杨甜甜 （浙江 台州 317000）
［内容提要］
十八大以来，司法数据应用取得了跨越式发展，全国法院网络和信息基础设施实现全面覆盖。随着在线常态化及诉讼电子化，各级法院积累的电子卷宗、裁判文书、庭审录音录像等数据亦呈现指数式增长，司法数据已经从上半场的收集与储存进入到下半场的加工与应用。挖掘蕴藏在司法数据中的丰富信息，探索司法案件与社会活动、政府行为之间内在联系，是法院顺应时代发展延伸司法功能、积极参与社会治理的应有之意。
（一）从供给侧到需求侧：精准推进诉源治理
法治建设既要抓末端、治已病，更要抓前端、治未病。社会治理的最佳路径是提前对风险进行预测、预警、预防，以求防患于未然，使纠纷“化于未发、止于未诉”，而司法数据的有效应用实现了社会治理从矛盾应对到风险预防、从供给侧到需求侧的飞越，在其赋能之下诉源治理可以更加精准，为实现善治目标提供了现实路径。譬如，在诉前阶段利用司法大数据为社会公众评估诉讼风险、预判诉讼结果、推荐解决策略，引导公众选择最佳纠纷解决方式。再如通过司法数据与调解平台对接，向参与诉前化解的人民调解员精准推送参考案例、推荐法律条文和裁判文书、提供当事人涉诉案件画像，让调解员汲取数据能量实现智慧办案。还有运用司法大数据围绕公民个人生活、企业生产经营等民事纠纷多发易发领域开展分析，通过司法数据不断拆分、合并、融汇，从中找到纠纷的影响或关联因素、矛盾焦点、发展趋势，据此开展预警、预测、纠偏和风险防范，并及时向社会公布分析结果，引导把风险消灭在萌芽状态。
（二）从堵漏洞到防风险：高效推进党政决策
司法是社会治理和纠纷解决的重要方式，司法数据中储存着大量反应社会矛盾和社会经济发展状况的信息，通过对司法数据的整理和分析，即可以从中解码出经济社会发展的运行趋势，探寻社会矛盾的演变规律，发现行政管理或社会治理中存在的漏洞与不足。譬如，通过刑事案件犯罪分布情况可以发现社会治安管理的重点区域，通过商事案件收案信息可以分析经济领域的最新动向，通过行政机关败诉案件信息可以解码政府依法行政水平，推进法治政府建设。以往，法院通常是以案件司法统计、发布白皮书、发送司法建议等方式参与社会治理，存在一定的局限性和滞后性。近年，最高人民法院在全国范围内开展“数助决策”工作试点，通过法治政府建设、营商环境、诚信社会、平安社会、生活和谐、生态文明六大类四十余项指标对当地经济社会运行情况与全国同类城市进行比对分析，以司法大数据评估社会治理成效及面临的挑战，通过数字体检的量化方式服务党委政府作出科学决策，取得明显成效。
（三）从定性到定量：有效推进科学立法
宪法和法律的实施是当代法治建设的基本内涵，也是全面推进依法治国的时代要求。司法是法律实施的重要场域，司法数据中蕴含着大量法律适用的信息，是检验立法的实施效果以及推动立法完善的重要路径。比如借助司法大数据评估刑事罪名的使用情况，发现存在相当比例的近年使用频率极低的“僵尸”罪名，可为刑事法律法规的修改和罪名调整完善提供重要参考。在立法过程中亦可借助司法大数据开展立法调研的量化分析，预估法律法规实施效果，解决传统立法调研成本高、效率低、预测难的问题，实现从定性走向定量。如中国司法大数据研究院聚焦高空坠物主题开展深度分析，为“高空抛物、坠物入刑”提供有力的数据支撑，直接推动《民法典》侵权责任法编关于高空坠物相关草案的完善以及最高人民法院《关于依法妥善审理高空抛物、坠物案件的指导意见》的出台。
司法数据系法院司法活动信息的客观记录，不仅能够如实地反映司法工作情况，也是研究法律施行、社会综治以及经济社会发展等情况的重要参照。当前人民法院在数据治理和应用上尚处于摸索阶段，尤其是在数据集成、共享、深度利用、隐私和安全等方面存在的短板，掣肘了数据价值的释放。
（一）司法数据服务社会的现实困境
提升司法数据服务能力是Z省法院全面推进数字化改革、建设“全域数字法院”的重要内容，为此全省法院积极参与最高法院“数助决策”工作试点，探索司法数据服务社会治理的新路径，虽然取得了一定成效，但也面临着现实困境急需**，集中体现在以下四个层面：
困境一：数据来源不统一导致数据存在缺陷
司法源数据集中于人民法院大数据管理和服务平台等系统中，由于各地在数据平台建设、案件归类、数据标签、数据接口上的不统一，直接造成司法数据内部的差异和冲突。司法数据与司法活动的结合不够全面，对人员、流程、程序等要素考虑不足造成数据的完整度不高。从法院内部来看，司法数据的生产者和使用者并非同一，审判执行一线严格按照规范要求录入数据的积极性不高，而应用数据者无法直接对数据加工和生产进行指导，很难让数据生产者按照使用需要去录入，数据存在一定的滞后性，无法满足应用需求，而数据在生产、使用和加工上未能形成完整闭环，一定程度上影响数据质量的提升，导致司法数据内在发展动力不足。随着数据收集程度的提高，数据环境亦变得更加复杂，这对加强数据流程和司法活动监控的精准性、及时性提出了更高的要求。如何建立对司法活动和数据过程的科学管理体系，目前尚缺少系统的架构。
困境二：数据采集分析的智能化程度不高
司法数据包括结构化数据和非结构化数据，对于前者，各类司法数据分析平台虽都设有固定的报表，但一般无法根据个性化的需求任意提取已录入的所有信息节点开展深度分析，很多数据必须通过研发公司由后台提取。而仅凭当事人、案由等结构化数据经常不足以精准分析，在数据特征标签精准度不足的情况下，往往需要事先阅读一定可观数量的裁判文书之后，大致总结出此类案件涉及的案由、关键词等特征，才能确定数据分析的最终样本。很多案件特征无法由系统自动标记，在勾选信息不齐全的情况下，就只能人工采集数据效率低下。诸如图片、文本、庭审录音录像等非结构化数据需要被切割成可被计算机处理的独立信息单元或结构化的特征标签，才能利用机器学习并进行文件自动分类。受限于目前的技术水平，计算机对裁判文书的语义分析以及对视频信息快速检索定位、信息快速获取转换等智能化能力较低，导致该部分数据尚未得到有效充分的开发利用。
困境三：数据跨域共享不充分壁垒明显
数据的互通共享是大数据发展的趋势所向，目前各地法院开展跨域数据分析主要依赖于人民法院大数据管理和服务平台，但该平台有权限限制。而不同层级、区域的法院之间、法院与部门之间存在着数据壁垒，一些与司法密切相关的数据缺失，甚至产生数据冲突，尤其是承担矛盾纠纷调处的职能部门之间数据共享不充分，数据相对封闭难以整合成为数据网络。司法大数据与经济侧大数据碰撞不够，诸如常住人口等经济侧数据一般从各类公报和门户网站获取，缺乏更为快速、直接的信息共享渠道，而对于一些尚未公开的经济侧数据，则更无法与司法大数据进行融通分析。如何改造数据为开放数据、实现数据共享交流是迫切需要应对的问题。在运用司法数据参与治理过程中也会伴随延伸出数据安全的风险隐患，包括数据泄漏、流失、误用、分化等常见问题，也包括数据中的隐私侵害和数据管理失职、渎职带来的危机和损失。
困境四：数据深度应用的成效依然有限
虽然当下大数据分析屡见不鲜，各地法院对此应用越来越广，但仍无法“独当一面”，不少地方存在“大数据小效用”的现象，如数据“支离破碎”无法完整支撑研究结论，数据分析留于表面浅层未能深挖根源，数据运用局限于法院内部决策或审执质效评估，数据结论建议未能得到相应职能部门回应落实等等。一方面，各类数据爆发式增长，数据总量繁多、类型复杂导致数据沉余，而破除数据系统之间的壁垒后则极易导致数据混杂、重复交叉、价值密度低等弊病，直接影响数据的利用效果；
另一方面，目前应用的司法数据依然以结构化数据为主，数据价值未能充分挖掘，技术手段读取容易出现偏差，对非结构化内容智能分析远未达到预期效果。司法数据在转化为产品、服务公众和经济社会大局上依然捉襟见肘。
（二）司法数据应用受限的深层原因
司法大数据是体量巨大的数据池，更是多元数据聚集关联后形成的司法领域数据全集。基于认知水平落后、制度供给匮乏、治理手段缺位以及技术保障不足等多层原因，司法数据从产生到应用过程中重重受阻，掣肘了数据价值的有效释放。
原因之一：认知水平落后
大数据时代的数据开放与共享，并非是简单的数据公开，而应是建立在数据乘法融合下与社会发展的协同和共享。目前，各级法院对司法数据的重要性认识依然不足，尤其是对数据概念、本质特征及其潜在的价值认识不清，不少法院依然局限于分析案件收结趋势、办案均衡情况、审执质效态势的思维定式，对数据资源的价值认知不足，有些法院只是将司法数据的应用当做装点门面的花架子，隔靴挠痒花样作秀，仅仅停留在喊口号做宣传，未将数据治理的思维真正运用到工作当中。在数据的交互应用过程中，依然存在部门之间各自为政的思维桎梏以及对数据权属的认识模糊，由于对数据权利、隐私保护、数据安全等方面的认识不到位，更多时候受部门利益影响将数据视为所有私产不愿共享。此外，数据驱动理念未得到普遍认可，一定程度上影响对数据分析建议的采纳与落实。
原因之二：制度供给匮乏
随着司法公开的深入，司法数据的应用问题逐渐受到社会关注。国内针对司法数据的收集、统计、储存、应用、共享等内容尚无专门的法律法规予以规范，对于司法数据标准、应用规制模式等尚无定论，司法领域的数据融合分析与集成应用没有形成相对系统化的研究应用体系。少量的法院内部规范如《最高人民法院关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》、《最高人民法院关于进一步加强司法统计工作的意见》等，也仅是针对裁判文书等部分数据的开放，无法为司法数据的整体建设和长远发展提供立法支撑。2021年我国《数据安全法》、《个人信息保护法》虽已相继出台，但更多指向政务数据管理，并未就司法数据的管理应用作出专门规定。现实中基于司法数据存在大量敏感及个人隐私，涉及面广、敏感度高，模糊笼统的规则之下导致大量的司法数据易被划分归类至保密信息，不利于数据的开发应用。而从各地法院应用实践来看，数据管理模式不完善、管理规则不健全较为普遍，如T市两级法院制定数据治理、数据应用相关规范的法院仅一家，无一家法院针对数据生命周期管理制定相应流程或办法。
原因之三：治理手段缺位
长期以来，法院内部的数据都是由下往上逐级单向传输，数据在内部无法正常流转和共享，对审判的反哺效用并不显见。数据的管理部门与生产部门并非同一，数据治理责任划分不明，业务部门不愿深度参与，仅仅是配合数据治理，部门之间协作较弱，导致治理效率整体低下。而在数据应用层面，现阶段主要落在数据管理部门，管理部门与业务部门双向互动较少，与此相关的考核机制不完善，流程亦不明确，数据参与社会治理的建议需要业务部门论证，分析路径需要业务部门提供，靠管理部门单打独斗单向输出，难以形成高质量的结论，而粗糙的结论很难得到相应职能部门的落实完善，更遑论将分析结果转化为制度变革。
原因之四：技术保障不足
当前，人工智能技术与数据应用工作的融合处于起步阶段，算法仍需持续突破与创新，司法数据特征隐藏较深导致数据挖掘分析性能较差。数据处理能力与数据资源规模之间产生显著“剪刀差”，并呈持续扩大趋势。法院内部从事数据管理应用的技术人才保障薄弱，如T市法院专职从事司法统计或数据应用工作的多为入职不久的法官助理或者书记员，很少专门配备兼具法学、统计学或信息管理学专业背景的人才，部分法院甚至由临聘人员担任统计员，数据处理能力和应用能力不强，人员流动性较大，工作的连续性无从保障，对数据质量亦会造成冲击。而委托技术外部公司研发存在先天不足，盈利目的驱使之下数据研发以及维护费用一般较为昂贵，由其掌握海量司法数据存在较大的安全隐患风险，法院在分级保密方面不完善，对技术公司的监督制约方式有限，项目收效甚微，工作开展裹足难前。
运用司法数据赋能社会，既发挥“法治”的保障作用，又发挥“智治”的支撑作用，是实现国家治理体系和治理能力现代化的重要途径。司法数据未来的发展，除了“量”的增长之外，更重要的是“质”的提升，以及司法数据管理的规范化、制度化建设。据此，本文试从价值理念、制度供给、基础保障、具体应用四个层面提出完善路径。
（一）价值理念层面：提升数据治理意识
1、法治引领理念
数字中国建设归根到底需要依靠法治，通过构建暂新的数字法治体系，有效规制数字法律秩序，最终实现更高水平的数字正义。司法数据作为一种公共信息资源，其收集、加工、运用及公开等各个环节均涉及数据权属及使用规则，还涉及当事人隐私、审判秘密及信息安全问题，如若不当使用，极有可能对当事人隐私权等合法权益造成侵害，严重折损司法的公信力。为此，要全面强化制度供给，在数据治理上实现良法善治。建议全国人大常委会参照目前较为成熟的政府数据开放共享立法，对司法数据的采集、开放范围、开放方式、数据标准、元数据、个人信息保护、法律责任等在顶层设计层面进行统一规制，确保数据治理有法可依。
2、价值平衡理念
司法数据的治理并非是司法工作的辅助和陪衬，而是推动司法工作现代化转型的重要方式。而数据只有通过流动才能释放其潜在价值。法院在收集各类诉讼相关数据同时不断产生业务数据，数据公开共享过程中亦涉及相关当事人的隐私权与公众知情权、司法公开义务等各种权利义务的平衡问题。因此要探索司法数据治理的内涵、框架、模式和机制，让数据治理在流动与安全中求得平衡。一方面运用政策、法规等手段对数据的集成和应用用予以规范，另一方面各级法院要从管理规范、机构设置、财政支持、人员配备以及技术研发等各个方面大力支持数据建设和应用的深入，将数据治理与业务流程相融合并综合运用规则和技术实现协作共治。
3、共享发展理念
聚焦不同部门、不同地区之间数据资源分配不均、数据标准差异化等突出问题，以体制机制改革和数字化改革双轮驱动推进业务协同转向一体化发展的制度创新，以创新的思维推动跨界融合。建议国务院、最高法院、最高检察院、司法部等确定大数据平台建设标准，统一数据接口，降低各部门、各地区平台建设和整合成本。深化数据共享机制，由高级法院牵头申请最高法院大数据管理与服务平台对各级法院开放全国同等级别法院以及辖区法院收结案数据、已公开文书、司法文件等查询权限。以数字化改革为契机，围绕减少流程、缩短时间、优化服务的目标，由党委政府牵头，依托城市大脑，汇总各地各部门数据信息，实现矛盾纠纷调处部门、社会团体和组织数据共享，矛盾纠纷调处各环节一键跟踪、动态监管，司法数据与政务数据、公共数据深度碰撞，精准反应经济社会运行情况。
（二）制度构建层面：健全数据治理体系
1、加强数据源头治理
数据质量是影响应用成效的关键，因此在数据来源上，必须抓好结构化数据采集和特征标签归纳等基础工作。在数据采集上要严格按《人民法院信息技术标准》规范要求录入数据。优化升级办公办案平台，完善审判流程标准体系，实现数据自动生成、自动回填以及填写之后相互校验，尽可能减少人工录入，既减轻法官负担，又提高数据质量，确保采集到更多更全更高质量的结构化数据。重视案件归类、标签工作，建立海量标签池，实现对历史诉讼案件自动化分类标记，为裁判规则检索、大数据分析等提供支撑。在数据生成阶段，通过设定甄别和清洗数据的标准建立数据重复识别匹配规则，让程序自动完成数据的筛查和检验，过滤无意义数据，提取有效的数据质量评估指标，改善转换规则和数据质量评估维度，最大化实现数据质量的提升。
2、分级分类开展治理
在采集数据过程中，根据数据敏感程度、数据来源等做好标识标记，为数据整理提供更多依据，同时方便对数据追溯源头。根据元数据规则设定相应的阈值范围，过滤不符合阈值范围的数据，提升数据的识别与筛选能力。根据分级分类依据形成对应的管理办法，设定标准构建流程，以使用部门的质量要求为切入点，完善组织职责，同时明确责任盲区和多头管理的主责部门，逐一评审主数据标准定义、规则以及代码取值等。在内部建立起过程完整、分区严格、权限严密的数据库，通过加密、数字签名等身份认证技术对用户权限进行分级分类，在此基础上实现有效公开，进一步区别内部公开与外部公开，明确数据公开的类别、限度、流程等以及数据管理者的义务责任。
3、促进数据交互融合
数据的价值并不在于个体数据的独特信息，而在于批量共性的个体数据所呈现的共性信息。通过人工智能应用明确数据匹配规则，建立统一的元数据标准，是不同来源的数据实现交互运用的基础。在保障数据安全的前提下，在不同环节、不同应用、不同机构之间建立统一的数据交换标准及数据中台，实现数据互通和共享，从而为司法数据应用形式的多样化提供支撑。面对不同企业开发的应用系统因技术参数不同导致数据对接不畅的问题，在对公司企业行为予以约束的基础上，加强对数据对接技术的研究和利用，如一些数据专家所提出的“黑盒式”互操作技术，可以在不同系统间不进行接口对接的情况下，实现数据的实时动态采集和汇聚，提升对多源异构数据的处理加工能力。
4、加强数据安全管理
安全问题集中在数据访问和公开过程中。对于前者，要加强用户访问实时监测预警，有效保障数据的安全机密、完整合理，同时建议采用审计方式实现闭环监管，即从采集、存储、传输、处理、应用全流程安全监管防护。公开过程中，要严格区分涉密信息和非涉密信息，对外可定向向有关部门和高校等研究机构以及部分有资质的企业开放经过严格审核的数据资源，公开之前必须隐去涉及国家秘密、个人隐私、商业秘密等不应公开的信息，但这类信息的部分内容可作为党委政府决策以及相关学者研究使用。在使用时遵循严格规范，在为社会提供公共服务时应区分普通信息与敏感信息，既要充分考虑公开需求，又要严格依法依规使用，确保公开合法合规，最大限度地保护各方利益。
（三）基础保障层面：提高技术应用水平
1、人力保障：构建人才培养机制
司法数据的应用与发展，人是最为关键因素，而惟有跨学科、多维度、多视角、多领域，方能驾驭好大数据时代的机遇和挑战。目前，各级法院当中既懂法律又通技术且掌握数据管理的复合型人才凤毛麟角。因此，着眼眼前则要构建审判与技术深度合作机制，积极推动法官等审判人员参与司法数据应用，招募技术人员充实一线提供智力支持，有条件的法院可以与高等院校、科研机构、网络技术公司共建人才联合培养机制，建立实训基地，开展互派、互挂锻炼，提高教育培训深度和实战能力，锻造一批既懂法律又懂技术的综合型交叉型人才。放眼长远则要积极推动法学教育、法学研究方法和研究范式的创新，由教育部牵头与法学院校共同研究设立数据法学学科，以联合培养研究生的方式招收法学、统计学、管理学、计算机科学、信息学等跨学科跨领域专业人才，精选出一批拥有学术潜质和学术悟性的人才定期到国家法官学院参加培训，培养掌握多学科知识和数据应用能力的创新型应用法学人才。
2、服务保障：加大研究合作力度
以法院为主体，联合网络技术公司合作研发大数据驾驶舱，在汇聚跨地区跨部门海量数据基础上，赋予个性化使用权限。在平台化、数据化的基础上，基于数据智能的创新增多，连点成线、连线成面，挖掘其中的内在连接和内在价值，让孤立的“点”涌现出新的价值，实现实时研判分析案件走势、经济社会运行情况，及时发现苗头性问题，深挖体制机制问题，共同服务社会治理现代化。邀请互联网产业机构、数据机构、律师机构积极支持和参与建设司法大数据发展指数系统，打造共享的数据交换交流平台。建立数据应用评查机制，设立评审委员会，吸纳专家人才，遵循专业性、中立性、客观性原则，根据司法数据的应用场景提炼相应的评价标准。
3、技术保障：拓展前沿科技应用
积极拓展高新技术在数据治理中的应用，用人工智能的多维度评估原则对数据进行自定义处理，实现模型量化与成熟，数据颗粒更加细化并跟进方案。将传统的关键词检索推向智能的语义检索，将传统的手工知识库制作转变为机器学习生成知识库。计算机体系结构以数据为中心的宏观走向和存算一体的微观走向，软件定义方法论广泛采用，云边端融合新型计算模式，区块链技术应用于数据治理，网络通信向宽带、移动、泛在发展，海量数据的快速传输和汇聚带来网络带宽需求，千亿级设备联网带来高密度泛在移动接入需求等等均为技术在数据治理中的应用。
（四）具体应用层面：提升数据应用成效
1.、建立多向信息搜集机制
着力拓宽信息来源渠道，解决“巧妇难为无米之炊”的困境。在法院外部，建议由党委政府牵头建立数据分析联席会议制度，相关职能部门定期交流波动数据情况和党委政府重点关注专题，共同研究防范和化解风险对策。在法院内部，则由审判管理部门牵头，各审判执行业务部门、政策研究部门、综合办公部门等共同组建审执态势分析专班，每月交流收案波动、质效短板以及近期审判执行过程中涌现的重点难点问题，提炼有价值的信息及时深入研究形成成果。
2、丰富数据分析应用方式
深入研究法院审判数据与社会治理问题的映射关系，完善以辅助社会治理科学决策为目标的司法数据模型范式以及司法大数据专题研究在决策咨询中的应用方式。聚焦公众关注的热点，基于画像体系与结果选取相关性较大的特征变量，通过分类模型、聚类模型、回归模型、神经网络和关联规则等机器算法进行多元挖掘，实现定量分析和定性研究的有效结合。从发现问题到提出对策分析过程中，既要坚持整体思维，全流程把握数据分析方法，也要追求细节优化仔细论证，使得数据能够更好地支撑分析结论。
3、完善分析成果转化机制
改变现有的报告呈送—领导批示—职能部门落实的单向工作机制，借鉴司法建议考核工作方法，将数据分析成果转化纳入机关单位绩效考核，切实提升问题研判分析的精准度，严格落实整改完善责任，共同推动社会治理现代化。及时通过新闻发布会或新媒体平台发布分析成果、典型案例、类型化纠纷解决指南等，让社会公众充分感受大数据应用的价值，实现对问题解决成本、纠纷处理结果等形成稳定预期，理性选择问题解决方法，最终有效预防类似问题反复出现。
数据治理是法院智能化转型和实现全域数字化改革的基础，也是审判能力和审判现代化的重要抓手。主动拥抱技术革命与创新发展，有效实现司法数据与人工智能的有机结合，是司法大数据发展的未来之势，惟有以改革的思维推进改革，以问题的导向处理问题，才是实践前沿应用并推动法治建设的绝佳场域。
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