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如今，这种“大数据模型”已融入北京检察机关的日常工作之中，形成了“枫控智检”“索迹智见”“法脉智鉴”三大模型领衔的“3+N”数智检察模型矩阵，每天有数以万计的涉法涉诉数据被智能处理。检察官成为“数据指挥官”，从“办一案”走向“治一片”，从“被动应对”走向“提前预防”。“科技赋能，就是为平安北京赋能。检察官的办案思维与最新的人工智能技术相结合，提前预警预防矛盾纠纷，就是我们最大的成效。”北京市人民检察院党组成员、副检察长祁治国说。

“这是北京市人民检察院研发的‘索迹智见’涉法涉诉监督线索筛查研判大数据模型，检察官可利用这套系统，从群众信访材料中智能、准确、高效地探寻各类矛盾纠纷线索的‘蛛丝马迹’，迅速提取出信访事项中的具体涉法诉求。”北京市人民检察院第十检察部主任宋文国告诉北京青年报记者，通过运用“索迹智见”，检察官能够及时发现各类监督线索信息，导入司法程序办理，实现矛盾纠纷法治化实质化解，化解率超95%。

如今在北京市检察机关中，像“索迹智见”这样的大数据模型并不少见。在北京检察整个控告申诉条线的共同努力下，目前北京市检察机关已建设起“枫控智检”矛盾纠纷风险评估、“索迹智见”涉法涉诉监督线索筛查研判、“法脉智鉴”案事件反向审视三个主要大数据模型和多个应用于医保欺诈监督、预付卡规范治理等领域的小模型，形成了“3+N”大数据模型矩阵系统。

而“法脉智鉴”大数据模型则立足于查找引发矛盾纠纷的“缘由”，反向审视司法、执法机关工作人员的办案、执法情况。通过对大数据的分析，锁定出群众反映较多的矛盾纠纷、案件类型以及相关的司法或执法工作人员，这有助于检察机关追溯司法办案、执法工作中存在的问题，发现并移交违纪违法线索，并提出源头治理的意见建议。

西城区检察院办理了一起西城区某小区居民因为停车纠纷而划车的案件。“按照传统的思维，这起案件判决后，检察官的工作就告一段落了。可引发这起案件背后的矛盾根源并未得到解决。”祁治国表示，检察官们调查后发现，那几年，西城区因停车纠纷引发的各类刑事案件共有48件，其中因停车引发的寻衅滋事类案件占到该罪名案件的61.22%，而故意毁坏财物罪中的占比更高，达到81.81%。

“回顾这些工作，我们检察机关也思考了很多，得出三点总结。一是通过个案办理，到类案监督，再到溯源治理，就可以实现由‘案’到‘治’的转变。二是通过大数据模型，从批量发现案件线索、办理检察案件，到减少线索、降低案件，可以实现从办案到预防的转变。三是通过检察履职的‘我管’，到各有关职能单位、部门形成合力的‘共管’，可以实现从个案办理到系统性解决的转变。”祁治国说。

祁治国：随着我国城镇化进程快速推进，人口流动频繁，城乡结构发生了深刻变化，传统治理模式已难以应对。这就要求我们主动去“识变”，根据这些变化调整我们的工作思路。北京检察机关在参与化解这些社会矛盾风险的实践中注意到，传统的化解方式还存在一些短板，比如，以往我们很多是风险爆发后才介入处理，是被动处理而非主动处理。在依靠传统方式开展工作的同时，我们也在主动思考，如何克服这些短板不足？我们注意到，人工智能大数据模型的高速发展，这种新质生产力已经在多个领域改变了原有的工作模式，极大地提高了工作效率与工作成效。能不能把智能工具和我们化解矛盾风险工作相结合，从而坚持好和发展好新时代的“枫桥经验”，这种思考就是我们打造北京检察“数智枫桥·数治北京”解决方案的初衷。

祁治国：有了之前提到的“识变”，我们就要努力“应变”，用科技的手段，把我们的想法变为工作实效。这要求我们引入人工智能模型，用系统的、大数据的思维去思考。我们建立起了“3+N”控告申诉大数据模型矩阵系统，这个大数据模型矩阵系统可以让我们实现从“办一案”走向“治一片”，从“被动应对”向“提前预防”进行转变。应该讲，是科技的力量与北京检察官的大数据思维，让我们把曾经的不可能，变为了今天的可能。