□ 黄谦

检察大数据监督模型通过整合海量数据资源，运用先进的数据分析和挖掘技术，实现对检察业务的精准监督，对提升检察工作效能、推动司法公正具有重要意义。

一、应用现状

检察大数据监督模型的应用领域非常广泛：在刑事检察中，模型可以用于发现类案线索、监控犯罪嫌疑人动态等；在民事检察和行政检察中，模型可以帮助发现裁判文书和执行过程中的问题；在公益诉讼检察中，模型能够辅助识别潜在的公益损害风险。

二、应用效果

一是提升监督效能。通过大数据技术的运用，检察机关能够快速处理大量数据，发现潜在问题，提高监督的时效性和准确性。二是推动类案监督。大数据监督模型通过对相似案件的数据分析，能够揭示案件之间的内在联系和规律，为类案监督提供有力支持。三是促进社会治理。通过对海量数据的深度挖掘和分析，模型能够揭示社会治理中的薄弱环节和突出问题，为政策制定提供科学依据。

三、存在的问题与挑战

一是数据质量不高。数据来源广泛、格式多样、质量参差不齐，导致模型在数据分析过程中难以获得准确、可靠的结果。二是共享机制不完善。虽然一些地方建立了大数据中心、资源中心，但是里面的数据只能靠人工获取，有效数据依然很少。三是复合型人才匮乏。目前大数据监督模型的构建和应用人才难以满足实际需求，导致一些地方在推进大数据监督工作时遇到人才瓶颈。四是技术与业务融合不足。部分检察人员对大数据技术的掌握不够深入，难以将大数据技术与检察业务深度融合；同时，一些检察人员在面对新技术时存在抵触情绪或畏难情绪，影响了大数据监督工作的推进。

四、对策与建议

一是提升数据质量。加强数据源的管理和治理，确保数据的准确性和完整性。引入先进的数据清洗和预处理技术，提高数据质量。建立完善的数据共享机制，促进各地区、各部门之间的数据共享和交流。二是培养复合型人才。制定针对性的培训计划，加大对检察人员大数据技术的培训力度。积极引进具有大数据技术和法律背景的专业人才充实检察队伍。鼓励检察人员参与相关领域的学术交流和研究活动，提升综合素质和能力水平。三是推动技术与业务深度融合。鼓励检察人员积极应用大数据技术开展监督工作，将大数据技术与检察业务紧密结合。通过跨部门协作和联合办案等方式，推动大数据监督模型在实际工作中的应用和推广。同时，加强对新技术新方法的研究和探索，不断推动大数据监督工作创新发展。

（作者单位：汉台区人民检察院）