数字检察是检察工作现代化的重要依托。在数字化时代背景下，行政检察监督办案要深入推进检察大数据战略，推动办案模式从"个案为主、数量驱动"向"类案为主、数据赋能"转变，通过数据分析、数据碰撞、数据挖掘发现治理漏洞或者监督线索，依法能动履行行政检察监督职责，助力推进国家治理体系和治理能力现代化。
大数据法律监督模型的方式关键原理
构建行政检察大数据法律监督模型要解决好三个关键性问题，一是数据的来源渠道，二是采集何种数据，三是如何使用数据。回归到行政检察监督的具体场景，可以作出以下三个步骤的归纳：
首先，构建检察大数据监督平台，形成数据池。 一方面，拓宽延展数据的来源渠道，如全国检察业务应用系统、省市级检察数据应用平台、中国裁判文书网、行政执法信息公示平台、执行信息公开网、审判信息网、中国政府网、国内银行、市民热线、媒体新闻网站留言区等；另一方面，通过设定区域、时间的筛选条件形成裁判文书的第一层数据集合，然后加入主体信息或其他关键词筛选后形成第二层数据集合。
其次，根据业务场景进行数据的分类，形成数据包。 同样的平台，不同的监督模型需要采集不同的信息，诸如同样是行政服务平台，可以采集运输公司车辆登记信息、《道路运输证》《道路运输经营许可证》等信息，也可以挖掘违法超限运输公司、车辆及驾驶人信息，并将上述与业务场景相关的数据进行关联，通过关联数据集合得到清洗后的数据包。
最后，有效进行大数据碰撞，找到精准监督的方向。 以某地"行政机关违法行使行政罚款职权"数字监督模型为例，该模型通过将行政机关罚款、财政局收缴罚没款、法院行政非诉执行三方面的数据进行碰撞分析，从而挖掘出已作出罚款决定却未缴纳或未全额缴纳、罚款未缴纳也未申请执行、法院准予执行却未移送执行等违法线索。具体而言，先选取行政检察监督类型，设计研判规则，将相关程序性监督规则和实体性监督规则纳入其中考量，然后进行数据碰撞，将数据包与规则进行对比，通过数据分析得出异常线索。
大数据法律监督模型的监督范式转变
1.是检察理念升维，由诉讼监督向社会治理延伸。 大数据法律监督的路径是从个案中总结规律、特征，后根据规律、特征在海量数据中筛查出类案，在批量类案中发现立法、执法、司法、机制等方面存在的问题，最终落脚点是解决社会治理问题。在这个过程中，检察机关可以借势利用好诉调中心大数据，拓展法律监督的案件线索渠道，融入党委政府和社会治理大格局，推进检调对接、联动调处，多途径、多手段化解社会矛盾，将矛盾纠纷化解在基层，将和谐稳定创建在基层。
2.是工作范式迭代，由被动监督转向主动监督。 以往的行政检察监督对行政行为、审判活动的信息来源与违法线索掌握不足，检察机关很难全面掌握监督信息并精准发现问题线索，导致监督工作的时效性不强。相较而言，大数据技术借助互联网手段可以克服人员经验、物理距离等方面的限制，通过收集、筛选、分析指数级的、人工不可完成的数据体量，主动发现违法犯罪线索，在此基础上通过调查取证、积极引导侦查等方法实现主动监督和多元协同，完成被动监督向主动监督的转变。
3.是监督体量扩容，由个案监督向类案监督转变。 在大数据技术的支持下，检察机关可以处理与某个现象有关的所有数据，而不再依赖于随机采样，也不再使用随机分析的方法。换言之，大数据可以更清楚地看到样本本身无法揭示的细节信息。检察机关借助大数据拓展监督渠道，在采集数据、清洗数据后要针对数据进行统计分析，进而实现结果可视化。在这一过程中，法律监督方式发生了转变，由传统的针对个案的监督转向基于大数据全样本而展开的类案监督。
大数据法律监督模型助力传统工作提质增效
1.促进行政检察监督高效化。
2.促进行政检察监督标准化，统一法律适用，提高行政检察监督的社会引领效果。 司法实践中，人员素质不均衡、监督制约机制不完善等原因，影响了行政检察监督的高质效发展。
3.促进行政检察监督精细化，完善取证方式。
行政检察大数据法律监督通用模型的建构
1.确定监督模型种类和场景,行政检察大数据法律监督模型主要分为风险类数据监督模型、需求类数据监督模型和效果类数据监督模型。
2.开发异常案件检测模型,,大数据战略的核心关键是大数据法律监督模型。
- 增强人机耦合方法的使用。具体而言，通过设定阈值，系统预警并根据算法推送办案指引，引导检察人员通过卷宗核查、交流反馈、实地走访提升核查确认异常线索。