“数据一定要核准、再核准。”“数据分析与业务工作要贴得紧、靠得上。”

“分析报告要有数据、有观点、有案例。”

…………

盛夏7月，最高人民检察院案件管理办公室检察业务数据管理处（下称“案管办数据处”）的讨论声此起彼伏，大家围坐在一起，拿着今年1至6月的全国检察业务数据分析报告草稿一遍遍修改、一点点完善。讨论至激烈处，有人跑去核校数据，有人快速翻查法条，浑然不觉已月挂中天。

从2018年最高检建立检察业务数据分析研判会商机制以来，这样的场景在案管办已是常态。每季度的业务数据分析研判会商会，最高检党组都会依据那份打磨良久的业务数据分析报告管理调度全国检察业务工作。

每季度近80页的报告、涵盖1500余个数据项的对比分析、把脉问诊全国检察机关办案态势……许多人不曾知道的是，检察业务数据分析研判的背后是案管办数据处4位女同志的不懈钻研。

她们适应数字时代的蓬勃发展，从公诉席、审判席、数据统计岗“跨界”迈向检察业务数据分析研判，用数据支撑检察决策。随着学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想主题教育的不断深入和数字检察战略的加快推进，这一团队也在检察数据蓝海中不断挖掘着提升法律监督质效的内生力量。

不避繁难，练就数据敏感性

◆在这里，每个人都必须成为检察业务的“全科医生”。

层层叠叠的页面、挤满数据的报表、各式各样的示意图，案管办数据处的每方屏幕上都是这样的界面。看得多了不仅感觉枯燥乏味，还有些发蒙。初来数据处，每个人都有相似的感受，但对做业务数据分析研判的4位女同志来说，这些早已成为最亲密的“战友”。

团队的“大家长”、案管办数据处处长李翊告诉记者，做好检察业务数据分析研判需要具备三项基本能力：一是熟悉全国检察业务应用系统（下称“业务系统”）和近400张数据报表，清楚每个数据的来源和含义；二是熟悉各检察业务条线的办案规则、办案流程、办案理念等业务知识，找准分析点；三是拥有数据敏感性，能够从数据的变化中捕捉到业务发展中的苗头性、倾向性、典型性问题，找到原因，提出对策。

“刚开始时，真是两眼一抹黑。”回想起“入门”初体验，案管办数据处检察官助理王冰洁不禁有些感慨，“我们有的在刑检口办过案子、有的曾是法院的员额法官、有的毕业于统计学专业，但来到这里才发现，做检察业务数据分析研判要跳出具体案件、跳出海量数据，站在宏观的检察决策层面指导检察业务纠偏、提升、发展。在这里，每个人都必须成为检察业务的‘全科医生’。”

为了尽快进入工作状态，她们苦心研究业务系统的数据产生方式，近400张数据报表翻来覆去看，“四大检察”诉讼规则、办案流程熟记于心，各业务条线发布的典型案例、司法解释、办案细则第一时间主动学习。在这样日积月累的沉淀中，数据在她们脑海中变“活”了。

见到数据处检察官助理杨明迪那天，她正在做数据质量检查。“这几处数据填录明显有问题，‘检察建议回复日期’早于‘检察建议送达日期’，‘检察建议送达日期’早于‘调查结案日期’……”盯着满屏的数据，杨明迪认真地向记者解释，“这些错填可能会影响到数据采集的准确度，更会直接影响到数据分析研判的精准性。数据不准确，分析研判就是沙上之塔。”

“第一季度数据质量检查时，一看到全国检察机关前两个月立案侦查的司法工作人员相关职务犯罪案件（下称‘自侦案件’）不起诉人数，我们就感觉这个数据质量可能有问题。因为按照对以往全国检察机关自侦案件办案规模的了解，我们估算后认为这一数据超出了正常的数据幅度，有些虚高。紧接着，我们通过业务系统进行案件反查，发现有些地区在案卡填录中存在错误。我们根据误填项系统整理了案卡填写规范，并向相关地区发出预警，数据得到修正后，我们也能放心做数据分析研判了。”数据处检察官助理李如冰补充说。

“各业务条线的重要办案数据，不捕率、不诉率、认罪认罚适用率等主要评价指标的具体值，她们都能脱口而出。加上熟悉办案流程，她们总能很快发现数据异常，挤干数据‘水分’。”案管办副主任石献智对4人的数据敏感性印象深刻，“在她们眼里，数据都是‘活’的；在我们眼里，她们也是‘活’的数据报表。”

曲径通幽，让数据开口说话

◆好的问题是业务数据分析研判的灵魂，而问题需要在数据蓝海里“淘”。

数据变“活”了，分析研判才能淘到干货。如果说有什么能够让一贯安静沉稳的数据分析研判团队变得兴奋，那一定是通过数据变化发现、找准重点领域、重点环节、重点地区检察业务工作中的苗头性、倾向性、典型性问题，能够切实为相关业务条线的业务指导提供帮助。李翊告诉记者，好的问题是业务数据分析研判的灵魂，而问题需要在数据蓝海里“淘”。

今年一季度检察业务数据分析研判时，王冰洁发现个别省份公益诉讼立案数较多且上升幅度较大，这不禁让她在心里打了一个问号。最高检党组提出“高质效办好每一个案件”，要求实现办案质量、效率、效果的有机统一，数据上升的背后是相关省份开展了专项行动还是存在其他可能性原因？她觉得有必要深挖一下。“通过数据下钻和案例反查，我们发现数据上升的背后其实是个别基层院存在同质化办案，特别是类案群发检察建议的问题。”王冰洁向记者解释。

“这个数据异常点我们保留在了分析报告中。检察业务数据分析研判一季度一次，就是要实时纠偏、提出预警。”李翊告诉记者，相关业务条线非常重视这一问题，正在指导各地正确处理办案质量和数量的关系，加强诉前检察建议的刚性。

案管办主任申国军是这个团队的领导者，也是这个团队成长的见证者，他告诉记者：“数据处的4位女同志话都不多，但习惯让数据开口说话。一番比对权衡后，她们总能从数据中发现问题。有时候大家聊天提到一些例子，她们反复琢磨后就变成了数据分析报告中的亮点。”

今年4月以来，主题教育如火如荼推进，案管办的调研组也纷纷出发前往各地调研。6月底的一天，李翊收到申国军从调研现场打来的一通电话。放下电话后，她便和李如冰商量增加一个分析点。

“申主任在电话中提到，某基层院利用大数据监督模型发现几起因没有逮捕必要作不捕处理的案子长期没有移送审查起诉，是正常的案件终结撤案，还是侦查进展不大，检察机关有没有进一步跟踪监督，这样的情况会不会在其他地区也存在，我们看看各地检察机关的数据情况。”

这边商量完，李如冰立马开始核查。“我选取了各省没有逮捕必要作不捕处理的案件信息与移送审查起诉的案件信息进行对比碰撞，发现个别省份确实存在对没有逮捕必要案件后续跟踪力度不够的情况。”李如冰向记者解释道。

“这个分析点我们写到了今年上半年的业务数据分析报告中，建议相关业务条线、相关省份对没有逮捕必要作不捕处理的案件进一步加强后续监督。最高检党组关注到这一分析点后，正在要求相关条线做调研。”李翊告诉记者，检察业务数据分析研判从不避讳问题，最高检党组依据业务数据分析报告作出的重大决策部署都会形成会议纪要，案管办数据处逐条督办。“检察业务纠偏、提升、发展就是这样一步步实现的。”

守正创新，实干之处显担当

◆国家的发展形势、检察工作的重点在不断变化，分析研判要时刻跟上，常做常新。

今年是检察业务数据分析研判的第5个年头，团队里的每一个人早已习惯了和数据打交道，找到“好的问题”时更是兴奋不已，惊叹数据的魅力。但每一个人都不敢说自己已经得心应手。

最高检办公厅秘书处干部刘鹏曾在数据处工作一段时间，他告诉记者，业务数据分析报告并不是替换一下数据、改改发展趋势这么简单。虽然数据处已经形成了较为完善的分析研判方法和报告撰写规范，但国家的发展形势、检察工作的重点在不断变化，分析研判要时刻跟上，常做常新。

今年3月底，修订后的《检察机关案件质量主要评价指标》下发至全国检察机关贯彻执行。立足“高质效办好每一个案件”，重视全面、整体、组合、实绩评价，新评价指标一下发便收到全国检察人员的点赞，“不被数据所困，不被考核所累”瞬间成为检察热词。

一个季度已过，新评价指标的引导作用发挥如何？“重指标结果，轻过程管理”的现象是否有所改善？1至6月业务数据分析研判之初，团队便一直思考着这个问题。

“46项评价指标的数据要核准，评价指标要同比、环比多维度分析，指标之间的组合关系一定要分析到位。”每开一次讨论会，李翊就和大家强调一次。

“透过数据，我们看到新评价指标的‘风向标’作用已经初步显现，部分业务条线的案件办理质效有所提升。例如：今年1至6月全国检察机关公益诉讼线索受理数首次下降，立案数量增幅明显放缓，这表明公益诉讼检察部门‘提质效’工作取得初步成效。这些业务运行态势都将为最高检下一步的部署决策做参考。”杨明迪向记者介绍了她们最新的分析研判成果。

“应用系统中的基础数据有2800多万个，我们最害怕的就是被数据淹没。”李翊表示，分析研判要把准方向，分析报告须稳中求变，而党和国家的大局、检察事业的发展重点一直都是她们源源不断的创新源泉。

云南省检察院案件管理办公室检察官助理郝镜丹全程跟进了这次数据分析研判，她告诉记者，团队里的每一个人都帮她改过花脸稿，她会把学到的数据分析研判思路和方法带回云南。“来之前我曾好奇，如此精、准、专业的业务数据分析报告是怎么写出来的。跟着她们经历了一遍，我的心中有了答案，检察业务数据分析研判没有捷径，就是苦学、实干、勇于创新。她们一直都在这么做。”

“我们每次做数据分析研判都会带几位基层的同志，跟着走一遍总会有收获。各省检察机关数据分析研判人才短缺，希望每一位来到数据处的人都能有所收获，成为各地检察机关的业务数据分析研判尖兵。我们的数据分析研判也会因为他们的加入融进更多基层一线的业务思考，更加贴近实践。”李翊笑着告诉记者。

7月14日上午11点，1至6月全国检察业务数据分析研判会商会结束，此次检察业务数据分析研判也终于画上了句号。走出会场，她们每个人都长舒了一口气，露出了久违的笑容。

“接下来要做什么呢？”

“中央政法委将社会治理检察建议落实情况纳入平安中国建设考评体系，我们接下来要做一个关于检察建议的专题数据分析……”

她们的脚步从不停歇。如果说数据的力量在于分析的精度，分析的精度便在于她们日复一日的勤恳、严谨和创新。锚定航向后，她们再次投身数据蓝海，破浪前行……

（瞭新社）