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《人民检察》杂志是最高人民检察院的机关刊物、中国法律类核心期刊。多年以来，在法学界一直享有盛誉，在全国检察机关也颇具影响力，被众多读者视为良师益友。
《人民检察》立足检察实践，注重业务指导，锐意理论探索，追求学术层次，为我国检察理论研究不断加强和走向繁荣发挥了重要作用。
《人民检察》以其高层次、权威性、指导性和实用性的鲜明特色以及成熟的风格，成为全国检察官必读刊物，受到众多法官、警官、律师和学者的亲睐。
本文摘自《人民检察》。作者邓树刚（山东省潍坊市寒亭区人民检察院检察长）
大数据技术是在以信息化方式记录大量交易、信用等数据的基础上，通过云计算等技术专业化分析处理，总结现状、预测未来，并据此提出对策的技术。大数据技术不仅可运用于商业领域，也为职务犯罪预防工作带来了新机遇。
一、职务犯罪预防工作运用大数据技术的必要性
1.传统职务犯罪预防工作思维的弊端。近年来，检察机关不断探索职务犯罪预防新机制，也取得了一定成效。然而，传统职务犯罪预防工作思维仍存在以下弊端：第一，滞后性。当前，职务犯罪预防工作往往是在自侦部门侦破相关职务犯罪后，根据案件暴露出的制度漏洞、管理问题等予以跟进调研，并力求举一反三，将预防范围拓展至整个行业或系统。这种“亡羊补牢”式的预防工作实际是以业已发生的职务犯罪案件为素材，做解剖麻雀式的研究并提出预防对策，而很少关注预防对象案发前的职权内容、财产变化与职务犯罪的关系。事实上，这样的预防所起的实际效果十分有限，一些重点领域和关键环节，职务犯罪依然高发。第二，被动性。传统职务犯罪预防主要采取培训教育、现身说法等形式，力图从主观上说服预防对象，使其不敢为、不愿为，但是在客观上使预防对象“不能为”的配套措施十分有限，而且，一些预防举措还要寄希望于预防对象单位的配合才能有效开展。囿于现实环境的限制，不同单位对于职务犯罪预防工作的重视程度差异很大，有的领导对此工作必要性认识不足，对配合开展预防的动力不足、热情不高，不同程度存在消极对待现象，致使职务犯罪预防工作陷入被动。第三，分散性。一方面，检察系统内部预防工作较为分散。最高检对省级院预防方面业务上的实际指导并不多，而跨省市同级不同地区的预防数据更是未能统一和共享；另一方面，同一地区内职务犯罪预防职能部门交叉重合。不仅各级党委自身负有党风廉政教育、监督、纠风、惩处等职责，政府职能部门中也有直接从事预防职务犯罪的预防腐败局，导致职务犯罪预防体系链条过长，职责划分过细，虽然家家有任务、层层有职责，但实际上却无法形成合力，甚至相互掣肘。
2.大数据思维对职务犯罪预防工作的变革。大数据时代背景下，企业战略将从“业务驱动”转向“数据驱动”，基于大数据思维的智能化决策是企业未来发展方向。这样的转变也适用于对于职务犯罪预防工作。首先，由事后跟进到事前预测。按照大数据时代的思维模式和处理方式，通过大数据的收集和分析，确定与职务犯罪相关的关联因素，只要该因素出现就表示职务犯罪已经发生或者即将发生，即“捕捉现在”和“预测未来”。如通过对预防对象银行存款、证券基金、车辆信息、房产信息等数据的收集和分析，可事先判断其财产是否异常；通过分析预防对象的住宿记录、航空记录等大量数据，可以判断预防对象开支走向、来往记录等。对于明显异常于合理数值的数据予以重点关注，必要时启动预防措施。其次，由主观教育到客观制约。大数据应用于职务犯罪预防的意义在于不仅极大减少了办案成本，而且更为关键的是，大数据的形成、记录和采集为每一个国家工作人员编织了极为严密的监督网，使其每一个与职务犯罪相关联的行为都在监督之下，保证每一桩权钱交易都会被及时发现。长此以往，“不能贪”、“不想贪”的预防职务犯罪体系会逐步形成。再次，由分散预防到整体合力。信息化时代背景下，时空的隔离不再成为问题。就检察系统内部而言，随着全国检察机关统一业务应用系统软件的推行，全国范围内统一整合检察机关的办案、预防数据并作出分析已经指日可待。在对外层面上，行政、司法机关执法信息共享平台一旦建成，将海关、边检、工商、税务等相关执法机关和司法机关的执法数据融为一体，预防数据采集十分方便的前提下，整体预防的合力必将大大加强。
二、运用大数据技术推动职务犯罪工作开展
当前，大数据技术主要应用于商业领域，推动大数据研究的动力也主要来自企业的经济效益。笔者认为，大数据技术之于检察工作，尤其是职务犯罪预防领域也可以大有可为。
1.大数据的收集和整理。大数据的收集是以个人为单位，内容涵盖其生活和工作的方方面面，只要能留下数据或者能以数据的方式予以记录的，都要被采集。按照收集方式的不同可以分为两类：一类是被动地被记录下来的，一类是个人主动记载的。第一类包括：户籍信息、金融信息（应包括银行存款明细、交易对手信息、信用卡消费信息、股票、证券、基金、保险等投资理财信息等）、房产信息（在目前可调取的《房屋状况及产权人信息》基础上，还应增加房产购买和出让价格及房款支付情况，并实现全国不动产登记信息联网）、车辆信息（包括产权、保险、违章、通行记录、维修保养等）、通讯信息、工商登记、宾馆住宿（除严格执行住宿登记制度外，完善目前宾馆住宿查询系统中的同住人比对功能）、社保医保、出入境记录、国内外航班信息（在目前的航班查询系统中再加入机票价格及支付情况等信息）、电子警察监控信息、其他违法违纪信息等。第二类包括：公务人员档案（尤其是岗位职责及工作内容的变动情况）、现金的持有和使用情况、直系亲属的财产和工作情况、需要特别说明的经济往来、收入、馈赠以及其他需要主动记录的信息。
2.严格限制预防对象的现金往来。现金支付与银行转账等其他资金结算方式相比，最明显的特点是轨迹隐匿性，即现金具有不容易被发现的特性，现金往来可以隐匿资金流通的轨迹，从而掩盖犯罪行为。不论在传统办案模式时代还是大数据时代，都要规范现金使用情况。不仅针对公务活动中的现金往来进行限制，还要从制度上减少以致杜绝大额交易中的现金支付，这可以有效应对预防对象及其家属、关系密切人员利用现金交易逃避财务监管。对此，应借鉴国外关于现金管理制度的先进经验，有效监控大额现金交易，将大额现金流通置于相关部门监控之下，使通过大额现金行贿受贿的非法交易无处可匿。例如，意大利设定现金交易上限的管理方式，规定对超过上限的交易，必须通过非现金支付的方式，该制度建立的目的就在于将资金的流转变成可监控的数据。
3.搭建大数据分析平台、培养数据挖掘和分析团队。大数据不仅指规模庞大的数据，还包含对这些数据的处理和应用，依赖强大的云计算能力在海量数据中筛查出涉嫌职务犯罪的对象或者潜在对象，这就需要建立科学的数学模型。数学模型的建立是大数据反贪模式的核心，需要专业的理论数学、计算数学以及统计学知识。专业数学模型的建立是将传统办案中形成的行之有效的信息应用方法和法律所要求的因果关系存入数学模型的内核。因此，建立有效的数学模型依赖于资深自侦办案人员、预防干部和案件管理人员的经验和数据科学家的技术。同时，数学模型的完善是一个滚动、渐进的过程，最初建立于传统意义上认为有价值的数据，之后逐渐将传统意义上无法建立因果关系、但从统计学上能确认有相关性的“垃圾信息”纳入数学模型的考量范畴。
4.制定个性化的预防对策。有了个性化数据作为支撑，不论是商业服务还是政府管理，抑或职务犯罪预防均可以实现个性化的精准服务。如医疗机构可以实时监测用户身体状况，教育机构可以更有针对性地制定用户喜欢的培训计划，社交网络可以为志同道合的人群组织各种聚会活动，政府可以在用户心理健康数据出现异常时有效予以干预，这就是互联网“以人为本”的最好体现。职务犯罪预防部门可以根据预防对象一段时期来的数据，立足其所在行业领域、所在地区的职务犯罪案发情况，结合大数据平台的分析结论，提出个性化预防对策。
