2025年8月25日，一則來自快手公司的內(nèi)部反腐案件公告，揭開了數(shù)字時代貪腐的冰山一角。快手前電商服務(wù)商運營中心總經(jīng)理馮典，伙同內(nèi)外7人，在不到一年的時間里，利用職務(wù)之便，侵吞了公司高達1.4億元的巨額補貼資金。

這并非一起簡單的內(nèi)外勾結(jié)、侵占公款的案件。細看其作案手法，會發(fā)現(xiàn)這是一種全新的、帶有鮮明時代烙印的犯罪模式。

馮典的核心權(quán)力，在于他能夠制定電商服務(wù)商的獎勵政策，并掌握著審批服務(wù)商入駐的權(quán)限。他在自己制定的補貼政策中，精心“預(yù)留”了可以被利用的漏洞。隨后，他將本應(yīng)嚴格保密的內(nèi)部運營數(shù)據(jù)，持續(xù)地泄露給與他勾結(jié)的外部供應(yīng)商。

這些內(nèi)部數(shù)據(jù)，精確地標(biāo)示出了獲取補貼的“捷徑”。外部供應(yīng)商在這些數(shù)據(jù)的指引下，可以“按需定制”，偽造和提交完全符合補貼條件的申請材料。就這樣，本應(yīng)公平分配給廣大商家的流量和資金補貼，被精準(zhǔn)地導(dǎo)入了馮典團伙控制的賬戶中。

為了將這筆巨款“洗白”，該團伙注冊了多家空殼公司，專門用于接收快手的獎勵金。資金到賬后，通過復(fù)雜的銀行賬戶網(wǎng)絡(luò)層層轉(zhuǎn)移，最終匯入由團伙成員實際控制的隱秘賬戶。

更值得注意的是，為了躲避追蹤，他們利用了8個不同的境外虛擬貨幣交易平臺，將巨額資金分批兌換成比特幣等加密貨幣，并通過技術(shù)手段混淆交易路徑。部分資金經(jīng)過這番“洗滌”，再被兌換回人民幣，流入個人腰包。最終，馮典等人因職務(wù)侵占罪被判處重刑，藏匿的90余枚比特幣也被追回。

這起案件的曝光，引發(fā)了業(yè)界的廣泛關(guān)注。人們驚嘆于其涉案金額之巨大，更震驚于其作案手法的專業(yè)化與隱蔽性。

馮典案，遠不止權(quán)錢交易那么簡單。它的核心是數(shù)據(jù)與算法，這是AI時代獨有的產(chǎn)物。

要理解這種新型貪腐的本質(zhì)，我們必須先將時間的指針撥回，看看在沒有數(shù)據(jù)和算法的年代，腐敗是如何發(fā)生的，又是如何一步步演變至今的。

在傳統(tǒng)商業(yè)社會中，腐敗的核心是“物理權(quán)力”的尋租。一個掌握著項目審批、資源分配、許可發(fā)放等權(quán)力的官員或企業(yè)高管，其權(quán)力是具象的、有形的。腐敗的發(fā)生，往往也伴隨著物理世界的接觸：一個裝滿現(xiàn)金的信封、一場精心安排的宴請、一套位于黃金地段的房產(chǎn)，或是子女被安排進一所好的學(xué)校。

這些交易雖然也力求隱蔽，但其鏈條相對簡單，物證也相對容易被固定。調(diào)查人員可以通過追蹤資金流向、尋找人證物證來還原事實。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起，腐敗開始從線下轉(zhuǎn)移到線上。在門戶網(wǎng)站時代，腐敗的形式開始與“信息”掛鉤。比如典型的“付費刪帖”，企業(yè)想要消去門戶網(wǎng)站相關(guān)的負面報道，需要給網(wǎng)站編輯一些好處費，他們才會刪除這些內(nèi)容。

然而，當(dāng)時代的車輪駛?cè)胍源髷?shù)據(jù)和人工智能為驅(qū)動的“算法時代”，一切都發(fā)生了根本性的變化。互聯(lián)網(wǎng)平臺的核心資產(chǎn)，不再是有限的首頁版面，而是海量的用戶數(shù)據(jù)和驅(qū)動信息分發(fā)的復(fù)雜算法。

平臺的價值，來源于其精準(zhǔn)理解用戶并高效匹配信息與服務(wù)的能力。在這個新的生態(tài)中，“權(quán)力”的形態(tài)也隨之改變。真正的權(quán)力變成了能夠接觸、解讀、甚至影響核心數(shù)據(jù)與算法的“數(shù)字權(quán)力”。

馮典案正是這種“數(shù)字權(quán)力”被濫用的典型。他所掌握的，表面上看是服務(wù)商的審批權(quán)和政策制定權(quán)，但其背后，是快手平臺海量的用戶行為數(shù)據(jù)、商家運營數(shù)據(jù)以及補貼算法的運行邏輯。他能夠泄露的內(nèi)部數(shù)據(jù)，并非簡單的商業(yè)機密，而是能夠直接指導(dǎo)如何“薅”平臺羊毛的精確作戰(zhàn)地圖。他制定的政策漏洞，也并非無心之失，而是為算法的“后門”預(yù)留了鑰匙。

在這里，腐敗的核心行為，已經(jīng)從“收錢辦事”的直接交易，升級為對數(shù)據(jù)和算法的間接操控。這種操控的最終目的仍然是獲取非法利益，但其過程卻變得高度技術(shù)化和非線性。數(shù)據(jù)和算法，成為了新型腐敗的“生產(chǎn)資料”和“作案工具”。

AI帶來的轉(zhuǎn)變，讓腐敗的手段完成了全面的迭代與升級。

腐敗的核心從“權(quán)力尋租”轉(zhuǎn)向了“數(shù)據(jù)尋租”。在過去的互聯(lián)網(wǎng)公司腐敗案件中，我們看到更多的是利用廣告、采購、市場活動等環(huán)節(jié)的職權(quán)謀取回扣。

2013年，阿里巴巴前聚劃算總經(jīng)理閻利珉因受賄罪被判刑，其核心問題是在聚劃算的招商過程中，為特定商家“開綠燈”并收受好處費。這依然是圍繞“坑位”（即參與活動的資格）這一稀缺資源進行的權(quán)力尋租。

但在算法時代，最有價值的資源不再是固定的“坑位”，而是動態(tài)的、個性化的“流量”。一個商品能否被億萬用戶看到，不再取決于某個運營人員的手動推薦，而是取決于推薦算法的判斷。算法會根據(jù)用戶的歷史行為、商品的點擊率、轉(zhuǎn)化率等無數(shù)個維度的數(shù)據(jù)，進行實時決策。因此，誰能影響算法的決策，誰就掌握了財富的密碼。

這種影響可以是直接的，也可以是間接的。直接的方式，是一些掌握算法模型權(quán)限的工程師，通過修改代碼中的權(quán)重、參數(shù)，讓算法推薦特定的對象（如某個網(wǎng)紅、某家店鋪、某款游戲）。這種修改可能極其微小，在海量代碼中難以察覺，但其產(chǎn)生的商業(yè)利益卻是巨大的。

更常見的是間接的方式，就像馮典案所展示的那樣。腐敗分子并不直接修改算法，而是利用信息不對稱，將算法決策所依賴的“養(yǎng)料”——也就是核心數(shù)據(jù)——泄露出去。

外部的黑產(chǎn)團伙拿到這些數(shù)據(jù)后，就可以像考試作弊一樣，精準(zhǔn)地迎合算法的“喜好”，通過刷單、制造虛假互動、偽造用戶畫像等方式，欺騙算法，從而獲得本不屬于自己的流量和推薦。在這個過程中，內(nèi)部員工扮演了內(nèi)鬼和軍師的角色，他們出賣的不是一次性的審批權(quán)，而是能夠持續(xù)產(chǎn)生價值的數(shù)據(jù)情報。

馮典案中，7人團伙分工明確，有人負責(zé)在內(nèi)部獲取數(shù)據(jù)、制定規(guī)則，有人負責(zé)在外部成立空殼公司、偽造材料，還有人負責(zé)處理復(fù)雜的資金轉(zhuǎn)移和洗錢。所以通貨的重要性就體現(xiàn)出來了，馮典團隊不可以使用人民幣或者其他法定貨幣，因為這樣很容易被追蹤到交易行跡。

這個網(wǎng)絡(luò)中的成員，往往具備相當(dāng)?shù)膶I(yè)知識。他們懂得如何解讀運營數(shù)據(jù)，了解平臺的審核邏輯，甚至熟悉最新的反洗錢技術(shù)。他們利用現(xiàn)代的網(wǎng)絡(luò)工具，為自己的犯罪行為披上層層偽裝，極大地增加了監(jiān)管和調(diào)查的難度。

虛擬貨幣的匿名性和跨境流動的便捷性，使其成為這類新型腐敗分子轉(zhuǎn)移贓款的“天然盟友”。通過在多個交易平臺之間進行高頻、小額的兌換和轉(zhuǎn)移，可以有效地打斷資金流向的鏈條，讓傳統(tǒng)的金融監(jiān)管手段失靈。

同時，伴隨著腐敗手段的升級，追查與問責(zé)也陷入了前所未有的困境。

最大的困境在于證據(jù)的固定。電子證據(jù)天然具有易被篡改、易被刪除的特性。在馮典案中，如果不是快手的廉政與風(fēng)控部門及時介入，并通過技術(shù)手段回溯了大量服務(wù)器日志、聊天記錄和轉(zhuǎn)賬憑證，很多關(guān)鍵證據(jù)可能早已消失。

對于那些直接修改算法參數(shù)的行為，如果操作者在事后恢復(fù)了代碼，其作案痕跡更是難以追查。

加密貨幣的介入，則讓資金流的追溯變得難上加難。盡管執(zhí)法部門可以通過分析區(qū)塊鏈上的公開交易記錄來追蹤資金，但“混幣”等洗錢服務(wù)可以讓不同來源的加密貨幣混合在一起，使其最終去向變得幾乎無法分辨。

馮典團伙雖然最終被追回了90余枚比特幣，但這背后是司法機關(guān)和技術(shù)專家投入巨大資源的結(jié)果，對于更多技術(shù)含量更高、更隱蔽的案件，贓款的追回率恐怕并不樂觀。

另一個巨大的挑戰(zhàn)，在于損失價值的認定。馮典案侵吞的1.4億元是平臺直接支出的補貼，金額是明確的，這為定罪量刑提供了清晰的依據(jù)。但是，對于更多與數(shù)據(jù)和算法相關(guān)的腐敗行為，其造成的損失是無形的、間接的，難以用金錢來精確衡量。

例如，某內(nèi)容平臺的推薦算法被內(nèi)部人員操縱，導(dǎo)致大量低質(zhì)、博眼球的內(nèi)容獲得了遠超其應(yīng)得的流量，而那些用心創(chuàng)作的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容卻被淹沒。這對平臺造成的損失是什么？是用戶體驗的下降、是平臺聲譽的受損、是優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作者的流失，以及整個內(nèi)容生態(tài)的惡化。

這些損失是真實存在的，其長期危害甚至遠超直接的資金損失，但你很難在法庭上給出一個確切的數(shù)字。

同樣，如果一個電商平臺的搜索算法被篡改，讓某個劣質(zhì)商品長期占據(jù)搜索結(jié)果的前列，這不僅損害了消費者的利益，也對其他遵守規(guī)則、公平競爭的商家造成了嚴重的不公平。這種對市場秩序的破壞，其價值又該如何認定？這種價值認定的困難，直接影響了司法實踐中的定罪和量刑。

如果無法證明危害，那么犯罪分子可能只會面臨較輕的處罰，這無疑降低了其犯罪成本，難以形成有效的震懾。

這種新型腐敗的滋生，也與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)快速發(fā)展的“副作用”密切相關(guān)。在過去的十年里，中國的互聯(lián)網(wǎng)公司經(jīng)歷了野蠻生長的階段。“快”是所有公司的最高信條，業(yè)務(wù)模式以驚人的速度迭代，新的產(chǎn)品、新的功能、新的補貼政策層出不窮。為了搶占市場，公司往往將所有資源都投入到業(yè)務(wù)增長中，而內(nèi)部的監(jiān)管、審計和風(fēng)控體系的建設(shè)，卻遠遠滯后于業(yè)務(wù)的發(fā)展速度。

許多公司的內(nèi)部控制，在復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程和技術(shù)架構(gòu)面前，顯得形同虛設(shè)。一些核心的數(shù)據(jù)權(quán)限和算法參數(shù)，可能僅僅掌握在少數(shù)幾名員工手中，缺乏有效的監(jiān)督和制衡。

當(dāng)一個掌握著千億流量分配鑰匙的崗位，其監(jiān)管機制還停留在傳統(tǒng)企業(yè)的水平時，腐敗的發(fā)生幾乎是不可避免的。馮典能夠在不到一年的時間里侵吞上億資金，也從側(cè)面反映出快手在當(dāng)時的業(yè)務(wù)飛速發(fā)展期，內(nèi)部流程和風(fēng)險控制上存在著巨大的空白地帶。

對于AI所帶來的貪腐，海外有一個與之相對應(yīng)的概念叫做Algorithm Audit，即算法審計。它指的是任何涉及資源分配（如流量、補貼）的算法，在上線的初始設(shè)計階段，就不能僅僅以效率（如GMV、點擊率）為唯一導(dǎo)向。必須引入獨立的第三方或內(nèi)部的風(fēng)控團隊，對其進行“公平性審計”，檢查其是否存在對特定群體或特定行為模式的隱藏偏好，這種偏好很可能就是被預(yù)留的“后門”。

同時，應(yīng)利用AI“攻擊模型”對算法進行上線前的壓力測試，模擬各種潛在的作弊手段（如刷單、虛假交易），檢驗算法的魯棒性。如果算法能被模擬的攻擊輕易“欺騙”，那就證明其存在著類似馮典案中可被利用的漏洞，必須在上線前進行修復(fù)。

過去，許多推薦和分配算法如同一個“黑箱”，人們只知道輸入和輸出，卻不理解其內(nèi)部的決策邏輯。這為暗箱操作提供了完美的掩護。未來的算法，特別是涉及重大利益分配的，必須在技術(shù)上具備可解釋性。

也就是說，對于任何一次補貼的發(fā)放、任何一次流量的傾斜，系統(tǒng)都必須能夠清晰地回答：“為什么是它？依據(jù)是什么？”。當(dāng)每一次決策都能被追溯和解釋時，那些試圖通過操縱數(shù)據(jù)來影響結(jié)果的行為就無所遁形。

但歸根結(jié)底，AI 是一種強大的工具，而非道德主體，其完整性完全取決于設(shè)計、部署和監(jiān)管它的人類。