北京：循“线”追踪 打击交通事故“碰瓷”案件

近年来，通过故意制造交通事故“碰瓷”方式非法索取财物的事件时有发生，严重败坏社会风气，易滋生黑恶势力，人民群众反响强烈。以往，发现交通事故“碰瓷”线索，主要来源于受害人报案或高度集中发案，加之“碰瓷”作案的隐匿性、随机性、流窜性、团伙性等特点，造成线索排查难、发现晚、打击迟等问题，给公安机关及时发现、有效打击带来诸多挑战。北京市公安局公安交通管理局充分利用大数据的聚合优势和挖掘技术，结合“碰瓷”作案规律特点，建立数据研判模型，最大程度实现对潜在和隐性线索的挖掘，“顺藤摸瓜”对交通事故“碰瓷”案件幕后的犯罪团伙进行深挖串并、打击查处，取得良好工作成效。

整合数据 圈定嫌疑范围

数据资源汇聚是数据分析研判的基础。在搭建交通事故“碰瓷”研判模型中，北京交管局秉承了必要性和扩展性相结合的数据提取原则，一方面以分析打击对象为主，将准确度高、指向性准的必要信息数据进行汇聚整合；另一方面以关联活动轨迹为辅，将涉及嫌疑目标的关联性数据、佐证性数据有条件地进行扩充融合。

故意制造交通事故“碰瓷”行为虽作案形式多样、手法潜伏隐蔽、地域特点各异，但离不开人、车基本要素，模型的基础数据库主要基于交管部门自有的事故处理数据、事故报警数据进行搭建，加之实时数据及关联数据的叠加和匹配支撑。数据主要包括：公安交通管理综合应用平台中的交通事故处理数据（事故时间、地点、当事人姓名、身份证号、手机号、车号、车辆所有人、事故责任等）、接报事故警情数据（报警时间、事故地点、报警人电话、报警人姓名、报警内容等）、保险行业的保险理赔数据（事故时间、事故地点、事故车号、理赔人姓名、身份证号、电话等）、刑侦或法制部门执法办案数据（主要是交通事故“碰瓷”涉及的诈骗罪、敲诈勒索罪、保险诈骗罪等违法人员身份信息及涉案信息）、延展关联数据（公安交通管理综合应用平台中的车驾管信息、交通违法信息）、图片格式数据和部分描述性信息（事故现场、车辆人员照片、车辆受损部位、理赔金额等）。

模型通过接入多渠道格式化数据表，根据需求进行数据清洗，提取基础数据项，形成研判分析的数据集合。并固定不同数据中的车号、人员、手机号等同一项，根据出现次数和时间间隔权重，通过频次列表、权重值累加计算形式实现频次统计。相当于对每一个当事人、车辆在历史和近期发生事故数据进行全量计算，通过计算频率分布，可以较为直观地发现异常频次与一般频次的临界点，以此最大程度圈定嫌疑范围。

积分赋值 明确打击序列

在对数据进行研判分析过程中，北京交管局围绕嫌疑人员的吻合度和高频度构建积分赋值。吻合度构建方面，基于事故表中的事故责任、交通方式、标准事故原因等，构建监督学习的主要特征点，使用过采样案例计算多维特征点；活跃度构建方面，围绕当事人、事故时间，按照小时、天、月、季度、年建立历史全量时间轴，计算相邻事故时间的时间差。基于时间的由近即远、特征的由强到弱，对历史及实时的每个事故当事人进行积分赋值。并基于历史积累的交通事故“碰瓷”案例及打击处理的“碰瓷”前科人员，进行反向数据查询和计算推演，采用逻辑回归方式，对积分赋值进行验证和校对。

模型计算出所有事故人员的积分赋值，通过离散式或分布式的统计方式，展现出积分赋值偏离全量人员赋值正态分布的人员，以此确定碰瓷嫌疑人员的预警范围或研判打击对象的目标范围。基于人员、车辆模型中运算的积分、次数计算、特征点等，附加权重分值，以历史值、活跃值、特征值等由低到高分布，以计算总值形式确定打击对象的重点等级和优先序列。

为了将模型接入到全量实时数据运行后，服务实战输出情报产品，北京交管局在模型中设定了查询项目，输入查询信息可对不同数据来源的关联信息进行一站式查询，通过数据分类、栏目分层形成全要素查询结果。既能够定向分析输出某一案件信息，如一人员积分中预警，对该人进行定向查询，关联报警记录、事故记录等信息，进而发现涉及该人所有嫌疑作案记录，进一步分析作案形式和规律；也可以串并碰撞分析团伙作案信息，利用关系图谱，以某一预警案件为起始点，分别对人员、车辆进行下级拓展，关联相关事故处理、违法处理等信息，最大程度查找涉案人员车辆。

基于该数据模型，北京交管局还将历史信息导入并建立黑名单库，对有“碰瓷”前科或被打击处理的人员、研判高度嫌疑的人员列入黑名单，作为高等级预警标记，将嫌疑的人员车辆信息推送至接处警、路面核录、事故处理等系统，为长期、常态监控提供支持。

固化流程 形成常态机制

2021年7月，北京交警在工作中发现，一名叫张某忠的男子与其“朋友”，交叉驾驶车辆制造了68起交通事故，且多为对方全责，情况异常，会同保险机构经过梳理分析，发现这很可能是一个通过故意制造交通事故进行“碰瓷”的犯罪团伙，并将线索转递刑事侦查部门。随即，由刑侦、交管、网安等部门组成的专案组着手开始调查工作。经缜密侦查，专案组逐渐摸排出以张某忠为首的“碰瓷”团伙，该团伙约有10余人，大多具有抢劫、盗窃、吸毒等违法犯罪前科，主要居住在朝阳、大兴及河北燕郊等地，作案时通常由4至8人驾驶2辆以上机动车，于夜间前往朝阳望京、大悦城等繁华地区，以代驾身份寻找酒后车主，在行驶途中故意编造理由离开，暗中尾随的同伙一旦发现车主自行驾驶，便寻找机会故意制造碰撞并实施敲诈勒索。在掌握充分证据后，专案组制定抓捕方案，于11月中旬一举将14名犯罪嫌疑人悉数抓获。

据悉，自2020年以来，利用该数据模型，北京交管局研判了多批交通事故“碰瓷”类案件线索，打击处理违法犯罪人员上百人。在传统研判多频次作案的基础上，挖掘出频繁换车租车作案、多人多车团伙作案、职业作案、跨区域系列作案、针对特定对象作案、内部人员制造假现场诈保作案等多种作案形式和作案规律。同时，北京公安交管部门会同刑侦等相关部门建立了线索流转、会商研判、合成打击、监测预警的工作机制，固化了线索搜集、线索转递、线索研判、专项打击、结果反馈、情报预警、预警处置的闭环流程，把个案侦办转化为建立“常态、合成、长效”侦查打击警务模式，推进形成了体系支撑、情报引领、分工合作、常态运行的打防管控工作格局。