借助大数据技术，能够将被监督单位零散的海量信息数据联通起来，在刑事执行检察大数据监督模型的辅助下，挖掘潜藏在海量数据之间的异常线索变得容易，可以精准、及时、高效锁定监督线索——
　　随着信息技术的发展，大数据、云计算、人工智能等新兴技术逐渐被应用到各个领域，推动人类社会的生产方式和生活方式迈向深度数字化转型的伟大进程。习近平总书记强调，“大数据是信息化发展的新阶段”“谁掌握了数据，谁就掌握了主动权”。作为国家法律监督机关，如何因应大数据时代技术进步的新形势，不断提升法律监督的能力和水平，已然成为检察机关必须深入研究解决的重要课题。最高人民检察院明确提出深入实施数字检察战略，以大数据赋能新时代法律监督。刑事执行检察作为检察工作的重要组成部分，是大数据技术应用较为广泛的领域，并展现出极大的应用价值和应用前景。
　　刑事执行检察领域数字化建设的价值
　　刑事执行检察工作与大数据深度融合可助推检察机关高效、规范履职，提升刑事执行检察监督能力。新时代，人民群众在民主、法治、公平、正义等方面提出了更高要求，传统法律监督模式很难应对数字时代的新问题和新风险，推动刑事执行检察等各项检察工作与大数据技术深度融合，成为必选项。之所以要大力推动刑事执行检察与大数据融合，因其具有以下重要价值：
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　　首先，数字化建设有利于提升刑事执行检察监督效率。不断提高工作效率是经济社会高质量发展对国家机关提出的一项基本要求。检察机关对执行机关和监管场所的法律监督，需要在众多且相对独立的信息链条中发现异常，之后还需要逐一跨机构、跨系统、跨行政区域查证异常线索，工作效率难免会受影响。在大数据技术的支撑下，检察机关能够从海量的监狱数据信息、看守所所情信息、社区矫正数据信息和法院审判、执行监督数据信息等信息中快速精准识别、比对异常信息，让检察官在一个系统内完成案件线索的全景式查证，极大地提高了监督效率。
　　其次，数字化建设有利于进一步提升“阳光检察”。“阳光检察”要求检察机关在履行刑事执行检察监督职能时做到全程留痕，各类检察工作规范化开展。但是，刑事执行检察监督尚未完全做到监督全程留痕。在大数据技术的辅助下，刑事执行检察工作中的流程数据被实时同步、自动记录留痕，能够对检察工作自身形成有效的规范与监督。
　　再次，数字化建设有利于提升刑事执行检察监督能力。以往，检察机关主要通过审查被监督单位提供的工作台账、案卷、业务登记材料等方式寻找、发现案件线索，面临线索发现难的问题。大数据时代，检察机关通过建立贯穿刑罚执行全过程的数据收集平台、专属数据库，自动实时采集有关数据，有效提升检察人员发现职务犯罪及违法减刑、假释等案件线索的能力。
　　刑事执行检察领域的数字化建设检视
　　数据广度、精度不足。“工欲善其事，必先利其器”。没有数据作支撑，数字检察就是无源之水、无本之木。当前，我国刑事执行检察工作中大数据应用还存在数据覆盖面窄、数据准确性不足等问题。首先，由于刑事执行检察业务种类较多，专业性强，导致部分业务数据采集进展缓慢，如社区矫正对象财产数据，需要人工登记造册数据化；另外，还有部分业务数据采集较难，呈现出数据真空地带。其次，由于数据采集方式不一，数据质量参差不齐，导致数据的准确性和完整性无法得到保障。因此，刑事执行检察领域数字化建设的基础性工作面临数据广度、精度不足之问题。
　　监督模型质效有待检验。数据是开展刑事执行检察领域数字化建设的基础，大数据分析监督模型则构成其框架。当前，各地检察机关围绕检察业务需要，纷纷探索、创建适用于刑事执行检察各领域的监督模型。如河南省新乡市检察院围绕监管场所容易发生的异常行为，构建了离岗检测、超时逗留检测、异常接触检测、传递物品检测、单人提押检测、谈话超时检测、人员聚集检测等8种检测异常行为模型；浙江省绍兴市检察院研发了虚假诉讼类监督模型；江苏省苏州市检察院研发了破产领域虚假劳资债权监督模型；等等。但如此多样的大数据检察监督模型，尚处于初始阶段，监督质效有待在实践中进一步检验。
　　大数据平台之间数据共享、信息共享机制尚未完全建立。随着“数字中国”战略的实施，各地方各部门开始探索建立大数据平台。要实现刑事执行检察工作数字化建设之目标，亟须打通与其他司法机关、行政机关的数据壁垒。如果缺乏信息共享机制，将导致检察机关对案件数据的获取是碎片化的，各被监督单位、相关行政机关所制作、保管的案件信息之间缺乏流动和共享。
　　刑事执行检察领域的数字化建设前景
　　当前，刑事执行检察领域的数字化建设展现出巨大的应用前景。借助大数据技术，能够将被监督单位零散的海量刑事判决信息、社区矫正信息、看守所监管信息、财产刑执行信息等数据联通起来，在刑事执行检察大数据监督模型的辅助下，挖掘潜藏在海量数据之间的异常线索变得容易，检察人员可以精准、及时、高效锁定监督线索。为了实现这一应用前景，还需要从以下几方面进行完善：
　　一是完善刑事执行检察领域数字化建设的构成要素。数据是刑事执行检察领域数字化建设的基础。大数据技术是基于大量数据集合的生成系统，大数据技术的成功不仅在于应用本身，还在于它所吸纳的海量数据。这些看似静态、杂乱、规模巨大的数据，经过不断的碰撞、交集，就能够使其中暗藏的数据与数据之间的联系点显露出来。这意味着，实现大数据与刑事执行检察融合的前提是形成一个完整、准确、实时更新的海量数据库。因此，下一步检察机关应该着力围绕刑事执行检察所涉的业务类型，完整采集、汇集各阶段、各监管机构、各行政机关的数据，并通过数据质量监控系统对数据进行实时监测和分析，及时发现和解决数据异常问题，通过统计分析方法评估数据的准确性。
　　大数据刑事执行检察监督模型是刑事执行检察领域数字化建设的框架。大数据刑事执行检察监督模型的本质是将检察人员的办案思路和理念予以数字化。《2023—2027年检察改革工作规划》提出，“积极构建‘业务主导、数据整合、技术支撑、重在应用’数字检察工作模式”。这就意味着，任何一个大数据刑事执行检察监督模型都应注重其实用性。因此，下一步，应总结、优化、类型化已有的检察监督模型，不断研判设计规则，细化应纳入监督模型的相关程序性监督规则和实体性监督规则，然后提炼出高效、科学、通用的监督模型，以期形成可普遍适用的大数据监督模型。
　　二是优化检察大数据平台。刑事执行检察监督工作具有跨区域性、跨部门性，但各监管单位所制作、保管的案件信息之间缺乏流动和共享。《中共中央关于加强新时代检察机关法律监督工作的意见》提出，“运用大数据、区块链等技术推进公安机关、检察机关、审判机关、司法行政机关等跨部门大数据协同办案。”实际上，实现跨部门大数据协同办案除了要数据共享，还需要构建协同一体化大数据平台。目前，有些地方的检察机关正在积极探索刑事执行数字检察平台。未来，应围绕刑事执行检察的业务种类、业务范围、业务需求，积极对接其他政法机关的大数据平台，以期构建覆盖刑事执行检察监督业务范围的协同一体化大数据平台。
　　三是构建刑事执行检察大数据共享联络机制。整体性治理倡导为了消弭横向治理主体之间的隔阂，应构建“程序性机制”。“程序性机制”以实现合作的程序性技术和安排手段为核心，例如信息共享平台和合作协议等。因此，为了实现刑事执行检察数字化建设战略，还需搭建不同大数据管理单位之间数据共享、联络的长效合作机制。具体言之，需要检察机关积极与其他大数据管理机构协调、沟通，建立共同参与，互动协作的体制机制，完善信息共享与核查监督、情况通报、警示教育及联席会议等制度。例如，甘肃省酒泉市检察院会同市司法局、酒泉监狱制定的《关于进一步加强社区矫正监督协作和刑罚执行一体化建设工作的实施意见》，明确了加强信息共享、提高司法效率，运用大数据开展巡回检察等方面的机制，有助于提升刑事执行检察大数据工作效率和监督精准性。
　　（作者单位：西南政法大学。本文系国家哲社办重大专项项目《推进党内法规制度高质量发展研究（2022AZD027）》的阶段性研究成果）