新时代背景下大数据技术赋能公安机关战略的路径研究

王永刚

摘要：大数据作为新时代背景下公安机关重要的技术支撑和战略资源，在推进公安工作现代化和智能化建设中发挥着重要作用。然而，目前大数据应用仍存在一些问题，面临着技术“短板”、数据“孤岛”、人才“短缺”等瓶颈制约。基于此，从顶层设计到实战应用层面进行深度分析，提出建立大数据实战应用体系、完善大数据平台以及加强人才队伍建设等策略，以期为促进大数据赋能公安机关提供参考。

关键词：新时代；大数据技术；公安机关战略

一、前言

随着移动互联网、云计算、大数据等技术的发展，人类社会正在经历一场从工业化时代向信息智能化时代的重大变革。在这场变革中，“互联网+”“人工智能+”“区块链+”等新技术不断涌现，正在颠覆和重构着传统产业，其影响深远，改变着社会生活、经济模式和人们的思维方式。公安机关作为社会治理的重要组成部分，承担着维护国家政治安全、经济安全和社会稳定的重要职责。大数据时代背景下，对于公安机关而言，新技术带来的不仅是一场技术革命，更是一次思维方式的变革。在这场变革中，大数据技术为公安机关带来了全新的思维模式和工作方式。

二、大数据赋能公安机关研究背景

随着互联网技术的飞速发展和智能手机的普及，人们在生活、工作中产生了大量数据，如何利用这些数据进行分析并运用到公安工作中，是公安机关必须解决的问题。目前，在大数据赋能公安机关方面已有很多理论研究成果。我国公安机关大数据政策发展历程如图1所示。此外，2020年4月29日中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于加快推进“互联网+政务服务”工作的指导意见》。2020年8月29日，全国公安机关大数据警务应用研讨会在北京召开。2021年5月8日，浙江省公安厅正式发布《百年潮涌｜科技兴警：数字赋能提升警队核心战斗力》，深入学习贯彻习近平总书记重要讲话精神，始终坚持科技兴警，充分发挥数字浙江的领跑优势，深入实施“云上公安、智慧警务”大数据应用，不断提升警队核心战斗力。2022年，中国人民大学公共管理学院陈光金教授等人通过梳理国家出台的一系列政策文件，认为新时代背景下公安机关需要不断完善大数据技术与应用能力，并结合公安工作实际需要，提高公安机关大数据应用能力。

三、大数据与公安机关战略的耦合

从公安机关角度出发，大数据技术是实现公安工作现代化、智能化的重要技术手段，其与公安机关战略的耦合关系主要体现在以下三个方面：

（一）大数据是实现公安机关战略的重要手段

当前我国正处于改革开放和现代化建设的重要阶段，我国正处于从富起来到强起来的重要历史时期。通过大数据技术可以为公安机关提供更多发展动能，提升其在国际国内舞台上的影响力和竞争力，为实现自身战略发展目标提供支撑和保障；通过大数据技术可以为公安机关提供更多创新模式和经验模式，提高业务能力和工作水平，为打造更高层次队伍提供支撑和保障[1]。首先，大数据可以帮助公安机关对犯罪行为进行分析预测，进而提高打击犯罪效率；其次，大数据技术可以帮助公安机关对人口信息、车辆信息等社会资源进行整合管理，进一步提高社会治理水平；最后，大数据技术可以帮助公安机关实现警力动态调配，实现精确化警务运作。

（二）大数据技术作为一种新兴的技术手段，具有广泛的应用场景和广阔的应用前景

首先，大数据可以运用于警务信息采集、分析和研判等方面。例如，通过大数据技术对重点人员进行精准识别、评估和管理等，可以进一步提升警务工作效能和效率。其次，大数据技术还可以运用于执法办案等领域。例如，通过大数据分析在侦办电信诈骗案件时，针对犯罪嫌疑人的年龄、性别、地域、职业等进行分类分析和研判，提高公安机关打击违法犯罪的精准性。再次，运用大数据技术对社会发展进行预判和预测能更好地指导公安工作实践。例如，通过对各类社会数据资源的整合与挖掘分析，可以实现对重大案件的精准预测和防控；通过对交通数据资源的整合与挖掘分析，可以实现对交通事故风险的精准评估和预警等。最后，公安机关战略具有较强的系统性和综合性特点，大数据技术是实现公安机关战略系统构建与优化发展的重要支撑。一方面，大数据技术能够为公安机关提供全方位、多层次、立体式信息支持；另一方面，大数据技术能够为公安机关提供更高层次、更高水平、更深层次的信息资源保障。如图2所示。

四、大数据赋能公安机关战略的实践案例

以广东东莞公安机关为例，大数据技术赋能公安机关战略主要体现在三个方面：一是实现数据驱动战略。东莞市政府和公安局于2016年10月出台了《东莞市大数据发展实施方案》，提出到2018年，大数据基础设施进一步完善，初步建成大数据发展体制机制，政务云数据中心和政务大数据库建设完成；到2020年，大数据基础设施建设完成，相关标准规范和政策文件基本健全，资源整合和政府数据开放共享取得显著成效。为大数据技术赋能公安机关战略指明了方向。二是搭建数据平台架构。2018年11月，东莞公安开始部署建设大数据中心，搭建了“1+6+N”的架构体系，建设了包括1个大数据中心、6个重点应用平台、N个基础支撑平台的三层大数据基础架构。三是推进“大数据战略”。东莞市政府于2020年着力构建“智慧新警务”，提升群众安全感。以“改变”为主题举办系列发布会，以“1+5”的形式推出1场主发布、5场具体职能发布，并衍生一系列创意宣传海报、看点长图、亮点“九宫格”等，获得极大关注。首先，从“以大带小、以小促强”的思路出发，推进大数据战略实施[2]。大数据中心规划建设了数据采集、存储、计算等硬件平台以及数据标准规范。其次，重点应用平台建设。东莞公安着力推进大数据在各警种中的应用，如在反诈方面，从海量的数据中挖掘线索进行精准打击；在反恐方面，利用大数据打造“天网”工程；在禁毒方面，利用大数据实现对涉毒人员的精准管控；在打击盗抢骗等多发性侵财犯罪方面，大数据的应用提高了破案效率。再次，加强基础支撑平台建设。大数据中心以公安业务应用系统为核心，整合了公安内部各警种及外部的各类数据资源和业务应用系统。最后，发挥以小促大、以强促强的思路。东莞市公安局基于大数据平台开展了系列实战应用探索工作，如东莞公安微信公众号开发了“微信指数”功能，用于对犯罪的预警；利用“大数据实战平台”开展精准打拐等工作。

五、大数据赋能公安机关存在的问题分析

大数据技术作为新时代背景下公安工作的重要战略资源，其发展过程中也面临着诸多挑战。当前，我国公安机关的大数据应用能力还存在以下问题：

（一）技术“短板”

公安大数据实战应用体系是一个有机的整体，包括数据采集、数据处理、数据分析、数据应用等多个环节。当前，公安机关大数据实战应用体系还不够完善，主要表现在以下方面：一是对海量数据进行深度挖掘和分析的能力不强。随着大数据技术的发展，公安机关数据总量呈现几何级增长，而在公安大数据实战应用体系建设过程中，公安机关存在数据采集难、数据分析难等问题，这导致公安大数据实战应用体系建设难以发挥作用，同时也降低了公安机关开展大数据实战应用的工作效率[3]。二是缺少对大数据应用系统的统一管理。目前，我国公安机关各警种都建立了自己的大数据应用系统，各级公安机关各自为政、各自为战的现象已经有所改善，但系统融合尚不到位，数据综合利用尚无法满足实战需求。

（二）数据“孤岛”

从当前我国公安机关大数据平台建设情况看，还存在以下问题：首先，缺乏统一的数据共享机制。由于各警种、各部门之间缺少共享机制，使得数据信息难以实现共享，难以对数据进行有效整合和应用。其次，大数据平台缺乏统一标准。虽然部分公安机关已经建设了统一的大数据平台，但由于缺乏统一的标准，导致各部门在建设过程中存在标准不统一、接口不兼容、应用不兼容等问题，阻碍了大数据技术在公安工作中的全面应用。最后，缺乏顶层设计，导致数据共享机制不完善，数据整合力度不强，大数据平台建设水平参差不齐，制约了大数据技术的应用和发展。

（三）人才“短缺”

大数据技术的应用是一个系统工程，需要专业技术人才对其进行管理、运营和维护。目前，我国公安机关大数据应用人才不足，主要表现在以下两方面：一是缺乏大数据应用专门人才。公安机关内部现有的大数据应用人才大都从事传统的警务工作，缺乏大数据应用的专业知识和技能，难以适应大数据时代下公安机关转型升级的需要[4]。二是缺乏高素质、复合型的大数据技术人才。目前公安机关内部精通大数据技术的复合型人才较少，缺乏既懂公安业务又懂计算机技术的复合型人才，导致难以构建完善的大数据实战应用体系。

六、大数据赋能公安机关战略进阶完善

随着大数据技术的快速发展，公安机关传统的工作模式和思维方式已经不能适应新时代下社会发展的需要，必须从顶层设计层面进行合理规划，才能实现公安工作的现代化、智能化和专业化发展。通过分析新时代背景下大数据技术赋能公安机关战略进阶的理论基础和实践需求，可从以下几个方面着手进行完善：

（一）建立大数据实战应用体系

大数据技术在公安机关战略进阶中的应用，需要结合大数据技术和公安业务特点，通过建立大数据实战应用体系，推动公安工作实现智能化、数字化、高效化发展。在大数据实战应用体系的建设中，首先，需要明确大数据实战应用的目标，以解决公安工作中存在的问题为出发点，确定大数据实战应用体系建设的目标[5]。例如，利用大数据技术建立数据分析研判模型，实现对公安工作中相关信息的快速获取、高效研判和精准反馈，以解决公安工作中数据量庞大、信息获取效率低、数据分析难度大、数据无法有效利用等问题。其次，需要分析公安工作的业务流程，并根据业务流程建立大数据实战应用体系。例如，设置信息收集、信息研判、信息流转、信息反馈等环节，并建立相应的大数据实战应用体系，确保大数据实战应用体系能够高效运转，以实现对公安工作中数据的全面收集、高效研判和精确反馈，从而提高公安工作的质量和效率。最后，要确定大数据实战应用体系建设中所需要使用的技术手段、数据类型和信息来源，以大数据技术和公安业务特点为基础，建立相应的数据模型、算法、工具等。例如，建立大数据分析模型、信息挖掘模型等。

（二）完善大数据平台，实现资源共享

大数据技术在公安工作中的应用，需要以大数据技术为支撑，对分散在公安工作各个环节中的各类数据资源进行整合，实现数据共享。在这个过程中，首先，需要明确大数据技术的应用目标，并制定相应的策略，确保大数据技术能够与公安工作的各个环节有效结合，从而提高大数据技术在公安工作中应用的效率。其次，需要明确大数据技术在公安工作中应用的范围、方式、路径和流程。在制定策略时，需要充分考虑公安工作各环节需要收集和利用的数据类型、数量以及来源渠道等情况，并结合大数据技术和公安工作的实际需要来确定数据应用的范围和方式。同时，还需要考虑到大数据技术和公安业务之间存在的矛盾和冲突，避免出现数据整合困难、数据“孤岛”等问题。最后，从顶层设计层面对大数据技术应用进行合理规划，如制定数据存储规划和数据安全保障规划等，以确保大数据技术在公安工作中的应用能够高效运转，并能够对公安工作进行合理规划，从而提高公安工作的效率和质量。

（三）加强多方位合作，引进专业人才

公安机关需要将大数据技术与公安业务相结合，在此过程中，需要培养和引进一批大数据技术应用人才，为大数据技术赋能公安机关战略进阶提供人才支撑。一方面，公安机关需要加强与高等院校和科研机构的合作，以培养大数据技术应用人才为目标，加大对大数据技术人才的引进力度[6]。例如，高校可以开设大数据相关专业，公安机关可以邀请高等院校和科研机构的相关专家开展大数据技术应用人才培训，提升公安机关工作人员的大数据技术应用能力。另一方面，可以通过政府购买服务的方式，邀请专业技术人才到公安机关进行授课、实践、指导等，帮助公安机关培养和引进大数据技术应用人才。例如，公安部和各省级公安机关可以通过公开招聘的方式，聘请大数据专业技术人才到公安机关任职，为公安机关培养和引进一批大数据技术应用人才，以更好地推动大数据技术在公安工作中的应用，提升公安工作的智能化、信息化水平。

七、结语

综上所述，大数据技术的发展为公安工作带来了全新机遇和挑战，公安机关应充分发挥自身优势，充分利用大数据技术赋能公安机关战略进阶，为公安工作提供技术支持。在这个过程中，各级公安机关应当加强组织领导，从顶层设计层面对大数据技术应用进行合理规划与设计，以更好地发挥大数据技术赋能公安工作的作用。同时，应建立健全相关数据体系平台，加大大数据技术应用人才的培养和引进力度，为公安机关提供更多的专业人才支持。

参考文献

[1]于龙，孔鹏.新时代公安群众工作创新研究[J].武警学院学报，2021，37（7）：86-90.

[2]吴仁伟.基于数字化改革背景践行新时代“枫桥经验”的探索和实践——以温州市公安局瓯海区分局为例[J].浙江警察学院学报，2022（1）：7-12.

[3]刘竹林.大数据战略下公安科信部门警务机制改革的实践与思考[J].公安研究，2021（9）：21-26.

[4]赵家正，李辉.公安机关大数据领导力及其提升策略研究[J].智库理论与实践，2021，6（3）：37-44.

[5]孙放.大数据提升公安出入境管理效能的路径探讨[J].网络安全技术与应用，2022（2）：129-131.

[6]班婷.大数据背景下智慧公安模式的建构[J].广西警察学院学报，2021，34（1）：75-80.

作者单位：太原铁路公安局