论大数据智能化侦查应用的特点及其构建

随着大数据时代的到来，世界各国积极发展大数据，抢占新时代发展的重要资源和技术制高点。

2015年10月，我国在十八届五中全会上正式提出国家大数据发展战略。

2021年3月13日，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》把大数据的发展与应用融会贯穿于各篇章之中。

在这个背景下，各领域和单位积极研发相应的大数据应用技术和平台，也取得了较好的战果。

随着电子数据设备应用的普及和大数据分析技术的进步，大数据及相关分析技术在侦查中能发挥的作用越来越明显，特别是在利用现有信息来源和传统侦查手段仍无法突破的情况下可能给案件带来新的进展和重大突破。

如广东省中山市公安局构建的“数据挖掘+人脑智慧+人工智
能”智慧侦查模式在打击电诈、诈骗和清网追逃等方面取得了良好效果[1]。

一、大数据侦查模式的特点与构建（一）大数据侦查模式的特点
人是大数据在侦查应用中的关键和灵魂。

侦查员、程序设计师和律师各方合作可以在大数据侦查模式的研发、应用和大数据侦查相关行规和法规上发挥积极的主导作用。

1.侦查人员是大数据侦查模式的设计参与者和应用者
大数据侦查模式的关键是侦查员，而不是程序员。

前者是灵魂和指挥家，提供设计要求和参数特征，后者是实现手段和技术员，辅助实现侦查设想和特征挖掘。

只要有好的想法、思路和经验，每个
【基金项目】2018年度广西高等教育本科教改工程立项项目《刑事案件预审》课程“五位一体”教学模式改革探索与实践
（2018JGB363）阶段性成果。

【作者简介】王家宁（1982-），男，广西警察学院侦查学院讲师，硕士研究生，研究方向：应用心理学和刑事案件预审研究；
程宏斌（1966-），男，广西警察学院侦查学院院长，教授，研究方向：侦查学、刑事照相学研究；宋国庆（1953-），男，原南宁市预审监管处处长，副调研员，公安部刑侦局特邀审讯专家。

【公安理论与实践】
论大数据智能化侦查应用的特点及其构建
王家宁1，程宏斌1，宋国庆2
（1.广西警察学院，广西南宁530028；2.南宁市公安局刑侦支队，广西南宁530000）【摘要】数据极大化和算法智能化是大数据侦查应用的基础和手段，人是大数据在侦查应用中的关键因素。

从大数据侦查模式的宏观构建、微观算法目标和智能更新方式的设计到相关的行规、法规的建设等方面都需结合这两个特点展开研发和应用。

通过阐述大数据智能化应用在预审业务及其人才培养的双重困境，提出在预审业务及其人才培养中开展大数据智能化侦查应用的具体实现途径和培训方案设计。

【关键词】预审；大数据侦查模式；5G ；虚拟现实技术；翻转课堂【doi 】10.3969/j.issn.1672-1195.2021.01.004【中图分类号】D631
【文献标识码】A
【文章编号】1672-1195（2021）01-032-（08）
2021年1月新疆警察学院学报
Jan.2021第41卷第1期Journal of Xinjiang Police College Vol.41NO.1
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侦查员都可以成为大数据侦查模式的设计参与者和应用者。

有些学者提出“数据中心”“以数据为主导的侦查”和“数据信息化主导现代侦查”等理念[2][3]，但笔者认为承认大数据的重要性是对的，但具体的表达欠妥，混淆了主体与客体、目标与手段的关系。

因为，侦查的主导和灵魂是侦查员本身，只是在新时代大数据及相关分析技术提供的信息源和分析手段对侦查的辅助作用越来越大了。

从大数据侦查模式在宏观上的框架构建和数据库的合成，到微观上的数据库的更新方式和算法的实现目的，无不是侦查员的侦查思路、经验智慧、技战法的实现和具体化。

2.侦查部门应该成为大数据侦查模式的设计师团队和主阵地。

随着大数据侦查模式和具体应用的开发和普及，传统侦查部门间和警种间的界限将越来越模糊，因为每个侦查部门和警种都可以利用大数据及相关分析技术来实现高效的工作。

侦查部门间在信息情报来源、技术手段和工作模式上的相似性上可能会越来越大。

其次，大数据侦查模式的开发和应用效果的关键因素在于各单位的价值判断和投入程度。

如广州公安搭建数据孤岛桥梁，关联海量公安内部数据和社会数据，创新开发了14类53个警务应用APP，极大便利了一线侦查工作。

再如山东寿光公安开发的数十个功能模块的“神眼”大数据系统，实现了对车辆、人员、案件、物品、现场勘查、电磁轨迹及社会资源数据的自动关联串并、碰撞比对，“沉睡”的海量视频和数据信息的价值倍增[4]。

3.大数据侦查应用的开拓者应积极成为大数据侦查行规和法规建设的参与者。

目前，我国大数据侦查在适用条件、应用规范和程序等方面均缺少法律授权、规范和保护，对此，不少学者也提出了一些见解和建议[5][6]。

在行规、法规制定方面，只有在大数据侦查应用与建设中有丰富经验的团体和个人才有真切全面的理解、迫切完善的需要和切实保障的途径。

因此，开发大数据侦查应用的侦查员和技术员对相关行规、法规制定最有发言权，也应该积极成为相关行业规则和法律规则构建的开拓先锋。

我们不能只看到相关行规和法规对大数据侦查行为的限制，更应该看到其对大数据侦查行为的授权、保护和可持续健康发展的促进作用。

在大数据侦查应用走在前列的单位与侦查员应积极进取，成为相应规则的制定者，牢牢抓住大数据侦查应用事业发展的主动权。

在技术员和律师的辅助下制定相关规则，既要实现侦查目的，也要防范各种风险，力争在打击和防治犯罪与保障人权和利益、实体真实与程序正义的价值间寻求的平衡。

在实现途径方面，不少学者提出了较为切实和全面的建议[4]。

在技术应用规范的建设上，要从保护公民隐私角度出发，充分利用信息安全防控技术和大数据脱敏、匿名化技术，在研究大数据计算架构核心问题的同时，充分考虑对计算节点的认证、对数据的访问控制，通过技术手段对侦查活动进行异常行为检测。

运用保密技术，设立网络“隔离墙”，建设网上“禁区”，强化数据内部管理约束，严防失泄密问题发生。

在法律规范建设上，要健全完善大数据侦查程序上的法律法规，重点对大数据侦查取证的合法性、合理性、真实性进行法律明确和制度规范，既要使大数据侦查有法可依，又要对侦查活动形成有效的约束和规范。

特别是从数据生命周期的全视域角度出发，对数据的采集、传输、流转、交易、使用、销毁等环节进行综合立法。

（二）大数据侦查应用模式的构建
在发挥人主导作用的基础上，加强大数据侦查应用模式的研发和应用效果还应抓住两个关键——“大”和“智”。

大数据是否足够大，取决于数据库整合程度和更新速度。

作为信息来源，大数据越大可挖掘的侦查线索就越多。

作为分析工具，数据挖掘的思路和算法越合理和越高效，能挖掘的侦查线索就越有价值。

因此，数据的极大化是大数据应用的重要基础和前提保障，大数据侦查应用的智慧化是大数据应用的核心要件和动力保障。

1.大数据“大”的路径。

目前，我国公安机关信
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息化建设取得了基础性的成绩，但是与“大数据”或数据的极大化还有很大的发展空间。

在信息化时代，金盾工程信息化建设取得了较好的阶段性成果，建成了大量的办公常用数据库，但是在大数据时代，仅仅是在公安网若干个孤立的数据库之间进行人工的搜索并不是严格意义上的大数据侦查应用。

真正意义上的大数据侦查应用，一是要实现算法平台对公安数据库和其他信息渠道的无障碍数据抓取和智能挖掘，二是要实现公安数据库和其他数据库的及时智能更新。

在数据无障碍抓取和智能化挖掘方面，必须解决孤岛数据口径不一、算法落后及其与目标不匹配等问题。

可通过与社会科研机构、IT企业开展深度合作，结合实战研发方便快捷的数据挖掘和研判辅助工具，化解半结构化、非结构化数据难融难用的问题，提高数据研判和成果推送的智能度和精准度。

在数据智能入库和更新方面，一方面可开发和推广警务APP移动采集系统等新型工具，围绕人、屋、车、场、网、会等治安和侦查要素，全面采集公安基础信息、社会单位信息、电子轨迹信息等信息资源；另一方面可以利用大数据智能算法来构建完善开放、包容、智能的新型情报研判平台，实现“孤岛”数据和“沉睡”信息的挖掘、转换和融合。

通过统筹整合多警种实战应用系统，使刑侦、禁毒、经侦、技侦、网侦、图侦等功能模块形成联动合力，全面汇聚情报碎片，确保各种情报信息“一键通”、“关联快”、“对接准”、“反馈灵”。

2.大数据“智”的办法。

首先是分清主次，聚焦效果。

算法的高效化和智慧化需要以侦查人员的经验、直觉和智慧为核心构建算法的目标条件（抓取特征）、比对思路和研判框架，以编程技术员为辅助实现相应的设计效果。

这个主次关系不能反过来，否则设计出来的算法和应用平台将是对侦查目标无效的、死板的或运转不良的残次品。

各应用单位要拼效果，均可以从“大”和“智”这两个方面入手。

其次是“大”“智”若“育”、大有可为。

在大数据、云计算、人工智能等技术快速发展的基础上，不仅加速各领域信息孤岛联通和自主运算学习，侦查数据极大化和算法智能化建设也将大有可为。

据中国计算机学会大数据专家委员会《2017年大数据发展趋势预测报告》，机器学习、人工智能和脑科学相结合位居大数据发展十大趋势的榜单前二[7]。

在大数据时代，依靠大数据管理和高性能计算的支持，机器学习将成为大数据智能分析的关键技术。

因此，侦查工作必须结合新信息技术，实现通信网络基础设施（5G、物联网、工业互联网、卫星互联网）、新技术基础设施（人工智能、云计算、边缘计算、区块链）和算力基础设施（数据中心、智能计算中心）及其技术与侦查工作的深度融合和大胆创新；实现犯罪空间、犯罪倾向、犯罪形迹追踪和嫌疑对象筛查等大数据智能化侦查。

如通过加强软件研发或借鉴先进地市经验，建立以大数据智能运算模型为核心的实战应用系统，实现智能化数据融合、碰撞和挖掘；创新研发适用不同场景的多样化算法模型，实现对人的全面刻画和犯罪趋势、区域分布等方面的精准预测；革新和推广智能化人像比对、车牌识别、轨迹追踪、视频检索等技术应用，来全方位服务侦查实战。

综上，侦查员是大数据侦查应用模式的关键因素，数据极大化和算法智能化是大数据在侦查应用的基础和手段。

侦查员、程序设计师和律师等各方应通力合作，在大数据侦查模式的研发、侦查数据极大化和算法智能化建设、大数据侦查应用行为的相关行规和法规建设上发挥主导作用和良好效果。

二、预审业务大数据智能化应用的困境与出路
大数据侦查在较大范围取得了一些有益的探索和应用，如大数据侦查挖掘[8]、大数据侦查预警[1]、大数据侦查画像[8]、大数据电子取证[9]、大数据情报导审[10]、大数据侦查合成作战[11]等应用模式和智慧侦查等[1]。

然而，这些应用成果主要集中在前期侦查阶段，在后期预审阶段的应用探索则比较薄弱。

不少侦查员认为，在大数据智能化逐渐普及和不断进步的时代预审的地位和作用日趋边缘化，似乎审讯是一种落后技术的代表，与大数据智能化关系不大，也很难运用大数据智能化技术。

大多数刑事案
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件侦破时的证据条件的欠缺性决定了审讯作为一种审查和完善证据的手段是意义重大、不可或缺的，但是预审活动的大数据智能化应用的困难性缺少不争的事实。

首先，预审业务的工作对象极为复杂多变。

审讯活动具有矛盾对抗性、进攻隐蔽性、对象特殊性、主体全面性等特点。

在两次世界大战期间大显身手的荷兰著名审讯大师奥莱斯特·平托认为，做好审讯工作要具备十大基本条件：惊人的记忆力、巨大的耐心和洞察力、语言天赋、精通实用心理学、勇气、熟悉地理文化、熟悉法律、分析能力和对惯用伎俩的实战经验[12]。

而这其中，有7项是先天条件。

其次，预审任务的有效完成高度依赖侦查员的经验直觉以及实时动态的人际交流能力和灵活机变的隐蔽对抗能力，而这些经验直觉和能力的培养是一件极为复杂和长久的过程。

国内一位厅级主管刑侦的领导从培养时间的角度阐述了预审工作的难度，他认为培训一位交警需要1～2个星期、培训一位刑侦民警需要1～3年的时间，培训一位普通预审员需要5～8年才能独立办案，而培养预审骨干需要10～15年，要成为预审专家就不确定了，当然，还需要天赋和机遇。

因此，在完成预审任务和培养预审员方面，大数据应用和人工智能可替代和发挥作用的地方比较有限。

有难度不代表不可能。

在积极研究大数据应用、人工智能和预审业务的属性和供需关系后，笔者认为预审业务的大数据应用将大有可为。

与前期背对背的外围侦查相比，后期面对面的预审活动独特性业务主要有两个，一是综合审查证据，二是面对面的审讯。

（一）在审查证据方面，大数据应用和人工智能的介入将大有作为。

智能化录入和智能化分析是大数据智能化侦查的基础和关键，在审查证据方面主要体现为对卷宗材料的智能读取与智能辅助分析。

对卷宗材料图文和审讯语音的识别技术已经比较成熟，因此在全面普及智能读取方面问题不大，但是在综合审查判断全案证据的智能化分析方面，存在不同层次的难度和实现路径。

首先，卷宗证据材料合法性智能审查是大数据应用的一个突破口。

在算法方面，证据合法性审查对照条件相对机械和简单，没有太多例外和变式，不需要太多智慧就能完成。

人工智能是大数据应用强大的动力系统，目前它比较成熟和易行的领域正是相对简单机械的操作和算法构架。

其次，卷宗证据材料关联性、合法性和充分性智能辅助审查。

对证据的真实性、关联性和充分性的审查，完全实现大数据应用和人工智能的难度非常大，但部分技术和人工的结合或许是比较可行的途径。

综合历年命案卷宗评比的专家意见可以发现，对一些案件材料部分类型的证据真实性、关联性和充分性的审查有一些常用的模式和套路，通过与审讯专家咨询可以研讨、梳理、升华和具体化这模式，为下一步转化为智能算法和大数据应用平台建设提供智慧保障。

最后，卷宗外的大数据平台的审查辅助。

大数据平台提供的多样化的材料形式和多角度的线索来源可以更好的帮助侦查员审查判断证据的真实性、关联性和充分性。

通过综合视频、交通、通讯、网络、金融和其他社会行业等方面的大数据分析报告可以为侦查员提供比卷宗材料更为形象化的、丰富多样的观感视角和判断依据。

（二）在面对面的审讯方面，大数据应用也能发挥良好的辅助作用。

首先是大数据侦查平台对审讯的情报服务能力的构建。

通过综合利用大数据侦查应用平台上的视频、交通、通讯、网络、金融和其他社会行业等方面的材料和分析报告，可以为侦查员分析涉案人心理、运用审讯策略、使用证据和“证据道具”提供更为形象、立体多样的视角和材料。

例如，在河南许昌2017年“4·10”刘某侠失踪案中，犯罪嫌疑人王某国矢口否认作案，尸体去向成迷。

通过对作案前后的视频监控、旅馆住宿、车辆交易等大量数据的关联分析，以及手机数据的全面提取、深度挖掘，精准真实重现犯罪过程，为现场勘查、测谎、审讯提供了强有力的情报保障，最后成功突破犯罪嫌疑人心理防线和口供：如实交代了作案过程，并指认了荒
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滩林间的埋尸地点[4]。

其次是大数据审讯研判平台的构建。

应以审讯员为核心构建大数据情报的挖掘、比对、核查和研判体系，在算法的目标条件、挖掘比对的思路和权重综合的考量等方面都需要预审团队，特别是审讯专家的参与和设计才有可能实现高效和智慧的侦查。

在大数据侦查模式的建设中，关键是侦查员，提供设计要求和参数特征；手段是程序技术员，辅助实现侦查设想和特征挖掘。

只要有好的想法、思路和经验，每个侦查员都可以成为大数据侦查模式的设计参与者和应用者。

因此，在大数据情报导审平台建设中，应发挥侦查员和程序技术员的主导作用，实现侦查大数据的极大化和算法的智能化。

将科研机构和科技企业的工程技术优势与各地纪检监察和司法部门侦查专家实战智慧经验优势结合是一条较好的途径。

如某办案部门与科技企业共同研发全方位立体式远程侦查办案系统，审讯室集合了多道测谎、表情分析、语音分析、心理跟踪和脑电分析手段，通过通讯服务器将各地协同办案的领导和专家的指挥中心同步互动，并取得了较好的实战效果和社会影响。

算法的高效化和智慧化需要以侦查人员的经验、直觉和智慧为核心构建算法的目标条件（抓取特征）、比对思路和研判框架，以编程技术员为辅助实现相应的设计效果。

有学者阐述了大数据情报导审体制建设和在讯前研判、实时核查和专家远程指导等环节发挥的服务导向作用[4]。

虽然该文章是以缉私工作为例进行的探讨，但这种模式对其他侦查部门同样有借鉴意义。

最后是审讯智能辅助应用的开发。

如同方神火开发的智能审讯平台不仅实现了在审讯中实时语音文字的转换，自动生成笔录，而且能结合测谎图谱自动标注敏感问题。

这既实现了审讯笔录的智能录入，也初步探索了审讯笔录的智能分析。

三、预审员培养的大数据智能化应用的现状与探索
（一）预审员培养的现状。

我国目前的培养预审员主要有大学学历教育、在职民警培训和侦查实战中的传帮带这三种形式。

警校学历教育多采用理论传授为主、实训教学为辅的培养模式，距离实战化应用型警务人才培养目标还有不少的差距，需要相关教师和学校大刀阔斧、开拓创新的教改精神和实践魄力。

在职民警培训除警体技能部分课程外主要采用课堂授课的方式进行，完成任务为主，实战提升效果也比较有限。

培养预审员是一项伟大的系统工程，需要将学员塑造成活学活用的实战应用型警务技能人才。

目前我国预审员的最佳培养模式是在实战中师傅带徒弟的培养模式，这与目前多数西方国家在警察培训实践方面采用的“技能至上”的理念和职业技能培养模式有异曲同工之妙。

美、英、加、澳、德、法等一些西方国家警察培训基本上属于职业教育的范畴，一般不颁发学历学位证书，也不以高学历作为参加警察训练和加入警队工作的必备条件[13][14]。

一线警务实践要求活学活用的、第一时间反应的警务实战应用能力，需要充分的程序性技能训练。

这种培养方式体现了陈述性知识学习与程序性技能学习这两种类型学习的心理学和教育学规律和差异[15]，能保障培养出来的预审员在侦查实战的胜任力，解决理论教学只能培养“知道理论不懂操作”的学生的弊端。

在复杂多变的审讯交流与斗争中，徒弟通过观摩—指导下操作—独立操作后指导等阶段式教学支架的组解来完成独当一面的审讯能力体系的构建。

其次是真实案例实训教学模式。

这种教学模式通过案例实训来分组模拟审讯每个环节，指导学生能独立完成审讯全程的模拟审讯。

效果最差的是传统的课堂理论讲授的形式。

这种教学模式只适合部分知识传授型教学任务的要求，但是远远无法满足技能操作型教学目标和侦查活动的现实要求。

（二）新信息技术应用的必要性。

1.响应国家号召，积极探索融合新信息技术的教学应用，实现课堂革命。

2018年9月17日，教育部发布《教育部关于加快建设高水平本科教育全面提高人才培养能力的意见》，提出了深化教学改革
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和推进现代信息技术与教育教学深度融合的相关措施[16]。

通过积极推广小班化教学、混合式教学、翻转课堂，大力推进智慧教室建设，构建线上线下相结合的教学模式，打造适应学生自主学习、自主管理、自主服务需求的智慧课堂、智慧实验室、智慧校园、精品慕课等云服务体系，大力推动互联网、大数据、人工智能、虚拟现实等现代技术在教学和管理中的应用等方式实现课堂教学革命、教学形态重塑和与新信息技术融合。

该意见给新时代教学改革提供了明确的发展方向和实现途径。

2.回应时代现实需求，大胆开拓大数据应用新领域。

随着5G的加速推进，我国万物互联的新基础设施和大量智慧应用在试点城市已经逐渐成为现实。

据南方网讯，2020年8月17日，深圳已建成了4.6万个5G基站，在全国率先宣布完成5G独立组网全覆盖；全国地级以上城市也将在今年内实现全覆盖[17]。

新冠疫情期间，我国云办公、云课堂、云商贸、云招聘、云签约等云经济兴起。

有数据显示，到2022年云教育市场将超过3000亿元。

现实的挑战和巨大需求为大数据应用提供了强大的动力，谁抓住了谁就能实现领先和弯道超车。

3.反映学科本质和行业期待，锐意探索教学实践新领域。

在此背景下，中国知网上的相关文章不断增长，但是理论综述的多，实践项目的少；笼统泛泛而谈的多，具体落地方案的少，特别是在《侦查学》和《预审学》等方面的课程，课堂教学革命的研究还是鲜有报道。

因此，一个具体可行的、应用新信息技术教学模式的预审员培养方案呼之欲出。

（三）预审员培养的大数据智能化应用探索。

在第四次技术革命即将到来之际，新信息技术的革新与应用的潮流不可阻挡。

在这样的背景下，开发融合新信息技术的教学模式和培养方案的应用前景广阔，但是现实中仍存在各种条件限制和不足，本文拟以培养国家级预审员为例，探索设计一个具体可行的培养方案。

1.以翻转课堂和虚拟仿真教学为载体，以国家级审讯专家为教师主体，以教学/技术助手为支撑，探索构建国家级预审员培养体系。

公安部牵头，以浙江金华和广东中山为培训地点，聘用授课专家、遴选参训骨干学员和组织教学和考核全程。

该方案通过使用翻转课堂教学法、为授课专家配备技术助手和虚拟现实技术（VR/AR/MR等）逼真三维互动线上教学等方式实现预审员培训大数据智能化应用，作为面对面教学方式的一种补充。

线上教学不可能完全取代面授教学，但是通过翻转课堂教学的方式可以实现线上教学和线下教学的优化组合，降低培养门槛，减少阻碍因素，提高培养效率。

首先，采用翻转课堂的形式可以为因材施教和个性化学习提高便利。

在预习阶段，学员先将较好理解的基础知识学会并通过教学助手的考核；在互动阶段，学员与授课专家通过虚拟仿真技术展开教学培训。

其次，虚拟现实教学可以帮助授课教师和学生实现在异地统一制式和布置的教室或审讯控制中心进行实时互动或者录播回放学习。

在授课形式上，根据需要既可以选择面对面教学也可采用虚拟现实线上互动或录播教学。

虚拟现实技术创设的身临其境地教学情境和互动，能够使很多只有面对面交流和审讯才能实现的、只可意会不可言传的微妙含义的阐发和领悟成为可能。

再次，以导师/学徒制为培养方式，力争将程序性技能学习的效果发挥到极致。

通过聘请硕果仅存的国家级审讯专家为导师，遴选全国预审员骨干为学徒，组成金牌师生阵容，为实现弥补预审人才断层、为国家预审工作培养顶梁柱和后续人才的培养目标奠定良好的师资和生源基础。

最后，通过为审讯专家配备教学/技术助手，可以实现授课专家的教学意图，提高该方案的可行性和操作性。

审讯专家长期扎根审讯一线斗争，在新信息技术应用和教学方面未必擅长，但是在新信息技术革新和智能化时代，这都不是问题。

在课程教学材料的准备上，技术助手协助授课专家通过公安内网或区块链等保密传输的形式将相关讲义、PPT、视频图片和作业考试等材料提供给学员做好课前自学的准备；在虚拟现实教学中，技术助手协助授课专家适应设备及其操作；在预习阶
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