淺析經濟犯罪中的大數據偵查思維

潘振生,王宏玉,張 娟

(1.中國人民公安大學，北京 100038；2.山東警察學院，山東 濟南 250200)

2019年5月7日，習近平總書記在全國公安工作會議上強調：“要把大數據作為推動公安工作創新發展的大引擎、培育戰斗力生成新的增長點，全面助推公安工作質量變革、效率變革、動力變革?！盵1]大數據的應用在經偵工作中方興未艾，已經深刻影響到犯罪和偵查的消長，對二者都起到了加強升級的作用。近年來，經濟犯罪偵查部門(以下簡稱經偵部門)率先運用大數據，取得了優異的成績，但同時也面臨著數據、技術方面的挑戰。如何更好運用經濟犯罪的大數據偵查思維，是一個值得探討的問題。

一、大數據偵查思維的內涵

關于大數據，迄今為止，并未有一個明確的定義。這一定程度上是因為人們在實際中常常將其與大數據技術或者大數據思維混同使用。狹義的大數據最初是指需要處理的信息量過大，已經超出了一般電腦在處理數據時所能使用的內存量，因此需要工程師們必須改進處理數據的工具。[2]廣義的大數據則涵蓋了狹義的大數據，同時包括了大數據技術與大數據思維。關于大數據技術的界定，有的學者認為，大數據分析是根據數據生成機制，對數據進行廣泛的采集與存儲，并對數據進行格式化清洗，以大數據分析模型為依據，在集成化大數據分析平臺的支撐下，運用云計算技術調度計算分析資源，最終挖掘出大數據背后的模式或規律的數據分析過程。[3]

關于大數據思維，有的學者認為，大數據思維就是人類通過數據采集、處理、分析和可視化等大數據技術手段來解決客觀問題時產生的一種思維態度和邏輯范疇。[4]而大數據偵查就是指通過計算機、網絡等科技手段采集、儲存、共享、驗證、比對和分析虛擬空間和實體空間當中的數據資源，發現犯罪線索，收集犯罪信息，緝獲犯罪嫌疑人的偵查模式。[5]

總而言之，大數據偵查思維是大數據思維在偵查這一領域的具體形態，是指偵查人員所應具有的從海量數據中挖掘出更多的信息，刻畫犯罪現象，解釋犯罪規律，從而實現犯罪控制與預測的意識和思考維度。

二、運用大數據偵查思維打擊經濟犯罪的機遇與挑戰

(一)運用大數據偵查思維打擊經濟犯罪的機遇

1.提高經偵戰斗力，推進警務實戰化。大數據思維在經偵實戰中挖掘隱秘線索的作用突出，大大提高了經偵戰斗力。例如，2019年7月，上海市公安局經偵總隊以數據實戰為引領，從證據滅失的移送線索入手，成功搗毀了一個以投資教育為名非法從事證券、期貨投資咨詢業務的犯罪團伙，有力打擊了嚴重破壞證券、期貨市場管理秩序行為，保護了廣大投資者合法權益。[6]這來之不易的光輝成績，得益于近年來大數據技術的應用、大數據思維的開拓和大數據實戰警務的建設。

2.整合經偵資源，促進隊伍專業化。2015年7月，公安部經濟犯罪偵查局(以下簡稱經偵局)提出“信息化建設、數據化實戰”的全新發展戰略，要求全國各級經偵部門牢固樹立“數據就是戰斗力，得數據者得天下，得數據者勝天下”的意識，將數據理念滲透到血液里。經過兩年的探索和建設，基本建成了各種大數據實戰應用平臺，通過部局頂層設計和統一部署，破獲了一批大要案件，打掉了一批職業化犯罪團伙，由此開啟了數據密集型偵查模式，[7]這是大數據思維在促進隊伍專業化方面的具體體現。

3.服務經濟大局，實現偵查主動化。經偵部門不僅是打擊經濟犯罪的主戰力量，還是多維度經濟數據的集成研判單位，不僅能夠通過數據化情報導偵，發現大量經濟犯罪“隱案”“未案”，甚至還在一定程度上具備對經濟社會進行監測、分析的能力。[8]在未來的工作中，經偵部門將站在經偵工作升級轉型的歷史起點，強化大數據偵查思維，打造大數據警務，向各類經濟犯罪亮出利劍，服務經濟大局，為防范化解重大風險攻堅戰、確保金融穩定做出應有的貢獻。

(二)運用大數據偵查思維打擊經濟犯罪的挑戰

1.外部挑戰。犯罪本源論指出，犯罪產生的根本原因在于犯罪動力的存在，犯罪產生的本質在于內因與外因的綜合作用。[9]近幾年，隨著互聯網金融的發展，利用比特幣和區塊鏈等概念實施的網絡傳銷、非法集資和地下錢莊等涉眾型經濟犯罪十分猖獗。[10]經濟犯罪借助大數據實現了犯罪升級。首先，大數據使個人信息的獲取更為便捷，降低了犯罪成本。其次，以偽基站、網絡電話、海外服務器等為依托的犯罪蹤跡難尋，只有市級以上或者有足夠人力物力的經偵部門才能偵破危害嚴重的特大案件。在大數據時代，一個網絡傳銷案件動輒幾億、數十億，給人民群眾帶來的損失巨大，案發后，極易形成輿論漩渦甚至引發群體性事件，如e租寶、善心匯等案，產生了極大的社會影響。

2.內部挑戰。當前，大數據在經偵領域的應用存在著數據、技術和思維三個方面的問題。數據和技術屬于物質方面，思維屬于意識范疇。數據方面的突出問題是數據收集不系統、存在數據壁壘。當前，偵查過程中用到的數據來源大致包括:交通出行、物流貨運、交通違章、社保養老基金、醫療健康、稅務工商、資金往來、供暖水電燃氣、固話寬帶、人員信息、購物娛樂、保險理賠、土地房產車輛、信用記錄等等。這些數據產生分散，僅有部分是公安系統自行收集，大部分的數據需要跨系統查詢調取，而經偵、網安、治安等警種和各地市自行建立的數據庫，彼此互不相通，影響了打擊的整體性。技術方面的突出問題是技術不完善、專業人才匱乏。傳統警務是基于有限的“小數據”探尋犯罪的因果關系，研究犯罪的內在機制和法定構成，以完成偵破“犯罪案件”的核心目標，[11]隨著各地大數據平臺陸續建立，在數據技術都具備的情況下，部分偵查人員卻反應面對新的利器感到無所適從，經常發生按照傳統的思路辦案卻效率不高的情況，歸根到底是經偵部門及其警務人員缺乏大數據偵查思維，亟待一場思維的革新。

三、經濟犯罪大數據偵查思維的實現方式

(一)推進實踐發展，加快實戰轉化

1.建立大數據平臺，實現共建共享。大數據偵查思維強調整體性，包括數據的整體性和打擊的整體性。數據整體性的實現依賴部、省兩級的頂層設計，形成云端打擊平臺，唯有如此，才能充分調動中央和地方的積極性。數據整體性是打擊整體性的基礎，打擊整體性的實現，則需要消除機構壁壘，實行大部制機構改革。這是大數據對組織層級的影響在公安系統的體現，大數據的發展讓科層制組織向網絡化組織發展，公安機關需要進一步完善“條塊結合，以塊為主”的組織管理模式，賦予作戰單元以更大的自主性。

2.加快研判模型的推廣應用。經過2017、2018、2019三次經偵“論劍”大比武和近幾年的不懈探索，全國公安經偵部門的數據化情報導偵能力顯著提升，研究出了許多類罪模型，不僅在比賽中取得了優異成績，還取得了一定實戰效果。接下來要做的，是將成熟的類罪模型進行列裝，加快實戰轉化，形成可推廣的應用系統，依托云端打擊平臺，實現類罪模型共建共享，構建全經偵創新、全經偵受益的工作格局。

(二)加強頂層設計，創新理論研究

習近平總書記說過，偉大時代呼喚偉大理論。社會科學要及時對實踐進行總結提煉，以便更好地指導實踐。公安部經偵局高峰局長呼吁經濟犯罪數據學的研究，就是希望從經濟犯罪這一極端經濟形態入手，深入研究非法經濟生態的總體規模、形勢特點和規律趨勢，宏觀研判其對國家經濟政策措施及實際運行的影響，形成既有定性分析又有定量分析的研究成果。[12]學者程小白認為，經濟犯罪數據學脫胎于偵查學理論，是偵查學、犯罪學與數據科學的交叉學科，是在經偵領域如火如荼地進行信息化建設、數據化實戰背景下提出的理論總結。[13]可見，隨著經偵對大數據的不斷應用，對數據和技術的要求也在不斷增加，這就需要思維的引導和拓展。經濟犯罪數據學就是經濟犯罪大數據偵查思維的學科載體，這一學科的產生、發展與繁榮必將促進大數據偵查思維的深入人心。

(三)實施科技興警，立足人才培養

2010年，公安部召開全國第三次經偵工作會議，提出打擊經濟犯罪人才要“懂業務、懂經濟、懂法律，會偵查破案、會做群眾工作”。2017年，公安部經偵局黨委又提出了“用兩年打造全新警種”的轉型目標?！叭碌木N”是擁有大數據偵查思維、掌握大數據技術的復合型人才隊伍，需要配套相應的人才培養模式。

1.加強在職培訓，加快人才引進，完善激勵機制。在職培訓包括對經驗豐富的在職經偵民警的技術和思維培訓，注重青年經偵民警的培訓，使經偵隊伍向年輕化方向發展。大力引進大數據人才，發揮專業人才的作用，解決大數據研發及應用的問題。獎勵激勵具有技術革新和技戰法貢獻的經偵帶頭人，發揮技術特長的示范作用，以點帶面，帶動更多的民警參與技術實戰的創新。

2.改革公安院校教學模式。在“論道2020”全國經濟犯罪偵查理論暨經濟犯罪數據學研討會上，公安部經偵局局長高峰強調要開展部局與院校合作。具體來講，就是要突破當前教學與實戰嚴重脫節的局面。實踐中有兩種做法：一是落實實戰教官制度，例如中國刑警學院和江西警察學院讓“一線民警進課堂”，由實戰部門的專家直接走進課堂進行課堂的傳授，帶給學生最新的偵查理念。二是讓學生參與實戰走進實踐，例如山東警察學院數據導偵社和廣東警察學院的數據社，這樣往往能培養出能力突出的經偵人才。

(四)樹立數據觀念，更新偵查思維

1.由經驗思維向客觀思維轉變。傳統偵查思維在很大程度上依賴人的主觀能動性，特別是老偵查員的經驗，因此偵查成功與否因人而異，與偵查人員素質密切相關，這決定了傳統偵查思維難免陷入經驗主義的窠臼。而大數據思維是讓數據“發聲”，讓事實“說話”，只要以事實為依據，按照一定的技術方法和程序流程，一個新晉崗位的偵查人員也能發現重要線索，這就減少了偵查中人的主觀影響，從而增強偵查的程序性和可操作性，提高破案效率。

2.由抽樣分析向系統分析轉變。在傳統統計方法中，人們獲取信息的成本太高，處理能力有限，因此采用樣本估計整體的方法。雖然取樣方法越來越科學，但終究是無奈之舉。隨著大數據時代的到來，強大的數據收集和處理能力使我們可以同時處理大量的數據，這樣就使得樣本無限接近于總體，顛覆了傳統的偵查思維。例如，涉眾型經濟犯罪知識圖譜能夠為資金交易分析實現語義化理解和知識化轉化，提供快速檢索和語義搜索支持，挖掘隱性資金交易，從而為資金查控提供決策支持。[14]

3.由因果關系向相關關系轉變。大數據偵查思維的一個重要特性是，只找到相關關系就可以解決問題，而不需要知其所以然。但是，偵查是刑事訴訟的重要一環，查清犯罪事實，確定犯罪人，需要高標準的證據與事實之間的因果認定，還需要排除合理懷疑，而相關性證據達不到這一標準。因此，在發現犯罪和立案初期，要使用相關思維，尋找一切線索，在認證犯罪和偵查終結時則要始終堅持因果思維，確保正確使用法律，避免錯案冤案。

(五)堅持實事求是，避免數據盲從

現如今大數據正在發揮威力，大數據成了經偵辦案的法寶，有著多年經驗的偵查人員也從一開始的部分抵觸到歡迎甚至崇拜這個新鮮事物，但“讓數據發聲”并不意味著讓數據決定一切，我們對數據不可以盲目相信，不能拋棄人類理性的思考與感性的體驗。我們反對偵查過程中的經驗主義，追求客觀性，但也不能走向另一個極端，我們要堅持實事求是，避免對數據的盲從。

(六)提高法律意識，培養底線思維

大數據提高了偵查人員的能力，也帶來了一定的法律挑戰：一是數據收集、使用中的侵犯公民個人信息隱私問題；二是認定犯罪事實時的間接性證據使用問題。當前，公民的法律意識和自我保護意識不斷加強，保護用戶隱私也成為各行各業的共識。經偵部門在偵查辦案過程中，要樹立底線思維，對涉案人員隱私信息進行保護。對于間接證據的使用問題，在認定犯罪事實和偵查終結時，對定罪標準的要求不能因為掌握了大量相關證據而降低，對犯罪行為和犯罪人的認定要永遠堅持對因果關系(高強度相關關系)的追求。