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半島全媒體記者 王媛

近日，一條《青島警方破獲特大“幫信罪”案：千萬條數據比對出百條涉案信息》的新聞在網絡引發關注。 “幫信罪”是幫助信息網絡犯罪活動罪的簡稱，這起案件中，警方將涉嫌電信網絡詐騙犯罪活動的于某等人抓捕后，在作案電腦中提取到近70G的網絡詐騙聊天記錄。如何在這些海量數據中，精準“抓取”詐騙犯罪的證據呢？6月21日，半島全媒體記者采訪獲悉，海信網絡科技公司的人工智能技術在本案破獲過程中立了大功。

據介紹，依靠海信搭建的技術平臺，民警運用文本網絡分析、圖片識別、聚類碰撞技術，主動提取詐騙犯罪證據鏈，改變了過去從海量雜亂聊天數據中人工查找、分析的方式，實現證據鏈快速查找、定位，提升公安詐騙嫌疑人員證據研判效率，加快了反詐騙案件的偵辦及嫌疑人員定罪速度。

比如，通過數據分析，平臺共提取圖片151960張，在圖片分析階段，如果按照人工方式，需要逐張圖片打開查看，交給1人來完成需要兩個月時間，而借助平臺的圖片識別技術，自動識別警方所需信息，同樣是1人來處理，可直接縮短到5天。

再比如，證據甄別分類，傳統方式需要按照群聊目錄，通過硬盤將不同群聊信息拷貝到不同辦案民警電腦，通常每人負責10-20個群聊，人工逐個群聊打開，分析表格、圖片中內容，采用大數據+人工分析后，12天的工作量可直接在1天半完成。

通過分散證據信息定位提取、分類合并，數據治理入庫等流程，平臺最終形成 1730余萬份人員手機號信息、8.4萬余份被拉到聊天群內人員手機號信息，支付寶口令數6.7萬余份，涉及群聊1400余個，賬單數據共9.8萬余份、拉手（拉人進入境外團伙指定的聊天群的人）信息1200份，較民警人工研判提效87.5%。

經過對8.4萬余信息的分析比對，專案組民警從中獲得了100多條與案件相關的信息，這些信息成功將境外詐騙團伙實施的犯罪案件與受害人關聯起來，為案件偵破提供了堅實數據支撐。本案中，青島警方共抓獲犯罪嫌疑人76人，查扣涉案資金100余萬元。

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