大数据分析和人工智能等新技术的深度应用，能够有力推动“三个管理”提质增效，是保障高质效办案、聚焦法律监督、落实司法责任制的重要举措。数智化浪潮为检察业务管理带来了历史机遇，但也面临数据治理、技术伦理、制度适配等方面的挑战。在深刻把握机遇与挑战的基础上，要构建以“数据融合、人机协同、制度创新、安全保障”为核心的检察业务管理优化路径，以实现检察工作高质量发展、推动更高水平法治中国建设。

　　时代赋能：数智化赋能检察业务管理的多维机遇

　　传统的检察业务管理在很大程度上依赖层级审批、人工统计和个案经验，管理效能提升空间有限，难以应对日益复杂的社会治理需求。数智化技术具有强大的赋能之力，能够从多个维度为检察业务管理带来前所未有的提升空间，促使其从经验驱动迈向数据驱动和智能驱动的新阶段。

　　其一，赋能办案质效，实现从“人力密集”到“人机协同”的转变。人工智能赋能下的证据审查，能够对海量电子证据进行快速筛查、关联分析与矛盾识别，极大提升在办理金融犯罪、网络犯罪等复杂案件中的突破能力。法律文书智能生成、量刑建议辅助分析等技术的应用，将检察官从烦琐重复的事务性工作中解放出来，使其更专注于核心司法判断与价值权衡。全流程线上管理与流程自动化，促进了公正与效率的有机统一。

　　其二，赋能法律监督，实现从“个案办理”到“类案治理”的跃升。数智化技术打破了传统监督模式在信息、空间上的局限。通过构建大数据法律监督模型，推动监督模式从被动受理、碎片化办理向主动发现、系统治理的根本性转变。灵活运用新型技术能够实现刑事立案与侦查活动监督的深化，并且能够在民事检察、行政检察、公益诉讼检察监督方面实现突破，例如运用数智化技术分析海量裁判文书，可以发现同类型案件中存在的法律适用不统一、裁判尺度不一致等共性问题，从而提出抗诉或检察建议。

　　其三，赋能科学决策，实现从“经验判断”到“数据驱动”的进化。依托检察业务大数据平台，管理者可以实时、全景式感知办案态势、质量效果与趋势风险，为资源配置、政策制定和业务指导提供精准量化依据。智能化案件质量评查能够实现全量覆盖、自动预警，运用数智化技术能够对全部已结案件的电子卷宗进行自动评查，识别程序瑕疵、证据瑕疵、法律适用错误等共性问题，推动形成客观、统一的评查标准，提升案件质量评查工作的效率和准确率。数智化技术可以支持构建更加科学、多元的考核体系，不仅能考核“量”，更能评价“质”和“效”，促进检察工作高质量发展。

　　其四，赋能社会治理，实现从“司法末端”到“治理前端”的延伸。通过对历史犯罪数据、社会经济数据、人口流动数据等的融合分析，检察机关能够敏锐洞察案件背后反映的社会治理短板、行业监管漏洞和潜在风险点，从而提出更具针对性、预见性的社会治理检察建议。构建犯罪预测模型，实现犯罪态势的精准预测与预警，推动司法职能从事后打击向事前预防延伸，深度参与并促进社会综合治理，推动实现“办理一案、治理一片”的源头治理效果。

　　理性审视：数智化转型中的严峻挑战与潜在风险

　　一是数据治理困境。将大模型运用至案件分析、证据审查、法律文书生成、犯罪预测等检察业务场景时，其表现高度依赖训练数据。数据来源若存在结构性偏差，如司法历史数据中可能隐含地区差异、个案处理偏差等，则易导致输出结果的公平性缺失。大模型训练、推理或生成过程中若去标识化与匿名化不足，则可能面临数据泄露风险。检察数据集中存储时若未加密或权限控制不严，可能因外部攻击或内部人员滥用导致泄露。当前，对于因数字技术而导致的伴生性问题的预见和重视程度还不够，风险防范意识有待加强。

　　二是技术伦理风险。在检察工作数智化转型的进程中，算法黑箱问题是横亘在技术赋能与司法公正之间的一道核心障碍。人工智能的决策过程具有高度复杂性，其输出结果难以通过传统法律逻辑追溯，而司法活动要求结论必须基于明确的事实和法律依据。在案件研判分析或智能证据审查中，若系统标记矛盾或瑕疵时，检察官无法知晓判断的具体规则、权重分配等基于哪些语料特征。在刑事执行预警系统中，若系统发出高风险预警，难以区分是数据偏差、模型缺陷还是操作失当。在发现民事行政监督线索过程中，模型认定的异常关联或高风险模式逻辑不透明，容易导致监督线索过度依赖系统提示。

　　三是制度适配困境。人工智能决策过程缺乏透明性，如深度学习模型的非线性推理，难以满足刑事诉讼法第50条第3款规定的“证据必须经过查证属实，才能作为定案的根据”的要求。大模型深度介入案件分析、证据审查甚至辅助量刑建议后，“人机混合决策”导致责任链条断裂的风险剧增。人工智能技术与业务场景的适配性尚存在不足，检察业务场景颗粒度过细，而大模型对于罪名辨析精度不足，难以根据犯罪客体差异、数额标准等关键要素精准区分，且无法动态适应司法政策调整。

　　未来之路：构建三位一体智慧检察业务管理范式

　　其一，在技术监管上，构建安全可控的技术基座。在模型设计层面，优先采用可解释性强的轻量化模型，在解释工具开发上，对复杂模型构建“事后解释系统”。数据安全管理可借鉴数字化技术中的分布式概念，数据分别保存在各数据节点中，由协调节点负责整体协同计算。加强对案件分析模型的研发与风险隐患的摸排，建立司法数据的动态清洗规范，例如对敏感特征进行去标识化处理，并引入对抗性训练减少模型偏见。未来，需进一步探索法律解释学与AI技术的深度融合，推动形成“可解释、可验证、可追责”的智慧检务新范式。

　　其二，在制度建构上，完善权责明晰的规则体系。责任主体划分为三方，具体职责分别为：检察机关作为使用者、监管者和数据控制者，须承担首要和最终责任。承办检察官对经手案件的事实认定、法律适用和最终处理结果承担完全责任。如果AI建议存在错误而检察官未加审查即采纳，责任由检察官承担。技术研发方作为工具提供者和算法设计者，应对工具本身的缺陷负责。技术方必须确保其提供的算法模型在技术上是可靠的、符合宣称的性能指标。如果因算法本身的设计缺陷或重大漏洞导致系统性错误，技术方应承担产品责任。数据提供方作为数据源头，负有训练数据质量责任与实时数据接口责任。如果因训练数据本身存在严重偏差导致模型偏见，数据提供方应承担相应责任。建立“内部监督—技术监督—外部监督—伦理规制”四维闭环监督模式，以内部监督为主体，确保检察官牢牢掌握主导权，以技术监督为基础，提高人工智能透明可信度，以外部监督为保障，防止技术权力的滥用，以伦理规制为引领，确保技术发展不偏离司法公正的初心。

　　其三，在伦理约束上，确立检察特色的价值导向。在检察大模型训练中塑造价值导向，是一个动态的、持续的过程。须将公平公正、透明可信、权责统一、人权保障作为检察大模型应用不可妥协的伦理底线。将正确的价值导向从一种外部要求，逐步转化为模型内在的、自觉的思维和行为模式。在算法设计中嵌入公平性约束，约束不同群体间的预测结果差异，对高风险场景采用个体公平性标准，确保相似个案输出一致建议。将比例原则、罪责刑相适应等法律原则转化为可量化的算法约束参数，实现技术赋能与司法公正的有机统一。强化检察人员数字素能培养，提升数字检察履职能力，重视算法逻辑理解，强化风险洞察能力，提高算法纠偏能力，培养能够统筹运用数字认知、数字思维、数字技术的大数据法律监督人才。

　　（作者分别为山西省人民检察院案件管理办公室主任、二级检察官助理。本文系2025年度最高人民检察院检察应用理论研究经费资助课题《深入实施数字检察战略研究》的阶段性研究成果）