技术赋能提升腐败犯罪治理质效

  □网络的技术驱动性与普及性使社会步入网络时代，腐败犯罪的发生场域也随之逐渐向虚拟空间转移。在跨时空互动性的影响下，新型腐败相关利益输送在网络云端可轻轻松松完成。基于此，大数据背景下，通过技术赋能加强对腐败犯罪的治理，加强法律治理和技术治理的协同，已成为理论与实务共同关注的重点课题。

  党的二十届三中全会审议通过的《中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》指出，“完善一体推进不敢腐、不能腐、不想腐工作机制，着力铲除腐败滋生的土壤和条件”“丰富防治新型腐败和隐性腐败的有效办法”。近年来，网络的技术驱动性与普及性使社会步入网络时代，腐败犯罪的发生场域也随之逐渐向虚拟空间扩展。在跨时空互动性的影响下，新型腐败依托媒介可能是一键支付的红包转账，也可能是便捷的电子礼品卡等，相关利益输送在网络云端可轻轻松松完成。基于此，大数据背景下如何通过技术赋能加强对腐败犯罪的治理，如何逐步加强法律治理和技术治理的协同，成为理论与实务共同关注的重点问题。

  勾勒权力运行轨迹，有效分析和预测犯罪可能性。古典犯罪学派对于腐败犯罪预防的模式主张，通过刑罚惩治犯罪，从而预防再犯并威慑他人。然而，这种理论既不能有实际效果的减少犯罪，也难以预防潜在的腐败犯罪行为。大数据反腐模式的兴起，为发现腐败犯罪规律和实现准确预测提供了全新的技术方法。例如，大数据技术通过整合跨部门、多维度的数据资源，如投标记录、财务数据、社交网络、税务信息等，可以提示腐败行为中的异常模式和潜在规律。借助数据挖掘和机器学习等技术，大数据能够在海量数据中识别出权力运行中的异常轨迹。

  构建算法识别与预警系统，提升腐败犯罪惩防能力。传统的腐败犯罪惩防主要是依靠举报和线索，但由于腐败行为通常具有隐蔽性，许多案件难以通过传统手段及时有效地发现。而大数据技术通过构建算法识别系统，可以综合分析出各类腐败违法犯罪的有关数据，自动生成相关模型。在此过程中，机器学习算法可以依据已查处的腐败案件的关联特征，不断自我迭代，提升模型的准确性。大数据反腐的算法识别系统通过对大规模数据来进行自动化分析和筛选，减少调查过程中对人力、物力的依赖。

  增强反腐工作的透明度与可预见性。一方面，大数据技术为群众参与反腐工作提供了便捷渠道，拓宽了公众参与的空间。利用互联网和移动电子设备将举报、监督等行为数字化，大大简化了群众参与的流程。另一方面，大数据技术能够大幅度的提高反腐工作的预见性和响应速度。通过大数据技术，可以实时监测网络上的舆情动态，对涉及腐败的关键词、话题热度、舆论倾向等进行自动分析，帮助有关部门预判腐败案件可能引发的社会影响。

  数据共享程度较低。从数据共享的具体维度来看，数据信息之间的连通需要涵盖两个方面：横向和纵向的沟通。横向沟通是指，各职能部门之间的数据共享，例如，工商、税务、社保等部门之间的数据对接。这些部门掌握不一样的数据，但彼此间缺乏信息交换机制，导致有些腐败行为难以通过多维度数据来进行早期预警。纵向沟通是指，上下各级政府之间的信息传递与对接。当前，在上下级政府之间的信息衔接仍存在很明显的断层，信息传递效率低，数据共享协调性不足。

  个人隐私信息存在安全风险。首先，大数据反腐过程中涉及的各类信息可能被不法分子利用。例如，个人财产信息的公开可能为敲诈勒索等犯罪行为提供条件。其次，举报人的个人信息也有几率存在泄露风险。举报人的信息保密性对确保其安全至关重要。若未采取严格的信息保护的方法，举报人的个人身份信息可能暴露，随之而来的是其人身安全面临威胁。

  证据规则适用难。一方面，丰富的数据资源并不直接等同于证据。由于数据获取、处置和管理过程的复杂性，在海量电子数据中提取有效诉讼证据非常不易。另一方面，电子数据作为证据类型之一在适用方面面临困难。尤其是在当前技术方法日益发达的情况下，恶意篡改电子证据的行为更加隐蔽，证据的真实性难以保障。而证据的真实性一旦难以确认，法院在采信证据时也将面临困难，从而影响案件的公平公正审理。

  完善数据共享的法律和法规体系。第一，从法律和法规层面建立健全数据共享框架，明确各部门在数据共享中的责任和义务。具体而言，法律和法规应当对涉及腐败预防的关键数据，设立明确的共享标准。各部门必须在法律和法规确定的框架下共享数据，且数据的提供、更新和维护需严格遵守法律和法规的要求。此外，还应明确未按时提交或拒绝提供关键数据的部门或个人应承担的责任。与此同时，加强完善数据共享中的横向与纵向沟通机制。第二，建立动态的风险预警和信息追踪机制。充分的利用当前已有的各类数据库资源，打通同各类数据库的连接通道，通过异常交易等行为风险的预警机制识别不正常的情况，按照风险程度触发对个人相关信息的抓取和追踪机制。具体而言，首先，借助大数据技术对相关系统来进行智能化升级，紧盯重点人员、重要事项等，精准收集、比对分析有关数据，进而通过网上查询、单位咨询等形式进行校核，实现动态监管。其次，建立横向的数据核查协作机制。通过对公职人员及有关人员的交易行为做多元化的分析，在某些特定的程度上识别腐败的潜在风险。

  技法结合保障数据安全。从技术层面看，技术提升是保障数据安全的核心措施。在此过程中，防范措施可以从内外两个维度进行搭建。在内部防护方面，需要对敏感数据进行特殊标记，并在数据访问权限上进行严控。在外部防护方面，数据保护的技术方法也必须相应提升。对各种政府信息平台、举报平台上存储的公民信息，尤其是敏感的生物识别信息等，一定要采取先进的防火墙技术，并通过加密手段加固其安全性。

  从法律层面来看，能采用如下措施：其一，优化个人隐私信息保护法与刑事法律的衔接。在数据采集、处理、利用及相关的司法救济和责任追究方面，进一步明确相关规定。例如，在数据处理时，特别是涉及公民敏感信息的财物、身份和消费数据等，需要明确其使用规则，确保在信息利用与保护之间取得适当平衡。其二，限制大数据分析的数据库连接。必须严格限制大数据分析中的数据库连接，确保数据库的连接仅限于与案件直接相关的数据。

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