大數據，能為檢察工作帶來什麼

關於大數據

讓我不僅想起了狄更斯在《雙城記》中的那段話：

這是最好的時代，這是最壞的時代

這是智慧的時代，這是愚蠢的時代

這是信仰的時期，這是懷疑的時期

這是光明的季節，這是黑暗的季節

這是希望之春，這是失望之冬

有人面前應有盡有，有人面前一無所有

面對人工智慧+大數據，有的人在困惑是否機器會取代檢察官、法官，有的人則在反思本來就案少人多，還要折騰大數據、智能辦公幹什麼？

是這樣嗎？

我們來看一組數據▼

根據曹檢2017年工作報告中披露的數據，2016年全國檢察機關共批捕873148人，不批捕131675人；提起公訴1390933人，不起訴25778人。處理被告人將近140萬人，按照每個批捕案件170項信息欄位、每個公訴案件300項信息欄位來計算，每年在統一業務系統中生成的信息數量超過6億條。

這還不算檢察官製作的法律文書，提訊、開庭等活動產生的數據。

而同時檢察員額制改革帶來的是檢察官人數從原來的22萬人，到現在的72600人，僅為原來的三分之一。人均辦案量上升20%，人均結案率上升18%。

什麼是大數據

為什麼能達到如此的效果？這就需要通過打開數字背後的奧秘。

按照我們的理解，司法大數據其實可以按照很多不同的分類方式進行分類，比如按照業務類型、按照訴訟階段、按照不同的側重點，如是管理數據，還是業務數據等，今天我們還是回到執法辦案這個核心，以辦案為核心的司法大數據，其實可以簡單分為，人、案、物三個層面。

辦案，辦案，首先得有案，案件本身的數據是司法大數據中的關鍵和核心。剛才也提到了每個案件除了在統一系統中生成的數據外，其實還有很多數據沒有概括進去，比如證據種類、證據數量、辦案時長等等，甚至檢察官製作的文書中也可以解構出很多數據。這是有關案件本身的數據。

第二個層面是有關人的數據，也就是辦案主體，大數據的魅力就在於每一個應用者，都在無時無刻不再產生數據、留痕數據。但這往往也是容易被忽略的，在員額改革的今天，主體相關數據就顯得尤為重要。例如統計年鑒中經常會涉及的政法事業編以及現在所提及的員額法官、檢察官數量，都是辦案主體總體上量的規模統計，但對於每名主體質的評價，也應該是司法大數據應該涵蓋的範圍。如可以根據每名檢察官的結案數量、結案率、結案周期、卷宗冊數、案由類型、文書說理佔比（起訴書中「本院認為部分」字數佔全部起訴書字數的比例）、保護力度（起訴書與判決書比較的偏離程度）、案件平均開庭次數、論文報告、案件第三方評價等多個維度對每個檢察官的能力情況進行立體展示，甚至可以通過團隊平均值來計算每名檢察官的偏離度情況，以更好的識別優秀辦案能手，做到能者就列，真正發揮員額制的作用。

第三是辦案相關物質保障數據。

與上面兩個數據相比，這項數據更不容易與司法大數據進行關聯，但所有的辦案行為都需要藉助一定的物質基礎，比如提訊犯罪嫌疑人，因為看守所一般都離檢察機關辦案場所較遠，來回的在途時間以及車輛保障就是確保案件能否按時、高效完成的重要因素，甚至有的單位車輛不足的情況下，會採取每周發車一次的做法來變相限制辦案的及時性，在移送法院審查起訴、退回補充偵查等過程中也會遇到類似問題，由於案管部門人力、物力保障不足，會與辦案部門口頭約定每周幾次的送案時間，這也導致了辦案期限的人為延長。

由此，也需要用科學數據或者技術的方法來化解這些人為設限，比如可以通過遠程提訊的方式解決在途的問題，通過電子卷宗傳遞的方式解決流程銜接的問題，通過對司法機關整體物質保障情況進行梳理，建立動態、實時的人員、車輛調配體系，切實保障一線辦案部門的需求。

上述幾種司法大數據進行相互關聯、激活，可以產生更大的生產力

既往大數據強調的是以數據為核心，現在隨著區塊鏈技術的成熟，數據應用強調是以人為核心，打破傳統數據條狀化所帶來的單維相關率問題，在數據自由流動的前提下，以司法主體、組織等不同主體為起點，通過歷史數據與實時數據的融合、線上數據與線下數據的融合、文本數據與結構化數據的融合，尋找辦案之間、辦案與非辦案行為之間的關聯關係，通過每一個數據元的激活和釋放能力，讓司法系統乃至司法系統之外的每一個人都根據自己的自由聯想和思維邏輯表達想法，相互啟發，以達到新思維的碰撞、創新。

DAAS數據即服務

這裡我們提出了一個可能是新的，也可能不太新的概念，DAAS，DATAAS A SERVICE.數據即服務。

如何利用這日增夜漲的數據來更好的為檢察官服務？為辦案服務？這是我們需要通過科技的手段、專業的力量來解決的。

但首先要區分一些概念

數據不是萬能的，就像刑法萬能思想一樣，大數據時代，迷信數據萬能、可以解決一切，應該是行不通的。

還有就是信息化工程的重複建設，你方唱罷我登場，就像我們的馬路拉練工程一樣，總是有打不完的補丁，也應該是不行的。

以及偽人工智慧產品，說好的人工智慧，都變成了人工+智能的產品，堆砌了大量的人工來解決本來一個專業檢察官就能完成的事情，這能否代表科技的未來？

還有就是為創新而創新。大家都在做大數據、都在做人工智慧，那我們看一下VR能用在什麼地方，用VR來提訊？用VR來開庭？用VR來實地勘察？看上去很美。

另外，還有一種就是各管一段，智慧公訴就做智慧公訴，批捕就不能隨之智慧一點嗎？公訴完了，執行監督不能也智慧一點嗎？

所以，這都是我們要警惕的一些做法和想法。

大數據的特徵

在此要突出一下大數據的概念。

為什麼說因為大，所以小呢？

看一下我們過去三年的辦案情況，位居辦案數量前十位的分別是盜竊罪、走私販賣運輸製造毒品罪、故意傷害罪、危險駕駛罪、搶劫罪、交通肇事罪、詐騙罪、故意殺人罪、容留他人吸毒罪、尋釁滋事罪。

過去三年裡，這10種犯罪佔了全部刑事案件數量的八成左右。所以看上去幾百萬件的案件數量非常大，但他可以凝聚成突出的案件類型分佈，讓我們知道，只要解決了這十類案件的痛點和需求，就可以解決實踐中80%的需求了。

大數據的另外一個特徵就是因為小，所以大。

以裁判文書網為例，2013年7月裁判文書網上線以來，其使用情況和利用率如何，大家通過裁判文書公開又收穫了哪些信息呢？以往，我們是很難得到這種精確分析的，但現在藉助用戶行為監測技術，我們可以通過在網頁部署一行簡單的代碼，即可得到如圖的熱力圖，可以查詢任意時間段內的用戶點擊的行為。

不要小看這一次次小小的滑鼠點擊，通過這一次次的點擊，不僅能看到趨勢性的，比如民事案件總體點擊率要遠遠高於刑事案件，還可以細分到每個頁面、每個用戶地理位置、終端使用情況等，比如，可以看到過去一年中，已經有8291萬次的用戶訪問，瀏覽量2.7億次。訪問頁面的平均時長是4分鐘、平均每次瀏覽3.3個頁面，首頁跳出率大概八成左右。

還可以看到用裁判文書網最頻繁的是廣東的同學，北京、上海、江蘇等省份次之，這是不是跟法律的受教育水平可以划等號呢？另外，還可以看到大家進入裁判文書網后都點擊了哪些案件，主要都是刑事案件，王文華、郭建軍濫用職權、受賄案，一個保定定興縣的教育局局長涉案的事實，為什麼會有23,565次瀏覽，平均每次看了將近20分鐘。

用每一次用戶點擊行為來深度挖掘案件背後的法律價值和社會價值，大數據因為小，所以大。

我們在用大數據輔助領導決策時，也有三個目標應當考慮的，需要做到好用、管用，有用，同時，也要有指導實踐的實際效果，有效，這種決策也好、指導也好、管理也好，一定是合理的，不能為了管而管。

基於上述大數據作為服務、作為助手的作用，我們提出在檢察司法大數據運用上，應該注意以下幾點。

第一，全訴訟流程數據的獲取和使用

這也是由檢察機關地位所決定的。從數據的流動情況來看，法院是一個數據的最終彙集地，對前續數據沒有把控能力，而檢察院作為一個承上啟下的環節，是可以做到將前續數據進行疏導進入最終的監獄行刑環節，做好司法大數據應用作用會更加明顯。未來司法大數據發揮作用應該是延伸整個司法辦案流程，讓數據流動起來。

因此，各級檢察機關，尤其是省一級檢察機關要重視「充分利用大數據為檢察院與公安、法院等政法機關之間的業務協同提供服務,主動尋求在黨委、政法委的領導下，探索構建政法機關之間的大數據業務協同創新體系,提供基於大數據的多樣化智能輔助檢察應用。」

第二，充分發揮后發優勢

2012年在最高檢的統一領導下，全國檢察機關統一部署了案件管理系統，四級檢察機關在統一系統中實現了信息數據填錄的統一標準、統一維度，在統一系統中已經沉澱了大量的案件數據。在大數據應用階段，檢察機關由於數據格式更為統一、數據標準化程度更高，對於機器學習、構建各種演算法模型，都更加方便、易行。

第三，要確立需求主導模式

現在已經有各種智慧法院、智慧檢察、人工智慧類的法律大數據產品，需要對各種產品質量進行合理評估，防止遊戲式的辦案產品上線。真正有生命力的司法大數據產品，應該是能夠切實解決一線問題、提升效率，實際效果不能只看宣傳效果，而要深入一線，看一線辦案人員到底用不用、效果好不好。

這種司法大數據應用應當秉持標準化、輔助化的研發思路，無論怎麼宣傳、怎麼美化，工具終究是工具，只能是幫助檢察官有了一把更快的刀，而不能代替甚至干涉檢察官的辦案。

同時，我們也提出了關於檢察大數據利用的三個關鍵問題，簡單說就是三個一體化，這在高檢院《大數據行動指南》中體現也很明確：

1.實現內生數據與共享數據的一體化採集。

將檢察院已有的案件數據與外部的法律法規、案例、裁判規則、學者觀點、報刊雜誌等知識數據相打通。將統一案件管理系統中的案卡數據與案件文書數據、檔案數據相打通，做好數據的交互驗證和互聯。

2.實現數據運用的一體化解決。

數據運用應該是以審判為核心，各個階段雖然有不同的標準，但在數據收集、運用上，不應各管一段，智慧公訴覆蓋不了智慧批捕、智慧公訴也延伸不到智慧執檢，這種片段化、孤島化的數據運用模式一定要打破。實現數據運用的一體化解決。

3.實現辦案與決策體系的一體化打通。

通過辦案數據的採集和動態分析，實現檢察工作的智能監測，監測相關工作人員在業務流程辦事的情況，並將辦事的準確率、時長、關鍵節點等進行全方位的監測，現實業務流程的優化和調整。推進大數據在司法辦案、隊伍管理、檢察決策支持等領域的深層次的應用，探索構建政法機關之間大數據業務協同創新體系，提供多樣化的智能輔助的檢察應用。