□網絡的技術驅動性與普及性使社會步入網絡時代,腐敗犯罪的發生場域也隨之逐漸向虛擬空間轉移。在跨時空互動性的影響下,新型腐敗相關利益輸送在網絡云端可輕松完成。基于此,大數據背景下,通過技術賦能加強對腐敗犯罪的治理,加強法律治理和技術治理的協同,已成為理論與實務共同關注的重點課題。

黨的二十屆三中全會審議通過的《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定》指出,“完善一體推進不敢腐、不能腐、不想腐工作機制,著力鏟除腐敗滋生的土壤和條件”“豐富防治新型腐敗和隱性腐敗的有效辦法”。近年來,網絡的技術驅動性與普及性使社會步入網絡時代,腐敗犯罪的發生場域也隨之逐漸向虛擬空間擴展。在跨時空互動性的影響下,新型腐敗依托媒介可能是一鍵支付的紅包轉賬,也可能是便捷的電子禮品卡等,相關利益輸送在網絡云端可輕松完成。基于此,大數據背景下如何通過技術賦能加強對腐敗犯罪的治理,如何進一步加強法律治理和技術治理的協同,成為理論與實務共同關注的重點問題。

大數據技術如何推進腐敗犯罪治理

勾勒權力運行軌跡,有效分析和預測犯罪可能性。古典犯罪學派對于腐敗犯罪預防的模式主張,通過刑罰懲治犯罪,從而預防再犯并威懾他人。然而,這種理論既不能有效減少犯罪,也難以預防潛在的腐敗犯罪行為。大數據反腐模式的興起,為發現腐敗犯罪規律和實現準確預測提供了全新的技術手段。例如,大數據技術通過整合跨部門、多維度的數據資源,如投標記錄、財務數據、社交網絡、稅務信息等,可以提示腐敗行為中的異常模式和潛在規律。借助數據挖掘和機器學習等技術,大數據能夠在海量數據中識別出權力運行中的異常軌跡。

構建算法識別與預警系統,提升腐敗犯罪懲防能力。傳統的腐敗犯罪懲防主要依靠舉報和線索,但由于腐敗行為通常具有隱蔽性,許多案件難以通過傳統手段及時發現。而大數據技術通過構建算法識別系統,可以綜合分析出各類腐敗違法犯罪的相關數據,自動生成相關模型。在此過程中,機器學習算法可以依據已查處的腐敗案件的關聯特征,不斷自我迭代,提升模型的準確性。大數據反腐的算法識別系統通過對大規模數據進行自動化分析和篩選,減少調查過程中對人力、物力的依賴。

增強反腐工作的透明度與可預見性。一方面,大數據技術為群眾參與反腐工作提供了便捷渠道,拓寬了公眾參與的空間。通過互聯網和移動設備將舉報、監督等行為數字化,大大簡化了群眾參與的流程。另一方面,大數據技術能夠大幅提升反腐工作的預見性和響應速度。通過大數據技術,可以實時監測網絡上的輿情動態,對涉及腐敗的關鍵詞、話題熱度、輿論傾向等進行自動分析,幫助有關部門預判腐敗案件可能引發的社會影響。

大數據技術推進腐敗犯罪治理面臨的難題

數據共享程度較低。從數據共享的具體維度來看,數據信息之間的連通需要涵蓋兩個方面:橫向和縱向的溝通。橫向溝通是指,各職能部門之間的數據共享,例如,工商、稅務、社保等部門之間的數據對接。這些部門掌握不同類型的數據,但彼此間缺乏信息交換機制,導致有些腐敗行為難以通過多維度數據進行早期預警。縱向溝通是指,上下各級政府之間的信息傳遞與對接。當前,在上下級政府之間的信息銜接仍存在明顯的斷層,信息傳遞效率低,數據共享協調性不足。

個人信息存在安全風險。首先,大數據反腐過程中涉及的各類信息可能被不法分子利用。例如,個人財產信息的公開可能為敲詐勒索等犯罪行為提供條件。其次,舉報人的個人信息也可能存在泄露風險。舉報人的信息保密性對確保其安全至關重要。若未采取嚴格的信息保護措施,舉報人的個人身份信息可能暴露,隨之而來的是其人身安全面臨威脅。

證據規則適用難。一方面,豐富的數據資源并不直接等同于證據。由于數據獲取、處置和管理過程的復雜性,在海量電子數據中提取有效訴訟證據非常不易。另一方面,電子數據作為證據類型之一在適用方面面臨困難。特別是在當前技術手段日益發達的情況下,惡意篡改電子證據的行為更加隱蔽,證據的真實性難以保障。而證據的真實性一旦難以確認,法院在采信證據時也將面臨困難,從而影響案件的公平公正審理。

大數據技術推進腐敗犯罪治理的路徑

完善數據共享的法律法規體系。第一,從法律法規層面建立健全數據共享框架,明確各部門在數據共享中的責任和義務。具體而言,法律法規應當對涉及腐敗預防的關鍵數據,設立明確的共享標準。各部門必須在法律法規確定的框架下共享數據,且數據的提供、更新和維護需嚴格遵守法律法規的要求。此外,還應明確未按時提交或拒絕提供關鍵數據的部門或個人應承擔的責任。與此同時,進一步完善數據共享中的橫向與縱向溝通機制。第二,建立動態的風險預警和信息追蹤機制。充分利用當前已有的各類數據庫資源,打通同各類數據庫的連接通道,通過異常交易等行為風險的預警機制識別異常情況,按照風險程度觸發對個人相關信息的抓取和追蹤機制。具體而言,首先,借助大數據技術對相關系統進行智能化升級,緊盯重點人員、重要事項等,精準收集、比對分析相關數據,進而通過網上查詢、單位咨詢等形式進行校核,實現動態監管。其次,建立橫向的數據核查協作機制。通過對公職人員及相關人員的交易行為進行分析,在一定程度上識別腐敗的潛在風險。

技法結合保障數據安全。從技術層面看,技術提升是保障數據安全的核心措施。在此過程中,防范措施可以從內外兩個維度進行搭建。在內部防護方面,需要對敏感數據進行特殊標記,并在數據訪問權限上進行嚴格控制。在外部防護方面,數據保護的技術手段也必須相應提升。對各種政府信息平臺、舉報平臺上存儲的公民信息,尤其是敏感的生物識別信息等,必須采取先進的防火墻技術,并通過加密手段加固其安全性。

從法律層面來看,可以采取如下措施:其一,優化個人信息保護法與刑事法律的銜接。在數據采集、處理、利用及相關的司法救濟和責任追究方面,進一步明確相關規定。例如,在數據處理時,特別是涉及公民敏感信息的財物、身份和消費數據等,需要明確其使用規則,確保在信息利用與保護之間取得適當平衡。其二,限制大數據分析的數據庫連接。必須嚴格限制大數據分析中的數據庫連接,確保數據庫的連接僅限于與案件直接相關的數據。

(作者分別為四川省成都市雙流區人民檢察院黨組書記、檢察長,一級檢察官)

作者：古劍 左大鵬新聞來源：正義網