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售后服务上门服务电话，智能分配单据：“3%”的托付，养老机构能否接住

　　“3%”的托付，养老机构能否接住

　　——养老问题面面观⑦

　　经济日报记者 马维维 中国经济网记者 张 翀

　　在我国，约90%老年人选择居家养老，7%依托社区支持养老，3%通过机构养老实现专业照护。这3%，看似占比不高，却承载着失能、失智、高龄等特殊老年群体的专业照护需求，成为维护社会与家庭和谐的重要力量。

　　国家卫生健康委数据显示，目前我国失能失智老人已超4500万人，相当于平均每6位老年人中就有1位需要长期照护。对这一特殊群体而言，日常起居、康复护理、应急医疗等需求专业性极强。如何让每一位有需求的老年人都能获得优质专业的照护，同时推动养老机构维持稳定经营、健康发展，成为推动养老事业高质量发展的关键课题。

　　优质机构突围

　　4年前，在评估了服务、交通、医疗等因素后，88岁的罗爱莲老人和老伴一起住进了北京市海淀区曜阳养老服务中心。“住在养老院里，每天有专人帮长期卧床的老伴翻身、吃饭，子女身上的压力减轻了不少。”

　　“很多失能失智老人的子女忙于工作，抽不出时间24小时照护。”深耕养老行业多年，该服务中心负责人郝圆媛对这一困境深有体会，“养老机构凭借专业服务为家庭松了绑”。

　　除了兼顾专业照护与人文关怀，部分养老机构还在服务创新、模式优化上不断探索，努力打破人们对养老院的刻板印象。

　　记者来到黑龙江省双鸭山市第二社会福利院，刚进大门，就被一阵轻快的音乐吸引了。几位老人正跟着节奏活动手指，神情舒展，动作悠然。在这里，每周的活动都不重样，天气好时还会带能自理的老人去公园玩。院长魏君植坚信，只要活动够走心，晚年也可以成为人生最自由的时光。

　　在河北邯郸涉县锦年怡居医养中心，李毓琴院长正通过人工智能(AI)为老人把脉问诊。中心运用大数据分析和深度学习技术，传感器可模拟中医把脉手法，并结合面部特征、舌象等多维度数据，在3分钟内快速生成健康指标报告和个性化调理方案。老人们可以享受针灸、推拿等针对性健康管理服务，专业照护更加智能化、精细化。

　　双鸭山市第一社会福利院则有些特殊，这里的161位老人全部是特困供养对象——没有子女、没有收入、没有依靠。来到后厨，墙上贴着《食品留样管理制度》，还挂着“每周食谱”，七天不重样。“特困老人普遍身体底子差，我们要保证食品安全和营养均衡，尽可能做到让老人爱吃。”院长罗续刚说。

　　环境质量也是很多老人选择养老机构的重要标准。在北京首家五星级养老机构——石景山区寿山福海养老服务中心，有中式园林风格建筑，有海南移栽来的热带植物，走廊还贴着老人们的书画作品。“这里入住率常年保持在95%以上，老人平均年龄达到87岁。”寿山福海品牌经理罗亚楠说。

　　盈利空间有限

　　目前，养老机构出现两极分化的情况，导致“优质资源挤破头，普通资源无人问津”。

　　“我跑了整整半年，有的养老院排队太久，实在等不起。”家住北京的张先生提起为母亲找养老院的经历，满是无奈。他口中的“排队太久”，指的是一家公办养老院——收费合理、环境整洁、护理规范，却一床难求。

　　与公办机构相比，运营压力大是民营机构发展的主要制约因素。民政部数据显示，截至2025年底，全国共有4.17万家养老机构，其中民营养老机构占比52.2%。养老行业天生带有高投入、长周期、低回报、高风险的属性，多数机构长期处于微利甚至亏损状态。

　　中国老龄科学研究中心原副主任党俊武介绍，目前养老机构最大的成本支出就是人力和土地。一方面，护理员等岗位留人难、流失率高，机构不得不持续提高用工成本以稳定队伍；另一方面，城区优质地段租金居高不下，偏远区域又面临入住率不足的困境，土地与房租压力直接挤压了机构的盈利空间。

　　郝圆媛算了这样一笔账：由于养老中心入住的都是高龄、重度失能失智老人，护理员与老人的比例至少要保证在1∶3，因此人工成本成了最大开销，占到总运营成本的六成以上，再加上水电、食材、设备维修、装修改造等费用，即便满负荷运转，利润也极为微薄。

　　记者在走访过程中发现，部分民办机构定位有偏差，盲目追求高端化，导致入住率不足；还有一些小型机构缺乏专业照护能力，仅能满足老人的基本生活需求。种种原因叠加，让更多养老院仍在盈利平衡点上艰难挣扎。

　　多方协同纾困

　　面对机构养老的发展困境，国家和地方层面也在持续发力。

　　2025年12月，民政部等8部门印发的《关于培育养老服务经营主体 促进银发经济发展的若干措施》提到，对于承接公办养老机构运营的市场经营主体，按稳定经营预期原则确定承接期限；运营方有较大投入的，承接期限可适当延长。

　　这无疑给了养老机构经营者一颗“定心丸”。明确且可延长的承接期限，让运营方敢于加大前期投入，用于机构硬件改造、护理设备更新和专业人才培养，不必担心投入尚未收回就面临运营权变动的风险。

　　多地也通过补贴的方式帮助养老机构发展。比如，河北对符合条件的新建养老机构按每张床位8000元标准，给予一次性建设补贴。上海、广州等城市根据实际入住老人数量、失能程度等进行不同额度的补贴。

　　北京、江西、山东等多地还大力推广“公建民营”模式，既发挥政府在场地、资源上的保障作用，为机构降低前期投入压力，又借助社会力量的灵活性提升服务质量，助力机构提升入住率、实现营收平衡。

　　针对养老护理的人才队伍建设短板、智慧养老不均衡等问题，双鸭山技师学院健康管理系主任邬艳丽建议，可以通过落实“新八级工”职业技能等级制度，拓宽护理员晋升通道，引导机构建立与技能等级挂钩的薪酬分配机制；推广“订单式”培养和学徒制培训模式，依托实训基地加强医养照护、康复理疗等复合型技能培训等；还可以加快智慧养老平台建设，提升老年人智能设备使用能力，推动智慧养老从“生活照护”向“健康管理与应急响应”转型。

　　党俊武认为，养老机构也应打破“单一照护”思维，推动“医养康养融合”发展，一方面加强与医疗机构的合作，引入专业医疗资源，提升应急救治和康复护理能力，满足失能失智老人的多元需求；另一方面可拓展个性化服务，如认知障碍照护、安宁疗护等，打造差异化竞争优势，提高入住率和盈利能力。

今日国家机构传递新政策“3%”的托付，养老机构能否接住

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　　国家卫生健康委数据显示，目前我国失能失智老人已超4500万人，相当于平均每6位老年人中就有1位需要长期照护。对这一特殊群体而言，日常起居、康复护理、应急医疗等需求专业性极强。如何让每一位有需求的老年人都能获得优质专业的照护，同时推动养老机构维持稳定经营、健康发展，成为推动养老事业高质量发展的关键课题。

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　　4年前，在评估了服务、交通、医疗等因素后，88岁的罗爱莲老人和老伴一起住进了北京市海淀区曜阳养老服务中心。“住在养老院里，每天有专人帮长期卧床的老伴翻身、吃饭，子女身上的压力减轻了不少。”

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　　除了兼顾专业照护与人文关怀，部分养老机构还在服务创新、模式优化上不断探索，努力打破人们对养老院的刻板印象。

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　　在河北邯郸涉县锦年怡居医养中心，李毓琴院长正通过人工智能(AI)为老人把脉问诊。中心运用大数据分析和深度学习技术，传感器可模拟中医把脉手法，并结合面部特征、舌象等多维度数据，在3分钟内快速生成健康指标报告和个性化调理方案。老人们可以享受针灸、推拿等针对性健康管理服务，专业照护更加智能化、精细化。

　　双鸭山市第一社会福利院则有些特殊，这里的161位老人全部是特困供养对象——没有子女、没有收入、没有依靠。来到后厨，墙上贴着《食品留样管理制度》，还挂着“每周食谱”，七天不重样。“特困老人普遍身体底子差，我们要保证食品安全和营养均衡，尽可能做到让老人爱吃。”院长罗续刚说。

　　环境质量也是很多老人选择养老机构的重要标准。在北京首家五星级养老机构——石景山区寿山福海养老服务中心，有中式园林风格建筑，有海南移栽来的热带植物，走廊还贴着老人们的书画作品。“这里入住率常年保持在95%以上，老人平均年龄达到87岁。”寿山福海品牌经理罗亚楠说。

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　　目前，养老机构出现两极分化的情况，导致“优质资源挤破头，普通资源无人问津”。

　　“我跑了整整半年，有的养老院排队太久，实在等不起。”家住北京的张先生提起为母亲找养老院的经历，满是无奈。他口中的“排队太久”，指的是一家公办养老院——收费合理、环境整洁、护理规范，却一床难求。

　　与公办机构相比，运营压力大是民营机构发展的主要制约因素。民政部数据显示，截至2025年底，全国共有4.17万家养老机构，其中民营养老机构占比52.2%。养老行业天生带有高投入、长周期、低回报、高风险的属性，多数机构长期处于微利甚至亏损状态。

　　中国老龄科学研究中心原副主任党俊武介绍，目前养老机构最大的成本支出就是人力和土地。一方面，护理员等岗位留人难、流失率高，机构不得不持续提高用工成本以稳定队伍；另一方面，城区优质地段租金居高不下，偏远区域又面临入住率不足的困境，土地与房租压力直接挤压了机构的盈利空间。

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　　2025年12月，民政部等8部门印发的《关于培育养老服务经营主体 促进银发经济发展的若干措施》提到，对于承接公办养老机构运营的市场经营主体，按稳定经营预期原则确定承接期限；运营方有较大投入的，承接期限可适当延长。

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　　针对养老护理的人才队伍建设短板、智慧养老不均衡等问题，双鸭山技师学院健康管理系主任邬艳丽建议，可以通过落实“新八级工”职业技能等级制度，拓宽护理员晋升通道，引导机构建立与技能等级挂钩的薪酬分配机制；推广“订单式”培养和学徒制培训模式，依托实训基地加强医养照护、康复理疗等复合型技能培训等；还可以加快智慧养老平台建设，提升老年人智能设备使用能力，推动智慧养老从“生活照护”向“健康管理与应急响应”转型。

　　党俊武认为，养老机构也应打破“单一照护”思维，推动“医养康养融合”发展，一方面加强与医疗机构的合作，引入专业医疗资源，提升应急救治和康复护理能力，满足失能失智老人的多元需求；另一方面可拓展个性化服务，如认知障碍照护、安宁疗护等，打造差异化竞争优势，提高入住率和盈利能力。

祁治国在观看“3+N”控告申诉大数据模型矩阵系统运行情况

北京市人民检察院党组成员、副检察长祁治国

在北京市人民检察院的一间办公室里，一台以国产算力设备为支撑的人工智能一体机正高速运转。大屏幕上，成千上万的信息数据如潮水般流过，由北京市检察机关拥有自主知识产权的“3+N”控告申诉大数据模型矩阵系统逐一“思考”、解析。

不到一分钟，系统就从纷繁复杂的信息中捕捉到了存在潜在风险的社会矛盾纠纷、可以导入案件程序办理的线索信息并对执法司法工作情况实时开展反向审视——这不是科幻片场景，而是北京市检察机关日常工作中的真实一幕。

近几年，北京检察控告申诉部门一直在思索如何将大数据模型这种新质生产力与新时代“枫桥经验”相结合，打造出“数智枫桥·数治北京”这一北京样板。

如今，这种“大数据模型”已融入北京检察机关的日常工作之中，形成了“枫控智检”“索迹智见”“法脉智鉴”三大模型领衔的“3+N”数智检察模型矩阵，每天有数以万计的涉法涉诉数据被智能处理。检察官成为“数据指挥官”，从“办一案”走向“治一片”，从“被动应对”走向“提前预防”。“科技赋能，就是为平安北京赋能。检察官的办案思维与最新的人工智能技术相结合，提前预警预防矛盾纠纷，就是我们最大的成效。”北京市人民检察院党组成员、副检察长祁治国说。

大数据模型成为检察官办案“助手”矛盾纠纷化解率超九成

在北京市人民检察院里，不到半米高的人工智能一体机正在高速运转，一体机连接的大屏幕上显示，大数据模型正在对一条条检察信访信息进行分析、处理。没多久，系统就给出了信访信息中反映出的各类检察监督线索信息，供检察官进一步甄别。

“这是北京市人民检察院研发的‘索迹智见’涉法涉诉监督线索筛查研判大数据模型，检察官可利用这套系统，从群众信访材料中智能、准确、高效地探寻各类矛盾纠纷线索的‘蛛丝马迹’，迅速提取出信访事项中的具体涉法诉求。”北京市人民检察院第十检察部主任宋文国告诉北京青年报记者，通过运用“索迹智见”，检察官能够及时发现各类监督线索信息，导入司法程序办理，实现矛盾纠纷法治化实质化解，化解率超95%。

在祁治国看来，相比叠加大量人力去阅读、分析海量材料，“索迹智见”这样的大数据模型可以大大节约检察机关的时间成本，让检察官们“好钢用在刀刃上”，全力去解决、处理大数据模型发现的监督线索，从而在第一时间处理化解矛盾纠纷。

如今在北京市检察机关中，像“索迹智见”这样的大数据模型并不少见。在北京检察整个控告申诉条线的共同努力下，目前北京市检察机关已建设起“枫控智检”矛盾纠纷风险评估、“索迹智见”涉法涉诉监督线索筛查研判、“法脉智鉴”案事件反向审视三个主要大数据模型和多个应用于医保欺诈监督、预付卡规范治理等领域的小模型，形成了“3+N”大数据模型矩阵系统。

“枫控智检”大数据模型通过梳理海量的信息材料，对矛盾纠纷风险进行评估研判，高效、准确地发现高风险矛盾纠纷信息，并将相应的高、中风险矛盾纠纷及时通报相关单位，确保将矛盾纠纷的风险消灭于萌芽状态。

而“法脉智鉴”大数据模型则立足于查找引发矛盾纠纷的“缘由”，反向审视司法、执法机关工作人员的办案、执法情况。通过对大数据的分析，锁定出群众反映较多的矛盾纠纷、案件类型以及相关的司法或执法工作人员，这有助于检察机关追溯司法办案、执法工作中存在的问题，发现并移交违纪违法线索，并提出源头治理的意见建议。

化解矛盾纠纷于未然大数据模型每天处理信息数以万计

在大数据的帮助下，检察官们在调查、处理矛盾纠纷时，随时可以打开智能化的“工具箱”，用最合适的大数据工具辅助开展工作。

“以前检察机关往往是在矛盾纠纷出现之后再介入处理，现在有了大数据模型的帮助，我们可以在矛盾纠纷出现前，就将其化解于未然。”祁治国说，目前这些大数据模型已经全面覆盖了北京市检察机关刑事、民事、行政、公益诉讼“四大检察”业务，每天都可以处理数以万计的数据信息。

西城区检察院办理了一起西城区某小区居民因为停车纠纷而划车的案件。“按照传统的思维，这起案件判决后，检察官的工作就告一段落了。可引发这起案件背后的矛盾根源并未得到解决。”祁治国表示，检察官们调查后发现，那几年，西城区因停车纠纷引发的各类刑事案件共有48件，其中因停车引发的寻衅滋事类案件占到该罪名案件的61.22%，而故意毁坏财物罪中的占比更高，达到81.81%。

西城区检察院协调相关部门调取了大量相关数据，形成了一张西城区停车纠纷的热力图，所有需治理的风险点位一目了然。

有了这份热力图，检察官们联合街道建立专项协调机制，在部分胡同增设停车位，并设置了多个非机动车停放区。随后，这一协调机制在整个西城区铺开，随着工作推进，西城区检察院受理的因停车纠纷引发的刑事案件数量明显下降了。

“回顾这些工作，我们检察机关也思考了很多，得出三点总结。一是通过个案办理，到类案监督，再到溯源治理，就可以实现由‘案’到‘治’的转变。二是通过大数据模型，从批量发现案件线索、办理检察案件，到减少线索、降低案件，可以实现从办案到预防的转变。三是通过检察履职的‘我管’，到各有关职能单位、部门形成合力的‘都管’，可以实现从个案办理到系统性解决的转变。”祁治国说。

他表示，总结起来，检察机关践行新时代“枫桥经验”，就是坚持问题导向、系统解决、创新思维。据此，能帮检察机关更好地化解社会矛盾纠纷、融入社会综合治理。

大数据模型分析数据超22亿条为国家追回税款等超2.4亿元

这样的大数据模型，很快取得了成效。此前检察机关发现，部分加油站会通过“体外账户”收付款、账簿凭证弄虚作假、篡改税控软件数据等手段隐匿收入、偷逃税款。

北京市检察机关运用大数据模型，全面分析超过22亿条数据，发现了大量违法线索，督促相关企业补缴税款及滞纳金共计2.4亿余元。针对办案中发现的问题，北京市检察院向市税务局制发了检察建议，堵住了存在的税务漏洞。

如今，北京市检察院打造的大数据模型仍在根据各级检察机关的工作需要，不断孵化出新的模块或新的模型。祁治国认为，社会是一个系统，这就要求检察官用系统观念来解决社会所面对的问题。而大数据模型就是在海量数据中系统科学地发现问题、处理问题的绝佳帮手。通过不断创新，让检察工作不断走在时代的最前沿。

为预付卡商家“跑路”建起“防火墙”372家企业被责令整改

近年来，在北京市检察院的指导下，各级基层检察院也将人工智能和大数据模型变为了“数智”好帮手。在这些新质生产力的帮助下，检察机关能够有效地发现社会中问题的征兆，变“被动防控”为“主动预防”。

此前，商家向消费者兜售预付卡后“跑路”的情况，引发了不少消费者投诉。朝阳区检察院的检察官们想到了利用大数据模型来解决问题。

朝阳区检察院第六检察部副主任李静雯说，2024年初经过调研后他们发现，很多销售预付卡的机构“跑路”前，都是有征兆的。不少“跑路”企业的做法都违反了北京的相关备案规定。

李静雯表示，发现这一问题后，检察官们梳理了海量数据进行“碰撞”，发现了100多条发卡企业存在应备案未备案问题的线索。检察官们由此实地调查取证，确认企业是否存在违规行为。

朝阳区检察院根据收集到的证据开展了公益诉讼检察履职，制发检察建议。相关部门先后对372家企业责令整改，消费者预存资金的安全性有了显著提升。

大数据模型助检察官升级思维发现行政公益诉讼线索上千条

北京市检察院第三分院第一检察部副主任王金倩也在办案中尝试用大数据模型解决老百姓最关心的问题。

此前辖区基层检察院曾办理过一起交通肇事案件，事故发生在一所学校附近。承办人进一步调查后发现，平谷区内还有一些学校不同程度地存在周边道路交通基础设施缺失的情况，于是着手办理了相关行政公益诉讼案件。王金倩回忆，该案上报到北京市检察院第三分院后，引起了检察官们的关注。

“在全市范围内，是否还有其他学校周边的道路存在类似的安全隐患呢？”王金倩说，如果没有大数据模型，检察官就需要到各个学校实地调查，花费大量时间成本的同时，最后往往只能就某些个案进行处理。

但现在，检察官们有了大数据模型。检察官根据大数据模型发现的线索，去实地调查走访，工作效率得以大大提高。如今，这款大数据模型已部署到北京各区检察机关，最终发现行政公益诉讼线索1389条。

用数据发掘隐藏的线索查获犯罪嫌疑人180余人

除了通过应用大数据模型为民造福，还有一些以往难以被发现的犯罪线索借助北京检察机关大数据模型被发现。

“医保骗保是一类较特殊的犯罪，这种犯罪一般也不会有被害人报案，且为规避侦查通常使用现金交易，隐蔽性非常强，传统的侦查手段难以有效发现线索。”北京市检察院第一检察部检察官助理刘凡石介绍了这样一起案件。

公安机关抓获了一名利用医保买药后倒卖药品的犯罪分子，缴获的手机中发现了海量的涉嫌违规出售、收购医保药品行为的聊天记录。

检察机关在对案件进行研究后，意识到可以利用人工智能技术去深入挖掘这些聊天记录背后的犯罪线索。通过调查，检察机关发现了医保骗保犯罪行为的大量共性特点，设计开发了医保欺诈全链条监督大数据模型。

“我们把医保骗保行为的特点、共性总结出来，将这些共性特点转化为人工智能能够理解的技术路径，然后将海量的医疗大数据交给人工智能进行筛查，帮我们找出其中疑似医保骗保行为的线索。”刘凡石表示，检察机关此后通过检察建议等方式，督促相关部门尽快堵住了漏洞。

这期间，检察机关也得到了市医保局等相关部门的大力支持，通过这款大数据模型，北京市检察机关累计筛查出各类医保骗保线索1100余条，在公安机关支持配合下累计查获犯罪嫌疑人180余人。

大数据成为女童守护者医生履行强制报告义务落到实处

同样利用大数据模型发现隐藏犯罪的还有北京市检察院第一分院第七检察部检察官助理荣杰。他和团队成员通过数据筛查发现有女童遭到性侵后，知情人没有主动报案，这导致受害者无法及时得到法律的救助，也不利于未成年人的健康成长。

为了破解这个难题，检察机关和卫健委合作，通过大数据“碰撞”的方式发现疑似未成年人遭遇侵害的线索。在大数据模型的帮助下，数起隐藏的恶劣犯罪被发现。

12岁的小静（化名）不幸遭到侵害，由于医生没有履行强制报告义务，直到检察机关用大数据模型发现了蛛丝马迹，犯罪分子才被警方抓获，并最终受到了法律的严惩。

荣杰介绍，通过大数据模型的帮助，检察机关发现并向相关行政主管部门移送未履行强制报告义务线索12条，督促行政主管部门处罚9家单位、8名个人。

“让我倍感欣慰的是，今年以来的案件中，北京检察机关再没有发现一起医生未履行强制报告义务的情况。”荣杰说。

祁治国表示，北京市人民检察院非常注重“3+N”大数据模型矩阵系统在全国的推广应用。截至今年11月，北京市检察院“数智枫桥·数治北京”技术工作室已先后接待30多家相关单位参观调研。“模型采取模块化建设思路，可以方便地实现相关兄弟单位间的共建、共享、共用。”

文/本报记者屈畅摄影/马向峰统筹/孙慧丽

·对话·

祁治国：创新应变，数智赋能践行新时代“枫桥经验”的实践

北青报：打造北京检察“数智枫桥·数治北京”解决方案的初衷是什么？

祁治国：随着我国城镇化进程快速推进，人口流动频繁，城乡结构发生了深刻变化，传统治理模式已难以应对。这就要求我们主动去“识变”，根据这些变化调整我们的工作思路。北京检察机关在参与化解这些社会矛盾风险的实践中注意到，传统的化解方式还存在一些短板，比如，以往我们很多是风险爆发后才介入处理，是被动处理而非主动处理。在依靠传统方式开展工作的同时，我们也在主动思考，如何克服这些短板不足？我们注意到，人工智能大数据模型的高速发展，这种新质生产力已经在多个领域改变了原有的工作模式，极大地提高了工作效率与工作成效。能不能把智能工具和我们化解矛盾风险工作相结合，从而坚持好和发展好新时代的“枫桥经验”，这种思考就是我们打造北京检察“数智枫桥·数治北京”解决方案的初衷。

北青报：北京检察是如何打造出了“数智枫桥·数治北京”这一解决方案的？

祁治国：有了之前提到的“识变”，我们就要努力“应变”，用科技的手段，把我们的想法变为工作实效。这要求我们引入人工智能模型，用系统的、大数据的思维去思考。我们建立起了“3+N”控告申诉大数据模型矩阵系统，这个大数据模型矩阵系统可以让我们实现从“办一案”走向“治一片”，从“被动应对”向“提前预防”进行转变。应该讲，是科技的力量与北京检察官的大数据思维，让我们把曾经的不可能，变为了今天的可能。

举例说，拖欠税费的案件因为数据量很大，调查起来非常困难。但我们打造了检察监督税费大数据模型，聚焦水资源税等重点领域，以国有财产保护领域公益诉讼，推动了拖欠税费征缴工作的开展。这就是“科技赋能”给检察工作带来的质的飞跃。

北青报：能不能用一句最简单的话，概况北京检察“数智枫桥·数治北京”的核心内容？

祁治国：在我看来，我们的“数智枫桥·数治北京”的核心内容可以用16个字来概括：系统施治、科技赋能、协同联动、预防在前。这是北京检察机关勇于“求变”的生动体现。

我们通过转变思想观念，应用科技手段，实现了矛盾风险最大程度的预防与化解，这就是我们控告申诉工作的现实意义所在，也是我们坚持和发展新时代“枫桥经验”打造出的北京样板。王悦(EN103)

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