随着佛冈县检察院刑事审判监督模型的推广应用工作不断深入，检察官们对于数字检察赋能监督工作，扎实提升履职质效越来越有信心，而回顾起检察官们的建模历程，却并不是一路坦途。
故事要从2022年开始讲起，佛冈县检察院检察官在履职过程中发现一件职务侵占案件的判决时间是2021年11月，判决结果是被告人被判处有期徒刑二年却没有并处罚金，这属于附加刑适用错误。检察官们便以此案件契机建立了刑事审判监督模型的雏形——附加刑适用监督模型。
附加刑适用监督模型的成功构建，让检察官们尝到了甜头，就试着又去构建了主刑适用错误、审理程序违法这两个大数据监督模型。后来在上级检察机关的指导下，检察官们开始将这两个模型和原有的附加刑适用监督模型进行集约化。起初检察官们以为是很简单的一件事，就是把这“三样主菜”加点调味料，整个“大杂烩”就好了，等真正做起来的时候却傻眼了，集约化操作并没有想象中的那么简单。
模型集约化伊始，检察官们就遇到了一个拦路虎——数据源重复臃肿。模型设计之初，三个模型的设计是分开进行的，导致所使用的数据源名称各不相同，但实际上运算所用的数据要素却是一致的，这样就造成集约后的刑事审判监督模型需重复上传相同数据源的问题。为此，检察官们引入一体化设计的理念，将多个分散的监督点，按照刑事审判监督不同的阶段进行划分形成全流程监督，并优化监督点之间的运算规则，仅用三个数据源便完成了模型十五个监督点的运行。数据源的优化还带来了意外之喜，检察官们成功唤醒了检察机关内部“沉睡的数据”，打破了对外监督必须要向外调取数据的定式，通过使用案卡数据作为主要数据源，免去了向外部调取数据的繁琐。
随着问题一个个被解决，模型进入了试运行阶段，检察官们着手对模型开展进一步的优化。而这时候，新的困难出现了，部分数据过滤条件不够精准，出现了大量无效线索。检察官们决定根据各个监督点的不同，逐一击破。例如贪污罪、受贿罪案件罚金刑错误这一监督点，如果按照传统的筛查思维，应该是直接以法律适用错误的情形为筛查输出结果，但这样做会出现因各个案件量刑档次不同、附加刑适用情形不一而导致运行规则十分庞杂和筛查线索准确性不高。对此，检察官们创新性地提出了先筛选判决正确的案件，再通过所有的基础案件减去正确案件，便可筛出错误案件这一思路，成功运用逆向思维解决了这一棘手难题。
检察官们常常把一句话挂在嘴边，“模型好不好用，嘴巴说了不算”。刑事审判监督模型上架至最高检大数据法律监督平台后，共被浏览9456次、收藏2891次，派生351次，各项数据在平台中的刑事检察类监督模型中都名列前茅。大数据监督模型的推广应用，不但唤醒了“沉睡的数据”，提高了案件监督的质效，也为保障个案的公平提供了新的路径。
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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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