《中国刑事法杂志》刘品新：大数据法律监督的治理逻辑
导读：自2021年《中共中央关于加强新时代检察机关法律监督工作的意见》发布后，大数据法律监督在全国范围内铺开探索。
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刘品新
（中国人民大学法学院教授，中国人民大学刑事法律科学研究中心、未来法治研究院研究员）
大数据法律监督的治理逻辑
摘 要 大数据法律监督是数字治理的重要场域，以高阶多维的法律监督、数据驱动的融合检察与一轴多元的共治结构为基本特色。先行先试区提炼的“个案办理—类案监督—系统治理”命题反映出治理实绩，但不宜援引为治理逻辑，应予挖潜改造。展开来说，大数据法律监督的上半场是检察机关借助大数据科技手段甄别出批量异常案件线索，开展法律监督；下半场是追溯法律运行方面的惯常症结，以检察建议等方式启动相关主体共治。上下半场均为大数据法律监督嵌入治理的重要环节，蕴含着致力于多案纠错与类案防错的双重逻辑。基于此，我国应当廓清建设检察大数据资源的广度、能动履行法律监督职责的限度和制发治理类检察建议的刚性等基础问题，以高质量的检察履职助力治理现代化。
关键词 大数据法律监督 数字检察 类案监督 检察建议 数字治理
一、问题的提出
“法律监督是一个具有纵深性的、涵盖面很广的概念”，在实践中易呈现不作为、乱作为的样态。自2021年《中共中央关于加强新时代检察机关法律监督工作的意见》发布后，大数据法律监督在全国范围内铺开探索。这是“一种以大数据及相关科技为支撑力，以多案监督为着力点，以促进国家治理现代化为大目标的高级法律监督”，其能极大地助力国家、社会治理工作，也会滋生被过界滥用的可能性。是故，精准澄清大数据法律监督的治理逻辑，显得紧要而迫切。
这涉及数字治理视域下审视大数据法律监督的问题。联合国全球治理委员会认为，治理是“各种公共或私人机构、个人管理其共同事务的诸多方式的总和，是容纳冲突或多元利益、得以采取共同行动的持续过程”。我国学者进一步明确，治理过程是“一系列状态下利益相关者、社会规范以及节点之间的相互关系”。而数字治理则是“数字”与“治理”的融合，要义在于“基于数据的治理”。援引数字治理理论对大数据法律监督进行嵌套，本身是一种艰难的挑战。本文无意作面面俱到的展开，而是致力于解析大数据法律监督提升治理的底层规律。第一步，立足于当下如火如荼推进的试点探索，整理大数据法律监督的治理特色；第二步，重新审视先行先试区提炼的“个案办理——类案监督——系统治理”实践命题，阐述大数据法律监督提升治理的应然范式，进而抽象出内在蕴藏的“多案纠错——类案防错”双重逻辑；第三步，在正本清源的基础上，廓清建设检察大数据资源以何为界、开展能动性法律监督以何为限和制发治理类检察建议如何做到刚性等基础问题。
二、数字治理视域下的大数据法律监督
“任何一个国家的治理演变都要受该国特有的信念、选择和传统的支配”。中国共产党在系列重大报告中对“治理”的概念形成了脉络清晰的表述。2002年，党的十六大报告第一次使用了“治理”一词，提出“依法治国是党领导人民治理国家的基本方略”。党的十七大报告至党的二十大报告均重申了关于治理的要求。特别是2013年，党的十八届三中全会报告《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》，提出“推进国家治理体系和治理能力现代化”“创新社会治理体制”等重大命题。这就从整体上框定了治理在我国的基本内涵，既包括发挥国家机关在履职中主导作用的国家治理，也包括鼓励和支持社会各方面参与的社会治理。大数据法律监督同样辐射密切关联的国家治理、社会治理（以下统称为“治理”），致力于解决检察机关利用好数字技术强化监督履职的问题。以数字治理的视角管窥大数据法律监督，它既不同于检察机关法律监督传统上的“就事论事”“为监督而监督”，也不同于国家其他机关、社会力量协同推动的“治理方式的数字转型”。
（一）高阶多维的法律监督
相比于传统法律监督，大数据法律监督的特色在于推出了聚拢刑事检察监督、民事检察监督、行政检察监督和公益诉讼检察之全部或部分于一体的新型监督。以2018年至2022年浙江省仙居县人民检察院运用政府补（救）助大数据等办理一批专项监督案件（以下简称“实例1”）为例，检察机关将人社局基本养老金等“政府补（救）助资金领取者信息”同死亡人员信息等“不符合政府补（救）助资金领取者信息”进行碰撞分析，筛查出不符合条件人员，一并提起了针对涉案人员违规领取8类资金开展调查和督促有关部门整改等的刑事检察监督、针对法院生效裁判案件中出现当事人违规领取医保资金情况的督促有关部门整改等的民事检察监督、以制发诉前检察建议的方式进行监督的行政性质公益诉讼检察。在这里，检察机关至少开展了三个维度的法律监督。考虑到实例1中对各个行政机关制发行政公益诉讼诉前检察建议属于准行政诉讼性质，若各个行政机关不予理会的，则检察机关还可以寻找其在法院留有相关行政裁判文书并启动专门的行政检察监督。这就增加至四个维度的法律监督。这一规律不是特例，国内其他大数据法律监督产品均系多维度监督的融合。
如此开展各种监督的融合行动，是既往难以想象的。其中数量递增展现了一种高阶的样态。这相对于针对单一案件的法律监督而言威力剧增。笔者组织研究团队以2021年全国三十万份民间借贷执行文书进行大数据法律监督的模拟实验（以下简称“实例2”），甄别发现其中存在着“明显违法型”的批量异常执行文书，包括“仲裁机构违规批量仲裁”“不具备发放贷款资质的公司”“由非法放贷人控制的借贷平台的违规行为”等。基于此，检察机关既可以对因未审查出借方是否具有发放贷款经营活动资质而出现错误认定的批量案件进行民事检察监督，也可以对摸排出涉嫌非法集资等罪名的“异常涉诉公司”及关联人员的相关线索移送公安机关进行立案侦查，还可以向市场监管部门制发公益诉讼前的检察建议，且在发现涉及监管不力之行政案件后再行开展行政检察监督。该项实验结果属于“解剖麻雀式”的分析，验证了大数据法律监督通常系多种法律监督之聚合。
这展示了大数据法律监督自诞生之际即“天赋异禀”。它不是单一类属的法律监督，而是四大检察履行法律监督之职的汇通发展。这一变化不能被简单理解为仅是量增，实乃产生聚合反应的质变。它“要求检察机关突破传统监督手段不足、监督范围过窄、监督过于被动的局限，寻求参与社会治理的新路径”，故属于一种因多维而高阶的新时代样态。从这个意义上讲，大数据法律监督确实具有革新再造的意义。
（二）数据驱动的融合检察
相比于传统检察办案，大数据法律监督的特色在于切实融法律监督于检察办案中。“四大检察”“十大业务”指的是审查起诉等经典办案活动。虽然我国检察系统主张“监督与办案内在地统一于检察职能，二者的关系犹如内容与形式、本质与现象的关系”，不断强调“在办案中监督，在监督中办案”，但是实践中长期存在监督与办案“两张皮”现象。大数据法律监督则锁定了检察群体新找到的将法律监督融于办案的一条根本出路。
在实例1中，检察机关启动刑事检察监督的方式是，刑事检察部门开展涉案人员违规领取8类资金的调查：对于已判决的案件，提供起诉后的刑事判决信息、收监执行证明，开展核查；对于未判决的案件，联合案管部门移送有价值的信息，进行分析研判；对于涉刑案件中被害人用基本医疗保险基金支付医疗费的情形，移送监督线索到公益诉讼检察部门，开展调查。这些做法已经不是单纯的刑事检察监督行为，而是由刑事检察部门进行单独办案，或联合案件管理部门、公益诉讼检察部门联合办案，以办案结果启动专项监督。如此办结的各种案件，如2018年至2022年处理的623件行政公益诉讼案件，均是法律监督与检察办案的一体成果。同样，在实例2中，检察机关对于根据执行法律文书摸排出涉嫌违法犯罪的“异常涉诉公司”及关联人员的违法线索，应当移送公安机关进行立案侦查，待公安机关侦查终结后检察机关再行审查起诉。在这一过程中，检察机关的监督履职是依附于移送侦查与审查起诉的，系以办案方式承载的准刑事检察监督。
大数据法律监督能够将办案与监督有效融于一体，得益于以数据驱动为基础的新范式的构建和运用。在这里，数据驱动是同法律监督中“线索驱动”相对应的概念。线索驱动型的法律监督以当事人申请监督、当事人以外主体提出控告和检察机关依职权发现为起点，由专门部门分别承担诉讼监督案件的受理、办理、管理工作，分情形提出抗诉、纠正意见或者检察建议等。其中，法律监督同检察办案具有相对独立性。数据驱动型的法律监督则始于检察机关对各种大数据的分析研判，该项工作因需要人机协同而促进了法律监督同检察办案的有机融合。展开来说，该项工作可以是借助通用数据分析软件进行的，如实例1在早期主要使用了Excel软件对“政府补（救）助资金领取者信息”“不符合政府补（救）助资金领取者信息”进行了碰撞分析；也可以是借助专门数据分析软件进行的，如实例1在后期则借助检察机关专门研发的“云金盾”数据分析软件。后一情形随着探索深入而日益普遍。无论是否借助专门数据分析工具，大数据法律监督中分析研判等工作往往需要检察机关多个业务部门共同协作。在实践中，这常常表现为检察机关业务部门要在数据甄别出异常问题的基础上伴随开展专门调查。
检察业务部门的专门调查不可或缺，这亦使得检察办案与法律监督的融合成为必然。浙江省检察机关在履职过程中积极探索审查、调查、侦查“三查融合法”。这里所说的“融合”，不是检察机关不同部门调查权的表象融合，而是检察机关不同部门办案行为同监督行为的实质融合。在实例1中，检察机关对于查出的违规领取、报销政府补（救）助资金的情形，主要是依托对法院民事生效裁判案件监督职责，移送监督线索到公益诉讼检察部门开展调查。这将民事检察的监督行为同公益诉讼检察的办案行为深度结合起来。同理，实例2中检察机关针对批量异常执行案件启动法律监督，也少不了公益诉讼检察办案行为。从本意上讲，公益诉讼检察是检察机关通过提起公益诉讼等方式维护国家利益、社会公共利益的办案行为，当然兼具法律监督行为的性质。而当下它与大数据法律监督探索产生了新的化学反应，将会走向更广阔的前景。这是值得特别期待的。
（三）一轴多元的共治结构
治理体系是国家运行的制度载体和机制保障，面临着现代化的现实要求。在党的十八届三中全会明确“推进国家治理体系和治理能力现代化”为第五个现代化追求后，国家、社会治理转型成为全社会的共识、共举，也成为治理结构转变的基点、领域。有观点主张，治理现代化必须坚持“以宪法之治凝聚治理共识、以合作行动创造治理动力”，“彻底摒弃人治、实行法治，并实现从‘依法而治’到‘良法善治’的法治化治理模式转型。”对此，我国政法系统践行了政治、自治、法治、德治、智治“五治融合”的思想，并作出了做实诉源治理、市域治理现代化等多项部署。推动治理体系现代化，在相当长一段时间内成为不同政法机关乃至综治部门等社会各方面力量的共同大事。
相比于其他力量推动的治理体系现代化转型，大数据法律监督的特色在于一轴多元的共治结构。其一，该结构主要依靠检察机关发挥主导作用，并推动和支持其他政法机关以及行政执法机关、社会组织等方面参与。作为国家的法律监督机关，检察机关以法律监督积极参与治理并成为中坚力量。但这一工作不是由检察机关单打独斗完成的，而是由参与诉讼的公安机关、审判机关、司法行政机关，以及负责行政管理的行政机关和参与社会治理的社会组织、行业协会等共同完成的。在这里，检察机关是我国强调“坚持党的领导”的良好传导。一般认为，在中国社会治理转型中“党的领导是不可动摇的主轴”，检察机关在大数据法律监督中负责推行各项治理举措，引领和辐射到其他政法机关、社会力量，就是践行《中共中央关于加强新时代检察机关法律监督工作的意见》的根本要求。此外，一些省市党委还印发了配套性质的“关于加强新时代检察机关法律监督工作的实施意见”，进一步确认检察机关在大数据法律监督体系中的轴心地位，这与坚持党的领导是一致的。
其二，该结构特别强调“建设监督与被监督的良性、积极关系”，追求“努力实现双赢多赢共赢”。这一点对于以法律监督为名的治理转型而言尤显重要，使得“多元共治”具有了良好的凝聚力。监督不是你错我对的零和博弈，监督机关与被监督机关责任是共同的，赢则共赢，损则同损。学术界将之解读为“监督和被监督只是法律上、工作中分工不同、职能不同，但目标是共同的”，系以此为基础“共同研究解决对策，合力破解社会治理难题”。其实，没有参与诉讼的公安机关、审判机关、司法行政机关的认可和支持，大数据法律监督仍会困难重重；没有其他行政机关和参与社会治理的社会组织的认可和支持，大数据法律监督就难以完成由局限于诉讼阶段的法律监督向一种不限于诉讼活动的社会治理的转变。
三、大数据法律监督何以促进治理
大数据法律监督不仅是一种独特的治理机制，更是在多份中央文件的加持下具有政治性质的治理探索。《中共中央关于加强新时代检察机关法律监督工作的意见》明确：“加强检察机关信息化、智能化建设，运用大数据、区块链等技术推进公安机关、检察机关、审判机关、司法行政机关等跨部门大数据协同办案，实现案件数据和办案信息网上流转，推进涉案财物规范管理和证据、案卷电子化共享。”这被认为指明了以大数据赋能法律监督的基本方向。党的二十大报告中强调：“加强检察机关法律监督工作。”这是党的代表大会工作报告史上第一次对法律监督作出要求，其包含着对大数据法律监督促进治理的期待。而要实现大数据法律监督所承载的治理功能，我们需要厘清其行为方式的背后逻辑。当下可以从先行先试区的经验提炼中获得启示。
（一）先行先试区的实践探索及评析
浙江是数字经济先发省份，数字化建设具有先行优势。2021年在该省数字检察专题会议上，浙江省检察机关率先提出“个案办理——类案监督——系统治理”实践命题，作为数字化办案模式的概括。从语词分析来看，先行先试区的这一说法预设着两个转变：一是由个案办理转向类案监督，二是由个别解决到系统治理。浙江检察机关据此对其治理价值的解释是，“将类案监督打造成‘治理场景’”，“从根本上促进法律监督与社会治理的深度融合”。该解释中，“类案监督”被定性为促进治理的金钥匙：一方面，“类案监督势必引向系统治理”；另一方面，“系统治理有力放大治理价值”。简言之，大数据法律监督实现了类案监督，故在促进治理方面是不言而喻的。这一办案模式也被解读为数字检察的逻辑规律。
2022年4月，《最高人民检察院关于支持和服务保障浙江高质量发展建设共同富裕示范区的意见》对浙江检察系统深入实践数字化赋能法律监督的基本思路予以认可。这就提高了“个案办理——类案监督——系统治理”命题在全国范围内的影响力。此后，其他地方检察机关在相关探索中也不约而同地重申同一表述。由此，实践探索中形成的“个案办理——类案监督——系统治理”命题，成为一种具有标签性质的逻辑公式。
应该说，“个案办理——类案监督——系统治理”命题反映了新兴探索取得的既有业绩，能在一定程度上解释大数据法律监督促进治理的规律。实例1和实例2等大数据法律监督探索均可借此阐述其治理功能的实现。但需要注意的是，“个案办理——类案监督——系统治理”命题，不宜被直接援引为大数据法律监督促进治理的基本逻辑。
其一，类案监督的概念不严谨。类案在司法实践中广泛存在，系同案同判原则中同案的近义词。2020年7月最高人民法院《关于统一法律适用加强类案检索的指导意见（试行）》明确规定应进行类案检索的情形。这里使用的通常意义上的“类案”之意，指的就是与待决案件在基本事实、争议焦点、法律适用问题等方面具有类似性，且已经法院裁判生效的案件。它强调的是不同诉讼主体之间发生的、具有雷同案情等相似性的案例。虽然当下《人民检察院民事诉讼监督规则》《人民检察院行政诉讼监督规则》规定了“同类问题适用法律不一致的、适用法律存在同类错误的、其他同类违法行为”情形纳入法律监督的范围，但大数据法律监督探索中常见的则是涉及同一诉讼主体的批量异常案件。由于这些案件涉及同一诉讼主体，故难以归入类案之列，被直接援引《人民检察院民事诉讼监督规则》《人民检察院行政诉讼监督规则》的相关条款加以处理亦存在不妥之处。相应地，对此类案件的纠正处理，与其说是类案监督，不如说是多案监督或纠错。
其二，系统治理的定性显牵强。“在实现个案办理到类案监督跨越的同时，自然地把监督工作引向了促进系统治理”。这里使用“系统治理”来定性大数据法律监督的治理价值。然而，此解释失之牵强。所谓系统治理，是指各类治理主体各负其职、各尽其能，实现优势互补、无缝协作，防止力量分散化、资源碎片化，包括“党的领导、政社共治、部门协作、分层治理、区域合作等基本面相”。大数据法律监督虽在治理结构上呈现“一轴多元”的特征，但在治理运作方面并不当然呈现“系统治理”之形。先行先试区的探索经验是，“监督促进治理，不仅是在发现监管漏洞后制发一份检察建议了事，也不是要‘大包大揽’，而是立足于法律监督只能为破解社会治理难题贡献‘高含金量’的检察方案、检察智慧，以更大的参与度、贡献度融入社会治理大格局”。这足以表明大数据法律监督的治理运作是开放多元的。
其三，三词直联的认识失偏颇。在“个案办理——类案监督——系统治理”命题框架中，“个案办理”“类案监督”“系统治理”三项事务被作为并联关系。这是一种简单思维。实际上，在大数据法律监督的语境下，这三者并不会伴随出现，至少“个案办理”不是必经阶段而不会与“类案监督”“系统治理”同时出现。当下的“多案监督”，使得检察机关可以基于共性错误进行大规模纠偏；之后挖掘法律制度内生缺陷或普遍执法性缺失，直接推动社会治理问题的一体化解决。开展多案监督或纠错是基础性的，检察机关洞悉多案背后的社会治理惯常症结问题并加以根治则是延展性的。两者合并构成的两种治理范式，一是以多案纠错实现批量惩治，二是以类案防错实现批量预防。其中的内在规律远非三词直联所能覆盖，值得深度挖潜改造。
（二）“多案纠错+类案防错”的底层逻辑
相比传统法律监督，大数据法律监督的治理优势凸显需要把握两个关键点：一是找出各种案件办理中的批量异常案件，二是解析社会治理方面的惯常症结。这两个关键点对应着两项关键任务的完成。据不完全统计，全国检察机关已经推出车辆保险理赔监督模型、破产领域虚假劳资债权监督模型、政务数据云监督、网络司法拍卖监督模型、“非标油”偷逃税监督模型等几百个产品。其中，产生良好社会影响的大数据法律监督产品，均在前述两项关键任务的完成方面有着实质效果。下面遴选一些优秀的大数据法律监督产品加以评析。
第一，这些探索蕴含着检察机关依靠“多案纠错”参与社会治理的底层逻辑。传统法律监督往往针对法律适用方面有问题的个案，构成个案监督。大数据法律监督则针对法律适用方面有问题的多案，构成多案监督。它指向的对象既包括不同诉讼主体参与的批量异常案件，更包括同一诉讼主体参与的批量异常案件，且监督的方向在于整体性纠错。例如，江苏省苏州市人民检察院的“破产领域虚假劳资债权监督模型”（以下简称“实例3”）主要是对该地66万份民事裁判文书实现智能处理，筛选出风险企业涉劳动纠纷的400多条线索，对具体企业进行风险排序后，发现A公司涉劳动报酬纠纷的数量有15起。这15起案件的特点是“主张的劳动债权金额偏高，高于平均金额”“数额很整，不太符合工资发放的常情”“主张权利呈现集中性”“双方没有实质性对抗”等。检察院可以先对这同一主体的15起案件进行监督，要求批量改正。又如，湖北省人民检察院借助政务数据云监督模型研发“大数据综合决策分析系统”（以下简称“实例4”），截至2022年6月共揪出147件非法采砂案，建议移送案件4823件，得到立案3968件。这就相当于三四千起被错误处理的案件获得批量纠正。
更重要的是，检察机关通过一次性纠正一批案件实现“多案纠错”的效果，就会产生远超个案监督的、辐射社会治理的效力。如浙江省嵊州市人民检察院运用非标油偷逃税监督模型（以下简称“实例5”），仅2021年就查处偷逃税5700万元左右的4个加油站。这对于击破当地“非标油”黑色产业链具有良好效果，之后促使许多加油站负责人主动补税。同理，随着实例3和实例4的多案纠错效果在社会上产生宣传效应，均在不同程度上遏制了不法人员以身试法的冲动。总之，无论是从纠错的案件数量还是从产生的威慑力来看，多案纠错可以产生治理效能。
第二，这些探索蕴含着检察机关依靠“类案防错”参与社会治理的底层逻辑。传统法律监督往往是就案办案。大数据法律监督则要避免再发生一批类似的案件。检察机关在办理案件中发现有关单位和部门存在违法犯罪隐患、监督管理漏洞、相关制度不健全等社会治理方面的问题时，可以直接向其制发改进工作、完善治理的纠正意见、检察建议并督促其整改落实。这是检察机关推动国家治理体系和治理能力现代化的重要手段。探索者们将之概括为，大数据法律监督是通过分析海量数据，发现违法犯罪线索，进而分析出隐藏的机制问题，最终目标是发现社会治理漏洞、促进社会治理水平提升。这就是类案防错，它实现了监督范围的突破和争议的实质性化解，达致穿透式治理的理想状态。此处使用“类案”的概念符合通常意义上的“类案”之意。
面向类案防错的穿透式治理以实施主体为标准可以划分为两种形式：一是建议相关部门专门设定堵塞漏洞的机制。例如，浙江省绍兴市人民检察院推出车辆保险理赔监督模型（以下简称“实例6”）后，对于发现的制度性漏洞，制发检察建议，促使法院增加在审理时进行类案检索、明确“车损评估必须经过现场查勘”要求等，得到了法院的采纳并整改；对评估公司在评估程序及财务管理方面存在的不规范问题，督促主管部门加强监管。二是搭建跨部门的常态化治理机制。又如，浙江省丽水市、松阳县两级人民检察院推出网络司法拍卖监督模型（以下简称“实例7”）后，检法协商建立常态化联络和信息共享机制，实现“法院自主纠正为主，检察建议监督为辅”良性互动局面。再如，在实例3中，江苏省苏州市人民检察院通过多跨协同办案、前移审查关口、完善诚信告知、深化信息共享等机制，防范打击破产案件中恶意逃废债行为，构建长效治理体系。这两种方案都反映的是检察机关在纠正类案的基础上识别出社会治理的普遍问题，提出关于改良社会治理的检察方案。它们的差别在于，前一种系由检察机关支持和督促其他部门去实施；后一种系由检察机关参与到其他部门的工作中共同实施。面向类案防错的穿透式治理以实施手段为标准主要可以划分出数据共享预警与机制体制改进为两种路径。前者是通过跨部门共享数据的方式，及时预警甄别社会治理问题；后者是通过废除落后制度、完善既有制度或创设新的制度的方式，彻底改良社会治理土壤。在前述例子中，这两种路径均有出现，在此不赘。
在今后，面向类案防错的穿透式治理应当鼓励提级实施，且采用数据共享预警与机制体制建设的双路径，以更大程度地发挥其效力。如实例1中台州市人民检察院发现了服刑人员违规领取养老金的监管漏洞，在市级层面检察院联合市人社局、市法院、市公安局、市司法局等部门于2019年6月出台了涉刑人员违规领取养老保险待遇处置联合工作机制，主要是建立常态化的信息沟通渠道，实现信息共享；2019年9月，浙江省人民检察院又联合省法院、省人社厅、省公安厅、省司法厅、省大数据局等部门发布《关于防范和查处涉刑等人员违规领取养老保险待遇问题的通知》，2020年9月人力资源和社会保障部、司法部等国家部委又联合下发通知，从国家层面畅通信息获取渠道并堵塞社会漏洞做出部署。这是源起于地方探索而得到更高层级确认的治理样板，反映了穿透式治理提级的规律。
统而言之，多案纠错构成大数据法律监督的基础模式，类案防错构成大数据法律监督的进阶模式。它们分别同实践中强调的“诉源治理+溯源治理”的两种范式具有一定的对应关系。前者要求检察机关通过探索、创新、优化数据监督模型，归集、碰撞相关数据，发现深藏其中的监督线索，优化检察机关诉源治理制度体系或“强化诉源治理体系”，促进在纠纷兴起的“‘零刻度’之后采取行动”，推动执法司法权运行机制建设与改革。后者要求检察机关不应仅仅局限于诉讼的源头，而应当是可能涉诉的源头。正是解决涉诉源头的问题，才实现了防止批量案件出错的目的。
四、大数据法律监督嵌入治理的基础廓清
大数据法律监督要更好地发挥治理作用，应当在试点探索的基础上尽快嵌入治理体系。换言之，我国现阶段大数据法律监督探索要完成重塑“数字治理体系”的任务，形成“数字社会形态下具有相对规定性、固定性和稳定性的制度框架”。这涉及大数据法律监督由促进治理向嵌入治理的提升问题。基于前述大数据法律监督的治理逻辑，完成这一任务需要依法进行机制体制创新，符合法律保留原则的要求。2022年11月，笔者利用中国检察教育培训网络学院平台组织专题培训的机会，向全国约5000名检察官进行开放式调研，询问实践中大数据法律监督促进治理的具体挑战，共约收回1357条书面回复。归结起来，它们主要包括数据困境、制度困境与手段困境三个方面，实际上反映了大数据法律监督嵌入治理的基础法律问题。
（一）建设检察大数据资源的广度
检察大数据从何而来，是检察系统探索大数据法律监督时最为关心的问题。超过一半的调研对象都对此发表了看法。大家的一个普遍认识是，“检察机关的业务数据虽然庞大，但仍有局限性和封闭性，需要外部数据的补充，更需要加强融合”。大多数人呼吁检察机关扩大数据的获取途径与共享范围。有人主张挖掘检察系统的内部数据，如“检察业务应用系统2.0系统实现大数据搜索指引功能”；有人主张通过政法部门共享数据的方式，如“与公安法院数据互通互联比较薄弱，要打破数据壁垒”；有人主张与其他党政部门、社会系统共享数据的方式，如“与公安、法院及其他党政机关实现数据共享”“与通讯、金融系统进行数据协作”；有人主张获取一切外部数据，如“实现对监督对象数据全覆盖”“实现不同城市、不同区域平台共享”“针对跨单位、跨部门数据利用大数据平台进行调取”。这是要求不同程度地扩大检察大数据来源的普遍共识。
诚然，不同层级检察院对扩张数据获取渠道的实际问题也不尽相同。一般规律是“基层院存在办案基数小、数据量小的问题”“大数据平台由省市级检察院带头搭建比较合适”。当询问他们获取与共享大数据的路径时，答复是实践中处于“八仙过海、各显神通”的状态。有的是通过办案获取的手段，如将有关案件中获取的数据汇聚成池；有的是通过搭建共享平台的方式，如行刑衔接数据共享平台；有的是建设专门查询点的方式，如邀请公安机关等设立专门的派出站；有的是利用社会工程学等商业方法，如通过非正规数据交易市场获取；还有的是寻求地方党委、政府的支持，主要是获得权力部门的专门文件赋权获取等。
其实，建设检察大数据资源存在自上而下和自下而上两种方式。前一方式是全国检察系统体制性地扩大数据资源。如由最高人民检察院积极布局国家检察大数据中心，形成全国检察机关共享共用的检察大数据资源。检察业务应用系统2.0就是重要的数据来源平台。该系统实现全国四级检察院在同“一张网”上全流程办案，并时刻累积办案文书、案件流转信息等数据资源，形成海量数据库。2022年《中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》发布，鼓励“充分实现数据要素价值”为推进国家治理体系和治理能力现代化提供有力支撑，这为检察机关更好获得数据资源提供了国家方案。2023年3月，国家数据局获准组建。显然，检察系统可以对接利用国家大数据中心的数据资源。“国家完整的大数据管理体系，由一个独立的国家大数据管理机构居于核心位置进行统筹管理。”自上而下的数据资源建设能够从国家行为的角度解决数据合法性问题，是全国检察机关可以作为远景期待的制度红利。而解决当下数据需求燃眉之急的是后一种方式，亦即，一线检察机关需要自行获取数据资源应急发力。
最高人民检察院对下级检察机关获取数据持相对谨慎的态度，现阶段的基本主张仍是唤醒和盘活现有数据资源。2022年6月，全国检察机关数字检察工作会议作出部署，要求把虽活跃、但总体还沉睡着的各类数据唤醒，实现关联分析、深度挖掘，为强化法律监督、深化能动履职、做实诉源治理提供前所未有的线索、依据。这一部署并非积极鼓励一线检察机关共享尽享一切数据。
从世界范围来看，数据困境是各国检察官群体开展大数据革新时面临的共同难题。如美国联邦系统检察官虽不开展中国式的大数据法律监督工作，但其采取的数据/情报驱动型大数据起诉同样面临着数据获取的范围与正当性问题。这是一种将犯罪的地理位置、群体关联和时间联系起来的可预测模式，是检察官扩大起诉范围的主动反应。其背后的主要思想是，“数据可以识别出导致犯罪率上升的特定地点和特定人群，从而允许有针对性的干预，将这些问题行为者从这些社区中清除出去”。有美国学者对此作出批评，检察官单方在大数据起诉中获得数据赋能，定会引发正当程序问题，主要是导致控辩不平等。我国学者称之为“大数据与刑事正当程序的冲突”。这一争辩可作为中国大数据法律监督的参照。
基于正当程序原则与法律保留原则的多方考量，特别考虑到大数据法律监督的治理逻辑，笔者亦赞同保守的立场。概言之，检察机关的大数据法律监督是建立在“多案纠错+类案防错”的底层逻辑上的，而不是不受限制、不计成本的数字治理行动。首先，作为治理对象的“多案”“类案”在性质上仍然是案件，检察机关对此采取纠错、防错措施不能脱离案件办理的语境。经验表明“离开办案讲监督，越讲越糊涂；围绕办案讲监督，越讲越清楚”，检察机关为支撑法律监督收集使用大数据，也只能是与案件直接或间接相关的大数据。否则，检察机关的法律监督将走向没有边界的境地。其次，大数据分析工具是“两用”的。就像任何其他技术一样，大数据分析技术可以用于好的方面，也可以用于坏的方面。大数据法律监督是将技术嵌入检察机关法律监督运作中，根本性地改变了检察机关同监督对象、社会大众之间力量的平衡。有学者指出，对于任何一种“颠覆性”技术，均需要对权力限制进行审查。再次，建设一个大数据法律监督模型系统费用巨大。调研中部分基层检察院同志表示，建设一个大数据法律监督模型系统需要大笔资金，以市级检察系统的检综平台花费1200多万元作参考，建设一个相对简单的大数据系统至少也得要400万至500万元。即使分三年完成，基层检察院也难以负担搭建检察大数据系统的经费。
鉴于此，现阶段我国建设检察大数据资源应当坚持有限制性的原则。笔者建议对一线检察机关获取数据资源的广度加以明确。其一，必须是同检察机关开展法律监督的案件相关的数据。诸如实践中讨论比较多的共享公安、法院及其他党政机关数据，也只能是同检察机关开展法律监督的案件相关的数据；至于公安、法院及其他党政机关的部分数据难以明确同检察机关所办案件有关的，检察机关应当谨慎处理数据共享。其二，必须强调节约成本。检察机关开发大数据法律监督的过程中，在办理立案等手续后进行数据共享的，也应当尽量采取“不占有、只使用”等变通方式。同时，凡是可以通过盘活现有数据资源或公共数据资源的，应当尽量采取现有数据资源、公共数据资源。实践中，有地方检察机关以缺乏数据为由作出等靠慢的消极反应，是值得反思的.反之，有地方检察机关动辄建设大数据池且未采取任何有效的安全措施，是值得警惕的。过去一些领域在试点过程中搭建了一些数据池，试点结束后数据池便被搁置，构成安全隐患。法律监督是依法运用大数据的具体场景，检察机关应当对标《数据安全法》《个人信息保护法》，做守法的表率。
（二）开展能动性法律监督的限度
检察机关开展大数据法律监督，源起于传统的法律监督,但有了明显的飞跃。这主要表现为大数据法律监督更好地体现了能动检察的要求。能动检察指的是检察机关的依法能动履职，是“检察机关在依法履行法定职责时，心怀‘国之大者’，充分发挥主观能动性，全面提升法律监督的质量和效果，及时回应大局需求、人民关切和法治需要，以更好地为大局服务，为人民司法”。它能解决检察机关履职姿态上消极被动、履职方式上机械僵化的问题。检察机关以法律监督促进治理，进而“助力国家治理体系和治理能力现代化”，体现的是能动检察的特点。
然而，有的地方检察机关在大数据法律监督探索中出现了越俎代庖的倾向。对于个案中发现的某一个治理问题或者监管难点，存在缺少明确的检察监督切入口的情况，没有从国家法律监督机关的定位考虑参与社会治理的具体角度，而是大包大揽，直接替代相关职能部门工作。举例来说，有的地方针对侦查监督研发的大数据法律监督模型，部分内容完全属于公安机关刑事侦查的职责范围，那么在没有发现具体执法漏洞或监管盲区的情况下，检察机关不宜代替公安机关承担发现、调查普通刑事犯罪线索的工作。强调“不宜代替”、反对“大包大揽”，就是限度问题。
具体如何把握限度，仍有待于实践中累积经验。现阶段可以确定的基本原理是：大凡属于检察机关提出法律监督的范围，其完全可以以此铺开社会治理；而凡是难以判断检察机关是否有权做出法律监督的范围，其嵌入社会治理则需要把握分寸。以检察机关基于大数据开展行政检察监督为例，2014年《中共中央关于全面推进依法治国若干重大问题的决定》明确检察机关对行政机关进行法律监督的基本条件是“在履行职责中发现违法”，故不属于“在履行职责中发现违法”的限制情形之列的，检察机关只能提出社会治理类检察建议，推动有关部门进行改进。此外，试点中有的检察机关给辖区内许多行政机关、行业组织都发出检察建议等文书，存在检察建议对象过于宽泛的乱象。
其实，在后一种情况下，检察机关不宜直接进行行为化治理，应当转向功能性治理。做出此等考量，主要是遵循“全面依法治国”的法治要求。“技术上可能的，不一定就是组织上可行的，更不一定是政治和社会上可接受的”，数字治理不能只考虑技术上“能不能”的问题，而不考虑管理上“可不可行”、公众感受上“好不好”、法治上“可不可以”的问题。也就是说，检察机关并不一定要以主动、积极、“跨界”的方式身体力行地参与社会治理，而完全可以通过高效的法律监督“本职工作”来发挥其在社会治理中的应有功能。调研中，一些检察机关研发的大数据法律监督产品，初步显现出诸如刑事大数据犯罪预测等前沿功能，应当将其作为加强与其他部门协同治理之用。
（三）制发治理类检察建议的硬度
积极参与社会治理成为检察机关法律监督深度推进“中国之治”的有效路径。制发“社会治理类检察建议”是检察机关参与社会治理的典型方式。2019年最高人民检察院修订的《检察建议规定》，将检察建议界定为“人民检察院依法履行法律监督职责，参与社会治理的重要方式”；并且，明确社会治理检察建议为检察建议的一种类型。许多学者赞同检察机关推开社会治理类检察建议，指出该项制度的理论基础有两点：一是检察权作为国家的一种权力，本身就具有马克思主义关于国家的政治统治和社会管理两种职能；二是由于检察权兼具司法权和行政权属性，决定了社会治理检察建议制度符合既不缺位、亦不越位。那么，在大数据法律监督中各级检察机关如何制发社会治理类检察建议？调研表明，许多检察机关对此抱有期望，同时存在普遍性的疑问。常见问题之一就是，社会治理类检察建议应否具有刚性？
刚性论者认为，刚性的社会治理类检察建议有利于强化案件监督向社会治理延伸，有利于将研究成果更好地转化为社会治理成果。柔性论者认为，应当消除检察建议工作中的硬性思维，“避免以一己之力强行推动检察建议的落实，而是积极寻求有效途径和方法推动检察建议的落实，最终将有助于促进在法律监督中实现双赢、多赢、共赢”。近年来一种折中观点出现，主张坚持现有检察建议的“建议”性质，但可以探索做出刚性的有效路径。展开来说，该观点主张，要“准确把握‘做’字的深刻内涵，真正实现‘做成刚性、做到刚性’的目标要构建顺畅高效的衔接配合机制、刚性权威的落实见效机制，实现由主要依靠自身力量监督向协作配合、借力监督转变，积极帮助、支持、督促被建议单位按照检察建议要求落实到位，通过‘合力’监督做到刚性，实现双赢多赢共赢”。
笔者认为，检察机关作为法律监督机关嵌入治理的有效方式有很多，包括具有刚性的抗诉和柔性的检察建议等。社会治理类检察建议“是检察机关将完善社会治理的意见向前端治理环节反馈的重要渠道，也是实现前端和末端协同治理的重要形式”，没有也不必要成为刚性手段。因为检察机关采取该方式的，就是根据自己洞悉察觉的治理风险隐患提供给党政机关、企事业单位等，推动形成多元联动治理模式。在这种模式下，多元主体平等、分工地进行协作治理，是其鲜明特色。学术上对协作治理（Collaborative Governance）给出了宽泛的定义，强调“政府机关、管理机构以及/或者公共、私人和民间部门的人员建设性地参与进来，以协作方式实现公共目的”。不论定义如何，任何协作治理都仅是鼓励其他主体参与治理，检察机关便不宜以检察建议之名行刚性监督之实。如果确有必要提出刚性意见的，检察机关完全可以选择抗诉、提出纠正意见、侦查等有强制力的方式。而这属于刚性监督与柔性监督的方式选择问题。如绍兴市检察机关在办理实例6及其他虚假诉讼案件的法律监督时，考虑到该类案件系当事人采取虚构事实、隐瞒真相等方式骗取法院错误判决，其行为本质是扰乱司法秩序、损害司法权威，通常在监督方式的选择上以再审检察建议为主、抗诉为辅。同时，以堵塞漏洞为目标，积极联合公安、法院出台打击“套路贷”虚假诉讼的文件，规范虚假诉讼的发现、审查、防控机制，形成虚假诉讼治理最大合力。
当然，这绝不意味着其他主体对检察机关提出的社会治理类检察建议不闻不问。从检察机关自身来说，也不能放任所提出的社会治理类检察建议缺少后续跟踪。最高人民检察院明确主张：“检察建议质量提高，被建议方提不出异议，就是做成刚性；通过协调、落实，达到了监督目的，就是做到刚性。”其中的道理就是检察机关的监督建议工作要持续发力。据了解，2018年至2022年最高人民检察院先后以“防治校园性侵”等主题向中央有关部门先后发出八份检察建议，均是要反复督导落实的。我国学者称之为“以柔的方式获取刚的效果”，即“检察建议的柔是指方式，检察建议的刚是指效果。”这些实践和观点给大数据法律监督嵌入治理提供了标尺。
五、代结语：治理理论助力数字检察
意大利学者在公共政策合著中说过，治理不仅仅是一个简单的时髦话语，它正处于发展之中，在未来必定会伴随我们相当长的时间。它给人们分析当代社会及其政治活动提供了一个牢固确立的切入点。作为助推治理体系和治理能力现代化的创新工具，大数据法律监督是检察机关法律监督实现促进或嵌入治理的法治产品。对其开展治理视域的理论分析，不仅是必要的，也是可行的。
本文的研究表明，大数据法律监督是一个复杂而系统的治理工程，需要从制度层面和技术层面不断地加以优化。文中全面评价了实践中形成的“个案办理——类案监督——系统治理”命题的积极价值，亦指出其不能直接作为实践探索的逻辑基础，并在实践抽象的基础上揭示了以“多案纠错+类案防错”作为大数据法律监督嵌入治理的底层逻辑。这一规律性认识有利于澄清大数据法律监督嵌入治理的基础问题。以此为指导，我国各地检察机关可以在实践中不断地加以试验改进，循序渐进地达致数字检察的成熟。