2024年12月，最高人民检察院印发《关于全面深化检察改革、进一步加强新时代检察工作的意见》，明确指出要“以科技赋能法律监督”“积极探索大数据、区块链、人工智能等技术辅助司法办案”。作为一种全新的法律监督模式，数字检察回应数字时代发展之需，实现了法律监督的数字化赋能，一定程度上丰富了监督方式、扩大了监督规模、提升了监督质效，是推动“高质效办好每一个案件”的有力抓手，对于推进建设“数字中国”和实现“中国式现代化”具有重要战略意义。

　　当前，检察机关数字检察工作正在深入推进，尤其是大数据法律监督模型的运行，有效提升了法律监督工作质效。数字检察是对传统法律监督方式的革新，核心在于通过数智化技术，梳理监督履职中的业务规则，并建立与之相匹配的模型，通过发现类案线索的方式进行法律监督。但同时亦需注意恪守谦抑性原则及权力法定原则，进一步厘清数字检察改革的范围、程序及界限。在实践样态上，数字检察中的类案监督具体可分解为四个步骤：一是全面梳理典型个案事实、法律关系、违法情节、实践特点等要素；二是利用算法技术对上述要素进行建模；三是通过法律监督模型进行线索摸排、数据清洗、类案比对，从而发现与典型个案相似的类案；四是对相关类案进行“一揽子”解决。在社会治理上，数字检察为检察机关参与社会治理提供技术支撑，作为宪法规定的法律监督机关及社会公共利益守护者，借助数字化技术高质效履行法律监督职责，深挖个案及类案背后的深层次社会原因，通过督促、协调、配合相关部门依法履职，化解社会矛盾，治理突出社会问题。

　　纵深推进数字检察改革，离不开大数据库的构建及专门人才的支撑。一方面，类案监督是以操作可行的监督模型为基础，而监督模型的运行则需要庞大的数据库提供基础支撑。另一方面，检察机关参与社会治理不仅需要检察业务数据，更需要借助行政机关所掌握的政务数据。目前，各地检察机关正在根据工作实际探索组建分散性的数据库，而在数字化专业人才培养方面，因算法设计及法律监督模型构建过程中，进行数据选取及数据标注时不仅需要计算机科学知识，还需要专业法律知识，作为客户群体的检察官与技术开发者之间存在专业问题上的沟通困难，故算法开发难以充分满足司法办案实际需求。为进一步夯实数字检察人才储备，不断提升数据库质量，扩展数据库广度，应当从顶层设计上统一数据的采集标准及开发、利用技术规范，为统一的数据库建设提供技术基础，并采取分阶段稳步推进的方针，渐进式实现数据共享，以政法一体化办案为抓手，率先推进跨部门刑事案件数据互通互联，在积累较为成熟经验的基础上，进一步畅通与食药、环境等行政机关之间的数据共享。同时，应当加强复合型人才培养力度，针对技术人员不懂法律、检察官不懂技术的现状，通过组建项目组的方式，有效促进两者的沟通交流。尤其是在监督模型构建中，需要科学合理配置检察官与技术人员的比例，实现双重效能的叠加发挥。

　　大数据技术和人工智能技术是数字检察发展的基础，而数据和算法则是基础中的基础。为了确保数据运用的合法性，有必要加强规范化建设。一方面，数据及算法伴随着侵害他人隐私及个人信息的风险，对其使用过程中的自由裁量权加以限制是避免算法黑箱的有效举措；另一方面，数据和算法在数字检察建设中的使用必须契合法律监督的目的，在其收集、使用及参与社会治理的过程中，要严格恪守检察权的依法行使原则，着力体现数字正义的要求。关于数据规范，在数字检察发展过程中要严格落实数据安全法确定的分级分类保护要求，从保护国家安全和保障个人信息安全的角度出发，构建事前审批、事中留痕、事后监督的全流程监管机制，确定科学的检察业务数据分级分类保护原则和方法，厘清不同层级检察机关主体责任。关于算法规范，要凸显算法的技术工具价值，构建权责明晰的责任追究机制，厘清监督模型开发者与使用者需承担的不同责任。