一、数字检察的核心内涵与检察监督的价值契合数字检察是以大数据、人工智能、区块链等现代信息技术为支撑，将数字思维、数字技术融入检察履职全流程的新型检察模式，核心在于通过数据整合、智能分析、模型构建，破解传统检察监督“线索发现难、证据固定难、监督精准度低”等痛点。其核心特征体现为“数据驱动、智能赋能、精准监督、系统治理”，与新时代检察监督“高质效履职、维护公平正义、参与社会治理”的核心价值高度契合。检察监督作为国家法律监督体系的重要组成部分，涵盖刑事、民事、行政、公益诉讼“四大检察”领域。传统检察监督多依赖人工排查、群众举报、部门移送等线索来源，存在被动性、碎片化、效率低等问题。数字检察通过打破数据壁垒、构建监督模型、实现智能预警，为检察监督提供了“主动发现、精准定位、全链条追溯”的全新路径，既是落实《中共中央关于加强新时代检察机关法律监督工作的意见》中“运用现代科技提升法律监督能力”要求的必然举措，也是检察机关以技术创新破解监督难题、提升治理效能的关键抓手。
二、数字检察在检察监督履职中的应用现状与突出问题（一）数据整合共享不足，监督基础支撑薄弱数据是数字检察的核心要素，但当前数据整合共享存在明显短板。一是数据壁垒尚未完全打破，检察机关与公安、法院、市场监管、金融、税务等部门的数据共享缺乏刚性约束，部分关键数据如企业工商登记、不动产信息、金融交易流水等难以实时获取，导致监督线索来源受限；二是数据质量参差不齐，已获取的数据存在格式不统一、重复冗余、更新不及时等问题，如公益诉讼案件中的环境监测数据与行政机关报送数据不一致，影响分析结果准确性；三是数据安全保障不足，对敏感数据的分级分类管理、加密存储、访问权限控制等机制不完善，存在数据泄露风险。（二）监督模型构建不精准，适配业务需求有限监督模型是数字检察的核心工具，但模型构建与业务需求衔接不够紧密。一是模型针对性不强，部分模型仅追求技术先进性，未结合具体监督场景设计，如刑事执行监督模型未聚焦社区矫正脱管、暂予监外执行违规等重点问题，导致预警线索泛化；二是模型智能化水平不高，多停留在数据比对、简单筛查层面，缺乏对复杂关联关系的深度挖掘，如未能通过资金流向、人员轨迹等多维度数据锁定“套路贷”犯罪链条；三是模型迭代更新滞后，未建立常态化的模型优化机制，面对新型犯罪、新型监督场景时，模型难以快速适配。（三）数字应用能力不足，人才队伍支撑乏力数字技术与检察业务的深度融合缺乏专业人才保障。一是复合型人才短缺，缺乏既精通检察业务，又掌握大数据分析、人工智能、编程等技术的复合型人才，导致业务需求难以转化为技术方案；二是现有人员数字素养不足，部分检察干警对数字工具的应用停留在基础操作层面，不会用、不善用智能分析平台，难以充分发挥数字检察的监督效能；三是培训体系不完善，培训多侧重技术理论讲解，缺乏结合具体监督业务的实操训练，导致数字技能与业务应用脱节。（四）应用场景拓展不充分，监督效能未能释放 数字检察的应用范围仍局限于部分传统监督领域，场景拓展不足。一是应用领域不均衡，多集中在刑事检察、公益诉讼等传统领域，在民事执行监督、行政争议实质性化解、知识产权检察等领域的应用探索较少；二是监督链条不完整，多聚焦线索发现环节，在证据固定、案件办理、跟踪整改等后续环节的数字赋能不足，如通过模型发现公益诉讼线索后，缺乏数字化工具辅助现场勘查、证据固定；三是治理转化能力薄弱，未能通过数字分析提炼监督中发现的共性问题，难以形成类案监督建议，影响“办理一案、治理一片”的效果。
三、数字检察法律监督模型构建的优化路径（一）锚定业务核心需求，强化模型场景适配性以业务需求为导向，破解模型与实践脱节问题。一是聚焦高频监督场景建模，围绕刑事执行违规、生态环境损害、民事虚假诉讼、行政不作为乱作为等重点监督领域，梳理核心监督要点，如公益诉讼领域聚焦污染源定位、损害范围核算、整改效果评估等关键环节，构建“问题识别—证据固定—整改跟踪”全流程模型；二是细化模型监督规则，联合业务骨干提炼类案监督逻辑，将法律条文、司法解释、办案经验转化为可量化、可执行的模型参数，如构建“套路贷”监督模型时，嵌入“资金循环转账”“高额利息约定”“暴力催收关联”等核心识别规则；三是分类构建专项模型，针对不同检察领域特点，研发刑事、民事、行政、公益诉讼专属模型，如民事执行监督模型侧重“查人找物”“财产隐匿”等问题识别，知识产权检察模型聚焦“侵权商品流通轨迹”“权利主体维权困境”等核心场景。（二）夯实数据支撑基础，提升模型分析精准度 以高质量数据为核心，筑牢模型运行根基。一是拓宽数据归集范围，推动与公安、法院、行政机关建立常态化数据共享机制，重点整合人员身份、资金流水、不动产登记、行政执法记录等关键数据，丰富模型分析维度；二是建立数据治理标准，制定数据清洗、校验、整合的操作规范，统一数据格式、字段定义，对重复、错误、缺失数据进行系统性处理，通过交叉验证确保数据真实准确；三是强化数据安全保障，构建“分级分类+权限管控+全程留痕”的数据安全体系，对敏感数据实行加密存储，严格限定访问权限，建立数据使用审计机制，防范数据泄露风险。（三）优化模型技术架构，增强智能分析效能 以技术升级为支撑，提升模型核心算力。一是引入先进算法模型，结合监督场景需求，运用机器学习、自然语言处理、图神经网络等技术，深度挖掘数据间的复杂关联关系，如通过人员、资金、场所的关联分析，精准锁定犯罪团伙作案链条；二是构建“基础模型+专项插件”架构，搭建通用数据处理基础模型，针对具体监督需求开发专项分析插件，实现模型的灵活适配与快速部署；三是建立常态化迭代机制，定期收集案件办理反馈意见，跟踪新型监督场景、法律政策变化，对模型参数、算法逻辑进行动态优化，如针对新型网络犯罪，及时更新模型中“虚拟货币交易”“网络账号关联”等识别规则。（四）强化人才协同支撑，推动模型落地见效以人才融合为保障，破解模型应用“最后一公里”难题。一是组建复合型建模团队，整合业务骨干、技术人员、法学专家等力量，明确分工协作机制，由业务骨干提出需求、技术人员转化方案、专家审核把关，确保模型既符合法律规定，又具备技术可行性；二是搭建实操培训体系，围绕模型操作流程、数据解读方法、线索核查技巧等开展专项培训，通过“案例教学+实战演练”提升检察干警模型应用能力；三是建立模型应用考核机制，将模型预警线索转化率、监督案件办理质效等纳入绩效考核，鼓励干警主动运用模型开展监督，形成“建模—应用—反馈—优化”的良性循环。
四、结语数字检察法律监督模型是数字技术与检察业务深度融合的核心载体，更是新时代检察机关提升监督质效、拓展监督维度的关键抓手。检察机关必须牢牢把握数字时代发展机遇，以业务需求为导向、以高质量数据为基础、以先进技术为支撑、以人才队伍为保障，持续优化监督模型构建与应用，推动数字检察从“技术探索”向“实战赋能”转型。通过模型精准赋能，让检察监督更具主动性、针对性和实效性，既依法纠正违法违规行为、维护司法公正，又主动融入社会治理、防范化解风险，为经济社会高质量发展提供坚实的数字检察保障。（商南县人民检察院 吕娜）
