廉政风险智能预警系统的第一版原型，是在八月初上线的。
开发过程比苏清越预想的更艰难。不是技术问题——市纪委监委技术中心有一支很专业的团队，主任老谭是计算机博士出身，对大数据反腐很有研究。难的是协调和共识。
“苏主任，你这个需求清单太庞大了。”老谭拿着苏清越提交的《系统功能需求说明书》，眉头皱成川字，“要整合裁判文书网数据、执行信息公开网数据、企业工商数据、银行流水数据……这些数据源分属不同部门，有些还是涉密的。怎么打通？”
“分步走。”苏清越早有准备，“第一步，先做公开数据的抓取和分析。裁判文书网、执行信息网都是公开的，我们可以合法抓取。”
“那企业工商数据和银行流水呢？”
“第二步，通过内部协调。”苏清越翻开另一份文件，“我已经和市市场监管局、人民银行东州分行初步沟通，他们同意在合法合规前提下，为我们开通部分数据的查询权限。当然，需要严格的审批程序和保密措施。”
老谭推了推眼镜：“苏主任，你确定要搞这么大？这种跨部门的数据整合，以前从没人做过。万一出问题……”
“正因为没人做过，才要尝试。”苏清越说，“谭主任，你在技术中心这些年，应该也看到传统监督方式的局限性。靠群众举报、靠人工排查，效率低，覆盖面窄。很多隐蔽的腐败问题，比如‘期权腐败’、‘影子股东’，常规手段很难发现。”
她顿了顿：“而大数据可以。通过分析法官的裁判倾向、律师的代理规律、企业的诉讼记录，我们可以发现异常关联。比如，某个律师总是在某个法官那里胜诉；某个企业总是能拿到对自己有利的判决；某个法官的亲属在企业担任高管……这些关联，人工很难梳理，但机器可以。”
老谭沉默片刻，最终点点头：“技术上确实可行。但我需要领导批示。”
“没问题。”苏清越说，“我已经向宋主任汇报过，他也同意试点。”
三天后，项目启动会。
小会议室里坐满了人：技术中心的老谭和两名工程师，二室的苏清越和一组组长老孙，还有受邀参会的市中级法院信息办主任、市司法局科技信息处处长。
气氛有些微妙。法院和司法局的同志，显然对这个系统有顾虑。
“苏主任，我不是反对技术创新。”中院信息办主任先开口，“但裁判文书数据涉及当事人隐私，如果大规模抓取分析，会不会泄露信息？”
“我们会对数据进行脱敏处理。”老谭解释，“只分析裁判结果、案由、法官等公开信息，不涉及具体案情和当事人隐私。”
“那法官的裁判倾向分析呢？”司法局同志问，“这个……会不会影响审判独立？法官判案，是根据事实和法律，不能因为某个法官判得严或判得宽，就说他有问题。”
苏清越接过话头：“我们不是要评价裁判对错，而是要发现异常模式。如果一个法官在某一类案件中，总是做出有利于特定律师或企业的判决，而且这种关联在统计学上显着异常，那就值得关注。至于这是否有问题，还需要进一步调查。”
她看向在座的各位：“各位，这个系统的目的，不是要取代人工监督，而是要为监督提供线索。就像医院的体检设备，它能发现异常指标，但最终诊断还要靠医生。”
这个比喻似乎起了作用。法院和司法局的同志表情缓和了些。
“那数据安全怎么保证？”中院主任又问，“万一系统被攻击，数据泄露，责任谁来担？”
“系统部署在政务内网，物理隔离。”老谭说，“访问需要三重认证，操作全程留痕。我们会制定严格的安全管理规定。”
会议开了两个多小时。最终，各方达成初步共识：先试点运行三个月，只分析公开数据，严格限定使用范围，定期评估效果。
八月中旬，系统进入开发阶段。
苏清越几乎每天泡在技术中心。她不是技术专家，但她清楚业务需求。老谭团队负责技术实现，她负责解释监督逻辑。
“这里要加一个关联度算法。”她指着设计图，“不仅要看法官和律师的共同出现次数，还要看时间序列。比如，他们在饭局见面后一周内，是否有新案件立案？”
“这个功能可以实现。”工程师小张点头，“我们可以设置时间窗口，分析事件的前后关联。”
“还有这个，”苏清越指着另一个模块，“企业股权变更数据要和诉讼数据关联。比如，某企业在诉讼期间发生股权变更，新股东是否与法官有关联？”
“这个有点难。”小张挠头，“企业工商数据更新不及时，而且股权代持很难查。”
“先做起来，不追求完美。”苏清越说，“哪怕只能发现一小部分问题，也是进步。”
开发过程中，她遇到了各种技术难题：数据格式不统一、清洗工作量大、算法需要反复调试……但她坚持一点：系统必须实用，不能做成花架子。
与此同时，对张宏伟的调查也在继续。
小王的社会关系分析有了新发现：“苏主任，你看这个。”他调出一张聚会照片，“上个月，张宏伟在东郊的‘云顶山庄’举办了一场私人聚会。参加的人有中院张某法官、华科股份的法务总监，还有……省高院的一位退休领导。”
照片拍得有些模糊，但能辨认出几张面孔。张宏伟站在中间，举杯微笑，周围几个人神态轻松。
“照片哪来的？”苏清越问。
“一个参加聚会的企业老板发的朋友圈，很快删了，但我截屏了。”小王说，“我还查到，这场聚会的名义是‘知识产权保护研讨会’，但实际就是吃吃喝喝，没有任何学术内容。”
苏清越盯着照片。云顶山庄是东州最高端的私人会所，人均消费至少三千元。一场十个人的聚会，就要三万多。而张宏伟在过去一年，在那里消费了二十多次。
“查他的信用卡账单。”她说。
“查过了。”小王调出数据，“张宏伟有一张白金信用卡，过去一年在云顶山庄消费四十六万元。但奇怪的是，这些消费大多不是他本人刷卡，而是一个叫‘李婷’的人。”
“李婷是谁？”
“张宏伟律所的行政主管，也是他的……情人。”小王压低声音，“我通过一些渠道了解到，张宏伟有家庭，但和李婷保持不正当关系已经五年了。很多不方便的消费，都是通过李婷的账户走账。”
苏清越眼神一凛。这不只是作风问题，更可能是洗钱通道。通过情人账户消费，可以规避个人财产申报，也能掩盖资金的真实来源。
“继续深挖李婷。”她说，“查她的银行流水、房产、车辆。如果她和张宏伟有不正当经济往来，就是突破口。”
九月初，系统第一版上线试运行。
界面很简洁：左侧是菜单栏，包括“法官画像”“律师画像”“企业画像”“异常关联预警”；中间是数据可视化图表；右侧是预警列表。
苏清越输入几个关键词，系统开始运行。后台的数据抓取程序自动从裁判文书网、执行信息网等公开平台收集数据，经过清洗、分析，生成关联图谱。
第一个预警很快弹出：
【预警级别：中】
【关联对象：张某（法官）、张宏伟（律师）】
【关联类型：裁判异常】
【详情：过去三年，张某审理张宏伟代理的案件11起，原告胜诉率100%，平均判赔金额为同类案件3.2倍。时空关联分析显示，两人在案件审理期间共同参加社交活动7次。】
第二个预警：
【预警级别：高】
【关联对象：王某（法官）、李婷（张宏伟情人）】
【关联类型：财产异常】
【详情：王某妻子名下新购房产一套（价值420万元），购房资金来源可疑。经查，购房款中200万元来自李婷账户转账。】
第三个预警：
【预警级别：低】
【关联对象：陈明远（学者）、华科股份（企业）】
【关联类型：兼职异常】
【详情：陈明远担任华科股份独立董事，年收入30万元。同时，他在多起华科股份为当事人的知识产权案件中出具专家意见书，意见均有利于华科股份。】
预警一条条弹出，总共三十七条。有些明显有问题，有些可能是巧合，有些需要进一步核实。
老谭看着屏幕，表情复杂：“这个预警量……比预想的多啊。”
“正常。”苏清越却很平静，“系统刚上线，算法还在优化，可能会有误报。我们需要人工复核，逐渐调优。”
她选中几条高预警级别的，准备开展初核。但就在这时，老宋的电话来了。
“清越，你来我办公室一趟。”
语气不太对。
主任办公室里，烟雾缭绕。
老宋抽着烟，脸色不太好看。桌上摊着一份打印出来的预警清单——显然，有人已经向他汇报了。
“清越啊，这个系统……”老宋弹了弹烟灰，“预警量是不是太大了？一上线就三十多条，这要是传出去，政法系统还不炸锅？”
“宋主任，预警只是线索，不是结论。”苏清越解释，“很多可能是误报，需要人工核实。系统的作用就是帮我们缩小范围，提高效率。”
“效率？”老宋摇摇头，“我看是制造矛盾。你看这条，”他指着清单上关于陈明远的那条预警，“陈教授是知名学者，市政府法律顾问，你预警他，合适吗？”
“系统只认数据。”苏清越坚持，“陈教授确实在担任企业独立董事的同时，为该企业出具专家意见。这至少是角色冲突，需要关注。”
“那这条呢？”老宋又指向关于省高院退休领导的预警，“老领导退休多年，参加个聚会怎么了？这也预警？”
“如果聚会涉及案件当事人和承办法官，就值得关注。”苏清越说，“宋主任，系统不会因为对方的身份就区别对待。这正是它的价值所在——客观、公正。”
老宋盯着她看了很久，最后叹了口气：“清越，我知道你有想法，想干事。但这个系统，步子迈得太大了。政法系统关系复杂，牵一发而动全身。我建议，先把预警范围收窄，只关注那些证据确凿的、影响恶劣的。其他的……慢慢来。”
这话的意思是：别碰大佬，只打小虾米。
苏清越心里明白，但她不能同意。
“宋主任，系统刚上线，需要实践检验。我建议先运行一个月，收集数据，优化算法。一个月后，我们再评估效果。如果确实有问题，再调整也不迟。”
老宋沉默片刻，最终摆摆手：“好吧，一个月。但你要注意控制影响，预警信息严格保密，不能外传。”
