强韵数据：将“情报思维” 融入环保公益诉讼

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记者向巧编辑孙芳

拍摄一张描述污染情况的照片或视频，上传到公益观察应用程序，让每一个普通人都可以亲自参与到污染问题的实时监控中来——这是强韵数据在环保和公益领域的一次重要尝试，已经在技术上实现和应用。

与情报收集和分析类似，在app平台上获得原始信息后，云强数据分析师团队的核心工作是利用大数据技术进行专业的数据分析、线索验证、去伪存真、去粗取精。

云强数据公益诉讼团队负责人杨华坤对《上海证券报》记者表示:“我们与广州市检察院的合作机制日趋成熟，特别是在环保公益诉讼方面，这是值得骄傲的。按照“收集线索-核实证据”的模式，今后我们将把这一应用推广到全国，并利用技术和经验的结合，不断提高公益诉讼案件的线索发现率和执行效率。”

线索采纳率高达55.8%

云强数据是一家基于开源网络智能技术研发和大数据应用研究的网络安全服务提供商，开辟了数据分析服务和业务调查服务等业务模式。正是基于强押韵数据的开源网络情报系统和多源数据分析系统，以及在公安、检察、海关缉私、商业侦查等应用领域积累的经验，使公司能够与广州市检察院在公益诉讼方面开展深入合作。

“用智力思维、方法和意识去做环境公益诉讼，别人可能还在研究阶段，我们已经取得了成果。”云强数据公司总经理黄金用一句话概括了公益诉讼业务的逻辑和进展。

“总的来说，我们需要在各级收集信息、组织、分析、判断和核实。”黄金坦率地说，这不同于公众舆论。民意是简单收集的，按照国际标准属于表格和网络信息。其价值不高，大部分不足以满足检察机关立案侦查的要求。“我们的网络智能需要对事件和对象进行准确而深入的调查，这是技术、方法、经验、手段和分析师智慧的结合。”

据了解，云强数据已在广州建立了一支熟悉开源网络情报技术的公益诉讼专业团队，主要为广州市检察院提供线索采集、初步核实和分析服务，同时借助武汉和深圳的网络情报分析员满足重点案件深入调查的需要。

杨华坤表示:“事实上，相关部门都有自己的信息收集中心，如公益诉讼公开号等，但这些平台上的信息来源混乱分散，可识别性相对较低，很多都超出了公益诉讼的范围。”自去年9月与广州市检察院合作以来，云强数据以专业的严谨态度“像筛子一样筛选数据”。

截至目前，云强数据提供的公益诉讼线索有79条，涉及环境保护、食品药品安全、国有土地使用、国有资产保护等，其中反馈68条，采纳38条，线索采纳率高达55.8%。

杨华坤解释说:“收养意味着进入行政程序。如有线索需要落实，检察机关将安排核实，并向有关行政部门索取文件。经核实后，决定是否向相关职能部门提出检察建议。”

“技术+团队”支持两种模式

谈到行业门槛，杨华坤肯定地回答:“技术和团队是有门槛的。与我们的运营模式相似，目前在中国只有少数几家。”他说，“就像去餐馆吃饭一样。其他数据服务提供商可能只会扔出一大堆菜单，缺乏准确性和有效性，我们会根据个人爱好将开胃小菜一个接一个地发送出去。”

这个比喻是两种公益诉讼商业模式的形象刻画，具有很强的押韵数据。据报道，第一种模式是双方沟通确定搜索范围，然后由公司对线索进行初步调查和判断；第二种模式是根据检察机关提出的不规范要求进行专项调查。

杨华坤表示，在第一种模式下，将首先确定调查对象的范围，然后启动开源调查，以收集数据、核实线索并生成报告。根据公益诉讼线索的基本要求，结合相关检察机关的建议，对所有线索进行评估，提交符合标准的线索。第二个模型的不确定性会更强，如某企业环境问题调查报告、广州市白云区某市场农药残留超标蔬菜溯源调查等。，公司将对特定领域和特定对象进行相应的调查。

以一个从收缩和成型工厂偷黑烟的案例为例。在接到群众举报后，广州市海珠区一家收缩整形厂出现了偷排现象。根据调查报告，工厂与住宅区相邻，有相关规定涉嫌违反《广州市大气污染防治条例》。此外，在进一步调查取证的过程中，云强数据的公益诉讼小组还发现该厂没有工商注册信息，涉嫌无证经营。

在一条接一条被采纳的公益诉讼线索背后，是强韵数据团队能力的不断提高。“该公司拥有一支约500人的分析师团队。在将检察官的专业思维和标准结合起来之后，该小组分析线索的能力也在逐步提高。”杨华坤说道。

谈到最新的商业趋势，杨华坤说:“现在科技部正在申请一个项目。如果成功的话，我们将与广州市检察院共同制定一个制度，将检察建议延伸到他们的业务端。届时，系统将自动生成检察建议，检察机关的工作重点只需放在检察建议的监督和执行上。同时，还会衍生出一个制度来监督检察建议的执行以及是否有必要提起公益诉讼，这将成为一个闭环系统的整体。"

在情报调查中，强韵数据也发现一些法律法规有待完善。例如，强韵数据发现，至少在广州，仍然需要一个完整和有针对性的光污染标准。杨华坤告诉记者:“这是空的一个不足。也就是说，至少从法律法规的角度来看，监管部门仍然需要一套实施标准来定义和处理光污染报告。”

来源：荆州新闻