蔡玉苹

刑事案件认罪认罚从宽制度被正式纳入2018年修改后《中华人民共和国刑事诉讼法》以来，检察机关积极有效推进该制度的落实、落细，取得一定成效。检察机关的“量刑建议”是认罪认罚从宽制度的重要环节，在认罪认罚从宽诉讼活动中，精准把握量刑建议的适当性，实现司法公正，让人民群众感到公平正义是司法改革的应有之义。近期，笔者选取我市检察机关承担审查起诉职责、使用全国检察机关统一业务系统频率最多的部分刑检部门人员和检察技术人员作为访谈对象，围绕统一业务系统在量刑辅助指导方面存在的不足和局限性，研究、探讨认罪认罚制度背景下，检察机关智能化量刑工作的现状及困境，以探讨提高检察机关量刑精准性的出路。现结合相关理论研究，将访谈发现归纳、整理如下： 

一、统一业务应用系统用户体验感不佳

研究用户对全国检察机关统一应用业务系统的使用，是探析该系统在使用中存在问题的前提。1989年，美国学者Fred D.Davis为了更好地解释、预测、提升用户对计算机系统的使用概率，通过实证建立了技术接受模型[1]。根据技术接受模型理论可知，技术接受模型是运用理性行为理论来研究用户对信息系统接受时所提出的一个模型，其最初的目的是对计算机广泛接受的决定性因素作出解释说明[2]。技术接受模型提出的主要决定因素，一是感知的有用性，反映一个人认为使用一个具体系统对他工作业绩提高的程度；二是感知的易用性，反映一个人认为容易使用一个具体系统的程度。因此，检察人员对统一应用业务系统的使用，由行为意向决定，而行为意向由想用的态度和感知的有用性共同决定，检察人员想用的态度又由感知有用性和易用性决定，全国统一业务系统技术接受模型主要因素如图1-1所示，研究检察人员对统一业务系统的使用为后续研究奠定基石。

绝大多数受访者都表示系统的用户体验不佳，常常出现系统加载极其缓慢，系统故障，反应卡顿的现象，即使该系统是适应司法改革全国上下要求办案必须使用的，对于改善办案质效也有一定积极作用，但是大部分受访者不太乐意使用该系统或者说在使用中的感受并不能够完全符合办案需要，而且部分数据信息与刑事检察业务部门对于大数据的需求不能较高程度的匹配，利用该系统进行大数据分析从而支撑量刑决策的使用过程并不便捷。

二、统一业务应用系统数据不够海量 

大数据的主要特征是海量数据，但从目前全国检察机关统一业务应用系统中的数据来看，数据较为局限，数据的来源少、数据格式单一。“有一次我办理故意伤害案件时，想要看看本市各区在类似案件办理时的衡量标准，但是很难搜索到我想要的类似案例，北大法宝中的案例也不一定适用于我们地区实际……”而且单纯依靠案件管理部门和具体承办人及其助理、书记员手动录入元数据，导致案卡信息不完善、不充分，并且由于工作性质涉密，存在部分不宜公开情况等的特殊性，公、检、法、司目前尚未形成信息资源的数据共享，导致检察应用系统内数据量与大数据的海量数据特征还有一定的差距。

三、统一业务应用系统数据的有效性不充足

统一业务应用系统数据的有效性，也就是检察机关内部数据的可用性，是检察机关大数据应用的价值体现，高质量的数据才能够保证相关办案人员从统一业务系统的海量数据中提纯并获取到真正所需要的、正确的、客观的信息，在实际的检察工作中，相关办案人员获取的数据大部分需要进行再次筛选，而且都是依靠手动录入的传统方法，目前存在案卡信息录入不完善、案卡信息更新不及时、案卡信息错误等问题，难以保证统一业务系统数据的一致性、精确性、完整性以及时效性。

四、数据挖掘能力及整合能力欠缺

统一业务应用系统的数据根据不同岗位、身份、职责的检察人员工作需求的不同，有着不同的价值和意义，而且还有很多隐藏价值可能没有被发掘，数据量越大，其隐藏的价值也就越多。掌握并熟悉计算机信息技术的受访者表示，现有的全国检察机关统一业务应用系统从上层设计架构上就缺乏统计相关分析、互信息、矩阵计算等算法设计。根据云计算的相关理论研究可知，云计算属于一种发散模型，它的主要工作原理是通过虚拟的、动态的相关特征进行数据、信息、平台等相关通信传输给用户。通过流式数据处理能够在实时数据中挖掘出有效数据，如果利用关联性分析就能够发现蕴含在庞大海量的大数据中的关联关系，从而能够描述不同案件中蕴含的某些共同属性的规律和模式。比如，一个案件有多个犯罪嫌疑人共同犯罪的，公安机关先后移送了几个犯罪嫌疑人，后来的同案人到案后，本来录入系统应当能够自动识别到与原来录入的案件存在的共性，鉴别出存在同案人的情况，这样一些案件电子卷宗、法律文书都能够共享，就可以节约办理同案人犯罪案件的时间，也能提高效率，事半功倍，同时还能对各个同案人之间进行一个犯罪事实、情节、所处地位等的横向对比，平衡量刑的幅度把控。然而，目前的系统来一个案件就录入一个，历史数据没有充分挖掘其潜在的作用和价值。

五、量刑建议辅助指引功能不到位

如今，大数据在检察机关审查起诉领域的运用主要集中于规范化量刑[3]。认罪认罚从宽处理制度也要求量刑建议趋于精准，然而，量刑毕竟不是检察官的主要职责，更多的定位是在建议权上，要求检察官提出明确的量刑建议对检察官来说本身就是重大挑战，这个量刑建议的幅度既不能太宽又不能太窄，必须根据法律法规及司法解释等的相关规定掌握在一个合理的范围内，分寸的拿捏显得尤为重要也有较高难度。因为若是量刑建议的幅度过小，诉讼当事人对自己即将受到的刑罚没有清晰的可预期的认识，也很难起到促进其自愿认罪的积极作用；但若是量刑建议的幅度太大，又相当于这个量刑建议几乎没有意义，比如故意伤害罪法定刑在有期徒刑三年以下的情况，量刑建议如果不具体到“三年以下”的究竟多少个月之间，那实际相当于没有提出具有参考意义的建议。目前，这部分精确度的把握主要还是依靠办案人员根据实际案情参考量刑标准手动来掌握，系统在这方面的智能化指引不是很明确，智能量刑辅助功能应用并不充分，许多受访者甚至不知道系统中有“量刑建议”这个功能或者根本没有使用过该功能。如何利用大数据信息系统的辅助指导作用来提出尽可能明确、精准的量刑建议，统一业务系统中对该部分的指引不明确也不充足，从基准刑到可以从宽的幅度也均没有明确、统一的规定，“量刑建议”的功能很难发挥其应当发挥的作用。

六、类案分析推送不够详细

利用大数据分析，可以很好地得出同类案件在量刑情节、幅度上的结果，能够更快速、准确的辅助检察官办理案件。发挥统一业务应用系统的智能化分析作用，使用智能量刑辅助指导办案，其中量刑参考需要结合类案的分析，但系统中的类案分析处理能力不够，缺乏对类似案例具体情节的细化、深入及关联分析，类案推送也不够详细，有时候关联度不是非常好，这使得对量刑建议的精准度和统一性把握也具有一定的局限性。数学论证其实很可能过于具有诱导性或着带着偏见，因为那些貌似比较客观的量化变数，其实很容易排挤掉那些没那么客观的非量化变数，导致类案可能并不接近，这也需要我们检察官发挥主观能动性去推理判断。对于类案的推送如果更加详尽，也许在这些大数据、云计算背后推送出来的案例会更加具有参考和借鉴意义，更能把握认罪认罚制度下量刑建议的合法性、准确度。目前统一业务应用系统蕴藏的潜能还有待开发，利用云计算技术可以对大数据的关联性进行智能分析，能够自动寻找大数据内部关联性，通过共性规律和模式的分析，智能地推送类案，有利于为办案人员迅速筛选出具有共性的有参考价值的案件。

七、复合型专门人才匮乏

检察机关内部既懂法学专业业务又懂计算机信息技术、大数据、云计算等的复合型专门人才稀缺，检察业务的专业性、权威性和涉密性等特征要求检察机关内部应当配备信息技术相关人才，尽管近年来在初任公务员招录中设置了个别检察技术岗位，但是其数量远远满足不了检察业务实践的需求，而且往往仅是单一的计算机技术人员，其对检察业务及法学常识难以有深入的了解。“智慧检务”的发展是以司法数据为基础的，运用好大数据服务检察机关的量刑工作，也要以大数据、云计算等新型计算机技术手段为支撑。检察机关系作为国家的法律监督机关，法学人才济济，也有不少双学位的高学历人才，但是，掌握现代科学技术专业的相关人才比较稀缺，尤其是缺乏既懂法学又懂科技技术的复合型高精尖人才，加上检察机关内部信息技术部门与外部的交流不够，难以及时掌握前沿的科学新兴技术，也较少和外部科学产品展开合作，技术交流的不畅在一定程度上阻碍了智慧检务建设的步伐。现代检察工作不再是单纯的一项简单工作，要充分发挥“智慧检务”的作用，需要检察人员和技术人员的共同努力。

（本文作者系市检察院第三检察部检察官助理）

参考文献：

⑴ Fred D.Davis，Richard P.Bagozzi，Paul R.Warshaw.User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models[J]. Management Science.1989(8)；

⑵ Davis F.Perceived usefulness，perceived ease of use，and user acceptance of information technology[J].MIS Quarte，1989.13(3):319—341；

⑶  严剑漪.上海智能辅助办案覆盖民商行政全领域[N].人民法院报，2017.12.3: 001。