K線圖模型在監管支隊風險管理中的應用

歐陽偉沙　羅川　滕騰

摘 要：本文主要利用K線圖模型對監管支隊的風險指數進行實時監測和可視化，利用當下流行的人工智能、大數據分析技術對各類指標數據進行綜合風險指數分析和指標預測。幫助決策者清晰直觀地看到監管支隊每個時間段的風險指數以及風險指數的變化規律，及時調整隊伍部署情況和監管策略，切實提升工作效率和水平。

關鍵詞：K線圖；人工智能；大數據分析；風險指數

中圖分類號：F29 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2018）13-0222-02

1 概述

公安監管支隊承擔著依法對被監管人員實行監管、教育、治療、矯正的重要職責，擔負著保障刑事訴訟和行政執法活動順利進行、保障被監管人員合法權益的重要任務。監管場所關押的對象為依法逮捕、拘留、判處拘役的犯罪嫌疑人、余刑一年以下由看守所代為執行的罪犯、被依法強制戒毒、收容教育、治安拘留的人員。

監管支隊的風險評估和管理成為符合當今現代化、數字化管理的重點。在押人員的在押風險已經成為如何深化監管支隊場所內安全風險評估工作的首要任務。建立在押人員安全風險評估工作機制是互聯網時期公安監管工作根據現實的客觀情況及當前政治形勢作出的科學的有針對性的管理措施，也是為了最大限度地保障在押人員的合法權益，保障監管支隊場所安全的具體措施，是體現理性執法構建和諧監管文明監所管理的重大舉措，對切實加強公安監管管理工作分級管理在押人員，有效地加強被監管人員回歸社會、服務社會提供堅實的理論基礎。因而在互聯網+時代，監管民警必須要深入理解分級管理的內涵，有效探索建立安全風險評估工作的管理模式，確保刑事訴訟活動的順利進行，保障在押人員的絕對安全等多方面都具有深遠的現實意義。

2 相關工作

目前公安監管支隊基于風險管理的相關工作還比較少。大多數的監管工作都是基于視頻監控和警員尋訪進行抓拍在押人員的犯罪行為，一般來說通過傳統的警力監督和看管的方法，不免存在弊端，也給警力建設帶來很大壓力；也有通過不定期開展檢查活動，了解重大風險在押人員所處監室的動態信息，在提審、律師會見、出所就醫及出所指認現場回監時，排查可能影響監管安全的因素；少數監管支隊通過改善監管環境、增加監控視頻和報警設備等輔助工具來控制監管支隊風險。雖然這些方法一定程度上很有效。很遺憾卻很少有基于在押人員自身因素進行分析的。眾所周知，在押人員是監管支隊安全風險的核心，所以基于在押人員的在押風險進行分析才是關鍵。

本文以長沙公安監管支隊監管工作現狀為例，主要基于在押人員在監室內的表現、言談舉止、身體健康情況、情緒變化、對周圍事物的反映和涉嫌犯罪的認識等記錄數據，通過多維度多角度建立在押人員數據庫，并據此作出在押人員風險指數評估，然后根據在押人員的風險指數對監管支隊場所進行風險評估。主要研究方法包括人力資源管理、區域分析與規劃等理論，采取案例分析、比較分析、制度分析等。內容主要分以下幾部分：

第一章主要概括監管支隊風險管理等主要職責。

第二章主要對現代監管支隊在風險管理領域所做的相關工作進行介紹。

第三章詳細介紹綜合風險指數K線圖模型的相關概念以及引入K線圖模型的好處。

第四章詳細介紹了綜合風險指數K線圖模型的實現和效果。

第五章對本文的研究成果進行拓展和進一步思考。

3 綜合風險指數K線圖模型

3.1 監管支隊風險管理

監管支隊在管理上存在的風險主要是圍繞在押人員形成的。主要是指在監管支隊警戒和看守的職責時可能出現的沖擊和破壞看守管理的諸多現象。具體而言表現為：

（1）在押人員的非正常死亡。（2）在押人員的自殺、自傷、自殘。（3）在押人員擾亂監管秩序的行為。（4）在押人員實施的新犯罪。（5）在押人員的脫逃。

今天，在押人員的權利越來越被重視，對人性化、現代化管理水平要求也越來越高。監管支隊的風險與在押人員在押風險息息相關。這樣不僅要求和現代化風險管理相結合，同時更需要對在押人員在押風險、監管場所監管水平更深入的研究。風險管理是通過風險識別、風險估計、風險駕馭、風險監控和預防等一系列活動來防范風險的管理工作。在風險管理中，風險識別是前提和基礎性工作，所以針對在押人員的在押風險研究尤其重要和迫切。長沙公安監管支隊安全生態數據評估系統旨在引入風險評估模型對各看守所的在押人員的信息數據進行風險指數評估，結合看守所監管環境、技術和在押人員的風險指數對整個監管支隊的綜合風險指數進行分析和研究，達到對監管支隊風險可控，實現現代化管理和科學化管理。

監管支隊的安全風險評估主要采用的是定性分析與定量評估相結合。以定性為主的評估方法通常是：通過界定安全風險源，初步判明安全風險的嚴重程度，并對系統的安全風險整體和程序運行情況進行評估；以定量為主的評估辦法則是在定性分析的邏輯基礎上，基于在押人員的多維度風險量化指標以及影響各監視安全的影響因素，經過因子分析和主成分分析，最終得到監管支隊的安全風險大小并判定嚴重程度。

3.2 綜合風險指數

綜合風險指數是用來評估監管支隊安全風險大小的量化指標，主要用于在押人員、各監室、各看守所、監管支隊四個維度上。通過監管支隊收集的在押人員、違規情況、病號信息、天氣情況等各方面的監視安全影響要素。通過大數據分析模型和人工智能等信息化技術實時生成綜合風險指數，當監管支隊、某個監室或者某位在押人員出現不穩定因素時，系統將自動向責任民警發送預警信息。這種風險評估讓監管更科學更有效。通過實時地對在押人員進行風險指數評估以及等級分類評判，實現警情信息的迅速流轉、傳遞和反饋，切實提高對在押人員、各監室、各看守所以及整個監管支隊的管控能力。

3.3 K線圖模型

K線圖模型是證券經濟學里面經典的模型。利用K線圖的原理，按不同時間周期統計檢測值的量化特征。主要以其直觀、立體感強的特點而深受投資者歡迎。也可以通過K線圖來準確地預測未來走向。

K線圖中最關鍵的四個值：起始值、終止值、最大值、最小值。在本系統中，K模型主要采用日、月線指標，以蠟燭圖的形式展現在押人員風險指數、各監室風險指數、各看守所風險指數以及監管支隊綜合風險指數在每個時間周期的的當前值，均值以及波動區間（最大值最小值），實現在押人員在押風險、監室安全風險、看守所安全風險、監管支隊綜合風險的可視化。

4 實現以及效果

長沙公安監管支隊安全生態數據評估系統引入K線圖模型來實現對監管場所的信息化、科學化、數據化、實時化風險管理，并引入基于現有的數據擬合出綜合風險指數作為量化風險指標與K線圖、蠟燭圖結合進行可視化展現。在系統中，K線圖基于蠟燭圖模型建立，每個蠟燭圖代表當天（月）監管支隊風險指數。蠟燭圖中最關鍵的四個值：起始值、終止值、最大值、最小值定義如下：

起始值：前一天（月）的在押人員在押風險指數的加權平均。

起始值=wi*前一天（月）的在押人員風險指數；（wi指在押人員所占權重，這里等于1/n）

終止值：當天（月）在押人員在押風險指數的加權平均。

終止值=wi*當天（月）的在押人員風險指數；（wi指在押人員所占權重，這里等于1/n）

最大值：對應當天（月）看守所風險指數最大值。

最大值=max{看守所風險指數ai，ai為對應看守所i的風險指數}

最小值：對應當天（月）看守所風險指數最小值。

最小值=min{看守所風險指數ai，ai為對應看守所i的風險指數}

通過對在押人員現有的數據包括個人信息、家庭會見數據、醫療巡視數據、律師會見數據、談話數據用大數據挖掘技術進行深度分析，通過對微觀數據分析、在押人員各維度指標合成分析得到在押人員在押風險指數、各監室、各看守所甚至監管支隊的綜合風險指數。具體的大數據分析技術流程，如圖1。

（1）數據源：數據主要來自于監管支隊在押人員的各類數據包括個人記錄信息、家庭會見數據、醫療巡視音頻數據、律師會見記錄數據、談話教育等源數據進行特征化并挖掘分析。（2）數據挖掘：對高維度數據進行因子分析、合成分析、主成分分析等降維處理，選取影響在押人員風險的關鍵指標進行分析和挖掘。建立大數據模型擬合得出在押人員的在押風險。（3）風險指標：主要采用基于在押人員的信息數據、音頻、視頻數據進行挖掘分析所得的風險指數作為考核安全風險的量化指標。基于在押人員風險進一步得到監室風險指數、看守所風險指數以及監管支隊的綜合風險指數。（4）風險管理：引入K線圖模型將各個層面的風險指數進行可視化展現，從不同角度發現監管支隊的異常情況，幫助在崗人員和決策者挖掘數據背后的規律，發現潛在風險。

通過引入K線圖模型，決策者可以清晰直觀的看到監管支隊每個時間段的風險指數以及風險指數的變化規律，及時調整隊伍部署情況和監管策略，切實提升工作效率和水平。效果如圖2。

5 結語

風險管理作為監管支隊管理的重要環節，長沙公安監管支隊積極嘗試，敢于突破和挑戰，不斷引入新技術，為建設現代化監所而全面努力。本文引入K線圖模型就是一次最好的嘗試，也達到了很好的效果，為監管支隊安全生態數據評估系統下一步創新和完善打下了堅實的基礎。在下一步計劃中，監管支隊一方面將建立更加完備的在押人員的數據庫體系，全面建設數字化管理系統。另一方面將旨在完善各監室的教育機制，強調個別教育和感化教育，建設重大節日慰問制度，用真情的祝福有效穩定了在押人員的思想情緒，從源頭上減少風險。

參考文獻

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