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      大数据法律监督模型是检察院依托大数据、人工智能、机器学习等技术，打破数据壁垒、挖掘监督线索、提升监督质效的核心工具。该模型以“数据整合 — 智能分析 — 线索推送 — 监督闭环” 为全流程，聚焦刑事、民事、行政、公益诉讼等检察监督领域，实现从 “被动受理” 向 “主动发现”、从 “个案监督” 向 “类案治理” 的监督模式革新。

（一）“技术 + 法律” 深度融合，打造专业化监督工具

模型并非单纯的技术堆砌，而是将检察监督规则、法律条文转化为可执行的算法逻辑（如将 “量刑指导意见” 拆解为 “犯罪情节权重、社会危害性系数” 等算法参数），实现法律专业知识与大数据技术的精准结合，既符合司法规律，又具备技术先进性。

（二）“全域数据 + 专项模型”，覆盖全监督领域

一方面构建跨部门、跨领域的全域数据资源池，为监督提供 “数据富矿”；另一方面针对刑事、民事、行政、公益诉讼等细分领域设计专项模型，既保证监督的广度，又确保监督的深度，满足检察院全业务线监督需求。

（三）“线索发现 — 办案辅助 — 治理闭环” 全流程赋能

从线索发现的前端、办案辅助的中端到类案治理的后端，模型实现全流程介入，不仅解决 “发现难” 的问题，更通过文书生成、流程跟踪、整改评估等功能，贯穿监督办案全链条，真正实现 “数据赋能监督、监督促进治理” 的核心目标。

（四）灵活迭代与本地化适配，适配监督实践需求

支持算法模型根据法律法规更新、监督重点调整动态优化，同时允许办案人员自定义本地专项模型，避免 “一刀切” 的技术应用，确保模型始终贴合检察监督的实际需求，具备长期生命力。

（五）提升司法公信力，彰显检察监督价值

通过大数据技术让监督过程更透明、监督依据更充分、监督结果更公正，例如 “同案不同判” 监督中，以客观数据为支撑提出量刑建议，更容易被法院采纳，增强监督的说服力。

在公益诉讼、食品药品安全等与群众利益密切相关的领域，快速发现并督促解决侵害公共利益的问题，切实维护群众合法权益，让社会公众感受到检察监督的实际成效，提升司法公信力。

认罪认罚同步录音录像系统是检察院落实《刑事诉讼法》及 “两高三部” 关于认罪认罚从宽制度要求的关键技术支撑，以 “全程同步录制、客观真实记录、安全规范管理” 为核心，覆盖认罪认罚具结书签署、权利告知、量刑协商等关键环节，通过标准化录制与全流程管控，确保认罪认罚自愿性、真实性、合法性，筑牢司法公正防线。

项目亮点：

（一）“合规性优先” 设计，贴合司法刚性要求

系统从录制参数、流程控制到存储管理，全程对标《刑事诉讼法》《人民检察院刑事诉讼规则》等法律法规要求，通过技术手段将 “法定程序” 转化为 “技术强制”，确保每一步操作均符合司法规范，从根源上规避合规风险。

（二）“全流程闭环” 管控，实现从录制到归档无死角

覆盖 “录制 - 存储 - 审核 - 检索 - 归档” 全生命周期，每个环节均设置管控节点与操作留痕，形成 “可追溯、可监督、可验证” 的闭环管理体系，避免出现管理漏洞或数据断链问题。

（三）“固定 + 移动” 双模式，适配复杂办案场景

既满足检察院固定具结室的标准化录制需求，又通过便携式设备支撑看守所、医院等移动场景的录制工作，解决传统系统 “场景单一、灵活性差” 的痛点，实现办案场景全覆盖。

（四）“AI + 人工” 协同监督，提升风险防控精准度

将 AI 异常行为监测与人工审核相结合，既通过技术手段实现实时风险预警，又保留人工专业判断的核心作用，形成 “技术辅助、人工主导” 的监督模式，大幅提升风险防控的精准性与有效性。

本系统不仅是检察院落实认罪认罚从宽制度的 “技术保障器”，更是规范执法行为、维护司法权威的 “重要抓手”，通过数字化手段推动认罪认罚工作提质增效，彰显检察机关严格依法办案、保障司法公正的决心。