• 经济犯罪大数据导侦第二轮积分赛圆满落幕
  • 信息来源:经侦系   作者:经侦系   查阅次数:   发布时间:2021-05-18 16:20:10
  • “就像望远镜让我们能够感受宇宙,显微镜让我们能够观测微生物一样,大数据正在改变我们的生活和理解世界的方式……”517日晚,我院经济犯罪侦查系在学术报告厅举行了经济犯罪大数据导侦积分赛第二轮比赛,五个参赛战队各展所长,经过一小时四十分钟的激烈的争夺,最终雷泽战队斩获第一。

    第一个出场的先锋派战队基于江西省近年来几千条经济犯罪数据,对全省经济犯罪在发案、涉案金额均值、案件持续水平、破案挽损、案发地分布等特征作了全方位的数据解构,结合LinGo工具,对我省经济犯罪趋势作了精彩预判。白泽战队改变传统以类罪研判为主要表现形式的参赛方式,转而对经济犯罪大数据侦查进行了深入思考与探究,其中展现出来的通过法律文书、股权结构等数据主动发现经济犯罪等导侦方式令人印象深刻。长虹战队则现场即时操作Python、火眼金睛等分析工具,揭示地下钱庄类案件犯罪行为特征,展现大数据研判过程,赢得阵阵掌声。剑来战队对上市公司的营收、资产、存货、运营费用、关联交易、审计等等维度进行大数据评分,从而揭开上市公司财务造假谜团。最后出场的雷泽战队全面梳理了操纵证券市场的犯罪行为特征,收集互联网公开数据,对上市公司控制信息发布型的操纵行为进行分析和研判,思路清晰明了。

    公安部经济犯罪侦查局专家库专家、原江西警察学院院长程小白教授受邀担任了本场比赛评委并作了生动而又精彩纷呈的点评。程小白教授首先对比赛达到的“以赛促学、以赛促练,以赛促战”的目的给予了充分认可, 对同学们的大数据分析工具掌握程度和自主学习能力给予高度赞许。随即他表示,大数据改变了人们思维方式和生活方式,并将成为改革公安工作的强大引擎,引发质量变革和效率变革。认为经济犯罪大数据研判,需要抓住类罪的行为特征,擅于利用资金分析技术这个继技侦等手段之后的第五大技术手段;要从犯罪方法找破案方法,对收集的海量数据进行清洗,并实现数据的可视化;要实现从大数据思维的容错性,到大数据侦查思维的相关性和因果性的转变,积极探索如何将类罪模型实现从黑箱到白箱,如何将大数据转换成证据从而作为单独证据类型。随后,程教授也指出了比赛中存在的数据来源有限、内容上还不够凝练等不足之处,并就此对下一步工作提出了宝贵的建议:一是内容应更加凝聚,聚焦于资金特征明显的类罪上。二是基于人的行为已经数据化,犯罪行为数据化存在的基本观点,提出要全面深入学习每一类经济犯罪行为特征。第三要密切关注经济犯罪大数据的侦查方向,并号召经侦系全体师生应人人参与。最后,他认为,机器学习、算法在实现人类的学习行为上表现了强大的能力,但人脑具有创造性、创新性,很多问题依然需要人脑解决,从而勉励同学们锐意创新、发奋进取。

    担任本场比赛的评委还有经济犯罪侦查系副主任曹云清教授、办公室主任韩祎、学生大队长肖斌、基础理论教研室教师谢丽芝、金融与涉税犯罪案件侦查教研室教师田仁德。大数据导侦组的全体成员及经侦系2019级、2020级全体学生参与了本次活动。


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