浅析我国智慧社区警务工作的困境与优化路径

李文鹏

智慧社区警务，是指在智慧社区背景下，以主动、精准、高效、共享、开放等理念为指导，以新一代信息技术为创新驱动力，促进“警务”及“社区”资源的整合，改变社区警务治理主体之间的交互方式，推动社区警务管理方式及服务模式嬗变与创新的一种警务治理形态及模式[1]。近年来，全国公安机关积极开展智慧社区警务建设，但目前基层公安机关智慧社区警务工作仍处于实践探索阶段，缺乏有效的理论支撑，这方面的研究探索有待完善。

“智慧地球”概念提出后，相关概念逐渐延伸到智慧城市、智慧交通、智慧社区等领域。新冠肺炎疫情发生以来，社区成为疫情防控的主战场，传统社区服务迎来严峻挑战，也让大家认识到智慧社区建设的重要性，而社区警务作为社区建设的重要组成部分，两者必须要保持同步发展。此外，基层社区具有流动人口基数大、社会矛盾交织、风险隐患多、管理难度高等特点，且传统社区警务工作存在职能泛化现象突出、社会参与度不足、警力配置不科学、工作机制运行效果不理想等不足[2]，已不能完全适应新时代社会安全形势需要。这些问题是当前公安工作面临的巨大挑战，倒逼基层公安机关进行社区警务变革，着力发展建设智慧社区警务。

一、智慧社区警务建设的实践意义

（一）精细化社区人口管理

社区人口管理是公安机关开展各项工作的基础，是社区警务工作的重要组成部分，因此利用新技术精细化社区人口管理，保障社区警务高效运作具有现实必要性。当前，我国城镇化进程不断向前推进，流动人口增多，国家统计局发布的《中国统计年鉴2020》显示，2019年我国流动人口达2.36亿[3]。利用新技术精准登记社区常住人口、流动人口、重点人口、三无人员、境外人员等社区人口的基本情况，同时智能梳理、排查、登记、上传社区实有人口居住的房屋、出租屋、安全隐患房屋、企事业单位等数据信息，实现数据的实时更新，可以有效实施社区人口精细化管理，大幅提升社区警务工作效率。

（二）创新主动服务模式

大数据为服务型公安机关转型提供着力点，相较于传统行政审批人工办事效率较低、成本较高等弊端，智慧社区警务工作利用新技术整合政府公开信息、创新行政办理方式、主动排查矛盾、积极宣传教育等社区服务新模式，真正做到以为民服务为先导，改善了警民关系，巩固了群众基础。此外，随着新技术的日新月异，与以往社区利用展板、传单等宣传教育方式不同，智能巡逻机器人、无人机、微信群智能机器人会定期更新教育内容，一般涉及公安工作情况公示、法制教育宣传和防范知识宣传等，以提高居民法律意识，提升居民防范意识和社会风险识别能力，如此一来不仅可以有效解放警力，还可以激发社区居民参与治理的活力，建立群防群控的社区防控机制。

（三）助力社区安防提质增效

传统的社区技防设备一般是独立运行，各自为战，因此信息共享不足，严重影响社区警务工作效率。随着犯罪手段的科技化、多样化、复杂化，必须更新传统技防设备，加强社区安防设备之间的联动以确保社区全天候、全方位防范。通过搭建融合人检智能通道、车检智能通道、人脸识别监控、视频监控、楼宇对讲、周界报警等技术的集成系统平台，针对开放性社区和非开放性社区所面对的社会风险，配置相应的安防设备，可以实现对社区人、事、物的全要素全过程管控。智能警务平台与消防、电力、水利等社会各层面数据对接，可以实现对火灾、爆炸治安灾害事件事故的预防、发现及消除。

（四）提升民警研判处置能力

预警工作是社区警务工作中不可或缺的重要一环，通过预警预测可以把社区矛盾风险解决在萌芽状态。大数据时代下，公安机关应养成用数据说话、用数据服务、用数据预测的思维习惯，要把握数据驱动警务的核心优势，依靠大规模的前端感知设备和精准的大数据分析实现社区精准预测预警。通过数据挖掘技术，对地点、时间点等各类辖区发案的情况进行对比，对趋势进行分析、评估，对跨辖区的案件规律进行预警，为公安机关从案后侦查到案前控制、预防的重大转变提供了可能[4]。此外，智慧社区警务平台接入政府数据、行业数据、互联网数据、感知数据等多方数据，将数据统一汇聚，分类存储，通过数据模型自动开展碰撞分析，实现了风险隐患精准预警，提高了社区民警的预警预测和研判处置能力，增强了社区民警的警务效能和实战水平。

二、智慧社区警务工作面临的现实困境

随着我国智慧社区与智慧警务建设的发展，公安机关在治安管控、便民服务、预测感知等社区警务活动领域初步形成了数据驱动工作生态链，有序推进了智慧社区警务建设。但是在智慧社区警务实践应用过程中，存在社区民警数据应用缺乏有效性、社区居民参与缺乏主动性、顶层设计缺乏整体性、前端感知缺乏智能性、信息交流缺乏共享性、数据分析缺乏深入性等不足，形成了智慧社区警务建设投入大、成效小的局面，社区警务效能提升效果不明显。

（一）顶层设计缺乏整体性

所谓顶层设计是指针某一具体的设计对象，运用系统论的方式，自上而下进行总体构想和战略设计[5]。当前，智慧警务建设在全国公安机关如火如荼地展开，但实践中缺乏整体规划或顶层设计作指引，各层级公安机关为完成信息化建设考核任务，“跟风式建设”“被动式建设”“政绩式建设”现象突出。智慧警务系统建设规划缺乏整体性会加剧“建”“用”两者之间的矛盾，导致系统可持续发展能力变弱。首先，各层级公安机关、各业务部门缺乏横向沟通机制，导致业务部门之间出现数据孤岛。其次，公安机关各部门、各警种之间角色定位不清、职责分工不明，为满足局部业务需求，系统重复建设现象突出，浪费人力物力财力。再次，业务系统建设缺乏整体规划，各系统之间数据采集标准、数据接口标准、服务标准、系统功能不统一，不仅导致社区民警重复劳动增多，还致使科技成果不具备实用性和可持续性，当遇到新问题时只能推倒重建，大量的人力物力被消耗。最后，系统建设缺乏全生命周期管理，“重建设轻维护”“建而不管、建而不用”现象突出，前期投入大量资金搞建设，但后期在系统出现问题之后公安机关故障反馈慢，建设公司维护不及时，导致很多系统缺乏有效的运营管理和及时的更新迭代，未能达到预期应用效果，系统使用率变低，最终沦为摆设。

（二）数据采集缺乏智能性

数据采集是进行数据分析、深度应用、服务实战的基础工作，而视频监控系统作为前端感知系统的重要组成部分，其智能化程度和效能率等因素都制约着公安大数据价值的发挥。目前，我国视频监控行业在“十三五”期间基本完成了从网络化时代向智能化时代的演进[6]，监控产品不断更新迭代，应用场景不断拓展优化，但社区内部的监控设备智能化水平明显偏低，大多数是非智能化数据采集摄像头，只能简单实现对社区主要道路、楼道、小区出入口的人、事、物信息进行拍摄记录、检索以及回放，并未实现结构化数据智能采集。面对海量的监控数据，非智能化数据采集摄像头未能与报警联网系统有机结合，仍主要依靠事后人工回放查看和视频检索，检索结果欠缺精准性和自主性。前端监控设备智能性的缺失导致数据采集质量不高，从而影响到警务大数据的应用水平。

（三）信息交流缺乏共享性

当前基层公安机关信息交流缺乏共享性，形成了较多数据孤岛，影响各业务部门之间的沟通协作，制约了公安机关警务效能的发挥，无法形成公安机关工作合力。其形成原因从客观层面讲，公安机关行政管理体制存在条块分割、协调不畅等问题，各职能部门之间没有建立横向信息交互机制，存在众多信息壁垒。同时，各地公安机关在信息化建设过程中各自为战，采用不同的建设技术方案，数据兼容性较低，达不到高效集约数据资源的目标。从主观层面讲，部分职能部门如公安信息网、涉密网、视频专网等出于自身部门利益考虑或者考核指标需要，回避数据信息共享，从而产生数据信息共享不充分和业务对接不顺畅等现象。此外，在智慧社区警务建设过程中，公安机关与其他政府部门业务数据、行业部门数据、互联网数据之间无法达到精准、有效、实时共享。

数据共享是一把双刃剑，机遇和挑战并存，如何在数据共享的基础上保证数据安全是亟需解决的重要难题。一方面，公安大数据中心集约整合了大体量的社会面数据，包含公民的大多数隐私信息，然而数据存储仍存在管理权限不确定、访问控制以及存储能力不足等风险[7]，容易成为不法分子的针对目标。另一方面，信息的查阅、使用、调取缺乏法律制度和信息安全技术保障，公民个人信息仍存在一定的泄露风险。

（四）数据分析挖掘力度不够

数据分析是在数据采集和存储的基础上，将碎片化的数据系统化，在无序的数据中寻找有序的连接，挖掘到可应用的价值。当前基层民警在综合平台上仅进行简单的记录、查询、对比工作，并未真正运用知识模型进行数据的深入关联分析。数据分析应用既包括无目标地从复杂多源异构的数据中进行的深度挖掘和分析研判，也包括有目标的数据需求和数据模型的建立[8]。目前，基层公安机关积累了大量的业务经验，但是在知识整理特别是构建支撑大数据应用全流程的知识模型上仍存在能力短板，缺少由公安业务知识和实战经验形成的系统化的各类知识模型和数据模型，影响公安机关各项业务的开展，严重制约智慧社区警务平台效能的发挥。此外，智慧社区警务的技术创新缺乏针对性，智能应用终端相应功能跟不上基层需求发展，众多先进的警务科技设备无法匹配基层公安机关实战需要，难以真正转化成公安战斗力，对提升社区民警实战水平效果有限。

（五）大数据应用队伍建设不足

在大数据实战应用中，社区民警表现出采集信息能力弱、录入信息效率低、应用信息研判水平低等不足[9]。第一，部分社区民警缺乏责任意识，对信息采集工作持应付心态，在数据录入时过于形式化，导致动态信息数据采集工作效率不高，不能保证动态数据的实时更新。第二，社区民警对数据采集系统操作不熟练，不能对数据进行深度关联分析和综合研判。第三，缺乏高质量的大数据应用培训，部分公安机关虽然开展了一系列的信息化教育培训活动，但受培训时间较短、培训内容较单一等因素所制，培训多为理论教育，实践操作教学较少，培训内容缺乏深度，也缺乏对培训结果的考核，培训效果不理想。第四，公安机关大数据人才后备不足。部分公安机关虽然开展了外部大数据人才的引进、招录工作，但忽视了对公安机关内部人才的培养，导致公安机关在与互联网科技公司深入合作过程中过度依赖科技公司。而公安院校尚处在大数据人才培养的探索阶段，在具体的实施过程中仍面临诸多阻碍[10]，致使公安机关内部大数据人才储备不足。

三、优化智慧社区警务工作的路径探析

（一）完善顶层设计，统筹智慧社区警务建设

完善顶层设计，就是要统筹规划智慧社区警务建设，解决业务壁垒、重复建设、重复劳动、建用分离和可持续能力不强等不足，最终通过公安机关业务系统间的解耦合，实现数据共享和服务复用。一是从全局的角度分析公安机关业务部门现状，审视业务部门之间的关系，根据职能需要明确业务关系和流程，针对不同部门业务之间业务交叉重复、边界划分不清、流程权限管理混乱、协同合作困难等问题进行业务流程再造[11]，切实在共享共治方面做文章。二是变被动推动为主动谋划，遵循整体设计、积极主动、阶段推进、因地制宜原则制定具体的实施方案，杜绝千篇一律的建设模式。三是将工作重点从前期重视基础设施建设及时转变到强化上层应用，打造共享、共治可持续发展应用生态上来。四是建立统一框架，坚持统一建设数据采集、数据存储和数据接口等相关标准，确保业务流程的连续化和自动化，同时要突出安全设计，保证大数据建设和应用的安全。

（二）更新前端监控系统，提高数据采集质量

更新社区视频监控前端，应以科学规划、精细运维为原则，以智慧社区建设为抓手，以公安专用的视频监控系统建设和升级改造为依托，科学布设视频监控信息采集点位，构建社区内部泛在感知网。在保证视频监控系统智能化和规范性的基础上强化系统建成后的运维，通过精细化运维提升前端采集设备的完好率与信息采集的有效性，构建可持续发展的社区智能化监控系统。智能监控通过提取人车物等高质量结构化信息，融合互联网数据、行业部门数据、公安机关业务数据等大数据信息进行多维度碰撞分析，不断挖掘视频监控数据的深层次价值，以实现与社区警务应用场景的深度结合。如在人口管理领域，利用智能视频监控对人员进出小区的频次、天数、相似度等设定一定阈值，进而主动预警进出小区漏登、漏管、异常人员以及疑似群租等情况，同时将数据通过智能应用终端精准推送给社区民警，方便民警开展点对点的社区警务工作，从而提高基础信息采集效能，实现社区人口的精准化管控。

（三）集约整合数据资源，推进数据深度融合

数据作为一种信息资产是开展智慧社区警务的必备材料，更是深入开展云计算、人工智能、物联网等先进技术的前提条件。公安机关应坚持集约化原则，打破不同部门之间的业务壁垒，拓宽信息交换共享渠道，纵向整合公安机关内部信息，横向整合社会面信息资源。只有数据之网纵横交错，才能推进数据深度融合应用，切实解决数据共享难的问题。公安机关数据库应集约整合包括人口信息、车辆信息、执法办案信息、接处警信息、违法人员数据等公安业务系统的基础业务数据；视频监控、GIPS、手机基站、RFID、传感器等前端感知设备产生的感知数据；网页浏览、社交软件、网购记录、计算机日志等互联网产生的互联网数据；司法、工商、土地、税务、民政等政府部门所产生的其他政府部门数据；水电、煤气、医疗、银行、民航、铁路、通信部门等行业所产生的行业数据。只有实现跨部门、跨行业、跨平台信息资源共享，才能激活数据活力。要在集约整合社会面数据的基础上进行数据清理工作，完成数据清理后结合业务系统下发指令，让一线警力带着指导去完成任务，并将任务的完成情况反馈更新，形成数据生态。同时强化社区民警“工作即采集”的理念，实现执法业务全覆盖、全要素、全流程监督管理，真正发挥执法闭环作用，最大限度降低数据泄露风险。

（四）深入调研民警需求，开发业务知识模型

知识模型是智慧社区警务的中枢系统，是基层社区民警、各业务系统多年社区警务“打防管控”实战中的经验积累。只有将数据模型应用于大数据平台，才能模拟出民警的侦查思维和办案思路，快速推演事件发展走向，实现精准预测预警。公安机关应充分利用公安数据资源，发挥公安业务人员的专业特长，总结提炼公安业务知识和实战经验形成各类系统的数据模型、知识模型，建立规范涵盖公安业务知识和业务资料的应用知识库。通过开展人口管理、治安防控、社区服务等社区警务工作的自动化预测与研判算法的机器学习，组织业务人员开展业务数据应用建模。如在社区内旅馆业治安管控方面，可以构建娱乐场所服务人员、涉赌人员、涉娼人员异常入住、旅馆高单人入住率预警等旅馆业预警模型，实现对住宿旅客的精准管控，有效打击黄赌毒等违法犯罪活动。再如，通过建立警情统计数据模型，深挖、串并类似警情，模型自动对警情进行关键词抓取，由指挥中心进行深度关联分析发案规律，对社区治安防范情况进行评估，为主动社区巡防提供理论支撑，满足基层民警实战需求，有效解决警力资源浪费问题，切实提升公安机关的核心战斗力。

（五）强化教育培训，构建社区警务大数据人才队伍

社区民警的素质直接决定社区警务工作顺利展开的程度，因此应通过加强教育培训，优化社区民警队伍结构，力求社区民警成为既懂公安业务、能做群众工作，又擅长大数据技术的高素质人才。应通过以下两个方面着手优化社区民警的队伍结构：第一，加强对社区民警的大数据应用能力培训力度。通过大数据基础知识、终端应用操作等针对性培训，让社区民警了解大数据、主动运用大数据、熟练运用大数据开展社区警务工作，改变对大数据技术的传统观念，让民警切实感受到大数据给社区警务工作带来的便捷。第二，加强对大数据人才的培养。一方面，公安院校应把握时代发展的主流方向，制定大数据人才相关培养方案，开展公安大数据课程教学工作，配备师资力量和软硬件设施，充分发挥公安院校在业务知识整理、挖掘和共享开发方面的师资力量优势，为公安机关储备社区警务大数据人才。另一方面，创新“校内+校外”双导师培养模式，让学生在学习公安基础业务知识的同时，通过与校外实战部门的接触，了解基层公安机关现状，解决理论知识与基层实践不相符的问题。

四、结语

2019年5月，习近平总书记在全国公安工作会议上指出，要把大数据作为推动公安工作创新发展的大引擎、培育战斗力生成新的增长点，全面助推公安工作质量变革、效率变革、动力变革[12]。公安机关要以“科技强警”战略为依托，以先进科技手段为支撑，以增强社区民警工作预见性和主动性为立足点，以政治更安全、社会更安定、人民更安宁为目标，坚持问题导向，通过强化教育培训、创新工作机制、完善顶层设计、更新前端监控系统、集约整合数据资源、开发业务知识模型等方式着力优化社区警务工作存在的不足，以机器换人力，以智能增效能，提升社区警务工作效能，从而助推社区警务高质量发展，确保基层社会平安稳定持续向好局面，加快推动市域社会治理现代化。