數字賦能社區矯正脫漏管檢察監督的優化

摘 要：數字檢察是數字時代推動檢察工作高質量發展的新模式。當前檢察機關社區矯正脫漏管法律監督工作存在線索發現難、核查精準度不高等問題。基層檢察院應建立法律監督模型，通過調取社區矯正對象報到、外出、請假等數據，運用數據算法發現社區矯正對象脫漏管情況，及時開展檢察監督，提高社區矯正檢察監督工作質效，進一步助力當地平安建設。

關鍵詞：數字檢察 法律監督模型 社區矯正 脫漏管

社區矯正檢察監督工作是檢察機關法律監督工作的重要組成部分，也是刑事執行檢察工作的關鍵環節，確保刑罰的正確執行，更是保障嚴格公正司法、維護社會公平正義的“最后一公里”。社區矯正檢察監督工作不僅影響人民群眾對于法治建設的直觀感受與主觀評價，更關乎國家安全與社會穩定。本文結合社區矯正檢察監督工作實際，闡述了檢察機關構建社區矯正對象脫漏管法律監督模型的過程，以大數據重塑檢察監督模式，有效提升檢察監督質效。

一、社區矯正脫漏管法律監督工作的現狀

結合貴州省黔南州檢察機關近3年社區矯正檢察監督司法實踐，社區矯正檢察監督工作現狀如下：

（一）社區矯正對象脫漏管人數逐年增加，檢察監督力量薄弱，監督方式單一

在社區矯正對象管理方面，由于管理不規范以及罪犯逃避監管等原因，導致脫漏管的人數逐年上升。作為法律監督機關的檢察院力量薄弱，多數基層人民檢察院并未單獨設置刑事執行檢察部門，而是將其與控告申訴、案件管理等部門整合為一體，部門工作職能交叉重疊、干警專業能力不足；且在開展法律監督工作時還是沿用以往線下監督方式，監督內容也流于表面，無法實現社區矯正檢察的全程、動態監督和流程監控，難以實現社區矯正案件辦理“三個效果”有機統一。［1］

（二）檢察監督案件中脫漏管案件占比較高，檢察監督剛性不足，監督質效不明顯

檢察機關作為國家法律監督機關，在社區矯正對象脫漏管人數成倍增加的情況下，檢察監督案件數必然一起增長。而現有的法律并未規定被監督對象如果不按期回復檢察監督意見需要承擔什么樣的法律責任，檢察監督意見剛性不夠，被監督單位整改應付，監督效果大打折扣。

（三）參與社區矯正的多個部門之間并未形成信息共享機制，信息不暢通，檢察監督工作滯后

社區矯正有交付、接收到教育幫扶、違規處置等環節，涉及法院、公安、監獄、司法、社區等部門，但目前幾個部門之間沒有一個有效的信息共享制度，信息溝通不暢，容易在交付接收過程中出現問題。傳統的社區矯正檢察監督中，檢察機關往往僅通過走訪社區矯正對象、到社區矯正機構查看檔案和調取智慧監管系統打卡記錄等來發現違法違規問題，這就必然導致檢察監督的滯后性，檢察監督也主要是事后監督。

二、數字賦能社區矯正脫漏管檢察監督基層實踐

當今信息化迅速發展，大數據在政府事務、公共服務、治安管理等社會治理各領域得到廣泛應用。［2］《社區矯正法》也明確了以大數據、人工智能等現代信息技術開展社區矯正工作，司法部“數字法治智慧司法”信息化體系建設戰略的推進，以及貴州省社區矯正智慧管理系統的全省應用，為社區矯正信息化建設提供了政策支持和技術保障。最高檢提出的“數字檢察”戰略，以及“以業務為主導，以技術為支撐”的要求，為檢察機關獲取多源數據、開展精準監督提供了系統性路徑。2022 年以來，各級檢察機關積極探索大數據法律監督模型的研發與應用，充分運用大數據進行數據分析、碰撞，幫助檢察機關規范化履行檢察監督職能，提升檢察辦案質效，為全國檢察機關開展類似工作提供了可復制的成功經驗。

（一）監督理念轉變：發現問題，變被動發現為主動監督

貴州省福泉市人民檢察院（以下簡稱“福泉市院”）在日常監督工作中，發現社區矯正對象黃某某130天未簽到，為核查黃某某是否存在脫管，通過調取其住宿、出行等數據，比對發現其違規外出上百次。經移交處理，黃某某被收監執行。該院針對社區矯正監督實務中存在的線索發現難、核查不準等問題，創建了“社區矯正對象脫漏管法律監督模型”，通過數據碰撞分析，有效識別未按時報到、違規外出等脫漏管情形，實現了傳統監督向數字檢察的突破，構建了新型監督體系，提升社區矯正對象脫漏管法律監督質效。

（二）監督方式創新：創建模型，數字賦能重塑辦案模式

要突破傳統監督方式的困境，實現數字賦能檢察監督，精準掌握監督數據就至關重要。福泉市院積極協調縣司法局、公安局等部門，有效獲取了2021年至2022年福泉市社區矯正對象人員信息、請假信息和外出信息等。根據《社區矯正法》和《社區矯正法實施辦法》“社區矯正對象應當自判決、裁定生效之日起十日內到執行地社區矯正機構報到”“離開所居住的市、縣或者遷居，應當報經社區矯正機構批準”等規定，明確模型監督規則，并根據規則設置了關鍵詞。根據所確定的關鍵詞和監督規則，對數據進行了分析比對。通過比對社區矯正對象的報到日期與社區矯正開始日期，篩選出“漏管”線索；通過比對社區矯正對象在矯期間外出信息、請假信息等，篩選出“脫管”線索，大大提高了監督效率［3］。

（三）監督質效提升：打通信息壁壘實現系統治理

1.基層院創建模型。福泉市院通過創建模型發現社區矯正對象在社區矯正期間落實請假制度不規范、不嚴格，甚至存在請假時間、地點與實際外出時間地點不相符的情形90條，核實線索8條。同時將模型向其他檢察機關推廣運用。

2.市級院迭代升級運用。黔南州檢察機關對模型進行迭代升級，在黔南州檢察機關開展社區矯正脫漏管專項類案監督，通過模型運行發現外出軌跡共計10501條，經比對發現脫漏管線索234人，經核實確認脫漏管88人。

3.省級院推廣專項運用。貴州省人民檢察院再次將該模型應用擴大至全省檢察機關，在全省范圍內開展“小專項”。2023年7月，貴州省社區矯正第一巡回檢察組通過該模型，發現社區矯正對象脫漏管違法線索共計56條，經核查存在脫漏管共計20人。四是全國推廣應用。2024年該模型成功上架至最高檢大數據法律監督管理平臺進行全國推廣應用，并獲得2024年貴州省檢察機關法律監督模型優勝模型一等獎。截至2025年6月底，成功推廣至全國451家基層檢察院。

三、數字賦能社區矯正脫漏管檢察監督的困境分析

在探索數字賦能監督的過程中，基層檢察機關走出了自己的新路，但也發現了許多問題。

（一）數據共享機制不健全，數據缺乏統一規范

1.缺乏數據共享機制。社區矯正法律監督模型需要整合法院的判決數據、公安機關的外出軌跡數據、司法行政機關的監管數據、請銷假數據等。由于各部門沒有建立數據共享機制，導致信息交互困難，檢察機關需要定期到各家單位進行相關數據調取。

2.數據格式不統一。由于公檢法司等部門在工作中形成了相對獨立的工作體系和管理模式，各部門從自身業務需求出發，自行規劃和建設信息平臺，沒有統一的數據標準，因此各單位的數據格式都不一樣，以調取的“日期”數據為例，比較常見的有三種格式，如“xxxx年xx月xx日”“xxxx-xx-xx”“xxxx.xx.xx”。在法律監督模型應用中，需耗費大量人力和時間進行數據清洗。

3.非結構化數據處理成本高。社區矯正日常監管中存在不少非結構化數據，這給模型應用帶來大量數據處理負擔。例如社區矯正對象的請銷假信息僅以紙質審批表形式存在，需要人工錄入轉化為結構化數據，這一過程易出現錄入不準確、信息更新滯后等情況。

（二）法律監督模型精準度不高，適應性不足

社區矯正對象的行為受到多種因素的綜合影響，其行為模式復雜多變，現有的法律監督模型在構建過程中，可能由于對實際情況的考慮不夠全面，未能充分納入所有關鍵影響因素，導致模型在數據比對和分析過程中存在局限性。一是可能誤將部分社區矯正對象的外出軌跡判定為脫漏管線索，產生大量無效監督信息，檢察人員需結合線下材料進行核查，既增加了工作負擔，也降低了監督效率。二是針對隱蔽性較強的脫漏管行為，如外地法院判決后未及時將社區矯正對象交付執行的情況，若僅通過本地法院判決信息與社區矯正對象臺賬進行比對，模型難以篩查出此類漏管線索，導致真實漏管風險未能及時發現，影響監督的準確性和有效性。三是針對跨區域執行以及實施新類型犯罪的社區矯正對象的監管，模型監督規則無法及時更新，導致監督模型適應性不足，難以快速調整以匹配新的監督需求。

（三）數據共享與個人隱私保護矛盾突出

利用大數據實現高效的社區矯正脫漏管監督，檢察機關需要從各部門獲取社區矯正的信息臺賬、社區矯正對象的外出軌跡信息、社區矯正對象的請銷假信息。在數據共享和隱私保護方面，現有的法律法規存在一定的滯后性。雖然我國出臺了一系列涉及個人信息保護的法律法規，但在社區矯正領域，針對大數據應用過程中的數據共享范圍、使用權限、隱私保護措施、法律責任等方面缺乏具體明確的規定。在數據共享過程中，缺乏統一的數據安全管理制度和監督機制，無法對數據共享行為進行有效規范和監管，導致數據共享與隱私保護之間的矛盾難以調和。同時在數據使用過程中可能存在數據泄露風險。

（四）檢察人員監督能力與技術應用需求不匹配

1.大數據技術在社區矯正脫漏管監督中的應用，對檢察人員的專業素養提出了新的更高要求。當前刑事執行檢察部門開展社區矯正監督工作的檢察人員存在老齡化、專業素能不足、知識結構與技術應用需求脫節等問題。

2.許多檢察人員還習慣于利用傳統的監督手段，如通過查看社區矯正對象的日常監管檔案材料、執行檔案材料等來發現線索脫漏管線索，對于大數據分析、算法模型等新興技術缺乏深入了解，不具備運用監督模型進行數據挖掘、分析和處理的能力。

3.在面對海量復雜的數據時，檢察人員由于監督能力不足，難以通過技術手段發現潛在的脫漏管線索，無法充分發揮數字賦能監督模型的優勢。即使監督模型篩查出線索，部分檢察人員也可能由于核查難度較大或者缺乏相關知識和經驗，無法對相關線索進行準確判斷和有效處置，導致監督流于形式。

四、完善數字賦能社區矯正脫漏管監督的路徑

（一）建立健全數據共享平臺，確保數據統一規范

1.加強公檢法司等部門之間的協作，由政法委或者司法行政部門牽頭，制定統一的數據共享標準，將現有的政法協同互聯平臺，聯入公安、法院、司法等各機關的辦案系統，搭建一體化社區矯正信息共享平臺。［4］將社區矯正對象臺賬、公安機關外出軌跡數據、法院判決數據等集成到該平臺，同時設置監督規則，實現平臺自動運行并及時推送監督線索。

2.檢察機關牽頭，聯合公、法、司等司法機關制定統一的數據錄入格式標準，明確數據采集、存儲、傳輸、使用的規范和流程，確保數據的準確性、完整性和及時性。

3.推動各家單位將非結構化數據進行數字化處理，司法機關及時將社區矯正對象請銷假審批表等錄入智慧監管系統，由系統對相關信息進行自動采集，生成社區矯正對象請銷假信息臺賬，同步更新數據的同時，可以確保數據質量，為數字賦能社區矯正監督提供可靠的數據基礎。

（二）優化監督模型算法，構建智能化監督模型

1.加強與社區矯正工作相關部門的合作，深入了解社區矯正對象的行為特點和監管需求，收集豐富的實際案例數據和業務數據。基于這些數據，運用機器學習、深度學習等先進算法，不斷調整和優化監督模型的算法和規則，納入更多影響社區矯正對象行為的關鍵因素，如個人心理狀態、社會關系、生活環境等。

2.建立模型的動態評估和優化機制，定期將模型的預警結果與實際監督情況進行對比分析，根據結果及時發現模型存在的問題，并對模型進行改進和完善。

3.加強與科研機構和高校的合作，引入先進的技術和研究成果，提升監督模型的精準度和適應性，使其更好地服務于社區矯正脫漏管監督工作。

（三）完善數據安全管理機制，平衡數據共享與隱私保護

1.在數據共享過程中，嚴格遵循數據收集必要性原則，明確數據共享的范圍和邊界，只共享與社區矯正脫漏管監督密切相關的數據，如社區矯正對象矯正期限、外出軌跡、請銷假信息等關鍵數據。

2.建立完善的數據使用權限管理機制，對不同崗位和人員設置相應的數據訪問和操作權限，確保數據使用的安全性。如基礎數據由業務人員采集上傳、模型篩查出來的線索由案管部門統一管理、技術人員負責數據安全管理等。

3.推動完善個人信息安全立法，結合社區矯正工作實際，制定專門的社區矯正對象信息保護法規，明確各部門的責任和義務，以及違反數據保護規定應承擔的法律責任，為數據共享與隱私保護提供堅實的法律保障。

（四）強化數字檢察人才培養，推動數字與檢察深度融合

1.結合社區矯正監督工作實際，構建完善的人才培養體系，將熟悉刑事執行檢察業務的年輕干警作為重點培養對象，積極引進具有法律和信息技術復合背景的專業人才，充實刑事執行檢察隊伍，推動構建數字執檢人才庫。

2.將大數據技術應用納入刑事執行部門檢察人員的常態化培訓內容。定期組織開展數字賦能社區矯正檢察監督專題培訓、講座、研討會等活動，邀請行業專家和技術人員進行授課和指導，幫助檢察人員掌握大數據分析、算法模型等基礎知識和操作技能。

3.建立合理的人才激勵機制，對在數字賦能社區矯正法律監督工作中表現突出的人員給予表彰和獎勵，激發檢察隊伍的創新活力和工作積極性。