【提纲】一、认清数字检察要义，明晰发展重要意义。（一）契合时代发展脉搏，顺应司法变革趋势。（二）强化法律监督职能，提升检察工作质效。（三）助力检察队伍建设，培育新型检察人才。二、复盘过往工作，精准剖析现存问题。（一）思想认知层面，观念转变有待加速。（二）数据资源方面，获取整合困难重重。（三）模型应用领域，推进力度尚显不足。（四）组织保障维度，协同机制有待健全。三、聚焦关键领域，全力推动工作突破。（一）深化思想引领，夯实数字检察理念根基。（二）拓宽数据渠道，筑牢数字检察数据基石。（三）深耕模型应用，提升数字检察监督效能。（四）强化组织保障，完善数字检察工作体系。（五）加强宣传推广，营造数字检察良好氛围。四、建立长效机制，保障工作持续推进。（一）完善考核评估机制，激发工作动力。（二）建立动态调整机制，适应发展变化。（三）强化持续培训机制，提升人员素质。
合缺乏清晰的认识。在实践中，存在将数字技术简单应用于检察工作，未能充分挖掘数字技术在案件办理、法律监督、队伍管理等方面的潜在价值，导致数字技术与检察业务“两张皮”现象，难以发挥数字检察的整体效能。
三是缺乏数字检察工作的前瞻性思维。在数字检察工作中，部分检察人员仅关注当前工作任务的完成，缺乏对数字检察未来发展趋势的研究与思考。未能提前谋划数字检察工作的发展方向，在应对新的数字技术挑战和业务需求时，缺乏创新思路和应对举措，制约了数字检察工作的长远发展。
（二）数据资源方面，获取整合困难重重。一是内部数据质量参差不齐。检察业务应用系统、12309服务中心等内部数据来源广泛，但数据质量存在较大差异。部分数据存在录入不规范、信息不完整、更新不及时等问题，导致数据的准确性、完整性和可用性受到影响。在数据整合过程中，由于数据标准不统一，难以实现数据的有效共享与深度挖掘，阻碍了数字检察工作的开展。
二是外部数据获取渠道不畅。数字检察工作需要整合多部门、多领域的数据资源，但目前我院在获取外部数据方面面临诸多困难。与政法机关、行政机关等外部单位之间的数据共享机制尚未完全建立，数据共享存在壁垒，难以常态化获取所需数据。同时，在数据获取过程中，还存在数据安全、隐私保护等方面的担忧，进一步加大了外部数据获取的难度。
三是数据整合与分析能力不足。即使获取了大量的数据资源，但由于我院在数据整合与分析方面的技术力量相对薄弱，缺乏专业的数据分析师和高效的数据处理工具，难以对海量数据进行有效的整合、清洗和分析。无法从复杂的数据中提取有价值的信息，为数字检察工作提供有力的数据支持，导致数据资源的浪费。
（三）模型应用领域，推进力度尚显不足。一是对现有模型研究不够深入。高检院法律监督模型平台上架了全国各地600多个模型，但我院部分检察人员对这些模型的研究不够深入，未能充分了解模型的功能、适用范围和操作方法。在实际工作中，无法准确判断哪些模型能够应用于本院的检察业务，导致模型的可用性和实用性未能得到充分发挥。
二是模型应用的积极性不高。部分检察人员对模型应用存在畏难情绪，认为模型应用需要掌握复杂的技术知识和操作流程，担心自己无法熟练运用。同时，由于模型应用效果的评估机制尚未完善，部分检察人员对模型应用的实际效果存在疑虑，缺乏主动应用模型开展工作的积极性和主动性。
三是缺乏模型应用的实践经验。在模型应用过程中，我院缺乏实际操作经验，对模型应用过程中可能出现的问题和挑战预估不足。在遇到问题时，缺乏有效的解决办法和应对措施，导致模型应用工作进展缓慢，无法及时发现和利用模型应用中产生的监督线索，影响了数字检察工作的成效。
（四）组织保障维度，协同机制有待健全。一是部门间协作配合不够紧密。数字检察工作涉及多个业务部门和技术部门，需要各部门之间密切协作配合。但目前我院各部门之间在数字检察工作中的沟通协调机制不够完善，存在各自为政的现象。业务部门与技术部门之间缺乏有效的信息共享和协同工作，导致数字检察项目建设和应用过程中出现信息不对称、工作衔接不畅等问题，影响了工作效率和质量。
二是工作责任落实不够到位。在数字检察工作中，虽然明确了各部门的工作职责，但在实际工作中，部分部门对工作责任的落实不够到位，存在推诿扯皮、敷衍了事的情况。对数字检察工作的推进缺乏有效的监督和考核机制，无法及时发现和纠正工作中的问题，导致数字检察工作任务难以按时完成，工作目标难以实现。
三是专业人才队伍建设滞后。数字检察工作需要既懂法律又懂技术的复合型专业人才，但目前我院在这方面的专业人才储备相对不足。缺乏专业的数据分析人员、技术研发人员和数字检察业务骨干，难以满足数字检察工作的发展需求。同时，对现有人员的培训和培养力度不够，导致人员的专业素质和业务能力提升缓慢，制约了数字检察工作的深入开展。
三、聚焦关键领域，全力推动工作突破
（一）深化思想引领，夯实数字检察理念根基。一是强化专题培训，提升数字素养。制定系统全面的数字检察专题培训计划，邀请业内知名专家、技术骨干进行授课，内容涵盖大数据分析原理、人工智能在司法领域的应用、数字检察业务流程等。通过集中授课、线上学习、案例研讨等多种形式，确保全体检察人员都能接受系统的数字素养培训，全面提升检察人员对数字技术的认知水平和应用能力，为数字检察工作的开展奠定坚实的知识基础。
二是开展交流研讨，凝聚发展共识。定期组织开展数字检察工作交流研讨会，鼓励检察人员分享在数字检察工作中的经验、心得和遇到的问题。通过交流研讨，促进检察人员之间的思想碰撞，加深对数字检察工作的理解，凝聚全院上下对数字检察工作的发展共识。同时，从交流中发现问题、
总结经验，为数字检察工作的决策和推进提供参考依据。
三是树立先进典型，激发工作热情。在全院范围内开展数字检察工作先进个人和先进集体评选活动，对在数字检察工作中表现突出、取得显著成绩的个人和集体进行表彰和奖励。通过树立先进典型，发挥榜样的示范引领作用，激发广大检察人员参与数字检察工作的积极性和主动性，营造全院积极投身数字检察工作的良好氛围。
（二）拓宽数据渠道，筑牢数字检察数据基石。一是优化内部数据管理。建立健全内部数据管理制度，明确数据录入标准、规范和流程，加强对数据录入人员的培训和管理，确保数据录入的准确性和完整性。定期对内部数据进行清理和维护，及时更新和修正错误数据，提高数据质量。同时，建立内部数据共享平台，打破部门之间的数据壁垒，实现内部数据的互联互通和共享利用，为数字检察工作提供可靠的数据支持。
二是拓展外部数据来源。积极与政法机关、行政机关、金融机构等外部单位沟通协调，建立常态化的数据共享合作机制。通过签订数据共享协议、搭建数据共享平台等方式，明确数据共享的范围、方式、安全保障等内容，依法依规获取外部数据。同时，加强与上级检察机关的沟通联系，争取上级院在数据协调方面的支持，拓宽外部数据获取渠道，丰富数字检察数据资源。
三是加强数据安全保障。在数据获取和应用过程中，高度重视数据安全和隐私保护工作。建立完善的数据安全管理制度，加强对数据存储、传输、使用等环节的安全防护，采取加密技术、访问控制、数据备份等措施，确保数据安全。同时，加强对检察人员的数据安全意识培训，提高数据安全防范能力，防止数据泄露和滥用，保障数字检察工作在安全的环境下 ……
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