大数据与民事检察融合模式是检察机关立足民事检察职能，以检察监督需求为导向，运用大数据思维理念和技术工具，破解民事检察案源发现难、办案难等业务痛点、难点的方式方法，是对民事检察数据汇聚、整合、应用等方面的一定调整、重塑与创新。

从实践来看，不少地方的检察机关已经开始尝试在民事检察领域加强对大数据的运用，但是，在大数据与民事检察融合的过程中仍存在一些问题。

第一，民事检察数据汇聚难度较大。究其原因：一是数据来源较为复杂。作为数据应用的起点，民事检察数据源可划分内、中、外三圈，内圈即检察机关的内部数据，其主要来源于检察业务应用系统，也有部分散落于其他应用系统或者线下；中圈为相关政法机关数据，其主要来源于法院，也有小部分其他政法机关数据；外圈为行政机关数据及其他社会数据，其来源于行政机关、金融机构、网络舆情等。二是数据交互机制尚不完善。譬如，在民事检察卷宗调阅、流程查询等环节，案卷、证据材料的协同线下调取较为普遍，线上数据交互机制尚不完善。这使得数据获取的人力、时间成本较高，且批量数据无法实现线上调用，难以做到对法院案卷、证据材料的在线系统性排查。三是系统、平台间的数据接口适配问题。特别是检察机关外部的数据，能否实现线上数据交互，需进行技术评估。数据汇聚难，数据体量小，影响了以海量数据为基础的大数据分析、碰撞技术的发挥。

第二，民事检察数据整合相对欠缺。主要表现在：一是数据标准不一致。民事检察数据所属系统因研发时期、研发主体、研发目标差异，数据标准不一，数据类型混杂。二是数据重复。在一些业务关联、需求相近的应用系统中，存在数据重复的情况。三是数据填录质量参差不齐。在案件信息查询环节，若遇案卡填录错误、不准确，将直接影响检察人员对案情的研判。数据整合相对欠缺，适用于各系统、各业务应用场景的单套标准化数据无法形成，影响了民事检察与刑事检察、行政检察、公益诉讼检察业务建立数据关联，阻碍了线索的双向、精准、及时移送，不便于跨部门的业务对接与办案协作。

第三，民事检察大数据应用不足。主要包括两个方面：一是业务系统应用设计不足。一些支撑民事检察办案的核心需求未能真正转化为明确的系统开发需求。其原因在于：业务规则提炼难度大，民事诉讼活动周期长，涉及程序、事实、证据、适用法律等内容较多，大数据赋能民事检察监督的切入点较难锁定；对需求认识不甚清晰，部分需求仅停留于对系统功能的预期，缺乏具体的、可操作的路径与方法；需求对接不充分，在人案矛盾较为突出的情况下，检察人员在办案之余需分阶段跟进系统研发，多次进行需求对接存在客观困难；参与积极性不足，因习惯于传统办案模式，对大数据技术处理模式不适应或在以往部分大数据应用中获得感较低，参与需求梳理的意愿不强。二是业务辅助应用借鉴不足。经梳理检察基础业务流程可以发现，线索筛查、阅卷、案例检索等为检察业务的通用办案行为。其内在业务逻辑和技术实现路径在“四大检察”中具备相似性。换言之，刑事检察、行政检察、公益诉讼检察相关大数据智能辅助应用有可为民事检察借鉴的空间。但目前，对跨业务条线的智能辅助应用借鉴较少。

针对上述问题，笔者认为，大数据与民事检察融合模式应当是以开放理念为先导，以数据治理为底座，以法律法规为基准，以客观事实为依据，以内外协同为枢纽，以队伍建设为保障，以实现大数据和民事检察的深度融合，提高民事检察监督质效。

第一，以开放理念为先导。生活的数字化转型推动着社会基础规则（法律）的变化。与之相应，检察工作模式也应作出调整。在大数据时代，民事检察工作与大数据的融合是已然，也是必然。以更加开放的理念去认识、接纳大数据的思维与技术，是对时代的顺应。应当看到，大数据思维在突破对传统事物关联关系认识上的价值以及大数据技术在海量数据统计、分析上具有明显优势。唯有学习、应用大数据，方能应对数据洪流的冲击，实现更高效、更精准的监督，助推民事检察工作高质量发展。

第二，以数据治理为底座。一是建立统一的数据标准，就不同来源、不同类型的数据进行数据清洗，实现数据的标准化。二是将标准化数据汇集到统一的数据资源管理平台上，作为检察业务应用的资源池。三是以数据资源管理平台为中心，向外推送数据。确保数据在对外呈现时，来源清晰、形式一致，避免因推送不规范引起歧义和解读困难。四是根据业务应用需求，设置民事检察数据的主题库、专题库，便于数据调用、统计。譬如，可考虑设置民事检察案例主题库，并具体划分为实体、程序、质效等专题库。实体库对应检察业务应用系统内设置的民事检察案件类型；程序库依据案件所处的流程、阶段进行划分；质效库则立足于办案的政治效果、社会效果、法律效果、专项效果（如优化企业营商环境等历年重点专项工作），对应检察绩效考核情况。

第三，以法律法规为基准。大数据应用设计只有符合司法规律，贴合办案逻辑，才能做到科学化、智能化、人性化。具体而言：一是要根据民事诉讼法、民事诉讼监督规则等程序性法律法规设计基础流程系统。必要时，可绘制业务流程图，辅助系统中相关应用的研发。二是要读懂、拆解民法典等实体法律法规，提炼其中的要素与逻辑。同时，结合民事检察业务特点及办案实践经验，找准民事检察监督的切入点，研究量化监督核心指标，细化配套规则，并运用数学、技术语言，形成具备类案归集整理、信息智能检索、异常裁判文书筛查、疑案剖析研判、线索分级推送等功能的大数据模型算法。三是构建民事检察案件知识图谱，完善对相关大数据的应用、展示。

第四，以客观事实为依据。一是立足民事检察业务实际，以监督数据深度挖掘和分析为重点，梳理大数据应用需求清单。二是确认需求是否明确、清晰，是否有业务规则（法律法规或制度机制）做支撑，是否具备可操作性。三是厘清数据来源，确认数据具备可获取的渠道。四是确认待开发的应用系统是否已具备研发基础，确认技术难度。五是考虑民事检察实际应用场景，测算业务复用度。六是综合考虑项目需求的迫切性、规则的明确性、数据获取的难度及技术难度等因素，确定系统研发的远期、中期、近期目标。

第五，以内外协同为枢纽。一是完善检察机关内部协同机制。强化民事检察部门与刑事、行政、公益诉讼检察部门线索双向移送机制，拓宽“四大检察”数据交换维度；探索业务与技术协作开发机制，进一步明确民事检察部门梳理业务规则、细化需求、审核与分析数据，信息化部门管控数据并运用大数据技术保障实施；强化上下级检察机关联动机制，盘活检察数据资源。二是推动外部协同，深化数据资源共享。充分运用现有公共数据共享平台，做好民事检察监督数据的挖掘与需求对接工作；拓展数据获取渠道，延伸民事检察监督前后端数据链条，实现审判、执行、监督数据全流程覆盖。

第六，以队伍建设为保障。组建大数据技术—民事检察业务专业团队，挖掘、培养既懂民事检察业务又懂大数据技术的复合型人才，推动办案需求向具体的、可操作的技术语言转化，及时消解需求与应用不完全契合的难题：一是明确队伍定位及人员业绩考核机制；二是提升项目管理能力，高效开展需求对接，做好项目前期论证，稳步推进系统建设；三是提升民事检察经验集成、业务规则数字化的提炼能力。以专业化、复合型大数据人才队伍助推民事检察发展，为做强民事检察保驾护航。