大数据在经侦业务的应用与思考

违法资金分析与查控技术专业建设思考

江西警察学院院长程小白认为，违法资金分析与查控，是指有权机关查询涉案账户相关信息、控制涉案资金账户以及各类金融财产的流通，并对其资金流向等违法犯罪事实进行分析研判的侦查、调查过程。而有关技术手段，可以简称为违法资金分析与查控技术。

关于有关机理，资金数据印记律和违法资金流向律是重要基础。所谓资金数据印记律，是指资金数据必然留痕，提取数据印记必然可行。所谓违法资金流向律，是指犯罪人最终目的都是获取犯罪所得，犯罪所得最终必定流向犯罪人。

关于有关程序，一般程序从涉案金融信息的检索和相关电子数据的调取开始，然后对数据进行基本处理（整理、清洗、转换），再根据办案需求，对数据进行深入挖掘、分析研判，确定资金交易的关联性事实，用可视化技术手段进行展示；侦查机关根据研判结论，在获取相关证据的情况下，依法对涉案资金采取扣押、冻结等控制性措施。

关于违法资金分析与查控技术专业化建设的路径：一是整合情报技术资源，建立专门违法资金数据分析部门；二是加大违法资金数据分析人才的培训与培养力度；三是推进违法资金分析与查控技术的教材建设；四是将违法资金分析与查控技术纳入警务专业技术职务序列。

涉众型经济犯罪案件电子证据问题与办案技巧

中国人民大学教授刘品新认为，对大数据证据而言，表面看起来是海量的电子数据的集合，实质上是对海量数据背后反映出的规律性的认识。在对海量数据进行鉴定时，要注意合法性、真实性和关联性。要完善涉众型经济犯罪案件电子证据，一要研究大数据的鉴定标准，二要建立大数据的证据规则，三要推广证据的共享，将形成的大数据证据上传至指定的网站，供大家下载，给所有的办案部门共享。

大数据技术在公安经侦业务中的应用

中国科学院研究员靳小龙认为，关于数据存储，传统的数据库用行式存储，有了大数据之后开始转入列式存储，并于近期出现了行列混合的存储方式（RCFile），已成国际上大规模数据存储领域的一个事实上的标准。

关于数据的分析与应用，非结构化的文本匹配是经侦实战中重要的应用之一。普通的方法就是基于关键词，再就是基于深度学习，逐层往上、逐层抽象、逐层句化的一个过程，它能够判断两个句子是否有非常相似的语义。其次就是数据的挖掘，主要通过已知的对应关系，构建映射函数进行匹配。关于数据的深度分析，则要依靠知识图谱。

经侦大数据智能分析模型构建方法

中科金审（北京）科技有限公司邓昌智博士认为，锁定犯罪特征，是我们构建类罪模型的基础；区别对待经济犯罪的不同特征，是我们构建类罪模型的挑战。

关于构建模型，要结合分析模型构建的基本要素，对模型整体进行设计。最重要的任务就是归纳此种经济犯罪的犯罪特征，研判目标来描画出整个办案的思维逻辑流程图，再将其用算法来实现，用业务思路促进算法，用计算机算法推进模型，以模型来锁定大数据中的犯罪特征，以犯罪特征来促进业务思路的完善。

具体方法主要包括SAS方法论，即抽样、探索、修改、建模、评估环节的有机循环；还有CRISP-DM方法论，突出业务理解、數据理解、数据准备、建模、评价和发布这几个环节，强调将数据挖掘目标和商务目标进行充分结合。（原载人民公安报）