大数据技术在经侦工作中面临的风险及对策研究

徐梦涵 许家铭 秦成宇 陈谦之 张津源

基金项目：本文系江苏警官学院2020年度大学生实践创新训练计划省级品牌专业专项，项目编号：202010329030Y

摘要：大数据技术在经济侦查工作中的运用愈发广泛，高歌猛进，需求不断提高，也对经济犯罪侦查的效率有很大促进作用，但使用过程中会出现许多纰漏与失误，应当从人才培养、侦查模式、数据库建设、司法等方面解决。

关键词：大数据侦查;经济犯罪侦查;风险防控

分类号：TP302

一.大数据技术在经侦工作中的现状

1.大数据技术的涵义

大数据技术是指在大数据时代下综合运用不同领域大数据的技术。大数据技术是以真实准确为基础，通过文字、图像、音频等多种形式将现实生活的事物表现出来并且在此基础上进行进一步的预算、推演的新技术。大数据技术可以为使用者者提供合理的推断和预判，为工作提供保障。

2.大数据技术在经侦工作中的运用

随着互联网的迅速发展，经济行为在大数据时代下已经发生了翻天覆地的变化，同时也为经济犯罪侦查带来了新的挑战。大数据技术的运用为经侦工作带来了很大的助力，在打击网络赌博、诈骗、非法集资、涉税等多方面取得了优异战果，关键词采集、数据分析等多项技术构造的监管预警体系在打击经济犯罪行为领域也初见成效。通过数据分析和查控技术可以发现犯罪线索和犯罪证据，进一步获取犯罪嫌疑人的动向、涉案资金的流向等重要信息，从而可以一步步还原犯罪行为的发生，追溯其原因与真伪。大数据技术在经侦工作中起着预警、监控、分析、追查等多种作用。

二.大数据技术在经侦工作中面临的风险

1算法偏见普遍存在

1.1算法偏见的定义

“算法偏见”就是指建造大数据系统模型时，在看似没有恶意的程序中掺杂着创建者的主观偏见。这也就意味着大数据系统的筛选结果具有一定的侧重性，其中包含着创建者个人的价值倾向，在这种情况下的大数据分析结果可以称得上是某个人或者某个群体主观意识的体现，所以，算法偏见的存在违背了立足事实、公平公正的原则。

1.2算法偏见的危害

当今社会飞速发展，经济案件的办理越来越依赖于大数据侦查系统的辅助，然而大数据技术在彰显其优势的同时算法偏见也逐步暴露出来。在实際办案过程中，办案人员会选择无条件地相信大数据系统分析的结果，然而大数据系统的程序运行很大程度上依赖于它的创建者们，而大数据系统的创建者们由于自身的局限性，无法做到无一疏漏，在某些问题上可能会基于自己错误的理解做出错误的判断，并将这些错误的判断编入程序之中，从而导致大数据系统的设定参数缺乏合理性和科学性，进一步导致大数据分析结果出现误差，如果执法办案人员过分地信赖数据分析结果，往往会出现先入为主的思想，丧失对整个案件的正确判断。

不同于一般的刑事执法程序，大数据技术的辅助分析缺乏相应的法律监督制度和有效的救济手段，无法通过法律程序对大数据的分析结果进行监督、筛选、排除，因此一旦分析结果出现误差，并且作为一个重要的参考标准被纳入整个案件侦办过程之中，无疑会极大地降低了案件最终结果的公平性、合理性与合法性。

2.资金分析技术尚不成熟

2.1资金分析的定义

伴随着大数据技术在经济犯罪侦查中的深入运用，资金分析技术运用日益广泛，资金分析是围绕资金的范围、功能、效力、对象，结合查控技术，高效地运用大数据技术，从而对涉案资金动向的综合研判和犯罪行为的真伪、溯源、复原，具有发现犯罪线索、获取犯罪证据、查证犯罪嫌疑人、追踪涉案赃款、为侦查提供引导等功能。资金分析技术的应用，改变了以往以定性分析为主的粗放型侦查思路，将抽样数据分析研判方法转变为全样本定量分析，推动经济犯罪侦查思路向精细化方向发展。

2.2运用资金分析技术时所面临的风险

在经济犯罪案件的侦查过程中，利用资金分析技术对特定对象的资金进行确认、定性是侦查过程中的重中之重，同时也是影响犯罪行为认定的重要因素。过多的使用大数据的数据分析和查控，过于依赖大数据技术手段，一味认同大数据的分析结果，将会导致分析结果只具有客观性从而没有主观判断，在使用大数据对资金进行分析、研判、定性出了差错就会导致整个案件的侦查思路偏移，最终导致罪行的判定错误，如若是涉及到企业的案件，在使用大数据技术在对企业的资金流水进行查控时，大数据技术结合涉案资金的流向态势从而分析得到一个涉案资金流动的时间段，继而将该企业在这段时间内的所有资金流水全部调取出来，经过一定的筛选后，对剩余的每笔资金的用途，大数据无法分析其用途，从而将这些资金一概而论为涉案金额，大数据技术可以直观的将所需要的资金流向逐条筛选并展现出来，但无法分析出每笔资金的用途，这影响到了该企业最终的罪行认定问题，并且由于资金调查需要冻结公司的涉案账户，对企业的声誉产生影响，从而影响到企业与其他企业的合作关系，同时为企业的交易带来麻烦，在办案期间内企业无法像往常一样正常运营，交易等行为受阻，效益受到影响，甚至最终导致破产。如若是多家企业，将会对市场经济产生影响，从而影响到整体的经济体制。

3.大数据侦查中存在相关关系诱导的问题

随着大数据技术自身发展，大数据覆盖的社会方面及其所能辐射的效应体量都达到了空前的水平。在这样一个信息化的时代，数据的爆炸式增长使得侦察员在利用数据时，就数据本身的真伪而言，无法做到面面俱到，而数据本身在系统上也很难做到寻根溯源，这对侦查员的分析研判能力和大数据应用系统的逻辑水平带来了考验。

数据的摘选和应用，考验数据库的库建基础，同时也考验系统内部的逻辑架构水平。就如今的情况，无法保证此二者的准确的，因此，大数据的检索结果和拟定的下步行动方向只可在一定程度上起指导作用。

我国现阶段的人情社会观念和形式决定了在很多方面，人的效能和效用可能远远超过制度和系统的考虑范围，而大数据在这方面的技术收集和检索上，必然有所漏洞。特别是在调动大数据以对抗巨大社会威胁的情况下，侦查员无法完全依据大数据的相关结果来实施行动，即使在昭然若揭的问题上，也必然要以事实上的取证事实建立研判。

此外，犯罪分子和侦查执法人员的水平是相互促长的，因此在明知侦查员会利用大数据进行线索收集的情况下，犯罪分子很大可能将计就计，使得最终大数据的相关推证结果诱导侦查员走向一条歧路。因此在目前的侦查部门中，对待大数据的推算结果也相对谨慎。在现今的社会环境和生产力水平下，不可能做到完全依赖大数据检索来制定侦查策略。在如此前提下，如何正确解决大数据结果的负面性就显得尤为重要。

4.数据的不安全性和隐私泄露

4.1数据量大、真实性存疑

大数据背景下经济犯罪经过演变有虚拟化、隐蔽化、全面化、全球化等特点，在经侦工作的实践中侦查人员需要从数据库的海量数据中寻找并抽取与案件相关的证据。但由于数据库尚未完全健全，数据量过于庞大且真实性难以保证，侦查人员抽取数据的工作量繁重且难度极大，稍有不慎便会酿成冤假错案。根据我国公安部的数据，2020全年仅广东省便侦破经济犯罪案件1.3万余宗，刑拘1.5万余人，其中利用疫情哄抬物价、制假售假、合同诈骗、虚假广告等经济犯罪尤为猖獗，这类型的经济犯罪涉及的人员数据多，且当前并无十分有效地方法辨别数据真伪，即使是逻辑思维严密的侦查人员也很难从海量具有不对称性、不完整性的数据中捋清头绪、觅得破案的蛛丝马迹。过于庞大且真假难辨的数据有时非但没有为破案提供帮助，反而使侦查人员与真相背道而驰。

4.2数据安全性低、存在泄露风险

大数据存储的信息量巨大，因此往往采用存储路径视图相对清晰的分布式的方式对数据进行存储，这也导致数据保护相对简单，容易被黑客找出相关漏洞;在存储平台中中数据量是以非线性甚至指数级的速度增长的，各种类型和结构的数据在同一平台中并行存储，极易引发数据存储错位和数据管理混乱，为大数据的存储管理带来安全隐患;大数据在传输环节亦存在泄漏、篡改和逐步失真的风险。在经侦工作中主要通过视听技术搜集破案证据，但如何在充分利用大数据技术的同时保证数据安全、避免黑客攻击和网络病毒攻击引起数据流失是经侦工作中运用大数据技术所面临的难题。

5.大数据的“黑箱效益”

5.1大数据“黑箱效益”的定义

黑箱效益是指仅知道一个系统的输入和输出结果，对其内部的运行机制一无所知，其运行模式也不为人知，整个过程如同在一个不透明的黑箱中进行。大数据的黑箱效益是指某种算法在输入数据和输出结果之间的过程无法给出明确解释导致大数据证据缺乏可采性，其实质是对大数据透明度和可信度的疑问。

5.2大数据“黑箱效益”带来的风险

在現阶段，虽然有很多种经济类案件的犯罪模型，但只有模型的开发人员能够对其运行机制进行解释，办案人员因专业受限无法对这些数据模型的结果的可靠性进行判断。随着大数据技术的发展，经济类犯罪逐步向零接触、虚拟化发展，侦查过程中也需要用到犯罪模型等技术手段，但所得到的的推算结果虽是经过智能模型经过不断收集数据、迭代算法、整理参数等一系列程序得出的，数据具有客观性和普遍性的特点，但并不代表着推算的结果就一定正确，程序的不公开，司法程序上无法赋予其证据效力。

三、解决大数据技术在经侦工作中面临的风险的方案与对策

1.加强人才建设，树立正确的大数据技术辅助侦查观

为了降低算法偏见对大数据分析结果的负面影响，首先要从根源入手，在编写程序时提高各项参数的科学性和准确性，因此，加强算法人才队伍的建设，补齐他们在业务知识或者法律知识方面的短板，同时打破各部门壁垒，吸收其他部门侦办案件的先进经验，将这些经验作为参数设定的重要的参考标准，进一步提升数据分析结果的合理性。与此同时应当树立正确的大数据技术辅助侦查观念。侦查人员在利用大数据技术进行案件侦办过程中，在面对系统分析结果时，不盲目确信，敢于用质疑的眼光去看待结果，大胆地提出自己的意见和建议，修正不合理的结果，同时也需要正确认识到数据分析结果只是辅助侦查人员开展案件侦查的，不能本末倒置，将分析结果作为一个决定性因素纳入案件的侦办思路之中，更不能以数据分析结果作为工作出发点，来决定整个案件的侦办方向。

2.建立新的侦查模式

现在的经济犯罪侦查模式已经在向精细化方向发展，传统的回溯型“人+数”的侦查模式无法保证数据的准确性与真实性，数据的可靠性不仅仅是依托大数据技术，同时人工的分析也同为重要，建立以数据挖掘为核心的新侦查模式，建立“人+数+人”的新侦查模式，在资金分析过程中不再是“人+数”的模式，提高数据的准确性和可靠性，为案件的成功侦办提功了一定的保障。同时可以建立预警侦查模式，同过网络云空间的数据和数据分析技术，建立各类经济案件的犯罪研判模型，更早地甄别、发现、查证犯罪行为，锁定犯罪嫌疑人，进一步打击犯罪，减少损失。

3.加强数据库的建设

我国数据库建设尚未健全，应进一步扩大信息收集范围，拓展获取数据的便利和深入;进一步提高数据库技术，在数据存储量和数据保护间寻找平衡;加强对数据库中数据的分类和管理，杜绝数据存储错位、管理混乱的问题;加强大数据在传输环节的保护防止数据在传输过程中被泄露、篡改。我们要加强构建数据共享机制，促进各地区、各部门、各行业的协同作战，，实现案件数据信息共享，提高侦查效率。

4.提高数据保密性

经侦部门应逐渐建立和完善数据隐私保密的规章制度，对获取的数据信息进行法律保护;其次，需要加强对侦查人员的监督管理力度，严格控制数据信息的知悉人数，严惩私自泄露、利用侦查中获取数据信息的行为，结案后及时封存案件相关数据信息。最后，要培养大数据侦查人才，针对数据安全问题培养专业的技术人员，提高经侦民警的技术水平和安全意识，及时处理数据安全问题。

5.完善司法程序

在国家的立法层面，明确各部门、单位社会数据的法律地位和提供、共享的义务，在法律层面确立数据的产生、导入、储存、供给方面的合法性，给予提供数据的单位一定的保障，便于公安机关经侦部门等政府机关在办案时能够实时共享到与案件相关的数据，有效打击犯罪，维护社会稳定。同时，公安机关应与检察院、法院等政府机关保持高度合作，注意各部门之间的沟通、协调，围绕如何将数据规范转化为证据等问题予以明确，主要是如何赋予大数据证据效力和大数据证据的规范化提取与认证，在大数据证据有效这一问题上尽早达成一致，确保大数据取证在侦查取证过程中的地位及作用。

参考文献：

[1]黄晓伟，李育慧.算法偏见问题的技术-权力互构论解析[J].理论与现代化，2021，（01）39-48

[2]贾敏，人工智能在侦查讯问中的应用及风险规制[J].武警学院院报，2021，37（02）

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