上海
分享人：凌 建
上海市奉贤区人民检察院检察官
凌建检察官来自上海市奉贤区人民检察院第三检察部，是一名资深的一线检察官，这一篇是他关于帮信案件智能辅助办案模型的“用户体验报告”。
去年底，帮助信息网络犯罪活动罪数智辅助办案模型在全市检察机关上线。作为长期扎根于一线办案的检察官，在深度应用数智辅助办案模型的过程中，我深刻领略到技术创新为检察工作带来的巨大变革，不仅大幅提升了办案的效率和质量，更推动了检察履职方式的创新和理念的更新。
从“人力密集”到“数智赋能”
提升了办案效率
在传统办案模式下，检察官面对大量的笔录、账户交易流水等卷宗材料，需要人工逐页翻阅、梳理证据、查找关键信息，厘清基本事实后再进行法律适用分析、量刑计算、文书制作等，可能需要数小时甚至数天的时间，耗时费力。数智辅助办案模型的引入彻底改变了这一局面，极大的提升了办案效率。
比如我最近办理的一起帮信案件，案情较为复杂，犯罪嫌疑人不仅有出售本人信用卡的行为，还介绍多人出售大量信用卡，且均涉及流水金额、查实金额、违法所得等。在点开量刑辅助模型后，系统直接抓取公安机关起诉意见书中“他人信用卡张数”“本人信用卡张数”“流水金额”“查实金额”等事实要素并准确适用司法解释中“其他情节严重情形”条款，点击量刑推荐后系统几秒内就输出量刑建议框架，有效辅助检察官梳理案情、准确把握事实、案件定性、法律适用等。
数智辅助办案模型着眼于为检察官“减负”，判决书智能回填模块能精准抓取判决书要素、自动填录判决情况案卡，继而调用模型对裁判结果进行智能审查，生成裁判比对文书，自动提示诉判不一等审判监督线索。
从“经验判断”到“数据支撑”
提升了量刑建议精准性
我在开展认罪认罚具结过程中，曾碰到律师提出其他案情相似的案件，量刑建议比本案低，或适用缓刑、不起诉等情况，数智辅助办案模型通过对大量历史案件数据的深度学习和分析，能够根据案件的具体情节，为我推荐同类案件的处理结果和量刑建议。
仍以上述我办理的帮信案件为例，在点击量刑推荐后，系统会根据事实要素、量刑要素的匹配度，从“是否起诉”“刑罚执行方式”“刑期”“罚金”这几个方面给出全市检察官办理的案情相近案件的具体量刑供我参考，其中关于“刑期”的柱状图界面简洁清晰，量刑较为集中在哪些区间范围、哪些案件量刑偏低或者偏高，都一目了然，为我提出量刑建议提供了直观的参考。
系统还会根据本市常见犯罪量刑指引、相对不起诉指引等提出辅助决策意见。检察官在提出量刑时依据更为充分、考虑更为全面，从而量刑建议也更为精准。
从“被动适应”到“主动学习”
提出了履职新挑战
数字检察是从整体上对法律监督工作传统思维方式和路径的革新，数智办案辅助模型的应用，也对检察官的能力素质提出了新的挑战。一方面，我们需要不断学习和掌握新的技术知识，熟悉模型的功能和操作方法，才能充分发挥其优势。另一方面我们要保持清醒的认识，不能过度依赖模型，要始终坚持以事实为依据、以法律为准绳，发挥主观能动性，对模型提供的结果进行审查和判断。这就要求我在日常工作中不断加强学习，提升自身业务能力和综合素质，主动适应数智时代检察工作的新要求。
数智办案辅助模型的应用，为检察工作带来了前所未有的机遇和变革。从参与模型研发的人员回归到检察一线办案，在今后的工作中，我将继续积极拥抱数智技术，不断探索和创新，充分发挥数智辅助办案模型的优势，提升检察办案质效。我也期待数智技术能够在检察领域得到更广泛、更深入的应用，推动检察工作不断迈向新的台阶。
供稿 | 市检察院案件管理办公室
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