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大數據環境下關於電信詐騙案件研判的思考

近年來,公安機關加大對電信詐騙的打擊力度,並取得顯著成果,但此類案件數量仍然持續增長,且犯罪手段變化快、空間跨度大、團夥化趨勢明顯、追贓困難,且破案模式難以復制,辦案人員為了破案往往需要跨區域長期作戰。

明略數據以大數據關聯關系挖掘技術為核心研發了SCOPA系統,將海量多源異構的數據整合關聯,將全量數據展示為壹張易於理解的點邊關系圖。公安機關的任意部門、任意服務器中的數據都可以通過SCOPA系統整合在同壹個界面上統壹檢索、關聯、分析和研判。目前這套系統已廣泛落地並獲得大量實戰成果。該系統應用在電信詐騙類案件研判和偵破方面,有以下三大優勢:

壹、極大提高線索研判的效率,有效縮短破案周期,搶占行動先機。

當電信詐騙偵破因為犯罪分子的反偵查手段深陷僵局時,往往需要綜合犯罪分子的通話、短信、上網、轉賬等全維度行為線索尋找突破口,這時如果這些數據都處在割裂的系統中,民警就要花費大量的時間排查,犯罪分子有機會聞風而逃。利用全量關系網絡圖,和在此基礎上搭建的全量搜索、關聯分析、地理挖掘、話單分析等強大應用,SCOPA可以在短短幾分鐘內幫助辦案人員鎖定原本需要數小時、甚至幾天的排查工作才能夠得到的線索。此外,在具體案件偵破過程中實時發現的新線索,SCOPA也支持實時手動導入。再復雜的數據,無論是幾千頁通話記錄、上網記錄還是歷史檔案、筆錄信息,都可以輕松快速地錄入系統,與系統中已有的數據迅速建立關聯,讓新的線索浮出水面。

二、以簡明圖形界面還原真實案件的復雜推演,降低復雜研判的經驗門檻。

電信詐騙案件犯罪嫌疑人狡猾異常,壹旦發現任何風吹草動就有可能更改聯系方式等,造成查案的線索中斷。借助SCOPA平臺的技術,即使壹條線索中斷了,也可以隨時沿著另壹條線索追查,更能輕易發現通過好幾層關系連接起來的線索。通過SCOPA的技術輔助,民警可以通過簡單的操作快速在圖形界面中構建出案件的原貌。更進壹步的,有經驗的民警通過實踐總結的應對各類案件情況采用的研判方法可以沈澱在SCOPA系統中,跨時間、跨地域、甚至跨警種讓另壹名民警借用其智慧解決面臨的案件和問題。

三、化被動為主動,智能預警與預測,防範犯罪行為。

如果在詐騙案件發生之前就掌握犯罪分子違法行為的跡象,就能大大減輕案件研判的壓力,並對犯罪分子起到強大的威懾作用。通過大數據技術,這壹願景也將成為現實。借助全量數據的分析和算法模型的挖掘,SCOPA能夠通過機器學習技術學習犯罪分子的歷史行為數據,總結出其作案的特征,從而在未來發現類似特征時發出預警。例如,電信詐騙涉案的手機話單很可能不同於普通人的手機話單,呈現頻繁呼出、極少呼入、大量呼出被掛等特征。越是完整的數據就越能幫助計算機還原真實的犯罪分子“肖像”,從而幫助防範犯罪行為。

通過大數據技術與公安業務的結合與創新,SCOPA產品突破了傳統的“反電信網絡犯罪查控平臺”限制,通過數據融合、實時分析模型、大規模情報分析等方面的技術優勢,使得電信詐騙的研判展現出高效、精準和前瞻的全新面貌。在大數據時代,明略數據希望以技術的力量幫助公安機關告別傳統警務,邁向真正的智慧警務。

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