职能所需：突破传统刑事检察法律监督的模式瓶颈

　　1.数字集成填补刑事检察法律监督短板。检察机关作为国家法律监督机关，对刑事诉讼活动实施专门性的法律监督。这种监督，既是全面性的，它涵盖整个刑事诉讼环节，包括侦查、审判乃至刑事执行等。同时，还应体现出充分性，不仅需要有力指控犯罪，更需把刑事诉讼监督涵盖诉讼活动全域。但在传统履职中，刑事检察的全过程法律监督，多数聚焦于案件定性等问题，继而忽视了对刑罚定量的审视及诉讼违法的关注。除检察机关自身监督观念等主观因素外，客观因素包括，制度层面的授权模糊、有效信息的获取困难和监督能力的显著缺失。信息化、智能化能够打通诉讼闭环，强化侦查和判后诉讼活动监督，增强刑事诉讼法律监督的张力，更能借助大数据、云计算等信息技术，帮助在精准定性的基础上对刑期、刑罚执行方式等提出精准化的量刑建议，为法院量刑提供合理的量刑参考。同时，还可及时发现程序错误、证据瑕疵、个案偏离等异常现象，有效防范刑事错案。

　　2.数字精准强化刑事检察法律监督渗透。认罪认罚从宽制度实施后，检察机关承担着大量而又实质性的工作，其诉讼主导责任愈发凸显。但基于历史、实践原因，检察机关在量刑方面存在理念陈旧、机制不配套、实践积累不足等短板，外在表现为：第一，量刑建议内容表达简单化，实务中检察机关的量刑建议多数仅有适用的法条和简单的定罪量刑结果，缺乏说理性。第二，量刑建议裁量刑期幅度化，缺少具体量刑期限以及附加刑等。第三，量刑建议运作过程迟滞化，对于相对复杂、罕见的案件类型，检察官为提升量刑精准性，通常需要手动查阅大量标准规定，并检索相关案例，整个过程处于封闭状态，又延长了案件办理时间，未能充分发挥认罪认罚制度的合理配置司法资源设计效能。信息化可将案件事实和情节转化为信息代码，并通过法律逻辑编程，智能化产出裁判建议结果，这种数字的精确性，可以短期补足检察人员相对匮乏的量刑实践基础，辅助提出有约束效力的量刑建议并履行有效监督。

　　3.数字理性彰显刑事检察法律监督本质。长期以来，受控诉职能的影响，检察官往往注重审查被追诉人的有罪证据及情节，忽视了无罪或者罪轻的证据以及情节。此时，数字体现的工具理性与法律监督的价值理性恰好可以形成良性的互补关系，信息化、智能化所蕴含的实证分析、科学推演将会把检察裁量约束、限定在一个合理的数值区间，规范引导其全面考量全案轻重情节，并为司法活动自觉接受制约监督提供便利条件，避免检察官陷入有罪推定、有罪从轻、以重促认的思维惯性，能够客观、公正地履行检察职能。

　　（二）实践可行：立足智慧检务数字转型的探索基础

　　1.司法实践的经验累积。2018年，最高人民检察院提出全面深化智慧检务建设，各地展开了对智慧检务的攻关探索。2020年12月，全国检察机关同一业务应用系统2.0版本上线，进一步扩展业务领域、丰富功能模块。在地方层面，贵州省检察院创建的案件智能研判系统通过对案件数据进行量化分析，将与犯罪主体与犯罪事实相关的证据材料进行关联性分析，结合类案进行对比，以提供案件风险、要素及偏离度等数据分析的方式为案件研判提供参考。此外，商业机构构建的智能量刑系统也在各地展开试点，“小包公”智能量刑预测系统精准提取量刑要素，通过自然语言处理（NLP）、语义分析等功能实现了“一次操作、两套结果”的模式，理论量刑预测系统通过预设的量刑依据可以生成量刑规范化表格，实证量刑分析系统针对个案情节得出可视化分析，为检察官提供更加精准的量刑结论。智慧检务“遍地开花”的发展态势为检察官量刑提供了一定的助益，使之具备了进一步探索的实践基础，

　　2.科技发展的有力支撑。第一，跨领域的信息流通。在确保司法机关独立办案的前提下，可有效实现公开案件信息资源共享、案件（案卷）数字化移转，打通各司法机关之间的信息壁垒。比如，全国检察机关同一业务应用系统2.0版本的跨部门数据共享和业务协同接口功能，就为不同部门和地区的数据传输和业务对接预留了充分的贯通空间。第二，司法大数据的有效应用。现代科技现已具备储存海量司法数据，并从中抓取、提炼相同、相似等有效信息的能力。第三，数据智能化的分析处理。通过输入犯罪要素，计算机系统可以自主进行算法判断，并得出类似与司法裁量活动的技术性意见。

　　二、窥一斑而见全豹：检察大数据战略的实践反思

　　（一）主体意识：谁来主导“检察大数据战略”

　　1.尊重检察官裁量主导地位，保障司法权威。其一，在认罪认罚程序中，检察机关与犯罪嫌疑人通过“对话、协商和妥协” 对罪名、刑罚等内容进行协商并达成量刑协议，这一过程是建立在双方对话、合作的基础上得以实现，量刑结果也因协商而区别于裁量系统的量刑结论，这种诉讼合作的方式仍需要由检察官作为主导。其二，从案件处理的方式来看，人工智能是利用大数据、云计算等技术模拟人脑的工具，利用“法律+数据+算法”的运算规则对数据进行分析处理，得出较为精准的量刑结果。但是司法实践中必然会面临法条竞合、法律滞后等问题，需要检察官利用前瞻性思维与价值判断能力解决冲突、得出结论，使裁量过程兼具程序正义与实质正义。

　　2.明确裁量系统的辅助地位，制约检察裁量权。第一，规范犯罪情节的认定。犯罪情节的轻重与否对定罪量刑起着调节器的作用，认定犯罪情节要从被追诉人的犯罪前后表现等情况综合考量，并辅以相类似案例作为参考，可以规制检察官慎重审查犯罪情节，减少主观随意性。第二，规范量刑种类的选取。刑法分则规定某些犯罪可以选处罚金，即是否判处罚金并非固定，裁量系统利用大数据分析类似案例的通常判处结果，可以为检察官作出合理参照，减少检察官利用裁量空间进行暗箱操作的可能。第三，规范案件质量的评查。依托统一业务应用系统，研制案件质量评查智能辅助系统，将相关评查程序和标准嵌入系统，为检察机关利用现代信息技术辅助开展案件质量评查提供技术支持。利用信息化科技手段预设统一的评查标准与流程，有助于减少案件管理部门对案件评查的业务压力，也可以避免上级检察机关对个案进行过多的干预，以维护检察官办案的独立性和自主性。

　　（二）建构思维：依何实施“检察大数据战略”

　　1.明确裁量依据定位。司法裁量的具体路径为“裁量依据-案件证据-裁量结果”，裁量结果的公信力源于裁量依据的合法性和合理性，根据裁量依据的作用可以分为确定性依据和参考性依据。首先，确定性依据主要包括法律（包括刑法、刑事诉讼法等）、刑事司法解释、量刑规范指导意见等，法定依据是维护司法公正、保障犯罪嫌疑人不受非法刑事追诉、保障量刑均衡的重要方式，应当在裁量辅助系统中预设确定性依据作为量刑基准以得出初步的定罪量刑结果。其次，即便有诸多成文法作为确定性裁量依据，但由于区域差异、检察官个人专业素养等多种因素导致量刑不均、同案不同判或者重大疑难案件定罪量刑难的现象。为避免检察机关量刑机械化、流水线化作业，智慧检察裁量辅助系统应当增添参考性裁量依据，包括指导性案例、典型案例以及公报案例等，以及其他已决案例，裁量辅助系统通过大数据类案分析技术对初步量刑结果进行适度修正，实现类案类判、量刑均衡的目标。

　　2.丰富裁量依据样本。大数据、云计算等信息技术的特性发挥往往依赖海量数据，且数据越多，其计算结果的准确度就越高。检察官的量刑经验较为薄弱，考虑到法院作为判决主体，深谙定罪量刑的专业经验，且掌握海量的已决案件数据，由此构建智慧检察裁量辅助系统亦可适当采用法院的案例数据作为数据支持。此外，“两高”下设的人民检察院案件信息公开网、法律文书裁判网等网站，不仅具有技术基础，还储存了大量的案例文书信息，通过技术处理可接入智慧裁量辅助系统案例库，不断扩展裁量的依据样本。

　　（三）实现方法：怎样实施“检察大数据战略”

　　1.借力科技智慧，保证量刑标准均衡。提升检察官的量刑能力是应对“量刑均衡”的司法改革重点的重要抓手。智慧裁量辅助系统的标准化的建构思路主要有：第一，减少检察机关与侦查机关、审判机关的判断离差。以刑事证据的认定为例，刑事诉讼法对案件证据认定标准的规定较为概括，侦查系统、检察系统、法院系统对证据认定有不同的规则，由此带来不同机关之间证据认定的分歧，裁量系统以预设的证据认定标准为运算依据，并辅以类似案例为参照，有助于减少检察官作出与其他机关之间偏差较大的认定结论。第二，保证检察机关内部量刑均衡、一致。由于系统预设统一的裁量标准，采用同一套裁量公式，最大限度地压缩、排除非法律因素对裁决的影响，采用情节提取的方式进行高重合度地类案搜索，尽可能地使同类案件的裁决结果相似，降低类案不同判指数。

　　2.尊重个案差异，预设量刑裁量空间。追求量刑均衡、类案同判不等于相同类型的案件有着完全相同的处理结果，受多重因素的影响个案差异是必然存在的。其一，各地定罪量刑标准不一导致裁量差异，同一犯罪依照两地的标准也将会得到不同的量刑结果。其二，量刑辅助系统的机械化弱点无法完全模拟人类的思维，无视非法定量刑情节因素将会抹杀个案正义，导致实质上的不公正。其三，在规范性前提下尊重检察官的自由裁量权，如过分注重量刑统一，容易导致检察官自由裁量权受限、司法能动性受阻，以及检察官不敢量刑具结、不能提量刑建议的负面作用。由此，该系统的裁量结果、风险预警仍要统筹考虑地区、案情等各方面差异因素，预设一定的裁量空间和幅度。

　　三、功能分解：刑事检察智慧裁量辅助系统的建构进路

　　（一）预判功能

　　1.案情预判。刑事检察智慧裁量辅助系统应根据法定案件处理流程，嵌入公检法统一适用标准，设置立案、分流、起诉的案件预判与程序合规指引功能。检察官接收案件之后，将案件事实、证据等材料录入系统，系统根据预设的证据链条、程序链条，得出包含立案与否、案件性质、涉及罪名、起诉与否、程序合规与否的判断结果，为检察官提供一套清单列表式的办案操作指引。

　　2.人身危险性预测。检察官依据犯罪嫌疑人的一贯表现、犯罪前科、犯罪行为、罪后表现等情况判断其人身危险性。据此，系统需具备实现快速查询犯罪嫌疑人信息的功能。首先，增加被追诉人违法犯罪信息查询功能。与公安、法院及相关行政机关实现信息共享，可联网查询其是否受过行政处罚、有无犯罪前科。其次，在信息查询的基础上增设人身危险性评估功能，利用再犯危险性评估工具计算犯罪嫌疑人的人身危险系数。该系数不仅可以作为起诉与否的参照，还可作为量刑情节及强制措施适用的重要参考。

　　（二）定罪量刑功能

　　1.文字处理。通过输入文本信息、上传语音或拍照等方式将数据导入，系统利用自然语言处理技术(NLP)、图文识别（OCR）结合信息抽取技术(IE)等技术实现抓取数据功能，将抓取到的数据进行结构化处理，转变为人工智能可识别的矩阵数据构造，[ ]然后利用预设的定罪量刑的法律依据对提取的文本进行标注，将每个案例解构为注明标签的多个要素，以此为机器学习提供样本。

　　2.文书生成。为提升检察官量刑建议的说理能力，借助于裁量系统的文书制作功能，为检察官提供翔实有力裁量依据，即可视呈现裁量推理过程。裁量系统可通过提取的数据与数据库中的信息进行比对，借助文书生成公式进行逻辑推理自动生成文书。另外，还应增加智能纠错、word插件、自动排版等功能为检察官撰写的文书提供帮助，减少重复性、机械化的作业。在文书说理方面，应当详细列明采用的证据、适用的法律依据以及犯罪事实与定罪量刑的因果关系，为检察官量刑提供更加人性化的参考，也可向当事人、律师展现检察裁量过程的透明度。

　　（三）案例检索参考功能

　　1.自动推送：类案参考。系统通过运用大数据、云计算等技术手段结合案例数据库，可根据输入的案件情节、适用法条与争议焦点等要素自动搜索与待处理案件在法律关系、主要事实等方面相似的已决案件，以供检察人员量刑参考。这一功能主要包含类案的快速查询、智能推送等模块，并可以进一步衍生出类似案件适用法条推荐、争议焦点推荐、主要证据推荐等功能。

　　2.手动检索：要案自查。如自动推送的类案文书无法满足检察官的办案需要，还可在系统内主动搜索，类似于当前搜索引擎中人工添加关键词，搜索引擎依据关键词进行匹配推送具有相关性的文本或网页。通常搜索引擎的工作原理是利用信息采集器，即该系统内部的“网络爬虫”抽取目标数据，通过提取案件情节技术与要素标签进行比对，要素标签比对指的是通过电子卷宗随案生成系统及文字识别(OCR)技术，将案情与相关证据进行语言处理与信息提取，并自动分析生成本案标签，与数据库中的标签进行比对，再根据比对结果和预先设定的各要素权重计算出匹配度，按照匹配度高低推送类案文书。

　　（四）量刑风险评估审查功能

　　1.主动审查：量刑结果偏离预警报告。“偏离预警”主要是人工智能依据算法推测的量刑幅度与检察官的量刑建议幅度进行比较，计算二者的偏离程度，针对偏离程度的高低给予不同等级的预警，旨在规范检察官提出量刑建议时自由裁量权的合理运用，既能服务于检察官量刑的前端，还可适用案件评查的后端。以量刑建议为例，在类案推送与量刑辅助系统的支撑下，系统通过运算能获得关于本案的量刑区间，将检察官作出的量刑建议录入系统，系统自动把该案量刑情况与系统分析对比结果相碰撞，并标注偏离风险等级，得出的偏离程度越高即风险等级越高，起到诉讼风险提示和锁定的作用。

　　2.被动审查：系统算法公开。人工智能对专业性提出极强的要求，而大部分的司法人员并不具备该类知识，系统必然是由程序员、软件工程师、数据处理商、信息技术公司与司法人员共同研发。算法程序通常作为商业秘密或者专利予以保护，司法人员对系统操作的陌生可能导致其忽视算法存在漏洞，甚至某些人员恶意篡改算法的情况，这种“算法黑箱”可能使得智慧裁量辅助系统本身作出的量刑结果存在误差，严重可能导致大范围的司法不公，造成极为恶劣的社会影响。对此可以在合理范围内公开系统的操作算法，在保证系统安全的情况下将系统定罪量刑算法适度公开，利用外部力量监督系统算法，防止出现“灯下黑”等量刑偏差。

　　（五）司法数据共享与开放功能

　　1.司法数据内部共享。司法权是中央事权，司法数据电子化存储应由国家统一储存、应用。目前来看，应在国家数据库下设案例数据库、法律法规数据库、法律文书数据库等执法司法子数据库，加强执法司法数据信息转化、流通共享、分析计算的及时性，积极整合跨单位、跨部门的全域数据资源,将案件信息、法律法规、法律文书等数据更新导入，并根据数据标签进行分类。检察官可根据权限，有针对性地进入各个子数据库按照检索查询履职所需数据。同时，应充分发挥检察一体优势，检察机关内部要共享系统资源，打通纵向和横向壁垒，既可让不同地区之间的单位了解他地类案处理状况，缓解地区化差异，也便于对上请示汇报、对下监督指导。

　　2.司法数据对外开放。其一，设置数据分级公开模式。严格区分数据等级，划定数据公开范围，涉密数据不予公开，某些数据信息经处理隐藏后对司法安全无影响可选择加密处理后适度公开。另外，对外开放的案例数据应当隐藏个人信息，避免因数据公开而给当事人造成“标签效应”。其二，规范商业法律检索平台的数据获取与使用方式。随着法信、北大法宝等商业法律数据平台的兴起，司法数据逐渐具备商业价值，此类平台通过获取法院、检察院等机的司法数据整合后构建自己的法律知识库以供用户检索。为规范商业司法数据平台合法便捷获取司法数据，可以建立常态化“许可+授权”模式，并应及时公布被授权的商业平台名单，保证商业平台开放的司法数据准确权威。其三，增设案件当事人的数据查询功能。保障被追诉人、辩护人、被害人、诉讼代理人等信息知情权，尤其是在认罪认罚从宽案件中，涉案当事人或者律师可以及时查询案件的证据、量刑过程，以保证认罪认罚案件结果的公平性和当事人的自愿性。

　　责任编辑：广汉