□“检察是本”，即检察职能是数字检察的根本属性与价值依归。“数字为用”，即数字技术、数据要素是服务于检察职能的工具与手段。“检察是本”“数字为用”是相互融合、有机统一的整体。“本”决定“用”的方向，“用”提升“本”的效能。具体而言，体现在三个方面：一是业务导向与技术赋能的统一；二是法定程序与技术创新的统一；三是监督效能与治理价值的统一。

当前，数字检察已成为推动检察工作高质量发展的战略支点之一，最高人民检察院检察长应勇强调，“数字检察要着眼高质效办案、服务高质效办案、促进高质效办案”。然而，实践中，部分地区将“数字检察”等同于“检察数字化”，陷入重技术轻业务、重形式轻实效的误区；社会科学思维与自然科学思维的割裂，使技术应用与法律监督履职逻辑出现偏差；数据壁垒导致业务与技术难以深度融合；“四大检察”领域的应用缺乏系统性范式，难以形成协同效应。在此背景下，亟须从理论层面厘清三个核心问题：在推进数字检察过程中，如何界定“本”与“用”的关系；数字检察的思维基础何在；其运行逻辑如何实现业务、数据、技术、规则的闭环衔接。

厘清数字检察本质，践行“本用统一”实践要求

“检察是本”，即检察职能是数字检察的根本属性与价值依归。根据宪法和人民检察院组织法的规定，检察机关是国家的法律监督机关。刑事、民事、行政和公益诉讼“四大检察”，是检察机关法律监督的主体框架。从历史维度看，检察权的监督属性贯穿始终。数字检察“本”的内涵体现为三个层面：价值之本，即以人民为中心，通过数字技术提升法律监督的公正性与效率；职能之本，即围绕“四大检察”职能，解决传统模式下线索发现难、取证难、监督难的问题；规范之本，即遵循法定程序与监督规律，确保技术应用不突破检察权的运行边界。实践中，需警惕将数字检察等同于技术升级，盲目追求平台建设与算法开发而忽视与检察业务的衔接。脱离检察之“本”的数字应用，必然失去其存在价值。

“数字为用”，即数字技术、数据要素是服务于检察职能的工具与手段。其价值通过赋能法律监督的精准化、智能化得以实现，具体体现为三个维度。其一，数据之“用”，破解监督线索发现难。传统监督依赖人工排查与当事人申诉，效率低、覆盖面窄。数据能够整合刑事侦查、民事裁判、行政监管、社会治理等多源信息，通过比对与关联分析，检察机关可发现传统方式难以察觉的线索，实现从被动接收到主动识别的转变。其二，技术之“用”，破解监督取证效率低。大数据分析、人工智能、区块链、卫星遥感等技术可提升取证效率与准确性。例如，卫星遥感用于公益诉讼中的环境监测，自然语言处理用于刑事检察中的笔录智能分析，显著减少人工成本与疏漏。其三，场景之“用”，破解监督效果不持续。数字技术可构建全流程、常态化的监督场景，实现从个案监督向类案监督、系统治理的转变。通过监督模型批量识别异常案件，推动从个案纠正到源头治理的跃升。同时，数字之“用”具有明确边界：技术不能替代检察官的自由裁量权与法律判断，且须遵循数据安全法、个人信息保护法等法律要求，保障数据安全与个人隐私。

“检察是本”“数字为用”并非割裂的两个层面，而是相互融合、有机统一的整体。“本”决定“用”的方向，“用”提升“本”的效能。具体而言，体现在以下三个方面：一是业务导向与技术赋能的统一。数字检察必须以业务需求为起点，而非以技术能力为起点。应先行梳理业务流程与监督难点，再通过数据整合与技术应用构建监督模型，确保技术与业务深度融合。二是法定程序与技术创新的统一。技术应用不得突破法定程序边界。监督线索须通过法定程序核实；算法模型须具备透明性与可解释性，避免算法黑箱导致不公；最终决定应由检察官作出。三是监督效能与治理价值的统一。数字检察的最终目标不仅要提升检察监督质效，更在于通过检察监督推动完善社会治理体系。从办理一个案件到解决一类问题，从“治已病”到“防未病”，实现由个案办理到类案监督再到系统治理的跃升，这正是“本用统一”在治理层面的集中体现。

建构数字检察思维基础，坚守规则平衡边界

数字检察的背后是社会科学思维与自然科学思维的交融、社会规则与自然规律的平衡。二者的契合是数字检察得以实现的思维基础，也是避免陷入技术至上或经验主义误区的关键。

社会科学关注人的行为与社会制度，其思维特征是价值判断、规范分析、辩证推理；自然科学关注物质运动与技术规律，其思维特征是事实判断、实证分析、逻辑推理。二者并非对立，而是互补支撑。一方面，自然科学思维为社会科学提供工具支撑。大数据分析可辅助法律因果关系的判断，统计技术可量化社会治理效果，提升检察监督的精准性与效率。另一方面，社会科学思维为自然科学提供价值引领。技术本身不具有价值属性，其应用方向取决于社会价值判断。法学的人权保障、程序正义等理念为技术应用设定边界，社会学的公平正义理念可纠正算法偏见。

在数字检察中，二者的交融体现为“价值引领工具、工具实现价值”的辩证关系：检察职能的价值目标引领技术发展方向，技术的工具属性助力价值目标的实现。传统检察工作以经验驱动为主，存在主观性强、覆盖面窄、效率低等局限。数字检察通过思维交融，推动检察工作向数据驱动模式转型。首先，在线索发现阶段，助力监督模式由被动受理向主动识别转变。检察人员基于法律认知，明确监督重点，再借助大数据分析主动发现线索，实现精准监督。其次，在证据审查阶段，实现从人工核查向智能辅助办案转变。例如，运用自然语言处理等技术自动识别证据矛盾与瑕疵，既提升办案效率，又减少经验判断带来的主观偏差。再次，在决策机制上，推动由个体经验判断向“人机协同”决策转变。大数据分析提供类案参考，检察官结合个案具体情节进行价值衡量，兼顾办案规范性与个案处置灵活性，避免同案不同判。

平衡的实现需坚守三个边界。就法律边界而言，自然规律不得突破社会规则底线。技术应用须符合宪法法律规定，严禁非法获取数据，不得基于犯罪预测启动追诉程序，须恪守罪刑法定、无罪推定等原则。就伦理边界而言，技术应用须符合公平正义、人权保障等社会伦理要求。需建立健全算法伦理审查机制，纠治算法中可能存在的歧视性偏见。就功能边界而言，技术不得替代检察官的价值判断。类案检索可以为法律适用提供辅助参考，但最终判断须由检察官根据具体案情进行价值衡量，这一价值衡量过程无法由数字技术替代。

遵循闭环运行逻辑，健全数字检察运行机制

数字检察的运行遵循“业务—数据—技术—规则”的闭环逻辑径路，形成“需求牵引—要素支撑—工具赋能—规则固化”的完整链条。

首先，检察业务是逻辑径路的起点，核心是明确“数字技术要解决什么问题”。传统业务的痛点难点构成需求来源，这些需求决定了数据收集范围、技术选择与应用场景设计。脱离业务需求的数字检察必然“无的放矢”。

其次，数据是连接业务与技术的核心中介，其效能体现为三个环节：其一，打破数据壁垒。需构建“公检法行社”全域数据整合体系，推动检察机关与公安机关、法院、行政机关及社会机构的数据共享，明确共享范围与标准，拓宽数据来源渠道。其二，确保数据可用。包括对数据进行清洗、标准化、脱敏与安全保护等。其三，挖掘数据价值。通过关联分析、异常检测等方法，从原始数据中提炼有效信息，归纳形成监督知识，为后续监督提供指引，实现从数据到信息再到知识的转化。

再次，技术赋能机制体现为技术选择、模型构建、场景应用三个层面。技术选择要适配具体业务需求；模型构建是从技术到应用的桥梁；场景应用是技术落地的最终环节。整个过程中，需注重“人机协同”，模型辅助而非替代检察官决策；建立效果评估与反馈优化机制，持续调整模型指标与算法。

最后，数字检察的逻辑径路重在实现检察规则迭代优化，强调“实践—规则—实践”的闭环。其一，从数字检察办案实践中提炼具体标准。检察官在个案办理中发现典型行为模式，提炼形成办案指引，为后续同类案件处理提供参考。其二，将个案规则进行体系化整合，形成类案监督指引，明确识别标准、取证方法与监督程序。其三，类案规则经实践检验后上升为制度层面的规则，助力检察制度及国家法律制度完善。同时，需建立数字技术应用规则，涵盖数据安全管理、模型开发评估流程等，确保数字检察始终在法治轨道上有序运行。

展望未来，数字检察的深入发展仍需重点关注三个问题：一是数据治理能力的提升。进一步打破数据壁垒，完善共享机制，强化数据安全与个人信息保护，确保数据要素的高质量供给。二是算法治理体系的构建。建立算法伦理审查、透明性与问责机制，防范算法偏见与黑箱风险，保障技术应用的公平与合法。三是复合型人才的培养。着力培养兼具法律素养与数字技能的检察人才，为数字检察战略的持续实施提供人力支撑。唯有如此，数字检察才能向更深层次、更高质量发展，从“技术赋能”迈向“制度重塑”，在推进国家治理体系和治理能力现代化中发挥更大作用，实现法律监督效能与国家治理效能的双重提升。

［作者分别为上海立信会计金融学院法学院副院长、教授，上海市黄浦区人民检察院副检察长（挂职）；上海财经大学法学院教授］