“通过模型筛查出的128名涉案人员，已全部纳入信用惩戒名单并公示。”8月4日，宿迁经济技术开发区检察院检察官助理王旭在反诈工作推进会上介绍。

　　这一成果源于该院自主研发的“电信网络诈骗犯罪信用惩戒法律监督模型”。问题的发现源于一起“小案”。今年4月，王旭在办理一起行刑反向衔接案件时，注意到被不起诉人王某存在出借3张银行卡的行为，已符合《电信网络诈骗及其关联违法犯罪联合惩戒办法》中“非法出借、买卖银行账户”的“严重失信主体”认定标准，但其未被纳入失信名单，也未在“信用中国”网站上公示。“如果惩戒缺位，就可能让失信者‘换个马甲’继续作恶。”王旭意识到，这不仅是个案漏洞，更暴露出信用惩戒监管中的系统性盲区。

　　针对这一问题，该院迅速组建由刑事检察、行政检察、技术部门骨干组成的攻坚团队，围绕“如何打通刑事处罚与信用惩戒数据壁垒”展开攻关。通过“涉诈刑事处罚数据—信用惩戒名单—风险预警触发”的三重比对逻辑，模型首先接入检察业务系统，提取近三年涉诈案件人员信息；同时对接全国信用信息共享平台，抓取本地“电信网络诈骗失信名单”“严重违法失信名单”等数据；通过姓名、身份证号等关键信息交叉比对，自动筛查出“应纳未纳”失信人员。6月初，该模型正式上线。

　　为提升监督精准度，模型还增设“异常值预警”功能：对同一人员多次涉案、出借个人银行卡超3张、关联电诈案件金额超10万元等“高风险情形”，系统会同步推送至检察官进行人工复核。截至目前，模型已筛查数据1万余条，挖掘“高风险情形”73条。

　　发现线索不是终点，推动惩戒落地、形成长效机制才是关键。该院以模型为抓手，推动建立“个案办理—类案监督—系统治理”闭环。一方面，该院将监督发现的128条线索分类移送公安机关、金融监管部门，督促其依法纳入失信名单并向社会公示；另一方面，联合多部门出台《关于加强电信网络诈骗关联犯罪信用惩戒协作配合的意见》，推动建立“每月联席会议、线索双向移送、惩戒效果反馈”三项机制，初步形成“检察监督+行政执法+金融监管”三位一体的综合治理模式。