警務(wù)預(yù)測(cè)技術(shù)：讓警務(wù)行動(dòng)跑在犯罪前面

????????警用裝備網(wǎng)訊：?

當(dāng)犯罪還在“萌芽期”，警方已通過算法模型預(yù)判風(fēng)險(xiǎn)坐標(biāo)；當(dāng)交通擁堵尚未形成，警力已精準(zhǔn)部署在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)…警務(wù)預(yù)測(cè)技術(shù)正以“數(shù)字大腦”重構(gòu)現(xiàn)代警務(wù)模式。本文深度解析這一技術(shù)的技術(shù)原理、實(shí)戰(zhàn)價(jià)值及存在風(fēng)險(xiǎn)，看科技如何為公共安全裝上“預(yù)警之眼”。

一、技術(shù)原理：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的“犯罪天氣預(yù)報(bào)”

警務(wù)預(yù)測(cè)技術(shù)是運(yùn)用數(shù)據(jù)分析，特別是大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，對(duì)犯罪活動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)防的警務(wù)模式。通過收集、分析、整合大量數(shù)據(jù)，如犯罪記錄、人口信息、地理信息等，挖掘潛在的犯罪模式和趨勢(shì)，進(jìn)而在犯罪行為發(fā)生前采取干預(yù)措施，以達(dá)到預(yù)防犯罪、保護(hù)公眾安全的目的。

二、實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景：預(yù)測(cè)技術(shù)如何“落地成盾”

（一）國外應(yīng)用

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美國：2011年，《時(shí)代》周刊將“預(yù)測(cè)警務(wù)”評(píng)為年度五十項(xiàng)發(fā)明之一。美國的PredPol預(yù)測(cè)警務(wù)軟件是該領(lǐng)域的典型代表，通過分析歷史犯罪數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)犯罪熱點(diǎn)區(qū)域和時(shí)間段。

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英國：達(dá)勒姆郡警察局與劍橋大學(xué)協(xié)作研發(fā)的HART系統(tǒng)，通過對(duì)犯罪人員的信息分析，預(yù)測(cè)其再次犯罪的風(fēng)險(xiǎn)。

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德國：Precobs系統(tǒng)是德國地區(qū)預(yù)測(cè)的典型工具，通過分析過去的犯罪信息，查找“高風(fēng)險(xiǎn)”地區(qū)。

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荷蘭：2019年，荷蘭在全國范圍內(nèi)推廣預(yù)測(cè)警務(wù)系統(tǒng)——“犯罪預(yù)測(cè)系統(tǒng)”，該系統(tǒng)可以根據(jù)一張犯罪“熱度地圖”預(yù)測(cè)出不同區(qū)域未來兩周內(nèi)的犯罪風(fēng)險(xiǎn)值。

（二）國內(nèi)應(yīng)用

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北京市公安局：使用“犯罪數(shù)據(jù)分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)系統(tǒng)”，通過每日的信息匯總，預(yù)測(cè)可能發(fā)生案件的地區(qū)，增強(qiáng)巡邏檢查。

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吉林長春公安：建立“刑事警情日研判”工作機(jī)制，借助大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，預(yù)判案件規(guī)律，確定案情頻發(fā)區(qū)，展開有效防控。

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成都高新公安：利用DeepSeek大模型的深度推理能力，結(jié)合多源數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)體系，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)事件的早發(fā)現(xiàn)、快處置、妥安置。

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其他：深圳龍崗區(qū)接入華為云EI平臺(tái)，盜竊類警情同比下降41.3%；杭州亞運(yùn)會(huì)采用“安保大腦”系統(tǒng)，自動(dòng)預(yù)警踩踏風(fēng)險(xiǎn)23次并成功處置；某省公安廳通過輿情預(yù)測(cè)模型，提前化解群體性事件37起。

三、風(fēng)險(xiǎn)與應(yīng)對(duì)措施：通向“精準(zhǔn)預(yù)測(cè)”的必經(jīng)之路

（一）數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)

數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和新鮮性難以保證，可能影響預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。應(yīng)對(duì)措施包括加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，建立數(shù)據(jù)驗(yàn)證和清洗機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。

（二）算法歧視

算法可能存在偏見，導(dǎo)致對(duì)某些群體的不公平預(yù)測(cè)。應(yīng)對(duì)措施包括提高算法的透明度和可解釋性，進(jìn)行算法審計(jì)，確保算法的公平性和中立性。

（三）法律風(fēng)險(xiǎn)

預(yù)測(cè)警務(wù)技術(shù)可能侵犯個(gè)人隱私和人權(quán)。應(yīng)對(duì)措施包括完善相關(guān)法律法規(guī)，明確數(shù)據(jù)使用的邊界和權(quán)限，加強(qiáng)個(gè)人權(quán)利保障。

（四）制度風(fēng)險(xiǎn)

預(yù)測(cè)警務(wù)技術(shù)的應(yīng)用可能導(dǎo)致警力資源的過度集中和濫用。應(yīng)對(duì)措施包括建立多元化的監(jiān)督機(jī)制，加強(qiáng)對(duì)警務(wù)行為的監(jiān)督和評(píng)估，確保警力資源的合理配置和有效使用。

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