自2013年起，检察机关逐步强化案件管理的流程监控功能，通过上线检察业务应用系统、出台相关规定，不断完善流程监控工作。但以人工为主的案件流程监控模式存在一定的局限性，无法实现全面监管，规范性和权威性也有待提升。鉴于当前全国各级检察机关对案件管理智能化监控的客观需要，有必要积极探索监控规则的智能化，以业务需求和问题难点为导向，确保智能化监控规则聚焦检察业务重点，不断加强数字化建设，优化数据聚合能力，促进案件流程管理监控不断提质增效。
进一步转变流程监控工作理念，注重形成数据思维、系统思维和全局思维
一要转变人工监控模式下的经验判断思维，形成更加科学化的数据理性思维。在智能化监控模式下，案件管理人员应跳出从经验出发预判风险点的方式方法，转向运用数据手段、逻辑方式发现问题。一方面是“从数据找问题”，要加强对微观数据和宏观数据的综合运用，包括案卡信息、文书制作时间等“小”数据和反映检察业务运行态势、办案质量情况的“大”数据，不断培养从数据中寻找监管点的能力。另一方面是“从问题找数据”，要不断学习、理解当前信息技术的发展水平和现实情况，找到流程监控工作与数据深度应用的最佳契合点，充分运用可用、可知、可感的业务信息化数据，研制能够有效发现问题的智能化监控规则。
二要转变传统监管模式下的单向思维，形成更具整体性的系统思维。首先是跳出个案监管思维，形成类案监管思维。在传统监管模式下，案件管理人员发现问题的过程具有随机性、偶然性，对问题常常是“遇到一件解决一件”，缺乏对一类问题的系统思考和总结提炼；智能化监控则要求尽可能全面、精细地考虑到同一类型问题的所有可能性，避免出现因考虑不周而导致的错误预警。其次是突破“查找问题”的后端思维，形成“事前预警+事后监管”的全链条思维。结合智能化监控要求来看，应当制定有层次的智能化监控规则，不仅要在问题发生后的第一时间发出预警信息，更要在问题发生前探索采用“倒计时”等方式提前提示检察官注意程序规范。
三要转变“重刑轻‘民行公’”的监管惯性，形成检察业务监管的全局思维。在“四大检察”全面、协调、充分发展的背景下，案件流程监控工作也要及时转变“重刑轻‘民行公’”的监管惯性，破解“不会管”“不愿管”“不敢管”的思想桎梏，从理念上重视“四大检察”的监管均衡性，进一步引领检察人员补齐业务知识短板和监控规则缺项。
进一步完善全流程在线办案，加强全流程数据治理，确保智能化监控精准有效
一要完善全流程在线办案。智能化监督方式要实现对办案行为的全覆盖监管，就需以全流程在线办案为基础。要充分运用当前检察业务应用系统中的办案流程和数据，不断优化完善已有的线上办案流程。针对“部分行为在线上、部分行为在线下”的案件，通过技术手段实现办案行为的直接线上化或者将线下办案行为进行数字化留痕。对于当前仍未在检察业务应用系统中流转办理的案件，尽快形成业务需求并进行信息化改造。
二要统一业务数据标准。数字化转型模式下，检察机关业务数据将呈现数量级增长趋势，案件管理部门要会同各业务部门科学确定业务数据标准，统一数据生产规范，解决当前部分业务数据出现的标准模糊、多头采集、体系性不强等问题，加强对数据生产环节的规范化管理。一方面，应对现有业务数据项目进行再梳理、再明确，持续完善案卡数据填录指引，对案卡项目重新整理归类，删减重复、冲突项目。另一方面，应加强对新增数据采集需求的统筹，探索出台数据项目需求管理细则，明确数据项增删程序，实现对检察业务数据的全面、有效管理。
三要把牢业务数据质量。数据质量的好坏直接影响了智能化监控规则运行的准确性，要通过不同方式全面保障检察业务基础数据质量。要强化“数据填录也是司法办案的一部分”理念，坚持依靠数据实现对案、对人、对检察院的业务评价，实现以分析应用促进数据质量。研发完善数据质量巡查系统，通过逻辑关系比对和数据项填录控制，实现对错填、漏填数据的自动预警。综合运用日常核查和专项督查手段对数据质量开展针对性监管，实现对数据问题的常抓、常管。
四要拓展业务数据来源。当前智能化监控规则应用的主要数据来源是检察业务应用系统中的线上办案数据，但由于相关数据多为人工填录，在时效性和精准性方面仍有不足。需进一步探索创新数据采集模式，拓展内外部数据的共享应用范围，实现对文书内容等非结构化数据的再利用，逐步建成更加完备、更加精准的检察业务全量数据库，以更丰富的数据提升智能化监控下的数据碰撞成效。
进一步创新规则转化思路，构建具有普适性的智能化监控规则模型
一要确立“业务规则—监控规则—智能化监控规则”的衔接转化思路。构建智能化监控规则体系，绝不是对业务规则进行生搬硬套，而是要经过两次“转化翻译”，先从监管角度将业务规则解构为监控规则，再结合数字化发展水平和实现能力转化形成智能化监控规则，最终实现流程监控规则的智能化运转。
二要构建形成要素齐备、科学精准的监控规则智能化转化模型。流程监控工作要适应检察业务不断发展变化的形势，要善于将零散的监控规则转变为成体系的标准化规则，同时，为激活智能化监控的最大效用，要尽可能地将办案行为拆解细化为可知、可感的数据形式，不断通过业务场景进行数据验证和规则优化，构建形成可推广、可复用的智能化监控规则模型。该模型的构建可总结为“监控规则标准化—办案行为数据化—规则校准场景化”三个步骤。
第一步：监控规则标准化。从“纯智能化”规则和“智能化+人工”规则两方面区分构建规则体系，明确监控规则依据，并在实践中不断总结，对规则进行补充、完善和优化。确定监控规则类型，根据监控时点、问题类型、诉讼环节等对规则进行分类，通过多种分类维度的组合使用，为后续实现问题分析的智能化打好基础，并通过数据碰撞明确监管目标、找准监管重点。同时，注重解构监控规则内容，在转化规则时，要厘清规则的显性条件，还原规则的隐性条件，使规则内容清晰完整，更好地实现对办案程序的实时、动态监督。注重修正监控规则逻辑，在解构监控规则内容后，还需重点关注监控逻辑是否已经形成闭环，特别是需将例外情况考虑在内。
第二步：办案行为数据化。首先要拆解办案行为，从业务实践角度来看，办案行为包括告知、讯问、询问等活动。从更微观的角度来看，“告知”又可细化拆解为制作告知文书、当面或书面告知、签收告知文书等环节。在此基础上，挖掘关联数据，借助检察业务应用系统中的可用数据，将监控规则转化为计算机可识别、可判断的语言。
第三步：规则校准场景化。一是还原业务场景，智能化监控规则是否有效，最终要以业务实践场景来检验。二是优化规则结构，通过对智能化监控规则的场景化测试，不断优化监控规则结构。一方面，针对自动化监控的误报情况，复核监控条件的准确性，不断优化规则内容；另一方面，结合自动化监控未发现的问题，复核监控条件的覆盖面，不断扩充规则适用场景。
综上，监控规则的智能化转化将会对检察业务的规范化运行产生深刻、可持续的影响，也将从更广范围和更大程度上推动以“管理”促“办案”，以有为的“小管理”促进有力的“大管理”。
（作者单位：上海市人民检察院）
