公安大数据“红利多” 深度应用需面向实战

公安大数据的打通需要从多方面入手。其中,政策层面应率先明确数据接口规则,形成全国统一的框架,并完善数据开放和保护方面的制度。在此基础上,利用知识图谱等技术,挖掘各种结构化和非结构化信息,并根据相互之间的联系构建实体与实体、事件的关系网。
  朋友圈有句“名言”:许久没联系的好友突然找你,不是来借钱,就是被盗号。而湖北襄阳的一位学生不仅没怀疑,还仗义地给“好友”转去了3000多元。幸亏襄阳民警及时出手,利用大数据手段3小时锁定嫌犯,用时3天就将嫌疑人抓回。随着科技发展,大数据成为公安工作的一大利器,保护着千家万户的安宁。当前,公安机关正大力实施公安大数据战略,着力打造数据警务、建设智慧公安。
 
  开放与融合:提高公安大数据应用的关键与制约因素
 
  简单来说,大数据侦查的核心,就在于运用大数据的理念、技术以及与之相匹配的机制来预测和打击不法行为。其中,大数据精确型侦查在追逃中的表现尤为突出。例如,山东公安机关在2019年5月20日至6月19日的大数据追逃集中行动中,抓获了276名在逃人员,到案率达到56.55%。
 
  数据的开放与融合是释放警力、提高工作效率的关键,不过这两点也正是公安大数据面临的关键问题。目前公安大数据平台的建设均在强调外部数据资源的接入,但后续如何应用、具体应用目的并不明确,而在公安内部,不同业务部门数据无法有效共享,无法做到统一调度资源,难以达到集约管理、高效运用的目标。
 
  实战是完善公安大数据建设的着力点
 
  大数据开放与融合的不足使得公安大数据更多地停留在信息查询和宏观统计上,例如某月发生的案件数及分布区域等。这些并不能对实战产生太多意义。那么,如何通过大数据先发制人,掌握主动权?
 
  “我觉得应该更多关注应用”,在2018公安大数据应用分析国际研讨会上,浙江警察学院丁宏院长表示,“应用在哪里,应用目标是什么,应用的主体人在哪里,在这个过程中,需要实现怎样的运用,数据的来源,元素在哪里,今后数据怎么处理,分布在哪里。由这些问题切入,然后再考虑计算和处理在哪里。”诚哉斯言。
 
  公安大数据的打通需要从多方面入手。其中,政策层面应率先明确数据接口规则,形成全国统一的框架,并完善数据开放和保护方面的制度。在此基础上,利用知识图谱等技术,挖掘各种结构化和非结构化信息,并根据相互之间的联系构建实体与实体、事件的关系网。
 
  以浙江省为例,目前浙江建成了基础设施完善的公安云平台,不仅有超万亿条核心数据,还可实现超级搜索等通用功能。这为一线民警的现实工作提供了信息支持,而一线民警可以根据实战需求在云平台上分享智慧公安建设成果。
 
  此外,以实战为导向的人才培养应当贯穿始终,形成通识人才、技术人才、专家等各个层次,并充分发挥人才的网络化规模应用效应,解决数据共享、模型算法和战法应用等公安实战问题。
 
  结语:根据公安部部长赵克志提高“预测预警、精确打击和动态管理”三个能力、提升公安工作智能化水平的要求,未来大数据在公安行业中的价值与重要性将日益凸显。现阶段,聚焦实战应用,打通公安大数据的应用鸿沟是提升工作效率的重要途径,将进一步深化公安机关服务社会的能力。

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