司法機關大數據應用外包的風險與應對

摘 要：司法機關在推進大數據應用過程中，因技術和資源限制多采用外包模式。然而，當前司法機關大數據應用外包存在技術路徑與標準差異化、選擇外包公司固定化、管理松散等趨勢和問題，根源在于外包模式與司法系統內在需求存在結構性矛盾，監督機制與管理措施存在缺陷，技術治理下司法官權能被弱化。對此，需構建以安全高效為基礎的權責清晰制度規范，搭建科學高效的流程管控與風險監督體系，深化改革積極面對技術時代對司法權能的沖擊，確保司法大數據應用外包過程中各項風險得到有效控制，確保司法大數據應用外包有序、安全、高效開展。

關鍵詞：司法大數據 外包管理風險 數據安全 監管機制

在數字時代，數據已成為基礎性戰略資源，其在社會治理領域的重要性愈發凸顯。［1］司法大數據應用不僅提升了司法效率和透明度，還增強了司法公信力。司法機關在推動大數據應用的過程中，也面臨著多方面挑戰。［2］為解決這些問題，部分司法機關選擇通過外包模式來實現大數據技術的引進與應用。雖然外包模式在短期內能緩解技術壓力，但隨之而來的一系列問題，也嚴重影響了司法工作的高效運轉。因此，如何在確保數據安全的基礎上，規范外包管理，成為當前司法機關在大數據應用過程中亟待解決的關鍵問題。

一、司法大數據應用外包的實踐樣態與問題檢視

各地司法機關從自身實踐需求和能力出發，通過外包模式探索具有本地特色的司法大數據應用路徑。本文通過在中國政府采購網以“檢察+大數據”“法院+大數據”為關鍵詞，劃定2023年12月31日至2024年12月31日為檢索時間區間，共獲得相關招標采購信息71項，不相關信息17條。通過對54個有效司法大數據應用公開案例的整理、分析，筆者認為當前司法大數據應用外包有如下三方面趨勢及問題。

（一）技術路徑與標準的差異化趨勢及問題

在司法大數據應用外包的實踐探索中，呈現出顯著的地域性技術差異化特征。這種技術路徑選擇的差異性植根于區域技術資源配置、司法業務需求層次以及經濟發展梯度等復合性因素，具體而言：以湖北省法院系統為代表的自主開發模式，依托本地高校和司法技術人才優勢，通過整合轄區技術資源構建本土化解決方案；相較之下，山東省司法機關則因技術資源相對集中于企業端，側重依托外包企業的標準化產品體系。技術路徑的區別在跨域司法協同場景中已顯現出障礙。［3］數據標準化體系的碎片化進一步放大了技術兼容性缺陷。現行模式下，各地司法機關與外包企業合作制定的本地化數據規范，在技術架構層面形成了顯著的異構性特征。以陜西省西安市雁塔區與河南省信陽市潯陽區的大數據監督模型為例，前者采用“Java+Oracle+Neo4j”技術矩陣，后者則構建“Python+Django+Elastic-search”技術生態，由此引發的API接口協議沖突等問題會導致跨系統數據交互的技術性障礙。［4］此外，區域經濟和技術發展的能力差異導致外包服務商技術能力不一，使得發達地區與欠發達地區在外包項目技術標準執行層面產生偏差。

技術標準不一致不僅阻礙了司法數據的跨域流通，更對協同辦案造成負面影響。外包服務商技術能力的非對稱性發展，更在算法層面形成了數據挖掘的認知障礙。當司法機關將不同類型司法數據的開發管理權分散授予不同技術供應商時，不可避免導致算法模型的技術異質性。

（二）選擇外包公司固定化趨勢與問題

在司法大數據應用外包實踐中，部分司法機關呈現出對特定技術供應商的路徑依賴特征。這種合作模式的固化趨勢主要基于三重現實動因：其一，為確保技術架構的延續性與數據標準的統一性，司法機關傾向于在關聯項目中持續選擇同一服務商。其二，數據遷移涉及的接口改造與系統適配成本，使得更換服務商面臨顯著的經濟與時間壓力。其三，長期合作形成的業務流程慣性及知識積累成本，進一步強化了司法機關的路徑依賴傾向。

這種合作模式折射出司法機關在技術治理中穩定性優先的價值取向。從積極效應看，持續性合作有助于降低技術標準沖突風險，依托服務商累積的領域知識提升解決方案適配度。但過度依賴單一合作渠道可能誘發雙重風險：技術層面的創新阻滯與制度層面的廉政隱患。技術風險表現為創新生態的萎縮。長期合作容易形成技術閉環，服務商因缺乏競爭壓力導致技術迭代動力不足。［5］值得關注的是，這種深度綁定可能衍生技術鎖定效應，服務商憑借對系統架構的完全掌握，在后續合作中形成議價優勢。司法機關往往因難以承受系統遷移成本，在技術方案選擇與合同談判中陷入被動，最終影響項目成本效益。廉政風險則潛藏于合作關系的異化過程。長期密切協作可能催生非正當利益輸送渠道，個別工作人員利用項目管理權限進行權力尋租。同時，技術依賴可能加劇數據安全風險，服務商對核心系統的深度介入，使得數據管控邊界趨于模糊，增加敏感信息泄露的潛在可能。

（三）管理松散趨勢及問題

當前，司法大數據應用外包領域的監管體系呈現出結構性缺陷，嚴重影響數據安全和項目質量，并加大了外包風險。

1.技術治理的權責失衡是制度癥結。當前外包的司法大數據應用構建中司法機關將核心數據處理權限讓渡外包主體時，未能同步建立相匹配的追責機制。具體表現為：其一，在合同中通常僅約定外包企業的義務，卻未明確因模型數據泄露、算法歧視等技術風險的責任主體，致使問題發生時責任認定陷入困境；其二，多數司法機關對外包項目的監督仍依賴外包公司內部的自我審查，缺乏具備技術審計能力的自身技術機構介入。由此，形成“權力讓渡但責任留白、技術壟斷但監督缺位”的權責倒掛結構。

2.監督機制的形式化運作加劇制度失效風險。現行監督體系存在主體單一性與手段碎片化的雙重缺陷，未能構建全流程動態監督框架。在外包項目監督中部分外包商借技術壁壘構筑監督屏障，致使司法機關在技術方案評估、實施過程監控等環節陷入被動，形成事實上的監管真空。結果導向的驗收評價模式與分散的檢查措施，難以形成對技術開發過程的持續性約束。這種制度設計缺陷導致監督措施與風險演變的錯位，使違規操作風險往往在損害后果顯現后才被動暴露。

3.司法機關內部技術部門與業務部門的協同不足加劇了外包建設中的風險。不同部門在職責劃分上的模糊，導致信息溝通不暢，項目目標和標準缺乏一致性，不僅削弱風險預警的及時性，更導致對外包商監管要求的傳導失真。這種組織層面的協同障礙，使得本應具有剛性的監管規范在實踐中出現效力衰減。

二、司法大數據應用外包風險產生的根源

（一）外包模式與司法系統內在需求的結構性矛盾

外包商追求成本效益最大化的商業思維，與司法領域對數據安全、標準統一和程序公正的核心訴求，形成了難以調和的制度性沖突。

市場機制驅動的技術實現路徑，首先沖擊著司法標準統一化要求。不同外包公司基于自身技術儲備，在數據采集標準、分析模型構建等環節采用差異化方案。技術路徑的碎片化直接阻礙了司法大數據體系的整體協同效能，不同技術架構的并行存在，導致跨系統數據交互時頻繁出現兼容性問題。成本控制導向與數據安全保障需求存在本質性背離。外包商為壓縮項目成本，常采用通用技術方案替代定制化安全措施。商業利益驅動下的技術選型［6］，難以滿足司法數據對傳輸加密、訪問權限的嚴苛要求，客觀上增加了敏感信息泄露的潛在風險。

此外，商業邏輯與司法公正原則的沖突尤為突出。外包公司在數據處理環節為提高效率，往往簡化數據校驗的關鍵流程。這種效率優先的技術處理方式，可能導致數據特征完整性受損，進而影響司法裁量基準的客觀性，實質上構成對司法公正原則的隱性沖擊。

（二）監督機制與管理措施的缺陷

司法大數據外包的制度性缺陷，正在形成系統性風險傳導機制。政策設計滯后于技術實踐的矛盾，集中體現在技術標準離散化、資格審查真空化、監督機制形式化三個層面。

1.技術標準不統一已演變為跨域協作障礙。缺乏全國統一的參數體系，各地司法機關在數據接口協議、算法應用規則等關鍵領域各自為政。［7］這種技術路徑的碎片化實踐，不僅造成跨區域數據交互時的障礙，更使得類案推送、量刑參考等核心功能的實現效果產生區域性偏差，削弱了司法大數據應用的規模效應。

2.外包商資格審查的制度真空，暴露出市場機制與司法需求的適配困境。現行招標流程過度依賴價格競爭機制，對服務商數據處理能力、安全防護水平等關鍵資質缺乏標準化認證程序。資質審查的形式化操作，導致部分技術儲備不足的機構進入司法數據處理領域，這不僅抬高了數據失真風險系數，更造成司法系統對關鍵技術環節的失控危機。

3.結果導向型監督模式難以應對流程失控風險。現有監管體系過度聚焦項目驗收節點，對數據清洗、模型訓練等過程性環節缺乏動態監測手段。司法機關將技術監督權讓渡給外包商的自查機制，這種監管缺位狀態使得算法偏見植入、數據特征丟失等深層問題難以被及時識別。更嚴重的是，長期單向度依賴催生出新型廉政風險，技術服務商與司法機關的深度綁定關系，可能扭曲技術中立的應然狀態。

（三）技術治理下司法官權能的弱化

司法大數據實踐中技術權力擴張正在影響司法決策的權力結構。算法運行機制的封閉性、技術供應商的流程控制權、技術路徑的壟斷化趨勢，三者共同作用導致司法官核心權能出現系統性退讓。

1.算法黑箱正在解構司法審查的實質性。人工智能輔助決策系統深度介入量刑預測、證據分析等核心環節，但算法模型的參數設置與權重分配機制被外包商定義為商業或者技術機密。這種技術壁壘導致司法官對決策依據的認知停留在輸入輸出界面，無法追溯構建邏輯。當算法輸出與司法經驗判斷出現偏差時，司法者既缺乏技術能力驗證計算過程，也難以在法律框架內進行有效質疑，實質上形成“算法優先”的決策秩序。

2.技術供應商的流程控制權已超越工具性邊界。［8］從數據清洗規則制定到分析模型迭代升級，外包商通過技術接口的標準化設計，逐步掌握司法數據處理流程的底層控制權。例如在類案推送系統應用中，技術供應商對相似性判定閾值的設定，實質上決定著司法官接收信息的范圍與結構，形成技術主導的認知篩選機制。

3.技術路徑的壟斷化加劇司法創新能力的萎縮。長期合作形成的技術依賴，使外包商積累的專利算法和專屬數據格式成為司法系統的默認標準。當新型法律問題超出既有算法模型的解釋能力時，司法系統不得不等待外包商的技術升級方案，導致司法應對新型社會關系的時效性遲滯。

三、司法大數據應用外包風險的應對策略

（一）構建以安全高效為基礎權責清晰的制度規范

司法大數據外包應用亟需建立權責分明的制度框架，這是保障數據安全與規范運行的基礎。

1.通過系統性設計明確各方權利義務邊界。在數據采集、存儲、分析全流程設置標準化操作規范，建立可追溯責任認定機制，特別對涉及個人隱私的敏感數據實施分級管理，防止技術失控引發系統性風險。

2.轉變被動防御的風險管理模式。建立全流程動態監測體系：在數據收集階段重點防范信息泄露風險，建立嚴格的準入審核機制；在數據處理階段強化過程留痕，確保操作可追溯；在數據應用階段建立效果評估機制，及時發現技術偏差對司法公正的影響。

3.通過制度明確技術工具的輔助性定位。人工智能分析結果應當作為裁判參考而非決定性依據，司法人員必須保留對技術輸出的實質性審查權。外包公司需在必要限度內公開算法運行的基本邏輯和參數設置規則，禁止以商業秘密為由制造技術黑箱。［9］在外包范圍劃定上應遵循最小必要原則，涉及司法裁量核心環節的數據處理不得外包，確保關鍵技術自主可控。

（二）搭建科學高效的流程管控與風險監督體系

1.建立“執行部門—數字化風險管理小組—黨組”三級管控機制，執行部門負責項目落地與風險初篩，配備復合型人才團隊實時監控操作合規性。數字化風險管理小組聚焦制度設計與動態調整，通過定期評估確保技術實現與業務需求精準對接。黨組應當通過外包商資質審查與項目方向把控實現風險把控。

2.實施數據全周期精細化管理。在數據采集階段建立“涉密-重要-一般”三級分類存儲標準，對敏感信息采取更高級別加密防護。處理環節引入智能清洗技術，通過自然語言處理提升非結構化數據質量。應用階段建立定期核查機制，及時剔除失真信息確保決策可靠性。同步完善技術操作手冊，將法律規則轉化為可執行的代碼標準。

3.構建三維監督網絡。在技術維度通過算法透明化實現操作留痕，確保每個數據處理步驟可追溯。在專業維度引入第三方審計機構，打破技術黑箱并防范利益輸送。在社會維度建立公眾參與渠道，將外包項目進展納入司法公開范疇，形成內外聯動的監督合力。

（三）深化改革積極面對技術時代對司法權能的沖擊

1.建立技術素養提升體系，對司法官開展大數據與AI專項培訓，確保其具備技術工具駕馭能力。在司法辦案規程中明確技術工具的輔助定位，劃定技術可以介入的白名單和絕對不允許使用人工智能完成的黑名單。構建算法透明度規則，強制技術供應商公開核心算法邏輯，司法官通過釋法說理說明技術結論的采納情況及法理依據。

2.司法制度的技術適應性改革。針對現行法律滯后問題，重點完善三方面制度：制定司法大數據相關法律法規，明確數據采集范圍與算法倫理標準。［10］建立司法技術評估中心，對智能辦案系統開展規范化認證。在法律程序中增設技術復核環節，要求重大案件的技術分析結論須經合議庭實質審查。

3.推進司法智能化需要強化技術整合與人才支撐體系建設兩項基礎措施。構建全國統一的司法數據平臺，制定跨系統對接標準消除技術壁壘。實施“法律+科技”雙軌培養計劃，招收培育能審核技術方案的法律科技人才，確保技術開發符合司法價值導向。