近年来，随着信息化时代大数据的广泛应用，高科技犯罪、智能犯罪、网络诈骗以及互联网黑客等恶性事件频发，犯罪活动日益呈现出动态化，智能化、组织化、职业化等特点。而目前我国公安情报信息系统还不够完善，现有信息系统装备和实际应用存在“供需差异”问题，使得公安机关难以在打击犯罪活动中充分掌握主动权，公安机关侦破工作面临巨大挑战。

应用和性能存在滞后

部分系统随着业务拓展和数据增长，原有的设备无法满足警务工作需求，严重影响警务工作效能。

风险控制缺乏投入

预测预警、风险识别能力不足。如：对重点人员、群体、事件的管控，风险感知等。

传统研判模式效率低

需要投入大量的时间进行情报有效性甄别、分析，缺乏智能化的研判分析方式、缺少重要情报的智能推送，侦破工作耗时耗力。

业务数据孤岛多

各类业务子系统孤立，层级间共享困难。

为应对新时代带来的挑战，加快推进公安机关落实信息化建设，全面实施 “情报信息主导警务”战略，完善大数据情报指挥平台的构建亟需进行。

一个完善的大数据情报指挥平台，可以在构建层级间全息感知网络和充分拓展数据采集渠道的基础上，对公安资源、社会资源、互联网资源等数据源进行整合，通过建立重点关注人员专题库和动态轨迹库，实现深度挖掘潜在重点关注人员，智能分析潜在风险隐患。

同时还可实时推送危安风险人员及其活动轨迹、落地轨迹，对重点关注人员的分级分类管理，依据不同类别、不同风险等级设定不同的预警规则模型，实现“事前预知预警、有效管控、事中及时处置、事后快速打击”的目标，有效地控制发案率，提升侦破率及公安机关风险管控能力。

总体框架图

以安徽省某市公安局大数据情报指挥平台为例。

睿帆科技基于公司自主研发产品Baymax构建大数据挖掘模型，在遵循“统一规划”“服务共享”“安全高效”三大原则下，通过“六步走”计划为其构建一站式闭环大数据情报指挥平台，实现该局“全时空的感知能力”和“多维度的预警能力”，最终形成覆盖全域的城市风险防范控制体系。

大数据挖掘模型

数据汇聚

基于ETL工具实现对不同分布、不同结构、不同形态数据的汇集与有效整合，按照统一标准对数据进行过滤清洗、映射转换、整合加工等一系列标准化、规范化治理作业，通过调度管理、脚本开发等方式实现最终数据实时汇聚、批量汇聚、交互汇聚，攻破数据孤岛壁垒。

数据治理

整合信息资源，建设涉及公安的信息资源类型：包括市局各部门、各专业警种等业务系统数据，各种社会资源信息和部省资源；涵盖各种结构化数据：包括视频、图片、音频、文档、互联网数据、电子笔录等半结构化、非结构化数据，同时展开业务模型、组件服务、分析引擎的数据计算能力，建立数据集市应用包括主题库、专题库、关系库等，为数据服务提供应用分析资源及加工服务。

 服务引擎

基于大数据基础平台，建设通用引擎服务，包括可视化引擎、战法引擎、标签引擎、搜索引擎、知识图谱引擎、空间位置计算引擎。服务于大数据平台功能应用。

 数据模型

建设风险分析模型，基于情报指挥平台，通过大数据分析模型对风险因素或潜在风险因素进行掌控，实现预警预测模型、重点人员动态管控、重大事件预警研判、综合情报研、快速指令系统、重点车辆管理等功能，达到预警防控效果。

 风险预警防控

建设风险专题系统，通过建立关系数据库和图数据库，实现各类专题应用分析建设，包括反恐专题、情报专题、维稳专题，针对情报体系内业务警种建立预知、预警、预防专题应用频道。

业务闭环

建设情报数据分析应用，通过风险预警防控建设的专题应用，实时展示当前的重点关注信息、预警信息、人员画像、处置结果、领导批示等信息，平台通过人工+智能化方式推送情报指令或线索服务到民警平台，民警核查后反馈到情报平台，风险等级达到一点级别则报警。

睿帆科技为安徽省某市公安局构建的大数据情报指挥平台，一站式解决案前预防/预警、案中实时分析决策、案后研判/侦破等工作，为后续公安机关警务提供强有力的信息化大数据支撑。

作为国内拥有PB级数据处理核心技术的大数据产品及解决方案供应商，睿帆科技将持续深耕大数据核心技术领域，通过创新技术构建“全方位、全时空、全天候” 大数据情报系统，为公安机关工作提供研判分析、数据共享、指挥调度等服务，提升警务效能。