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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。