以数智化赋能金融检察提质增效

  应用数据计算赋能证据审查和犯罪指控，优化数据归集共享赋能“两法”衔接和双向联动，构建数据模型赋能检察监督和诉源治理——

  党的二十大报告强调，要加快建设网络强国、数字中国。前不久召开的中央金融工作会议也提出，要做好数字金融等五篇大文章。检察机关紧跟时代步伐，提出数字检察战略，并以“数智化”赋能检察履职。金融检察是与数据关联最为密切的业务条线之一，金融违法犯罪往往涉及范围广、案情疑难复杂、资金链路叠加交错；同时，还涉及追赃挽损、诉源治理等检察职能拓展。因此，必须全面激发数据活力，深入促进大数据、人工智能等科学技术创新成果与金融检察工作深层次地融合，以数智化赋能金融检察提质增效。这是落实最高检数字检察战略的具体举措，也是服务保障金融高水平质量的发展，加快建设金融强国的必然要求。

  应用数据计算赋能证据审查和犯罪指控。首先，借助大语言模型技术，辅助办案人员提升海量证据审查能力和审查质效。金融犯罪案件中涉众型案件所占比重大，所涉证据种类多、体量大、覆盖面广，因而亟须通过大语言模型技术赋能证据审查。例如，在非法集资、组织领导传销活动等涉众型案件中，面对证人证言、被害人陈述等大量同质性证据，能借助大语言模型技术将单份证据中的关键信息，如获利数额、未兑付数额等数据通过标准化格式输出并加以文本深度挖掘分析，进而在数据预处理的基础上由办案人员深度厘清案件事实，大幅度的提高证据审查质效。同时，对于以单位场景出现的涉众型犯罪，通过深层数据分析，打击极少数，挽救大多数，以贯彻宽严相济刑事政策。

  其次，通过多维数智分析系统，辅助刑事司法会计鉴定进行全方面刑事涉财务会计事实查证。传统司法审计查证方法已经难以满足现实需求，实践中因未能准确还原资金使用动向而就低认定犯罪数额的情形亦时有发生。通过引入多维度数智分析系统能打造全流程动态鉴定模式，将涉案企业内部台账、银行流水、原始财务会计凭证等鉴定要素贯通于一平台内，完整认定虚开、骗税等案件中的资金流、发票流、货物流、财物流，确认流入情况和最终去向。同时，可借助区块链技术完成对含虚拟货币在内的穿透式审查，从而辅助认定犯罪事实，尤其是辅助办案人员精确查明“非法占有目的”等主观要素。

  最后，通过穿透图等形式以直观方式在庭审中动态展示犯罪指控内容。法庭审理时，在传统罗列司法会计鉴定意见的基础上，可以用穿透图、思维导图等方式实现刑事涉案财务数据可视化，明晰资金实际来源、使用性质和涉案财物权属，如兑付本息、对外投资、挥霍消费等，对“案、人、事、财”进行精准画像，实现从复杂案情到精细描绘，再到准确指控；并就所开展的追赃挽损工作同步示证，强化以证据为中心的刑事指控体系和涉案财物公诉职责。

  优化数据归集共享赋能“两法”衔接和双向联动。从司法实践来看，作为原始资源与核心生产要素的数据尚未达到理想程度下的归集、共享、利用。在检察机关内部，仍有大量非结构化数据处于沉睡状态；而在检察机关与外部交互中，“数据孤岛”现象仍然严重，刑事司法与行政执法仍未打通数据壁垒，数据利用往往是靠上级协调或者部门双边商议的方式来进行，运行效率难以满足现实需求。对此，应着力提升数据激活程度，建立完整数据全生命周期开发、收集、管理、利用机制。

  首先，加强有关部门公共数据归集进程，推进行刑单位间公共数据共享。一来由上级主管部门牵头协调，以持续推进刑事案件智能辅助办案系统（又称“206系统”）迭代升级为契机，打通公检法司四机关的执法办案系统，特别是加强对捕诉交叉案件的对下指导功能。二来以持续推进“两法衔接”工作机制为突破口，将重点行政执法机关纳入“两法衔接”平台，通过“联邦学习”“差分隐私”等技术共享执法司法办案数据，并打通“两法衔接”平台与办案系统之间的数据通道，在保障数据安全的基础上实现互联互通。

  其次，固定信息共享平台的数据集成路径，疏通人工协同水平较低的现实堵点。通过“OCR文字识别”等技术方法将司法机关办案过程中产生的大量非结构化数据转变为结构化数据，统一数据清洗模块，使得涉案实质信息以模块化方式呈现。并且，通过开发模型与各单位间的办案系统来进行对接，对有关数据进行自动收集，减少人工输入的程序事项，大幅度提高数据的利用效度。

  最后，以数字平台激活行刑双向衔接工作，着力以反向衔接助推金融监督管理规范化水平。其一，做优检察意见的制发工作。对于内幕交易、操纵证券市场等交易类金融犯罪案件需要给予行政处罚的，依托数据共享平台及时向金融监督管理部门通报信息并提出检察意见。其二，做好反向衔接中对行政违法行为的检察监督。探索对履职中发现金融监督管理部门违法行使职权或者不行使职权的，运用“大数据+智慧检索”的方式提出类案检察建议。其三，完善与金融监管部门、侦查机关、审判机关会商机制。加强与金融机构、金融监管机构等在金融风险防控方面的合作，增强工作协同力。

  构建数据模型赋能检察监督和诉源治理。首先，以大数据加持实现从个案侦查监督向类案侦查监督的迈进。常见的非法集资、骗取出口退税等金融犯罪案件往往侦查周期长、突破难、证据缺口多，依附于审查批捕的传统监督形式难以解决监督的主动性、全面性等问题。对此，宜借助以“深度学习”为代表的前沿数字技术，开掘隐藏并涵摄在数据当中的金融犯罪案件的内在逻辑和普遍特征，将侦查监督检察规则代码化。通过构建模型分析侦查违背法律规定的行为并自动提示和预警，进而提高侦查监督的工作质效。

  其次，以裁判规则模型化为抓手精准开展金融领域裁判结果类案监督。一是强化对刑事判决的审判监督，构建诉判不一抗诉线索比对模型，全面筛查并制定金融刑事案件诉判不一认定标准。特别是借助智能案例库建立刑民交织类案件的认定规则，妥善把握民事纠纷与刑事犯罪的界限，尤其是厘清金融领域各类诈骗罪与非罪的界限。二是加强对民商事诉讼案件的监督，明确涉FOF基金、场外期权等复杂金融理财产品案件的证明标准和法律适用规则。充分的利用数字手段，不断拓展金融领域检察监督的广度和深度，实现治罪与治理相融合，推动办案效果向社会治理转化。

  再次，创新大数据分析研判能力以提升监督质效。金融检察应跳出传统人工统计分析方法，采用回归分析、综合评价指数等分析模型，结合金融市场发展实况提升研判结论的科学化和时效性。一方面，充分运用检察大数据资源，对金融犯罪的态势、成因做全面、精准、有效分析，形成更为客观的结论和更为科学合理的对策；另一方面，形成以案件本体为支撑的大数据报告，并报告同级党委、人大，进而有明确的目的性地形成地方性法规或司法解释建议，落实国家宏观金融政策。

  最后，通过数据辅助诉源治理放大监督的长尾效应。一是将检察大数据赋能法律监督工作与企业监督评估工作相结合。金融犯罪涉企违规的现象较为突出，借助大模型技术能进一步智能化梳理涉案企业风险点，高效生成改进方案。二是通过类案研判挖掘行业治理中的漏洞以及潜在风险，尽早识别和预警新型犯罪手段以及黑灰产业组合链条，以高质效检察工作服务金融系统有力支撑经济社会发展。

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