大数据时代下职务犯罪侦查模式的变革探究

张自超 最高人民检察院反贪总局检察官

尊敬的各位领导、各位老师，各位同仁，大家好！

        非常感谢论坛组委会给我这么一个宝贵的发言机会。我汇报的题目是《大数据时代下职务犯罪侦查模式的变革探究》，接下来我从选题依据、分析步骤和创新之处共三个方面进行汇报。

　　第一方面是论文的选题依据。

　　长期以来，我国职务犯罪侦查采用“由供到证”的模式，其核心是首先获取犯罪嫌疑人的口供，然后依供找证、据供查证。这种模式在实践中虽然有便捷、省力等优点，但是存在侦查方式单一、线索证据局限、容易引起非法取供等明显弊端。在新形势下，由于职务犯罪更加智能、隐蔽和复杂，法律新规定和诉讼制度改革增加了取供难度，互联网技术不断发展升级，这些方面都要求和需要传统职务犯罪侦查模式向主动型、精确型、技术密集型的趋势转变。

　　科技是第一生产力，也是第一侦查力。大数据时代带来了思维、理念的根本变革，改变我们的生活和认识世界的方式，也迫使职务犯罪侦查要打破时空界限，拓宽侦查途径，这给职务犯罪侦查新模式的构建带来了机遇。基于此，本文试图将大数据引入职务犯罪侦查领域，对传统的单一侦查模式进行改革和转型，以建立多元化的侦查体系。

　　第二方面是论文的分析步骤，主要分为三步：

　　第一步是认识和理解大数据。大数据是数据、技术、应用的三者统一。大数据不仅指向大量数据，还更强调对数据的整合、分析、预测、研判等专业化技术处理，找到事物发展变化的内在联系及规律，最终获取有价值信息和分析决策依据的能力。在学术上有一个词语叫“数据挖掘”，意思就是在对数据信息技术处理的技术上，挖掘出隐含的、先前未知的，对角色有潜在价值的关系模式和趋势，叫学术挖掘。而在我们实践中，在一些商业和经济领域的重大决策，不是基于经验或者知觉，已经开始重视数据进行分析做出，这是我们的数据决策理论受到了重视。大数据时代下的思维模式是尽可能多的获取数据，并通过数据特定事项的相关分析，体现数据的两个价值，就是捕捉现在与预测未来。

　　第二步分析了大数据运用给职务犯罪侦查带来的变化。在侦查活动中，侦查人员的首要任务是事实调查，这必然涉及线索的分析和证据的收集，而从大量平淡无奇的数据中获取有价值的信息，需要对职务犯罪关联数据进行提取、分析，以办案需求为牵引，在数据挖掘、决策支持上下功夫，可以快速取得线索情报、固定犯罪证据、指引侦查方向、实施侦查决策，进而引导侦查活动的有序开展。总的来说，大数据的运用给职务犯罪侦查带来了变化主要有：快捷发现线索、拓展侦查思维、创新侦查方式、转变侦查格局和提高侦查效率。大数据的主要优势就是对信息高效率、大容量的占有，通过一定技术提取和推算出所需要的特定信息，这使职务犯罪侦查理念和方式发生了重大变化。

　　第三步探讨了大数据驱动的侦查模式及其构建路径。随着信息技术的不断发展，侦查机关在传统侦查模式的基础上，已形成了业务信息主导的侦查模式。但业务信息主导侦查模式只是将业务信息采用电子化方式进行提取、存储、查询、比对、分析和研判为基本路径的侦查模式，该模式下的信息来源主要依靠人工采集，难以实时更新和缺乏整合，而且多是依靠侦查人员的逻辑和经验进行信息的分析研判，实际上只是传统侦查模式的电子化改革，难以做到对信息的智能化、多维化分析。因此，在大数据时代，应建立大数据驱动的侦查模式，这种侦查模式是树立以数据信息为核心，将数据信息的收集、整理、分析、利用与职务犯罪案件的查办有机结合起来。探索从五个方面构建大数据驱动的职务犯罪侦查模式，即：树立“数据引导侦查”理念、建设侦查大数据库、建立操作平台和数学模型、注重电子取证和规范数据运用。

　　第三方面是论文的创新之处。

　　在现代信息社会，职务犯罪行为信息化手段越明显，留下的数据信息痕迹就越多，而数据信息痕迹多存储于第三方虚拟平台，不为当事人所控制，难以被销毁和灭失，因此，要将侦查的触角由物理空间渗透进虚拟空间，并以虚拟空间的侦查为突破口和主攻方向，实现物理空间侦查和虚拟空间侦查相结合的侦查方式。

　　文章在对传统侦查模式、业务信息主导侦查模式进行分析后，结合大数据运用给职务犯罪侦查带来的变化，探索构建大数据驱动侦查模式的具体路径，实现大数据时代下信息主导侦查模式的升级换代，更为关键的是要重视和认识随之带来侦查理念、思维上的根本变革。不能盲目的认为大数据是准确的或者是无疑的，也要理性客观认识大数据在职务犯罪侦查中的作用，处理好“内脑”与“外脑”的关系，大数据为我们提供的只是参考答案，侦查人员的作用依然无法替代。

　　以上是我的汇报，不当之处，请各位领导老师批评指正，谢谢!

专家点评

万春 最高人民检察院法律政策研究室主任

　　谢谢朱检。这个点评我觉得还是有点勉为其难，因为我既没有职务犯罪侦查的实践经验，也不太懂互联网和大数据。但是因为这次论坛是在检察官学院召开，机关里边也要有个人过来参与一下。这样的话，我就勉为其难的承担了点评的任务。

　　刚才张自超博士讲了对大数据时代下职务犯罪侦查模式的变革，谈了他的一些想法和思路，我觉得还是非常受启发的。因为转变职务犯罪的侦查模式这个话题已经讲了多年了，我认为一直没有明显的改观。刚才张博士的发言里面也讲到，职务犯罪有它不同于普通刑事案件的特殊性，它在物理空间留下来的客观痕迹比较少，也往往没有被害人、目击证人等等。所以它的侦查模式往往是要依赖于嫌疑人的口供，是由供到证的侦查模式。这样一种模式，在我们近些年来法治的不断推进，特别是刑诉法修改实施以后，这个模式就越来越难以适应新形势下查办职务犯罪的这种工作需求。因为它过于依赖突破口供，按照新的刑诉法由不得强迫自证其罪的原则，也有律师在侦查阶段的介入，包括非法证据的排除等等，给职务犯罪侦查带来了很多原来没有的困难和难题。

　　特别是随着以审判为中心的诉讼制度改革的全面推进，这个问题越来越突出。如何应对这一点，检察机关提出要转变侦查模式，要从以供到证这么一个模式转向以客观证据为核心的这么一个模式。但是很难一下子能够转变到这么一个理想的状态，我个人认为这个受职务犯罪案件，特别是像贿赂这一类案件自身的特殊性的制约，要真正实现转变是非常难的。但是我们现在这个社会的飞速发展，进入到大数据的时代，刚才张博士在发言中也都论述了大数据时代的一些特点，就是说它对人们的这种生活、工作、思维、理念都带来了一些根本的变革。就职务犯罪而言，我想它对于我们查办职务犯罪带来的既有挑战也有机遇。挑战就是说它使职务犯罪的侦查更加便捷了，同时智能化和隐蔽化也更强了，使我们查办案件难度更大。但是它带来的机遇也是非常的重要，非常的大。因为在这个大数据时代，职务犯罪行为会在不经意间留下很多的痕迹，而且它的这些痕迹一般更多的是存储在第三方的虚拟平台上，当事人自身难以控制。所以这些痕迹又具有难以被销毁和灭失的特点，我想这就为我们转变侦查模式提供了契机。

　　刚才张博士讲了他的一些思路，就是说他从树立数据引导侦查的理念，建设侦查大数据库，建立操作平台和数学模型，注重电子取证以及规范数据运用等方面，探讨了这种新型的数据驱动的职务犯罪侦查的模式和路径，我觉得是非常受启发的。因为在大数据时代，我们如果能够占有、掌握和能够有效的研判、分析和利用这些与职务犯罪相关的数据，那么我们就有可能在没有口供的情况下获取这些客观的证据，从而转变我们过多的依赖口供的这种状况。

　　刚才张博士也讲到了，运用大数据来开展侦查，可以更快捷的发现案件线索，拓展侦查思维，创新侦查方式，转变侦查格局，提高侦查效率。我们把大数据运用好了，是能够达到这几个方面的效果的。所以我个人是听了很受启发，我想对我们开展职务犯罪侦查的实务工作，这个方面的理论研究而言，我想大家也会感到有所启发。

　　我认为我们能够有效的运用大数据来改进和推动职务犯罪侦查模式的转变必须要强调两个建设。一个是人才的建设，因为大数据是客观存在的，那么谁能够获取、发现、占有这些，并能够有效的分析、整合这些信息?我觉得这个是需要专门的知识和技能的。我们传统的侦查模式下形成的侦查经验是不足以适应大数据时代转变侦查模式的需求的。所以要实现刚才张博士讲到的大数据驱动的侦查模式，首先要抓的就是人才的建设。要培养和引进既有侦查实务经验，同时又通晓信息技术和相关的知识和技能的专门人才。当然我们在侦查办案过程中，对专门性问题是可以聘请专门人才的。但是作为侦查人员，他只有了解了大数据的这些特点和相关的技能，才能够更准确的，更得心应手的运用这些大数据来进行犯罪案件的侦破和取证。

　　我觉得必须强化的是职务犯罪侦查大数据库的建设。上午贵州省检察院的同志介绍了他们贵州的检察机关与公安机关、行政执法机关、银行业，包括通讯运营商等等实行信息的互联互通，在他建成的大数据库里面收录了3500多万条信息，对于他们发现案件线索，取证和侦破案件都带来了明确的改观。我觉得要在这方面，在数据库的建设方面加一把劲，把这个数据库建设好。

　　另外需要指出的是，在职务范围侦办过程当中，除了运用大数据来对犯罪线索和方案趋势进行分析和研判以外，最重要的一点就是如何在这种海量的数据当中，及时有效的发现、合法的提取与案件有关的电子数据。9月份高检、高法和公安部联合印发了关于办理刑事案件收集提取和审查判断电子数据若干问题的规定，针对大数据时代新的形势下获取电子数据这种新型的证据进行了规范。其中很重要的一点就是明确了初查过程中收集提取的电子数据是可以作为诉讼证据用的，这也为我们初查中利用大数据来侦查案件提供了直接依据，我认为也是我们的诉讼证据制度的一大发展。

　　最后我再说一句话，大数据的应用是一把双刃剑，一方面有利于我们的侦查，另一方面也要避免对公民的个人隐私、通信自由和通信秘密，乃至企业的商业秘密，甚至国家的秘密造成不当的侵害，这个是需要我们在实践中逐渐完善我们的这种取证规则的。

　　谢谢大家!