近日，最高人民检察院印发第一批大数据赋能类案司法救助典型案例，总结基层检察院建立司法救助大数据模型的经验做法，推动实现司法救助与社会救助信息共享、双向衔接，以“数字革命”助推控告申诉检察工作高质效发展。
这批案例共5件，分别为：江苏省灌云县人民检察院依托司法救助服务乡村振兴实体化工作平台构建大数据模型赋能类案救助，浙江省乐清市人民检察院构建多元联动司法救助大数据模型赋能类案救助，浙江省磐安县人民检察院依托司法救助“一件事”平台构建大数据模型赋能类案救助，山东省单县人民检察院依托司法救助线索筛查应用平台构建大数据模型赋能类案救助，河南省许昌市魏都区人民检察院构建侵害人身权类司法救助大数据模型赋能类案救助。
针对司法救助线索发现难、救助渠道单一、救助标准不统一等问题，一些地方检察机关还积极探索构建多元联动司法救助数据模型，对故意伤害、交通肇事等人身伤害类案件，因案造成重大财产损失类案件，涉赡养费、抚养费、抚育费等弱势群体扶养类案件，以及涉法涉诉信访类案件等案件类型的当事人数据进行汇总分析、筛选，总结提炼规则，实现救助线索由人工摸排向智能筛查转变，案件受理由个案申请向类案推送转变，同时基于大数据研判，积极推动司法救助与社会救助衔接，形成不同救助政策的叠加效应，并能动参与社会治理，取得较好效果。
案例一江苏省灌云县人民检察院依托司法救助服务乡村振兴实体化工作平台构建大数据模型赋能类案救助
【关键词】
司法救助大数据模型司法救助服务乡村振兴实体化工作平台检府联动提升救助效率接续救助
【要旨】
【线索发现】
【数据赋能】
（二）数据要素
包括：1.低收入人群；2.困境儿童；3.持证残疾人；4.困难职工；5.医疗救助对象；6.困难妇女；7.其他困难人员。
（三）数据模型
主要依据《关于建立完善国家司法救助制度的意见（试行）》《人民检察院开展国家司法救助工作细则》《社会救助暂行办法（2019修正）》《江苏省政府办公厅关于切实加强社会救助工作的意见》等，提炼6条研判规则，构建2个数据模型。
模型一：筛选救助对象数据模型
1.适用对象
主要用于因刑事案件或因交通事故等民事侵权案件致伤致残的人身损害类案件，因案造成重大财产损失类案件，涉赡养费、抚养费、抚育费等弱势群体扶养类案件及涉法涉诉信访类案件等五大案件类型的被害人及其近亲属或申诉人。
2.分析方法
检察机关案件管理和其他业务部门在接收、办理案件时，发现被害人可能为低收入人员、残疾人、未成年人等人群时，及时向控告申诉检察部门移送案件线索，由控告申诉检察部门在司法救助服务乡村振兴实体化工作平台上对被害人信息进行检索，综合分析其是否符合司法救助条件，进而锁定救助对象，实现快速开展司法救助。
3.研判规则
研判规则一：案件发生后，被害人无法通过诉讼获得有效赔偿；
研判规则二：被害人因案致困，生活面临急迫困难；
研判规则三：其他司法机关未开展司法救助。
模型二：测算救助金额数据模型
检察机关决定开展司法救助的对象。
决定给予救助后，根据在平台中筛查出的救助对象不同类别信息，依据灌云县人民检察院《司法救助资金分类量化标准实施细则》确定的量化要素，首先测算出个案的救助基本金额；其次，将低收入户、困境儿童、残疾人、困难妇女、困难职工、医疗救助对象等困难人员作为重点救助对象，测算出追加金额。最终实际救助金额=（基本金额+追加金额）×过错系数。
研判规则一：救助基本金额的确定。救助基本金额=救助基准金额×（案件类型系数+生活困难系数）。其中，救助基准金额根据县域经济社会发展水平，结合灌云县人民检察院近3年司法救助金平均发放金额确定，可根据经济社会发展水平适时进行调整；案件类型系数根据不同的案件类型，确定不同的系数（“系数”即为救助基准金额的一定倍数，下同）；生活困难系数根据不同的困难程度，分别确定为1－5倍、5－10倍、10－15倍三个档次。
研判规则二：救助追加金额的确定。救助对象为重点优抚、困境儿童、残疾人（1－2级）的，在已测算的救助金基础上，增加5－10倍救助基准金额的救助金；救助对象为困难妇女、困难职工、医疗救助对象、残疾人（3－4级）等困难人员的，在已测算的救助金基础上，增加1－5倍救助基准金额的救助金。
研判规则三：过错系数的确定。根据拟救助一方当事人在案件中承担的责任情况，确定具体的系数。
（四）数据推送
【类案救助】
（一）主动救助，全面提升司法救助效率。灌云县人民检察院依托司法救助服务乡村振兴实体化工作平台，对低保户、低收入户、困境儿童、残疾人等群体信息进行实时筛查和监测，发现存在因案致困风险的，变被动申请为主动救助，及时启动司法救助程序，提高救助金发放效率，更好发挥司法救助救急扶困作用，以检察能动履职巩固拓展脱贫攻坚成果，服务乡村振兴。截至2023年4月，该院通过该大数据平台已成功救助109人，发放救助金117.8万元，同类案件救助金额上下幅度不超过30%，司法救助金平均发放周期由原来的22日大幅缩短至7日。
（二）接续救助，巩固司法救助效果。针对司法救助后部分救助对象可能因病或其他事由导致家庭生活仍然困难的情况，灌云县人民检察院通过平台定期对救助对象进行查询，筛查其家庭困难程度有无发生变化。对家庭生活仍然困难的救助对象，与乡村振兴等部门进行实地走访，对脱贫不稳定户、边缘易致贫户同步开展监测和帮扶，对农村低收入人口开展分类帮扶，巩固和强化司法救助工作效果。截至2023年4月，灌云县人民检察院依托该大数据平台制发《社会救助建议函》37份，帮助救助对象享受低保待遇23人、困境儿童待遇9人，对16名脱贫不稳定户、边缘易致贫户同步开展监测和帮扶，协调有关部门为困难救助对象减免医疗费用40余万元，减免食宿费用、落实教育扶贫资金8万余元。
案例二浙江省乐清市人民检察院构建多元联动司法救助大数据模型赋能类案救助
司法救助大数据模型挖掘救助线索社会大救助平台联动救助
对于因故意伤害、交通肇事等造成人身伤害，且通过诉讼途径无法获得有效赔偿导致生活困难的被害人，检察机关应当积极能动履职，主动开展司法救助工作。要注重推进司法办案、社会救助等数据的共享，通过数字建模实现智能分析匹配，有效挖掘司法救助线索。既实时同步开展检察环节司法救助，又积极拓展审判执行环节的司法救助，同时加强司法救助与社会救助的联动互动，并借助政法网格员队伍提升困难群众核查质效，有效构建多元联动的救助工作格局。
浙江省乐清市人民检察院对2016至2021年本院办理的115件司法救助案件进行分析研判，发现其中涉及故意伤害、交通肇事等人身伤害类案件高达80%，救助案件的类型存在高度的同一性。经走访法院、民政局，发现在交通事故类民事案件中因赔偿款无法执行到位而致生活陷入困境的情形大量存在，社会救助对象中符合司法救助条件或者司法救助对象中需要社会救助的情形也非个别，有必要开展类案救助和联动救助。
为解决上述问题，乐清市人民检察院决定依托检察业务应用系统、浙江省检察院数据应用平台和社会大救助平台、基层治理四平台，构建多元联动司法救助数据模型，通过对检察办案、法院裁判、执行等司法办案数据与社会大救助平台、基层治理四平台数据进行汇总分析、筛选，实现救助线索及时发现，司法救助与社会救助协同推进，着力构建高效协同的“1+1+N”多元化救助体系。
审查逮捕、审查起诉环节涉故意伤害、交通肇事案件被害人数据。
判决生效的故意伤害、交通肇事案件被害人数据、交通事故民事赔偿案件受害人数据。
法院执行数据。
低保低边及乡镇街困难弱势群体数据。
（三）数据分析规则
（四）数据分析步骤
模型1：筛查审查逮捕、审查起诉环节未获赔偿的被害人
第一步：筛选出涉及故意伤害、交通肇事类的审查逮捕、审查起诉文书信息；
第二步：剔除包含“调解协议”“已赔偿”“谅解”等内容的文书，形成未获赔偿被害人数据；
第三步：将未获赔偿被害人数据与乐清市低保低边户数据、乡镇街困难弱势群体数据取交集，筛选出属于生活困难人员的被害人信息；
第四步：对生活困难的被害人情况进行人工核查，确定司法救助对象。
模型2：筛查无法通过诉讼获得赔偿的当事人
第一步：筛选出法院涉及故意伤害、交通肇事类的刑事判决文书和涉及交通事故的民事判决文书，提取出受害人数据要素；
第二步：筛选出法院执行文书中有关终结执行、终止本次执行的执行文书，并提取出申请执行人数据要素；
第三步：将刑事案件、民事案件的受害人数据与法院终结执行、终止本次执行的申请执行人数据取交集，得到可能存在未获赔偿的情形；
第四步：将未获赔偿人的受害人数据与乐清市低保低边户数据、乡镇街困难弱势群体数据进行比对，得到可能未获赔偿的生活困难人员；
第五步：对可能未获赔偿的生活困难人员情况进行人工核查，确定申请司法救助对象。
模型3：筛查已开展社会救助人员是否符合司法救助情形
第一步：将社会大救助服务中心已开展救助人员数据与前两个模型中排查出的未获赔偿受害人数据进行匹配分析，筛选出可能存在需要司法救助情形的人员；
第二步：对上述排查出的人员进行人工核查，符合司法救助条件的，进行司法救助。
模型4：筛查出司法救助后可进一步开展社会救助的人员
第一步：筛选出已开展司法救助的人员数据，提取被救助人数据要素；
第二步：筛选出社会大救助服务中心已开展救助人员数据，提取被救助人数据要素；
第三步：从开展司法救助的人员数据中剔除已开展社会救助的数据，确定已开展司法救助但尚未开展社会救助的人员数据；
第四步：针对个案进行人工文书审查、调查，确定需要进一步开展社会救助的人员数据；
第五步：通过对文书中“户籍地乐清”“乐清籍人员身份证号前缀数字”等字段予以筛查，区分需要救助的本地人员及外来人员，针对不同人员建议社会救助中心开展对应救助措施。
通过对重点案件的梳理，完善数据筛查规则，设置关键数据要素，并通过与社会大救助中心的数据联结，精准识别检察环节和审判执行环节未获赔偿的受害人，实现司法救助人员与社会救助人员信息的智能匹配，及时发现需要司法救助和社会救助联动救助的案件线索，有效提升多元化救助质效。2022年，乐清市人民检察院利用大数据开展建模分析，筛查出可能符合司法救助条件的案件线索60余条，可能符合社会救助条件的案件线索20余条。通过进一步调查核实，实际移送社会救助线索16条，开展司法救助42件，其中涉及未成年人救助6件、低保人员救助5件、妇女救助24件、残疾人救助7件，发放救助金50.4万元，救助案件数量和金额同比均上升近70%。特别是在审查逮捕、审查起诉等检察办案环节，对20余名被害人实现诉讼过程中及时救助，最大限度帮助当事人脱离困境。
同时，通过联合市委政法委、民政等部门出台联动机制，将数据筛选的案件线索精准推送至政法网格员队伍，实现定点精准核查困难群众情况，推动构建跨部门联动大救助工作格局，有效提升救助的精准性。2022年，乐清市人民检察院会同市委政法委下属网格员队伍开展家庭条件调查50余人次，协调民政局社会大救助服务中心开展社会救助12人次，联动救助取得良好效果。
案例三浙江省磐安县人民检察院依托司法救助“一件事”平台构建大数据模型赋能类案救助
司法救助大数据模型司法救助“一件事”平台线索筛查社会帮扶监督治理
对于司法救助线索发现难、救助渠道单一、救助力度欠缺、救助标准不一、监督治理不足等问题，检察机关可以构建智慧救助平台，打破数据壁垒，实现信息共享，分类集成重点群体执法司法数据，运用大数据、人工智能等技术手段总结提炼规则，实现救助线索由人工摸排向智能筛查转变，案件受理由个案申请向类案推送转变，并基于大数据研判，积极推动司法救助与社会救助双向衔接，形成不同救助政策的叠加效应。
当前，一些地方司法救助工作中存在潜在救助基数大、救助线索挖掘难、救助标准平衡难、救扶衔接不充分、监督评价不健全等问题，加之各类救助政策碎片化、信息不对称，导致救助及时性不足，救助条件审核、救助金额量化等能力欠缺，救助程序脱节、救扶协作不畅，一次性救助无法真正帮助重点困难群体走出生活困境，涉法涉诉信访矛盾化解合力不足。为解决上述问题，浙江省人民检察院在推动构建司法救助数字化应用平台研究实践中，将司法救助多跨场景应用交由磐安县人民检察院试点先行。
司法救助“一件事”平台主要依据《关于建立完善国家司法救助制度的意见（试行）》《人民检察院开展国家司法救助工作细则》《最高人民检察院关于全面加强未成年人国家司法救助工作的意见》《最高人民检察院、国务院扶贫开发领导小组办公室关于检察机关国家司法救助工作支持脱贫攻坚的实施意见》《关于加强退役军人司法救助工作的意见》和办案经验，分析救助对象普遍性特征，结合刑事案件办案流程设置救助点，根据罪名不同设置8个分析模型，可根据各地实际及各类专项救助活动进行优化或新增。
2.重点困难群体数据。根据司法救助协作机制、司法救助与社会救助工作衔接机制，对接大数据局定期批量下载，归集民政局、残联等12个部门16类数据，包括低保户、低保边缘人员、残疾人等。
3.多元专项数据。根据专项活动要求，从信访部门、社会治理中心等信息系统获取涉法涉诉信访数据等。
刑事案件数字卷宗数据要素。
重点困难群体数据要素。
其他专项数据。
（三）数据研判规则
为实现“应救尽救”“应救即救”，从海量案件数据中有效挖掘司法救助线索，依职权主动启动司法救助程序，根据以往司法救助对象的普遍特征及救助关键点，构建“智能筛查”模块，以数字卷宗为基础，根据不同罪名建立分析模型，梳理6类62个关键词或近似词。分析刑事案件被害人特征，以重点内容为要素进行研判。通过OCR识别抓取数字卷宗关键词，以判定树实现数据建模，同步生成被害人特征信息与已归集的重点困难群体专题数据库信息等比对碰撞得出结论。以结论汇聚为基础，为涉案困难群众精准画像，对救助需求进行“红、橙、黄”三色分级预警。
（四）分类救助，监督治理
磐安县人民检察院还试点开展执法司法信息共享，归集涉潜在救助群体的政法数据、政务数据，为15项数字检察专项监督提供数据支撑。如不服法院生效行政裁判，向检察机关提出监督申请的案件，系统研判申请人为重点困难群体符合救助条件的，提示检察官同步跟进司法救助，助力实质性化解行政争议。
案例四山东省单县人民检察院依托司法救助线索筛查应用平台构建大数据模型赋能类案救助
司法救助大数据模型线索筛查应用平台联动救助多元化帮扶服务乡村振兴
近年来，山东省单县人民检察院在办案和调研中发现，开展司法救助工作的难点在于案件线索的筛查和获取，主要原因为：一是受害人对司法救助缺乏了解，主动申请救助的意识不强；二是部分受害人由于文化水平低、出行困难等，申请救助不及时；三是人工逐案筛查效率低、耗时长、覆盖面小，会出现线索遗漏情况。2021年，单县人民检察院办理司法救助案件75件，线索均为在刑事案件办理中逐案筛查发现，线索获取渠道狭窄，且效率较低。
最高人民检察院部署开展“司法救助助力巩固拓展脱贫攻坚成果助推乡村振兴”专项活动，明确要求对进入检察办案环节、有因案返贫致贫风险的农村地区生活困难当事人加大司法救助力度。单县人民检察院积极落实专项活动部署，以数字检察建设为契机，认真研判，大胆尝试，搭建大数据模型，智能化筛查进入检察环节的涉原建档立卡贫困户、未成年人、残疾人、涉法涉诉信访人等人员的司法救助线索。
单县人民检察院统筹“内、外”，在充分挖掘内部办案数据的基础上，通过与县大数据局建立数据共享机制，获取了有关数据。同时与县民政、乡村振兴、残联等单位签订联合救助意见，合力推进大数据赋能司法救助工作。2022年10月，单县人民检察院司法救助线索筛查应用平台正式运行，开启了用数据快速、精准、全面筛查重点救助群体司法救助线索的办案新模式。
该平台系单县人民检察院依托全国检察业务应用系统，自主研发的司法救助线索筛查平台，其主要是通过“两库四比对”模式，快速、精准筛查出司法救助线索。“两库”是指基础数据库和筛查数据库，“四比对”是指通过基础数据库（全国检察业务应用系统数据、全国检察机关网上信访信息系统信访人数据）与筛查数据库中的原建档立卡贫困户、未成年人、残疾人以及其他困难群体等四类重点人群信息一一比对。
第一部分是基础数据，分别是：1.全国检察业务应用系统数据，包括刑事检察、未成年人检察、民事检察、行政检察数据；2.全国检察机关网上信访信息系统信访人数据。
以上数据分类导入线索筛查平台。基础数据随办案系统即时更新，筛查数据每月更新一次。
基础数据要素包括：刑事检察和未成年人检察案件中的被害人；民事检察案件中的支持起诉、执行监督申请人；行政检察案件中的行政裁判结果监督、行政非诉执行活动监督申请人；涉法涉诉信访人等。
筛查数据要素包括：原建档立卡贫困户、孤儿、困境儿童、事实无人抚养儿童、残疾人。
第一步：设定比对点。将基础数据中的被害人、申请人、涉法涉诉信访人与四类重点人群的信息要素设定为2个比对点。
（四）数据分析核查
检察人员对系统推送的案件线索进行综合分析，核查案件被害人或申请人是否符合司法救助条件，进而快速、精准锁定救助对象，主动开展救助。
案例五河南省许昌市魏都区人民检察院构建侵害人身权类司法救助大数据模型赋能类案救助
司法救助侵害人身权民事类救助收集救助线索多元救助帮扶社会综合治理
2022年10月，河南省许昌市魏都区人民检察院接到群众对法院执行监督的申请，受害人张某2017年因交通事故死亡，法院判决肇事方赔偿受害人近亲属各类损失近16万元，但一直未执行到位。魏都区人民检察院依法对信访人进行释法说理，并调查核实了信访人的家庭生活状况。事故发生时，受害人张某的儿子张小某正在大学求学，为交学费申请助学贷款18780元，妻子李某罹患乳腺癌，法院虽判决涉事货车所属河南某运输公司赔偿李某、张小某各项损失共计159684.47元，但一直未能执行到位，二人生活较为困难。魏都区人民检察院审查认为，李某、张小某符合司法救助条件，决定向二人发放救助金20000元，并为救助金到账开通“绿色通道”，缓解二人的“燃眉之急”。魏都区人民检察院还联系当地卫健委、妇联、办事处等单位对李某、张小某进行社会救助和帮扶。
案件办结后，魏都区人民检察院研判认为，该案情形并非个例，有必要通过大数据建模，对受害人遭受不法侵害后不能及时得到民事赔偿导致家庭生活困难的案件开展全面排查。
检察业务数据要素。
检察信访数据要素。
法院执行数据要素。
行政机关数据要素。
第三步：数据反比对。将检察机关已经受理或办理的司法救助案件从第二步排查出的线索中剔除。
第四步：设定关键词人工核查。将第三步的数据作为初始线索，按照人身损害、抚养赡养、教育医疗、经济收入等类别设置关键词，进一步深入挖掘，筛选出被害人伤残死亡、丧失劳动能力、急需救治且无力承担医疗救治费用等情况。
（四）数据筛选和推送
（一）批量发现救助案件线索。魏都区人民检察院调取刑事、民事、信访、执行数据，调取行政机关掌握的特殊群体数据，通过大数据比对碰撞，获取初始线索189条。
（二）部门联动开展多元救助。魏都区人民检察院依托“未检工作室”建立心理测评平台，对筛查出的189名特殊群众全部进行心理测评。对有心理创伤的45人，一对一进行疗程疏导；对符合低保条件的3人，将信息推送给民政部门，并协助其提出低保申请；对有入学转学需求的4人，联系教育部门解决入学难题；对有就业需求的16人，联系人社部门进行免费技能培训，并安排进入爱心企业就业。通过多部门联合救助营造帮扶合力，扩大救助效果，形成工作闭环。
（三）能动履职参与社会治理。魏都区人民检察院使用该模型筛查救助线索过程中还获取执行监督线索12条，制发检察建议6份、口头纠正违法6次，与魏都区人民法院联动，成功帮助3人取得执行款120余万元，实现以履职“我管”促依法“都管”。
问：请问最高检以大数据赋能类案司法救助为主题印发典型案例的背景是什么？
答：进入新世纪以来，随着信息、网络、人工智能等新技术日新月异发展，我国飞速步入信息化、数字化时代，大数据在经济社会高质量发展中的重要作用日益凸显。检察工作同步进入信息时代、数字时代，“数据”正在深刻改变着新时代的检察工作。《中共中央关于加强新时代检察机关法律监督工作的意见》要求，“运用大数据、区块链等技术推进公安机关、检察机关、审判机关、司法行政机关等跨部门大数据协同办案。”面对新形势新要求，检察机关控申工作不能再局限于常规思维、常规认识，要主动跟上、适应数字化时代大势，正确认识加快推进数字检察建设的重要性，强化大数据战略思维，以高度的政治自觉、法治自觉、检察自觉融入“检察大数据战略”，以“数字革命”驱动新时代控申工作整体提质增效、创新发展，这不仅是时代发展的必然趋势，也具有现实的可行性和紧迫性。
为此，最高检第十检察厅在《2022年控告申诉检察工作要点》要求，推动控申工作与大数据深度融合，充分运用控申检察大数据，精准高效开展数据分析，推动控申工作高质量发展，助推国家治理体系和治理能力现代化建设。各地控申部门紧跟最高检工作部署，自觉对标对表，强化实战导向，以大数据赋能类案司法救助为突破口，有效服务控申检察办案，满足人民群众更高需求，取得较好成效。
为深入学习贯彻党的二十大精神，全面贯彻习近平法治思想，认真落实《中共中央关于加强新时代检察机关法律监督工作的意见》，积极推进控告申诉“数字检察”工作模式，最高检第十检察厅对一年多来各地涌现的优秀大数据赋能类案司法救助模型进行了梳理和筛选，编发了这批5个典型案例。
问：在此次最高检印发的典型案例中，大数据是如何实现赋能类案司法救助的？
答：这批典型案例聚焦当前检察机关司法救助工作中存在的因信息衔接不畅通、救助标准不统一、部门协同不及时导致救助实效不到位等问题，打破数据壁垒，积极探索构建司法救助大数据模型，实现有效挖掘司法救助线索，及时开展检察环节司法救助，同时基于大数据研判，加强司法救助与社会救助的双向衔接，提升了救助效率，增强了救助实效，充分展现了大数据在推动新时代司法救助工作高质效发展、促进社会治理中的重要作用。
在案例一中，检察机关依托“1+20+N”多元社会救助机制，建立起容纳6个系统、8类数据的检府联动司法救助服务乡村振兴工作平台，构建司法救助对象筛选和司法救助金额计算两个数据模型，实现快速锁定救助对象、精准测算救助金额，同步开展社会救助、分类帮扶，更好助力全面推进乡村振兴。
案例二的模型源于基层检察机关司法救助实践，逻辑结构清晰，数据获取简便，数据要素提取和分析规则精准，能够多层次多维度准确筛查识别需要司法救助和社会救助的案件线索，构建高效协同的“1+1+N”多元化救助体系，最大限度帮助困难受害人脱离困境，有效实现“应救尽救”“应救即救”的工作目标。
案例三，检察机关通过构建智慧救助平台，分类集成重点困难群体数据，运用人工智能等手段提炼规则，实现司法救助线索由人工摸排转向智能筛查，案件受理由个案申请转向类案推送，同时基于大数据研判，分档次确定救助金额，初步实现救助标准量化，并积极推动司法救助与社会救助衔接，助力基层治理。
问：下一步最高检对数字控申建设有哪些新安排？
答：这几年，整体来看，控申工作的信息化建设抓得不错，大数据运用有了一定发展。如全面上线运行网上信访信息系统2.0，实现四级检察院所有信访线上办理，回复情况全流程监控；又深化网上便民服务，2019年“12309中国检察网”上线，2020年又开通“检访通”信息系统，群众可通过网站、公众号、手机APP等向检察机关反映诉求并查询办理过程和结果。与此同时，控申工作的数字化运用仍然存在较大的发展空间。为此，最高检第十检察厅在今年初工作要点中明确要求，全力融入和推进“数字检察”战略，推进研发控告申诉检察部门司法办案监督模型，积极构建控告申诉“数字检察”工作模式。
一要增强大数据意识。大数据是信息化时代的“石油”，是推动社会发展方式和经济运行机制变革的重要方式。各级控申部门都要有责任感和紧迫感，切实发挥职能优势，克服就案办案等司法惯性，树立大数据意识，在办案履职中不断释放数据效能，从个案中提炼类案线索，从类案中寻找治理规律，进而实现源头治理，为促进中国法治模式的现代化转型贡献力量。
二要主动运用大数据。检察业务系统和网上信访信息系统开通以来，已经产生汇聚大量控申案件，形成海量数据，是检察数据的“富矿”。要对这些数据进行深度挖掘、碰撞、利用，才能发现数据之间的内在关联和发展规律，才能充分运用、有效发挥数据的内在价值。要注意发现控申案件背后的异常现象、共性问题，从个案中寻找类案线索，从类案中寻找治理规律，进而创建监督模型，实现类案化治理、源头治理。
四要注重大数据能力培养。聚焦数字时代对控申工作提出的新要求，积极借助“外脑”，在控申业务培训中增加数字检察、大数据运用方面的培训内容，提升数字思维、数字技能和数字素养，强化大数据运用实战练兵，提高控申人员的大数据运用、模型构建、使用和类案分析能力，努力培养一批讲政治、精业务、懂“数字”的高素质复合型控申检察人才。