#上海法学研究#集刊2022年第23卷（社会治理法治化文集）

李鹏宇：《人工智能时代背景下的大数据法律监督》选读

大数据法律监督的核心是类型化的思维方式，这除了体现在“类案治理监督”上，同样可以用于数据治理以提升数据质量。一方面，可以将部分数据治理的模式推广到整个类型化数据上，形成主题数据库。在数据标准统一的基础上形成易于检索、碰撞便利的标准库和主题库，如毒品犯罪数据库、电信诈骗犯罪数据库、涉税犯罪数据库、集资类犯罪数据库等，充分联结监督需求与现有数据，把已有数据挖深。另一方面，建立专项监督数据库，以数据驱动数据。可将已开展的专项监督类型化，如检察机关已开展的“空壳公司”清理专项监督活动，通过梳理无税款、无社保缴纳等特点，调取一批具有监督针对性的企业信息、税务信息，这部分信息相较于海量的“纯数据”而言更具监督价值。类似的如对强制戒毒、司法网拍等的专项检察监督中积累的“初步排查数据”，均能为各地检察机关提供更有针对性的数据支持。

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