网拍房执行违法监督大数据模型流程图。

　　网络司法拍卖因其具有零佣金、溢价高、受众广、便民化等优势，成为司法拍卖的主要途径，虽然其优点显而易见，但网络司法拍卖在信息披露、尽职调查、监督制约等环节还存在诸多问题。

　　广西壮族自治区南宁市西乡塘区检察院针对法院在执行活动中存在的网拍房无益拍卖（指拍卖过程中出现的对于竞拍者或拍卖者无法带来实际利益的拍卖行为）等违法情形，依职权启动民事执行活动违法行为监督，构建网拍房执行违法监督大数据模型，赋能筛查涉网拍房执行活动问题线索，加强网络司法拍卖全过程监督，拓展民事检察工作的深度和广度。

　　【模型构建】

　　数据汇集：检察官根据案件情况，从网络司法拍卖平台筛选调取房屋拍卖、执行信息等案件数据，用于进行数据比对。

　　数据清洗：检察官区分不同监督场景，按要素将提取到的数据进行分类，整理成可在监督模型中直接运用的数据。

　　数据碰撞：检察官根据不同违法情形，设定数据筛选条件，设计相关算子，运用监督模型进行计算，比对数据后获得监督线索。

　　人工核查：检察官根据数据碰撞筛查出的监督线索开展调查核实，进一步查找执行违法案件线索。

　　【数据模型】

　　模型通过数据获取、数据碰撞和调查研判核实三个步骤，对法院在网拍执行活动中存在的无益拍卖、违法终本、公示不全等7种违法情形进行监督。针对违法情形，模型以司法拍卖平台为数据渠道，根据不同监督情形，获取信息数据、提取数据要素，按照设计的监督规则进行数据碰撞，筛查案件线索，为调查研判核实提供有力数据分析支撑。

　　以对法院在执行活动中出现的网拍房无益拍卖监督为例。法院在拍卖查封财产时，如果拍卖保留价低于优先债权数额，会造成拍卖所得价款在清偿优先债权和强制执行费用后可能无剩余，执行案件申请人存在不能领取到执行款的情形。在办理案件过程中，检察机关发现法院存在仅参考定向询价确定拍卖保留价，未考虑涉案房产抵押情况等问题，导致出现无益拍卖。

　　第一步：数据获取。检察人员在司法拍卖平台中筛选出网拍房设定抵押的案件，提取申请执行人、抵押权人、抵押权顺位、抵押权额、拍卖保留价、执行费用、执行案号、生效裁判文书案号等要素，同时在中国裁判文书网上输入执行案号或生效裁判文书案号，提取申请执行人、抵押权人、抵押权额等要素。

　　第二步：数据碰撞。若申请执行人不是抵押权人，把“抵押金额”与“执行费用”相加后与“拍卖保留价”进行比对，若数额大于“拍卖保留价”的，则属于无益拍卖的案件线索；若申请执行人是抵押权人，将抵押权进行排序，把抵押顺位在申请执行人之前的“抵押金额”与“执行费用”相加后，与“拍卖保留价”进行比对，若数额大于“拍卖保留价”的，则筛查出无益拍卖案件线索。

　　第三步：调查研判核实。筛选出上述两种情况的案件线索后，检察官通过金融机构查询抵押金额清偿情况，同时向法院调取卷宗，了解评估情况和拍卖情况，进一步确认是否属于法院网拍房无益拍卖的情形。

　　【应用成效】

　　畅通检察监督渠道。网拍房执行违法监督大数据模型在全国检察机关大数据法律监督模型管理平台上架后得到迅速推广，目前，在模型管理平台的下载使用率排名靠前。仅在广西壮族自治区内，各级检察机关依托该模型摸排民事执行监督线索1316条，制发检察建议96份，涉及执行标的1.4亿余元，切实维护了当事人合法权益。

　　有效助推溯源治理。法院执行工作事关当事人实体利益能否得以实现，对社会和谐稳定有着重要影响。该院在办案过程中，就房屋中介收费、保障性住房租赁和住建单位对物业公司的管理等方面存在的问题，制发检察建议3份，同时，积极督促法院针对执行中存在的违法问题，反向审视立案、审判环节中的源头性违法问题。有效改变传统被动、个案办理模式，依法推动民事执行检察监督由个案监督向类案监督，再到社会治理的转变。

　　模型适用场景广泛。该模型对于筛查法院在司法拍卖中存在的土地使用权、股权及其他投资权益、股票证券等转让过程中的其他违法情形具有参考价值。同时，对于后续发现法院存在的其他网拍执行违法问题，如未经查、扣、冻措施便处分被执行人财产、虚构权利负担将房屋拍卖给特定第三人、以物抵债处置给申请执行人等行为，可通过“提取特征—设计算法—监督筛选”的步骤构建更多监督场景，实现数字模型的广泛应用。

　　（作者单位：广西壮族自治区检察院，广西壮族自治区南宁市西乡塘区检察院）