網絡非法集資偵查措施研究

班 娟 王傳君

長春工業大學，吉林 長春 130000

“非法集資”即單位或個人違反法律規定，向社會公眾籌集資金的犯罪行為。通常以合法的方式來掩蓋其非法的行事目的。非法集資并不是一個罪名，它是諸多罪名的融合體。［1］互聯網經濟時代，隨著網絡社會對現實社會全面滲透，網絡犯罪問題日趨嚴重。網絡犯罪開始涉及到網絡社交、電子支付等領域。網絡犯罪的社會化進程逐步加快，涉及的網絡空間占比越來越高。因此，對網絡非法集資概念的界定范圍應該更廣泛，即行為人通過網絡空間實施的非法集資犯罪。這種網絡非法集資既可以100%通過網絡連接操作，也可以部分通過網絡、部分通過線下操作。［2］

網絡非法集資的本質并沒有改變，是諸多非法集資類案件的一種特殊形態。它是網絡和非法集資兩種存在相互融合而行成的一種形態，我們不能簡單的將它理解為“互聯網+非法集資”。兩個有著無法分離的獨特性。就如同咖啡與水之間的關系，兩者融合后不能再通過其他方式分離開來。［3］在當下，我國網絡法律法規還不夠完善，尤其是在國家提倡創新發展的今天，行為人借著金融創新的名義實施的金融犯罪，涉案金額多，受害群眾廣，社會危害性大，對偵查人員又提出了新的要求與考驗。

著名作家拉．別爾金曾說：偵查案件的方法是從犯罪特征中得出來的。因此偵查網絡犯罪乃至犯罪的最有效方法是分析犯罪特點。網絡非法集資犯罪融合了線下非法集資犯罪的基本特征和網絡成本低的特點形成涉案金額大、涉案人員廣、投資成本更低、容易規避刑事犯罪風險的新犯罪特征。［4］在犯罪行為實施方式上，更加專業化，通常雇傭專業化團隊，實施團體作案。因此，對于網絡非法集資犯罪特征的歸納，應重點關注互聯網對非法集資的重要影響。［5］網絡非法集資的犯罪特征可以歸為以下幾類：

（1）利用法律法規和各項政策對互聯網監管的漏洞實施非法集資行為。互聯網行業可謂是日新月異，網絡發展到今天，技術更迭速度快，這已經是不容懷疑的事實了。由于法律是帶有“滯后性”的，我們的立法所預測到的情況是有限的，所以立法并不能立刻跟上不斷發展的互聯網信息技術。因此，法律對互聯網的規范措施不夠完善，出現漏洞，給不法分子實施犯罪行為以可乘之機。［6］

（2）借助互聯網使得犯罪分布地區廣，大多案件具有跨地域性的特征。據統計，網絡非法集資的案件多發生在監管度低、發展緩慢的城市，多采用“線上+線下”相結合的方式展開。首先，“廣撒網”即借助互聯網平臺投放大量廣告，其次，通過在三四線城市設立專門營業網點進行線下理財業務的辦理，最后，在全國形成多個分支機構，因此涉案金額多，分布范圍廣，具有嚴重的社會危害性。

（3）網絡非法集資的團隊分工更加專業化、技能化，實施手段多并不容易被質疑和發現。自2013年以來我國《公司法》規定，將公司注冊資本實繳登記制改為認繳登記制，并取消注冊資本最低限額，來促進個體創業、有利于我國建立信用體系并推動資源配置方式的轉變。大大降低了設立公司的門檻。因此網絡非法集資多以公司的形式出現，公司中有財務部、人事部、事業部、后臺部等，組織部門齊全，營業執照等證件合法。甚至諸多銷售部人員通過攜帶客戶資源，跳槽到“互聯網金融”公司開展業務，使得公司的行為動機更加難以甄別。［7］

（4）資金流動復雜，偵查難度大。網絡非法集資涉及到企業、客戶的賬戶是個非常龐大的數目，結算方式有網銀、現金支付、第三方支付、虛擬貨幣等多種。企業的業務范圍眾多，因此涉及到的賬戶資金的往來更加復雜，難以識別重點賬戶。更有甚者，在銀行賬戶上沒有相應的明細流水，例如，在微信傳銷案件中，各轉賬數據只存在于微信后臺的運行數據中，客戶將多次累積的返利，一次性取出時，銀行賬戶上才顯示一次的流水記錄，這樣的運營模式，造成資金流和信息流的分離，偵查難度勢必增大。

（5）涉及數據信息量大，卻難以被有效利用。由于網絡非法集資具有分布廣、跨地域的特性，涉及到眾多數據信息，由于當下數據信息系統的技術限制，對大量的信息不能進行有效的分離和篩選，單靠人工篩選和簡單的數據分類系統，很大程度上影響了辦案效率。

互聯網時代的到來，使人們對事物的認知趨向于互聯網思維，通過對互聯網數據的挖掘，來發現規律，建立模型，找到關聯關系，進而得出結論。如果能夠依托互聯網思維運用大數據技術，對這些復雜的數據進行合理有效的開發，不僅能夠節省人工成本，還能大大提高辦案效率。

大數據技術在偵查活動中有諸多優勢：一方面，能夠解決當下的網絡非法集資偵查活動的被動局面。當下互聯網傳播速度快，等偵查人員發現網絡非法集資行為后，已為時已晚，因此建立預警防范機制，搭建平臺，通過計算機數據信息的比對，及時發現異常信息并上報，減少犯罪案件的發生。另一方面，能夠依托網絡非法集資中的數據信息發掘更深層次的價值信息。運用大數據建立模型，可以方便的查詢到網絡非法集資的重點關聯公司，利于偵查人員重點分析，重點關注，提高效率。在網絡非法集資案件的偵查中，依托大數據可采取如下3種偵查措施：

第一、建立預警監測機制。通過建立模型來分析出網絡非法集資案件的犯罪特征，再導入樣本數據，依托樣本數據，再運用爬蟲技術實現網絡平臺信息的提取和監管，實現其預警監測的功能。在實務中，北京市金融監管局已經建立了，以“冒煙指數”為依托的網絡非法集資預警監測系統，將“是否合規、收益能力、網絡傳播指數、投訴舉報率”等四種特質，作為自變量，建立模型。通過此平臺來輔助公安機關進行檢測管理，增強發現網絡非法集資的效率和主動性。

第二、依托大數據設置敏感詞，使偵查線索更加多元化。在傳統偵查模式中，公安機關獲得線索的方式主要有電話、短信舉報，獲得線索的渠道狹窄。在互聯網時代，網絡非法集資日益增多的今天，通過數據預警平臺，利用計算機技術實現相關信息的抓取，盡早發現犯罪案件。例如在一起“三維九度”的網絡犯罪案件中，公安機關利用“數據搜尋”技術，搜集到網絡中的“永不充電電動車”“獎勵模式”等特殊相關詞，進而發現一起網絡傳銷案件，為進一步確認是否屬于犯罪，公安機關對相關的網絡信息進行整合調查取證，最終通過平臺的資金收益曲線，賬戶資金來往等信息，緝拿贓物并將罪犯歸案。

第三、利用關聯分析技術，整合被偵查對象的關系圖。網絡信息量大，看似無關的兩個事物，其之間也可能會存在某種聯系。通過大數據，借助于事物之間的相似性、相關性、社團研究、網絡特點研究等可直觀的預測公司之間的關聯交易，企業的上下游產業鏈。公司內部的高管任職情況、公司的設立時間等基本信息。通過這些信息抓取其中的核心企業和核心人員，為偵查提供有力幫助。

互聯網時代的到來，使得我們的生活方式發生了諸多變化，我們現在提倡智慧城市，依托互聯網大數據技術，在網絡犯罪案件中，我們同樣可以提倡“智慧偵查”，使得犯罪的各個階段都能趨于量化，這種新的偵查模式將原有的偵查方式變被動為主動，成本低，效率高。

由于大數據發展還不夠完善，大數據模式下的偵查機制還有待完善。與其配套的相關法律法規還尚未建立，比如建立網絡數據共享機制等，但筆者相信隨著技術的進步，大數據在網絡偵查中將會展現出更多的優勢和應用前景。