大数据能为防止冤假错案做些什么？

34万个案件，908万条记录，126万份法律文书，920万页卷宗，这组抽象的数字除了代表一段法治历程还有什么用？

 
在国家大数据（贵州）综合试验区，贵州省人民检察院将这些数字背后的内容送上了“云端”，让严肃的法律语言化身成数以亿计的数据资源。“人在干、数在转、云在算”，这些数据资源通过“云端”重新组合、分析计算，最终涌入贵州检察大数据司法办案辅助、大数据分析服务等系统。

 
不论是有几十年经验的“老检察”，还是刚入行的“新兵”，上班打开电脑登陆这些系统时，一套全新的工作机制正在悄然颠覆传统，大数据应用也成为检察官们堵住冤假错案的有力助手。

 
数据给出是否涉嫌犯罪的答案

 
一个嫌疑人到底该不该以涉嫌故意杀人罪起诉？不少检察官心里都有过这样的纠结。在法律条款中，故意杀人罪与故意伤害罪的界限非常明确，但在现实中往往情况比较复杂，并不容易界定清楚。法庭上，控辩双方就此激烈辩论的场景屡见不鲜。

 
我们能给故意杀人罪画个像吗？贵州省人民检察院的检察官们决定面向“云端”的大数据求解。

 
经过一段时间的摸索后，数十万个案件、上百万份法律文书的威力通过数据计算结果显现了出来：检察官们发现了隐藏在故意杀人罪背后的24个定罪要素和22个量刑要素。侦查部门移交的证据，如果符合这些定罪要素，那么就可以大胆确认当事人涉嫌故意杀人，相反，如果证据有瑕疵或不符合定罪要素，则需要谨慎认定当事人的行为。

 
经过3次迭代升级，检察官们还找到了故意伤害罪的40个定罪要素和24个量刑要素，而抢劫罪的定罪要素为30个，盗窃罪的定罪要素有36个。

 
这些定罪要素和量刑要素，构成了一个全新的事物——犯罪构成知识图谱。不论是大检察官还是基层检察官，办案时只要把一个个案件的实体信息，以案件要素的形式转化成计算机可以识别处理的数据，计算机就将为案件的分析甄别、类案推送、质量分析、趋势发现、预警预测、评估研判等智能服务提供基础数据。

 
有没有可能明知不符合某一种罪名的定罪要素，却人为故意强加上这种罪名？答案是否定的。对关键要素和证据缺失的案件，计算机会将这个案件拦截，系统自动确认不能进入下一办案环节。贵州省人民检察院检察长袁本朴对媒体表示，这有助于统一公检法三家的办案标准，有效解决过去“起点错、跟着错、错到底”的难题。

 
贵州省检察系统统计显示，目前全省100个检察院通过这一辅助系统所办公安机关移送起诉案件的有罪判决率达到100%。

 
量刑建议不再只靠检察官的经验

 
在今年7月举行的大检察官研讨班会议中，与会的全国各地的大检察官们都看到了这样一个案例：贵州省贵阳市公安局南明分局向南明区人民检察院移交了蔡某、刘某二人抢劫案，检察官通过大数据分析系统确认，二人行为符合抢劫罪的30个定罪要素，同时分析系统自动显示，抢劫罪的量刑要素有9个。

 
向法庭提出量刑建议时，检察官们过去通常相信自己的判断。《刑法》第二百三十六条规定，以暴力、胁迫或者其他方法抢劫公私财物的，处三年以上十年以下有期徒刑，有入户抢劫等8种行为的，处十年以上有期徒刑、无期徒刑或者死刑。

 
如何做到量刑建议更精准？

 
检察官们在大屏幕上做了一次完整的演示。登录大数据司法办案辅助系统后，点击进入这一案件，系统提供了法律条款中规定的量刑幅度，鼠标勾选相应的量刑幅度，之后蔡某、刘某二人的量刑起点自动生成。

 
在法律规定的量刑区间内，检察官通过系统分析出的辅助信息和案件事实，逐一勾选是否存在增加刑罚量和减少刑罚量的情况，是否造成恶劣影响，是否使用暴力，是否如实供述，是否有自首情节？每一项当事人的行为表现都被记录在案，并形成与每一条行为对应的加刑、减刑期限建议。

 
这一系列操作还不能让大数据司法办案辅助系统得出最终的量刑建议。系统又在自身的数据库中搜寻出另外三个有着同样匹配要素的案例，这四个案件的当事人均具备故意、如实供述、既遂、暴力的特征，其他三个案件的判决结果也成为系统得出量刑建议的参考信息。

 
操作完成后，系统在屏幕上显示出了蔡某、刘某的量刑建议和计算过程。这份集合了法律条款、加减刑期行为分析、同类案件信息分析的量刑建议将被检察官写进起诉书。

 
谁办案、谁决定、谁负责一目了然

 
在本轮的司法改革中，重要的是抓住完善司法责任制的“牛鼻子”。现实中案件一步步深入的过程，伴随着案件数据在“云端”快速奔跑，全程留痕。

 
袁本朴曾经透露了这样一组数字：运用大数据系统对全省检察机关近两年来办理的14100件故意伤害案件进行分析，发现其中存在要素偏离2332件、量刑偏离2395件、证据风险674件，全部由办案单位认真整改。而在此基础上，按照“一案一评查”要求评查的100352个案件，发现和纠正了实体性瑕疵30余个。

 
谁办案、谁负责；谁决定，谁负责

 
从案件超期到一份出庭笔录未签字，都会被大数据系统“盯上”，在检察官的电脑上弹出红色的提醒符号，及时整改并说明情况后，提醒符号消失，若不及时整改，红色提醒就一直存在。对检察官进行考核时，这些问题是重要的减分指标。

 
同样，数据形成的“笼子”可以把案件办理的全流程清晰确定到责任人头上。在一个案子中，检察官们把自己审核过的询问笔录录入系统，结果系统显示讯问笔录记载的讯问时间存在重大问题——早于其他法律文书中的立案调查时间。

 
也就是说，当事人在没有被立案调查时就已经有了一份讯问笔录。检察官通过调取讯问人信息可以快速倒查至侦查机关，要求其解释原因，并为问题负责。

在大数据的监督下，每一份进入系统的法律文书都会被认真“体检”。在一份《法医学人体损伤程度鉴定书》中，中国青年报·中青在线记者看到，系统在一页纸上标出了三个审查重点，分别是验伤是否及时、具体指上行为能否确定、注意甄别排除“自伤”“第三人伤”“陈旧伤”等可能。与此同时，系统特别用红色符号标明了鉴定报告需要重点分析的内容，检察官按照这些要求一一确认鉴定报告的法律效力。

 
截至目前，贵州省检察机关已经通过数据监督，纠正了超过5000件不规范办案案件，依法保护了当事人的权益。