大數據背景下經濟犯罪偵查的轉型升級

崔曉冰

中國刑事警察學院，遼寧 沈陽 110035

2016年下半年中央政法委孟建柱書記、最高人民檢察院曹建明檢察長、李如林副檢察長等紛紛率團調研貴州大數據交易中心，為“大數據+司法”進行布局。同年，公安部經濟犯罪偵查局局長高峰在全國第二屆經偵論壇上提出，要通過算法來研究經濟犯罪，這是對傳統經偵工作的重大革新。大數據時代的到來給生活帶來改善的同時，也給不法分子在經濟領域的犯罪提供了方便。因此，經濟犯罪的偵查措施也應得到轉型升級。

一、大數據簡介

目前，學術界對于大數據的概念主要有以下三種認識：第一，從大數據“大”的特征進行界定，強調大數據是海量數據的集合；第二，對大數據進行綜合、全面的界定，大數據不僅包括數據本身，還包括與大數據相關的技術、人才、制度等；第三，從大數據的價值出發，強調大數據的核心價值在于背后所蘊藏的規律，這一觀點以“大數據之父”舍恩伯格為代表。

（一）大數據的基礎在于“數據化”。在大數據眼中，任何現象的發生背后都存在著數據的鏈接。例如，人的運行軌跡、動車的運行軌跡、汽車、船只等，通過數據的可視化分析，可以判定交通路線的擁堵情況，從而有效避免。任何事物、現象、行為背后都是有規律的，通過數據描述找出規律變化，從而應對未來可能發生的情況。

（二）當代，隨著數據的可視化技術、傳感技術的發展，生活中可數據化的范圍越加廣泛。從“人”的數據到“物”的數據，從運行軌跡到網絡購物數據、甚至興趣愛好、情緒等都可以數據化，可以說“透過現象看本質，一切都在數據中”。

（三）在傳統的小數據時代，由于數據采集技術具有局限性，人們只能采取抽樣調查法，選取一定的樣本進行對象的分析。抽樣數據調查，是過去常用的方法。當下，我們不僅僅可以獲取全部的數據，甚至數據獲取會出現過載，數據的“大”是相對于分析對象而言的，只要分析對象是全體數據即可；如果，數據取得一定的基數，再獲取的數據對事物的分析也不會產生影響。因此，當樣本的數量大到足夠得出結論時，便可以認為是所謂的“大數據”。

（四）大數據的核心在于數據背后的價值。數據本身毫無意義，如果在數據進行分析、挖掘、處理后，找不到數據與所研究事物之間的關聯，那這組數據一文不值。只有在對數據進行可視化分析后，找到數據背后的規律、特征、才能發揮大數據的價值。

二、大數據背景下經濟犯罪的特點

（一）虛擬性

在大數據時代，犯罪分子通常會運用計算機、手機等高科技產品，以互聯網為載體，實施類似于網絡非法集資、網絡詐騙、賭博等犯罪活動，與傳統的犯罪形式相比較，不再是人與人面對面的接觸、紙質現金交易，這就體現了犯罪空間、時間、人員、手段的虛擬性。犯罪虛擬化的特征直接導致偵查人員在收集證據時，“無從下手”，沒有很好的辦案經驗、辦理案件的相關知識儲備，很難找到收集證據的突破口。

（二）高科技性

犯罪分子通常具有高學歷、高技術并運用互聯網平臺，對犯罪對象進行篩選、摸排，尋找特定人群，鎖定被害人，遙控各個省會的聯絡人員，實施犯罪整個過程。以網絡保險詐騙為例，犯罪分子借用合法的公司，建立虛假淘寶賬號，虛假購買物品，之后進行退款，獲取微薄的無條件七天退款的保險理賠費，數額看似很少，但短時間內就達到了上千萬的詐騙數額。

（三）涉眾性

隨著大數據技術的不斷完善，數據傳播速度快，范圍廣，部分犯罪分子抓住群眾的趨利心理，將目標鎖定在群眾存款中，利用集資等非法模式持續吸納資金，導致涉眾案件數量增多，參與集資人數不斷上升，集資金額高達1000億，涉眾案件嚴重威損害公眾切身利益，損害社會經濟安全，對社會秩序穩定形成巨大危害。

（四）復合型

在大數據時代，無論是經濟犯罪的目的、手段、危害程度、犯罪技術含量高度等都與傳統的經濟犯罪大相徑庭，在身份優勢與專業技能的支撐下使傳統的單一型犯罪向復合型的經濟犯罪轉變。如，部分不法分子以權謀私利用公權力強化經濟犯罪行為的實施，因此除了會觸及經濟犯罪外，還會涉及到貪污腐敗、職務犯罪等行為。受資本、權力的影響，利用互聯網的隱蔽性、大數據的便捷性，為自己實施犯罪創造條件并且設置壁壘，來預防被偵查人員發現，其影響政府公信力，加劇社會矛盾。

三、大數據時代經濟犯罪偵查的轉型

（一）由事后偵查向事前偵查轉型

從程序上說來，事后偵查對于保障犯罪分子的權益具有一定合理性，有利于防止偵查權的濫用，保障犯罪分子的自由、民主等人權。但是，犯罪分子的權利往往與民眾的權利是對立的。通過對大數據的分析，可以找到各種犯罪背后隱藏的規律，通過對規律的研究，可以預先防止此類案件的發生。起到提前預警的作用，不僅可以有效阻止犯罪分子進一步實施危害，并且能夠及時挽回經濟損失。

（二）由被動偵查向主動偵查轉型

傳統的經濟犯罪案件主要來源于被害人的舉報和上級交辦的案件，外加案件數量繁瑣辦理起來難度高，需要人為的對涉案賬目、資金進行比對，耗時、耗力。在大數據平臺上，偵查人員可以實施監控企業的資金流向，并且后臺數據具有預警機制，偵查人員不僅能運用大數據后臺分析對數據進行數據化分析，還能夠快速掌握可疑數據，進而主動出擊，解決了耗時長、案件來源渠道少的問題。

（三）由任意偵查向科學偵查轉變

通常犯罪案件發生后，辦案人員會按照刑事訴訟法的規定辦理案件。如，查明案件事實，判斷有無犯罪發生，如有犯罪事實，應否追究刑事責任，是否應當逮捕犯罪嫌疑人，以及向檢察院申請逮捕等。但是，無論法律怎么規定，辦案程序始終會出現偵查人員肆意采取措施的行為。大數據通過預設算法與賦權的功能，可以在短時間內迅速給出指示，為偵查機關偵破案件做出決策提供科學上的支持。以大數據為基礎的統計算法，被認為是數理邏輯，統計數據的批評，計算機科學的交叉點。通過數據采集的范圍，由小到大，有利于提高經濟犯罪偵查效率，保證經濟犯罪偵查的公正性。

綜上所述，在大數據風靡全球的今天，我們要運用好大數據在經濟犯罪領域給偵查人員提供的便利。同時，也是為保護人民群眾的財產所創造的福利。從馬克思唯物主義觀點來看，任何事物都存在兩面性。大數據的決策制度一度被稱作“黑箱子”。即，我們只知道運行結果并不清楚其中內部的運行機制，整個運行過程是不透明的。如果案件的審判只是依靠大數據提供的數據，沒法實現程序上的公正性，可見，大數據如何在偵查、審判中運用值得進一步深思。然而，偵查人員能夠積極做好大數據在犯罪領域的研究，就能夠有效預防犯罪，做到預防違法分子利用大數據實施違法犯罪的行為。