“原来通过大数据比对碰撞就能精准发现审判机关未规范履行对被执行人失信惩戒措施的线索，真是为我们的工作省去了许多繁琐步骤！”阳山县检察院检察官感叹道。
2019年，某法院受理了王某与甲公司、乙公司、丙公司的金融借款合同纠纷执行案。法院恢复执行后，向被执行人发出了执行通知书、限制消费通知等一系列法律文书。经过调查，法院发现这些公司的资产已经转卖或变更用途，无法进行处置。于是，法院采取了限制高消费的措施，同年9月，法院裁定终结本次执行。然而，阳山县检察院检察官发现，这些公司尽管未依法履行财产报告制度，但也并未被依法纳入失信被执行人名单。
通过分析这一案例，检察官发现了一个潜在的问题，法院在失信惩戒的实施上可能存在疏漏。
面对办案难题，阳山县检察院检察官开发了“不规范纳入失信惩戒民事执行监督模型”，以大数据和智能算法为工具，揭开了这一领域的神秘面纱。
首先，检察官向法院调取失信被执行人名单，同时从中国裁判文书网获取了法院裁定终结本次执行及已执行完毕的案件清单，提取出详细的案件信息，如执行案号、终本裁定日期、被执行人姓名及出生日期等，将数据编织成一张严密的信息网，为后续的分析与监督提供了坚实的基础。
接下来，是模型的核心部分——算法分析。通过设置符合模型运算规则的算法公式，如左差连接、计算时间差、内连接等，以此将不同来源的数据进行高效碰撞分析，成功筛选出了多条有价值的案件线索，如未依法将符合条件的被执行人纳入失信被执行人名单、执行完毕后未及时删除失信记录、超期未剔除失信信息等。
基于模型提供的线索，检察官对相关案件进行了深入核查，确认了50个民事执行案件存在未依法履行失信惩戒及限制消费措施的情形。随后，阳山县检察院向法院发出类案检察建议，要求其严格依照相关规定，规范民事执行中的失信惩戒和限制消费措施。法院收到检察建议后立即展开自查自纠工作，确保刑罚执行到位。
阳山县检察院构建的“不规范纳入失信惩戒民事执行监督模型”展示了数字检察的强大力量，该模型的应用不仅解决了长期困扰司法实践的执行难问题，也为其他地区提供了可复制、可推广的经验借鉴。目前，该模型已上架至最高检大数据法律监督平台，并在多地检察机关推广适用，推动全国范围内民事执行工作中失信惩戒措施的规范化。
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来源丨数字检察方法论
本期编辑丨苑家铭
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