一是深刻认识数字赋能的重要性。普通犯罪检察条线办案任务重、牵头专项多，“案多人少”“事多人少”矛盾格外突出，更要强化数字赋能，借助大数据、人工智能等新质生产力，推动数字信息技术与刑事检察工作深度融合，转化为高效的检察生产力，为实现“高质效办好每一件案件”提供重要支撑。二是正视差距与不足。虽然康巴什区人民检察院大数据法律监督模型创建和应用工作已经全国、全区范围内取得了一定成效，但整体条线模型研发应用的数量和质量距离全国先进地区任有差距。三是坚定比学赶超的信心。要借助最高检大力发展数字检察工作的机会，更新工作理念，协同发力，狠抓数字技术在赋能检察办案、法律监督和社会治理的实践应用，固强补弱的同时比学赶超，为数字赋能普通刑检工作贡献更多智慧。

二、统筹模型建用“两项任务”，责任落实更具体

一是强化数字思维。将大数据法律监督融入办案各环节，认识到模型对提升监督精准度和效率的作用。二是强化部门协同。业务部门筛选适用模型、发现线索，技术部门做好数据与技术保障，数字办统筹协调、跟踪通报进度。三是聚焦重点领域。结合实际办案情况，推动监督从“个案”到“类案”转变，提升整体效果。四是强化学习培训。通过专家授课等方式，提升检察人员的模型操作、数据分析及解决问题能力，打造复合型队伍。

三、优化数字赋能“三个场景”，系统升级更科学

一是打通数字赋能检察办案全流程。升级改造刑事办案智能辅助系统既有功能，进一步研发提前介入模块，完善量刑辅助及审判监督功能，打通“提前介入-捕诉案件办理-出庭公诉-审判监督”的办案全流程，为检察官线上办案提供可靠的智能辅助工具。二是优化数字赋能法律监督新工具。充分挖掘“另案处理”“捕后未移诉”等内生数据资源，借助智能化的手段自动进行对比，推送监督线索。同时开放外部数据接口，导入外部数据实现线索精准推送，提升监督工作质效。三是探索数字赋能社会治理新手段。整合统一业务应用数据、刑事办案智能辅助系统数据及其他外部数据，科学分析轻罪案件的案发趋势、办理质效等，利用人工智能数据自动抓取案发地点、案发时间等数据信息，为开展更加精准的社会治理工作提供数字支撑。如，针对隐性辍学学生违法犯罪高发的问题，利用教体部门隐性辍学学生信息与公安机关、检察机关未成年人违法犯罪信息进行比对，精准锁定全区隐性辍学学生等重点人员名单以及隐性辍学高发的学校名单，更精准实现重点人员、重点学校的精准治理。