当前，检察业务正处于数字化转型关键时期。信息技术在司法领域的渗透，给检察机关带来机遇，也带来挑战。一方面，海量案件数据、复杂法律条文和多样监督场景，为AI技术应用提供了广阔空间；另一方面，传统工作模式在应对新型犯罪、提升监督效率等方面逐渐暴露出不足。

数据整合难题突出。检察机关内部各业务部门间以及与外部司法、行政机关的数据共享存在障碍，数据碎片化严重，这使得信息分析研判效率低下，难以形成监督合力。

监督效能遭遇瓶颈。面对不断增长的案件数量和变化的犯罪形式，传统人工审查模式难以满足精准监督、高效办案的需求。在办理新型网络犯罪、金融犯罪案件时，对复杂数据和专业知识的处理能力不足问题尤为明显。

技术应用存在短板。基层检察院信息化建设水平参差不齐，AI技术在案件办理、法律监督等核心业务中的应用场景有限，智能化办案辅助工具未得到充分开发利用。

在此背景下，以AI大模型为核心的数字化转型成为提升检察工作质效的突破口。部分地区检察院构建大数据法律监督模型，在民事、行政检察监督中成效显著，实现从个案监督向类案监督转变，提升了监督精准度和覆盖面。在工作局域网和数据池中布置本地AI大模型，也成为解决数据安全与应用效率问题的新思路。

（一）检察数据治理体系构建路径

检察数据协同共享机制建设。检察机关需整合刑事、民事、行政、公益诉讼等多领域业务数据，建立统一标准和接口规范，打破内部数据壁垒。同时，加强与其他机关的数据共享，构建法律监督数据资源库。通过数据互联互通，实现信息实时交互和协同利用，为AI大模型训练和应用提供数据支撑。本地部署AI大模型，能直接访问本地数据，提高数据处理和分析效率。

数据全生命周期管理体系构建。要建立严格的数据质量管控机制，对数据采集、录入等全流程监控，确保数据准确、完整、一致。本地部署的AI大模型可降低数据传输风险，借助加密技术、访问控制等手段保障数据安全，防止数据泄露和滥用。

（二）法律监督智能技术应用机理

智能辅助办案应用。完善法律法规及案例数据库，对法律规范结构化处理，解剖案例，通过“人工标注+批量学习”让模型识别案件事实与法律条文的联系，自动分析卷宗、生成摘要，为检察官提供审查意见和法律适用建议。例如在刑事案件审查起诉中，模型能比对证据、识别瑕疵，辅助检察官准确判断。本地部署的AI大模型响应速度更快。

大数据法律监督模型构建。基于大数据分析和机器学习算法，构建各类监督模型，自动发现和分析监督线索。如在民事执行监督中，模型通过分析法院执行案件数据等，筛选出违法执行线索，提升监督针对性和精准性。本地AI大模型还能根据本地业务数据定制化训练。

类案检索与知识图谱应用。借助AI大模型构建类案知识图谱，深度挖掘和分析海量案例。检察官办理案件时，通过类案检索获取相似案例裁判结果和法律适用思路，统一法律适用。本地部署AI大模型有助于保护案例数据隐私，提高检索分析效率。

（三）人机协同办案机制实践探索

智能办案辅助系统应用。开发智能办案辅助系统，将AI技术融入办案各环节，实现流程智能化管理和辅助决策。如智能量刑建议系统生成量刑建议，智能文书生成系统制作法律文书。部署本地AI大模型可提升系统响应能力。

远程办案与协作平台建设。依托5G、云计算技术搭建平台，实现远程视频讯问、庭审、听证等功能，提高办案效率，降低司法成本。该平台对接统一业务系统，提供电子笔录管理功能。

人工智能驱动的法律监督流程再造。以AI大模型为支撑优化监督流程，实现智能化、自动化和规范化。如在公益诉讼检察中，利用卫星遥感等技术结合AI识别和分析，自动发现线索，实现全流程智能化监督。本地AI大模型能结合本地特点精准发现线索。

（四）AI大模型在鄂尔多斯市检察院部署的独特优势

实体化运行机构强化组织保障。成立数字检察办公室，设立工作室、研究室、资料室，分别负责工作规划、理论研究和资料归集等。鄂尔多斯市检察院在数字检察规范化建设方面成果显著，为AI大模型部署提供了良好基础。

软硬件协同发展筑牢基础根基。全面设立数字检察应用场所，高标准建设数据中心，引进大数据法律监督平台等，满足AI大模型运行的软硬件条件。

制度建设先行规范工作流程。完善规范建设制度体系，构建安全合规数据池，形成丰富的数据源，同时加强数据治理，为AI大模型训练和应用提供制度和数据支撑。

（一）刑事检察领域

精准量刑建议方面，AI大模型分析大量已判决刑事案件数据，构建当前案件语义画像，提供精准量刑建议参考报告，本地部署的模型更符合本地司法实践。在认罪认罚从宽辅助中，AI技术审查认罪认罚自愿性、真实性，挖掘标注证据，生成相关文书，本地模型还能保护犯罪嫌疑人隐私。

（二）民事检察领域

在虚假诉讼监督中，AI大模型分析海量民事案件数据，筛选虚假诉讼线索，本地部署的模型能更深入分析本地数据。民事执行监督时，模型监测并分析法院执行案件数据，发现违法违规行为并预警，本地模型可实时获取执行数据，快速响应监督需求。

（三）行政检察领域

行政非诉执行监督中，AI技术审查行政机关申请强制执行案件，发现违法问题，本地部署的模型依据本地行政法律法规和执法实践准确发现问题。行政争议实质性化解方面，AI大模型分析案件材料，挖掘争议焦点和诉求，提供化解方案参考，本地模型更理解当地行政争议特点和当事人的表达习惯。

（四）公益诉讼检察领域

线索发现与智能研判上，利用多种技术结合AI识别和分析，自动发现并研判公益诉讼线索，本地模型结合本地地理环境、产业结构等特点精准发现线索。诉前磋商与整改效果评估时，AI大模型提供磋商策略建议，评估整改效果，本地模型能更好跟踪本地行政机关整改情况。

（五）数字案管领域

智能化案件评查与辅助决策中，AI大模型审查案件、提供辅助决策建议，发现评查案件问题，提升案件质量监督及时性。案件信息智能管理与数据挖掘方面，模型能够实现案件信息智能化管理，挖掘潜在规律和趋势，为决策提供支持。

（六）检察管理领域

智能化人员管理与培训发展中，AI大模型应用于人员招聘、培训等方面，提供个性化培训建议，促进人员管理科学化。智能化资源调配与优化利用上，模型能够分析数据，调配和优化资源，提高工作效率和资源利用率。

（七）检察服务领域

智能化法律咨询与援助方面，检察机关利用AI大模型提供在线服务，解答法律疑问，提供法律援助，在学校、社区等场所普及法律知识。智能化辅助写作与文档管理中，模型辅助撰写法律文书，对已有的法律文书和报告进行智能分类、归档和检索。

（八）检察宣传领域

智能化宣传内容生成与个性化推送中，AI大模型生成具有地方特色的宣传材料，并根据受众的兴趣偏好、行为习惯等，实现宣传内容的精准推送，提高宣传覆盖面和影响力。虚拟检察代言人与互动体验上，打造虚拟代言人用于宣传展示，实现与受众实时互动，增强宣传效果。

（一）数据安全与隐私保护

本地部署AI大模型虽有助于提升数据安全，但仍需建立完善的数据安全管理制度，加强技术防护，采用加密传输等手段确保数据安全，严格遵守法律法规，防止数据泄露和滥用。

（二）技术应用与人才培养

检察机关普遍存在技术人才短缺问题，制约数字化转型。为此，需加强与高校、科研机构和科技企业合作，建立产学研用协同创新机制，加大对检察人员的技术培训力度，培养复合型人才。

（三）伦理与合规风险防范

AI大模型在法律监督中的应用存在伦理和合规风险，如算法偏见等。要制定伦理准则和合规标准，建立审查和评估机制，确保AI决策公正、透明，合法、合规、合理应用。

随着AI大模型深度赋能，特别是本地AI大模型成功部署，检察机关有望实现重大突破。智能检察办案体系将全面建成，AI技术融入办案全流程，提高办案效率和质量。法律监督智能化水平显著提升，实现监督方式转变。检察大数据生态初步形成，数据共享和协同机制更加完善，构建智能化检察监督新生态。