检察数字建模管理办法

检察数字建模管理办法总则目的和依据为了规范检察数字建模工作，提高检察工作的数字化、智能化水平，提升检察业务效能和司法公信力，依据相关法律法规以及检察工作的实际需求，结合行业标准和技术发展趋势，制定本管理办法。适用范围本办法适用于各级检察机关开展的数字建模工作，包括模型的设计、开发、应用、评估和维护等全生命周期管理。定义本办法所称检察数字建模，是指运用大数据、人工智能等技术，对检察业务数据进行分析、挖掘和建模，以辅助检察决策、提升法律监督质效、防范司法风险等的一系列活动。基本原则1.合法合规原则：数字建模工作必须严格遵守国家法律法规和检察工作的相关规定，确保数据的合法获取、使用和管理，保障公民、法人和其他组织的合法权益。2.需求导向原则：以检察业务实际需求为导向，紧密围绕法律监督工作的重点和难点，开展有针对性的数字建模，提高模型的实用性和有效性。3.创新发展原则：鼓励在数字建模工作中积极探索新技术、新方法、新应用，推动检察工作的创新发展，提升检察工作的科技含量和竞争力。4.安全可控原则：建立健全数据安全和保密制度，加强对模型开发、应用过程中的安全管理，确保数据安全和系统稳定运行。组织管理管理机构各级检察机关应成立数字建模工作领导小组，由检察长担任组长，分管副检察长担任副组长，相关业务部门和技术部门负责人为成员。领导小组负责统筹协调数字建模工作，制定工作规划和政策措施，解决工作中的重大问题。职责分工1.业务部门：负责提出数字建模的业务需求，提供业务数据和专业知识支持，参与模型的设计、开发和验证，对模型的应用效果进行评估和反馈。2.技术部门：负责数字建模的技术研发和系统建设，提供技术支持和保障，建立数据管理平台和模型运行环境，对模型进行技术评估和维护。3.综合部门：负责数字建模工作的经费保障、人员培训、宣传推广等综合管理工作，协调各部门之间的工作关系。人员要求参与数字建模工作的人员应具备相应的专业知识和技能，包括检察业务知识、数据分析技术、人工智能算法等。检察机关应加强对相关人员的培训和培养，提高其业务水平和技术能力。数据管理数据收集1.业务部门应按照统一的标准和规范，收集、整理和提供与数字建模相关的业务数据，包括案件信息、法律文书、证据材料等。2.技术部门应建立数据收集机制，通过数据接口、数据采集工具等方式，从内部业务系统和外部数据源中获取相关数据，并进行清洗、转换和加载，确保数据的准确性、完整性和一致性。数据安全1.检察机关应建立健全数据安全管理制度，明确数据安全责任，采取数据加密、访问控制、备份恢复等技术措施，保障数据的安全存储和传输。2.严格控制数据的访问权限，只有经过授权的人员才能访问和使用相关数据。对涉及国家秘密、商业秘密和个人隐私的数据，应按照相关法律法规的要求进行严格保护。数据共享1.各级检察机关应建立数据共享机制，打破部门之间的数据壁垒，实现数据的互联互通和共享共用。在确保数据安全的前提下，鼓励跨地区、跨部门的数据共享和合作。2.数据共享应遵循合法、合规、自愿、互利的原则，签订数据共享协议，明确双方的权利和义务。模型设计与开发需求分析业务部门应深入分析检察业务需求，明确数字建模的目标和任务，提出具体的业务需求和功能要求。技术部门应与业务部门密切配合，对业务需求进行技术评估和可行性分析，确定模型的技术架构和实现方案。模型设计1.技术部门应根据需求分析的结果，设计数字模型的结构和算法，选择合适的技术工具和平台。模型设计应充分考虑检察业务的特点和规律，确保模型的科学性、合理性和实用性。2.在模型设计过程中，应充分征求业务部门的意见和建议，邀请业务专家参与模型的评审和论证，确保模型符合业务需求。模型开发1.技术部门应按照模型设计方案，组织开发团队进行模型的开发和实现。开发过程中应遵循软件开发的规范和流程，采用敏捷开发、迭代开发等方法，提高开发效率和质量。2.建立模型开发的测试机制，对模型进行功能测试、性能测试、安全测试等，确保模型的稳定性和可靠性。模型验证模型开发完成后，业务部门和技术部门应共同对模型进行验证和评估。验证内容包括模型的准确性、有效性、实用性等方面。通过实际案例和数据对模型进行验证，确保模型能够满足检察业务的实际需求。模型应用与推广应用部署模型验证通过后，技术部门应将模型部署到实际应用环境中，与检察业务系统进行集成，实现模型的自动化运行和应用。同时，应建立模型的监控和管理机制，及时发现和解决模型运行过程中出现的问题。应用培训检察机关应组织开展数字模型应用培训，提高检察人员对模型的认识和使用能力。培训内容包括模型的功能介绍、操作方法、应用场景等方面。通过培训，使检察人员能够熟练运用模型辅助检察工作。推广应用各级检察机关应积极推广数字模型的应用，鼓励检察人员在实际工作中使用模型。通过典型案例和成功经验的宣传和推广，提高检察人员对数字建模工作的积极性和主动性。同时，应加强与其他检察机关的交流和合作，分享数字建模的经验和成果。模型评估与优化评估指标建立科学合理的模型评估指标体系，包括模型的准确性、召回率、F1值、AUC值等技术指标，以及模型对检察业务的实际贡献、应用效果等业务指标。通过定期对模型进行评估，全面了解模型的性能和应用效果。评估周期定期对数字模型进行评估，评估周期一般为半年或一年。根据评估结果，对模型进行优化和改进，提高模型的性能和应用效果。优化改进根据模型评估的结果，技术部门和业务部门应共同分析模型存在的问题和不足，提出优化改进的方案和措施。对模型的结构、算法、参数等进行调整和优化，不断提高模型的准确性和实用性。模型维护与更新日常维护技术部门应建立模型的日常维护机制，对模型的运行状态进行实时监控，及时发现和处理模型运行过程中出现的问题。定期对模型进行备份，确保模型数据的安全。版本更新随着检察业务的发展和技术的进步，应及时对数字模型进行版本更新。版本更新应遵循严格的审批流程，经过业务部门和技术部门的审核和验证后，方可进行更新部署。退役处理对于不再适用的数字模型，应按照相关规定进行退役处理。退役处理应包括模型的停用、数据清理、系统卸载等环节，确保模型数据的安全销毁和系统资源的合理利用。监督与考核监督检查各级检察机关应建立数字建模工作的监督检查机制，定期对数字建模工作的开展情况进行监督检查。监督检查内容包括数据管理、模型设计与开发、模型应用与推广、模型评估与优化等方面。考核评价将数字建模工作纳入检察机关的绩效考