摘 要：当前社会治理检察建议工作在内部协作、质量管理、跟进监督等方面存在一定瓶颈，如部门间信息共享不足、建议制发精准度不高、整改效果验证手段单一等，制约了监督效能的充分发挥。人工智能技术的发展为破解上述难题提供了新契机。浙江省绍兴市人民检察院探索研发社会治理检察建议全流程智能辅助系统，在线索发现环节构建“经验复用+主动挖掘”机制，在制发环节实现问题提炼、对策生成与文书校验，在整改效果验证环节开展回函比对与态势评估，初步实现从经验主导向数据驱动转变。未来需进一步拓展线索发现广度、提升建议措施可操作性、深化整改效果实质验证，推动人工智能与社会治理检察建议工作实现更深层次融合。
关键词：人工智能 社会治理检察建议 法律监督
社会治理检察建议是检察机关参与社会治理，消除各种违法犯罪风险，预防犯罪，服务国家治理体系和治理能力现代化的重要方式。传统工作模式在线索发现的广度与深度、检察建议制发的规范性与精准度、整改落实的实质性评价等方面逐渐出现局限。对比浙江省绍兴市人民检察院（以下简称“绍兴市院”）创新研发社会治理检察建议全流程智能辅助系统，探索运用人工智能赋能社会治理检察建议工作。本文结合实践，分析探索路径、还存在的问题与深化方向，以期为推动社会治理检察建议高质量发展提供参考。
一、社会治理检察建议全流程智能辅助系统的探索
围绕“从经验主导到数据驱动、从人工撰写到智能辅助、从纸面审查到数据验证”的转型目标，该系统在线索发现、制发过程、整改落实三个环节初步实现了人工智能赋能。
（一）线索发现的智能化转型
线索发现环节的核心逻辑是利用人工智能的语义理解能力，构建“经验复用+主动挖掘”的工作机制。一方面，通过语义匹配实现外部优秀经验的本地化复用。系统收录最高检和全国各地评出的优秀社会治理检察建议，利用人工智能提取问题领域、被建议单位类型、典型治理漏洞等特征，形成治理问题参考库。系统自动获取检察机关办理的刑事案件审查报告，治理问题参考库进行相似度比对。一旦匹配度达到阈值，系统会提示存在类似治理问题，并显示类似案件的数量和可制发检察建议的参考方向。另一方面，通过数据趋势分析主动发现类案中的治理隐患。系统自动对一段时期办理的刑事案件开展全方位、多角度的社会治理漏洞分析。例如，能精准捕捉到“涉及电动三轮摩托车致人重伤、死亡的情形显著增多”这一异常波动，还能同步归纳出“车辆未登记备案”“事故多发路段缺乏警示标志”等具体治理漏洞，为后续立足类案制发高质量、证据支撑充分的社会治理检察建议提供可靠基础。
（二）制发过程的智能化辅助
在制发检察建议环节，人工智能的引入让问题提炼、文书起草和质量校验有了智能化支撑。问题提炼阶段，系统从触发预警的案件清单中提取共性事实、成因描述和制度漏洞，形成初步报告推送给承办检察官，包括问题表现、发生频次、深层原因等要素。建议内容拟制阶段，系统提供智能参考模板和对策生成支持。基于收录的优秀社会治理检察建议样本，系统根据当前问题自动推荐相似的成熟方案，并结合本地实际生成初步对策框架，如责任分工、制度完善方向、整改时限等。同时，系统内置法条知识库，能较为精准地引用相关规定，增强建议的合法性和说服力。文书质量校验阶段，系统可进行自动审核和优化提示。对起草完成的建议书，系统从规范性、对应性、针对性三个维度进行检查并给出修改建议，辅助检察官在制发前发现潜在问题，提升文书专业水准和说服力。
（三）整改效果的智能化验证
在整改效果验证环节，系统对整改情况开展智能化分析。一是回函规范性检查。自动比对建议书与回函，检查被建议单位是否对建议书提出的所有建议逐一回应，对回函内容与建议事项不对应、选择性回应的情况进行提示。二是整改效果数据验证。系统将每一份检察建议所涉问题点纳入动态分析范围，持续与后续新发生的刑事案件进行比对。若发现同类案件在整改后仍在发生，系统自动生成“整改未到位”预警。反之，若通过持续比对，确认某类问题在建议发出后得到有效遏制，则可作为评估整改效果的有力佐证。三是多维态势评估。系统支持对检察建议工作整体质效进行量化评估和可视化呈现。如对被建议单位的性质、接收建议的数量分布、采纳率、整改效果、建议所涉问题领域、治理漏洞的主要职能部门等进行聚类统计，客观掌握本地区社会治理检察建议工作总体态势。
二、人工智能赋能社会治理检察建议工作还面临的问题
人工智能的引入为社会治理检察建议工作带来了效率与质量的双重提升，但当前仍处于“点状突破”阶段，赋能效应的充分释放面临诸多制约，需要在技术迭代与机制完善中协同解决。
（一）数据供给与语义理解不足，线索发现受限
数据是人工智能发挥作用的基础要素，这方面还存在短板，一是内部数据的调用与整合尚不充分。当前检察业务系统权限设置主要服务于个案办理，如何在保障个案办理规范的同时满足类案智能分析需求，还需从机制层面解决；民事、行政、公益诉讼检察可供智能分析的基础数据较少，从“四大检察”全业务领域发现治理线索还存在制约。二是外部数据的获取渠道仍需打通。社会治理检察建议涉及的问题，往往需要结合被建议单位的各类执法数据进行综合判断，但目前还难以充分获取这些数据，限制了从更宏观维度发现和验证治理漏洞。
（二）辅助决策支持不够，待深化
制发环节是连接线索发现与整改落实的枢纽。当前系统在问题提炼、文书生成等方面已提供比较完善的支持，但从“辅助起草”迈向“辅助决策”仍有一定距离。一是对策建议与被建议单位履职实际的匹配度有待提高。系统生成对策框架时，缺乏对被建议单位法定职责、权力清单、执法资源等履职要素的深度分析，导致部分建议在执行层面可能存在权责不匹配或资源难支撑的问题。二是本地化治理经验的转化不够充分。不同地区在产业结构、社会治理重点、行政资源配置等方面存在差异，系统基于优秀样本生成的建议方案，有时无法充分考虑本地的实际情况和既有治理基础，对策的针对性仍可增强。三是质量校验的智能化程度仍需提升。当前系统的审核功能主要集中在规范性检查层面，如文书格式、法条引用准确性等，对于建议的逻辑周延性、整改效果的可验证性等更高层次的质量要素，尚缺乏有效的智能评估手段。
（三）整改效果的验证有待加强，实质评价有待深入
整改落实是社会治理检察建议发挥实效的关键环节。当前人工智能在整改效果验证方面的应用，更多停留在回函形式审查和基础数据比对层面，对治理实效的深度验证能力仍显不足。一方面，整改效果的评估较多依赖书面回复审查。系统当前能够自动比对建议书与回函内容，但对于回函中整改措施的实质性效果，尚缺乏穿透纸面、直指治理对象数据变化的验证手段。另一方面，与外部数据的整改效果验证尚未建立。整改是否取得实效，需要将建议指出的问题点位与后续行政执法数据进行持续比对。由于跨部门数据共享不足，系统目前还难以自动关联后续同类案件、政务投诉、舆情风险等信息进行长期监测，难以及时发现整改后问题是否反弹，智能化跟踪监督的闭环尚未完全形成。
三、人工智能赋能社会治理检察建议工作的深化路径
高质效制发每一份检察建议，在提升质量上花力气、在做成精品上下功夫，既是工作理念，也是工作要求。下一步，要聚焦线索发现的广度拓展、制发精准度提升以及整改效果的实质验证。
（一）破解数据调用与获取瓶颈，拓展线索发现广度
针对内部数据整合不充分、外部数据获取渠道不畅、语义理解深度不足等问题，需从数据治理和技术适配两端发力。一是打通内部数据的类案分析通道。在个案办理权限设置不变的前提下，开发“脱敏汇聚”功能模块，将各业务条线审查报告、案卡信息中的非涉密治理要素抽取至分析系统，形成可供跨案关联分析的主题数据库。二是建立适配本地情况的外部数据对接机制。例如，绍兴市院与市数据局建立“检数智治”大数据法律监督协作机制，由检察机关提出监督需求和建模方案，市数据局在归集的数据范围内进行建模，将发现的问题线索反馈给检察机关，实现数据“可用不可见”。
（二）嵌入被建议单位履职要素分析，提升制发精准度
提升检察建议的精准性与可操作性，关键在于确保对策内容与被建议单位的法定职责、执法权限及现实资源相匹配。为此，可在现有辅助功能基础上，增设履职适配分析层。一是构建被建议单位履职能力知识库。选取本地区接收检察建议频次较高的行政机关，逐项梳理其法定职责、权力清单、常用执法手段及资源配置现状。系统生成对策建议时，自动与知识库比对，尽量避免建议内容合法但执行落空的情况。二是建立本地区典型案例库与对策方案库。建立本地区优秀检察建议案例库，当系统为新案件推荐方案时，优先匹配本地已验证有效的成熟对策。三是引入整改落实的智能推演，提升对策的可行性预期。生成初步对策框架后，系统模拟被建议单位的整改场景，预判对策在执行中可能遇到的梗阻点，并向检察官推送优化建议，如增加协调单位、调整整改时限、细化职责分工等。
（三）探索重点领域数据对接与持续监测，深化整改效果实质验证
针对整改落实难以实质性、持续性跟踪等问题，从具体领域试点突破，逐步构建闭环验证体系。一是选取高频建议领域试点数据对接。商请相关行政机关，定期获取行政执法、投诉举报等数据，系统将建议指出的问题点位与这些数据进行比对，自动分析整改成效。二是建立反弹预警与双向反馈机制。对已回复整改的问题，若同类问题的案发率或违规数量连续回升，系统向承办检察官和被建议单位同时推送预警信息，并附具异常数据明细，为督促落实提供依据。三是形成年度治理态势分析报告。每年汇总检察建议制发、整改效果验证数据，结合对接获取的执法数据变化趋势，生成区域社会治理检察建议工作质效报告，报送党委政法委并抄送相关被建议单位，使整改落实情况可比较、可回溯、可监督，推动检察建议向协同治理延伸。
（作者单位：浙江省绍兴市人民检察院）
