一、 理论学习筑基：从“数字工具”到“监督革命”的认知跃升

过去，我们曾习惯了“案卷+走访”的传统监督模式。当第一次听到“监督规则”“数据碰撞”这些词时，“这些数字模型，是否真的比老检察官们的经验更管用？”正是带着这样的困惑开始了这场远征。此次研修班以数字检察为核心，通过专题授课、案例研讨与实地观摩，让我对数字检察工作有了更深的认识和了解，应勇检察长强调，推进数字检察战略，重心是立好数字检察的“四梁八柱”，形成“业务主导、数据整合、技术支撑、重在应用”的工作模式。该模式以检察业务工作为前提，深度挖掘检察数据价值，通过大数据、人工智能等技术手段，实现数据的收集、分析、挖掘和应用，从而发现潜在的检察履职发力点，推动法律监督实现由点到面、由个案到类案、由一域到全域的系统治理。

北京西城、东城、海淀院研发的成功模型中都能发现共性规律：每个模型的开始都是办案检察官从个案办理或数据异常中发现的规律性、共性问题。在通过技术转化为机器可以识别的语言或算法，从海量数据中分析、挖掘类案线索，通过监督督促完善其背后存在着机制性问题，从而促进社会系统治理，形成闭环。若模型的研发仅能发现线索，而无法发现该类线索之所以不断涌现所隐藏的溯源漏洞，并不能在真正意义上称为一个“好”的模型。对于模型的创建标准体现在不仅能精准发现类案线索，更能推动社会治理协同化，实现“办一案、牵一串、治一片”效果。

在此之前，我一直错误地认为，相较于具有大量案件数据基础“大院”而言，青海因案件少，数据少，并没有应用“大数据”模型数据所谓的“海量数据”基础，即使应用也无法出监督成效。通过北京各位专家老师们的授课，我意识到基层院干警对于数字检察的理解还存在很大误区，检察机关“大数据”法律监督模型中“大数据”并不当然等同于人工智能“大数据”的内涵，作为监督机关，打破数据之间的壁垒，整合内部业务数据，汇聚外部数据，共同发力激活相关数据资源就是大数据基础，以此强化数字赋能对法律监督效能的倍增、叠加、放大效用。让“沉睡的数据”成为监督的“火眼金睛”。 

二、 破局：从“数据孤岛”到“穿透式监督”

在学习理论课程的同时，此次研修班也以小组为单位要求独立完成主题固定的模型创建。我与10名来自三级院不同部门的同仁组成第五小组，以校园周边餐饮监管长期面临“线索发现难、行刑衔接难、综合治理难”的困境为背景，从“监督领域”“数据壁垒”破题，将各自条线办案过的案件为数据基础挖掘监督线索。涵盖了“四大检察”的未成年检察工作需要我们各个条线的同仁共同发力，不仅要整合刑事检察、公益诉讼、未成年人检察等内部数据，还要汇聚该模型所需的来自第三方服务平台、市场监督管理局等外部数据，打破数据之间的障碍。而那些并肩作战的深夜大家分工有序，群策群力：刑事检察部门的同志会聚焦监督规则中涉及伪造证件、问题食品，黑灰产打击要点，从事公益诉讼的同志主动梳理监督规则涉行政机关监管职责的部分，经过反复推演监督规则:如何通过证照比对锁定伪证线索？如何从投诉举报中识别恶意诉讼？如何用医疗数据反向追踪问题商户？在不断的推翻、重构到完善，我们最终构建了“五位一体”数据池，涵盖了外卖平台数据、市场监管部门数据、投诉举报信息、医疗数据、法院案件等数据信息，并制定了五项监督规则，特别是在模型逻辑校验阶段的激烈争论探索中不断完善并保障规则的可行性，最终在大家努力和专家老师的点拨帮助下画出思维导图，将刑事打击与公益诉讼数据流完美串联。

PPT中就展示的就是我们小组此次创建的：校园餐饮安全大数据法律监督模型的思维导图：

简单介绍下模型运行规则：

监督规则一：

将市场监督管理局调取的辖区在册商户信息营业执照、食品经营许可证与从网络餐饮服务第三方平台调取的注册商户信息的营业执照、食品经营许可证，以“店铺名称”、‘统一社会信用代码“为关键词进行比对，筛选出经营者;已在第三方外卖平台上传的营业执照和食品经营许可证未在市场监督管理局登记备案，可能涉嫌伪造、买卖国家机关证件罪，形成刑事立案监督点。

监督规则二：

将市场监督管理局调取的辖区在册商户信息营业执照、食品经营许可证与从网络餐饮服务第三方平台调取的注册商户信息的营业执照、食品经营许可证，以“经营范围”“经营场所”“出餐地址”“经营者名称”为关键词进行比对，筛选出经营者在外卖平台上传的营业执照和食品经营许可证与在市场监督管理局登记备案信息不一致，可能涉嫌变造国家机关证件罪，形成刑事立案监督点；对需规范登记备案的事项，如超范围经营、出餐地址与经营场所不一致的情形，可开展行政公益诉讼监督。

监督点三和监督点：

将从网络餐饮服务第三方平台调取的注册商户信息的营业执照、食品经营许可证与从12345、12315、12309平台获取投诉举报信息数据、法院受理的食品安全民事纠纷案件数据信息、医院接诊食源性疾病的诊疗记录信息，以被举报/控告/受理/登记的“店铺名称”为关键词进行比对，筛查出第三方外卖服务平台被举报、控告、受理、登记的店铺的举报/控告/受理/登记数据信息。

监督规则三：

将筛查出的第三方外卖服务平台被举报、控告、受理、登记的店铺数据信息，以“食品”“餐饮”“外卖”为关键词再次进行数据筛查，得出外卖食品可能存在问题的店铺数据，对于被举报次数较多的店铺，核实其是否存在生产、销售有毒、有害食品、不符合安全标准食品的情形，形成刑事立案监督点；若行政机关对店铺销售“三无”产品、过期食品等行为存在履职不到位的情形，可开展行政公益诉讼监督。

监督点四：

将筛查出的第三方外卖服务平台被举报、控告、受理、登记的店铺数据信息中的举报人及原告信息进行频次分析，筛查出举报或提起诉讼次数大于3次的人员名单数据。对于多次举报、诉讼的人员，核实其是否具有恶意举报、恶意诉讼情形，若具有非法占有的故意，形成刑事立案监督点，或者向市场监督管理局移送行政处罚线索。

监督规则五：

将从第三方外卖平台发现入网餐饮服务提供者存在违法行为应当向市场监督管理局报告的线索信息报告信息与从12345、12315平台获取投诉举报信息相碰撞，得到行政机关应当受理的关于外卖行业的举报线索。将该数据与市场监督管理局受理、办理行政投诉案件信息数据进行比对，得到违法线索曾被移交到市场监督管理部门但未被处理的举报线索。对于市场监督管理局应当受理、办理而未受理、办理的举报线索，核实其是否具有怠于履职的情形，依法开展行政公益诉讼监督。

（该模型的创建是仅是此次培训学习的实践成果展示，还不具备成熟模型的包括技术在内的条件。）

模型赋能”更要“机制固本”。模型的根本在于推动社会治理，本模型可通过建立《餐饮安全异常数据协同机制》的方式，将检察监督回归社会治理初心。在创建该数字模型的过程中，我深刻领悟到数字检察并不是简单的“数据搬家”，“小切口”里有大民生，通过聚焦“一证一照”“一餐一饭”，让监督回归“保护未成年人”的初心。

三、精神传承与未来践行：做雪域高原的“数字追光者”

此次培训不仅是一次知识充电，更是一场精神洗礼：  

北京经验的感召：从向红副检察长、梁迎修院长、付强专委到北京检察的每一位干警，“求极致”的态度让我看到，细节决定监督质效。一份文书、一个模型，皆需以工匠精神打磨。  

高原同仁的激励：省院领导班子全程陪同，共同进步，省院检察官们带头深夜研讨的身影，诠释了“缺氧不缺斗志”的坚韧。这种“敢啃硬骨头”的劲头，正是青年干警最需传承的精神底色。  

在以后的工作中，我将继续坚持落实学习成果：  

坚持理念先行：在部门内推动“业务数据化、数据业务化”思维，协助制定本院数字检察推进计划。 

坚持能力升级：持续学习大数据与人工智能知识，以“既懂法律又通数据”的复合素养，争做“数字检察尖兵”。  

结语：以格桑花之志，绽数字检察之光

此次数字检察培训为高原青年干警推开了一扇"未来之窗"，对于初次参与建模玉树检察人而言，这次建模的过程是一场彻彻底底的“思想破冰”。它承载着我们从“不敢想”到“大胆试”的蜕变，就像青藏高原上的格桑花，我们可能开得慢一点、花瓣小一点，但只要秉持"缺氧不缺精神"的信念向阳而生，终将在司法为民的沃土上舒展数字时代的智慧花瓣。站在新的起点，我们既要以首都智慧为标杆，更要立足高原特色培植创新基因，在数字浪潮中浇灌出兼具海拔高度与司法温度的"雪域法治之花"。