湖北警官学院，湖北 武汉 430000

当前，电信诈骗等非接触性犯罪不断涌现。与传统犯罪形式相比，非接触性犯罪由日常活动区域转向了高度开放空间，犯罪活动更隐蔽，社会危害性更大。为打击和惩治这类犯罪，大数据侦查模式应运而生。作为一种与传统侦查不同的全新模式，研究当前大数据侦查模式的特点、运行存在问题和完善对策，对于充分发挥其打击犯罪功效具有重要现实意义。

一、大数据侦查模式的内涵

侦查模式是指侦查机关开展活动时采用的基本样式，是侦查主体侦破刑事案件时所使用侦查手段、途径、策略的总和。在传统侦查模式下，侦查破案往往以犯罪现场勘查为起点和中心。侦查机关能否成功侦破案件，多取决于侦查人员的个人经验和投入的人力物力。大数据侦查模式是指在刑事案件侦破过程中，侦查人员采用以人工智能为主导的数据算法，对犯罪行为人作案时留下的犯罪数据进行全方位多角度地收集、提取、挖掘、分析和利用的侦查模式。有犯罪行为，现场犯罪上必有犯罪痕迹。同理，在大数据时代背景下，犯罪行为人作案时，在数据空间也会留下相应的数据痕迹。在大数据侦查模式下，侦查人员以人工智能算法为工具，挖掘数据空间中海量数据背后案件信息，从而侦破案件。与以现场驱动为特征的传统侦查模式相比，大数据侦查模式具有以下特征：

（一）一体性侦查

一体性侦查是在侦查过程中通过侦查机关内外部侦查协作而进行的整体侦查。在大数据侦查模式下，侦查机关内部侦查协作，往往是以数据共享为目的，通过内部不同警种和不同区域侦查部门间协作来实现。公安机关不同警种之间，常见如刑警与技侦、网安、视侦、经侦等进行侦查协作。案发后，治安、出入境等公安业务部门向侦查机关提供嫌疑人宾馆住宿登记信息、护照和边境出入信息、通信联络信息等。不同区域之间侦查协作，主要是案发地侦查机关与其他公安机关之间侦查协作。其他公安机关为案发地侦查机关提供嫌疑人违法犯罪前科数据、DNA 数据等。侦查机关外部侦查协作主要是侦查机关与社会力量之间的协作，如税务、房产、银行、通信、水电等部门存储的税款交纳、房产信息、存款、话单、电信信号、用水用电等政府数据、企业数据及其他互联网数据，这些数据往往也是侦查破案的大数据中不可或缺的一部分。随着大数据共享运动的兴起，不同部门、不同机关数据壁垒相继破除，数据互联互通，这为侦查机关进行一体性侦查提供了可能性和可行性。

（二）全景式侦查

全景式侦查是指侦查机关在案件侦破过程中，对作案人遗留在数据空间中犯罪信息进行全方位和多角度地收集、挖掘、分析和利用。在传统侦查模式下，侦查机关收集、分析和利用的犯罪信息主要是作案人在犯罪现场上留下的物品和物质痕迹，如作案工具、手印、脚印等。侦查机关通过这些物品和物质痕迹来逆向认识和证实犯罪行为人犯罪活动。在大数据侦查模式下，侦查机关除了收集、分析这些物品和物质犯罪信息外，还要收集和分析犯罪行为人作案时留下的视频、通信联络、住宿、转账交易等各种类型数据，这不仅突破过去犯罪信息采集上时空上的限制，还大大拓展了采集犯罪信息的种类和数量。此外，在侦查过程中，大数据侦查实行的是面到点式的侦查。在传统侦查模式下，侦查机关根据现场勘查所收集的犯罪信息来确定重点犯罪嫌疑人，围绕犯罪嫌疑人开展侦查工作，最后认定和证实其犯罪。整个侦查过程实行的是一种点到点的线性式侦查。但在大数据侦查模式下，案件发生后，侦查机关利用作案人作案留下的数据空间，通过数据挖掘、碰撞和分析，向数据要线索，最后查明和证实犯罪人犯罪活动。整个侦查过程实行的是一种面到点的复合式侦查。

（三）智能算法侦查

人工智能算法为大数据侦查成功实施提供技术上支持。离开了人工智能算法，大数据侦查寸步难行。在大数据面前，依靠侦查人员个人经验和人力物力的传统侦查模式不再适用，大数据侦查必须借力功能强大、成熟完善的智能算法作为其技术支持。从侦查实践来看，大数据侦查的过程，实质上是智能算法的过程。在案件发生后，侦查机关广泛采集与案件有关的海量数据，过滤与案件无关数据。在此基础上，根据已有的案件信息，确立相应的运算规则，采用不同算法技术进行科学运算来获得与犯罪有关的信息。智能算法的能否成功运用，一方面取决于智能算法方法本身是否科学、成熟，智能算法体系是否完善，另一方面也取决于智能算法程序设计是否符合法律规则。

二、当前大数据侦查模式运行困境

（一）获取数据渠道不畅通

数据采集是大数据侦查的基础工作，也是实行大数据侦查的前提。如前所述，大数据侦查中大数据主要来源于公安机关内部各警种通过数据平台获取的各种数据和银行、互联网企业等社会机构日常工作中获取的社会面数据。从侦查实践来看，大数据侦查普遍存在获取数据渠道不畅通现象。从公安机关内部来看，刑侦、治安、技侦、网安等警种因各自工作需要，开发了不同的数据平台，但因开发公司不同，建设标准缺乏统一，系统接口不一，相互开放程度低，数据共享困难，导致侦查机关无法在案发第一时间获取与案件有关数据。同时，从社会面数据获取情况来看，同样存在侦查机关获取数据困难等问题。案发后，侦查机关向银行、互联网企业等社会机构调取与案件有关数据时，部分社会机构以个人隐私保密为由，拒绝向侦查机关提供与案件有关数据。即使向侦查机关提供数据，也普遍存在提供不及时、提供数据不充分、不完整现象。

（二）大数据侦查技术与方法滞后

大数据侦查技术是大数据侦查的保障。海量数据的真正价值在于通过数据分析工具的挖掘来发现数据间关系，从而探究数据背后隐藏的与案件相关信息、线索，这一切除了与数据平台息息相关外，也有赖于以数据分析系统为表征的大数据侦查技术来实现。目前，公安机关运用的大数据侦查的基础性技术包括公安资源融合技术、数据治理技术、数据挖掘技术、可视化技术等，大数据侦查方法主要有大数据搜索法、大数据碰撞法、大数据画像法和网络有关系分析法。除此之外，还有语言分析、图像分析、视频分析、文本分析等辅助性技术与方法，这些技术与方法主要是围绕信息数据载体所展开的分析研判技术与方法。但是从目前大数据侦查效果来看，大数据侦查技术与方法完善程度在较大程度上抑制了大数据侦查功能的实现。因为大数据的算法逻辑是建立在相关关系上，与基于因果关系的法律证明逻辑存在差异，有可能会存在误差。此外，在侦查活动中，数据化不可能覆盖一切，也存在大数据手段无法提出解决方案的领域，大数据本身同样存在技术瓶颈，尚未实现对所有数据资源的有效处理与分析。

（三）大数据侦查活动规范缺失

在大数据时代下，将大数据应用于侦查，属于新生事物。从侦查实践来看，大数据侦查在打击刑事犯罪，特别非接触性犯罪时，具有传统侦查模式无法比拟的优势。但是不可否认的是，由于对大数据侦查活动认识不够深入，从审批程序、应用范围和数据销毁等大数据侦查的每一环节，我国刑事立法缺乏相应法律规范，无法有效规制侦查机关大数据侦查活动，存在侵害公民合法权利难以控制的危害和风险。与此同时，由于受属于职权主义诉讼模式思维影响，部分侦查机关更多关注的是大数据侦查打击刑事犯罪的功效，没有从安全技术上采取有效措施的动力和意愿，从而加剧了实践中侦查机关数据滥用进而侵犯公民合法权益的风险。

三、大数据侦查模式的完善对策

（一）建立不同机构大数据共享机制

数据壁垒问题是开展大数据侦查的桎梏，大量有价值的数据资源价值未被充分利用。因此，要实行大数据侦查，在大数据资源开放和共享上，应积极采取有效措施，大力破除数据壁垒，有效获取各种与案件有关的大数据。首先，破除公安机关内部数据壁垒，实现数据共享。针对当前公安机关内部各警种因数据平台建设标准不统一、系统接口不一致导致大数据侦查获取数据困难等问题，应由公安部主导，自上而下，最大限度地统一各警务平台建设标准，规范系统接口，改变过去各自为政、重复建设现象，最大程度实现公安机关内部各数据高度共享。其次，公安机关与银行、网络运营商等社会机构建立数据共享合作机制。公安机关应主动加强与银行、网络运营商等社会机构之间日常联络，建立定期或不定期会商、信息通报机制。此外，银行、网络运营商等社会机构也应积极承担社会责任，不得为公安机关依法获取犯罪数据人为设置障碍。再次，建立健全相应的数据共享法规。从立法上保障侦查人员在获取相应授权的情况下，明确数据共享的合法性，实现公安机关对社会资源有效利用。

（二）创新大数据侦查技术和技战法

针对当前侦查技术与方法需要进一步完善现状，应联合各种力量，大力开发大数据侦查技术。在创新大数据侦查技术时，除了充分挖掘公安机关内部潜力外，应还积极与网络公司、科研机构进行深度合作，充分利用其技术上的优势，破解当前大数据侦查中半结构化、非结构化数据难融难用的问题，联合开发以智能运算模型为核心的实战应用系统和各种便捷化的数据挖掘、研判分析工具，为实现大数据侦查提供技术支持。对于国外先进的大数据侦查技术，要积极引进。此外，在大数据侦查技战法方面，要不断总结典型案例，创新技战法。通过举行研讨会和业务培训等方式，将成熟的各种侦查技战法加以大力推广。

（三）科学规范大数据侦查活动

在当前相关法律法规尚不完善的背景下，大数据侦查难免会伴随着侦查权滥用，出现侵犯公民合法权益现象。对此，笔者认为应在大数据侦查和保护公民个人合法权利间寻求最佳结合点。为保护公民合法权利在大数据侦查过程中不受非法侵犯，一方面，应加快大数据侦查的刑事立法。在法律制度层面，保证侦查机关有权进行大数据侦查同时，也从程序审批、应用范围和数据销毁等方面使得大数据侦查活动受到法律约束。另一方面，从技术层面防范部分侦查机关滥用大数据侦查权利。充分利用信息安全防控技术、大数据脱敏和匿名化技术，加强侦查机关对各种大数据的访问控制。同时，利用先进的技术对侦查活动进行异常行为检测。此外，运用保密技术，设立网上“禁区”，强化数据内部管理约束，严防失密泄密问题的发生。