随着互联网行业的发展，大数据、云计算和物联网等技术逐渐融入检察工作，推动检察事业迈入大数据时代。但在运用大数据履职中，仍有一些问题应重点关注。

　　一是数据来源的孤岛现象依然存在，即内部数据之间以及外部数据与内部数据之间共享不畅问题；二是数据转化效能低，在数字检察工作中强调获取外部数据多、对现有掌握的数据存量分析解读少；三是数据分析能力尚不能满足发展需求，由于数据间存在不同专业领域之间的竞合，从中挖掘高价值、关联性强的高质量数据进行数据分析，需要高效的信息支撑和更加可靠的基础设施保障。此外，数字检察需要既懂检察业务又懂数据分析技术的复合型数字检察人才，但检察干警大多是法学专业人员，数据归集、数据分析等方面存在短板，而系统内部的技术人员又缺乏法学专业知识，检察业务精、数据分析能力强的综合人才匮乏。 

　　针对上述问题，笔者结合工作实际，建议从以下几方面入手： 

　　一是多方发力，打通数据共享通道。整合检察系统内部和外部相关数据资源，建立相应的数据标准和数据质量体系，主动加强与其他司法机关协作，完成政法协同平台建设，实现与法院、司法行政部门的数据交换和业务协同。通过深化政法协同平台建设和应用，积极推动现有网络信息资源整合共享，打破信息孤岛、数据壁垒，实现政法网络互联互通，数据融通共用。从检察机关服务保障经济社会发展大局而言，要积极融入全国一体化政务大数据体系建设， bet36体育在线大数据碰撞、比对、分析，用智慧监督实现法律监督质效飞跃，从而在促进经济社会高质量发展中贡献更多检察力量。 

　　二是个案到类案的延伸。大数据法律监督模型立足个案、挖掘类案。在办案过程中，要以个案办理为依托，依法能动履职，聚焦社会治理中的难点，对照执法司法中存在的薄弱点，紧盯老百姓生活中的关注点，通过数字化手段，深入挖掘隐藏在个案背后的类案监督线索，实现“小切口大治理”。针对大数据模型应用过程中显现的相关行业、领域存在的监管盲区、制度机制不健全等问题，可采取检察机关牵头多部门会签文件，或以检察建议提出对相关规章制度、工作机制进行修改完善等方式，进一步加大机制系统性建设，实现法律监督层面和社会治理的全覆盖。 

　　三是加强培养数字检察人才。培养的数字检察人才应具备数字认知、数字思维、数字技术的综合素养，践行“数字赋能监督，监督促进治理”的实战能力。首先是通过内部实训及相关激励措施，以数字检察的新理念打开检察干警思维认知新空间，让检察干警真正认识到数字检察是检察办案方式、监督方式、治理方式的变革，切实把数字办案作为工作常态。其次是积极运用特邀检察官助理制度，弥补检察机关技术人才不足的短板，切实从数据分析、算力、算法、数字建模存储、网络等维度加强技术人才支撑，深挖数据潜能，切实激发检察机关运用检察数据履行法律监督职责的强大动能。（王乙涵）