最高檢印發(fā)大數據賦能類案司法救助典型案例（附答記者問）

近日，最高人民檢察院印發(fā)第一批大數據賦能類案司法救助典型案例，總結基層檢察院建立司法救助大數據模型的經驗做法，推動實現司法救助與社會救助信息共享、雙向銜接，以“數字革命”助推控告申訴檢察工作高質效發(fā)展。

這批案例共5件，分別為：江蘇省灌云縣人民檢察院依托司法救助服務鄉(xiāng)村振興實體化工作平臺構建大數據模型賦能類案救助，浙江省樂清市人民檢察院構建多元聯(lián)動司法救助大數據模型賦能類案救助，浙江省磐安縣人民檢察院依托司法救助“一件事”平臺構建大數據模型賦能類案救助，山東省單縣人民檢察院依托司法救助線索篩查應用平臺構建大數據模型賦能類案救助，河南省許昌市魏都區(qū)人民檢察院構建侵害人身權類司法救助大數據模型賦能類案救助。

在今年深化開展“關注困難婦女群體，加強專項司法救助”活動和“司法救助助力全面推進鄉(xiāng)村振興”專項活動中，各地檢察機關研判過往司法救助案例，依托全國檢察業(yè)務應用系統(tǒng)和本地大數據資源，以大數據賦能挖掘救助線索、提升救助效率，實現救助線索及時發(fā)現，司法救助與社會救助協(xié)同推進。

針對司法救助線索發(fā)現難、救助渠道單一、救助標準不統(tǒng)一等問題，一些地方檢察機關還積極探索構建多元聯(lián)動司法救助數據模型，對故意傷害、交通肇事等人身傷害類案件，因案造成重大財產損失類案件，涉贍養(yǎng)費、撫養(yǎng)費、撫育費等弱勢群體扶養(yǎng)類案件，以及涉法涉訴信訪類案件等案件類型的當事人數據進行匯總分析、篩選，總結提煉規(guī)則，實現救助線索由人工摸排向智能篩查轉變，案件受理由個案申請向類案推送轉變，同時基于大數據研判，積極推動司法救助與社會救助銜接，形成不同救助政策的疊加效應，并能動參與社會治理，取得較好效果。

案例一?江蘇省灌云縣人民檢察院依托司法救助服務鄉(xiāng)村振興實體化工作平臺構建大數據模型賦能類案救助

【關鍵詞】

司法救助? 大數據模型? 司法救助服務鄉(xiāng)村振興實體化工作平臺? 檢府聯(lián)動? 提升救助效率? 接續(xù)救助

【要? 旨】

對于司法救助工作中存在的因信息銜接不暢通、救助標準不統(tǒng)一、部門協(xié)同不及時導致救助實效不到位等問題，檢察機關可以與政府相關職能部門加強溝通協(xié)調，打破信息壁壘，集成司法救助大數據工作平臺，并依托平臺建立司法救助大數據模型，實現司法救助與社會救助信息共享，通過數據監(jiān)測及研判，鎖定救助對象，精準測算救助金額，同步開展司法救助、分類幫扶，更好鞏固拓展脫貧攻堅成果，助力全面推進鄉(xiāng)村振興。

【線索發(fā)現】

最高人民檢察院、國家鄉(xiāng)村振興局部署開展“司法救助助力全面推進鄉(xiāng)村振興”專項活動以來，江蘇省灌云縣人民檢察院調研發(fā)現，檢察機關開展司法救助工作面臨新形勢和新要求，一些傳統(tǒng)的工作方式和機制已經不能滿足更好保障涉案弱勢群體權益的客觀需求。實踐中，檢察機關并不掌握當事人家庭是否因案致困的情況，一方面，對應當予以救助的對象未能做到“應救即救”；另一方面，除申請人自述或申請人所在村居（社區(qū)）提供證明材料外，檢察機關還要對申請人家庭情況進行必要的調查核實，導致司法救助開展時間較長。此外，實踐中還出現同類案件或被害人困境類似案件“不同助”現象，影響了救助效果。

【數據賦能】

在加快推進數字檢察背景下，灌云縣人民檢察院依托司法救助與社會救助銜接機制，圍繞鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃，積極思考數據賦能司法救助工作的實踐路徑，探索構建信息化救助綜合平臺。經與縣相關部門協(xié)調，灌云縣人民檢察院在本院12309檢察服務中心建立司法救助服務鄉(xiāng)村振興實體化工作平臺。

該平臺為檢府聯(lián)動打造的司法救助大數據平臺，主要架構為“一池一制一標準多循環(huán)”的大數據運用。“一池”是指，接入全國社會救助業(yè)務信息系統(tǒng)、全國兒童福利信息系統(tǒng)、全國殘聯(lián)信息化服務平臺、江蘇省醫(yī)療保障信息平臺、江蘇工會困難職工信息管理系統(tǒng)中的本地數據庫匯聚而成的數據池?！耙恢啤笔侵?，經灌云縣人民檢察院請示匯報，由縣委政法委牽頭，與全縣包括鄉(xiāng)村振興、民政、殘聯(lián)等20個相關單位，會簽《關于建立和完善國家司法救助與其他社會救助銜接機制助推鄉(xiāng)村振興的意見》，綜合運用心理救助、民政救濟、醫(yī)療救助、教育幫扶、技能培訓、就業(yè)指導及法律援助等“N”種救助幫扶方式，建立而成的“1+20+N”多元救助幫扶機制。“一標準”是指，灌云縣人民檢察院為解決“同案不同助”問題而制定的《司法救助資金分類量化標準實施細則》，根據該實施細則中的各類量化要素，通過建立規(guī)則數字算法，構建法律智能模型，精準測算出個案具體的救助金額，確保公平救助。“多循環(huán)”是指，灌云縣人民檢察院與多部門聯(lián)合成立平臺建設及運用領導小組，目前已與縣鄉(xiāng)村振興局、民政局、殘聯(lián)、總工會、婦聯(lián)、醫(yī)保局、司法局等單位建立起8條溝通聯(lián)絡渠道，在檢察機關借助平臺實現快速查詢的同時，將司法救助信息及時推送至相關職能部門，引導開展社會救助和幫扶，形成多項循環(huán)，實現司法救助與社會救助有效銜接、同步開展。

（一）數據來源

司法救助服務鄉(xiāng)村振興實體化工作平臺堅持重點導向、需求導向，前期通過人工填錄、離線數據導入等方式，將全縣低保戶、低收入戶、困境兒童、殘疾人等信息導入平臺，數據每月更新一次，初步實現數據池匯集。后期搭建相關互聯(lián)網、政務內網、檢察工作網等網站，并納入縣總工會、醫(yī)保局、婦聯(lián)提供的困難職工、醫(yī)療救助對象及“兩癌”困難婦女信息，匯集形成容納6個系統(tǒng)、8類數據和1個檢察機關網上信訪信息系統(tǒng)的信息匯集中心，實現數據實時共享。

（二）數據要素

包括：1. 低收入人群；2. 困境兒童；3. 持證殘疾人；4. 困難職工；5. 醫(yī)療救助對象；6. 困難婦女；7. 其他困難人員。

（三）數據模型

主要依據《關于建立完善國家司法救助制度的意見（試行）》《人民檢察院開展國家司法救助工作細則》《社會救助暫行辦法（2019修正）》《江蘇省政府辦公廳關于切實加強社會救助工作的意見》等，提煉6條研判規(guī)則，構建2個數據模型。

模型一：篩選救助對象數據模型

1.適用對象

主要用于因刑事案件或因交通事故等民事侵權案件致傷致殘的人身損害類案件，因案造成重大財產損失類案件，涉贍養(yǎng)費、撫養(yǎng)費、撫育費等弱勢群體扶養(yǎng)類案件及涉法涉訴信訪類案件等五大案件類型的被害人及其近親屬或申訴人。

2.分析方法

檢察機關案件管理和其他業(yè)務部門在接收、辦理案件時，發(fā)現被害人可能為低收入人員、殘疾人、未成年人等人群時，及時向控告申訴檢察部門移送案件線索，由控告申訴檢察部門在司法救助服務鄉(xiāng)村振興實體化工作平臺上對被害人信息進行檢索，綜合分析其是否符合司法救助條件，進而鎖定救助對象，實現快速開展司法救助。

3. 研判規(guī)則

研判規(guī)則一：案件發(fā)生后，被害人無法通過訴訟獲得有效賠償；

研判規(guī)則二：被害人因案致困，生活面臨急迫困難；

研判規(guī)則三：其他司法機關未開展司法救助。

模型二：測算救助金額數據模型

1.適用對象

檢察機關決定開展司法救助的對象。

2.分析方法

決定給予救助后，根據在平臺中篩查出的救助對象不同類別信息，依據灌云縣人民檢察院《司法救助資金分類量化標準實施細則》確定的量化要素，首先測算出個案的救助基本金額；其次，將低收入戶、困境兒童、殘疾人、困難婦女、困難職工、醫(yī)療救助對象等困難人員作為重點救助對象，測算出追加金額。最終實際救助金額=（基本金額+追加金額）×過錯系數。

3.研判規(guī)則

研判規(guī)則一：救助基本金額的確定。救助基本金額=救助基準金額×（案件類型系數+生活困難系數）。其中，救助基準金額根據縣域經濟社會發(fā)展水平，結合灌云縣人民檢察院近3年司法救助金平均發(fā)放金額確定，可根據經濟社會發(fā)展水平適時進行調整；案件類型系數根據不同的案件類型，確定不同的系數（“系數”即為救助基準金額的一定倍數，下同）；生活困難系數根據不同的困難程度，分別確定為1－5倍、5－10倍、10－15倍三個檔次。

研判規(guī)則二：救助追加金額的確定。救助對象為重點優(yōu)撫、困境兒童、殘疾人（1－2級）的，在已測算的救助金基礎上，增加5－10倍救助基準金額的救助金；救助對象為困難婦女、困難職工、醫(yī)療救助對象、殘疾人（3－4級）等困難人員的，在已測算的救助金基礎上，增加1－5倍救助基準金額的救助金。

研判規(guī)則三：過錯系數的確定。根據擬救助一方當事人在案件中承擔的責任情況，確定具體的系數。

（四）數據推送

對于平臺能夠檢索到的救助對象，灌云縣人民檢察院在開展司法救助的同時，將救助對象的具體情況推送給民政、鄉(xiāng)村振興、教育、殘聯(lián)等相關職能部門，建議按照“1+20+N”機制開展多元化的社會救助，形成幫扶合力。對于平臺未能檢索到的因案致困相關人員，在走訪調查后決定開展司法救助的，同步向相關職能部門制發(fā)《社會救助建議函》，建議采取納入低保、對脫貧不穩(wěn)定戶、邊緣易致貧戶同步開展監(jiān)測和幫扶等長期幫扶措施。

【類案救助】

（一）主動救助，全面提升司法救助效率。灌云縣人民檢察院依托司法救助服務鄉(xiāng)村振興實體化工作平臺，對低保戶、低收入戶、困境兒童、殘疾人等群體信息進行實時篩查和監(jiān)測，發(fā)現存在因案致困風險的，變被動申請為主動救助，及時啟動司法救助程序，提高救助金發(fā)放效率，更好發(fā)揮司法救助救急扶困作用，以檢察能動履職鞏固拓展脫貧攻堅成果，服務鄉(xiāng)村振興。截至2023年4月，該院通過該大數據平臺已成功救助109人，發(fā)放救助金117.8萬元，同類案件救助金額上下幅度不超過30%，司法救助金平均發(fā)放周期由原來的22日大幅縮短至7日。

（二）接續(xù)救助，鞏固司法救助效果。針對司法救助后部分救助對象可能因病或其他事由導致家庭生活仍然困難的情況，灌云縣人民檢察院通過平臺定期對救助對象進行查詢，篩查其家庭困難程度有無發(fā)生變化。對家庭生活仍然困難的救助對象，與鄉(xiāng)村振興等部門進行實地走訪，對脫貧不穩(wěn)定戶、邊緣易致貧戶同步開展監(jiān)測和幫扶，對農村低收入人口開展分類幫扶，鞏固和強化司法救助工作效果。截至2023年4月，灌云縣人民檢察院依托該大數據平臺制發(fā)《社會救助建議函》37份，幫助救助對象享受低保待遇23人、困境兒童待遇9人，對16名脫貧不穩(wěn)定戶、邊緣易致貧戶同步開展監(jiān)測和幫扶，協(xié)調有關部門為困難救助對象減免醫(yī)療費用40余萬元，減免食宿費用、落實教育扶貧資金8萬余元。

案例二?浙江省樂清市人民檢察院構建多元聯(lián)動司法救助大數據模型賦能類案救助

【關鍵詞】

司法救助? 大數據模型? 挖掘救助線索? 社會大救助平臺? 聯(lián)動救助

【要? 旨】

對于因故意傷害、交通肇事等造成人身傷害，且通過訴訟途徑無法獲得有效賠償導致生活困難的被害人，檢察機關應當積極能動履職，主動開展司法救助工作。要注重推進司法辦案、社會救助等數據的共享，通過數字建模實現智能分析匹配，有效挖掘司法救助線索。既實時同步開展檢察環(huán)節(jié)司法救助，又積極拓展審判執(zhí)行環(huán)節(jié)的司法救助，同時加強司法救助與社會救助的聯(lián)動互動，并借助政法網格員隊伍提升困難群眾核查質效，有效構建多元聯(lián)動的救助工作格局。

【線索發(fā)現】

浙江省樂清市人民檢察院對2016至2021年本院辦理的115件司法救助案件進行分析研判，發(fā)現其中涉及故意傷害、交通肇事等人身傷害類案件高達80%，救助案件的類型存在高度的同一性。經走訪法院、民政局，發(fā)現在交通事故類民事案件中因賠償款無法執(zhí)行到位而致生活陷入困境的情形大量存在，社會救助對象中符合司法救助條件或者司法救助對象中需要社會救助的情形也非個別，有必要開展類案救助和聯(lián)動救助。

【數據賦能】

為解決上述問題，樂清市人民檢察院決定依托檢察業(yè)務應用系統(tǒng)、浙江省檢察院數據應用平臺和社會大救助平臺、基層治理四平臺，構建多元聯(lián)動司法救助數據模型，通過對檢察辦案、法院裁判、執(zhí)行等司法辦案數據與社會大救助平臺、基層治理四平臺數據進行匯總分析、篩選，實現救助線索及時發(fā)現，司法救助與社會救助協(xié)同推進，著力構建高效協(xié)同的“1+1+N”多元化救助體系。

第一個“1”是指建立一個數據池，對接社會大救助平臺、基層治理四平臺，獲取低保低邊、其他困難群體數據、已開展社會救助數據，并從裁判文書網、法院獲取審判、執(zhí)行數據，與檢察院審查逮捕、審查起訴數據匯集，形成一個精準排查救助對象的數據池。第二個“1”是指建立一個機制，聯(lián)合市委政法委、民政局共同出臺《關于建立司法救助與社會救助聯(lián)動機制的意見》，依托基層治理四平臺，充分利用鄉(xiāng)鎮(zhèn)街網格員及時獲取因案因病致困人員、殘疾人員、空巢老人、留守婦女兒童等困難弱勢群體信息，及時開展調查核實，精準開展司法救助和移送社會救助；依托民政局集“一站式受理”“多部門聯(lián)辦”“社會力量參與”“主動預警”“監(jiān)測返貧”等功能為一體的數字化社會大救助平臺，搭建市檢察院與市慈善總會、紅十字會、醫(yī)療、住建、人社、教育、婦聯(lián)、殘聯(lián)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道等職能部門的溝通渠道，實現救助線索信息共享，推動形成能動履職的救助合力?！癗”即多元化救助幫扶方式，通過聯(lián)合納入社會大救助體系的職能部門及供電、供水等民生企業(yè)，并發(fā)動社會力量，綜合運用經濟救助、醫(yī)療救助、生活安置、就學就業(yè)援助、教育支持、心理干預等多種形式開展聯(lián)動救助和幫扶，堅持應救盡救、因案制宜、及時精準的原則，切實幫助困難當事人解決生活難題，改善生活條件，防止因案返貧致貧，助力全面推進鄉(xiāng)村振興。

（一）數據來源

1. 審查逮捕、審查起訴文書（來源于全國檢察業(yè)務應用系統(tǒng)）、刑事判決文書、民事判決文書、法院執(zhí)行數據（來源于裁判文書網、樂清市人民法院）；

2. 開展社會救助人員數據（來源于樂清市民政局社會救助服務中心）；

3. 低保、低邊戶數據（來源于樂清市民政局）；

4. 鄉(xiāng)鎮(zhèn)街困難弱勢群體數據（來源于樂清市基層治理四平臺）。

（二）數據要素

審查逮捕、審查起訴環(huán)節(jié)涉故意傷害、交通肇事案件被害人數據。

判決生效的故意傷害、交通肇事案件被害人數據、交通事故民事賠償案件受害人數據。

法院執(zhí)行數據。

低保低邊及鄉(xiāng)鎮(zhèn)街困難弱勢群體數據。

（三）數據分析規(guī)則

根據《人民檢察院開展國家司法救助工作細則》的規(guī)定，符合司法救助條件，要求當事人被違法犯罪侵害造成人身傷害或者遭受重大財產損失，無法通過訴訟獲得賠償，造成生活困難。據此，多元聯(lián)動司法救助數據模型著重針對人身受到傷害、未獲賠償、生活困難3個關鍵點進行篩查。在刑事、民事法律文書中篩選受害人信息，通過設置過濾條件得出未獲賠償受害人員信息，再分別與民政部門低保低邊數據、已開展社會救助人員數據、基層治理四平臺困難群體數據取交集，初步篩選出可能需要進行司法救助的對象，再開展進一步人工核查。同時，進行反向篩查，將獲得司法救助人員數據與已開展社會救助人員數據進行差集，得到司法救助人員中可能需要進行社會救助的人員，通過社會大救助平臺分流至相關職能部門開展社會救助。

（四）數據分析步驟

模型1：篩查審查逮捕、審查起訴環(huán)節(jié)未獲賠償的被害人

第一步：篩選出涉及故意傷害、交通肇事類的審查逮捕、審查起訴文書信息；

第二步：剔除包含“調解協(xié)議”“已賠償”“諒解”等內容的文書，形成未獲賠償被害人數據；

第三步：將未獲賠償被害人數據與樂清市低保低邊戶數據、鄉(xiāng)鎮(zhèn)街困難弱勢群體數據取交集，篩選出屬于生活困難人員的被害人信息；

第四步：對生活困難的被害人情況進行人工核查，確定司法救助對象。

模型2：篩查無法通過訴訟獲得賠償的當事人

第一步：篩選出法院涉及故意傷害、交通肇事類的刑事判決文書和涉及交通事故的民事判決文書，提取出受害人數據要素；

第二步：篩選出法院執(zhí)行文書中有關終結執(zhí)行、終止本次執(zhí)行的執(zhí)行文書，并提取出申請執(zhí)行人數據要素；

第三步：將刑事案件、民事案件的受害人數據與法院終結執(zhí)行、終止本次執(zhí)行的申請執(zhí)行人數據取交集，得到可能存在未獲賠償的情形；

第四步：將未獲賠償人的受害人數據與樂清市低保低邊戶數據、鄉(xiāng)鎮(zhèn)街困難弱勢群體數據進行比對，得到可能未獲賠償的生活困難人員；

第五步：對可能未獲賠償的生活困難人員情況進行人工核查，確定申請司法救助對象。

模型3：篩查已開展社會救助人員是否符合司法救助情形

第一步：將社會大救助服務中心已開展救助人員數據與前兩個模型中排查出的未獲賠償受害人數據進行匹配分析，篩選出可能存在需要司法救助情形的人員；

第二步：對上述排查出的人員進行人工核查，符合司法救助條件的，進行司法救助。

模型4：篩查出司法救助后可進一步開展社會救助的人員

第一步：篩選出已開展司法救助的人員數據，提取被救助人數據要素；

第二步：篩選出社會大救助服務中心已開展救助人員數據，提取被救助人數據要素；

第三步：從開展司法救助的人員數據中剔除已開展社會救助的數據，確定已開展司法救助但尚未開展社會救助的人員數據；

第四步：針對個案進行人工文書審查、調查，確定需要進一步開展社會救助的人員數據；

第五步：通過對文書中“戶籍地樂清”“樂清籍人員身份證號前綴數字”等字段予以篩查，區(qū)分需要救助的本地人員及外來人員，針對不同人員建議社會救助中心開展對應救助措施。

【類案救助】

通過對重點案件的梳理，完善數據篩查規(guī)則，設置關鍵數據要素，并通過與社會大救助中心的數據聯(lián)結，精準識別檢察環(huán)節(jié)和審判執(zhí)行環(huán)節(jié)未獲賠償的受害人，實現司法救助人員與社會救助人員信息的智能匹配，及時發(fā)現需要司法救助和社會救助聯(lián)動救助的案件線索，有效提升多元化救助質效。2022年，樂清市人民檢察院利用大數據開展建模分析，篩查出可能符合司法救助條件的案件線索60余條，可能符合社會救助條件的案件線索20余條。通過進一步調查核實，實際移送社會救助線索16條，開展司法救助42件，其中涉及未成年人救助6件、低保人員救助5件、婦女救助24件、殘疾人救助7件，發(fā)放救助金50.4萬元，救助案件數量和金額同比均上升近70%。特別是在審查逮捕、審查起訴等檢察辦案環(huán)節(jié)，對20余名被害人實現訴訟過程中及時救助，最大限度幫助當事人脫離困境。

同時，通過聯(lián)合市委政法委、民政等部門出臺聯(lián)動機制，將數據篩選的案件線索精準推送至政法網格員隊伍，實現定點精準核查困難群眾情況，推動構建跨部門聯(lián)動大救助工作格局，有效提升救助的精準性。2022年，樂清市人民檢察院會同市委政法委下屬網格員隊伍開展家庭條件調查50余人次，協(xié)調民政局社會大救助服務中心開展社會救助12人次，聯(lián)動救助取得良好效果。

案例三?浙江省磐安縣人民檢察院依托司法救助“一件事”平臺構建大數據模型賦能類案救助

【關鍵詞】

司法救助? 大數據模型? 司法救助“一件事”平臺? 線索篩查? 社會幫扶? 監(jiān)督治理

【要? 旨】

對于司法救助線索發(fā)現難、救助渠道單一、救助力度欠缺、救助標準不一、監(jiān)督治理不足等問題，檢察機關可以構建智慧救助平臺，打破數據壁壘，實現信息共享，分類集成重點群體執(zhí)法司法數據，運用大數據、人工智能等技術手段總結提煉規(guī)則，實現救助線索由人工摸排向智能篩查轉變，案件受理由個案申請向類案推送轉變，并基于大數據研判，積極推動司法救助與社會救助雙向銜接，形成不同救助政策的疊加效應。

【線索發(fā)現】

當前，一些地方司法救助工作中存在潛在救助基數大、救助線索挖掘難、救助標準平衡難、救扶銜接不充分、監(jiān)督評價不健全等問題，加之各類救助政策碎片化、信息不對稱，導致救助及時性不足，救助條件審核、救助金額量化等能力欠缺，救助程序脫節(jié)、救扶協(xié)作不暢，一次性救助無法真正幫助重點困難群體走出生活困境，涉法涉訴信訪矛盾化解合力不足。為解決上述問題，浙江省人民檢察院在推動構建司法救助數字化應用平臺研究實踐中，將司法救助多跨場景應用交由磐安縣人民檢察院試點先行。

【數據賦能】

經過梳理相關規(guī)定，磐安縣人民檢察院依托浙里政法一體化和本地大數據資源，創(chuàng)建了司法救助“一件事”平臺，構建形成智能篩查、分級救助、社會幫扶、監(jiān)督治理四個多跨場景。該平臺匯集了全國檢察業(yè)務應用系統(tǒng)、社會治理中心信息系統(tǒng)等多個平臺的數據信息和各社會救助職能部門通過各渠道獲取的數據信息，有效促進線索篩查提質增效。

司法救助“一件事”平臺主要依據《關于建立完善國家司法救助制度的意見（試行）》《人民檢察院開展國家司法救助工作細則》《最高人民檢察院關于全面加強未成年人國家司法救助工作的意見》《最高人民檢察院、國務院扶貧開發(fā)領導小組辦公室關于檢察機關國家司法救助工作支持脫貧攻堅的實施意見》《關于加強退役軍人司法救助工作的意見》和辦案經驗，分析救助對象普遍性特征，結合刑事案件辦案流程設置救助點，根據罪名不同設置8個分析模型，可根據各地實際及各類專項救助活動進行優(yōu)化或新增。

（一）數據來源

司法救助“一件事”平臺堅持需求導向，深度分析線索來源、救助標準、救扶銜接、監(jiān)督治理等方面存在的問題，明確救助一件事集成辦理所涉及的改革任務，以重塑救助業(yè)務流程為切入點，通過接口對接、批量導入、專項獲取等方式，實現數據共享。

1. 刑事案件數字卷宗。對接全國檢察業(yè)務應用系統(tǒng)，以刑事訴訟程序節(jié)點時間為軸，獲取刑事案件數字卷宗，重點文書包括提請批準逮捕意見書、起訴意見書、起訴書、刑事判決書、詢問筆錄、訊問筆錄、鑒定意見、道路交通事故認定書、和解協(xié)議、諒解書等。

2. 重點困難群體數據。根據司法救助協(xié)作機制、司法救助與社會救助工作銜接機制，對接大數據局定期批量下載，歸集民政局、殘聯(lián)等12個部門16類數據，包括低保戶、低保邊緣人員、殘疾人等。

3. 多元專項數據。根據專項活動要求，從信訪部門、社會治理中心等信息系統(tǒng)獲取涉法涉訴信訪數據等。

（二）數據要素

刑事案件數字卷宗數據要素。

重點困難群體數據要素。

其他專項數據。

（三）數據研判規(guī)則

為實現“應救盡救”“應救即救”，從海量案件數據中有效挖掘司法救助線索，依職權主動啟動司法救助程序，根據以往司法救助對象的普遍特征及救助關鍵點，構建“智能篩查”模塊，以數字卷宗為基礎，根據不同罪名建立分析模型，梳理6類62個關鍵詞或近似詞。分析刑事案件被害人特征，以重點內容為要素進行研判。通過OCR識別抓取數字卷宗關鍵詞，以判定樹實現數據建模，同步生成被害人特征信息與已歸集的重點困難群體專題數據庫信息等比對碰撞得出結論。以結論匯聚為基礎，為涉案困難群眾精準畫像，對救助需求進行“紅、橙、黃”三色分級預警。

（四）分類救助，監(jiān)督治理

分類救助。為實現救助階段智能分析、救助方式智能組合、救助金額智能推薦，構建“分級救助”和“社會幫扶”模塊，通過設置不同權重系數，分級判定困難程度，分檔次推薦擬救助金額，實現救助標準量化。根據案件實際，自動推薦救助階段，精準識別救助類型，智能匹配救助措施，提高困難群眾需求清單和救助部門服務清單的匹配度。對篩查產生的重點困難群體數據，經判定暫不符合司法救助的，但符合社會救助條件的，通過平臺“浙政釘端”及時推送至相關職能部門，持續(xù)跟進救助對象生活情況，及時優(yōu)化銜接多元幫扶，跟進救助辦理動態(tài)，實現對救助案件辦理的全流程閉環(huán)管理。

監(jiān)督治理。以案件辦理天數、案均救助金額等數據為參照項目對救助質效實時監(jiān)管，督促救助案件辦理和資金審批。可視化管理救助資金使用進度，實現救助資金的科學高效使用。運用平臺加大對特殊類型案件關注力度，部門協(xié)作開展多元救助、長期幫扶，妥善化解矛盾糾紛，優(yōu)化基層社會治理。針對當事人依法申請卻因程序問題未應救盡救等怠于履職情形，及時監(jiān)督糾正，督促依法履職。

【類案救助】

磐安縣人民檢察院依托司法救助“一件事”平臺，整合救助資源，有效破解救助線索挖掘難問題，實現司法救助一體化辦理。如胡某某詐騙案受理后，平臺即提示被害人眾多且均為老年人，涉及低保戶、殘疾人等重點困難群體，存在多條重點救助線索，檢察機關依職權啟動救助程序，辦理養(yǎng)老詐騙被害人司法救助案件8件。與相關職能部門會簽《關于建立健全檢察機關國家司法救助工作支持脫貧攻堅溝通聯(lián)系機制的意見》《關于建立國家司法救助與社會救助工作銜接機制的若干規(guī)定（試行）》，將司法救助與就業(yè)指導、教育扶助、心理干預等融于一體。開展命案被害家庭司法救助專項行動，通過抓取導入平臺的刑事案件數字卷宗中死亡被害人信息，與平臺內已歸集的涉法涉訴信訪信息、重點困難群體數據等進行智能比對，篩查出命案被害家庭救助線索6件，通過釋法說理、司法救助、社會幫扶，有效化解矛盾糾紛。在救助困難婦女專項活動中，通過平臺篩查刑事案件數字卷宗中被害婦女信息，與重點困難群體數據進行智能比對，發(fā)現并辦理涉案困難婦女救助案件9件。

磐安縣人民檢察院還試點開展執(zhí)法司法信息共享，歸集涉潛在救助群體的政法數據、政務數據，為15項數字檢察專項監(jiān)督提供數據支撐。如不服法院生效行政裁判，向檢察機關提出監(jiān)督申請的案件，系統(tǒng)研判申請人為重點困難群體符合救助條件的，提示檢察官同步跟進司法救助，助力實質性化解行政爭議。

案例四?山東省單縣人民檢察院依托司法救助線索篩查應用平臺構建大數據模型賦能類案救助

【關鍵詞】

司法救助? 大數據模型? 線索篩查應用平臺? 聯(lián)動救助? 多元化幫扶? 服務鄉(xiāng)村振興

【要? 旨】

針對司法救助案件線索來源少、救助不及時問題，檢察機關通過聚焦因案導致生活困難的原建檔立卡貧困戶、未成年人、殘疾人、涉法涉訴信訪人等重點人群，建立司法救助線索大數據篩查智慧應用平臺，通過數據比對碰撞，精準、高效篩查司法救助案件線索，變當事人申請為檢察機關主動排查，跑出司法救助“加速度”，全力防范化解因案返貧致貧風險，及時解決人民群眾急難愁盼，為全面推進鄉(xiāng)村振興貢獻檢察力量。

【線索發(fā)現】

近年來，山東省單縣人民檢察院在辦案和調研中發(fā)現，開展司法救助工作的難點在于案件線索的篩查和獲取，主要原因為：一是受害人對司法救助缺乏了解，主動申請救助的意識不強；二是部分受害人由于文化水平低、出行困難等，申請救助不及時；三是人工逐案篩查效率低、耗時長、覆蓋面小，會出現線索遺漏情況。2021年，單縣人民檢察院辦理司法救助案件75件，線索均為在刑事案件辦理中逐案篩查發(fā)現，線索獲取渠道狹窄，且效率較低。

【數據賦能】

最高人民檢察院部署開展“司法救助助力鞏固拓展脫貧攻堅成果助推鄉(xiāng)村振興”專項活動，明確要求對進入檢察辦案環(huán)節(jié)、有因案返貧致貧風險的農村地區(qū)生活困難當事人加大司法救助力度。單縣人民檢察院積極落實專項活動部署，以數字檢察建設為契機，認真研判，大膽嘗試，搭建大數據模型，智能化篩查進入檢察環(huán)節(jié)的涉原建檔立卡貧困戶、未成年人、殘疾人、涉法涉訴信訪人等人員的司法救助線索。

單縣人民檢察院統(tǒng)籌“內、外”，在充分挖掘內部辦案數據的基礎上，通過與縣大數據局建立數據共享機制，獲取了有關數據。同時與縣民政、鄉(xiāng)村振興、殘聯(lián)等單位簽訂聯(lián)合救助意見，合力推進大數據賦能司法救助工作。2022年10月，單縣人民檢察院司法救助線索篩查應用平臺正式運行，開啟了用數據快速、精準、全面篩查重點救助群體司法救助線索的辦案新模式。

該平臺系單縣人民檢察院依托全國檢察業(yè)務應用系統(tǒng)，自主研發(fā)的司法救助線索篩查平臺，其主要是通過“兩庫四比對”模式，快速、精準篩查出司法救助線索?！皟蓭臁笔侵富A數據庫和篩查數據庫，“四比對”是指通過基礎數據庫（全國檢察業(yè)務應用系統(tǒng)數據、全國檢察機關網上信訪信息系統(tǒng)信訪人數據）與篩查數據庫中的原建檔立卡貧困戶、未成年人、殘疾人以及其他困難群體等四類重點人群信息一一比對。

（一）數據來源

第一部分是基礎數據，分別是：1. 全國檢察業(yè)務應用系統(tǒng)數據，包括刑事檢察、未成年人檢察、民事檢察、行政檢察數據；2. 全國檢察機關網上信訪信息系統(tǒng)信訪人數據。

第二部分是篩查數據，來源于縣大數據局，分別是：1. 原建檔立卡貧困戶數據，包括城市低保人員、農村低保人員、特困人員、邊緣易致貧戶、低保邊緣家庭人員；2. 孤兒、困境兒童、事實無人撫養(yǎng)兒童數據；3. 殘疾人數據，其中包括殘疾兒童數據；4. 其他重點困難群體數據。

以上數據分類導入線索篩查平臺?；A數據隨辦案系統(tǒng)即時更新，篩查數據每月更新一次。

（二）數據要素

基礎數據要素包括：刑事檢察和未成年人檢察案件中的被害人；民事檢察案件中的支持起訴、執(zhí)行監(jiān)督申請人；行政檢察案件中的行政裁判結果監(jiān)督、行政非訴執(zhí)行活動監(jiān)督申請人；涉法涉訴信訪人等。

篩查數據要素包括：原建檔立卡貧困戶、孤兒、困境兒童、事實無人撫養(yǎng)兒童、殘疾人。

（三）數據研判規(guī)則

第一步：設定比對點。將基礎數據中的被害人、申請人、涉法涉訴信訪人與四類重點人群的信息要素設定為2個比對點。

第二步：數據比對。將2個比對點進行數據碰撞，篩查平臺自動識別相關案件信息，將信息重合點（即司法救助線索）形成單獨列表予以推送。

（四）數據分析核查

檢察人員對系統(tǒng)推送的案件線索進行綜合分析，核查案件被害人或申請人是否符合司法救助條件，進而快速、精準鎖定救助對象，主動開展救助。

【類案救助】

司法救助線索篩查應用平臺第一時間提示檢察人員關注進入檢察辦案環(huán)節(jié)的重點人群信息，提高了司法救助案件線索發(fā)現效率。2022年10月建模以來，單縣人民檢察院通過大數據碰撞，篩查出司法救助案件線索83條。其中涉原建檔立卡貧困戶案件線索34件，經調查核實，對符合條件的28名受害人及時進行司法救助，5件線索正在核查中，在救助過程中，單縣人民檢察院還與縣民政、鄉(xiāng)村振興等部門密切協(xié)作，幫助生活特別困難的被救助人解決就業(yè)、低保等問題，重拾生活信心。涉殘疾人案件線索43件，經調查核實，40名當事人符合司法救助條件，針對殘疾人出行不便的情況，單縣人民檢察院主動上門幫助準備申請材料，積極開展司法救助，并與縣殘聯(lián)聯(lián)合幫扶，最大限度解決了申請人的實際困難，及時把黨的溫暖和檢察溫情送到了人民群眾特別是弱勢群體、困難群眾的心坎上。

案例五?河南省許昌市魏都區(qū)人民檢察院構建侵害人身權類司法救助大數據模型賦能類案救助

【關鍵詞】

司法救助? 侵害人身權? 民事類救助? 收集救助線索? 多元救助幫扶? 社會綜合治理

【要? 旨】

檢察機關辦理司法救助案件，對于常見多發(fā)的案件類型，可以進行大數據建模，通過與相關單位協(xié)作配合，進行數據收集、數據碰撞和對比，全面篩查類案救助線索。在拓展刑事類救助案源的同時，可以依規(guī)開展民事類救助案件，有效解決救助案件線索渠道來源單一、救助工作開展不及時等問題。發(fā)現社會救助線索的，應當與相關職能部門協(xié)作開展多元化幫扶；發(fā)現法律監(jiān)督線索的，應當同步依法履職；發(fā)現社會治理問題的，應當督促相關職能部門完善工作機制。

【線索發(fā)現】

2022年10月，河南省許昌市魏都區(qū)人民檢察院接到群眾對法院執(zhí)行監(jiān)督的申請，受害人張某2017年因交通事故死亡，法院判決肇事方賠償受害人近親屬各類損失近16萬元，但一直未執(zhí)行到位。魏都區(qū)人民檢察院依法對信訪人進行釋法說理，并調查核實了信訪人的家庭生活狀況。事故發(fā)生時，受害人張某的兒子張小某正在大學求學，為交學費申請助學貸款18780元，妻子李某罹患乳腺癌，法院雖判決涉事貨車所屬河南某運輸公司賠償李某、張小某各項損失共計159684.47元，但一直未能執(zhí)行到位，二人生活較為困難。魏都區(qū)人民檢察院審查認為，李某、張小某符合司法救助條件，決定向二人發(fā)放救助金20000元，并為救助金到賬開通“綠色通道”，緩解二人的“燃眉之急”。魏都區(qū)人民檢察院還聯(lián)系當地衛(wèi)健委、婦聯(lián)、辦事處等單位對李某、張小某進行社會救助和幫扶。

案件辦結后，魏都區(qū)人民檢察院研判認為，該案情形并非個例，有必要通過大數據建模，對受害人遭受不法侵害后不能及時得到民事賠償導致家庭生活困難的案件開展全面排查。

【數據賦能】

魏都區(qū)人民檢察院充分利用檢察機關刑事、民事監(jiān)督和信訪數據，與法院執(zhí)行數據和相關行政部門掌握的特殊群體數據碰撞比對，探索構建侵害人身權類案件受害人司法救助線索大數據智能平臺，在更大范圍、更深層次篩查、挖掘救助線索。

該平臺立足檢察數據，以在檢察機關受理案件范圍內發(fā)現救助線索為目標，堅持不任意擴大救助邊界和輔助性救助為原則，涵蓋多元化救助、行政違法監(jiān)督和社會綜合治理，按照體系現代化和治理能力現代化的基本理念，構建“一庫三模塊”的整體框架?！耙粠臁笔侵缚赡芫戎讣?，通過數據共享機制獲取法院執(zhí)行數據和民政局、鄉(xiāng)村振興局、婦聯(lián)、殘聯(lián)等單位掌握的特殊群體數據。依托檢察數據與平臺收集的行政機關數據進行碰撞，將已辦救助案件從中剔除，對受害人進行特征篩查，獲得人身損害類案件救助線索?！叭K”包括重點線索收集、多元化救助、社會綜合治理3個應用模塊。重點線索收集，是指法律監(jiān)督線索和重點群體的收集，對法院強制執(zhí)行、行政機關怠于履職等適時進行監(jiān)督，設置關鍵詞提取重傷、殘疾、未成年人、老年人等重點群體；多元化救助，是指對排查出的重點群體在司法救助的同時，對有醫(yī)療、教育、撫養(yǎng)、贍養(yǎng)、就業(yè)、心理疏導等需求的，及時推送至相關職能部門，引導開展社會救助和幫扶，實現救助線索閉環(huán)管理、協(xié)同共治、輔助決策；社會綜合治理，是指對大數據檢索出的司法救助線索進行結果性分析，提取人身被侵害等信息，分析行政機關是否第一時間給予受害人幫扶救助，法院是否窮盡財產調查措施及相應的強制執(zhí)行措施等。

（一）數據來源

從以下途徑收集數據：1. 檢察業(yè)務數據，包含刑事案件數據、民事監(jiān)督案件數據、司法救助案件數據，來源于全國檢察業(yè)務應用系統(tǒng)；2. 檢察信訪數據，來源于全國檢察機關信訪信息系統(tǒng)；3. 人民法院執(zhí)行數據，來源于人民法院執(zhí)行案件流程信息管理系統(tǒng)；4. 相關行政部門數據，分別來源于大數據局、民政局、教育局、鄉(xiāng)村振興局、婦聯(lián)、殘聯(lián)等單位。

（二）數據要素

檢察業(yè)務數據要素。

檢察信訪數據要素。

法院執(zhí)行數據要素。

行政機關數據要素。

（三）數據分析規(guī)則

第一步：獲取基礎數據。從全國檢察業(yè)務應用系統(tǒng)內調取刑事案件受理數據、民事監(jiān)督案件數據，從檢察信訪信息系統(tǒng)內調取司法救助案件數據，同時從法院大數據平臺調取申請強制執(zhí)行案件受理數據，從相關行政部門調取低保戶、防返貧監(jiān)測對象、殘疾人、困難婦女、孤兒、春蕾兒童、失獨家庭等數據，形成基礎數據池。

第二步：數據碰撞。一是提取民事監(jiān)督案件申請人信息和信訪人信息，分別與法院執(zhí)行數據中的執(zhí)行申請人信息碰撞，得到受害人無法通過訴訟獲得賠償的救助線索；二是提取民事監(jiān)督案件申請人信息和信訪人信息，分別與相關行政部門掌握的特殊群體信息碰撞，得到涉案困難群眾的救助線索；三是因檢察業(yè)務應用系統(tǒng)中無法直接提取刑事案件被害人信息，提取犯罪嫌疑人信息，與法院執(zhí)行數據中的被執(zhí)行人信息碰撞，從而得到刑事附帶民事案件判決后，民事執(zhí)行不到位的救助線索。

第三步：數據反比對。將檢察機關已經受理或辦理的司法救助案件從第二步排查出的線索中剔除。

第四步：設定關鍵詞人工核查。將第三步的數據作為初始線索，按照人身損害、撫養(yǎng)贍養(yǎng)、教育醫(yī)療、經濟收入等類別設置關鍵詞，進一步深入挖掘，篩選出被害人傷殘死亡、喪失勞動能力、急需救治且無力承擔醫(yī)療救治費用等情況。

（四）數據篩選和推送

基礎數據導入后，軟件就能夠自動運行數據碰撞規(guī)則，并展示出刑事、民事、信訪三類檢察數據中含有的司法救助線索數量和線索列表。對篩查出的線索，可返回檢察業(yè)務應用系統(tǒng)和檢察信訪信息系統(tǒng)查閱案件卷宗，通過人工核查確定是否符合司法救助和多元救助條件，提取社會治理要素，并協(xié)調相關單位共同履職，擴大救助效果，促進協(xié)同共治。

【類案救助】

（一）批量發(fā)現救助案件線索。魏都區(qū)人民檢察院調取刑事、民事、信訪、執(zhí)行數據，調取行政機關掌握的特殊群體數據，通過大數據比對碰撞，獲取初始線索189條。

（二）部門聯(lián)動開展多元救助。魏都區(qū)人民檢察院依托“未檢工作室”建立心理測評平臺，對篩查出的189名特殊群眾全部進行心理測評。對有心理創(chuàng)傷的45人，一對一進行療程疏導；對符合低保條件的3人，將信息推送給民政部門，并協(xié)助其提出低保申請；對有入學轉學需求的4人，聯(lián)系教育部門解決入學難題；對有就業(yè)需求的16人，聯(lián)系人社部門進行免費技能培訓，并安排進入愛心企業(yè)就業(yè)。通過多部門聯(lián)合救助營造幫扶合力，擴大救助效果，形成工作閉環(huán)。

（三）能動履職參與社會治理。魏都區(qū)人民檢察院使用該模型篩查救助線索過程中還獲取執(zhí)行監(jiān)督線索12條，制發(fā)檢察建議6份、口頭糾正違法6次，與魏都區(qū)人民法院聯(lián)動，成功幫助3人取得執(zhí)行款120余萬元，實現以履職“我管”促依法“都管”。?

近日，最高人民檢察院印發(fā)大數據賦能類案司法救助典型案例。這批典型案例的制發(fā)背景是什么？是如何實現大數據賦能的？下一步最高檢對數字控申建設有哪些新的安排？最高檢第十檢察廳（也可稱控告申訴檢察廳）負責人就相關問題回答了記者提問。

問：請問最高檢以大數據賦能類案司法救助為主題印發(fā)典型案例的背景是什么？

答：進入新世紀以來，隨著信息、網絡、人工智能等新技術日新月異發(fā)展，我國飛速步入信息化、數字化時代，大數據在經濟社會高質量發(fā)展中的重要作用日益凸顯。檢察工作同步進入信息時代、數字時代，“數據”正在深刻改變著新時代的檢察工作?！吨泄仓醒腙P于加強新時代檢察機關法律監(jiān)督工作的意見》要求，“運用大數據、區(qū)塊鏈等技術推進公安機關、檢察機關、審判機關、司法行政機關等跨部門大數據協(xié)同辦案?！泵鎸π滦蝿菪乱?，檢察機關控申工作不能再局限于常規(guī)思維、常規(guī)認識，要主動跟上、適應數字化時代大勢，正確認識加快推進數字檢察建設的重要性，強化大數據戰(zhàn)略思維，以高度的政治自覺、法治自覺、檢察自覺融入“檢察大數據戰(zhàn)略”，以“數字革命”驅動新時代控申工作整體提質增效、創(chuàng)新發(fā)展，這不僅是時代發(fā)展的必然趨勢，也具有現實的可行性和緊迫性。

為此，最高檢第十檢察廳在《2022年控告申訴檢察工作要點》要求，推動控申工作與大數據深度融合，充分運用控申檢察大數據，精準高效開展數據分析，推動控申工作高質量發(fā)展，助推國家治理體系和治理能力現代化建設。各地控申部門緊跟最高檢工作部署，自覺對標對表，強化實戰(zhàn)導向，以大數據賦能類案司法救助為突破口，有效服務控申檢察辦案，滿足人民群眾更高需求，取得較好成效。

為深入學習貫徹黨的二十大精神，全面貫徹習近平法治思想，認真落實《中共中央關于加強新時代檢察機關法律監(jiān)督工作的意見》，積極推進控告申訴“數字檢察”工作模式，最高檢第十檢察廳對一年多來各地涌現的優(yōu)秀大數據賦能類案司法救助模型進行了梳理和篩選，編發(fā)了這批5個典型案例。

問：在此次最高檢印發(fā)的典型案例中，大數據是如何實現賦能類案司法救助的？

答：這批典型案例聚焦當前檢察機關司法救助工作中存在的因信息銜接不暢通、救助標準不統(tǒng)一、部門協(xié)同不及時導致救助實效不到位等問題，打破數據壁壘，積極探索構建司法救助大數據模型，實現有效挖掘司法救助線索，及時開展檢察環(huán)節(jié)司法救助，同時基于大數據研判，加強司法救助與社會救助的雙向銜接，提升了救助效率，增強了救助實效，充分展現了大數據在推動新時代司法救助工作高質效發(fā)展、促進社會治理中的重要作用。

在案例一中，檢察機關依托“1+20+N”多元社會救助機制，建立起容納6個系統(tǒng)、8類數據的檢府聯(lián)動司法救助服務鄉(xiāng)村振興工作平臺，構建司法救助對象篩選和司法救助金額計算兩個數據模型，實現快速鎖定救助對象、精準測算救助金額，同步開展社會救助、分類幫扶，更好助力全面推進鄉(xiāng)村振興。

案例二的模型源于基層檢察機關司法救助實踐，邏輯結構清晰，數據獲取簡便，數據要素提取和分析規(guī)則精準，能夠多層次多維度準確篩查識別需要司法救助和社會救助的案件線索，構建高效協(xié)同的“1+1+N”多元化救助體系，最大限度幫助困難受害人脫離困境，有效實現“應救盡救”“應救即救”的工作目標。

案例三，檢察機關通過構建智慧救助平臺，分類集成重點困難群體數據，運用人工智能等手段提煉規(guī)則，實現司法救助線索由人工摸排轉向智能篩查，案件受理由個案申請轉向類案推送，同時基于大數據研判，分檔次確定救助金額，初步實現救助標準量化，并積極推動司法救助與社會救助銜接，助力基層治理。

案例四的模型聚焦因案致困的原建檔立卡貧困戶、未成年人、殘疾人等重點人群，采取“兩庫四比對”模式，通過大數據碰撞，第一時間發(fā)現進入檢察辦案環(huán)節(jié)的困難群體信息，即時推送給辦案人員，及早開展救助幫扶，跑出了司法救助的“加速度”，及時有效防范因案返貧致貧風險。

案例五，針對常見多發(fā)的侵害人身權類案件進行大數據建模，在拓展刑事類救助案源的同時，積極主動依規(guī)辦理民事類救助案件，有效解決了救助案件線索渠道來源單一、救助工作開展不及時等問題。該模型還可以通過提取社會治理要素，協(xié)調相關職能部門共同履職，擴大救助效果，促進協(xié)同共治。

問：下一步最高檢對數字控申建設有哪些新安排？

答：這幾年，整體來看，控申工作的信息化建設抓得不錯，大數據運用有了一定發(fā)展。如全面上線運行網上信訪信息系統(tǒng)2.0，實現四級檢察院所有信訪線上辦理，回復情況全流程監(jiān)控；又深化網上便民服務，2019年“12309中國檢察網”上線，2020年又開通“檢訪通”信息系統(tǒng)，群眾可通過網站、公眾號、手機APP等向檢察機關反映訴求并查詢辦理過程和結果。與此同時，控申工作的數字化運用仍然存在較大的發(fā)展空間。為此，最高檢第十檢察廳在今年初工作要點中明確要求，全力融入和推進“數字檢察”戰(zhàn)略，推進研發(fā)控告申訴檢察部門司法辦案監(jiān)督模型，積極構建控告申訴“數字檢察”工作模式。

一要增強大數據意識。大數據是信息化時代的“石油”，是推動社會發(fā)展方式和經濟運行機制變革的重要方式。各級控申部門都要有責任感和緊迫感，切實發(fā)揮職能優(yōu)勢，克服就案辦案等司法慣性，樹立大數據意識，在辦案履職中不斷釋放數據效能，從個案中提煉類案線索，從類案中尋找治理規(guī)律，進而實現源頭治理，為促進中國法治模式的現代化轉型貢獻力量。

二要主動運用大數據。檢察業(yè)務系統(tǒng)和網上信訪信息系統(tǒng)開通以來，已經產生匯聚大量控申案件，形成海量數據，是檢察數據的“富礦”。要對這些數據進行深度挖掘、碰撞、利用，才能發(fā)現數據之間的內在關聯(lián)和發(fā)展規(guī)律，才能充分運用、有效發(fā)揮數據的內在價值。要注意發(fā)現控申案件背后的異?，F象、共性問題，從個案中尋找類案線索，從類案中尋找治理規(guī)律，進而創(chuàng)建監(jiān)督模型，實現類案化治理、源頭治理。

三要加強網上信訪工作?！缎旁L工作條例》第十七條將信息網絡規(guī)定為公民、法人或者其他組織反映情況，提出建議、意見或者投訴請求的首要形式。網上信訪基本可以實現“足不出戶”“零在途時間”，因而更為便捷、高效，也更為安全，有利于群眾反映問題，有利于改善信訪秩序，也有利于及時解決問題，及早化解矛盾糾紛。要高度重視加強網上信訪工作，讓數據多跑路、讓群眾少跑腿，做到“件件有落實、事事有回復”，成為檢察機關解疑釋惑、化解矛盾糾紛的主渠道。

四要注重大數據能力培養(yǎng)。聚焦數字時代對控申工作提出的新要求，積極借助“外腦”，在控申業(yè)務培訓中增加數字檢察、大數據運用方面的培訓內容，提升數字思維、數字技能和數字素養(yǎng)，強化大數據運用實戰(zhàn)練兵，提高控申人員的大數據運用、模型構建、使用和類案分析能力，努力培養(yǎng)一批講政治、精業(yè)務、懂“數字”的高素質復合型控申檢察人才。