大數據技術在監獄治理中的深度應用研究

姜金兵（江蘇省監獄管理局局長）

大數據技術在監獄治理中的深度應用研究

姜金兵（江蘇省監獄管理局局長）

的十九大對加快互聯網、大數據、人工智能應用提出了明確要求。大數據正日益成為社會治理的驅動力，有力地推動著國家治理體系和治理能力走向現代化。當前，監獄改革與發展進入了關鍵階段，必須緊緊抓住新一輪科技革命的歷史性機遇，把大數據技術與監獄治理創新深度融合起來，將科技革命與機制變革融合起來，不斷豐富拓展監獄治理手段，優化完善監獄治理模式，提高監獄治理的社會化、法治化、智能化、專業化水平，實現監獄治理效果的全面躍升。

一、監獄治理應用大數據技術的緊迫性、必要性

大數據技術逐漸成為推進監獄治理體系和治理能黨力現代化的重要抓手，將極大地提高監獄治理的預見性、精準性、高效性。當前，從監獄信息化建設及其應用的情況來看，急切需要應用大數據技術為全面深化監獄改革提供工具性技術支撐，來應對和破解監獄發展的瓶頸問題，提升監獄整體運行效能。

一是新形勢下深化監獄治理對大數據應用提出迫切需求。當前，監獄行刑模式與押犯結構變化趨勢、監獄執法機制與刑事政策調整走向、傳統教育改造手段與現代矯正技術融合應用、監獄保障水平與職能履行現實需要等階段性矛盾還十分突出，在以物質要素投入拉動監獄治理能力提升的邊際效應逐步遞減日趨明顯的情況下，監獄發展遇到了一時難以突破的瓶頸，迫切需要一種新的動能來驅動監獄整體發展。監獄整體發展新舊動能轉換關鍵期需要向大數據借力。充分利用監獄工作各個領域大量處于休眠狀態數據，從監獄治理視角運用大數據技術對數據進行分析處理，推動數據合理有效地服務監獄治理的科學決策，實現監獄治理數據的透明化、共享化、法治化、科學化，是突破傳統經驗治理模式障礙的有效途徑，是推動監獄治理由傳統走向現代、由經驗走向科學、由粗放走向精準、由封閉走向開放的必然選擇。監獄行刑發展加速推進期需要大數據助力。通過近些年司法體制改革加快推進，監獄行刑發展正邁入加速推進期，急需新的引擎來驅動。擁有處理大數據能力和有效分析大數據工具的大數據技術在監獄行刑過程潛隱的巨大價值正在逐步顯現，能夠為行刑一體化、分類行刑、個別化矯正等提供強大的信息、工具、平臺支撐，成為推動監獄行刑發展的動力機和加速器。監獄信息技術運用突破期需要朝大數據用力。當下，云計算、物聯網、人工智能風起云涌，信息技術手段促進生產生活快速轉變，倒逼傳統事物加速變革。以數據信息采集的龐大全面性、數據信息分析的深度相關性、數據信息反饋的高度迅捷性為特征的大數據技術，突破了當前信息化運用的技術瓶頸，使監獄管理具有更強的洞察發現力、應急決策力、流程優化和處置能力，為迅捷、安全解決監獄治理中出現的問題提供了新的途徑。

二是近年來監獄信息化建設為大數據應用打下了較好基礎。近年來，江蘇監獄系統按照“頂層設計、分步推進、全面應用、持續優化”思路，深入推進監獄信息化建設，在基礎設施支撐建設、罪犯改造業務深化、安全防范業務應用、執法信息公開共享等方面均有較大提升，為深度運用大數據技術提供了基礎保障。基礎建設實現新跨越。全系統建成監獄系統廣域網、罪犯教育專網，并與公安、檢察院、法院、武警等單位實現專線橫向互聯，全省監獄現有信息點位10萬多個，每百名民警計算機配備率超過100%；省局和26個監所成立指揮中心，建立了省局、監獄二級指揮平臺，借助指揮平臺實行實體型實戰化運作，實現罪犯視頻監控全覆蓋、周界管控全覆蓋、重點人員全監控；堅持數據集中存儲與分布式應用相結合，省局完成綜合信息數據中心建設，形成以罪犯信息為主體，以監管改造業務活動和主要數據項為基礎，警察信息和監獄管理信息相輔助的數據服務格局。應用推進實現新提升。監獄智能管理大平臺全面部署應用到位，工作流程節點和應用功能模塊得到有效整合，正沿著模塊化、集成化、平臺化路徑向前發展。逐步實現以罪犯個體為核心，服刑全生命周期的改造數據網上錄入、業務流程網上辦理、簽名簽章網上簽署、執法文書網上生成、業務數據網上統計、獄情信息網上分析等應用；建立指揮調度體系，完善與武警、檢察、公安等信息共享、聯動聯控機制，增強防范合力。部署建設科技法庭，通過減刑假釋協同辦案系統，實現了法院與監獄辦案的網上傳輸、網上通聯以及遠程庭審。研發廉潔執法風險防控系統，在執法流程節點內嵌執法風險防控監測點進行執法全過程跟蹤監督。技術創新有所新突破。探索研發罪犯危險性評估工具，推進指揮調度相關信息可視化分析展示技術應用，初步實現指揮中心部分數據實時可視、預警信息實時提示、管理數據及時推送。推進罪犯醫療信息一體化平臺建設，搭建區域醫療信息集成平臺，實現全省監獄醫院與省局中心醫院、江北醫院之間的醫療信息共享、遠程醫療、雙向轉診等業務協作。開發刑務勞動考核系統，探索建立安全生產實時監測系統，推進“數字化”“智能化”車間建設。

三是當前監獄大數據應用還存在一些亟需解決的矛盾問題。隨著各類信息的規模不斷增大，類型不斷增多，特別是大量價值密度低的半結構、非結構化數據（例如視頻監控數據）出現，對現有信息技術應用能力提出了新的挑戰和要求，一些制約因素和突出矛盾逐漸顯現。數據管理能力還不強。當前，監獄數據采集與錄入主要依靠人工操作，自動化、智能化的水平還不高；數據采集面不能全面覆蓋監獄工作，也未能完全延展至工作一線末端；數據系統內還存在部分殘缺、錯誤和重復的數據，數據清洗工作難度還較大；與法院、檢察院、公安、司法行政等機關部門之間還沒有建立起實時通暢的信息交互、數據共享渠道，限制了數據功能效用的發揮。數據智能應用還不高。大平臺傳統關系型數據庫在處理海量數據時的讀寫性能不足，數據庫動態橫向擴展能力還不夠，多表間關聯查詢以及復雜的數據分析類查詢導致運行性能欠佳，對數據的應用能力依舊停留在數據吸納、流程管控及查詢反饋上，非結構化數據處理能力不足，分析預測預警能力還不夠。數據人才保障存在不足。當前，全系統數據文化建設的力度還不夠大，部分民警數據思維意識還不夠高，對于依靠數據開展工作的模式還未完全適應，少數民警對數據質量的重要性認識不足，對自身錄入數據的準確性仍有把控不嚴的情況；監獄信息化專業人才數量還不夠多，特別是既懂信息技術、又懂監獄業務的復合型人才較為匱乏，這已經成為影響和制約監獄大數據技術應用與發展的重要因素。

二、監獄大數據應用的總體構想

監獄治理運用大數據技術必須緊緊抓住“科學認識罪犯、科學管理罪犯、科學矯正罪犯”這一基本脈絡，堅持以應用為導向、以服務基層實戰為引領、以提升監獄工作整體效能為目標，加快建成監獄云中心，促進“數據、技術、應用”三位一體協同發展，將大數據技術成果嵌入到監獄治理的全領域、全過程、全方位，有效挖掘監獄數據資源價值，增強數據活性，最大限度釋放數據紅利，推動大數據技術成為監獄治理提升的新引擎，實現行刑更加精準、精細、精確的目標。

（一）基本要求

監獄大數據的核心在于對監獄行刑活動產生的海量數據進行存儲和分析，挖掘蘊藏價值，再服務于監獄行刑。因此，監獄治理運用大數據技術應遵循大數據從產生到應用的規律要求，實現個體全覆蓋、貫穿行刑全過程、滲透業務全領域。

1. 實現個體全覆蓋。在小數據時代，由于搜集、分析數據的能力有限，不可能實現全樣本覆蓋，一般采用小樣本抽樣統計方法，通過抽樣分析去預估治理對象的“全貌”，即“抽樣數據—局部分析—全貌預估—預估治理”的模式。監獄治理運用大數據技術，就是要推動小樣本抽樣預估治理轉變為全樣本全覆蓋治理，依托其龐大的云存儲數據庫和空前強大的云計算能力，由全樣本檢測代替隨機抽樣檢測，覆蓋所有需要監測的人的個體和物的個體，進行全過程透明監測治理，提高治理的效度和可信度。

2. 貫穿行刑全過程。大數據技術從根本上把模糊治理、預估治理推進到了全過程透明治理的新時代。監獄治理運用大數據技術，就是要把數據的感知和采集、數據的處理與集成、數據分析、數據解釋等貫穿于罪犯服刑的全過程，包括罪犯入監服刑、服刑中期、刑罰變更、刑滿釋放等每一個階段和環節，實現對罪犯服刑每一個階段的實時監測、分析、預警，為監獄治理活動有效開展提供合理化的解決方案。

3. 滲透業務全領域。針對業務數據部門化、條塊化、碎片化的問題，建立以改造罪犯為主線的信息共享、集成、分析挖掘體系，涵蓋罪犯監管、刑罰執行、教育改造、刑務勞動、生活衛生、警務運行、社會支持等領域，以及與之相關聯的監獄運行管理活動，并通過加快大數據標準體系建設，推進數據采集、資料目錄、數據開放、指標口徑、交換接口、數據質量等關鍵共性標準的制定和實施，推動各業務領域數據的互通共享、一體聯動。

（二）目標定位

基于監獄治理運用大數據技術的總體思路和基本要求，結合大數據技術今后發展的趨勢方向，監獄治理運用大數據技術應達到“四高”的目標定位。

1.高集成。建設覆蓋面廣、集成度高、共享性強的監獄大數據云中心，加快推動監獄“數據中心”向“云中心”的轉變，按照保密工作要求，監獄系統各級、各部門信息系統都應基于云平臺開展建設和應用，數據統一存儲到云平臺，數據資源目錄以及使用權限在平臺上架開放，實現信息數據跨部門、跨層級、跨地區的信息共享交換。

2.高活性。常態化推進監獄數據梳理、數據分析、數據解釋工作。做好數據實時更新與清洗，探索建立監獄大數據生產、轉換、加工、展現平臺及專用工具的流程化業態，將結構復雜的數據轉換為單一的或者便于處理的結構，設計相關數據過濾器，將無用或錯誤的數據挑出來過濾掉，將不同種類的數據建立信息分門別類的放置，增強數據活性度；建立監獄大數據稽核手段、數據質量分析體系，確保平臺數據的一致性、完整性、合規性。

3.高智能。強化數據智能引領，進一步推動數據智能采集、數據智能抓取、數據智能研判能力建設，利用智能視頻分析系統、移動視頻監控系統、人員定位管理系統、勞動工具管理系統等，通過數據挖掘、機器學習、智能算法、統計分析等，以及可視化技術、圖表化手段，形象、清晰、有效地展示數據分析結果，輔助民警進行更為科學的智能化決策。

4.高效應。堅持應用效果是監獄治理運用大數據技術的核心和價值所在。大力推進大數據技術與人、物、事、制度、文化的深度融合，進一步發揮人力與科技結合的倍增效應，促進監獄工作由人力密集型向科技集約型轉變；進一步發揮制度與技術結合的溢出效應，促進監獄管理由經驗粗放向精準精細轉變；進一步發揮內部與外部結合的協同效應，促進監獄運行由封閉向開放轉變，不斷提高大數據技術的運用效應。

（三）系統架構

監獄大數據是一項涉及監獄系統內外多領域、多部門的復雜系統工程，需要從整體上統一規劃協調、頂層設計，其系統構架是一個完善、相互聯系且相互支撐的整體，主要包括技術層、應用層、主體層、智能管理大平臺和大數據支撐保障體系。

1.技術層。技術層包括感知層、網絡層、數據層和處理層。感知層是監獄大數據建設的基礎，是通過攝像頭、射頻識別、智能終端、傳感器等泛在網技術，實現對監獄管理要素和監管對象的物質屬性、環境狀況、行為態勢等靜、動態信息進行大規模、分布式的信息采集與狀態識別，針對具體感知任務，采用協同處理的方式對多種類、多角度的信息進行在線計算，并與網絡中的其他單元共享資源進行交互與信息傳輸。網絡層是監獄大數據的通信網絡，包括大容量、高寬帶、全覆蓋的監獄專網、互聯網、電子政務網、視頻物聯網、移動警務網、無線集群網等，主要功能是通過基礎網絡設施對感知層的信息進行接入和傳輸。數據層主要是對海量監獄數據進行存儲和處理。處理層主要是通過云計算技術，對數據層存儲的海量數據進行計算處理。

2.應用層。應用層是基于云計算、海量存儲、數據挖掘等服務支持的各種智慧應用和應用整合。應用層可根據監獄機關及罪犯及其親屬的需求，結合監獄不同業務領域的專業知識和業務模型構建面向各類監獄實際應用的管理平臺和運行平臺。包括罪犯改造系統、指揮調度系統、政務辦公系統、警務運行系統等，進而集成為監獄智能管理大平臺。監獄大數據，不僅打通監獄各部門、各領域之間的信息孤島，實現資源共享，集約成本，還能夠站在整個監獄工作的高度，綜合協調各部門、各領域信息，作出最優決策，提高監獄整體戰斗力，提升監獄整體運行效能。

3.主體層。主體層是監獄大數據建設的主體，包括司法部、省一級政府、監獄機關及其警察隊伍，以及與監獄工作相關聯的司法機關、社會組織等。司法部、省一級政府以及職能部門在監獄大數據建設中應當擔當起引導者、規劃者、投資者、協調者的職責，做好頂層設計和總體規劃。監獄機關是監獄大數據的建設的職能部門，掌握先進信息技術和數據處理能力的民警隊伍是實施和應用監獄大數據的主體力量，直接負責和組織監獄大數據建設的建設和運行。與監獄工作相關聯的司法機關、社會組織等是監獄大數據的相關者、參與者，也應當積極參與和支持監獄大數據的建設。此外，從技術層面看，監獄大數據建設輔助主體還應包括電信運營商和信息技術軟硬件開發商，他們主要為監獄大數據提供網絡服務和技術支持。

三、江蘇監獄大數據應用的路徑思考

結合江蘇監獄推進實施的信息化運用效應提升行動及信息化建設規劃，下一步運用大數據技術要緊緊圍繞提升監獄大數據治理能力這一目標，堅持“大數據、高共享、智能化”發展方向，建立健全監獄大數據資源管理體系，構建完善監獄大數據治理應用體系，更好服務助推監獄主責主業履行。重點要在三個方面下功夫：

（一）突出監獄大數據云中心建設

今后一個時期，江蘇監獄運用大數據技術首先要對現有的省局數據中心進行優化升級，依托省局數據中心推進監獄大數據云中心建設，制定業務應用分類、分批上云計劃，以集約化方式彈性構建計算資源、存儲資源和網絡資源。在云中心建設過程中，要重點提升三個方面的能力：提高云集成存儲能力。全面采集監獄“人、地、物、事”基本信息和“吃、住、行、學、勞”等日常動態軌跡信息，完善端到端、可視化的數據采集匯集和整合加工體系，形成數據采集、數據清洗整理、數據質量管控完整閉環，建成完備的數據庫資源池。提高云交互共享能力。打破信息壁壘、數據壟斷，加快技術融合、業務融合和數據融合，推進跨網絡、跨平臺、跨部門數據交換系統建設，實現監獄相關網絡數據共享交換。提高云計算服務能力。積極探索應用關聯分析、分類分析、聚類分析、序列分析等計算挖掘技術，對監獄安全防范、教育改造、執法管理、隊伍管理等多個維度建立數據模型，提供通用類服務、研判類服務和智能類服務。具體來說，監獄大數據云中心建設包括兩方面：

1.在升級現有數據中心的基礎上，通過虛擬化、分布式計算、分布式存儲等技術的應用，打造具有監獄特色的“智能管理云”，為省局及局屬各單位提供硬件資源、軟件服務及平臺管理等各類信息服務，為監獄大數據治理提供基礎支撐。（1）虛擬化技術。通過計算虛擬化、存儲虛擬化、網絡虛擬化等多種虛擬化技術，為全系統提供桌面虛擬化、系統虛擬化、應用虛擬化等計算虛擬化服務。（2）分布式計算。通過將大型的計算任務分解為多個小型計算任務，分配給多臺計算機同時進行處理，提升系統處理效率，減少系統響應時間。（3）分布式存儲。通過分布式存儲方式存儲數據，實現對海量數據的存儲管理，確保分布式數據的高可用、高可靠和經濟型。

2.構建由數據匯聚、數據整合、數據存儲、數據研判、數據展示等部分組成的監獄大數據云中心。（1）數據匯聚。打通監獄內部跨條線、跨網絡，外部跨系統、跨地域的數據界限，面向監獄管理大數據、政法共享大數據、社會協同大數據、上級部門大數據等數據來源，進一步完善人工采集、智能采集、數據共享相結合的數據采集匯集方式，建設全面把握監獄治理各要素的云計算大數據資源池。（2）數據整合。按照統一的數據元標準，基于統一規范、標準、接口、服務，對數據進行分析、清洗之后，實現對云計算大數據資源池中的各類數據的匯聚整合、邏輯集成。（3）數據存儲。按照數據的業務類型、業務容量、處理壓力等不同要素，結合傳統關系型、NoSQL型、分布式文件型等不同類型的數據存儲結構，構建成多種存儲管理模式并行的數據存儲支撐保障體系。（4）數據研判。以監獄治理急需解決的“安全監控、執法辦案、服刑改造、警察管理”等領域的問題和場景為目標，基于已有的監獄治理大數據資源，輔助計算機數據挖掘分析算法，構建適用于監獄治理的的大數據挖掘分析研判模型，實現數據的智能分析、科學研判。（5）數據展示。結合“時空模式、地圖模式、多維模式、混合模式”等多種數據可視化展示方法，構建以界面數據為核心，以系統入口為重心，以用戶需求為中心的大數據展示新模式。

（二）不斷深化監獄大數據主要工作領域應用

堅持用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新，不斷深化監獄大數據在監獄重點領域應用，深入挖掘數據紅利，凸顯現代監獄建設成效。

1.安全防控領域。主要是：全息感知安全行為狀態。采集應用罪犯視頻圖像信息、生命體征信息及通過電子腕帶、腳環追蹤技術采集的活動軌跡信息等數據資源，強化對行為目標的探測、定位、分類識別、軌跡跟蹤等，實現對行為目標的智能感知、實時跟蹤、全時管控。比如：探索電子腕帶生命體征監測系統用于監獄罪犯疾病預防和醫療救治管理，人臉識別系統用于監獄人員人像比對、身份驗證，語音識別系統用于篩選罪犯會見通話、親情電話異常信息等，進而實時感知行為目標的安全狀態。智能研判安全風險因素。強化大數據信息引領，對罪犯個體動態性變化趨勢特征、群體結構性變化趨勢特征作出智能化分析研判。在罪犯個體行為研判上，進一步升級和開發獄情分析研判工具，通過對罪犯歷史改造痕跡進行深度學習，把握規律，智能推送罪犯危險行為干預措施建議；在面上安全風險研判上，以微觀變量與宏觀統計量結合的方式，實時評估研判監獄安全風險，智能預警監獄管理中存在的漏洞和風險點，提出合理化的安全防控決策意見建議。科學實施安防等級響應。依據安全風險因素預測預判結果及決策建議，統籌運用物聯網高度集成的傳感技術、無線信號偵測干擾、射頻識別、數字集群通信、智能機器人巡檢及人工智能等前沿技術，及時落實不同等級風險分級管控響應跟進措施，實現對監獄的全方位有效監管，為安全管理科學決策分析提供有力的技術支撐，形成智能化、立體式安全防控模式，助推整體安全防控能力提升。

2.執法辦案領域。主要是：實施執法辦案認定標準指引。充分利用大數據技術對監獄提請辦理減刑假釋和決定暫予監外執行案件相關實體條件、法律文書、典型案例等進行比對分析，以數據建模形式形成案件辦理相關工作標準、程序規則等，輔助開展辦案標準指引、合規性自動校驗、證據鏈完整性審查判斷等，尤其是智能輔助執法辦案人員依法高效認定罪犯悔改、立功、重大立功表現，掌握減刑假釋特定從寬、放寬情形、分析財產性判刑的履行與減刑假釋關聯情況，掌握減刑假釋其他從嚴情形等，全程指引、規范執法辦案工作，有效節約司法成本、提高辦案效率，并促進執法辦案質量大幅提升。發揮執法行為糾偏作用。拓展運用“科技+制度”手段，推動執法辦案數據信息集成管理、執法辦案銜接一體聯動，規范日常執法行為信息記錄和執法全程留痕管理，倒逼執法管理流程再造，對執法管理流程節點的科學管控，實現對罪犯從收監、分管分教、生活衛生、通信會見、分級處遇、行政獎懲、監外執行、減刑假釋到刑滿釋放等執法流程的網上管理，同時緊緊抓住容易發生問題的執法崗位和關鍵環節，發揮信息數據即時記錄、全程留痕、動態跟蹤、開放透明的特點和優勢，對執法全程數據實時比對，對執法瑕疵和執法漏洞及時預警提醒，有效防范執法行為偏離法治軌道。實時評估執法質效。在健全監區民警職位職責規范體系、編制管理業務及工作流程清單的基礎上，探索應用執法質量跟蹤評價系統，依托大數據開展執法管理即時性、過程性、系統性考核，發揮執法質量跟蹤評價系統評價反饋功能，并通過推進執法信息開放互動，匯總、梳理、分析社會公眾對監獄執法的意見建議，對執法過程中的規范性、科學性進行定量評估，總覽整體執法質效，真正形成“誰承辦誰負責，誰主管誰負責，誰簽字誰負責”工作機制，切實將執法辦案質量終身責任制落到實處，更好加強和改進監獄執法工作。

3.罪犯矯正領域。主要是：罪犯個體危險評估。依托大數據探索建立虛擬入監中心，拓展應用罪犯個體危險性評估工具，開展罪犯認罪悔罪可信表征評估、認罪悔罪證據多渠道提取等技術研究，綜合評估罪犯現實和潛在危險，為罪犯實施分類關押、分類矯正打下基礎，為監獄制定個別化矯正方案提供幫助。罪犯矯正方案推送。依托大數據延伸拓展罪犯分類矯正手段，構建網上矯正中心，全面集成罪犯數據，深化罪犯心理評估、危機干預、循證矯正等技術應用，加快建設循證矯正案例庫，建立心理矯治專家庫，結合罪犯改造信息，通過基于業務模型的智能分析，對不同罪犯個體，提出較為科學合理的矯正方案建議，構建完善罪犯分類管理、動態調整、個別化矯正體系，推動傳統教育改造手段與現代矯正技術的有機結合。罪犯矯正效果評估。依托大數據對矯正項目和矯正對象作出效度價值判斷，開展個體、群體矯正效果評估，開展罪犯重新犯罪要素關聯模型、重新犯罪風險評估模型等技術研究，為矯正項目的繼續開展和罪犯的回歸安置提供決策依據，更好鞏固深化罪犯教育矯正工作成效；依托大數據跟蹤分析刑滿釋放罪犯重新犯罪率，對重新犯罪原因進行研判，對加強監獄與社會協作協同、更好完善社會綜合治理措施提出合理化的建議。

4.刑務勞作領域。主要是：勞動能力評估與勞動分類。建立勞動生產崗位技能需求標準，依托罪犯犯罪性質、危險程度、刑期、年齡、身體狀況、文化程度、個人特長等數據信息，開展罪犯勞動能力及勞動崗位匹配度分析研判，并對罪犯勞動實行分類分級動態管理，讓不同罪犯都能從事性質、強度與之相適宜的勞動，提高改造的針對性。勞動教育和技能培訓。分析研判罪犯個體及群體“干什么、學什么、會什么”等數據信息，堅持“按需施教、學以致用”的原則，開展不同形式和不同程度的崗位勞動教育和技能培訓，并結合社會用工需求和罪犯興趣、愛好、特長等，開展以就業為導向的職業技能培訓，提高技能培訓的實效性。勞動安全衛生實時監測。統籌運用大數據、物聯網等技術，科學管控罪犯勞動過程，對勞動工具實行定人、定位、編號管理，實時監測預警重點危險源安全狀態、消防設施、安全防護設施運行狀況，有效管控勞動現場粉塵等衛生狀況，提高勞動現場科學化管理水平。勞動改造效果評估。建立罪犯勞動改造效果評估標準體系，實時采集勞動數據，綜合研判罪犯勞動意識、勞動技能、勞動績效變化軌跡，科學評估罪犯勞動素養及勞動技能掌握情況，有效檢驗罪犯勞動改造成效。

5.警察管理領域。主要是：科學配置警力資源。堅持“向信息化要警力、向大數據要戰斗力”思路，通過多種預測模型，自動預測某段時間、某個區域警務工作量，預先部署警力，優化警力配置，分類優化和規范監獄警察執勤備勤模式，實現監獄警察從被動地圍著事務轉，轉變為更有前瞻性地預防防控，促進警務管理工作由人力密集型、數量規模型向科技密集型、質量效能型轉變，最大限度釋放警力、提高效能，通過流程再造實現警力“無增長改善”。提高人崗匹配度。在“多崗位鍛煉民警、多平臺磨練隊伍，全方位打造人才”的基礎上，通過大數據對民警個人成長履歷、專業知識、個人特長、履職情況等方面綜合分析，針對性開展人崗匹配度評價，本著“以事定崗、以崗定責、以責定標”的原則，以監區為重點，科學推進民警分類管理，明確細化各崗位的適崗條件、工作標準、工作流程和崗位發展方向，實施科學化的輪崗交流，開展精準化的適崗培訓，為不同崗位民警提供鍛煉提高、增長才干的機會。實施績效考核評價。按照“目標管理、過程控制、結果導向、持續改進”的要求，運用大數據開展民警全程履責情況實時分析，全面推行民警履職績效考核評估，真正實現過程考核與結果考核相結合，定性考核與定量考核相結合，并將考核結果與民警政治進步、榮譽褒獎、職務晉升、學習培訓、績效收入發放等緊密結合，全面、系統、客觀地評價民警履職績效，促進民警規范、全面履行職責。

（三）切實強化監獄大數據運行保障支撐

堅持數據流、管理流、業務流有機融合，建立完善數據主導工作模式，積極弘揚監獄數據文化，加快完善配套設施建設，不斷優化監獄組織架構，壯大專業人才隊伍，為監獄大數據管理運行提供有力保障支撐。

1.積極推進監獄數據文化建設。積極倡導踐行大數據思維，廣泛培育數據文化，樹立尊重事實、推崇理性、強調精準、注重細節的數據工作理念，提高各級領導和廣大民警推進大數據應用的積極性、主動性和創造性，以更加開放心態推進數據資源共享共用。持續加強監獄大數據應用宣傳，讓廣大民警了解掌握當前大數據技術發展的背景、趨勢和走向，充分認識到監獄大數據應用的重要價值和意義，促使民警自覺、自愿、主動運用大數據開展工作。建立用數據管理和決策的警務運作機制，分層面抓好大數據應用培訓，濃厚大數據應用氛圍，始終做到全模塊使用、全員化應用，逐步培養民警與現代監獄要求相匹配的大數據思維和方式，促進全員大數據素養提升，提高整體應用能力和水平。

2.優化監獄大數據管理運行組織架構。建立完善數據主導工作模式。集成優化監獄整體辦公系統，控制和集成管理監獄職能的所有信息，形成覆蓋廣、觸角深、反應快的數據主導工作架構，優化配置監獄人、財、物、信息等資源，實現監獄各種管理活動數據化、網絡化，建設真正數字監獄。完善警務實戰管理體系。推動數據技術架構與組織架構的深度契合，積極實施警務模式變革，在推進“大部制”“隊建制”過程中，對管理層級、管理崗位、管理人員進行數據角色定位，開展相應管理活動建模分析，實現機構、人員、設施、設備等要素的有機合成、高效運作。搭建外部協作協同平臺。著眼社會治理大局，進一步打破空間的封閉、部門的壁壘，依托全省大數據信息交互共享平臺，既鏈接共享外部數據資源，又為社會治理提供數據信息服務，促進監獄管理運行由封閉向開放轉變。

3.持續強化監獄大數據專業人才支持。今后一個時期深化監獄大數據應用，建設一支高素質、專業化、成體系的專業人才隊伍顯得尤為重要。要著力增加監獄大數據及信息化專業人才總量，完善人才激勵機制，強化實踐鍛煉培養，鼓勵技術創新，引領信息化及大數據應用能力水平提升。進一步健全專業人才引進、儲備、培養、使用機制，注重加強與科研院所交流培訓合作，探索通過政府購買服務等形式引進高端大數據專業人才，建立大數據專業人才庫，切實提高大數據應用能力水平提升。結合公務員分類管理改革要求，建立符合監獄大數據應用特點的薪酬制度和人才評價制度，激發創新創業活力。

4.加快完善監獄大數據配套建設保障。監獄大數據治理應用首先需要堅持基礎先行，統籌推進基礎網絡和硬件設施、標準體系、網絡安全等建設。推廣應用移動信息數據采集終端系統，逐步改變以往手工錄入數據信息的方式，確保民警動態中采集、采集即錄入、錄入即核查，做到基礎信息完整準確、動態鮮活。始終堅持需求導向，瞄準“一站式”高效智能應用目標，有序做好智能管理大平臺新的功能需求梳理，重點對大平臺底層架構進行優化升級，解決數據庫集群性能瓶頸，加強大平臺統一門戶建設，進一步優化操作界面，提升人機交互體驗。按照全省監獄信息化及技防建設規劃，進一步提升高清、智能等視頻監控設施的布建比例，開展監獄信息網絡優化和帶寬提速工程。加強監獄大數據安全保障及防御體系建設，完善數據安全防御系統，建立配套云災備中心，實現數據云上備份，確保數據安全。

朱騰飛）