时间:2024-01-12 09:50:46 来源:宁波市海曙区人民检察院
[法安导读] 为有效破解财产刑执行信息渠道不畅、监督成效不高等现实困境,宁波市海曙区人民检察院加强与政法机关的配合协作,对接政法一体化办案...
为有效破解财产刑执行信息渠道不畅、监督成效不高等现实困境,宁波市海曙区人民检察院加强与政法机关的配合协作,对接政法一体化办案应用,全面归集刑事涉案财产信息数据,创建刑事涉案财产信息智能归集监督平台,通过“一案一财产信息档案”的方式,打造“全过程可监督、全节点可查寻、全链条可溯源”的财产刑执行法律监督新模式。
一、建设背景
在财产刑执行检察工作实践中,传统的法律监督方式存在两个困境:一是信息渠道不畅通,二是介入监督的被动性。具体情况如下:
一是信息渠道不畅通。罪犯可被执行的财产信息,诸如退赔被害人经济损失、退缴违法所得、房产被扣押、银行账户被冻结等,可能发生在侦查、审查起诉、审判等多个阶段。目前,司法实务中缺乏明确的罪犯(被告人、犯罪嫌疑人)涉案财产信息移送备案制度,检察机关作为开展财产刑执行活动的法律监督职能部门,很难全面掌握完整的案件财产信息。同时,目前的刑事生效裁判中,涉财产部分比例较大,部分财产判决信息庞杂,在审判、执行等环节流转中易有遗漏,检察机关通过人工建立台账开展核查的监督方式明显不符合提升办案质效的要求。
二是介入监督的被动性。在“审执合一”的法律体系下法院兼具审判机关和执行机关两种角色。较之民事、行政执行案件中申请执行人、被执行人、执行主体三方的程序构造而言,刑事裁判涉财产部分的执行主体与申请执行人竞合,整个执行过程仅有法院和被执行人两方参与且由法院主导完成,缺乏相应制约。执行过程的封闭性使法律监督难以及时介入,往往只能采取事后监督。
二、建设思路
目前,浙江省域内已实现刑事案件从侦查到审判的数字化线上全覆盖,在此基础上,宁波市海曙区人民检察院聚焦财产刑执行领域存在的信息渠道不畅通、法律监督被动性等堵点痛点,创建刑事涉案财产信息智能归集监督平台,通过“一案一财产信息档案”的运行方式,实时监测涉案财产信息,实现财产刑执行“全过程可监督、全节点可查寻、全链条可溯源”的法律监督新模式,着力解决财产刑执行领域存在的“信息壁垒”“久拖不执”等问题。
刑事涉案财产信息智能归集监督平台的建设思路主要有三部分:一是依托政法一体化办案应用。在政法一体化办案应用的原案基础上增设财产刑子项目,项目内容逐案导出至刑事涉案财产信息智能归集监督平台,形成财产信息档案。二是借力全国检察业务应用系统2.0。借助文本直接抓取、OCR识别抓取等技术,从全国检察业务应用系统2.0中抓取起诉意见书、起诉书、判决书中的财产刑信息。三是创建刑事涉案财产信息智能归集监督平台。实时归集抓取的财产刑信息,更新至财产信息档案。设置预警机制,对财产信息档案中违法违规情形开展数字化法律监督。
具体到个案,财产刑子项目创建之后,即可在相应诉讼环节填录、修改、追加案件基本信息和财产信息。刑事案件承办人可选择使用智能抓取功能进行预填,并对系统预填结果进行人工校对修改。刑事涉案财产信息在政法一体化办案应用中实时流转,可保证数据准确。此外,当案件财产信息达到预警条件时,平台会立即向案件承办人发出预警通知,保证办案过程合法合规。
刑事涉案财产信息智能归集监督平台具有两大创新点:一是“归集”。在每个刑事案件中,将散落在公检法各个阶段的财产信息进行归集,实行一案一财产信息档案。二是“监控”。通过在平台预设预警机制,对诸如法院执行局未及时立案,查封、冻结的财产即将到期未处置,判决生效后保证金未划转为财产刑等情形开展数字化法律监督。
三、建设成效
一是改变以往检察机关在财产刑执行监督领域“被动化、碎片化、浅层次”的特点,化被动为主动,化碎片为系统。将刑事案件中分散在侦查、审查起诉、审判等阶段的行为人财产信息,整合为一个场景管理,有助提升检察机关法律监督质效,促进精准精细监督。
二是在法院执行局开展对财产刑执行环节,“全景式”了解掌握罪犯可被执行的财产情况。该平台能提供罪犯可供执行财产的全部信息,及时生成便于法院执行分析的直观数据,可有效缓解法院刑事案件涉财产部分执行难的困境。
三是在司法实践中,类似非法吸收公众存款这类涉众型侵财类案件财产刑执行力度普遍不大,存在“久拖不执”等情形,易引发信访。司法机关通过建立刑事涉案财产信息智能归集监督平台,能精准了解案件“追赃挽损”的具体情况,进一步促进诉源治理化解矛盾,运用数字化手段践行“枫桥经验”,维护民生民利。
四是刑事涉案财产信息智能归集监督平台将涉案财产情况运用数字智能手段进行归集整合,符合科技与法治相互促进、融合发展的时代要求,有利于提升以数据为关键要素的法治信息化能力,助推科技法治高质量发展。同时,刑事涉案财产信息智能归集监督平台是财产刑执行监督在应用端的呈现,设计简便、易用,具备全国复制、推广价值。
责任编辑:广汉
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