司法机关大数据应用外包的风险与应对

发布时间：2025-11-20 来源: 河北省人民检察院 作者：佚名

　　

　　作者陈磊，河北省廊坊市人民检察院法律政策研究室副主任

　　在数字时代，数据已成为基础性战略资源，其在社会治理领域的重要性愈发凸显。司法大数据应用不仅提升了司法效率和透明度，还增强了司法公信力。司法机关在推动大数据应用的过程中，也面临着多方面挑战。为解决这些问题，部分司法机关选择通过外包模式来实现大数据技术的引进与应用。虽然外包模式在短期内能缓解技术压力，但随之而来的一系列问题，也严重影响了司法工作的高效运转。因此，如何在确保数据安全的基础上，规范外包管理，成为当前司法机关在大数据应用过程中亟待解决的关键问题。

　　一、司法大数据应用外包的实践样态与问题检视

　　各地司法机关从自身实践需求和能力出发，通过外包模式探索具有本地特色的司法大数据应用路径。本文通过在中国政府采购网以“检察+大数据”“法院+大数据”为关键词，划定2023年12月31日至2024年12月31日为检索时间区间，共获得相关招标采购信息71项，不相关信息17条。通过对54个有效司法大数据应用公开案例的整理、分析，笔者认为当前司法大数据应用外包有如下三方面趋势及问题。

　　（一）技术路径与标准的差异化趋势及问题

　　在司法大数据应用外包的实践探索中，呈现出显著的地域性技术差异化特征。这种技术路径选择的差异性植根于区域技术资源配置、司法业务需求层次以及经济发展梯度等复合性因素，具体而言：以H省法院系统为代表的自主开发模式，依托本地高校和司法技术人才优势，通过整合辖区技术资源构建本土化解决方案；相较之下，S省司法机关则因技术资源相对集中于企业端，侧重依托外包企业的标准化产品体系。技术路径的区别在跨域司法协同场景中已显现出障碍。数据标准化体系的碎片化进一步放大了技术兼容性缺陷。现行模式下，各地司法机关与外包企业合作制定的本地化数据规范，在技术架构层面形成了显著的异构性特征。以A市Y区与B市X区的大数据监督模型为例，前者采用“Java+Oracle+Neo4j”技术矩阵，后者则构建“Python+Django+Elastic-search”技术生态，由此引发的API接口协议冲突等问题会导致跨系统数据交互的技术性障碍。此外，区域经济和技术发展的能力差异导致外包服务商技术能力不一，使得发达地区与欠发达地区在外包项目技术标准执行层面产生偏差。技术标准不一致不仅阻碍了司法数据的跨域流通，更对协同办案造成负面影响。外包服务商技术能力的非对称性发展，更在算法层面形成了数据挖掘的认知障碍。当司法机关将不同类型司法数据的开发管理权分散授予不同技术供应商时，不可避免导致算法模型的技术异质性。

　　（二）选择外包公司固定化趋势与问题

　　在司法大数据应用外包实践中，部分司法机关呈现出对特定技术供应商的路径依赖特征。这种合作模式的固化趋势主要基于三重现实动因：其一，为确保技术架构的延续性与数据标准的统一性，司法机关倾向于在关联项目中持续选择同一服务商。其二，数据迁移涉及的接口改造与系统适配成本，使得更换服务商面临显著的经济与时间压力。其三，长期合作形成的业务流程惯性及知识积累成本，进一步强化了司法机关的路径依赖倾向。这种合作模式折射出司法机关在技术治理中稳定性优先的价值取向。从积极效应看，持续性合作有助于降低技术标准冲突风险，依托服务商累积的领域知识提升解决方案适配度。但过度依赖单一合作渠道可能诱发双重风险：技术层面的创新阻滞与制度层面的廉政隐患。技术风险表现为创新生态的萎缩。长期合作容易形成技术闭环，服务商因缺乏竞争压力导致技术迭代动力不足。值得关注的是，这种深度绑定可能衍生技术锁定效应，服务商凭借对系统架构的完全掌握，在后续合作中形成议价优势。司法机关往往因难以承受系统迁移成本，在技术方案选择与合同谈判中陷入被动，最终影响项目成本效益。廉政风险则潜藏于合作关系的异化过程。长期密切协作可能催生非正当利益输送渠道，个别工作人员利用项目管理权限进行权力寻租。同时，技术依赖可能加剧数据安全风险，服务商对核心系统的深度介入，使得数据管控边界趋于模糊，增加敏感信息泄露的潜在可能。

　　（三）管理松散趋势及问题

　　当前，司法大数据应用外包领域的监管体系呈现出结构性缺陷，严重影响数据安全和项目质量，并加大了外包风险。

　　技术治理的权责失衡是制度症结。当前外包的司法大数据应用构建中司法机关将核心数据处理权限让渡外包主体时，未能同步建立相匹配的追责机制。具体表现为：其一，在合同中通常仅约定外包企业的义务，却未明确因模型数据泄露、算法歧视等技术风险的责任主体，致使问题发生时责任认定陷入困境；其二，多数司法机关对外包项目的监督仍依赖外包公司内部的自我审查，缺乏具备技术审计能力的自身技术机构介入。由此，形成“权力让渡但责任留白、技术垄断但监督缺位”的权责倒挂结构。

　　监督机制的形式化运作加剧制度失效风险。现行监督体系存在主体单一性与手段碎片化的双重缺陷，未能构建全流程动态监督框架。在外包项目监督中部分外包商借技术壁垒构筑监督屏障，致使司法机关在技术方案评估、实施过程监控等环节陷入被动，形成事实上的监管真空。结果导向的验收评价模式与分散的检查措施，难以形成对技术开发过程的持续性约束。这种制度设计缺陷导致监督措施与风险演变的错位，使违规操作风险往往在损害后果显现后才被动暴露。

　　司法机关内部技术部门与业务部门的协同不足加剧了外包建设中的风险。不同部门在职责划分上的模糊，导致信息沟通不畅，项目目标和标准缺乏一致性，不仅削弱风险预警的及时性，更导致对外包商监管要求的传导失真。这种组织层面的协同障碍，使得本应具有刚性的监管规范在实践中出现效力衰减。

　　二、司法大数据应用外包风险产生的根源

　　（一）外包模式与司法系统内在需求的结构性矛盾

　　外包商追求成本效益最大化的商业思维，与司法领域对数据安全、标准统一和程序公正的核心诉求，形成了难以调和的制度性冲突。

　　市场机制驱动的技术实现路径，首先冲击着司法标准统一化要求。不同外包公司基于自身技术储备，在数据采集标准、分析模型构建等环节采用差异化方案。技术路径的碎片化直接阻碍了司法大数据体系的整体协同效能，不同技术架构的并行存在，导致跨系统数据交互时频繁出现兼容性问题。成本控制导向与数据安全保障需求存在本质性背离。外包商为压缩项目成本，常采用通用技术方案替代定制化安全措施。商业利益驱动下的技术选型，难以满足司法数据对传输加密、访问权限的严苛要求，客观上增加了敏感信息泄露的潜在风险。

　　此外，商业逻辑与司法公正原则的冲突尤为突出。外包公司在数据处理环节为提高效率，往往简化数据校验的关键流程。这种效率优先的技术处理方式，可能导致数据特征完整性受损，进而影响司法裁量基准的客观性，实质上构成对司法公正原则的隐性冲击。

　　（二）监督机制与管理措施的缺陷

　　司法大数据外包的制度性缺陷，正在形成系统性风险传导机制。政策设计滞后于技术实践的矛盾，集中体现在技术标准离散化、资格审查真空化、监督机制形式化三个层面。

　　1.技术标准不统一已演变为跨域协作障碍。缺乏全国统一的参数体系，各地司法机关在数据接口协议、算法应用规则等关键领域各自为政。这种技术路径的碎片化实践，不仅造成跨区域数据交互时的障碍，更使得类案推送、量刑参考等核心功能的实现效果产生区域性偏差，削弱了司法大数据应用的规模效应。

　　2.外包商资格审查的制度真空，暴露出市场机制与司法需求的适配困境。现行招标流程过度依赖价格竞争机制，对服务商数据处理能力、安全防护水平等关键资质缺乏标准化认证程序。资质审查的形式化操作，导致部分技术储备不足的机构进入司法数据处理领域，这不仅抬高了数据失真风险系数，更造成司法系统对关键技术环节的失控危机。

　　3.结果导向型监督模式难以应对流程失控风险。现有监管体系过度聚焦项目验收节点，对数据清洗、模型训练等过程性环节缺乏动态监测手段。司法机关将技术监督权让渡给外包商的自查机制，这种监管缺位状态使得算法偏见植入、数据特征丢失等深层问题难以被及时识别。更严重的是，长期单向度依赖催生出新型廉政风险，技术服务商与司法机关的深度绑定关系，可能扭曲技术中立的应然状态。

　　（三）技术治理下司法官权能的弱化

　　司法大数据实践中技术权力扩张正在影响司法决策的权力结构。算法运行机制的封闭性、技术供应商的流程控制权、技术路径的垄断化趋势，三者共同作用导致司法官核心权能出现系统性退让。

　　1.算法黑箱正在解构司法审查的实质性。人工智能辅助决策系统深度介入量刑预测、证据分析等核心环节，但算法模型的参数设置与权重分配机制被外包商定义为商业或者技术机密。这种技术壁垒导致司法官对决策依据的认知停留在输入输出界面，无法追溯构建逻辑。当算法输出与司法经验判断出现偏差时，司法者既缺乏技术能力验证计算过程，也难以在法律框架内进行有效质疑，实质上形成“算法优先”的决策秩序。

　　2.技术供应商的流程控制权已超越工具性边界。从数据清洗规则制定到分析模型迭代升级，外包商通过技术接口的标准化设计，逐步掌握司法数据处理流程的底层控制权。例如在类案推送系统应用中，技术供应商对相似性判定阈值的设定，实质上决定着司法官接收信息的范围与结构，形成技术主导的认知筛选机制。

　　3.技术路径的垄断化加剧司法创新能力的萎缩。长期合作形成的技术依赖，使外包商积累的专利算法和专属数据格式成为司法系统的默认标准。当新型法律问题超出既有算法模型的解释能力时，司法系统不得不等待外包商的技术升级方案，导致司法应对新型社会关系的时效性迟滞。

　　三、司法大数据应用外包风险的应对策略

　　（一）构建以安全高效为基础权责清晰的制度规范

　　司法大数据外包应用亟需建立权责分明的制度框架，这是保障数据安全与规范运行的基础。

　　1.通过系统性设计明确各方权利义务边界。在数据采集、存储、分析全流程设置标准化操作规范，建立可追溯责任认定机制，特别对涉及个人隐私的敏感数据实施分级管理，防止技术失控引发系统性风险。

　　2.转变被动防御的风险管理模式。建立全流程动态监测体系：在数据收集阶段重点防范信息泄露风险，建立严格的准入审核机制；在数据处理阶段强化过程留痕，确保操作可追溯；在数据应用阶段建立效果评估机制，及时发现技术偏差对司法公正的影响。

　　3.通过制度明确技术工具的辅助性定位。人工智能分析结果应当作为裁判参考而非决定性依据，司法人员必须保留对技术输出的实质性审查权。外包公司需在必要限度内公开算法运行的基本逻辑和参数设置规则，禁止以商业秘密为由制造技术黑箱。在外包范围划定上应遵循最小必要原则，涉及司法裁量核心环节的数据处理不得外包，确保关键技术自主可控。

　　（二）搭建科学高效的流程管控与风险监督体系

　　1.建立“执行部门-数字化风险管理小组-党组”三级管控机制，执行部门负责项目落地与风险初筛，配备复合型人才团队实时监控操作合规性。数字化风险管理小组聚焦制度设计与动态调整，通过定期评估确保技术实现与业务需求精准对接。党组应当通过外包商资质审查与项目方向把控实现风险把控。

　　2.实施数据全周期精细化管理。在数据采集阶段建立“涉密-重要-一般”三级分类存储标准，对敏感信息采取更高级别加密防护。处理环节引入智能清洗技术，通过自然语言处理提升非结构化数据质量。应用阶段建立定期核查机制，及时剔除失真信息确保决策可靠性。同步完善技术操作手册，将法律规则转化为可执行的代码标准。

　　3.构建三维监督网络。在技术维度通过算法透明化实现操作留痕，确保每个数据处理步骤可追溯。在专业维度引入第三方审计机构，打破技术黑箱并防范利益输送。在社会维度建立公众参与渠道，将外包项目进展纳入司法公开范畴，形成内外联动的监督合力。

　　（三）深化改革积极面对技术时代对司法权能的冲击

　　1.建立技术素养提升体系，对司法官开展大数据与AI专项培训，确保其具备技术工具驾驭能力。在司法办案规程中明确技术工具的辅助定位，划定技术可以介入的白名单和绝对不允许使用人工智能完成的黑名单。构建算法透明度规则，强制技术供应商公开核心算法逻辑，司法官通过释法说理说明技术结论的采纳情况及法理依据。

　　2.司法制度的技术适应性改革。针对现行法律滞后问题，重点完善三方面制度：制定司法大数据相关法律法规，明确数据采集范围与算法伦理标准。建立司法技术评估中心，对智能办案系统开展规范化认证。在法律程序中增设技术复核环节，要求重大案件的技术分析结论须经合议庭实质审查。

　　3.推进司法智能化需要强化技术整合与人才支撑体系建设两项基础措施。构建全国统一的司法数据平台，制定跨系统对接标准消除技术壁垒。实施“法律+科技”双轨培养计划，招收培育能审核技术方案的法律科技人才，确保技术开发符合司法价值导向。

原文链接：https://www.he.jcy.gov.cn/llyj/202511/t20251118_7254340.shtml
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