“检察官如何从传统办案模式转换赛道，找准数字赋能中的办案监督点、梳理数据要素、进行数据碰撞筛查？我们可以通过‘三步走’方法，告别大数据恐慌，研用出真正符合业务需求的法律监督模型。”日前，在广东省广州市和深圳市两地检察机关联合举办的培训班上，广州市检察院公益诉讼检察部门的缪恬骍正在分享她的模型研发思路。
从检近8年来，缪恬骍一直专注于公益诉讼检察工作。在该院公益诉讼检察部门成立全市公益诉讼数字检察工作专班后，主动请缨担重任，成为38个公益诉讼法律监督模型的研发骨干。
闯新路，树立数据思维
公益诉讼检察在“四大检察”中具有主动监督的属性，是大数据智能化应用的有效“试验田”，检察官如何破解公益诉讼“数字密码”，激发数据对法律监督工作的放大、叠加、倍增作用，拥有数据思维很重要。
缪恬骍和同事们从该院办理的一起刑事诈骗案中发现，被告人通过虚构招用的370余名就业人员与多家企业之间存在劳动关系的事实，从人社部门骗取稳就业补贴111万元。在排查同类案件时还发现，有的被告人专门成立200余家空壳公司，骗取创业带动就业补贴达1000余万元。
就业补贴属于国有财产，但当前国有财产流失等案件线索来源面窄，案件呈现涉及监管主体多、流通环节广、专业性强等特征，检察机关难以在履职过程中有效发现国有财产流失线索，线索来源也多为接受移送。
“在一些新型侵害国有财产的违法犯罪活动中，网络化、科技化、智能化趋势更加明显，如果我们公益诉讼检察监督还停留在传统方式，仅凭检察官‘眼睛’发现、‘脚步’丈量，是不能满足办案需求的。”在缪恬骍看来，数字检察通过搭建大数据法律监督模型、自动发掘违法犯罪监督线索的方式，恰恰能有效突破当前“案多人少”“监督线索发现获取难”的实践困境。
为了让公益诉讼检察官开启“智慧眼”，缪恬骍和同事们着手研发广州检察公益诉讼全流程一体化监督模型。
“如果让检察官从海量数据中去寻找线索，无疑是在增加工作量。所以，必须要对基础数据池进行数据清洗，保证推送到检察官面前的数据，都是公益诉讼成案指数较高的线索。”建模之初，缪恬骍就坚定了这样的想法。她在梳理模型设计思路时，一方面对检察业务应用系统中与公益诉讼案件相关联的刑事案件信息进行筛选，依据关键词、案源类型、案发区域等设计成案指数并形成得分值。另一方面对12345政务服务热线举报数据、行政机关行政执法数据、互联网抓取信息等外部数据进行筛选，设计二次及以上投诉举报、办理结果不满意等规则，实现智能筛选。
“打开模型，案件线索就根据成案分值从高到低显示在检察官面前，点开一条线索，模型便可自动按领域、类型推送适用的法律依据、指导性案例、典型案例等，还能自动生成法律文书参考模板，为检察官办案减负增效提供便捷服务。”说起这个历时两年研发的模型，缪恬骍如数家珍。
该院第六检察部副主任佘斌娜谈起使用该模型的感受，直言“模型既能帮助检察官完成线索发现、知识服务获取、智慧辅助办案、调查取证资源协同、监督成效跟进、典型案例评选，又能全面对接检察业务应用系统，实现一系统多服务功能。”
至今，该模型仍是广州市检察机关公益诉讼检察干警使用频次最多、监督办案最有成效的模型。在模型应用的有效支撑下，2023年，全市检察机关国有财产保护领域的立案数量同比上升42.86%。
精钻研，破解研发难点
“本质上，监督模型建构的底层逻辑是业务经验，关键是要从监督办案实务出发考虑数据需求和模型建构方向。”如何发现模型监督点，从规律中提炼规则，摸清监督模型研发的方法和路径，是模型研发中需要直面的难点问题，也是缪恬骍一直探索的方向。
以她和同事们研发的失业保险稳岗返还国有财产保护公益诉讼监督模型为例，失业保险稳岗返还金是政府对未裁员或裁员率低的参保企业，按其上年度实际缴纳失业保险费的特定比例返还相应金额。“经过整理，它的申领要求企业生产经营符合产业结构调整和环保政策，不属于‘僵尸企业’、关停或失信企业；依法在本市参加失业保险并足额缴纳保费一年以上；企业上年度未裁员或裁员率不高于控制目标这三个条件。”
以上述条件为基础，需要获取经营异常企业目录和失信企业目录数据、企业失业保险参保缴费记录数据、企业裁员数据等。此外，缪恬骍和同事们发现，失业保险稳岗返还的概念中提示这项补贴是按“特定比例返还相应金额”，这也意味着还需要调取比例返还的依据和相关数据等。
拿到数据后，缪恬骍和同事们并没有急于比对，“要先分析数据特点，做实数据探查，比如该模型围绕企业主体领取补贴，调取的数据中，也可以围绕企业主体找到共同的数据项，这个数据‘主键’就是统一社会信用代码，围绕它可以将所有的数据集串联起来。”缪恬骍一针见血地指出问题关键。
以统一社会信用代码为不变项，该模型将异常经营企业、缴保不足期企业、裁员率高的企业设为否定条件，即失业保险稳岗返还发放记录中，企业的统一社会信用代码不得出现在异常企业、缴纳失业保险费不足期企业和裁员率高于20%的企业中。
“做完第一次比对后，我们再分析企业是否按照大型、中小微型分类标准返还特定比例。通过设计每年度返还比例公式，计算出补贴应发放金额，再将该数额同补贴实际发放金额对比，不一致的数据即为比例返还错误企业。”完成了全链条的比对分析后，该院向相关行政机关发函移送模型筛出的线索，行政机关收到复函称，确有企业错领补贴。其中，70余家企业属于企业划型不准确，200余家企业属于比例返还计算错误，还有的企业属于经营异常。模型推送的精准度得到实践验证。鉴于仍有部分补贴未追回，该院立案督促相关行政机关继续履职。以此案为契机，5家行政机关也强化衔接机制，出台企业划型规范意见。
以此模型规则为蓝本，缪恬骍和同事们还在以工代训补贴、创业带动就业补贴、海外留学人才补贴等国有财产保护领域构建起大数据法律监督模型的应用矩阵。
专推广，发挥数据成效
缪恬骍深知大数据法律监督模型的价值不仅在于研发，更在于推广与应用。
为深入推进全市公益诉讼条线大数据模型应用工作，她和同事们列好模型研用“任务表”，先后组织开展广州市检察机关公益诉讼大数据法律监督模型竞赛等活动，制发《关于贯彻落实全国检察机关数字检察工作推进会会议精神的工作方案》《关于加强数字赋能公益诉讼检察监督的工作方案》，对已获省级荣誉类、重点研发类、完善培育类模型“量身”制定推进计划。
为挖掘模型应用潜力，她所在的公益诉讼检察部门创新模型推广复用机制，绘好模型研用“路线图”。建立模型“原创单位、应用单位”对口互帮机制，对全市重点模型，属于两级院联合研发的，由市院专业化办案组负责推广；属于区院单独研发的，由部分区院交叉应用，视应用情况统筹安排全市推广。
为进一步运用数字化思维、数字化认知推动实现监督方法的迭代，缪恬骍先后撰写多篇调研文章，提出信息技术与检察监督深度融合思路，分析实现数字赋能公益诉讼检察监督的最优路径。
今年，在广州市检察机关报送参加全省检察机关大数据法律监督模型推广应用活动中，全市公益诉讼业务条线模型上架数量占据全省三分之一，缪恬骍和同事们研发的漏缴防空地下室易地建设费公益诉讼监督模型也在全国检察机关大数据法律监督模型管理平台上参加模型应用评选。
“路虽远行则将至。近年来，以缪恬骍为代表的公益诉讼数字检察工作专班团队，做到了‘积力之所举，众智之所为’，以数据为支撑，找准了服务大局着力点、监督视角创新点、模型应用关键点。”在该院副检察长曾晖看来，正是有了从一个人再到一群人的不断发力，破解社会治理难题的“高含金量”检察方案，才会源源不断地在数字赋能下迸发创新。
