孫自強 于龍

摘 要：公安大數據為預警防范金融犯罪提供技術支持，經濟犯罪偵查部門應從我國金融犯罪預警防控現狀入手，根據我國金融犯罪預警防控面臨的困境與美國在金融犯罪預警防控中的治理經驗，開展公安大數據時代里金融犯罪預警防控的對策研究，重拳打擊金融犯罪，為構建具有中國特色的金融犯罪預警防控體系而努力。

關鍵詞：經濟犯罪偵查；公安大數據；金融犯罪；預警防控

Research on early warning and prevention of Financial Crimes in the Era of big data of public security Security

SUN Zi-Qiang 1 ，YU Long 2

（1. China Criminal Police College， Shenyang110854， China；

2.Sichuan Police Law Enforcement Research Center， Luzhou 646000，China）

Abstract： Public security big data to provide technical support for the early warning against financial crimes， the economic crime investigation department from the current situation of financial early warning and control crime， according to Chinas financial crime the plight of the early warning and control with the us in warning financial crime prevention and control of management experience， to carry out the public security in the era of big data warning financial crime prevention and control countermeasures， down on financial crime， for building warning financial crime prevention and control system with Chinese characteristics. Keywords： Investigation of economic crimes； Big data of public security； Financial crime； Early warning and control

引 言

金融邁入數字化進程給經濟發(fā)展注入蓬勃生機，紛繁的社會金融亂象隨著各類金融產品全民化普及而日漸顯現，金融犯罪呈現高發(fā)態(tài)勢。近年來，公安大數據技術的為金融犯罪案件的偵查、破獲提供技術支持。廣泛應用公安大數據實現經濟犯罪偵查工作研判，助力公安機關經濟犯罪偵查部門（下文簡稱為經偵部門）開展工作。對信息技術的迅猛發(fā)展讓金融犯罪波及全球國歌國家和地區(qū)，犯罪手段也朝著多形式化演變，利用傳統偵查思維和方法難以實現對金融犯罪的有效偵查和打擊。通過開展廣泛調研，我們發(fā)現當前經偵部門查處金融犯罪的難點源自互聯網借貸融資平臺監(jiān)管乏力、地方無序亂批濫設金融交易場所、非法集資危害深度及廣度都日趨嚴重，這些都導致金融犯罪案件“新案高發(fā)、陳案積壓并存”，不利于經偵部門偵查工作的開展。

經偵部門利用公安大數據技術實現金融犯罪的預警防范關系到中國特色社會主義市場經濟長久穩(wěn)定的發(fā)展，以公安大數據增強經偵部門作戰(zhàn)實力、積極打擊防范金融犯罪是經偵數據化發(fā)展的必然命題。當前，經偵部門立足于技術研發(fā)、規(guī)制研判、立法完善三個支點建設的公安大數據金融預警防控工程，是在傳統經偵工作基礎上開拓的全新領域，可以更好應對金融犯罪的各種風險和挑戰(zhàn)，實現事前金融風險的大數據預警監(jiān)測，加快構建經偵工作新格局，織密金融犯罪偵控網絡，保障國家金融安全與社會大局穩(wěn)定。

一、金融犯罪的概述

（一）金融犯罪的概念

金融犯罪是發(fā)生在金融活動中違反金融管理法律法規(guī)、破壞金融管理秩序，依法應受刑罰處罰的行為。金融犯罪表現為擾亂或破壞金融秩序，犯罪手段以偽造、詐騙及其他方法侵犯銀行管理、貨幣管理、票據管理、信貸管理、證券管理、外匯管理、保險管理及其他金融管理為主，是在社會大環(huán)境內造成惡劣影響的犯罪行為。

公安大數據時代金融犯罪以概念為分類前提可分為傳統金融犯罪與非傳統金融犯罪，根據其與計算機網絡聯系的密切程度可以劃分為傳統金融犯罪與網絡金融犯罪，網絡金融犯罪又可以依據客體的不同分為“工具型”網絡金融犯罪和“對象型網絡金融犯罪”。工具型網絡金融犯罪是以計算機網絡信息技術為作案工具侵犯金融管理秩序實施金融詐騙等，例如在網絡空間實施的非法吸收公眾存款、集資詐騙、網絡信用卡詐騙等等，這一類金融詐騙與傳統金融詐騙的關系實際上是新瓶裝舊酒；“對象型”金融犯罪就顯得更新穎且更具有技術含量，他是以網絡信息系統、軟件、數據為直接的攻擊對象，例如黑客通過侵入金融領域計算機系統來操控股票交易價格的犯罪。

（二）金融犯罪的特征

1.智能性

在公安大數據時代里，網絡金融犯罪呈現出與傳統金融犯罪的智能性特點，一方面，智能性體現在以利用黑客技術實現的竊取金融交易內幕信息、侵入金融計算機系統操控股票交易價格種，相較于傳統金融犯罪在金融經濟領域知識的專業(yè)性和智能性又增加了在計算機網絡技術的智能性與技術性；另一方面，智能性體現在從事金融犯罪的犯罪嫌疑人高學歷、運用高科技手段。

2.多元性

金融犯罪呈現出傳統罪名和新罪名案件并發(fā)，案件類型多樣化的特點。新型金融犯罪案件證據多為電子證據，多樣化的案件類型不利于證據的固定與調取，這都表明金融犯罪案件的證據已經不是傳統的書證、物證。以電子證據為例，犯罪嫌疑人在計算機軟件、硬件及其網絡系統、服務器中留下的電子數據、數字痕跡也成為了鎖定犯罪嫌疑人、認定犯罪事實是否存在、罪與非罪、此罪與彼罪、追繳贓款贓物的關鍵。不僅如此，金融犯罪手段的變形使得金融犯罪多元化朝著涉眾性轉變，金融犯罪更加高發(fā)，涉案金額頻頻刷新紀錄，涉眾型犯罪極易引發(fā)群體性事件。

3.隱蔽性

金融犯罪集團化，國際化、產業(yè)化趨勢明顯這也導致金融犯罪呈現隱蔽性。通過調研分析，我們發(fā)現大量的金融犯罪案件的隱蔽性源自金融犯罪的資金流轉于“地下錢莊”，地下錢莊不是法律概念，是指一種非法金融機構。這種形式與銀行卡轉賬不同，地下錢莊的跨境運轉與“第三方平臺水房（ 所謂“水房”就是負責將贓款“洗白”的地下錢莊，資金流動是通過“水房”的水龍頭打開后，短時間內資金分散到數千個個人賬戶，其危害后果十分嚴峻。）的出現更加不利于公安機關監(jiān)管金融犯罪。舉個例子，將事主被詐騙的資金過銀行卡、第三方賬戶以及商戶消費等形式轉賬至某網絡平臺的“資金池”內，隨后再以秒級迅速隨機拆分，進入大量第三方支付賬號進行拆分轉移通，利用公安機關對于第三方支付平臺的賬單流水查詢的滯后性，實現逃避打擊的目的，使得金融犯罪具有隱蔽性。

4.復雜性

網絡技術給金融業(yè)發(fā)展插上了翅膀，在使它可以飛得更高的同時，也給某些不良融資平臺埋下了“毫毛斧柯”般的潛在隱患，近年來P2P平臺頻頻爆雷，以2018年和2019年兩年間出問題的P2P平臺為例，數量已達855家。涉案資金龐雜，涉及人數眾多等都體現出新時代金融犯罪的復雜屬性，在這令人震撼的涉案金額背后，誘發(fā)了深層次的社會矛盾，受損失資金參與人通過互聯網等方式引發(fā)的聚眾上訪等群體性事件成為一觸即發(fā)的尖銳問題，嚴重影響經濟發(fā)展與社會安定。

二、公安大數據研判金融犯罪案件的要素與優(yōu)勢

（一）公安大數據研判金融犯罪案件的技術要素

1.數據收集

數據的廣泛收集是實現大數據技術的基礎，沒有海量的數據基礎就像是無米之炊，一切大數據分析技術都無法施展。以經濟犯罪偵查工作為例，數據的收集分為經偵部門內部數據資源和社會開源情報數據兩大部分，經偵部門通過查控平臺獲取資金流水、輔以網安部門、技偵部門獲取內部數據是經偵工作最基礎的數據來源。值得注意的是，開源情報的檢索利用也很關鍵，經濟犯罪案件在具備隱蔽性的同時也存在著市場經濟活動的公開性，互聯網、物聯網、移動支付、社交軟件、共享經濟等新生事物在方便生活的同時，也產生了大量數據，借助大數據甚至可以描述出使用人的消費特征、生活軌跡，這些信息數據很容易成為經濟犯罪的目標和手段。[1]對于金融犯罪案件更是要依存于正常的金融市場與社會生活，犯罪嫌疑人必然要在社會的公開環(huán)境中進行宣傳等活動并留下作案數據痕跡，所以通過公安大數據開展經濟犯罪偵查工作要全面地收集經偵部門內、外部的情報信息。

2.數據庫

數據庫是“按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫”，可作為一個長期存儲在計算機內的、有組織的、可共享的、統一管理的大量數據的集合。如果說數據搜集是公安大數據技術運用的起點，那么在數據篩選、清洗后搭建經偵數據庫就是公安大數據的主戰(zhàn)場。經偵部門自建的數據庫包括JASS系統和資金查控平臺，可以實現通過多種渠道搜集的數據并按照科學的規(guī)則加以儲存和管理，及時在龐雜的數據量也不會雜亂無章，也可以實現歷史數據的儲存和再次利用。經偵部門往往需要串聯公安內網的戶籍信息庫、在逃前科人員數據庫、車輛管理信息庫、旅館住宿信息庫，這種前提需要建立在警務作戰(zhàn)的基礎上，當前并未形成經偵部門統一規(guī)范的專屬經偵數據庫，例如銀行賬戶交易明細的查詢只能通過經偵云系統向銀行進行間接地查詢，這就造成了經偵對資金流查控的被動與滯后。

3.數據挖掘

計算機應用技術的出現實現了信息化社會的數字化革命，并進一步推動了信息化社會的發(fā)展成熟，隨著經濟社會和計算機科學技術的深度融合發(fā)展，當前世界正處于由數字化時代向數據化時代演進的時期。所謂信息化是社會活動中對物質世界的信息描述，它是數據的產生環(huán)節(jié)，數字化是將信息化產生的原始數據用計算機語言進行二次表述，使其能夠被計算機所讀取、儲存和分析。當數字化社會發(fā)展到一定階段，即數據庫與數據挖掘技術出現，數據具備了海量規(guī)模、價值低密度、高速更新迭代三個特征時，世界開始向著數據化時代演進。數據挖掘的實質是對數據的深度分析的過程，通過數據清洗從海量的數據中提取出有價值的數據。數據挖掘是公安大數據應用的核心環(huán)節(jié)，該環(huán)節(jié)需要計算機技術與相關專業(yè)知識的結合，具體表現為資金流數據庫、證券數據庫的挖掘必須要結合司法會計、金融等專業(yè)知識內容。

4.數據情報落地

數字化時代向數據化時代的演進過程，是一個海量數據的積累更新的量變再到價值低密度的海量數據價值再挖掘的質變的迭代過程，不同的數據與數據之間相互碰撞、相互融合是以數據情報落地為根本目的。數據化時代對各行各業(yè)都具備劃時代的意義，它不僅僅意味著數據的有序儲存、信息的高效傳輸、科學的分析利用、更便捷的人工智能技術，公安大數據技術最大的優(yōu)勢在于可以實現預警防范，將數據情報落地是通過對歷史數據規(guī)律的建模，對當前和未來影響因子的分析，人們漸漸把握了社會發(fā)展的動向，并可以采取預防手段。在經濟犯罪偵查領域，基于大數據技術的偵查活動實現了復雜經濟犯罪偵查活動回溯型偵查、監(jiān)控式偵查、前瞻預警式偵查的融合。如果說資金流是金融犯罪案件的“DNA”，實戰(zhàn)中定位單獨的資金流只能單純證明涉案資金的流轉，不能直接證明犯罪嫌疑人的身份。如何從資金流中分析出的情報，則需要通過公安大數據通過落地信息流進行印證，進一步研判賬面信息和社會信息。

（二）應用公安大數據助力金融犯罪預警防控的優(yōu)勢

在經濟犯罪偵查領域，基于公安大數據技術的偵查活動實現了復雜經濟犯罪偵查活動回溯型偵查、監(jiān)控式偵查、前瞻預警式偵查的融合。傳統的偵查模式多以回溯式偵查方式開展，對于經濟犯罪案件尤其是金融犯罪案件來說，金融行業(yè)內部因為其高度專業(yè)性及隱蔽性，經偵部門往往不能主動發(fā)現金融犯罪，案源往往來自于群眾報警、投案等途徑，經偵部門在偵查中很難主動發(fā)現案件，即便是發(fā)現新的犯罪線索也陷于當前案件中分身乏術。如果應用公安大數據技術實現對整個金融市場尤其是銀行、證券、期貨領域的數據監(jiān)控布局，就可以實時監(jiān)控、實時預警、實時偵查、實時取證，有利于金融犯罪的預警與防控。

公安大數據技術對經濟犯罪風險的預測，可以預防并實現金融犯罪的防控，預知經濟犯罪風險并實施適當的防控舉措。[2]大數據對金融犯罪的預警必須建立在大數據對金融運行數據的監(jiān)控上，并需要總結一套科學的金融犯罪預警模型，對于當前頻發(fā)的P2P集資爆雷案件，有效的監(jiān)控集資平臺的資金運行和業(yè)務活動，可以實現對集資平臺的事前規(guī)制與控制，把犯罪止于未然，避免人民群眾財產的損失。

公安大數據能實現對金融犯罪的全面?zhèn)刹榕c穿透打擊。金融犯罪案件是經濟犯罪案件中專業(yè)性最強、涉及領域最廣、幕后操作最為隱蔽的犯罪，傳統的偵查方式不論在橫向擴展與縱向深入方面都不能對金融犯罪實現有限偵查，原因如下：首先金融市場涉及行業(yè)領域復雜，涉及人員超出一個辦案單位的控制能力，涉案金額往往難以計算，單從金融犯罪情報的收集來講，完成對涉案市場行情、宣傳資料、交易明細、人員信息的收集就是一個以萬條數據量以計的大工程，這遠非人力所能及，必須利用大數據技術實現對內部及外部情報的檢索收集；上市公司的股權關系交錯復雜，我們往往需要借助大數據技術進行股權穿透，才能真正理清涉案單位的實際控制人、所有人、受益人是誰，對犯罪實現精確打擊。

三、我國金融犯罪預警防控面臨的困境

（一）協同共治的機制不完善

金融行政監(jiān)管機構與經偵部門各自為戰(zhàn)體現為金融犯罪協同共治機制不完善。當前，各地銀保監(jiān)會、證監(jiān)會、稅務機關等金融監(jiān)管機構紛紛利用計算機大數據技術構建金融監(jiān)控平臺。例如：深圳證券交易所大數據監(jiān)察系統等。這些平臺的建設對監(jiān)管金融活動起到了積極的作用，但是我們必須看到其中存在的問題，以非法集資為例，大數據時代集資活動在互聯網平臺上遍地開花，借助互聯網平臺的優(yōu)勢，集資活動可以打破地域限制實現在全國范圍內的集資，單獨一個地市或者省份的監(jiān)控預警，如果沒有全國范圍內的聯動，很難實現有效的規(guī)制。同時金融行政監(jiān)管機構的數據資源與經偵部門銜接不暢，在行政規(guī)制、行政處罰、刑事打擊的舉措變化時，容易出現混亂，導致行政力量介入不力，刑事打擊介入滯后，帶來“尋人難、取證難、追贓難”的三難境地；抑或是 “草木皆兵”刑事打擊超前給企業(yè)運行造成損失。

（二）公安大數據研判不到位

行政規(guī)制與刑事打擊界限不明、銜接不暢導致公安大數據對金融犯罪研判失誤，金融犯罪案件涉及人員多，常以企業(yè)模式，運營人員分工精細，造成案情復雜。網絡虛擬化也造成了犯罪主體身份難以識別，犯罪手段隱蔽。犯罪過程中使用的數據類型復雜，同時數據規(guī)模龐大，缺乏有效的分析工具和手段。當前相關法規(guī)條例尚未落地，金融監(jiān)管部門與公安部門暫時存在執(zhí)法邊界不清晰的問題。非法集資案件常常與民間借貸糾紛刑事民事問題不好理清。最后，公安偵查應該在何時、以何種形式介入均缺少科學的標準和依據。例如在公安機關“打早打小”的專項工作開展進程中，對資金鏈未斷裂的犯罪嫌疑人采取強制措施，容易導致犯罪嫌疑人警覺，體現為研判不到位所造成不利于偵查工作的開展的困境。

（三）經偵專業(yè)數據人才匱乏

經偵專業(yè)數據人才匱乏體現為監(jiān)管與經偵部門兩個層面，貫穿于日常監(jiān)管與金融犯罪發(fā)案后的偵查過程中。從事大數據金融領域的人員大都是金融領域與計算機技術領域的專家，利用公安大數據開展金融犯罪者具有高度的智能性，而在金融行政監(jiān)管機構和經偵部門的工作人員大部分是行政人員缺少技術人員，面對掌握大數據技術和金融專業(yè)知識的犯罪分子，我們的無論是行政監(jiān)管人員還是經偵民警都有些力不從心，金融知識和大數據技術雙短板的局面常常制約我們對于金融犯罪案件的有效偵控。

四、美國在金融犯罪預警防控中的治理經驗

美國的經濟體系兼具資本主義和混合經濟的特點，現代美國工業(yè)的基礎源自南北戰(zhàn)爭結束后美國經濟的迅速發(fā)展，美國于1880年成為經濟最發(fā)達的國家，金融監(jiān)管與治理的歷史長遠為美國開展金融犯罪治理積累了寶貴的經驗。美國歷經發(fā)展的黃金時代，金融業(yè)混合經濟的新紀元可追溯至《1999年金融服務法》，[3]美國在金融犯罪治理實踐中總結和摸索出的有益成果也成為各國金融犯罪治理的重要參照。除合理的機構設置、高端的大數據技術運用和嚴格全面的立法外，美國實現了打擊與防范相結合、偵查與預警相結合的金融犯罪偵防模式，其在偵破案件后適時公布金融犯罪大案，為后續(xù)打擊犯罪提供參照。同時以巨額處罰方式對金融犯罪形成高壓威懾，能夠前瞻性預防技術發(fā)展變革中演化出新型的金融犯罪。[4]美國不斷創(chuàng)新金融犯罪治理方式，將“被動的防御”轉化為“主動”，開展監(jiān)管、偵查、預警，將金融犯罪嚴密控制于未然，極大地保障了金融市場的安全，這些對我國金融犯罪的理論研究和實踐工作有積極的指導意義。

（一）美國搭建系統完備的金融犯罪治理機構體系

美國金融犯罪防控機構設置形成了一個集行政、司法、民間三位一體的立體犯罪防控打擊體系。美國金融違法犯罪防控治理體系從行政上包括美聯儲（Fed）、證券交易委員會（SEC）、商品期貨交易委員會（CFTC）等金融監(jiān)管和金融行業(yè)機構，還包括財政部下屬的外國資產控制辦公室和金融情報機構金融犯罪執(zhí)法網絡（Incense）。從刑事司法上包括聯邦調查局（FBI）、司法部（DOJ）等司法部門，另外，金融業(yè)監(jiān)管局（FINRA）等非政府自律組織亦參與其中。金融專業(yè)人士與法律人員的協作配合可以有效地甄別與打擊金融違法犯罪行為并依法處罰。[4]

（二）美國依托法律、技術支撐構建高效的金融情報網絡

美國金融犯罪執(zhí)法網絡的任務是通過對于金融情報信息及相關社會情報信息的收集、匯總、分析，以支持美國金融監(jiān)管和司法機關打擊國內外的洗錢犯罪和其他金融犯罪。金融犯罪執(zhí)法網絡承擔起了美國金融情報機構的角色。通過《銀行保密法》《洗錢控制法》《阿農齊奧懷利反洗錢法》《美國愛國者法案》規(guī)定了銀行和其他金融機構的大額現金交易行為報告義務、報告跨境現金運送的義務以及在外國的銀行和證券賬戶的義務、保存涉及資金轉移的記錄、報告有關可能違反法律或規(guī)章的可疑交易的義務?；谏鲜龅慕鹑谇閳螅鹑诜缸飯?zhí)法網絡還集結了一大批網絡計算機人才，收集了廣泛的金融交易數據，并建立可供長期使用與分析挖掘的數據庫，該數據庫結合其他政府部門及公眾的信息提供情報報告，通過數據監(jiān)控和挖掘分析，及時進行管控和預警報告，并按職能分工反饋給行政監(jiān)管、執(zhí)法和司法部門，金融犯罪執(zhí)法網絡在美國金融犯罪的打擊管控領域起到引擎的作用。

五、公安大數據時代金融犯罪預警防控對策

（一）明確職權范圍實現金融犯罪預警防控可視化

經偵部門要對公安大數據時代下的金融犯罪進行有效地預警防控，必須要劃清不同職能機構在金融行政監(jiān)管規(guī)制、行政處罰和刑事打擊之間的界限與分工。根據《中國人民共和國刑法》《中華人民共和國中國人民銀行法》等相關法律法規(guī)，我們認為在行政違法與刑事犯罪兩個分界點地基礎上，應當將對金融犯罪的預警防控劃分為三個階段：第一階段位于尚未構成行政違法的階段，監(jiān)管部門利用大數據技術對風險行業(yè)進行實時監(jiān)控，并對出現金融違法先兆的單位進行事前的金融風險預警，聯合金融監(jiān)管部門介入實施規(guī)制，防患于未然；第二階段為經偵部門利用公安大數據動態(tài)監(jiān)控金融犯罪。第三階段構成刑事犯罪后的刑事打擊階段，利用公安大數據追蹤取證。在不同階段經偵部門的主要責任有所不同，在整個金融犯罪預警防控與打擊階段要密切銜接，采取相應的措施。

（二）“三位一體”的公安大數據金融犯罪預警防控基礎建設

1.改革相關機構設置

通過上述研究可以發(fā)現：銀保監(jiān)會取代銀監(jiān)會和保監(jiān)會的改革是我國金融監(jiān)管體制由分業(yè)式監(jiān)管向混業(yè)式監(jiān)管的一次探索，分業(yè)式的監(jiān)管體制設計固然有利于集合不同行業(yè)的專業(yè)力量進行有效的金融監(jiān)管，但是對于金融犯罪來講，其往往是跨行業(yè)的，可能同時涉及到銀行、證券、稅務等多領域，如果只是進行單純的分業(yè)式監(jiān)管則不利于對金融犯罪的整體防控和綜合施策。我們認為在機構設置上應該“總-分”結合，在金融犯罪監(jiān)管領域尤其是公安大數據情報監(jiān)控領域，設立統一的指揮調度機構，將打破各行業(yè)別、各地域之間各自為戰(zhàn)的局面定為戰(zhàn)略目標，以美國金融犯罪執(zhí)法網絡積累的寶貴經驗為例建立金融情報收集、儲存、分析公安大數據網絡，為金融犯罪的大數據防控提供強有力的機構與體制支撐。

2.完善立法支撐

在立法層面，經偵部門應當強化銀行、稅務、證券以及第三方交易機構向金融監(jiān)控部門和經偵部門提供資金交易等數據情報信息，當前銀行部門已經與經偵部門開展了密切的合作，通過經偵云平臺可以較快地調取到涉案賬戶的交易明細，但是當前仍是各家銀行協助式地提供支撐，不同銀行提供的數據質量參差不齊，沒有相關立法規(guī)定銀行、證券等對于交易數據的保存時間、保存種類、提交格式等規(guī)范，甚至有一些銀行提供的數據出現空值、日期錯亂、借貸方向標反等問題，這給經偵部門的分析工作增加難度。對于第三方交易平臺，更是沒有立法規(guī)范其提供數據的義務，這造成了第三方平臺開始成為金融詐騙、地下錢莊等犯罪的新宿主。因此，經偵部門必須完善立法明確相關數據持有單位的數據規(guī)范儲存與提供義務，為金融犯罪的大數據防控提供有效的立法支撐。

3.加強專業(yè)人才培養(yǎng)

經偵部門利用公安大數據實現預警防控金融犯罪的關鍵在于掌握公安大數據技術并得以精準應用，在此基礎上，技術的應用必須落實到經偵專業(yè)人才。當前不論是金融行政監(jiān)管機關，還是公安機關經偵部門都缺少掌握大數據技術的人才，因此通過金融行政監(jiān)管部門和公安機關經偵部門加強人才培養(yǎng)，構建經偵數據化人才隊伍高層次梯隊將有助于經偵工作的開展。以經偵部門為例，結合人民警察訓詞精神與十九屆四中、五中全會精神促進隊伍建設，培養(yǎng)數據型人才人才，跨領域培訓加強數據人才知識儲備，技術層面實現與科技公司及合作研發(fā)中選拔人才、鍛煉人才。在實踐工作中，由于經偵工作的開展往往涉及偵查措施與保密數據，確保掌握核心關鍵技術的業(yè)人才絕對忠誠是十分必要，人才培養(yǎng)為經偵工作提供強有力的支撐。

（三）立足基礎建設打造金融犯罪預警防控全鏈條

1.事前金融風險的大數據預警監(jiān)測

公安大數據戰(zhàn)略的實施給金融安全的實時監(jiān)測提供可能，中國人民銀行的反洗錢監(jiān)控中心、經偵部門聯合電信部門、互聯網企業(yè)等建立的反詐中心等都通過對資金流水的交易數據、實時的聊天數據、危險號碼的通話記錄等數據進行分析實現預警，預期未來對于金融證券系統也可以通過應用公安大數據技術與金融證券交易深度融合，建立金融證券、期貨、基金交易運行的預警模型；在銀行和第三方交易平臺等資金流通領域建立跨體系的反洗錢預警平臺，實現在金融經濟運行觸碰到違法之前的預警與行政規(guī)制實現金融犯罪防控預警。經偵部門通過開展數字化預警，以此理清網絡信貸平臺開展非法集資活動的數據特征，應用公安大數據技術對數據進行分類、清洗、篩選，從數據的特點出發(fā)使用數據化排查方法，實現預警防控。[5]

2.事中數據監(jiān)控式金融犯罪聯合偵查

經偵部門在金融犯罪的實施階段可以通過公安大數據厘清經偵數據間的關聯等級程度，基于公安大數據的此項功能經偵部門必須及時發(fā)現制止金融犯罪行為，并依法進行刑事處罰，監(jiān)督違法企業(yè)完成整改。在金融企業(yè)已經違法但尚未構成犯罪的階段是一個極其危險的過渡期，如果不能及時發(fā)現、及時介入很容易積聚危害因素造成極大的危害后果，對于違法企業(yè)有必要進行全方位的數據監(jiān)控，以便于發(fā)現犯罪線索，及時進行公安經偵力量的介入，力爭打早打小、防微杜漸。

3.事后刑事打擊階段的大數據追蹤取證

在“互聯網+大數據”的社會環(huán)境下，利用計算機系統進行的金融犯罪的取證工作也與傳統的刑事案件取證工作截然不同，以利用網絡實施的非法吸收公眾存款的金融犯罪案件為例，作案者遺留在網絡服務器上的宣傳信息、登記注冊信息、通信記錄、資交易數據都是取證的重點，同時網絡數據尤其是計算機本地數據具有易于篡改和毀壞的特點，經偵部門必須及時對服務器、計算機的數據進行電子證據的提取、鑒定、恢復和固定工作。經偵部門要密切與網絡安全保衛(wèi)部門、技偵部門開展協作，總結運用網上作戰(zhàn)和數據導偵技戰(zhàn)法，獲取專業(yè)技術支持，實現資金鏈與落地信息鏈相互印證。不僅如此，經偵部門通過在網上監(jiān)控實時取證與現實抓捕的同步推進，建立抓捕、取證、追贓的立體式預警防控工程。

六、結語

近期，螞蟻集團暫緩上市的新聞引發(fā)人民群眾對金融監(jiān)管與創(chuàng)新的熱烈討論，也讓我們知曉金融作為現代經濟的核心構成，防范金融風險，打擊金融犯罪，規(guī)制監(jiān)管、引領治理升級，避免讓傳統金融實體與新技術加持業(yè)務模式監(jiān)管缺位成為經偵部門未來開展工作的嶄新方向。金融秩序在新時代面臨新挑戰(zhàn)，經偵部門就必須依法依規(guī)加強金融犯罪預警防控，全力深化金融監(jiān)管體制現代化改革是公安大數據時代里的必然要求。公安大數據將先進技術與預警防范融合統一，以公安大數據技術為依托實現金融犯罪預警防控智能化、科技化、信息化、時代化，這種跨越式發(fā)展實現金融犯罪預警防控，強化預警防控全過程規(guī)范，提升金融犯罪成本，將金融犯罪風險化解于無形。公安大數據金融犯罪預警防控體系立足于技術研發(fā)、制度設置、立法完善三個支點，為金融犯罪案件偵查助力，實現事前金融風險的大數據預警監(jiān)測，事中進行數據監(jiān)控式金融犯罪聯合偵查和事后刑事打擊階段的大數據追蹤取證，有效防控金融犯罪才能保障社會大局穩(wěn)定，為國家經濟繁榮穩(wěn)定發(fā)展保駕護航。

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中國人民銀行：加強金融放貸行業(yè)專項整治 堅決打好行業(yè)清源攻堅戰(zhàn)

中國人民銀行堅決貫徹習近平總書記重要指示精神，認真落實全國掃黑除惡專項斗爭領導小組工作部署，牽頭組織金融放貸行業(yè)涉黑涉惡突出問題專項整治，堅決打好行業(yè)清源攻堅戰(zhàn)。

加強組織領導。人民銀行、銀保監(jiān)會、公安部牽頭成立金融放貸行業(yè)專項整治領導小組，由行長易綱擔任組長，強化組織領導；金融放貸行業(yè)專項整治領導小組要求各成員單位深入貫徹落實全國掃黑除惡專項斗爭領導小組第9次會議精神，緊扣掃黑除惡專項斗爭三年為期總目標和2020年“深挖整治”“長效常治”目標任務，研究分析前一階段金融放貸行業(yè)專項整治工作情況，繼續(xù)推動下一階段重點工作；印發(fā)指導文件，細化落實整治措施，向各成員單位明確目標任務和重點整治對象，積極推進專項整治。

加強線索移送和資金協查。加強涉黑涉惡、虛開騙稅等線索移送和涉案資金交易協查，2020年以來，人民銀行反洗錢部門協助偵查機關等對1700余起案件開展反洗錢調查；積極配合紀檢監(jiān)察部門，提高“打財斷血”“打傘破網”工作成效，專項斗爭開展以來，共協助紀檢監(jiān)察部門調查涉嫌腐敗案件4000余起；加強對金融機構的指導，要求金融機構加強涉黑涉惡等犯罪相關洗錢活動可疑交易監(jiān)測。

加強行業(yè)監(jiān)管的針對性。認真督促“三書一函”網格化整改工作，推動建立長效常治機制，要求金融放貸行業(yè)專項整治領導小組成員單位加強對本系統的工作指導；發(fā)布中國人民銀行公安部對買賣銀行卡或賬戶的個人實施懲戒的通知，部署銀行和支付機構對602名違規(guī)個人實施懲戒；加大支付和反洗錢領域監(jiān)管檢查力度，對違反反洗錢和支付結算規(guī)定的金融機構依法嚴肅處理。