大数据在网络非法集资案件侦查中的应用
大数据在网络非法集资案件侦查中的应用
作者 | 单丹 王铼
【摘要】近年来，网络非法集资案件规模、数量的不断攀升给人民群众的财产造成了巨大损失，也严重危害了社会稳定。传统的回溯型侦查模式已难以满足时代发展的社会管理需求。大数据作为侦查技术手段所引发的侦查认识方式、侦查权范式、侦查模式的改变，能够有效的解决网络非法集资案件侦查中的现实困境。公安机关可以利用大数据的监测预警功能及时发现和管理企业（或个人）早期的非法集资风险；利用大数据情报主导的侦查取证工作方法使侦查主线更加明晰；利用大数据关联分析技术侦查集团企业的自融、自担保的行为并快速锁定核心企业、核心人员。
【关键字】大数据；侦查；非法集资；网络犯罪
当前，网络非法集资犯罪形势严峻，在侦办具体案件中，受制于条块分割的侦查体制，各地侦查资源难以达到最优配置，主要表现为侦查线索难以及时共享、跨区域协作配合效率不高、打击标准难以统一，形成了“犯罪无边界、侦查有壁垒”的局式。特别是公安机关在侦查技术手段上的劣势，已经造成了侦查人力成本远高于犯罪人力成本，现有的警力资源已难以负担起日常的办案需求。在此背景下，笔者将围绕大数据侦查技术引发的“侦查革命”对侦查工作的影响以及大数据技术在网络非法集资案件侦查中的应用，以求解决侦查人员在侦办此类案件中遇到的现实困境。
一、大数据侦查的概念及特征
大数据侦查是指法定侦查机关，针对已发生或尚未发生的犯罪行为，为了查明犯罪事实，预测犯罪等所采取的一切大数据技术为核心的相关侦查行为。其特征主要表现为侦查空间的数据化、侦查技术的智能化、侦查思维的相关性。从广义角度来看，大数据侦查包括大数据侦查思维、大数据侦查模式、大数据侦查方法、大数据侦查机制等完整的体系；从狭义角度来看，大数据侦查则着重强调侦查中，对大数据技术的运用。
数据是可被开发和利用的重要资源，大数据技术是利用数据资源的一种技术方式，大数据侦查是以大数据技术为核心的侦查行为。侦查技术是初始动因，侦查技术的革新带动了侦查机制、侦查模式、侦查思维、侦查方法等一系列“侦查配套设施”的调整，侦查技术与“侦查配套设施”的关系如同生产力与生产关系二者之间决定于被决定、作用与反作用的关系。
二、大数据对侦查的影响
1.影响了侦查的认识方式
由于数据挖掘而产生的分析结论，拓宽了人类认识事物的方式。传统的仅仅依靠因果逻辑关系来判定事物发展联系的依据，被大数据的相关性认知方式所打破。相关性关系是指一种现象发生变化时，另一种现象也会随之产生相应的变化。相关关系有强弱之分，一个数据值发生变化，另一个数据值几乎不变时，两个数据之间相关性就弱，反之则相关性强。[ ]因果关系是通过揭示它们内部之间的必然性而建立起来的联系，有绝对的强相关性。从二者的关系来看，因果性肯定是相关性的一种，且是一种必然的、稳定的强相关关系。相关性也是在寻找现象之间的关系，只是它允许偶然的关系存在，追求的层次比因果性更浅层、更表面。因此，具有相关性的数据规律并不排斥传统的因果规律，它只是对因果规律的重要补充和发展。
具体到侦查领域，传统的侦查认识是由“现象结果——侦查假设——收集证据——印证假设”的过程来实现的。而在大数据时代，我们只需知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。大数据时代，侦查的认识是由“数据采集——数据挖掘——确定结论”来完成的。依靠数据挖掘发现数据之间的关联关系和隐含规律，找到合适的关联物；然后通过关联物的变化来判断现象之间关联关系的强弱，依照关联性强弱对关联进行赋值，建立加权算法模型；最后输入数据得出结论。
需要注意的是，虽然大数据没有了对样本数据的假设过程，更加尊重数据的客观性，但机器的数理逻辑与人类的主观经验逻辑毕竟不同，有些数据相关性能够进行因果解释，而有些数据的相关性无法找到因果解释。鉴于刑法对于行为和结果的联系还是依循于因果关系逻辑，且对原始数据进行二次分析后所得出的衍生数据能否直接作为刑事证据使用尚存在争议。因此，在一些特殊情况下，侦查人员还需要运用传统侦查经验，对大数据所提供的“数据线索”进一步分析和验证。
2.促使了侦查权范式的演化
1986年贝克在《风险社会》一书中提出了“风险社会”的概念。风险社会中，风险的严重程度超出了预警检测和事后处理的能力，侦查权必须转型变革为一种具备共时性监视和控制犯罪的新型权力范式，实现监控权力与风险性犯罪的亦步亦趋和如影随形，避免后果严重、危害巨大的犯罪后果的发生。[ ]如果说“追求揭示案件事实真相并注重权力运行程序合法性的回溯调查型侦查权是现代侦查权的基本范式”，那么“风险社会中受到信息安全权的约束制衡，围绕犯罪治理目标建构形成的具备犯罪监控、预防和治理功能的犯罪治理型侦查权范式”[ ]才是适应后现代社会发展需求的侦查权范式。在传统的回应型侦查模式中，侦查的焦点集中在犯罪案件上，强制措施的采取是为起诉做准备，在后现代的侦查模式中，“更倾向于将犯罪看成是一种正常的可管理的对象，这些试图去矫正犯罪或惩罚犯罪的观念在逻辑上是逊色于管理犯罪及减少控制成本的想法的。”[ ]犯罪作为一种生活方式，不可能被消灭，只能被减少。 在风险社会中，警察强制手段并不是犯罪治理的最佳工具，需要从现有的制度体系中寻求一种较稳定的力量，持续地形成对犯罪动机的消解和对犯罪条件的去除。
通过管理犯罪风险诱因，来控制刑事犯罪发案率的举措，早在上个世纪的“小数据”时代就已经取得了显著成效。著名犯罪学家沃勒教授在解释纽约年间犯罪率连续下降的现象时认为，“如果这5% 的下降的确缘于增加轻微违法逮捕行动，那么它更应该是纽约警察局采取的以下行动造成的：禁止人们携带手枪、关闭露天毒品市场、叫停卖淫……问题主导警务导致犯罪率下降，犯罪减少的原因是警察针对危险诱因的行动。”[ ]由于现代风险的复杂性，人们很难迅速地在风险诱因与风险之间建立起直接的因果关系，如人们难以将瘾君子吸毒后犯罪和持枪暴力犯罪直接关联，难以将群众反映的地铁治安状况恶化问题与追逃工作直接关联。 在现今大数据时代，这一切将变为可能。通过数据挖掘技术发现数据之间的相关性规律将使得判定风险诱因和风险之间的隐性关系更加便捷，使得共同期待的“预测风险——控制犯罪”的侦查范式成为可能。随着大数据技术在侦查领域的进一步应用，对于犯罪的控制不再局限于运用强制手段打击犯罪而实现的威慑，而是通过“实时监控——及时预警——风险化解”的模式来对犯罪风险进行“管理”，最终实现社会稳控的目的。这意味着侦查权向犯罪预备等犯罪行为过程状态的早期阶段伸延，意味着侦查权的主动实施，意味着侦查权对社会生活领域的更多介入和对私人自由的更多干预。[ ]大数据将促使侦查权演化成“监测——预警——控制”的权力范式，以满足风险社会下犯罪控制的需要。
3.衍生出新的侦查模式
以侦查介入的时间为标准，笔者将侦查模式划分为回溯型侦查模式、预警型侦查模式、跟踪型侦查模式。传统的侦查工作一般发生在犯罪行为发生后，由于时空的不可逆性，侦查人员只能通过已收集的有限的证据去还原发生在过去的事实，这种情形之下，侦查结果有可能与犯罪客观事实存在偏差。首先，依照侦查假设选择的侦查路径所得出的侦查结论容易因侦查员主观因素的介入而使冤假错案概率提高。其次，证据本身会因时间的推移而逐渐失真或者消亡，回溯型侦查容易因证据不足而难以对已发生的犯罪行为予以追溯。
犯罪行为之所以能够被预测是因为犯罪活动本身存在规律性。与“小数据”时代不同的是，大数据时代的犯罪预警是依靠数据挖掘、神经网络等人工智能技术实现，如大数据预警的建模工作是由机器自主学习完成而非人力所为。预警系统将抓取的数据输入模型来估算非法集资犯罪风险，从而将具有风险的企业和个人提前纳入侦查视线，进而实现对犯罪诱因的先期管理。“预警型侦查模式”机制的构建，可以借鉴北京市金融局利用“冒烟指数”系统构建的非法集资预警机制。“冒烟指数”就是在利用互联网搜集信息的基础上，运用大数据、文本挖掘、云计算等技术，通过“两次比对、一次干预、最后确认”的一系列步骤，实现对疑似非法集资的企业进行不同级别的处置应对。
跟踪型侦查模式是在预警型侦查模式的基础上提出的，与预警型侦查模式不同的是，跟踪型侦查模式只适用于已发生犯罪的情形，即跟踪型侦查模式的启用是以犯罪的发生为前提。跟踪型侦查模式旨在通过秘密侦查手段收集未来可能作为证据使用的电子数据，防止关键证据灭失，为日后的侦查工作创造有利条件。对于预警之时已经发生非法集资犯罪的案件，采用“监测预警——发现犯罪——继续监测——收集证据——适时破案”的“跟踪型侦查模式”，有利于提升侦查取证效率以及更好的控人、控赃。跟踪型侦查模式多适用于网络传销案件，其具体应用将在下文阐述。
三、网络非法集资概念及发案特征
(一)网络非法集资概念
目前，对于网络犯罪存在“工具说” [ ] “对象说” [ ]与“空间说” [ ]之分，其中，也有学者兼顾了“工具说”和“对象说”的观点提出“结合说”，在此笔者不一一赘述。“对象说”的提出是由于最初的网络犯罪是以计算机为基础，如传播计算机病毒、非法入侵计算机系统。随着网络技术在生活中的应用普及，传统犯罪也开始借助网络手段实施网络色情、网络赌博、网络诈骗等犯罪，在这一背景下“工具说”的提出无疑符合了当时的理论需求。随着网络技术的进一步升级，特别是移动互联时代的到来，网络社交、电子支付、网络消费等创建的场景化模型使得社会关系逐步向网络迁徙，网络行为与现实社会互通有无更加频繁，网络空间的社会化程度越来越高，网络空间成为了与现实空间对应的“第二社会”，网络空间中的交互方式与交互规则使得现有刑法理论出现了鲜有的捉襟见肘的局面，如利用恶意好评引发淘宝网站自动关闭电商店铺的破坏生产经营的行为，由此可见“空间说”更加符合当前社会的理论需求。按照这一逻辑，笔者采用“空间说”的观点，对网络非法集资的概念进行界定，即本文中所提及的网络非法集资，是指发生在网络空间中的非法集资行为，非法集资行为既可以是全部犯罪过程都发生于网络空间，也可以同时跨越网络空间和现实空间两个平台。
(二)网络非法集资案件的发案特征
传统的非法集资主要在线下完成，犯罪嫌疑人利用社会媒体对“互联网+”概念的炒作、社会公众对互联网金融的高收益宣传和投资人对互联网金融行业的认识不清，借助互联网宣传渠道成本低、传播快、覆盖广的特性，将非法集资转移至线上并展现出新的犯罪特征。
1、利用行业政策和监管漏洞。网络非法集资借助当前新金融繁荣发展中监管不完善之机以及社会上对“互联网金融”“互联网+”的宣传热，利用民众对新事物的好奇心和业务模式的不熟悉，以及国家对行业政策的不明晰，大量企业假借P2P、股权众筹、虚拟货币交易等名义从事网络非法集资活动。
2、分布地区更广泛、跨地域性更强。借助互联网为媒介，嫌疑人可以将公司设立在三四线城市，这类地区地处偏远，人员流动性差，人们对于新事物的认知程度相对较低，犯罪行为不易被发觉，且在现有的金融监管体制下，监管注意力多集中于一线城市的金融机构，对于三四线城市的监管存在不足，将公司设在偏远地区可以更好的规避监管。如笔者走访的全国第一家问题平台“天使投资”网站就是将公司注册地设在了云南昭通。在“互联网+”时代，非法集资多以“线上+线下”的模式展开，即利用互联网这一公开媒介进行撒网式宣传广纳客源，然后对民间资本充足的地区施行线下“地推”模式，设立专门营业网点招聘专人拓展金融理财业务。如此，网络非法集资往往会在全国多个省市同时募集资金，形成“星罗满布、重点布局”的态势，与传统非法集资相比涉案金额更高、社会危害性更大。
3、分工明确、手段隐蔽。根据近年来发案情况显示，网络非法集资多以公司的形式出现，公司有规范的工商注册信息，高管人员构成中有技术总监、财务总监、人事总监、业务总监等，业务部门中又分有业务经理、业务组长和业务员，整体的管理运作完全依照公司化的模式展开。从业务人员结构看，部分业务人员就是直接从小贷公司跳槽至所谓的“互联网金融”公司并携带了自己原有的客户资源，犯罪行为更难被投资人识别。网络非法集资避免了面对面的交往，甚至多数情况下投资业务是通过人机对话完成的，犯罪行为更加隐蔽。网络传销犯罪已形成了上下链产业结构，传销所需要的网站建设、宣传包装、队伍扩建等环节，具有相应的服务市场。有专门的人员制作和出售用于传销犯罪的网站模板、传销制度规划、资金收缴发放系统；有专门的团队提供前期策划、包装服务；有具有丰富传销经验的犯罪分子专门从事前期队伍的组建与扩展。在网络非法集资犯罪中，集资企业雇用职业融资团队开展非法集资犯罪活动。这些融资团队同时服务于多个非法集资犯罪组织，实行公司化运作模式，职业融资团队的组织者、财务人员、区域经理、业务负责人等构架清楚、分工明确，对集资企业提供各类包装、招募专业营销团队、跨省异地设点等职业化服务。[ ] 这也从另外一方面反映出公司化运营使得网络非法集资的犯罪效率更高、涉案资金更大、投资人数更多。
4、账户资金往来更复杂。网络非法集资涉及账户众多，有的来自于网银、有的来自于第三方支付平台、有的投资人在柜面直接现金交付（如中晋案）、有的利用虚拟货币进行交易。公司内部各账户具有明确的角色分工，资金流向十分复杂，重点账户更难有效识别。在利用一些微信传销案件中，动态的返利信息只存在于微信平台的后台数据而没有体现在银行的账户流水清单中，造成了资金流和信息流的分离，增加了侦查难度。如在微信传销案件中，投资人只有将多次累积的返利金额一次性提取出来时，平台才会将资金打入投资人账户，这样在银行账户上只留有一次交易纪录，而非一次返利对应一次的交易记录，使得资金流向的梳理难度加大。
5、信息量大、价值密度低，数据信息难以有效利用。基于案件地域分布广、作案手法多样的特点，网络非法集资案件中犯罪嫌疑人会在线上、线下留下大量的数据痕迹线索，单靠人工或是简单的数据分类系统又很难对海量的、价值密度低的信息的进行有效的筛选和处理。数据资源难以被有效的开发利用，极大的制约了办案效率。
四、大数据技术在网络非法集资案件侦查中的可行性分析
(一)大数据侦查可以解决网络非法集资案件中因预警手段缺失而导致的侦查被动。
传统的回溯型侦查模式因未建立起有效的犯罪预警机制，难以及时遏制相关案件的快速蔓延是致使网络非法集资涉案金额和涉案人数水涨船高的重要原因。受制于“条块结合、以块为主”的公安体制，案件线索难以实现及时有效共享，是预警机制难以建立的深层次原因。未来非法集资预警平台的搭建可以实现数据线索的及时上报，侦查员甚至可以通过手机警务通中的APP实现此项功能。此外，预警平台同时对内网、外网信息进行实时的自动抓取比对，避免了早期通过人力导入外网信息再输入内网研判上报的预警模式滞后性。与早期的预警模式相比，大数据侦查平台收集处理的数据量更大、预警结果也相对更客观。
(二)大数据侦查可以发掘网络非法集资案件中海量数据的隐藏价值。
数据量大、数据价值密度低是网络非法集资案件的重要特征，公安内部技术人员运用传统技术手段进行数据整合需要花费大量的精力和资源，且容易效果不佳。网络非法集资案件牵扯企业人员众多且关系复杂，凭借传统数据处理手段难以快速、精准定位出核心企业及人员。此外，原有的通过资金交易明细的表层查询与简单关联分析难以生成有价值的情报线索为侦查决策提供依据。数据，作为有价值的资源，在传统的侦查模式中未被开发利用可以说是侦查工作的损失。如图1所示，就是运用大数据技术对某案件中重点关联企业成立时间进行分析，抽取主要人员关联网络，监测关联企业地区分布等数据，锁定的某集团旗下的四家核心集资企业，该四家企业存在大量分公司及关联公司，多个人员之间通过交叉投资任职关系，形成复杂的关联网络。
此外，网络非法集资案件中的证据比例也在悄悄的发生变化，电子数据这一法定证据形式在整个的证据体系中所占比例不断攀升。嫌疑人为避免面对面的接触，网签电子合同不断被引用。在微信传销案件中，嫌疑人与投资的交互也都是通过数据传输的方式进行，对于收益方式的宣传多在微信公众号发布或是以微信聊天记录的形式呈现，投资人发展下线人数和获取的收益均可以通过微信平台中的电子数据加以证实。在利用网贷平台进行非法集资的具体个案中犯罪嫌疑人直接将网站架设在云端，投资人身份信息、收益计算方式、借款人身份信息等均被记录在云端。电子数据作为法定证据形式，在网络非法集资案件中所占比例逐渐增加且出现体系化、行为化特征。侦查人员仅仅凭电子数据这一种证据形式就有可能还原整个作案场景。因此，侦查取证工作也当顺势而为，不应因为电子数据取证技术和规范程序的不成熟而有意的回避使用，不将电子数据纳入到主流证据形式之中，仅仅将电子数据作为补强证据使用。网络非法集资发生于网络空间之内，网络空间的行为要靠数据交换完成，电子数据所具备的情景化数字痕迹，更利于还原犯罪场景。在侦查取证中依循“以电子数据为主线，并辅以其他证据形式进行补强”的原则，更有利于进行侦查逻辑推导，更有利于形成有效的证据链和完备的证据体系。
某金融集团关联图谱
(三) 大数据侦查可以节约侦查工作的人力支出，提升侦查效率。
网络非法集资案件中庞大的取证任务是当前侦查工作中最难以承受之重。如北京市朝阳区为北京市非法集资犯罪重灾区，平均每两位经侦民警就负责一起甚至是多起非法集资案件。由于警力的不足，在一些地区甚至出现了由不具备经侦工作经历的派出所警员主办非法集资案件的情形。这将使得办案质量大幅下降，不但不利于打击犯罪，还为后期的追赃、维稳工作埋下了隐患。由于警力资源难以应付正常的办案需求，侦查员在规定时间内只能优先收集刑拘、批捕所需的证据，对于刑拘、批捕以外的，特别是涉及量刑情节和后期追赃工作的证据则难以在前期的侦查取证工作中完成，从而造成了后期司法工作的被动。
科技强警，从科学技术中要警力。大数据侦查除了可以自动完成对敏感行业的自动筛查、重点企业的自动预警工作，实现“机器人网上巡控”，还能够在具体案件中从海量数据中尽早的锁定核心企业、核心人员、核心账户，从数据中发现侦查要点，由AI代替人力完成初期的侦查工作，实现从“劳动密集型”的侦查方式向大数据驱动的“集约型”的侦查方式转变。
(四) 大数据资源和大数据应用技术的商业化运营为大数据侦查提供了外部条件，为“警务外包”提供可能。
大数据公司业务的多样化、专业化和低成本的优势为公安系统从市场购买数据服务提供了便利条件，让经侦工作中的“警务外包”不再局限于审计工作。通过购买数据服务来为侦查决策提供帮助将成为大数据侦查时代的常态化警务模式。目前，天津、北京、上海、山东等地经侦部门都已尝试购买数据服务来提高办案质量与效率，专业化的技术团队为侦查工作注入了新的活力。目前市场上主要有三类大数据服务产品：（1）软件类产品，其中，软件还可以进一步细分为基础应用层、数据层、支撑层、应用层。一般情况下，公安机关通过对外招标的方式建设自己的软件平台，如公安部非法集资犯罪监测预警平台就在此列。（2）服务类产品，数据公司根据公安机关的需求出具各种类型的分析报告，包括企业的深度分析报告、人员分析、资金分析等，既有对重点企业和重点人员的分析也有对特定地区的整体行业的全面筛查分析。（3）数据类服务，这类服务主要针对利用公众号传播的网络传销案件，数据公司将针对某个企业在网上采集新闻、论坛、博客、公众号、招聘等公开数据，为公安机关提供案件中的企业数据和舆情数据。
五、大数据侦查在网络非法集资案件中的具体应用
（一） 大数据预警监测功能的在侦查实务中的具体应用
一般情况下，大数据监测预警功能是靠“建立模型——输入数据——预测未来”三个环节实现的。建立模型的基础是对过去的犯罪规律的描述，以网贷平台领域非法集资犯罪的特征规律为例。从现有判例来看，非法集资的网贷平台普遍具有五个方面的特征：（1）在营销模式中，存在开豪华门店、依靠业务员拉客户、大肆进行广告宣传、拍胸脯说保本付息以及邀请明星为企业代言的行为。（2）在核心团队中，存在高管不是股东、股东不参与经营、老板天天作秀、老板简历造假、高管没有金融背景、创始人无本科以上学历等异常情况。（3）在平台经营与技术方面，表现出运营时间短于6个月、没有手机APP、主要在三四线城市开展业务、网站没有做ICP备案、电子合同没有电子签章、网站没有做SSL加密等问题（4）在企业的信息披露方面，普遍存在网上有大量负面消息、没有供投资人交流的社区论坛、借款人消息披露模糊、没有定期报告披露、不接待外部人员随时参观公司、不允许核查项目的情形。（5）在产品和项目中，表现出活期理财产品占比超过10%、定期理财产品实际年化收益超过15%、借款企业平台是关联方、没有材料证明平台进行了资金托管业务、允许债权转让但不披露原始借款人信息、项目标的由多个债权打包然后拆分成份额发售、宣传有担保但无证明文件等异常行为。以上仅从五个维度分析了网贷平台非法集资的特征规律，评价描述的维度越多，建立的模型越精确，且所建立的模型还会根据机器的自主学习和人为的改进而不断优化。模型建立后，需要导入被检测网贷平台的数据样本，该数据样本可以来源于网络爬虫技术的抓取，也可以来源于平台自身提供。输入数据后，模型根据贝叶斯网络预测工具实现预警监测功能。
在行政监管环节，北京市金融局早已采用“冒烟指数”大数据预警系统作为管理网贷行业的辅助工具；在侦查机关，公安部也正在筹建非法集资预警监测平台。公安机关可以对非法集资“四性”特征建立量化指标体系，如建立合规性指数、收益率偏离指数、特征词命中指数、传播力指数、投诉举报指数的一级指标体系和与一级指标体系相对应的二级指标体系（如可以将一级指标体系中的合规性指数进一步细化，从企业资质、运营模式、关联人风险、非法集资倾向性等指标）来建立模型预测非法集资风险。非法集资预警监测平台，可以结合外网数据和公安内网数据，实现对特定区域、特定行业的全面风险排查，主动发现具有非法集资风险的企业和个人，并展现风险对象包括网络信息、各类公开信息、公安内部信息等在内的各类信息。其次，在全面排查的基础上，侦查员可以对高风险企业纳入到重点监测名单，并按照风险程度从大到小排序，及时监测名单企业的网络舆情的动态变化，随时做好舆情回应工作的准备工作。
（二） 大数据情报主导的侦查取证工作方法在侦查中的具体应用
传统侦查模式下，传销犯罪的主要线索来源于公安工作中发现、投资人或投资人亲属举报。受制于传销集团严密的组织结构，公安机关能够获得线索的渠道极其有限。在大数据时代，线索情报的来源更加多元，公安机关通过数据预警平台，利用网络抓取技术，实现网络空间的“数据巡控”，发现网络传销犯罪。如某公安机关侦破的“三维九度”网络传销案，就是通过“数据巡控”发现某博客网站中存在“永不充电电动车”“三维九度奖励模式”[1]等特征敏感词，发现网络传销犯罪的。为进一步确认犯罪事实，侦查机关借助大数据公司提供的数据服务对含“三维九度”关键字的重点企业进行摸排。经调查发现该平台先以企业认证微信公众号“三维九度招商中心”，后以个人申请的“三维九度招商总部”、“三维九度运营中心”等公众号进行推广，通过公众号发布软广告推介产品并公布参与方式和“三维九度”的奖励模式。投资人可通过微信接入的“三维九度”平台客户端，运用手机号注册登陆并参与传销发展下线，返利奖金最终以红包的形式发还投资人，收益的来源、金额和发展人数均均记录于平台客户端。为避免打草惊蛇，经侦部门联合网安部门和某数据服务公司，开展秘密取证工作。首先，由数据公司综合内网、外网数据，运用知识图谱的关联分析，确定了领导传销犯罪的核心人员及组织架构。如根据工商注册信息、人员招聘信息和公安人口数据库确定高管人员构成、主要经营地和分支机构所在位置；根据手机注册信息、手机实名认证信息、银行账户开户人信息和公安人口数据库确定投资人真实身份；根据投资人银行账户动态返利情况和网站返利信息确定投资人所在层级等。然后，由网安民警或其他具备电子数据提取资格的适格主体依照法定程序，对前期搜集的数据线索进行转化，固定为电子数据证据或是进行远程现场勘查转化为合法的证据形式。再次，由经侦民警提取银行账户流水，工商注册信息等证据对前期的电子数据证据进行补强。最后，经侦民警综合平台的收益曲线、资金规模和重点账户的资金流水变化适时破案，缉拿嫌疑人并控制赃款赃物。
在此案中，大数据预警成为了案件的重要情报线索来源。大数据公司提供的数据服务系统展现了网络传销的宣传方式、传销规则和传销组织架构，帮助侦查机关判定了传销犯罪的存在。在前期数据情报的指引下，后期的侦查取证工作顺利展开。由大数据情报主导的取证工作，以电子数据作为主线证据，运用其他证据进行补强，从网站手机注册信息认定传销参与人；从红包返利的电子数据查证银行流水、资金去向；从会员数据还原出的传销网络架构确定领导传销的核心人员，并最后实施收网抓捕。由数据线索主导的整个侦查取证过程更加清晰、明朗，避免了因多个传销参与人主观认识不一致而出现言辞证据之间存在矛盾的现象。
（三） 大数据关联分析技术在侦查中的具体应用
复杂网络技术关注事物间的相似性分析、相关性分析、网络特征分析、社团分析、节点重要性分析等。通过复杂网络和大数据侦查相结合，可直观预测在关联交易、关联担保等风险。例如，华赢**平台，金融集团经营者涉及操纵大量有限合伙企业进行自融、自担保。下图2所展示的就是某数据公司为公安机关提供的数据图谱分析结果，该图谱展示的是某金融集团中通过成立大量有限合伙公司公司进行利益输送的场景。数据公司对了企业高管任职情况、公司成立时间以及资金流等多项数据进行关联分析，锁定了该集团核心企业和核心人员，为侦查中的资金查控、追赃减损工作提供了巨大的帮助。
某金融集团关联族谱
（四） 其他应用
大数据技术在侦查中的具体应用还有待开发，可以更多的借鉴其他商业模型。如某网贷平台开发的，利用投资人浏览页面停留时间、信息录入内容、信息录入时间、信息录入错误率等“数据废气”，判别坐在电脑前输入信息的是否为借款人本人。这一模型也可运用于公安部非法集资案件投资人信息平台，来判断信息填写者是否为投资人本人。公安机关甚至还可以利用储存在公安部登记平台中的投资者身份数据，对投资人的年龄分布、性别比例、职业等信息进行统计分析，在全国“5.15”宣传日中对投资人的数据分析进行公示，以此作为防范非法集资投资者教育的材料，既生动、又有趣，相信可以取得不错的效果。
非法集资是社会问题，凭借刑事手段以“打”开路的“运动式”执法模式，“易治标、难治本”，甚至会出现“野火烧不尽、春风吹又生”的局面。对于非法集资既要“疏”又要“堵”，变“打击”为“管理”。大数据相关性的认识方式，使人们进入了更微观的认知世界，按照“一切皆可量化”的理念，犯罪的每个阶段都可被监测和量化，这使得识别和管理早期的非法集资风险成为可能。大数据的监测预警功能促使了侦查权范式的演化，侦查权得以延伸至犯罪预备、犯罪诱因产生的早期阶段。同时，由大数据衍生出的新的侦查模式，改变了以往侦查工作的被动。大数据在侦查中的具体应用既发掘了电子数据的巨大价值，又缩减了大量的人力支出，使侦查工作快速推进，解决了以往侦办网络非法集资案件中存在的一系列问题。虽然现阶段的大数据侦查，还停留在大数据侦查的初级阶段，数据数量和数据质量还远未达到标准，与大数据侦查相配套的法律程序制度尚未建立，比如如何将数据线索直接转化为电子数据证据的问题还有待解决，但随着技术手段的不断升级和应用场景的不断丰富，相信大数据侦查在侦办网络非法集资等其他案件中，将会展现更多的优势和更好的应用前景。
针对非法金融活动的监测预警，金信网银从2013年开始设计冒烟指数，探索大数据在金融风险防范化解中的应用。围绕金融风险的特征，金信网银已整合了舆情、工商、法院、招聘等各大数据源，从中挖掘风险信号，并从合规性、收益率、投诉率、传播力、特征性等角度设计“冒烟指数”预警模型，及时预警风险信号，辅助地方监管机构摸清风险底数，实现金融风险的常态监测。
目前，金信网银已服务银保会（处非联办）、公安部经侦局、中国互金协会等国家级单位，服务北京市金融局、深圳市金融办、安徽省金融办、江西省金融办等19个省市、100多个地方金融监管机构。
附 : 金信网银金融信息服务有限公司已服务部门列表
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