34萬個案件,908萬條記錄,126萬份法律文書,920萬頁卷宗,這組抽象的數字除了代表一段法治歷程還有什么用?
在國家大數據(貴州)綜合試驗區,貴州省人民檢察院將這些數字背后的內容送上了“云端”,讓嚴肅的法律語言化身成數以億計的數據資源。“人在干、數在轉、云在算”,這些數據資源通過“云端”重新組合、分析計算,最終涌入貴州檢察大數據司法辦案輔助、大數據分析服務等系統。
不論是有幾十年經驗的“老檢察”,還是剛入行的“新兵”,上班打開電腦登陸這些系統時,一套全新的工作機制正在悄然顛覆傳統,大數據應用也成為檢察官們堵住冤假錯案的有力助手。
數據給出是否涉嫌犯罪的答案
一個嫌疑人到底該不該以涉嫌故意殺人罪起訴?不少檢察官心里都有過這樣的糾結。在法律條款中,故意殺人罪與故意傷害罪的界限非常明確,但在現實中往往情況比較復雜,并不容易界定清楚。法庭上,控辯雙方就此激烈辯論的場景屢見不鮮。
我們能給故意殺人罪畫個像嗎?貴州省人民檢察院的檢察官們決定面向“云端”的大數據求解。
經過一段時間的摸索后,數十萬個案件、上百萬份法律文書的威力通過數據計算結果顯現了出來:檢察官們發現了隱藏在故意殺人罪背后的24個定罪要素和22個量刑要素。偵查部門移交的證據,如果符合這些定罪要素,那么就可以大膽確認當事人涉嫌故意殺人,相反,如果證據有瑕疵或不符合定罪要素,則需要謹慎認定當事人的行為。
經過3次迭代升級,檢察官們還找到了故意傷害罪的40個定罪要素和24個量刑要素,而搶劫罪的定罪要素為30個,盜竊罪的定罪要素有36個。
這些定罪要素和量刑要素,構成了一個全新的事物——犯罪構成知識圖譜。不論是大檢察官還是基層檢察官,辦案時只要把一個個案件的實體信息,以案件要素的形式轉化成計算機可以識別處理的數據,計算機就將為案件的分析甄別、類案推送、質量分析、趨勢發現、預警預測、評估研判等智能服務提供基礎數據。
有沒有可能明知不符合某一種罪名的定罪要素,卻人為故意強加上這種罪名?答案是否定的。對關鍵要素和證據缺失的案件,計算機會將這個案件攔截,系統自動確認不能進入下一辦案環節。貴州省人民檢察院檢察長袁本樸對媒體表示,這有助于統一公檢法三家的辦案標準,有效解決過去“起點錯、跟著錯、錯到底”的難題。
貴州省檢察系統統計顯示,目前全省100個檢察院通過這一輔助系統所辦公安機關移送起訴案件的有罪判決率達到100%。