【摘要】：数字赋能法律监督，不仅是现代化检察工作重塑性变革的必经之路，更是为了顺应数字中国建设的新发展要求。数字法律监督模式是一种将数据、人力、监督要素、算法规则、数字技术等多个要素进行深度融合而形成的新型检察工作方式，通过数字赋能，进一步实现法律监督更加精准、高效。现阶段，全国各地检察机关都在积极探索。本文立足G省检察机关履行法律监督这一职能定位，阐释数字检察变革的动因及意义，认真梳理实践中数字法律监督模型的成效及运行机理特性，并剖析数字法律监督在实务中存在的“掣肘”，譬如存在数据质量偏差较大、数字人才匮乏、技术和资金屏障未破除等问题，可从纵深推进跨部门协作与数据共享、数字专业化队伍培养、破除技术难题及资金短缺的困境、构建数据“防火墙”规则等层面进一步推进检察工作高质量发展。
【关键词】：法律监督模型 检察监督 数字赋能 路径优化
习近平总书记指出，中国正处于百年未有之大变局的洪流中，利用好数字时代释放的红利，是推进我国科技革命和产业革命变革的必然要求。数字化、区块链、AI智能等技术渗透进入无数行业和领域，如何利用数字赋能检察监督工作，成为新时代检察工作的时代课题。2022年1月，全国检察长（扩大）会议强调，检察“数字”战略是赋能我国检察工作高质量发展的关键性战略布局。检察“数字”监督战略的提出，是全国检察机关深入贯彻落实习近平总书记数字强国战略的表现，顺应时代之变，突破部门限制、场景化、领域壁垒，强化业务数据相互贯通、整体联动、一体推进，运用数字信息技术，扫清传统法治监督体系的灰色地带，全面显著提升法治监督质效而组成的监督有机整体。G省检察机关以“大数据”为契机，在数字法律监督改革实践进程中，从个案的偶发到类案线索的发现，推进法律监督办案人员理念转变、制度建立、算法规则建立、模型建构，此次数字检察的重塑变革取得一定成效。诚然，数字时代的变革并不是简单地将大数据技术和检察监督有效融合，在数字技术与监督要素进行融合的同时，数字规则与监督要素之间的堵点依然存在。因此，对数字监督的价值评价不能仅仅停留在理论层面去探讨监督模型的可行性，而是需要将价值评判的视角转移到司法实践中去，进一步探究和完善数字法律监督的实践路径，为新时代数字法律监督的变革总结经验，为实现国家治理能力和治理体系现代化添砖加瓦。
一、“数字”赋能法律监督之意义阐释
（一）数字检察的时代价值追求
21世纪初至今的智慧司法迸发，如基于大数据的类案推送、判决预测、人身危险性评测、机器定罪量刑等的迭代，大数据、人工智能、移动互联网、云计算、区块链等新兴智慧科技牵引着全方位办案工作向智能化转向。而数字法律监督变革是检察机关深入贯彻落实党的二十大报告的时代要求，不断延伸检察职能，实现检察一体化、多部门协同化，现代化法律监督的样态也基于海量数据化信息而发生重塑性的变化。推动数字检察战略，就需要坚持业务主导、数据融合、技术支撑，常态化运用到监督工作中，促进检察办案更加公正，检察监督更加精准。G省基层检察机关顺应数字时代的发展，开始将人力、监督要素、数字算力、算法规则等进行深度融合，进而打破检察机关与其他各职能部门的信息壁垒、业务壁垒的难题。通过多部门协同合作，数据碰撞对比深挖潜在的类案监督线索，进一步调动各部门执法数据，整合海量数据化信息资源，以“数字”之力驱动数据价值，实现多方协同参与社会治理的工作格局。
（二）数字法律监督变革之视角转化
检察数字法律监督是一种跨部门、跨数据类别、跨领域的全新数字变革。数字赋能法律监督的落脚点最终回归到类案监督和溯源治理上，从个案的偶发，发现可能存在类案线索的，通过归纳、分析数据特点、监督要素，再结合数字算法规则，建立数据资源池，对已有的数据进行碰撞比对发现异常案件线索。再立足检察职能，及时提出针对性的检察建议，从而实现检察机关多渠道、多维度参与社会治理。具体来说，数字法律监督变革的视角转化主要包括三个方面：
一是技术维度视角转化。数字法律监督由传统监督模式转变为算法规则监督模式。以往法律监督是以“监督个案，审阅卷宗，单一化监督”，现阶段，检察机关开始尝试借助大数据、区块链、人工智能分析等技术，建立数字算法规则。从技术维度来看，它由传统的监督模式转化为数字技术监督模式，利用数字特性进行数据碰撞、比对，发现行政执法领域、司法领域等违规执法、司法的线索。比如G省A区人民检察院建构的督促整治校园噪声污染数字监督模型，通过环保、交管、住建等部门获取噪声举报、噪声值数据、道路监控抓拍、噪声行政处罚等数据信息，经过对这些数据信息的综合分析，就交通运输噪声问题依法向交管部门制发检察建议。
二是监督思维定式的转化。数字检察这种变革从理念角度上讲是技术理性到制度理性的跨越，从数据角度上讲是从小数据到大数据的跨越，从监督方式上讲是从被动监督到能动检察的跨越。在传统监督模式中，监督线索主要是从公安机关移交的案件中被动地去发现线索，而案件之外的线索无从监督，如发现其他行政机关怠于履职的线索较少。数字法律监督模式是数字时代的产物，检察机关以“数字技术”为契机，充分利用大数据的特点，通过数字技术与监督要素相融合，对收集来的数据进行碰撞比对，主动发现监督线索，真正实现“在办案中监督，在监督中办案”的全方面监督。
三是检察职能视角转化。在过去，不仅要求检察机关履行好“四大检察、十大业务”的工作职责，而且还需要制发检察建议，参与社会治理，但是实践中，司法机关和行政机关、企事业单位各自为政和各自为业，参与社会治理的场景较少。数字法律监督的以强化自身监督能力为抓手，以发现问题为导向，以打通监督难点、堵点为目标，不断延伸了检察社会治理职能开展类案监督，可以精准发现一些制度性和机制性的缺失和漏洞，再通过检察建议促进相关领域建章立制，这就是检察监督促进社会治理的最佳切入口。数字法律监督模式强调的是跨部门、跨领域的协同，部门之间不再各自为战，法律监督职能的良性循环也需要其他司法机关和行政机关、企事业单位予以协同配合，实现数据共享，促进检察机关参与社会治理，从而形成多方参与的社会治理格局。例如G省B县耕地占用税征管监督模型，B县人民检察院联合税务机关、自然资源局、市场监督管理局，归纳数据要素，通过数据碰撞分析比对，发现耕地占用税漏征线索。
二、数字监督模型：G省检察机关的探索与实践
习近平总书记在2019年中国大数据博览会强调，中国应该重视大数据产业的发展，共享数字经济发展机遇，通过探索新技术、新业态、新模式，共同探寻新的增长动能和发展路径。数字经济时代，互联网、大数据和人工智能等新技术将与经济社会各个领域实现深度融合，成为改变经济社会结构的重要力量，成为改变世界经济政治格局的新力量，也会成为引领世界经济增长的新引擎。G省作为全国首个大数据综合试验区，乘“云”直上，积极抢占大数据发展先机，经过多年探索，G省检察机关通过一体化数据中心平台，实现数据聚集共享，挖掘出各种各样的应用，让数据“活起来”。G省检察机关立足“大数据”优势，主动顺应数字时代的发展趋势，深入实施大数据检察战略，把数字法律监督作为基础性、长期性工作来抓，持续加强数字法律监督模型应用探索，利用数字的优势促进法律监督工作精准化、常态化、智能化。主要实践做法如下：
（一）提高战略站位：建章立制
G省、市、县三级检察机关认真贯彻落实全国检察机关数字检察工作会议精神，高度重视数字检察战略。以G省“数字经济创新区”、“国家大数据综合试验区”为新契机，不断探索G省数字检察新路径，为全省检察机关进一步适应数字时代发展趋势，深化检察大数据战略，建章立制，明确工作职责，细化贯彻落实数字检察方案，以此加快推进数字检察建设，以“数字革命”驱动新时代贵州法律监督提质增效提供了思路。例如，G省检察机关还在应用的大数据司法办案辅助系统、检察官考评数据平台等。这一做法旨在以制度之力推进检察工作数字化，进一步统一数字检察思想，凝聚共识，提高办案人员对数据的敏锐性。
（二）G省实践与探索：数字法律监督模型的运行机理
在司法实践中，G省基层检察机关认真贯彻落实最高人民检察院、G省人民检察院、市人民检察院的战略要求，立足本辖区的工作实际，收集、归纳监督要素，确定数字算法规则，设立数据资源池，将监督数据要素与数字算法规则相融合，不断探索新型数字法律监督模型。目前正在运行的数字法律监督模型几十个，还有多个模型正在试运行阶段，从G省运行实际来看数字监督模型取得一定成效。其模型运行机理特征如下：
1.数据采集与共享
数字法律监督模式对检察官的数字敏锐思维有更高要求，在数字技术与海量的数据面前，如何高效地将监督要素与数据要素进行深度融合成为数字检察时代的新要求。数字法律监督是以数据为基本要素，实践中基层检察官在检察系统内部建立数据资源池用来整合共享来的数据，对数据进行分析、归纳、研判，提取监督要素，进一步解决部门之间的“数据壁垒、业务壁垒”的弊端，实现跨部门、跨领域数据共享，使得数据可以发挥应有的价值，为赋能法律监督提供坚实的基础。例如，A市B县在办理涉林业违法案件时，以行政机关调查涉林业违法案件数据为切入点，建立涉林业保护刑行衔接监督模型。通过建立数据资源池来共享行政机关执法数据，再分析、归纳数据信息，提炼监督点。再比如G省B区人民检察院通过与环保、交管、住建等部门进行数据共享，获取噪声举报、噪声值数据、道路监控抓拍等、噪声行政处罚等数据信息，经过对这些数据信息进行收集、入库、分析、研判、提炼监督要素。
2.“数字”算法规则的确立及“数字”监督模型的构建
数字法律监督是时代的产物，当然，数字技术与监督要素并不是天然的融合关系，而是后天逐渐演变、融合、提炼，数字法律监督才应运而生。实践中，检察官在履行法律监督职能时，利用敏锐的数字思维，对法律监督职能、行政机关执法数据要素、监督事项、监督权限等进行分析、归纳，提炼监督要素规律，确立数字算法规则，构建数字监督模型，将数据资源池里面的数据和提炼的监督要素进行深度融合，再借助数字技术赋能法律监督。比如，G省B县检察机关通过逐一分析、研判多类数据信息，整合数据要素，确定数字算法规则，建立耕地占用税征管监督模型，从市场监督管理局调取企业登记信息数据，向税务机关调取耕地占用税申报入库信息数据。此外，还有B市人民检察院、B市C县检察院、技术平台共同研发公租房治理法律监督模型、D县检察院的密切接触未成年人行业入职查询数字监督模型、G市B区检察院城市水资源保护法律监督模型等，都是以数据为基础，进行分析、研判，提取监督要素，以数字法律监督模型为载体确立数字算法规则，实现对类案线索进行全方位监督。
3.人机耦合常态化开展全域类案监督
学者亨德森强调，“在目前（直至永远），刑事司法的终极决定应当由人做出。”可见，法律监督由负责办案的检察人员决策，乃司法正当性之精义。数字法律监督模型仅仅是检察机关履行检察职能的一种工具，并不能主动进行数据融合、碰撞、分析、比对，需要检察官充分发挥主观能动性，将数字技术与检察监督要素融合起来，从海量的各种数据中去进行数据要素筛查、数据项目比对、碰撞、分析研判、归纳，最终发现所需要的监督线索。对于符合立案的及时进行立案、审查，符合制发检察建议的及时制发检察建议督促整改。在推进数字法律监督模型过程中，需要进一步发挥检察办案人员主观能动性，借助数字法律监督模型算法规则，将数据资源池里面数据进行有效融合，常态化开展违法线索摸排、数据碰撞、比对工作，找出社会治理过程中的违法线索。实践中，G省检察机关办案人员充分发挥主观能动性，通过构建数字法律监督模型，借助大数据技术常态化开展数据碰撞、对比、分析研判工作，发现很多类案监督线索，例如交管部门怠于履职噪声监控工作、教育局怠于履行入职查询制度、非法排放污水、非法改变用水性质、非法取水、非法取水、水资源费欠缴类案监督线索、死亡和涉刑人员发送养老金等线索。
三、问题之应：贵州省数字法律监督模型运行现状之掣肘
从G省部分的探索实践来看，基层检察机关和行政执法机关深度协同配合，以数字法律监督模型为运行载体，以数字算法规则为运行流程，将各部门的行政执法数据要素与检察机关的监督要素相互融合，取得一系列的成效。诚然，在具体实践和探索过程中，存在一定的共性制约因素，具体表现为：
（一）数据质量偏差较大
数字法律监督模型运行的效果取决于数据资源池里的数据与监督要素的关联度是否高，是否获取高质量监督线索。数字法律监督模型的设立初衷和预期与实际获取的数据质量存在较大偏差，主要体现这几个方面。一方面，面对海量行政执法数据、司法数据以及其他数据，无法精准筛选出高质量、关联度高的监督数据要素，例如G省D县检察机关构建的密切接触未成年人行业入职查询数字监督模型模型，该模型对2.6万条密切接触未成年人行业信息以及司法行政机关、刑事处罚数据进行比对，仅仅发现违法犯罪记录只有78条；另一方面，在司法实践中，检察机关与行政执法部门以及其他单位存在一定程度的业务壁垒。追溯问题根源，一是因为检察机关属于法律监督职能部门，而其他行政部门或者单位属于被监督对象，肇致部分职能部门对检察机关有所保留，所以获取的行政执法数据信息残缺不全，实用性信息较少；二是检察机关与行政执法单位具有独立的职能属性，对系统内部的数据秘密级权限有各自要求，比如公安机关对自己办案数据有保密要求、法院对审判阶段案件信息具有秘密级要求，所以，在实务中部门之间的秘密级权限制约了高质量执法数据的获取；三是鉴于各自单位的职能属性不同，开展的业务条块也会有所不同，收集的数据格式、数据要素点等都会差异化，进而也会导致数据质量关联度较低。
（二）“数字”办案人才匮乏
数字法律监督模型思路是时代发展的产物，传统的检察监督办案人员对大数据等新知识相对匮乏，在平台的运营维护、技术修复方面缺乏经验，导致数字监督平台的发展受限。笔者认为主要有以下几方面原因：一是思维定式未转化。较多基层检察院办案人员还存在以往的思维定式，对数字法律监督的重视程度不够，不具备主动求变意识，监督思维定式未及时转变，所以存在部分办案人员比较排斥数字监督模式，处于一种观望状态，先看看其他试点检察机关数字法律监督模型运行效果；二是基层检察院“事多人少”矛盾与数字监督新型办案人员矛盾未调和。数字法律监督工作是一项系统、长期的工作，需要配备数字法律监督专门人员负责，而实践中，都是由办案人员兼顾，办案人员精力、数字技术能力有限。当然，也缺乏机会去参加专业的、针对性的数字技能培训。
（三）技术屏障和资金短缺困境难以破除
数字模型的建设不仅涉及平台研发、新媒体技术、智能算法模型、数据处理、平台对接等具有专业性知识，还需要参加平台建设的人员具备法律监督相关知识。平台建设完成后还需要专门的技术人员进行运营、管理和维护。数字法律监督模型是以数字技术为驱动力，深挖数据价值，实现精准、有效的法律监督。但是，在G省基层检察机关实践来看，在构建和运行数字法律监督模型过程中，普遍县（区）院反映存在数字技术屏障和资金短缺的困境，并且在短期内无法得到解决。一方面，数字法律监督模型的构建，不仅涉及模型研发、算法规则与监督要素如何融合、数据智能化处理等问题。现阶段，基层检察机关不具备自主研发的能力，数字法律监督模型运行中遇到维护和升级能力，更不具备融合新的监督要素确立新的算法规则的能力，所以在一定程度上，技术屏障制约了法律监督平台数字化发展；另一方面，从笔者了解到，不管从市级检察院还是县级检察院，对数字法律监督项目没有确定专项资金，没有充足资金保障数字法律监督模型的研发和运行，有的院是通过购买服务的方式开发数字法律监督模型，但是，事实上不管是购买数字产品，还是后续的运行维护、升级等，都需要充足的资金予以保障。
（四）大数据视阀下数据的安全性难以保障
随着数字检察的重塑性变革，检察机关与行政执法部门的协同性也逐渐增加，在法律监督协作配合过程中会收集不同行政执法机关、不同部门的业务数据。而收集的数据具有个人利益、集体利益、公共利益等多元价值属性，涵盖着多元化、多场景、多层面的权益保障谱系。有的还涉及国家秘密、商业秘密、公民的个人隐私等，这些数据在部门之间传送时，由于数字法律监督平台未进行系统加密、平台加密，防火墙措施也未建立，所以可能会导致数据安全风险问题也接踵而至。检察机关在借助大数据开展检察监督过程中，必须坚持数据采集的合法性、最小必要、公开透明、知情同意等原则。现阶段，犯罪分子犯罪手段高明且新颖，可以利用互相网漏洞、黑客技术、木马程序等，来获取税收部门客户信息、银行卡账户信息、社保用户信息、租户信息等相关信息进行诈骗或者引诱犯罪。在实践中，基层检察机关对数字监督模型中数据安全风险性问题未引起足够重视，比如实践中大多数数字法律监督模型都是以笔记本电脑为运行载体，并未设立数据安全性的相关保护措施，因此，数据的安全性无法得到有效保障。
四、应对逻辑：“数字“法律监督之路径新探
数字检察是一项长期、系统、与时俱进的工程，是推动检察工作高质量发展的关键。G省检察机关应当顺应时代发展，制定数字检察战略，切实发挥数字技术对法律监督的助推作用，持续强化对数字法律监督模型的探索与完善，充分发挥数字检察的数据价值，常态化开展数字法律监督工作，实现由“一域”到全域的系统治理，助力实现社会治理能力和治理体系现代化。数字法律监督的优化可从以下几个方面来进一步优化和完善。
（一）纵深推进跨部门协作与数据共享
检察大数据思维的核心，是由传统的“数量驱动、个案为主、案卷审查”个案办理式监督，向“质效导向、类案为主、数据赋能”的类案治理式监督转变。而司法部门与行政部门协同化数据共享机制是未来机关职能属性改革的风向标，也是推进数字检察工作的必由之路。推动跨部门协同办案、执法司法大数据共享是检察机关深化一体化建设，加强新时代检察机关法律监督工作的重要举措。诚然，在实践中，虽然司法机关与行政部门的协同合作的频次日益增多，但是由于司法机关与行政机关职能属性定位不同，各个部门都有自己相对独立的工作系统或者办案系统，并且拥有自己机关或者部门的信息保密要求，所以导致检察机关与行政机关或者部门存在一定的业务壁垒和信息壁垒。笔者认为检察机关要想深入推进数字法律监督战略落地落实，促进法律监督工作提质增效，就必须重点关注以下几个方面。一是在辖区范围，以常委会或者县委座谈会的方式，促进各职能部门进一步凝聚共识，统一协同化思想，摒弃以往“单一化办案或者工作、去监督化”的思维定式，进而推进检察机关与行政职能部门形成协同办案共识，在思想层面优先行打通信息共享通道；二是鉴于检察机关的法律监督属性，行政职能部门应当适度释放秘密权限，允许检察机关查询一些执法信息，各职能部门召开联席会议就释放权限范围予以提前沟通；三是建立数字办案协作共享平台。现阶段，数据共享平台有的样本取得一定成效，譬如贵州省贵阳市的政法办案系统，通过联合法院、检察院、公安局搭建数据办案平台，可以利用办案平台相互推送、共享、读取相关案件信息，来提升办案效率。
（二）优化数字专业化队伍的培养路径
数字检察的核心是数字化人才，而数字法律监督模型是实现数字检察的一件重要工具或者推手，因此，检察机关对数字专业化队伍建设是实现法律监督工作数字化的必然要求。应当有进一步完善数字检察人才的培养、培训、引进工作，为数字赋能法律监督工作提供源源不断的动力。笔者认为应当重点把握以下几点：一是转变固化思维定式，强化办案人员的数字敏锐能力。检察机关办案人员面对海量数据化信息，要善于从海量的数据资源里，发现监督线索。需要摒弃以往“被动监督思维定式”，培养主动监督的思维能力，要善于借助数字技术属性，从数据资源池中深挖监督线索；二是常态化开展数字专业化技能培训。数字检察的变革，并不是一时之需，二是一项系统性、长期性的工程，因此数字专业人才队伍的培训工作就显得至关重要。现阶段，基层院办案人员数字敏锐性低、数字研发能力弱、数字模型维护和升级能力欠缺等问题突出，所以，应着力培养讲政治、精业务、懂数字的高素质复合型人才。可尝试以技术水平及资金能力较强的市级检察机关帮扶或者指导县级院，常态化开展市域内数字技能培训，全面提升各大基层办案人员的数字技能水平；三是由市级检察机关组建数字监督模型后评估小组。数字法律监督模型在全国都在积极探索，虽然很多地方取得一定成效，但是很多数字监督模型在运作也会遇到诸多难题，这时候就需要专业的评估团队对数字监督模型运行成效进行评估、调研，及时将困境反馈给技术部门或者购买新的技术服务，为数字法律监督模型的常态化运行清除障碍。
（三）技术难题及资金短缺之路径新探
要聚焦以检察工作现代化服务中国现代化这个检察中心任务，聚焦更好履行法律监督职能，聚焦“高质效办好每个案件”，充分发挥数据效能，以数字技术辅助监督办案，促进检察机关依法一体履职、能动履职。因此，“数字技术支撑”是实现数字检察工作现代化的关键。但是在实务中，基层检察机关普遍存在监督模型研发能力、数字算法规则建立能力欠缺及资金渠道短缺的问题，笔者认为要想让数字法律监督工作常态化发展，需要从以下几点考量。一方面，鉴于基层检察机关实际情况，应当立足与“数字贵州”的数据优势，依托省级检察机关或者市级检察机关搭建数字模型研发平台，引进专业化数字研发团队，为基层检察机关提供技术研发、技术维护等服务。再者，市级检察机关或者省级检察机关可以与贵州省大数据交易中心合作，联合开发新的数字商店，各县（区）根据本院的监督需求，对接数字商店平台负责人，通过以购买数字服务的方式研发数字法律监督模型；另一方面，法律监督工作是检察机关一项系统、长期的检察职能，因此，笔者认为最高人民检察院或者省级检察机关应当进一步统筹资金分配工作，成立专项资金，彻底解决资金短缺，避免资金筹集方面出现相互推诿、扯皮。
（四）构建数据“防火墙”规则
数字检察的变革，必然会给数据主体权益、数据安全性、数据使用权、交易权等带来一系列影响。数据作为数字法律监督模型的驱动要素，检察机关在借助数据要素来进行检察职能延伸的同时，应当立足数字法律监督模型运行实际，充分考量数据泄露的风险性的问题，构建“防火墙”规则，以强有力的规则体系来保障数据的安全。笔者认为应当重点把握以下几点。
一是强化检察人员的数据安全意识。收集的数据有的事关行政机关的执法信息，有的事关国家秘密、商业秘密、个人信息，此类信息与行政执法的安全性、企业和私人的利益息息相关，理应重视。实务中，较多的模型运作的载体多为外网电脑或者笔记本电脑，检察人员疏于对共享数据安全性的思考，因此应当强化检察人员的数据安全意识，杜绝数据信息泄露的可能性。
二是建立数据保护规则。面对数据资源池里面海量的数据，一旦泄露后果难以预料，所以构建安全、系统的数据管理规则是至关重要的。一是办案中需要使用数字模型数据或者涉及数字法律监督的相关人员，需要签署承诺书，对泄密的相关责任予以详细规定；二是鉴于对数据的安全性考量，数字法律监督模型应当安装在内网或者工作网上运行，在进行数据共享或者传输时应当以光盘为媒介；三是对于数字法律监督模型运作权限明文规定，责任义务落实到个人，应当由检察长或者分管领导予以授权；四是实务中，需要各机关进行数据共享时，需要检察长或者分管领导同意，对共享数据的用途进行核查，严格落实审批程序，避免数据泄露。
（五）处理好“数智”与主观能动性之间关系
大数据与法律监督并不是天然融合关系，而是检察人员借助数字技术，将监督要素与数字算法相互结合，以“数智”赋能法律监督。人类算法与机器算法的合理分工，意味着具体司法决策可兼顾司法的公平、效率、人文关怀等价值，避免人类决策和机器决策的弊端。总体来说，数字技术仅仅是一项赋能法律监督的工具，检察办案人员应当发挥主观能动性，借助数字算法从海量的数据信息中去挖掘监督线索，不能过度依赖“数智”的优势，而减少对监督要素和数字技术融合、新监督要素的创新性思考。因此，检察机关在利用数字技术的同时，还应合理处理“数智”会主观能动性之间关系，数字法律监督的关键还是要依赖检察办案人员的专业技能素养、经验、数字敏锐性等方面能力，才能让数字法律监督工作常态化、系统化。
