内容摘要：云计算、移动互联网、大数据等新兴技术的突飞猛进，我们迈入了一个知识爆炸的新时代。作为当前信息社会中最为耀眼的技术革命之一，大数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。大数据时代的到来，带动了检察工作科技信息化的快速发展。就检察工作而言，其在日常业务中不可避免地受到大数据时代的融入与影响。而案件管理工作的业务范围涵盖从案件受理到办理完毕期间的所有环节，内容繁杂琐碎，时间跨度长。因此，作为检察机关业务工作的管理部门，案件管理部门必须要牢固树立向信息化要战斗力的理念，充分利用“数据金矿”，挖掘数据背后的有效信息，强化对执法办案的全程、统一、实时、动态监督，有效防止、及时纠正执法不规范问题。
关键词：大数据 案件管理 规范
随着智能终端、云计算、移动互联网、大数据等新兴技术的突飞猛进，我们迈入了一个知识爆炸的新时代。作为当前信息社会中最为耀眼的技术革命之一，大数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。美国《纽约时报》在2012年时就宣布“大数据时代”已经降临,庞大的新数据来源所带来的量化转变将引发一场革命,没有哪个领域不会受到影响。
大数据时代的到来，带动了检察工作科技信息化的快速发展。就检察工作而言，其在日常业务中不可避免地受到大数据时代的融入与影响。而案件管理工作的业务范围涵盖从案件受理到办理完毕期间的所有环节，内容繁杂琐碎，时间跨度长。因此，作为检察机关业务工作的管理部门，案件管理部门必须要牢固树立向信息化要战斗力的理念，充分利用“数据金矿”，挖掘数据背后的有效信息，强化对执法办案的全程、统一、实时、动态监督，有效防止、及时纠正执法不规范问题。
一、案件管理工作应用大数据已成发展趋势
检察信息化建设大致经历了近30年的时间，逐步从数字检务1.0（办公自动化）——网络检务2.0（建设检察机关网络）——信息检务3.0（开发应用）——智慧检务4.0，2015年7月，曹建明检察长首次提出“智慧检务”的概念，要求把全国检察机关的点子间无工程打造成“智慧检务工程”。2016年出台的《“十三五”时期科技强检规划纲要》明确提出“智慧、融合、创新”的总体思路，提出到2020年前建设完成国家检察大数据中心、大数据间无辅助决策支持平台等重点任务。2017年6月，最高人民检察院印发《检察大数据行动指南（2017－2020年）》（下称《行动指南》），全国检察机关将依托大数据及智能语音等前沿科技，统筹利用以司法办案数据为核心的检察数据资源，建立检察大数据总体架构，营造大数据应用良好生态，打造“智慧检务”。
“全国检察机关统一业务应用系统”上线至今已经有四个年头，从横向看，案件管理部门掌握着最为丰富的案件管理数据，处于检察机关数据中心的位置；从纵向看，各级检察机关历年来汇聚了大量的案件管理信息数据，有足够的变量和数据支撑。
“智慧检务”的提出为深入推进检察机关案件管理机制改革带来了广阔空间，大数据、人工智能等现代科技应用为创新案件管理方式提供了有力契机。
二、检察机关案件管理信息应用大数据现状分析
案件管理信息，从字面上解释，即对案件进行管理的过程中产生的各类信息。由于案件管理部门所管理的对象不仅是对办案流程的监督，还包括对实体的监督，因此案件管理部门汇集着案件受理和移送、流程监控、个案监督、检察统计以及案件评查等再案件存续过程中产生的所有数据信息，包括案件本身的数据信息（嫌疑人、受害人、定罪、量刑、执行等案件基础数据信息）和案件管理过程中产生的数据信息（办案流程监控、案件质量评查等案件附属数据信息）。
近年来，案件管理部门铆足劲深挖大数据富矿,以深化应用统一业务应用系统和案件信息公开系统为基础，积极推进检察业务管理工作与信息化建设深度融合，把加强业务信息化应用作为提升案管工作水平的重要支撑。逐步建立与公安机关随案同步移送电子卷宗机制；把大数据充分运用到服务决策、服务办案、服务群众各环节；积极探索运用智能语音识别系统；先后上线运行统计业务子系统、流程监控子系统、检察文书公开辅助系统……取得了一定成效，但检察机关对案件管理信息在认识和应用上仍然相对空缺。分析其原因主要表现在以下三个方面：
一、对数据信息的分析能力不足,缺乏信息化等技术手段。数据信息分析是一项专业性较强的工作，随着原始数据量级的增加，在提供更为充足的可供利用资源的同时，也要求更加科学的方法和专业的工具，面对海量数据，仅靠人工分析不可能得出高质量分析结果。
二、数据信息利用范围不足。数据信息的应用，首先是对之前事务的总结评价。随着大数据理论的发展，数据信息应用逐步展现出更为重要的方面，即分析数据关联，发掘事物的内在规律，从而判断其发展方向，并制定应对策略。然而当前检察机关对案件管理信息的应用基本停留在以周报、月报等方式周期性分析发案、受案、审结情况等案件办理信息上，主要为业务部门提供考核依据，数据来源过度依赖检察统计报表，没有体现出利用案件管理信息对业务发展趋势进行研判的功能。如：各类材料的撰写提供数据支持并非通过数据分析发现事物潜在规律的过程，显然没有真正发挥出“研判、参谋”的作用。
三、数据信息的采集不全面，造成原始数据不够充足，信息含量较低。一方面是对数据信息的采集、筛选、分析的重视程度不足、收集不够全面。如：在撰写案件分析类调研文章时，无法及时获取被害人信息、涉案财物金额、强制措施情况等数据信息，多数需要进入案卡或者审查报告进行人工统计，时间消耗时间长，统计不精确。另一方面是对检察官办案情况的信息采集不全面。如：分管公诉部门的副检察长，只能统计其办理的公诉案件数量，但无法统计作为检委会委员参与重大疑难复杂案件讨论数量，对检察官的履职情况无法准确的进行统计和分析。
三、大数据推动案件管理的思考
Target 超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过分析购买者的行为相关性，有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。上面的例子印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点：通过找出一个关联物并监控它，就可以预测未来。Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期，这就是对数据的二次利用的典型案例。比如：当前在道路交通方面，通过采集驾驶员手机的GPS数据，分析出哪些道路正在堵车。
那么如何将大数据精准运用在案件管理中，笔者结合工作主要谈以下四点。
（一）大数据分析在案件分配中的运用
2017年，检察机关以员额制改革为契机,对统一业务系统进行了大幅度的调整,其中案件分配由“手工分案”向“自动分案”模式的转变，即案管部门完成案件受理后,统一业务系统在分配案件时按照后台设定的承办人名单顺序,自动将案件随机分配给各承办人。
1、随机分配存在的问题。系统随机分配对检察机关提高案件流转效率、强化内部监管、杜绝人情关系、促进司法公正、避免互相推诿等方面存在一定优势，但仍然存在以下问题：一是系统随机分案软件无法识别案件繁简。系统随机分案的前提应该是案件的难易程度一致，承办人的业务能力相同，而事实上，各种案件难易程度不同，承办人的业务水平也有差异，系统随机分案目前暂时无法识别。二是随机分配案件可能影响案件质量。员额制改革后，办理案件的均是本院业务能力较强的检察人员，但是刑事案件涉及范围广，办案人员的办案水平不同，随机分案后可能会将疑难复杂或者特定种类案件分给不擅长办理该案的承办人，有可能会导致案件把握不够准确，影响案件质量。
2、利用大数据建立随机分案新模式。一是以案定员，检察机关的员额数量是按照编制的39%来确定员额检察官名额，而检察机关的政法编制是在多年前，按照当地人口数量来确定。以某市某区检察院为例，人口数量约占全市人口的22.7%，但案件数量约占全市案件数量的35%，干警编制数量约占全市检察机关编制数量的15.9%，案多人少矛盾十分突出。建立大数据库，应以案件数据为支撑，重点考虑案件数量、案件难易程度、案件趋势等因素，精确测算各个检察院的员额数量，并进行动态调整。二是以案定量，案件难易程度不同直接影响案件的办理的进度，普通案件涉案人员少、卷宗少、办理时间长，复杂疑难案件涉案人员多、卷宗多、办理时间长。通过大数据，梳理分析案件，从中抓取核心要素，对案件难易程度、预计办理时间等构建模型，同时实时统计每个员额制检察官的业务类型、手头案件办理进度，精确测算他们的工作量。
（二）大数据分析在检察统计中的运用
2016年初，最高检按照统一业务应用系统整体开发计划，开发形成了包括2个子系统、17项应用模块、305项具体应用的统计子系统。统计子系统的上线运行，标志着统一业务应用系统办案、管理和统计“三位一体”全面实现，是检察信息化和检察统计工作的一次跨越式发展。
1、检察统计分析存在的问题。在统一业务应用系统，采用的是以部门划分案卡类型的数据录入模式，案件信息在侦查阶段（包括审查逮捕）、审查起诉阶段（包括审判）分别录入，在涉及到案件不同阶段数据的衔接时，案件数据信息缺乏对应性。以纠正漏捕案件为例，业务系统的案卡数据只能填录已经追捕到案的犯罪嫌疑人信息，若要查询是在哪些案件中发现应当追捕的犯罪嫌疑人，则只能根据审查逮捕意见书的具体内容，或人工记录的相关台帐。其次，目前的检察统计系统，无法区分案件难易、案件办理效果，也无法对每个员额检察官办理案件情况进行系统评分。再次，数据来源和数据采集方式较为单一，无法精准分析挖掘案件规律以及检察官办案的具体情况，与智能辅助办案、综合分析决策、精准绩效考核的目标尚有一定差距。
2、建立检察统计精准化管理模式。建立多元化的数据采集机制和全方面数据资源展现模式。如：除初级的案件统计、分析以及指标查询功能外，应当按区域、行业、系统、被害人情况等进行深层次的数据分析和数据比对，通过全方位展示位规范化辅助量刑、决策支持提供依据。其次，把海量的检察办案信息数据进行汇聚，利用大数据技术构建立体的司法办案评价体系，提供每个检察人员的详细的执法情况、办案数量、质量、效率、效果等方面的数据，进而加强对执法办案的监督，促进司法公正。同时，也可以为检察官绩效评价体系提供案件信息参考数据和评查的依据，实现人案数一体，精准化管理。
（三）、大数据分析在案件评查中的运用
案件质量评查是以日常评查、重点评查、专项评查为主要方式，视案件的具体情况进行评查，通过评查能够及时发现办案中的倾向性、苗头性问题，有针对性的提出改进意见和对策建议。提高本案件办理质量，规范办案程序，客观反映检察官的工作绩效。这也是体现案件管理部门员额检察官执法办案的重要指标之一。
1、案件评查中存在的问题。目前，案件评查仍然采用的线下操作运行的方式，无法实现系统全程留痕。其次，案件评查标准不统一，案件中的质量问题不能够全面客观准确的反映出来。再次，由于线下操作的原因，评查结果的应用不足。具体的奖优惩劣制度不明确，案件质量评查报告只能算作对评查结果的披露，并不是真正意义上的应用与转化，导致评查出的问题年年被发现，年年得不到整改。
2、实现案件质量评查的信息化。开发案件质量评查模块，按照《案件质量评查》要求，确定包括办案程序、事实认定、涉案款物处理、风险评估、办案效果等在内的10个方面的内容。按照系统内置的侦监、公诉、民行等部门的标准，进行逐项评查，自动生成结果，并对不同时段评查发现的问题进行分析，形成案件质量评查数据库，全面、真实、客观地记录每个案件办案情况，并按照“一人一档案”要求建立数字化司法业绩档案，为案件监控提供数据分析。
（四）在案件流程监控中的运用
流程化管理是开展案件集中管理的基础，也是案件管理部门要单独设立的理论依据。统一业务应用系统作为检察业务信息化的重要手段，是流程化管理的基本载体。
1、流程监控存在的问题。同公诉、侦监等业务部门相比，案管部门更加关注的是案件的程序质量。流程管理主要对案件各节点、法律文书使用等等进行监控，在案件基数较大的情况下，案件管理办公室员额检察官仅有1名，除负责受理案件、涉案财物监管等的工作外，还有案件质量评查、案件流程监控等业务，无法对案件进行细致的流程监控。其次，在流程监控子系统上线运行后，由于系统仍然在初步试点阶段，系统自动识别问题不全面、不准确，人工筛查工作量大等问题仍然存在。再次，统一业务系统中流程监控主要包括了个案监控、预警超期监控、重点案件监控以及流程监控等组成，监控内容涉及涉案款物处理、法律文书制作、超期办案等，但却缺少对诉讼效率的监督。
2、完善流程监控子系统。大数据分析将彻底改变以往那种简单、粗放的监督模式，将流程监管员从漫无目的地来回奔波中解放出来，以科技化、信息化、数据化的方式提高流程监管的效率以及监管的全面性和准确性，流程监管员能够在短时间内，通过多元化的数据信息，为个案监控提供便利。承办人在系统中如出现了不规范行为，系统会及时发出警示并被拒绝执行。有效地防止人为、任意性执法活动的产生，从根本上解决流程不统一、文书不统一、管理不统一等长期无法解决的问题。通过系统，实现对执法办案活动实时监督和全程控制，把司法管理和监督制约的触角深入到每一起案件、每一个司法环节，彻底扭转了过去手工办案条件下信息不公开，自身监督信息来源窄、途径少，以及监督滞后的被动局面，解决了传统管理方式管不了、管不好、管不到的问题。
3、“智慧检务”目前仍在不断的建设和完善中，这也给予案管工作足够的试行创新空间。期望下一步在大数据的背景下，案件管理部门能进一步发挥统一业务应用系统的功效、激发潜在价值，以数据整合案管业务，逐步构建起数据驱动的集约化工作模式，有效履行案件管理“参谋、服务”的工作职能，提高检察机关司法规范化水平。
