锡山区块链法律监督模型初显成效_江苏法治报_2023年11月23日A06

为破解长江船舶污染治理线索发现难、污染隐蔽性强困局，2023年，无锡市锡山区检察院依托区块链技术，研发长江船舶污染治理法律监督模型，以智慧手段履行检察监督职能，成效初显。

船舶污染治理是长江大保护行动中一大难点。因长江的跨越性、船舶的流动性、污染物处置的隐蔽性，传统办案方式难以发现监督线索。今年初，围绕最高检长江船舶污染治理重点专案，锡山区检察院承担了“区块链+检察（公益诉讼）”国家级创新试点项目，借助获取区块链相关专利技术，自主研建“区块链+长江船舶污染治理”法律监督模型。

该模型数据来自海事部门“船E行”与“中国海事协同管理系统”。锡山区检察院将采集到的数据和所涉法律一并导入区块链，将模型规则固定在区块链上进行研判。利用区块链技术去中心化特点，增强数据精准性与安全性，实现自始至终保存证据。模型通过数据比对，系统自动研判船舶前后两次装载货物后船舱是否需要清洗、清洗流程是否规范、排出的废物数量是否一致等11个规则，自动分析研判推送监督线索。

在模型研发中，为体现检察智慧在法律监督模型中的运用，锡山区检察院将相关法律知识和监督思维双向融入，先以法律监督思维寻找监管薄弱点，再通过科技手段补强监管薄弱点，探求长江船舶污染治理的法律监督着力点。该院研发团队先行研读大量相关法律法规，咨询海事部门长江船舶运输流程后，锁定长江船舶洗舱水和油污水污染两个法律监督点。

据锡山区检察院第四检察部主任莫斯敏介绍，以船舶前后运送不同散装液体危险货物应该清洗船舱而未清洗船舱为例，一些船舶为节省费用会寻找没有资质的公司来处理，污染物排放也不够规范，这些都容易导致污染物流入长江。这些信息通常登记在不同的信息系统，监管部门难以及时有效发现违规情形。该院研发的法律监督模型打通了不同系统间信息壁垒，掌握货船靠岸装卸货物的种类数量、洗舱流程等，以及时发现船舶污染问题。

自今年7月长江船舶污染治理法律监督模型正式运行以来，已推送相关监督线索1.4万余条。在被评为全省检察机关数字检察模型竞赛公益诉讼组一等奖后，10月中旬，该模型又被评为全国检察机关第二届大数据法律监督模型竞赛一等奖。