债权转让虚假诉讼逃避执行监督模型

       一、案例简介

为贯彻落实最高人民检察院“数字检察”战略，以大数据驱动法律监督提质增效，针对检察机关虚假诉讼监督无线索、不会办、办不成的难题，同时支持、配合人民法院解决“执行难”，依照民法、民事诉讼法、刑法、刑事诉讼法的有关规定，结合司法审判和执行实践，遵循业务主导、数据整合、技术支撑、重在应用的数字检察工作模式，基于包含数据中台、AI中台、开放平台、应用前台等在内的大数据法律监督技术架构体系，构建了债权转让虚假诉讼逃避执行大数据法律监督模型，实现债权转让领域虚假诉讼及拒不执行判决、裁定罪的一体化发现、一体化惩治、一体化治理，有效维护司法秩序和法律权威，保护人民群众合法权益，推进法治社会建设。

二、案例举措

债权转让虚假诉讼逃避执行监督模型，依托苏州数字监督平台，紧紧立足民事虚假诉讼监督主责主业，同步锁定虚假诉讼与拒执犯罪线索，以深层次类案监督推动债权转让领域司法标准统一和法院内部审判模式治理，有效维护司法秩序和法律权威，保护人民群众合法权益，助力解决执行难。

（一）聚焦监督盲区，夯实数据基础

民事裁判数据是债权转让虚假诉讼监督模型主要数据源之一。依托市政法平台获取的民事裁判文书，通过跨网交换通道统一纳入检察大数据池中处理。与司空见惯的结构化数据相比，要实现数据的应用、分析，首先需要解决对民事裁判文书的结构化处理。苏州市人民检察院立足本地数据资源生态情况，构建了一套相对完整的AI中台，致力于通过AI能力实现文书内容的智能识别和提取。针对共享裁判文书及其他文书存在扫描件的情况，结合深度学习自主研发OCR识别引擎，并根据司法领域文书特性进行专门训练，实现裁判文书文字识别准确率高于98%；针对裁判文书信息密集度高、表述标准不一等特点，基于Bert自研文档结构化处理模型，实现58项民事要素的自动提取；针对裁判文书涉案主体关系明确、种类有限等特点，推进知识图谱技术在实体关系构建上的研究，为构建司法领域关系图谱提供基础。

（二）聚焦监督场景，创新数据赋能

数字监督平台综合集成数据、算法、算力等要素构建以“数字监督模型”为载体的创新场景。数据提取上，创新运用开放式要素提取技术，采用无监督、自动化方式进行要素提取，快速、高效地处理大规模的民事裁判文书，较为精准地提取出“债权转让人”、“债权转让时间”等信息，大大降低人工干预的程度。建模思路上，抓住行为模式的整个链条。一是“行为”提取，通过“债权转让”，筛选出涉及债权转让行为的裁判文书，形成基础数据合集。运用人工智能“开放式信息抽取”技术，将隐藏在裁判文书主文中的“债权转让人”、“债权转让时间”等信息提取出来。二是“人物”关联，将筛选出案件中提取的“债权转让人”形成“债权转让人”信息库，与“被执行人”信息关联，找到债权转让人同时是被执行人的数据。三是“时间”碰撞，将提取到的“债权转让时间”与“被执行时间”碰撞，找到“债权转让时间”在“被执行时间”之后的线索。围绕“被执行时间”设置了失信被执行人时间、执行案件立案时间、执行依据裁判文书作出时间、执行依据裁判文书立案时间、执行案件立案前一年时间等5个时间节点，分别与“债权转让时间”碰撞，赋予不同风险等级。

三、案例成果

（一）运用成效

已发现线索84条，向法院提出虚假诉讼再审检察建议6件，促使当事人主动履行债务700余万，已有9名拒执犯罪被告人被追究刑事责任，挖掘律师犯罪线索1件，已经宣判。入选政法机关联合打击拒执犯罪典型案例以及江苏省高院打击拒执强化执行威慑典型案例。《法治日报》对模型进行了报道。模型荣获2023年全国检察机关大数据法律监督模型竞赛一等奖，是民事检察业务条线唯一获得一等奖的模型；并在全国检察机关大数据法律监督模型汇报展示活动中，作为优秀模型代表向全国检察机关汇报展示。荣获江苏省法学会数字法学研究会主办的第三届江苏智慧法治创新十大年度案例。获常熟市长批示。

一是综合运用各种检察建议，开展监督，推动治理，维护司法秩序。通过再审检察建议对虚假诉讼案件进行监督，纠正错误裁判。针对债权转让虚假诉讼中暴露出的法院审判流程存在的漏洞，通过提出改进工作检察建议，建议法院在涉债权转让民事案件办理中建立强制检索、适时通知第三人参与诉讼等制度，法院均予以采纳。针对律师执业中的违法犯罪问题，向律师协会制发社会治理检察建议，律师协会采纳了检察机关的建议，并邀请检察干警为青年律师作“虚假诉讼与律师执业风险”专题讲座。二是搭建公检法协作平台，健全对虚假诉讼的防范、发现和追究机制。与人民法院会签《关于强化检察监督保障审判权依法行使的意见》，与人民法院、公安机关会签《关于防范和打击破产逃废债行为的实施意见（试行）》。公检法联合出台《拒不执行判决、裁定犯罪案件办案指引》，统一该类犯罪办理标准和尺度。

（二）先进性、创新性、可复制推广性

一是数据集纳高效性。可从多个公开渠道获取海量数据，没有信息壁垒和安全隐患，同时通过人工智能AI技术的运用，便于从数据中高效分析和理解文本内容，自动、智能提取要素，替代了低效、模糊、繁琐的人工处理。二是研判规则有效性。从个案办理中发现规律、共性问题，总结归纳特征要素，从海量文书中挖掘类案监督线索，聚焦三个数据要素的提取和关键信息的比对碰撞，为了直观展现案件疑点，模型内设置“时间轨迹分析”，点开线索列表后，执行案件立案时间、列为失信被执行人时间、债权转让时间、提起民事诉讼时间等信息一目了然，运行逻辑清晰、线索成案率高。三是监督领域延展性，除了债权转让以外，模型还可以延伸应用至“股权转让”“房产转让”等诸多领域，为虚假诉讼类型化检察监督开辟了空间。

责任编辑：广汉