（江西警察學(xué)院，江西 南昌 330100）

一、資金數(shù)據(jù)可視化分析簡(jiǎn)介

20世紀(jì)50年代，隨著計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的發(fā)展，人們開始利用計(jì)算機(jī)技術(shù)在屏幕上繪制出各種數(shù)據(jù)的圖形圖表，開啟了數(shù)據(jù)可視化的先河。最初，可視化技術(shù)被大量應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域，主要用來(lái)繪制統(tǒng)計(jì)圖表，如圓環(huán)圖、餅圖、柱狀圖、直方圖、散點(diǎn)圖等；21世紀(jì)初，數(shù)據(jù)可視化技術(shù)得到進(jìn)一步發(fā)展，逐漸應(yīng)用于地理信息系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)挖掘分析、商務(wù)智能等，有效地促進(jìn)了人類對(duì)不同類型數(shù)據(jù)的分析與理解。[1]

（一）資金數(shù)據(jù)可視化分析的概念

在經(jīng)濟(jì)犯罪偵查中，偵查員常常要分析大量的涉案資金交易數(shù)據(jù)，我們稱之為違法資金數(shù)據(jù)分析。違法資金數(shù)據(jù)分析通常要涉及資金數(shù)據(jù)的采集、清洗、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)、資金流展示、多維度分析、涉案資金交易的溯源與追蹤、嫌疑人/嫌疑賬戶定位等各種業(yè)務(wù)需求。在解決這些業(yè)務(wù)需求過(guò)程中，不僅要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)嫌疑賬戶的交易金額、研判出賬/入賬的特征等簡(jiǎn)單分析，而且要在大數(shù)據(jù)背景下實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)交易的挖掘、找出犯罪團(tuán)伙、刻畫犯罪資金流向等復(fù)雜分析。數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的引入很好地解決了以上問(wèn)題，在違法資金數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。

由于可視化分析技術(shù)在違法資金數(shù)據(jù)分析中的廣泛應(yīng)用，我們可以抽象出資金數(shù)據(jù)可視化分析的概念。資金數(shù)據(jù)可視化分析是指將涉案資金數(shù)據(jù)以圖形圖像的形式表示出來(lái)，并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析、研判并發(fā)掘其中的涉案線索，形成破案情報(bào)的技術(shù)處理過(guò)程。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)在違法資金數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用，不僅僅是對(duì)涉案資金數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單圖形化，而是主要體現(xiàn)在對(duì)資金數(shù)據(jù)的深度挖掘。

（二）資金數(shù)據(jù)可視化分析與圖計(jì)算

資金數(shù)據(jù)可視化分析中要處理的最核心的數(shù)據(jù)就是資金交易數(shù)據(jù)。相比其他各種數(shù)據(jù)，資金交易數(shù)據(jù)是一種特點(diǎn)鮮明的數(shù)據(jù)。首先，資金交易數(shù)據(jù)主要是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。資金交易數(shù)據(jù)的字段通常包含交易卡號(hào)、交易賬號(hào)、交易戶名、交易證件號(hào)碼、交易時(shí)間、交易金額、交易余額、收付標(biāo)志、交易對(duì)手賬卡號(hào)、現(xiàn)金標(biāo)志、對(duì)手戶名、對(duì)手身份證號(hào)、開戶行、交易場(chǎng)所、IP地址等交易信息。這些交易字段中最核心的是交易雙方的賬號(hào)、戶名、交易金額、交易時(shí)間，收付標(biāo)志。無(wú)論是銀行賬卡號(hào)的交易還是第三方支付交易，對(duì)這些核心交易字段進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化相對(duì)較容易，也便于對(duì)調(diào)單數(shù)據(jù)進(jìn)行整體清洗。其次，由于資金交易數(shù)據(jù)有賬戶主體之間出賬和入賬（收和付）的關(guān)聯(lián)關(guān)系，使得數(shù)據(jù)抽象之后不僅適合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)和處理，也適用于圖數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)和計(jì)算。圖數(shù)據(jù)庫(kù)是基于圖模型的數(shù)據(jù)庫(kù)。相比較于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，圖數(shù)據(jù)庫(kù)是真正注重“關(guān)系”的數(shù)據(jù)庫(kù)。圖的邏輯可以很好地解決大數(shù)據(jù)時(shí)代經(jīng)常遇到的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析問(wèn)題，比如，繪制用戶社交關(guān)系圖譜做社交影響力排名、好友推薦；通過(guò)繪制資金交易圖譜做大數(shù)據(jù)征信、反欺詐等應(yīng)用；構(gòu)建設(shè)備關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖譜實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)建模分析、供電網(wǎng)絡(luò)建模分析等等。圖數(shù)據(jù)庫(kù)支持?jǐn)?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)增刪查改，保證ACID事務(wù)性①ACID，指數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)正確執(zhí)行的四個(gè)基本要素的縮寫。包含：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）。，同時(shí)提供可視化、高可用、備份恢復(fù)等功能。

正是由于資金數(shù)據(jù)的上述特征，在處理、分析大量資金交易數(shù)據(jù)時(shí)，可以將資金數(shù)據(jù)以圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)并進(jìn)行挖掘。對(duì)資金數(shù)據(jù)可視化分析中正需要解決圖數(shù)據(jù)庫(kù)擅長(zhǎng)的大量關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析問(wèn)題。比如，對(duì)大額可疑資金的溯源、追蹤資金流的去向、厘清嫌疑賬戶之間的交易關(guān)系、挖掘資金交易中的核心犯罪證據(jù)等。可以說(shuō)，大數(shù)據(jù)時(shí)代違法資金數(shù)據(jù)分析的需求、資金數(shù)據(jù)的特征和圖數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)三者一拍即合，產(chǎn)生了資金數(shù)據(jù)可視化分析這個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。

資金數(shù)據(jù)可視化分析可以應(yīng)用圖計(jì)算的很多成熟理論。比如，在虛開增值稅專用發(fā)票犯罪的偵查中，偵查員常常要解決查找資金環(huán)路的問(wèn)題，如果采取傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)挖掘方法，從海量的資金數(shù)據(jù)中進(jìn)行篩選，效率比較低，分析結(jié)果也不夠直觀，缺乏易讀性。而將資金數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形，同時(shí)在底層以圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲(chǔ)和計(jì)算，從資金交易流中查找出資金交易環(huán)路問(wèn)題可以抽象成從具有多重邊的有向圖中搜索環(huán)路問(wèn)題，而這個(gè)問(wèn)題的求解就有很多成熟的算法可以選擇了。事實(shí)上，圖的環(huán)路搜索一直以來(lái)都是各個(gè)領(lǐng)域研究圖論算法應(yīng)用的熱點(diǎn)，尤其是針對(duì)搜索最小獨(dú)立閉合環(huán)路的算法，就有深度優(yōu)先搜索算法、基于鄰接矩陣變換算法、基于生成樹和余樹的搜索算法等。[2]

(三)資金數(shù)據(jù)可視化分析的價(jià)值

資金數(shù)據(jù)可視化分析的價(jià)值主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)觀察、視覺(jué)美感、洞察問(wèn)題、科學(xué)分析、決策支持等方面?，F(xiàn)代經(jīng)濟(jì)犯罪偵查中要分析的資金數(shù)據(jù)量巨大，為了偵破個(gè)案，偵查員常常要調(diào)取數(shù)百萬(wàn)條甚至千萬(wàn)條資金交易數(shù)據(jù)和其他情報(bào)數(shù)據(jù)。資金數(shù)據(jù)的可視化分析一方面可以將枯燥乏味的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為豐富生動(dòng)的視覺(jué)效果，有助于簡(jiǎn)化偵查員的分析過(guò)程，提高觀察、分析數(shù)據(jù)的效率；另一方面，可視化分析技術(shù)可以將數(shù)據(jù)集生成資金數(shù)據(jù)圖像，將數(shù)據(jù)的各個(gè)屬性值以多維數(shù)據(jù)的視覺(jué)形式表示，并提供交互能力，這有助于分析人員從不同的維度發(fā)現(xiàn)、挖掘涉案資金數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，不僅對(duì)偵破個(gè)案具有指導(dǎo)價(jià)值，而且會(huì)為把握相關(guān)經(jīng)濟(jì)犯罪規(guī)律，預(yù)測(cè)、預(yù)防類罪發(fā)案提供有效決策支持。

二、資金數(shù)據(jù)可視化分析的工具和可視化圖形

（一）資金數(shù)據(jù)可視化分析工具簡(jiǎn)介

資金數(shù)據(jù)可視化工具大致可以分為三類。第一類是基于軟件的可視化工具，用戶上手比較容易，只要學(xué)會(huì)軟件操作，就可以進(jìn)行可視化分析，對(duì)于使用者的技術(shù)要求較低。該類軟件一般可以單機(jī)使用，運(yùn)行速度快，初級(jí)版一般免費(fèi)，但高級(jí)功能可能要收費(fèi)。第二類是基于網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的可視化工具，資金數(shù)據(jù)的可視化網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)一般部署于公安專網(wǎng)，以經(jīng)偵領(lǐng)域居多，公安民警必須使用數(shù)字證書登錄使用?；谄脚_(tái)的可視化工具在服務(wù)器上遠(yuǎn)程運(yùn)行，速度一般，可視化功能相對(duì)固定，不夠靈活。第三類是基于編程的數(shù)據(jù)可視化工具，這類工具屬于專家級(jí)應(yīng)用軟件，需要用戶具備一定的編程能力和數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，入門比較困難，但掌握好之后功能調(diào)用靈活，數(shù)據(jù)處理效率高。

基于軟件的可視化工具有Power BI、Tableau等通用可視化工具和公安情報(bào)可視化專業(yè)軟件I2、火眼金精、資金流向追蹤系統(tǒng)等。基于平臺(tái)的可視化工具一般嵌入公安網(wǎng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)，在數(shù)據(jù)采集、清洗之后進(jìn)行可視化分析，公安民警常用的有違法犯罪資金查控平臺(tái)、BDP 大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)等?；诰幊痰臄?shù)據(jù)可視化工具有D3、Matplotlib、R 等，這些工具一般要求掌握某種編程語(yǔ)言，比如D3 的全稱是Data Driven Documents，其本質(zhì)是提供了一個(gè)用于網(wǎng)頁(yè)作圖、生成互動(dòng)圖形的JavaScript 函數(shù)庫(kù)；Matplotlib 則是基于Python語(yǔ)言的一個(gè)圖形繪制庫(kù)；而R 是一個(gè)用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算和制圖的開源軟件，具有強(qiáng)大的編程功能，可以進(jìn)行數(shù)組運(yùn)算、實(shí)現(xiàn)分支、循環(huán)以及用戶自定義的專業(yè)數(shù)據(jù)分析與制圖等，常用于大數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)分析。[3]

（二）資金數(shù)據(jù)可視化圖形的分類

資金數(shù)據(jù)可視化的效果圖一般有散點(diǎn)圖、柱狀圖、層級(jí)關(guān)系圖、資金流向圖等，在實(shí)際應(yīng)用中根據(jù)分析需求不同，有很多中表現(xiàn)形式，可謂千變?nèi)f化。但從解決問(wèn)題的角度來(lái)看，基本可以分為以下五類，分別是時(shí)間序列類、比例類、組織關(guān)系類、資金流向類、空間關(guān)系類。[4]

圖1 某犯罪團(tuán)伙資金交易頻率分析

1.時(shí)間序列類

在違法資金交易的偵查中，常常要按時(shí)間維度進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)，比如按交易時(shí)間統(tǒng)計(jì)某幾個(gè)嫌疑賬戶每天的資金交易金額，以判斷這些賬戶是否涉嫌洗錢犯罪，是否存在中間賬戶。這些以時(shí)間元素為核心的可視化分析圖形就屬于時(shí)間序列類，時(shí)間序列類圖形包括按時(shí)間軸排列的資金交易圖、按時(shí)間特征標(biāo)注的賬戶資金金額變化圖等。柱狀圖、散點(diǎn)圖、階梯圖、曲線圖常用于時(shí)間序列類的圖形表達(dá)。圖1 為某犯罪團(tuán)伙的資金交易頻率分析 （按時(shí)間關(guān)系對(duì)團(tuán)伙成員的交易次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)）。

2.比例類

比例類圖形主要用于分析數(shù)據(jù)的比例關(guān)系，可用于顯示涉案資金賬戶進(jìn)/出賬金額占交易總金額的比例，直觀展現(xiàn)某些交易金額的最大值、最小值、總體分布情況等等。比如在某些網(wǎng)絡(luò)傳銷犯罪中，返利金額的比例計(jì)算，就可以通過(guò)比例類圖形直觀展現(xiàn)。餅圖、堆疊面積圖、板塊層級(jí)圖（Treemap）等常用于展現(xiàn)比例關(guān)系。

圖2 某傳銷團(tuán)伙層級(jí)關(guān)系

3.組織關(guān)系類

組織關(guān)系類圖形主要展示社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和犯罪組織層級(jí)，在涉眾型經(jīng)濟(jì)犯罪、黑社會(huì)性質(zhì)的組織犯罪的情報(bào)分析中常要用到。組織關(guān)系類圖形主要探索犯罪主體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，上、下線關(guān)系等，結(jié)合可視化分析工具，可用于社交網(wǎng)絡(luò)分析和社區(qū)發(fā)現(xiàn)。組織關(guān)系類圖形常見的有氣泡圖、樹狀圖、層級(jí)結(jié)構(gòu)圖等。圖2 為某傳銷團(tuán)伙層級(jí)關(guān)系。

4.資金流向類

資金流向類圖形是違法資金交易可視化分析中的核心圖形，主要展現(xiàn)資金的流向，一般從資金來(lái)源、中間賬戶、資金去向?qū)崿F(xiàn)資金的整個(gè)交易流程的可視化。在可視化分析工具中，可以將所有交易數(shù)據(jù)圖形化，并應(yīng)用圖計(jì)算的一些算法，進(jìn)行遍歷或最小生成樹、最短路徑計(jì)算等，對(duì)大額可疑資金的流向進(jìn)行追蹤或資金回路發(fā)現(xiàn)。在資金流向圖上可以根據(jù)各種權(quán)重進(jìn)行不同顏色、不同線條粗細(xì)的設(shè)置，顯示資金交易關(guān)系，還可以通過(guò)用戶交互進(jìn)行不同布局的選擇。[5]圖3 為某地下錢莊犯罪資金流向（局部）（見圖3）。

圖3 某地下錢莊犯罪資金流向(局部)

5.空間關(guān)系類

空間關(guān)系類圖形主要借助電子地圖，顯示犯罪熱點(diǎn)分析結(jié)果、嫌疑人地域分布情況、涉案資金交易區(qū)域化密度關(guān)系等?？臻g關(guān)系類圖形可以引入時(shí)間元素，形成動(dòng)態(tài)顯示圖。空間關(guān)系類可視化分析一般要調(diào)用一些電子地圖工具（Google Fusion Tables、Modest Maps、ArcGIS等）和時(shí)間線工具（Timetoast、Xtimeline等），用于輔助資金數(shù)據(jù)分析。著色技巧在空間關(guān)系類圖形中應(yīng)用較廣。

三、資金數(shù)據(jù)可視化分析的應(yīng)用場(chǎng)景

從經(jīng)濟(jì)犯罪偵查的宏觀角度來(lái)看，在違法資金數(shù)據(jù)分析中，主要的可視化分析內(nèi)容包括資金數(shù)據(jù)檢測(cè)、資金流向展示、重點(diǎn)嫌疑人/團(tuán)伙畫像、嫌疑人/嫌疑賬戶定位、預(yù)警監(jiān)測(cè)輔助五大應(yīng)用場(chǎng)景。在這五大應(yīng)用場(chǎng)景中，都可以用到資金數(shù)據(jù)可視化分析，使紛繁蕪雜的枯燥數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為直觀、清晰的圖形展示，令偵查人員迅速理解數(shù)據(jù)，挖掘有價(jià)值的情報(bào)，指導(dǎo)偵查破案方向。

（一）資金數(shù)據(jù)檢測(cè)

涉案資金數(shù)據(jù)的來(lái)源一般是多家銀行業(yè)金額結(jié)構(gòu)、第三方支付機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)。在辦案單位調(diào)取涉案資金數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化清洗之后、進(jìn)一步深挖擴(kuò)線之前，要對(duì)資金數(shù)據(jù)集進(jìn)行一個(gè)總體評(píng)估，并通過(guò)直觀地展現(xiàn)以便了解已經(jīng)獲取的所有涉案資金數(shù)據(jù)的全貌。大數(shù)據(jù)時(shí)代的資金數(shù)據(jù)評(píng)估一般由程序自動(dòng)完成，這個(gè)總體的評(píng)估過(guò)程，我們稱之為資金數(shù)據(jù)檢測(cè)。在具體檢測(cè)方法上，從單賬戶、單主體、賬戶組（團(tuán)伙）、全賬單多角度，以交易金額、交易筆數(shù)、凈流入/流出、交易頻度、銀行卡BIN碼等多維度，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、檢測(cè)評(píng)估?？梢暬夹g(shù)在這一階段用于各種統(tǒng)計(jì)圖表的輸出，展現(xiàn)數(shù)據(jù)集的全貌。

資金數(shù)據(jù)檢測(cè)可以涵蓋通用內(nèi)容檢測(cè)、特定內(nèi)容檢測(cè)和嫌疑目標(biāo)檢測(cè)三大類。通用內(nèi)容檢測(cè)是所有資金數(shù)據(jù)量較大的案件都基本要評(píng)估的常規(guī)內(nèi)容，即針對(duì)資金交易要素，刻畫涉案資金的規(guī)模、變量、對(duì)手等情況，以圖表形式予以可視化展現(xiàn)。通用內(nèi)容檢測(cè)具體包括交易主體、交易對(duì)手、資金交易規(guī)模、賬戶組（團(tuán)伙）資金進(jìn)出情況、交易頻率、最大單筆交易等。其中，針對(duì)交易主體的檢測(cè)可以通過(guò)開戶信息對(duì)賬戶主體進(jìn)行分析，收集身份信息、住址、聯(lián)系方式等多維度信息，完善主體個(gè)人身份信息及關(guān)聯(lián)信息。交易對(duì)手的檢測(cè)包括人員和機(jī)構(gòu)，可以對(duì)交易明細(xì)中的對(duì)手人員的卡號(hào)和姓名進(jìn)行匯集，明確對(duì)手卡號(hào)、人員數(shù)量；對(duì)交易明細(xì)中出現(xiàn)的機(jī)構(gòu)情況進(jìn)行匯集，并對(duì)機(jī)構(gòu)性質(zhì)進(jìn)行初步判斷，分析主體與機(jī)構(gòu)的交易是否符合身份特征和一般規(guī)律，發(fā)現(xiàn)可疑點(diǎn)；此外，從對(duì)手分布情況可以確定作案范圍及受害人分布情況，便于對(duì)案件的準(zhǔn)確定性、定量、定范圍。資金交易規(guī)模的檢測(cè)可以從交易總筆數(shù)、總金額、交易頻率、資金流動(dòng)量等要素入手，分析一定時(shí)間內(nèi)交易金額的進(jìn)出規(guī)模，用于明確犯罪危害程度、變化規(guī)律、應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注的涉案時(shí)間段等。賬戶組資金進(jìn)出情況檢測(cè)目的是統(tǒng)計(jì)疑似團(tuán)伙賬戶的總?cè)胭~金額，判斷涉案金額情況；統(tǒng)計(jì)總出賬金額，為下一步資金追蹤指明方向；統(tǒng)計(jì)總差額情況，判斷截留資金情況，為追贓挽損提供數(shù)據(jù)支撐。交易頻率檢測(cè)是對(duì)單個(gè)賬戶或賬戶組交易頻率的研判，針對(duì)資金交易不同時(shí)間段會(huì)有不同的特征，如虛開犯罪，在月末時(shí)間，呈現(xiàn)出一定的集中特征；從賬戶組的情況來(lái)看，則呈現(xiàn)多個(gè)賬戶輪換使用的特點(diǎn)。最大單筆交易檢測(cè)目的是從眾多交易流水中，及時(shí)發(fā)現(xiàn)最大單筆資金，為查找重要受害人或追查資金去向提供方向。

資金特定內(nèi)容檢測(cè)是對(duì)一些有規(guī)律的資金交易特征進(jìn)行識(shí)別，主要包括小額測(cè)試（大額交易前的小額測(cè)試，測(cè)試賬卡號(hào)是否被凍結(jié)）、固定金額（識(shí)別是否工資發(fā)放、頂額轉(zhuǎn)賬以規(guī)避反洗錢監(jiān)控等）、現(xiàn)金業(yè)務(wù)（小額異地取現(xiàn)、大額現(xiàn)存或現(xiàn)取，提示資金斷點(diǎn)）、公轉(zhuǎn)私業(yè)務(wù)、沉睡期等要素，開展特定內(nèi)容檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)交易中需要重點(diǎn)關(guān)注的賬戶和主體。

嫌疑目標(biāo)檢測(cè)是結(jié)合賬戶、主體比對(duì)歷史案件庫(kù)發(fā)現(xiàn)前科情況，根據(jù)涉嫌犯罪案件及線索與違法犯罪資金查控信息碰撞比對(duì)的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)重點(diǎn)嫌疑目標(biāo)，為偵查辦案提供指引。所有的檢測(cè)、評(píng)估項(xiàng)紛繁復(fù)雜，如果以數(shù)字形式呈現(xiàn)，不易讀且難以理解，因此這一階段的可視化主要是對(duì)統(tǒng)計(jì)報(bào)表的可視化展現(xiàn)，比例類、時(shí)間序列類圖形應(yīng)用較多。

（二）資金流向展示

資金流向展示是將資金數(shù)據(jù)集的所有資金交易來(lái)源、去向、鏈路、環(huán)路的全部可視化的過(guò)程。在具體方法上，通過(guò)圖計(jì)算對(duì)資金數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系要素的計(jì)算和對(duì)依法調(diào)取及數(shù)據(jù)庫(kù)中存量數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)涉案資金追蹤溯源和斷路資金接續(xù)可視化查詢功能，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)資金的來(lái)源、去向、鏈路、環(huán)路等資金流轉(zhuǎn)形態(tài)。例如，按交易方式、對(duì)象類別、進(jìn)出流量比，分析資金的來(lái)源和去向；對(duì)指定的交易，進(jìn)行路徑追蹤，形成資金鏈路（即資金的單向流動(dòng)或樹枝狀流動(dòng)）；自動(dòng)發(fā)現(xiàn)以各種關(guān)系形成的資金環(huán)路（即資金從實(shí)際控制人轉(zhuǎn)出后經(jīng)多個(gè)環(huán)節(jié)，又轉(zhuǎn)回實(shí)際控制人處的環(huán)形流動(dòng)），為發(fā)現(xiàn)犯罪運(yùn)作模式提供依據(jù)。

圖計(jì)算的一些經(jīng)典算法或改進(jìn)算法可以用于資金的溯源與追蹤。[6]資金的溯源與追蹤對(duì)象有兩類，一類是單賬戶資金流向追蹤(單筆資金的追蹤），一類是多賬戶的資金流向追蹤（賬戶組的資金流向追蹤）。單筆資金的追蹤主要根據(jù)資金額度、時(shí)間、交易方式、地點(diǎn)等要素進(jìn)行相關(guān)性統(tǒng)計(jì)，確定資金鏈路方向，是否形成環(huán)路。如果資金流轉(zhuǎn)中出現(xiàn)了取現(xiàn)，則需要標(biāo)注大額取現(xiàn)交易，根據(jù)同柜存取或冠字號(hào)接續(xù)資金鏈路，實(shí)現(xiàn)斷路追蹤；如果出現(xiàn)資金轉(zhuǎn)換資產(chǎn)，譬如購(gòu)買房產(chǎn)、理財(cái)?shù)?，則需要根據(jù)資金流向律，查詢資產(chǎn)的實(shí)際控制人與嫌疑人之間的關(guān)系。多賬戶（賬戶組）的資金流向追蹤，主要考查重點(diǎn)交易主體或賬戶組在特定時(shí)間區(qū)間的資金來(lái)往關(guān)系，通過(guò)迭代計(jì)算的方法，追蹤賬戶組的資金去向，實(shí)現(xiàn)交易主體資金流轉(zhuǎn)之間的交叉識(shí)別。

圖計(jì)算的底層技術(shù)加上可視化的應(yīng)用，可以將分析目標(biāo)的資金流向、交易金額、交易時(shí)間等關(guān)鍵要素直觀展現(xiàn)出來(lái)，令偵查人員能夠一目了然地觀察資金的整個(gè)流轉(zhuǎn)過(guò)程。這一階段的資金數(shù)據(jù)可視化主要輸出資金流向類圖形，展現(xiàn)多種資金流向布局方式，比如以時(shí)間軸為中心展示出賬與入賬的金額大小、方向、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，或直接挖掘資金環(huán)路并進(jìn)行高亮顯示等。

（三）重點(diǎn)嫌疑人/團(tuán)伙畫像

重點(diǎn)嫌疑人/團(tuán)伙畫像是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研判涉案資金賬戶關(guān)聯(lián)度、辨識(shí)核心賬戶，并對(duì)賬戶組及犯罪團(tuán)伙整體畫像進(jìn)行可視化的過(guò)程。在具體方法上，通過(guò)資金賬戶穿透和歷史資源比對(duì)分析，發(fā)現(xiàn)賬戶、資金的實(shí)際控制人，進(jìn)而判斷賬戶性質(zhì)（沉淀賬戶、取現(xiàn)賬戶、過(guò)渡賬戶等），發(fā)現(xiàn)涉案賬戶關(guān)聯(lián)，辨識(shí)重點(diǎn)嫌疑賬戶或團(tuán)伙。

重點(diǎn)嫌疑人/團(tuán)伙畫像分三個(gè)層面，一是賬戶鎖定，通過(guò)開戶信息、交易時(shí)空、交易行為的分析，鎖定賬戶實(shí)際控制人。賬戶鎖定除了要進(jìn)行資金交易分析，還要關(guān)注開戶地址、交易地址、賬單、話單、出行軌跡、銀行聯(lián)網(wǎng)核查等大數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)交易賬戶的IP/MAC地址、綁定電話、預(yù)留地址等要素進(jìn)行穿透、比對(duì)、關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)違法犯罪資金的實(shí)際控制人。二是賬戶分層，目的是根據(jù)資金交易規(guī)律，刻畫賬戶在資金鏈路中的層級(jí)關(guān)系和賬戶性質(zhì)，從而發(fā)現(xiàn)核心賬戶，以可視化圖形方式予以直觀呈現(xiàn)。現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)犯罪已經(jīng)發(fā)展到專業(yè)分工極其細(xì)密的階段，通過(guò)賬戶分層，可以判斷資金沉淀賬戶、取現(xiàn)賬戶、過(guò)渡賬戶、生活賬戶、吸金賬戶，挖掘核心交易賬戶。三是賬戶關(guān)聯(lián)，即通過(guò)交易主體、交易對(duì)手、交易手法、交易背景、交易時(shí)間等要素進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，定量計(jì)算各要素之間的親密度，發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人控制的賬戶組，厘清犯罪團(tuán)伙架構(gòu)。賬戶關(guān)聯(lián)計(jì)算中判別的維度越多，關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)，對(duì)于犯罪團(tuán)伙的整體畫像越精確。重點(diǎn)嫌疑人/團(tuán)伙畫像在底層涉及智能研判、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的前沿技術(shù)，這一階段的資金數(shù)據(jù)可視化分析主要輸出組織關(guān)系類、資金流向類等關(guān)系圖形，并附有各種標(biāo)簽圖例。

（四）嫌疑人/嫌疑賬戶定位

嫌疑人/嫌疑賬戶定位是利用資金活動(dòng)要素和痕跡，對(duì)資金及其控制人進(jìn)行物流空間定位、鎖定的過(guò)程。在具體定位方法上，利用電子地圖、研判工具，抓取資金交易活動(dòng)中的時(shí)間和地理位置信息，運(yùn)用可視化技術(shù)展示時(shí)空軌跡，確定犯罪嫌疑人在特定時(shí)期內(nèi)的活動(dòng)地、居住地等物理位置。

實(shí)踐中，對(duì)嫌疑人/嫌疑賬戶定位要依賴很多地址類信息。部分地址類信息可在調(diào)單的資金交易表中作為數(shù)據(jù)項(xiàng)直接獲得反饋。違法犯罪資金查控平臺(tái)的數(shù)據(jù)反饋標(biāo)準(zhǔn)要求各銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)提供涉案賬戶開戶行、卡歸屬地、ATM、營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)地址、IP地址等。銀行聯(lián)網(wǎng)核查信息和JASS數(shù)據(jù)都有詳細(xì)的地址反饋，第三方支付反饋的信息中也有客戶端IP、收貨人地址等地理位置信息。要實(shí)現(xiàn)嫌疑人/嫌疑賬戶定位，必須結(jié)合GIS(Geographic Information System)地理信息系統(tǒng)，根據(jù)資金分析中的時(shí)空信息，提取交易記錄中的時(shí)間和地點(diǎn)字段，展現(xiàn)在電子地圖上，刻畫人員軌跡。

資金數(shù)據(jù)可視化分析在這一階段可利用拓展出的資金交易發(fā)生地、銀行聯(lián)網(wǎng)核查地點(diǎn)信息、銀聯(lián)交易POS機(jī)、ATM所在網(wǎng)點(diǎn)、IP/MAC地址、移動(dòng)支付GIS等位置信息，輔之交易發(fā)生時(shí)間，并整合其他技術(shù)偵查、大數(shù)據(jù)分析手段，對(duì)資金、賬戶控制人進(jìn)行時(shí)空定位和軌跡監(jiān)測(cè)，為偵查取證和緝捕追逃提供支撐。這一應(yīng)用場(chǎng)景下，資金數(shù)據(jù)可視化分析主要輸出空間關(guān)系類圖形，并可形成動(dòng)圖。

（五）預(yù)警監(jiān)測(cè)輔助

上述四個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景主要集中在案發(fā)后的回溯型偵查領(lǐng)域，在資金數(shù)據(jù)不斷積累、海量數(shù)據(jù)不斷匯聚的背景下，各級(jí)公安機(jī)關(guān)也在如火如荼地建設(shè)經(jīng)濟(jì)犯罪預(yù)警監(jiān)測(cè)平臺(tái)。預(yù)警監(jiān)測(cè)平臺(tái)可以圍繞不明性質(zhì)的資金交易和金融活動(dòng)，通過(guò)監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)社會(huì)生產(chǎn)中的資金異常交易性質(zhì)、行為、歸屬、特征等進(jìn)行智能分析和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，提前預(yù)警犯罪風(fēng)險(xiǎn)。

可視化分析技術(shù)可以輔助預(yù)警監(jiān)測(cè)信息的展示和推送，為犯罪預(yù)防提供預(yù)案模板和決策支持。在具體方法上，通過(guò)構(gòu)建基于資金數(shù)據(jù)的主體、賬戶、交易等多維計(jì)算指標(biāo)體系，匯集開戶時(shí)間、地點(diǎn)和交易時(shí)間、額度、地點(diǎn)、對(duì)手?jǐn)?shù)量、對(duì)手類別等多維度要素，并實(shí)時(shí)收集相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)信息數(shù)據(jù)，歸納類罪資金交易特征和偵查實(shí)戰(zhàn)中資金分析研判的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法，智能分析判定高危風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)踐中，聚類分析（Cluster Analysis）在資金數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)研判中應(yīng)用最廣泛。聚類分析起源于分類。從前，人們主要依靠經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)來(lái)實(shí)現(xiàn)事物的分類，很少利用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行定量的分類。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人們逐漸地把數(shù)學(xué)工具引用到了分類學(xué)中，形成了數(shù)值分類學(xué)，之后又將多元分析的技術(shù)引入到數(shù)值分類學(xué)形成了聚類分析。聚類分析又稱群分析，是根據(jù)“物以類聚”的原理，對(duì)樣品或指標(biāo)進(jìn)行分類的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，聚類分析的目的是根據(jù)在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的描述對(duì)象及其關(guān)系的信息，將數(shù)據(jù)對(duì)象分組，組內(nèi)的對(duì)象相互之間是相似的（相關(guān)的），而不同組中的對(duì)象是不同的（不相關(guān)的）。組內(nèi)相似性越大，組間差距越大，說(shuō)明聚類效果越好。聚類分析在資金交易網(wǎng)絡(luò)分析、犯罪團(tuán)伙挖掘、類罪預(yù)警監(jiān)測(cè)中都有很好的應(yīng)用效果。

資金聚類分析的結(jié)果可以通過(guò)可視化推送的形式不斷輸送出線索和預(yù)警信息。比如，可以將目標(biāo)資金數(shù)據(jù)與非法從事資金支付結(jié)算業(yè)務(wù)、非法買賣外匯、虛開增值稅發(fā)票、騙取出口退稅等類型的犯罪活動(dòng)的資金交易特征進(jìn)行匹配，發(fā)現(xiàn)目標(biāo)資金與類罪行為的關(guān)聯(lián)和內(nèi)在規(guī)律，為串并案和多維度線索拓展提供依據(jù)。針對(duì)數(shù)據(jù)特征明顯的經(jīng)濟(jì)犯罪，可以圍繞高危籍貫維度、主體前科維度、賬戶特征維度、交易特征維度等設(shè)置均值或參數(shù)，通過(guò)聚類分析，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和推送。比如某些甘肅、寧夏等重點(diǎn)地域地下錢莊高危人員和浙江臺(tái)州、廣東饒平等重點(diǎn)地域涉稅高危人員的涉嫌違法犯罪行為，可以通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警的方式進(jìn)行預(yù)測(cè)、預(yù)防。在這一應(yīng)用場(chǎng)景中，資金數(shù)據(jù)可視化主要起輔助作用，推送出的主要是組織關(guān)系類、空間關(guān)系類圖形。