欧阳伟沙　罗川　滕腾

摘 要：本文主要利用K线图模型对监管支队的风险指数进行实时监测和可视化，利用当下流行的人工智能、大数据分析技术对各类指标数据进行综合风险指数分析和指标预测。帮助决策者清晰直观地看到监管支队每个时间段的风险指数以及风险指数的变化规律，及时调整队伍部署情况和监管策略，切实提升工作效率和水平。

关键词：K线图；人工智能；大数据分析；风险指数

中图分类号：F29 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2018）13-0222-02

1 概述

公安监管支队承担着依法对被监管人员实行监管、教育、治疗、矫正的重要职责，担负着保障刑事诉讼和行政执法活动顺利进行、保障被监管人员合法权益的重要任务。监管场所关押的对象为依法逮捕、拘留、判处拘役的犯罪嫌疑人、余刑一年以下由看守所代为执行的罪犯、被依法强制戒毒、收容教育、治安拘留的人员。

监管支队的风险评估和管理成为符合当今现代化、数字化管理的重点。在押人员的在押风险已经成为如何深化监管支队场所内安全风险评估工作的首要任务。建立在押人员安全风险评估工作机制是互联网时期公安监管工作根据现实的客观情况及当前政治形势作出的科学的有针对性的管理措施，也是为了最大限度地保障在押人员的合法权益，保障监管支队场所安全的具体措施，是体现理性执法构建和谐监管文明监所管理的重大举措，对切实加强公安监管管理工作分级管理在押人员，有效地加强被监管人员回归社会、服务社会提供坚实的理论基础。因而在互联网+时代，监管民警必须要深入理解分级管理的内涵，有效探索建立安全风险评估工作的管理模式，确保刑事诉讼活动的顺利进行，保障在押人员的绝对安全等多方面都具有深远的现实意义。

2 相关工作

目前公安监管支队基于风险管理的相关工作还比较少。大多数的监管工作都是基于视频监控和警员寻访进行抓拍在押人员的犯罪行为，一般来说通过传统的警力监督和看管的方法，不免存在弊端，也给警力建设带来很大压力；也有通过不定期开展检查活动，了解重大风险在押人员所处监室的动态信息，在提审、律师会见、出所就医及出所指认现场回监时，排查可能影响监管安全的因素；少数监管支队通过改善监管环境、增加监控视频和报警设备等辅助工具来控制监管支队风险。虽然这些方法一定程度上很有效。很遗憾却很少有基于在押人员自身因素进行分析的。众所周知，在押人员是监管支队安全风险的核心，所以基于在押人员的在押风险进行分析才是关键。

本文以长沙公安监管支队监管工作现状为例，主要基于在押人员在监室内的表现、言谈举止、身体健康情况、情绪变化、对周围事物的反映和涉嫌犯罪的认识等记录数据，通过多维度多角度建立在押人员数据库，并据此作出在押人员风险指数评估，然后根据在押人员的风险指数对监管支队场所进行风险评估。主要研究方法包括人力资源管理、区域分析与规划等理论，采取案例分析、比较分析、制度分析等。内容主要分以下几部分：

第一章主要概括监管支队风险管理等主要职责。

第二章主要对现代监管支队在风险管理领域所做的相关工作进行介绍。

第三章详细介绍综合风险指数K线图模型的相关概念以及引入K线图模型的好处。

第四章详细介绍了综合风险指数K線图模型的实现和效果。

第五章对本文的研究成果进行拓展和进一步思考。

3 综合风险指数K线图模型

3.1 监管支队风险管理

监管支队在管理上存在的风险主要是围绕在押人员形成的。主要是指在监管支队警戒和看守的职责时可能出现的冲击和破坏看守管理的诸多现象。具体而言表现为：

（1）在押人员的非正常死亡。（2）在押人员的自杀、自伤、自残。（3）在押人员扰乱监管秩序的行为。（4）在押人员实施的新犯罪。（5）在押人员的脱逃。

今天，在押人员的权利越来越被重视，对人性化、现代化管理水平要求也越来越高。监管支队的风险与在押人员在押风险息息相关。这样不仅要求和现代化风险管理相结合，同时更需要对在押人员在押风险、监管场所监管水平更深入的研究。风险管理是通过风险识别、风险估计、风险驾驭、风险监控和预防等一系列活动来防范风险的管理工作。在风险管理中，风险识别是前提和基础性工作，所以针对在押人员的在押风险研究尤其重要和迫切。长沙公安监管支队安全生态数据评估系统旨在引入风险评估模型对各看守所的在押人员的信息数据进行风险指数评估，结合看守所监管环境、技术和在押人员的风险指数对整个监管支队的综合风险指数进行分析和研究，达到对监管支队风险可控，实现现代化管理和科学化管理。

监管支队的安全风险评估主要采用的是定性分析与定量评估相结合。以定性为主的评估方法通常是：通过界定安全风险源，初步判明安全风险的严重程度，并对系统的安全风险整体和程序运行情况进行评估；以定量为主的评估办法则是在定性分析的逻辑基础上，基于在押人员的多维度风险量化指标以及影响各监视安全的影响因素，经过因子分析和主成分分析，最终得到监管支队的安全风险大小并判定严重程度。

3.2 综合风险指数

综合风险指数是用来评估监管支队安全风险大小的量化指标，主要用于在押人员、各监室、各看守所、监管支队四个维度上。通过监管支队收集的在押人员、违规情况、病号信息、天气情况等各方面的监视安全影响要素。通过大数据分析模型和人工智能等信息化技术实时生成综合风险指数，当监管支队、某个监室或者某位在押人员出现不稳定因素时，系统将自动向责任民警发送预警信息。这种风险评估让监管更科学更有效。通过实时地对在押人员进行风险指数评估以及等级分类评判，实现警情信息的迅速流转、传递和反馈，切实提高对在押人员、各监室、各看守所以及整个监管支队的管控能力。

3.3 K线图模型

K线图模型是证券经济学里面经典的模型。利用K线图的原理，按不同时间周期统计检测值的量化特征。主要以其直观、立体感强的特点而深受投资者欢迎。也可以通过K线图来准确地预测未来走向。

K线图中最关键的四个值：起始值、终止值、最大值、最小值。在本系统中，K模型主要采用日、月线指标，以蜡烛图的形式展现在押人员风险指数、各监室风险指数、各看守所风险指数以及监管支队综合风险指数在每个时间周期的的当前值，均值以及波动区间（最大值最小值），实现在押人员在押风险、监室安全风险、看守所安全风险、监管支队综合风险的可视化。

4 实现以及效果

长沙公安监管支队安全生态数据评估系统引入K线图模型来实现对监管场所的信息化、科学化、数据化、实时化风险管理，并引入基于现有的数据拟合出综合风险指数作为量化风险指标与K线图、蜡烛图结合进行可视化展现。在系统中，K线图基于蜡烛图模型建立，每个蜡烛图代表当天（月）监管支队风险指数。蜡烛图中最关键的四个值：起始值、终止值、最大值、最小值定义如下：

起始值：前一天（月）的在押人员在押风险指数的加权平均。

起始值=wi*前一天（月）的在押人员风险指数；（wi指在押人员所占权重，这里等于1/n）

终止值：当天（月）在押人员在押风险指数的加权平均。

终止值=wi*当天（月）的在押人员风险指数；（wi指在押人员所占权重，这里等于1/n）

最大值：对应当天（月）看守所风险指数最大值。

最大值=max{看守所风险指数ai，ai为对应看守所i的风险指数}

最小值：对应当天（月）看守所风险指数最小值。

最小值=min{看守所风险指数ai，ai为对应看守所i的风险指数}

通过对在押人员现有的数据包括个人信息、家庭会见数据、医疗巡视数据、律师会见数据、谈话数据用大数据挖掘技术进行深度分析，通过对微观数据分析、在押人员各维度指标合成分析得到在押人员在押风险指数、各监室、各看守所甚至监管支队的综合风险指数。具体的大数据分析技术流程，如图1。

（1）数据源：数据主要来自于监管支队在押人员的各类数据包括个人记录信息、家庭会见数据、医疗巡视音频数据、律师会见记录数据、谈话教育等源数据进行特征化并挖掘分析。（2）数据挖掘：对高维度数据进行因子分析、合成分析、主成分分析等降维处理，选取影响在押人员风险的关键指标进行分析和挖掘。建立大数据模型拟合得出在押人员的在押风险。（3）风险指标：主要采用基于在押人员的信息数据、音频、视频数据进行挖掘分析所得的风险指数作为考核安全风险的量化指标。基于在押人员风险进一步得到监室风险指数、看守所风险指数以及监管支队的综合风险指数。（4）风险管理：引入K线图模型将各个层面的风险指数进行可视化展现，从不同角度发现监管支队的异常情况，帮助在岗人员和决策者挖掘数据背后的规律，发现潜在风险。

通过引入K线图模型，决策者可以清晰直观的看到监管支队每个时间段的风险指数以及风险指数的变化规律，及时调整队伍部署情况和监管策略，切实提升工作效率和水平。效果如图2。

5 结语

风险管理作为监管支队管理的重要环节，长沙公安监管支队积极尝试，敢于突破和挑战，不断引入新技术，为建设现代化监所而全面努力。本文引入K线图模型就是一次最好的尝试，也达到了很好的效果，为监管支队安全生态数据评估系统下一步创新和完善打下了坚实的基础。在下一步计划中，监管支队一方面将建立更加完备的在押人员的数据库体系，全面建设数字化管理系统。另一方面将旨在完善各监室的教育机制，强调个别教育和感化教育，建设重大节日慰问制度，用真情的祝福有效稳定了在押人员的思想情绪，从源头上减少风险。

参考文献

[1]张煜.看守所在押人员安全風险程度调查分析[J].湖北警官学院学报，2015，（11）：128-130.

[2]李建军.看守所在押人员在押风险的分析与控制[J].铁道警察学院学报，2015，（01）：38-42.

[3]杨秦.看守所在押人员非正常死亡之反思[J].山西省政法管理干部学院学报，2010，（04）：95-97.