刑事案件是法律制度下对犯罪行为进行惩治和打击的重要手段，而其中最核心、最基础的环节就是查明事实。而这个过程除了依赖警方调查取证外，更需要借助科学技术手段来获取物证等各种形式上直接或间接与案情有关联性信息。
然而，在整理并呈现出这些收集到的材料时，“零散”、“孤立”的单一线索无法构建起一个完备且可信度高的逻辑结构体系——因此我们需要将它们连接成互相支持、串连贯通、自洽合理，并能够充分佐证相关指控点及其推论层级之间内在联系和真伪水准。
也就是说：必须形成所谓“证据链”。只有通过正确梳理与补全每条线索本身以及不同线索之间存在着怎样交织融合，如何反映被告人违纪违法活动等多个方面内容后得出总体结论才算完成了该项工作目标。
当然，“封口令”、“死不认账”的嫌疑人/受审者难免会影响公安机关或检察院组织数据挖掘过程中涉密范畴资料保护问题；同时还需注意到诸如司法鉴定专家评价结果是否客观公正（例如针对DNA鉴定）、电子文档文件存储时间戳防篡改效果是否有效等前提条件。
但总体看来，在确保所有参考素材具备原始记录保存完好性及其他处理规范操作程序都符合国家相关监管规则背景下，利用大数据统计分析平台辅助加工异常值做筛选排异可以快速找到那些比较突出强调特殊意义或可能产生误导解读漏洞部位；再训练机器学习模型生成预测类别分类评估报表，则有利于降低量化误差率。
毕竟能否从长期角度俯视审核流程优化趋向发展路径？若干年后新技术软硬设施进步变革带给我们哪些启示？以上思路值得深入探究议题。（字数 598）
