第32章 系统开发遇阻：技术团队不懂信访逻辑（1/2）

秦衡的支持如同尚方宝剑，为试点扫清了制度障碍。县委办协调下，县大数据管理中心抽调了两名年轻技术员小周和小李，临时支援信访中心的系统搭建。然而，行政命令能调动人员，却无法轻易弥合认知的鸿沟。

临时辟出的小会议室成了简易的“项目组”。白板上画满了沈墨梳理的信访流程图和数据关联逻辑，但在小周和小李眼中，这些更像是抽象的艺术创作，而非清晰的技术需求。

“沈主任，”小周推了推眼镜，指着白板上“问题定性-责任溯源-协同处置”的核心流程，语气带着技术人员的直率，“你这个流程太‘软’了。‘问题定性’的标准是什么？由谁来判定？‘责任溯源’依据哪些字段进行关联？数据库里如果没有预设这些字段怎么办？还有‘协同处置’，这完全是一个线下流程，怎么用系统来规范和追踪？”

旁边的小李也补充道：“我们之前做的系统，大多是政务公开、信息查询，数据字段固定，流程标准化。您这个……更像是把人的主观判断和工作经验，强行塞进电脑里。很多判断，比如这个‘争议焦点归纳’，机器做不到啊。”

沈墨深吸一口气，意识到问题所在。他习惯于从问题和结果反推流程，而技术人员则需要从数据和规则正推逻辑。两者之间，隔着一道名为“业务理解”的深沟。

“我举个例子，”沈墨拿起王德贵案的卷宗，“这个案子，核心是‘征地补偿款拖欠’。在系统里，我们需要关联的关键信息包括：征地项目名称、实施主体（城投公司）、补偿政策依据、资金预算来源、支付责任部门、历史协调记录，以及最终卡住的环节。系统需要能自动或半自动地提示这些关联信息，帮助工作人员快速定位问题核心，而不是像现在这样，所有信息都散落在不同的纸面档案和人的脑子里。”

他试图将复杂的信访逻辑，拆解成一个个可数据化的节点。

“所以，我们需要先建立一个基础数据库？”小李若有所思，“把涉及信访的常见问题类型、相关政策法规、责任部门清单、甚至是一些历史案例的解决方案，都做成结构化的数据？”

“没错！”沈墨肯定道，“先从最简单的开始。比如，建立一个‘信访事项要素库’，将常见问题拆解成‘问题类型-涉及领域-可能涉及部门-关键政策依据’等几个固定维度。再建立一个‘部门权责清单库’，明确每个部门的核心职能和常见责任范围。工作人员接到信访件时，可以先通过选择关键词，由系统自动匹配出可能涉及的部门和政策，生成一个初步的‘处置建议图谱’。”