大数据技术在金融检察工作中的运用

【上海天元项目投资风险评估报告】大数据技术在金融检察工作中的运用

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由于金融发展与现代信息技术的深度融合，运用大数据技术作为支撑，提升办案能力，是金融检察工作因应犯罪信息化、智能化新情况的必然举措。当前，金融检察工作面临数据源缺乏、大数据运用水平低、数据分析人才匮乏、传统审查思维僵化等问题，应进一步打通数据调取通道，推动设立数据共享平台，理顺技术协作机制，解决大数据运用的基础问题。同时，应培养专门的法律大数据分析人才，提升检察技术和信息化队伍的专业素质。

大数据技术在金融检察工作中的运用

运用大数据技术办理金融犯罪案件的方法，一般而言，大数据技术手段比较丰富、用途多样。因此，在金融犯罪的办理和预防中，应根据案件类型、案件所处阶段、应用目的和掌握数据情况的不同，使用不同的 大数据分析方法 。

1、洗钱案件办理中的大数据运用。在互联网时代，洗钱犯罪呈现交易量大、单笔交易金额少、地理位置分散的新特点，对传统的反洗钱预防、办理手段构成了挑战。如何将大数据技术运用于反洗钱工作，是应当认真思考与研究的课题。

目前我国金融业主要使用基于代反洗钱技术的智能信息系统，虚警率和有效性均不尽如人意。就国外的使用经验而言，第二代反洗钱技术经过分层，进行全方位的鉴别与分析，能够带来效率和效果的。对此，金融检察部门可以采用检察建议的方式督促有关部门、机构研发和部署。

2、庞氏案件办理中的大数据运用。在我国，庞氏以传统的民间金融互助模式为掩护，进行金融投资。而在互联网时代，它又假借互联网金融的名号进行。以互联网金融为伪装形式的新型庞氏犯罪，其涉案金额较过去也有了数量级的提高。事实上，通过大数据分析，对新型庞氏犯罪进行预警是完全可能实现的。可采用大数据聚合方法进行风险预警，互联网金融企业的注册信息、招聘信息、网站访问量、营销广告等特征数据经大数据平台聚合，形成对企业的“数据画像”。为定量地评估该互联网金融平台的安全性，可将各种特征数据进一步抽象为合规性、特征词命中、传播力、收益率和投诉率五个特征指数，将上述五项指数加权、整合后，所测算出的数字即是企业“冒烟指数”，代表其所涉非法集资的风险。同时，要尽可能保障被害人合法权益，就需要运用大数据技术分析各种财务数据，通过关联分析追踪资金流向，大限度发现和追回赃款。此外，大数据的数据聚合技术在追踪对象的行为轨迹方面有较大优势，对于畏罪潜逃的金融犯罪嫌疑人，通过聚合其银行、通讯、交通、住宿、监控录像等相关数据，能够描绘出其活动轨迹、行为时间线，推测其潜逃方向和藏匿地点，辅助公安机关实施抓捕。

3、“老鼠仓”案件办理中的大数据运用。利用未公开信息进行交易，就是俗称的“老鼠仓”。实践中，沪深两大证券交易所启用了针对利用未公开信息交易的监测分析系统，使用大数据技术监控识别“老鼠仓”行为，使得监管水平实现了质的变化和量的飞跃。运用大数据技术监测“老鼠仓”，主要是基于沪深两大证券交易所每天的海量数据：首先，通过对网络信息和交易数据的分析，挖掘出可疑账户;其次，通过分析交易IP、开户人身份、社会关系等进一步确认;后，进入调查阶段。交易所针对老鼠仓等交易行为还建立了专项核查和定期报告制度。当然，利用监测系统识别“老鼠仓”行为还存在不尽如人意之处，如存在监测手段过度依赖时间窗筛选，其他维度数据聚合水平不高，造成虚警率高，对人工核查依赖较大等问题。又如，系统架构上还有潜力可挖：沪深证券交易所和中金所的数据互不相通，信息互不掌握，降低了大数据“捕鼠”的威力。

金融检察工作中运用大数据技术面临的问题：

1、数据隔离问题。数据共享是运用大数据技术的基础和前提。然而，现实中数据隔离无处不在。大量数据以数据孤岛的状态被分割在各部门内部而无法被关联与聚合。涉及金融领域的数据隔离表现在以下几个方面：

一是金融机构的数据隔离。上交所和深交所2013年已启动了基于大数据技术的市场监测系统，然而两大交易所之间至今依然未进行数据交流和通整。分立的数据使得对“老鼠仓”等非法行为的大数据监测未能达到足够理想的效果，存在较高的虚警率和人工分析。除了不同金融机构之间的数据隔离之外，同一机构的不同分支机构之间也存在数据隔离现象，这对跨地域乃至跨境案件的数据调取和分析带来了困难。

二是金融机构和监管部门、司法部门之间的数据隔离。各金融机构在和监管部门、司法部门的数据联结上，依然是“自我监测——发现异状——向监管部门报案——监管部门向有关方面调取涉案数据用于分析——向司法部门移交案件——司法部门向有关方面调取涉案数据用于核查”的原始方式，各机构的大数据无法汇集到监管部门和司法部门，导致其调取涉案数据的手续庞杂、费时费力。同时，司法部门向金融(监管)机构提出数据调取要求，金融机构往往只提供机打纸质明细清单，这对于洗钱、金融投资等交易量大、涉案多的金融犯罪案件的办理增加了难度。

三是内设机构之间的数据隔离。金融监管机构和司法部门的内设机构间也存在着数据隔离现象。对检察机关而言，需要理顺内设机构之间的工作机制，清晰保密界限，畅通数据共享和线索传达途径，并实现业务部门和检察技术部门之间的协作。

2、运用水平问题。尽管近年来国内大数据技术发展很快，但还存在数据聚合度低、运用水平不高等问题。就金融犯罪的办理而言，技术水平还停留在以单维度数据分析及展示为主要技术手段的代大数据应用范畴，关联分析和多维度数据聚合等第二代大数据技术的运用较少，相应的数据共享模式也未能建立。大数据应用平台多为各部门各自建设，除数据隔离的问题外，还有硬件投入较大导致的零星建设和更新缓慢等问题。

3、数据分析人才匮乏。大数据既然是一种技术，意味着需要专业知识来掌控，因此，法律研究、审查应用和立法领域都需要具有丰富经验的法律大数据分析人才提供协助。此外，随之兴起的数据挖掘、机器学习、人工智能、3D打印、数据清洗等相关技术，可能会改变数据世界里的很多计算方法和基础理论，而这也将使得金融检察的对象和工作模式由传统的1.0时代向2.0时代跨越，并进一步驱动检察工作的变革。

4、传统审查思维僵化。大数据技术的运用不亚于一场革命，在这项新技术出现以后，是一整套知识、价值、社会组织的重组。传统案件的审查思维是较多依赖于供述与陈述的线性的、逻辑的和孤立的审查思维，但是大数据技术提供了相互连接的，非平面、立体化、无中心、无边缘的网状结构，必然呼唤新的思维习惯与分析架构。大数据技术在金融检察工作中的应用即象征了这种变迁。法律人的思维也必将随之发生革命性的转变，即不再探求难以捉摸的法律因果关系，转而关注社会复杂事物之间的相联关系。

金融检察工作中运用大数据的路径选择

(一)解决大数据运用的基础问题

由于当前数据调取通道不畅通、数据共享水平低，金融检察工作的开展缺乏必要的数据基础。在金融检察工作中运用大数据技术，需要做好以下基础建设工作。

1、打通数据调取通道，解决涉案数据信源问题。涉案数据的调取是基础中的基础，然而由于一些涉案机构的工作机制和历史遗留问题，金融检察实务中往往只能调取到近期、当地、纸质的涉案数据。这成为金融检察案件办理中运用大数据技术的道障碍。因此，应考虑由高人民检察院会同有关机构乃至行业监管部门建立全局性的、长期的数据调取工作机制，从数据信源问题。

2、推动设立数据共享平台，提升大数据分析预警能力。我国目前在反洗钱、反“老鼠仓”等金融犯罪案件中已启用大数据分析预警系统，但各机构的数据互不相通，明显降低了大数据分析的预警效能。同时，在金融犯罪案件查办过程中，往往需要进行多头、反复地数据调取，浪费人力物力而且容易耽误时机。检察机关应推动行业监管部门建立跨机构、跨门类的大数据共享平台，用于金融犯罪分析预警，提升防范能力。

3、理顺技术协作机制，提供案件办理的技术支持。金融检察工作中运用大数据技术，离不开检察技术部门的保障和支持。当前，检察业务部门和技术部门之间尚未建立起稳定的协作机制。金融检察部门可率先建立和检察技术部门的协作机制，从制度层面上解决案件介入和保密问题，并根据需求督促检察技术部门强化相应的技术能力，积极在金融检察工作中多用、用好技术协作，身体力行实践“科技强检”。

4、整合建立金融情报机构。建立金融情报机构是世界各地有效打击金融犯罪的大趋势。金融情报机构是发放及接收可疑交易的情报中心，通过信息共享及情报交换，有效整合各部门的信息资源，以加强打击金融犯罪体系的严密性。当前国内金融监管机构部门林立，但缺乏统一的整合，难免存在重复监管和监管盲区，更为关键的是，容易造成相互之间的信息数据壁垒，显然不符合当前打击金融犯罪的需求，也不符合大数据技术在金融监管和打击金融犯罪中的运用趋势。因此，亟须建立一个统一的机构来解决当前困局。从长远看，建立性、具有性的金融情报机构当属佳选择。可充分利用现代科学技术，对数据进行系统汇总、整理及加工，有效处理信息数据。

(二)大数据技术在金融检察工作中的运用

在大数据技术运用基础得以保障的前提下，金融检察部门能够利用大数据技术进行分析案情、引导侦查、核实证据、诉讼监督、理论研究、犯罪预防等工作。

1、追索资金流向。就金融犯罪案件而言，资金流向可谓整个案件的核心事实。运用大数据技术，可对银行账目和其他交易账目明细进行大数据分析，以有效掌握线上金融活动中的资金流向。如若有适当的涉案人员线下行为数据用于数据聚合，甚至可能在一定程度上掌握线下资金流向，从而为侦查工作迅速打开缺口，提高办案效率，提高打击犯罪的精准度，也为追赃工作打下良好基础。

2、涉案人员追逃。涉案自然人卷款潜逃是金融犯罪案件中的常见情形，尽管可以发布通缉令、上网追逃，但追逃工作在线索不足的情况下往往持续时间较长。通过将涉案人员的相关数据，如电信通联数据、金融账户数据、网络账户数据、公共服务利用数据等进行充分的聚合与分析，就有可能了解其潜逃前行为、掌握其潜逃地线索，为追逃工作提供线索、指引方向，从而大幅缩短追逃周期、提高追逃成功率和追逃效率。

3、证据核实。证据真实性的审查判断是刑事案件办理中的一大难题，问题证据乃至虚据如果和证据链吻合良好，往往具有欺骗性和误导性。由于大数据的巨量性和非人为生产的特点，要通过人为捏造数据改变大数据分析的结果相当困难。因此，大数据技术可用于对部分证据进行核实。原则上，当大数据分析的结论和既有证据冲突时，应当深入核实冲突证据的真实性。

4、理论研究。大数据技术可以通过分析某一类历史数据来总结该类事件发生的规律性。通过对金融犯罪案件的历史数据进行分析聚合，金融检察部门可以总结出一些金融犯罪案件的发生模式和相关的制度漏洞或工作机制缺陷，为实证研究提供更好的路径。同时，这些大数据分析成果也可用于指引金融犯罪案件的办理，实现理论研究成果的转化。

5、犯罪预防。基于金融犯罪案件涉案资金大、涉及人数多、牵涉地域广以及追赃难等特点，金融犯罪的预防工作具有特别意义。金融检察部门可运用大数据技术，将对历史案件的分析成果通过检察建议等方式传达给相关监管部门和涉案机构，建议其进行摸排整改，有助于从根源上杜绝同类案件的发生。

作者：高扬捷（福建省泉州市人民检察院检察长）

来源：中国大数据

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