公安監(jiān)所被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究

李勝廣 李攀 楊彥彬 李猛

1. 公安部第一研究所 2. 北京市公安局監(jiān)所管理總隊(duì) 3. 北京時(shí)空易物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有限公司 4. 沈陽軍德通博科技有限公司

引言

公安部監(jiān)所管理局于2018年6月4日決定在全國公安監(jiān)管部門推進(jìn)智慧監(jiān)管建設(shè)，開啟了“智慧監(jiān)管”工作的新階段，要求監(jiān)管工作要從被動(dòng)應(yīng)對(duì)處置向主動(dòng)預(yù)測(cè)預(yù)防轉(zhuǎn)變，運(yùn)用監(jiān)管大數(shù)據(jù)對(duì)被監(jiān)管人員進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，實(shí)施有效管控，防患于未然。同步頒布的《公安監(jiān)所智慧監(jiān)管技術(shù)指南》中要求：各地監(jiān)管場(chǎng)所依托公安監(jiān)所實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)，對(duì)被監(jiān)管人員羈押記錄、案件性質(zhì)、年齡、智力狀況等靜態(tài)信息，以及現(xiàn)實(shí)表現(xiàn)、提訊會(huì)見、心理咨詢、健康狀況等動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分類，以此為基礎(chǔ)探索建立符合監(jiān)所執(zhí)法細(xì)則安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估要求的積分預(yù)警模型，對(duì)被監(jiān)管人員、監(jiān)室（拘室、戒毒室）安全風(fēng)險(xiǎn)做出定性定量分析和分級(jí)分色預(yù)警，直觀展現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，據(jù)此實(shí)施分級(jí)管理。全面采集監(jiān)所被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果、超押情況、警押比、基礎(chǔ)設(shè)施狀況等信息，對(duì)監(jiān)所整體安全態(tài)勢(shì)進(jìn)行分析評(píng)估，確定預(yù)警等級(jí)，形成全國、省、地市三級(jí)監(jiān)管場(chǎng)所、地區(qū)安全警示，做到防患未然。

本文從監(jiān)所風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的現(xiàn)實(shí)需求出發(fā)，依據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)被監(jiān)管人員的靜動(dòng)態(tài)屬性和行為進(jìn)行定性、定量的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

一、公安監(jiān)管大數(shù)據(jù)

公安監(jiān)管數(shù)據(jù)有其本身鮮明的特點(diǎn)，全部是重點(diǎn)人員的基本數(shù)據(jù)、社會(huì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)和在押期間的活動(dòng)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)既重要又敏感，既是各大警種警務(wù)工作必查的源頭活水，又是保證司法流程正常運(yùn)行的敏感數(shù)據(jù)。智慧監(jiān)管大數(shù)據(jù)應(yīng)用需要依托監(jiān)區(qū)物聯(lián)網(wǎng)、公安信息網(wǎng)和其他相關(guān)網(wǎng)絡(luò)，通過智能終端、生物特征采集臺(tái)、高拍儀、高清攝像機(jī)等信息化設(shè)備，以監(jiān)所內(nèi)各崗位的用戶為主體進(jìn)行信息資源的采集。之后通過數(shù)據(jù)匯聚大數(shù)據(jù)技術(shù)及傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)手段，把分散在各個(gè)系統(tǒng)中的信息孤島數(shù)據(jù)匯集到監(jiān)管綜合業(yè)務(wù)平臺(tái)，經(jīng)過清洗、整合等處理后，形成統(tǒng)一的業(yè)務(wù)服務(wù)能力，向應(yīng)用提供數(shù)據(jù)服務(wù)，進(jìn)而打破監(jiān)管系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)壁壘，為后續(xù)人工智能分析提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。

依托大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建包括原始庫、標(biāo)準(zhǔn)庫、主題庫、專題庫和配置庫等的公安監(jiān)管大數(shù)據(jù)服務(wù)中心，以滿足監(jiān)管業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型建設(shè)需求，為綜合展示、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)共享、領(lǐng)導(dǎo)決策等提供數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)接入系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)管綜合業(yè)務(wù)系統(tǒng)、安防系統(tǒng)、外部數(shù)據(jù)共享等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的接入和匯聚，針對(duì)不同來源、不同種類的數(shù)據(jù)采用不同的接入方式和接入技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接入，解決監(jiān)管信息資源分散、孤立等問題。

（1）原始庫：監(jiān)管大數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)項(xiàng)，存儲(chǔ)業(yè)務(wù)平臺(tái)、安防平臺(tái)中的各類業(yè)務(wù)、安防數(shù)據(jù)。

（2）標(biāo)準(zhǔn)庫：在原始庫的基礎(chǔ)上，對(duì)各種來源數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列處理加工，而產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)項(xiàng)、關(guān)聯(lián)要素信息和基礎(chǔ)標(biāo)簽、行為標(biāo)簽、業(yè)務(wù)標(biāo)簽和分級(jí)分類屬性。標(biāo)準(zhǔn)庫也要盡可能反映原始場(chǎng)景。

（3）主題庫：主題庫建設(shè)的目的就是要把分散在各個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表中的要素提取出來，打破數(shù)據(jù)表之間存在的數(shù)據(jù)壁壘，通過梳理數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從邏輯上打通各個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表。

（4）專題庫：按照監(jiān)所應(yīng)用業(yè)務(wù)模型，通過二次抽取整合的方法，建立形成面向特定業(yè)務(wù)應(yīng)用需求的專題應(yīng)用資源庫，滿足各業(yè)務(wù)的發(fā)展需要。專題庫包括但不限于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警情況、重點(diǎn)人員預(yù)警信息、重點(diǎn)監(jiān)室預(yù)警信息、實(shí)施預(yù)警信息、重點(diǎn)人員特點(diǎn)分析信息、監(jiān)所超押情況信息、所內(nèi)教育情況監(jiān)測(cè)信息、重要案犯和重點(diǎn)看管對(duì)象的監(jiān)管狀況監(jiān)測(cè)信息等。

（5）配置庫：配置庫是指形成結(jié)構(gòu)化、易操作、易利用、有組織的知識(shí)集群，如敏感等級(jí)、數(shù)據(jù)項(xiàng)分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、校驗(yàn)規(guī)則、清洗規(guī)則、標(biāo)簽規(guī)則、業(yè)務(wù)模型等。

二、被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

對(duì)被監(jiān)管人員進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，首先必須選擇一個(gè)適合被監(jiān)管人員的方法體系，不僅要有較高的可信度，還要保證評(píng)估指標(biāo)盡可能的量化，以便支持評(píng)估方法的應(yīng)用。

定性分析方法是一種典型的模糊分析方法，可以快捷地對(duì)被監(jiān)管人員涉及的案件屬性、身體狀況、時(shí)常表現(xiàn)、可能存在的威脅和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)估，并對(duì)現(xiàn)有監(jiān)管措施進(jìn)行評(píng)價(jià)。傳統(tǒng)對(duì)被監(jiān)管人員的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估主要依據(jù)案件類型、家庭出身、管教對(duì)其的印象初判和監(jiān)室活動(dòng)表現(xiàn)等因素，從主觀角度對(duì)風(fēng)險(xiǎn)成分進(jìn)行排序，屬于使用最為廣泛的定性分析方法。該方法主要依據(jù)評(píng)估者（主要是管教）的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)、歷史教訓(xùn)、政策走向及特殊實(shí)例等非量化資料，對(duì)被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)狀況做出判斷。在定性評(píng)估時(shí)并不使用具體數(shù)據(jù)，而是使用法律法規(guī)指定期望值，例如設(shè)定每種風(fēng)險(xiǎn)的影響值和概率值，比如評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為“一級(jí)重大安全風(fēng)險(xiǎn)”、“二級(jí)重大安全風(fēng)險(xiǎn)”、“三級(jí)重大安全風(fēng)險(xiǎn)”。

定量分析是在定性分析的邏輯基礎(chǔ)上，對(duì)被監(jiān)管人員日常表現(xiàn)實(shí)時(shí)采集，實(shí)時(shí)量化計(jì)算，同時(shí)疊加歷史數(shù)據(jù)分析，對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)值真正有了量化分?jǐn)?shù)，并對(duì)經(jīng)過量化后的指標(biāo)采用數(shù)學(xué)的統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行加工處理，累加積分，最后得出被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)量化評(píng)估結(jié)果的一套系統(tǒng)的分析手段，實(shí)現(xiàn)被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)的較精準(zhǔn)評(píng)估。

被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估應(yīng)包括估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)大小的系統(tǒng)方法（即風(fēng)險(xiǎn)分析），和給定的風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則加以比較以便確定風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重性的過程（即風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)）。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估應(yīng)該周期性進(jìn)行，以便指出安全要求和風(fēng)險(xiǎn)情形的變化。借助物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)采集和大數(shù)據(jù)人工智能技術(shù)，這種方法既可以做到數(shù)據(jù)直觀，又將模糊的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)值化，為監(jiān)所整體風(fēng)險(xiǎn)防控模型運(yùn)算提供了一條途徑。

被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估包括下面三個(gè)環(huán)節(jié)，具體描述如下：

（一）靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)定級(jí)

公安監(jiān)管場(chǎng)所以看守所為例，在《看守所執(zhí)法細(xì)則（2013版）》已經(jīng)明確風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及分級(jí)管理：看守所應(yīng)當(dāng)根據(jù)被監(jiān)管人員的現(xiàn)實(shí)表現(xiàn)、案件性質(zhì)、身體健康狀況以及心理和精神健康狀況等方面情況，進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果，實(shí)行分級(jí)管理。

公安監(jiān)所應(yīng)當(dāng)建立具備信息采集、匯總、研判、等級(jí)公布、管控措施部署以及考核等功能的被監(jiān)管人員安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估平臺(tái)，建立健全被監(jiān)管人員安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作機(jī)制。安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)采用初次評(píng)估、日常評(píng)估、實(shí)時(shí)評(píng)估的方式進(jìn)行。

（二）經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ吞釤?/h3>

智慧監(jiān)管數(shù)據(jù)應(yīng)用首先要總結(jié)、提煉、形成監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估主題模型與專家經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)，建立大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和協(xié)同參與的數(shù)據(jù)庫、模型庫和知識(shí)庫，為監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估應(yīng)用奠定“應(yīng)用模式數(shù)據(jù)基礎(chǔ)”。

模型與專家經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)挖掘，生成歷史案件、民警的技戰(zhàn)法經(jīng)驗(yàn)、異常案事件。基于這三類數(shù)據(jù)產(chǎn)生多種模型，對(duì)被監(jiān)管人員進(jìn)行全方位的描述，即360度畫像。通過對(duì)監(jiān)室、監(jiān)所內(nèi)所有被監(jiān)管人員的積分累加，則可以描述出某個(gè)監(jiān)室、整個(gè)監(jiān)所的風(fēng)險(xiǎn)值。

比如：背景調(diào)查顯示文盲或小學(xué)文化程度、家庭經(jīng)濟(jì)狀況不佳的未成年人犯盜竊、搶劫等財(cái)產(chǎn)性犯罪的幾率高。心理調(diào)查表明神經(jīng)、精神因素與各種犯罪關(guān)系密切，其中神經(jīng)質(zhì)維度極高、精神質(zhì)維度極高的犯搶劫罪、殺人罪、敲詐勒索罪、強(qiáng)奸罪或故意傷害罪等重罪可能性大。

（三）風(fēng)險(xiǎn)因子量化

各地監(jiān)管場(chǎng)所都在探索符合監(jiān)所執(zhí)法細(xì)則安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估要求的積分預(yù)警模型，從而對(duì)被監(jiān)管人員、監(jiān)室（拘室、戒毒室）安全風(fēng)險(xiǎn)做出定性定量分析和分級(jí)分色預(yù)警。

風(fēng)險(xiǎn)因子可分成：靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)因子、動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)因子、突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)因子和心理風(fēng)險(xiǎn)因子。具體包括：

（1）靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)因子包括利用執(zhí)法辦案平臺(tái)、信息管理系統(tǒng)等獲取被監(jiān)管人員入所前的各類風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，包括個(gè)人信息、案件信息、同案犯信息、家屬信息、家庭信息、健康信息（身體和心理評(píng)估）。

（2）動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)因子則是入所后通過人工發(fā)現(xiàn)和設(shè)備自動(dòng)報(bào)警獲取，具體包括被監(jiān)管人員的違規(guī)信息、獎(jiǎng)懲記錄、消費(fèi)信息、所內(nèi)所外一般就醫(yī)信息、管教談話記錄等動(dòng)態(tài)信息數(shù)據(jù)，逐項(xiàng)進(jìn)行細(xì)化，根據(jù)有經(jīng)驗(yàn)的管教和專家進(jìn)行研究初定分值，列項(xiàng)分值參見圖5。動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)因子計(jì)算過程中還要結(jié)合動(dòng)態(tài)分?jǐn)?shù)稀釋原則，通過稀釋算法F(t)對(duì)其分?jǐn)?shù)進(jìn)行稀釋，防止其風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)出現(xiàn)只增不減的飽和現(xiàn)象。

（3）突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)因子則是入所后發(fā)生的突發(fā)情況，包括律師會(huì)見、家屬會(huì)見、緊急就醫(yī)、訴訟環(huán)節(jié)變化、家庭發(fā)生變故、自殺自殘暴力等突發(fā)類信息數(shù)據(jù)，此時(shí)會(huì)立刻升高分值，引發(fā)處置流程。б(t)為脈沖函數(shù)，t為一周時(shí)間。

（4）心理風(fēng)險(xiǎn)因子則是入所后根據(jù)被監(jiān)管人員通過心理量表進(jìn)行定期評(píng)價(jià)，對(duì)焦慮、抑郁、人格特征、精神病癥等進(jìn)行心理評(píng)測(cè)，得到量化指標(biāo)。

最后的風(fēng)險(xiǎn)因子量化公式為：

被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)因子動(dòng)態(tài)計(jì)算過程中，既可以顯示某被監(jiān)管人員的實(shí)時(shí)值，也能看到他的趨勢(shì)圖和與其他人的對(duì)比圖，完整描述該被監(jiān)管人員的動(dòng)態(tài)發(fā)展。

三、綜合應(yīng)用

在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程中，利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等多種技術(shù)實(shí)現(xiàn)具體風(fēng)險(xiǎn)采集、實(shí)時(shí)評(píng)估和事后分析，做出定性定量分析和分級(jí)分色預(yù)警，利用柱狀圖、餅狀圖、K線圖和報(bào)表等多種方式，直觀展現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，據(jù)此實(shí)施人員和監(jiān)室的分級(jí)管理。根據(jù)事先定義的規(guī)則及模型進(jìn)行自動(dòng)判斷并給出建議，實(shí)現(xiàn)科技服務(wù)監(jiān)管。

例如可以利用視頻智能分析對(duì)被監(jiān)管人員進(jìn)行違規(guī)動(dòng)作的判斷，常見視頻智能可以發(fā)現(xiàn)越線、超高、起身、打斗、超時(shí)滯留、非法闖入、單人值崗等違規(guī)行為。可以利用語音識(shí)別實(shí)現(xiàn)管教談話過程中的語音自動(dòng)轉(zhuǎn)文字，并實(shí)時(shí)進(jìn)行關(guān)鍵字、敏感詞檢索和標(biāo)注，實(shí)時(shí)打上標(biāo)簽為后續(xù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)分析提供原始結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。可以利用RFID/位置/心率智能腕帶、數(shù)字監(jiān)控、移動(dòng)終端等核心設(shè)備，將被監(jiān)管人員信息轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)信息，利用基站對(duì)數(shù)據(jù)的接收、計(jì)算和解碼處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)被監(jiān)管人員軌跡定位、業(yè)務(wù)狀態(tài)、視頻影像的集成管理，從網(wǎng)下“平行式”管理升級(jí)到網(wǎng)上“俯瞰式”管控。可以利用人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別進(jìn)行被監(jiān)管人員出所時(shí)的身份判定，避免因?yàn)橥蛘咂渌虻恼`放事故發(fā)生。利用電子腳扣等定位設(shè)備，實(shí)時(shí)定位并預(yù)估風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，加大被監(jiān)管人員外出時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)管控。利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將犯罪類型、年齡、地域、訴訟階段等各類元素利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型計(jì)算，得出如何對(duì)監(jiān)室人員編排，使得監(jiān)室的風(fēng)險(xiǎn)值最小。被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)動(dòng)態(tài)計(jì)算，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)預(yù)警預(yù)防，堅(jiān)持動(dòng)態(tài)信息主導(dǎo)勤務(wù)，突出智能化安全防范，最大限度預(yù)防監(jiān)所事故。

可以利用圖表形式綜合展現(xiàn)監(jiān)所數(shù)據(jù)，如監(jiān)所動(dòng)態(tài)、風(fēng)險(xiǎn)管理、督導(dǎo)指令、安防事件等。可以結(jié)合視頻系統(tǒng)進(jìn)行人和圖像、事件和圖像、位置和視頻的自動(dòng)雙向關(guān)聯(lián)。可查看被監(jiān)管人員押量變化情況、人員進(jìn)出情況、重點(diǎn)人員情況、重大風(fēng)險(xiǎn)人員情況、患病人員情況、出所就醫(yī)人員情況、超期羈押情況、違規(guī)情況、技防報(bào)警事件、設(shè)備故障情況等信息。

還有很多智能應(yīng)用有待智慧監(jiān)管建設(shè)者挖掘。利用這些智能技術(shù)和理論，最終目的是提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的自動(dòng)化、智能化和實(shí)時(shí)化。

四、結(jié)語

緊緊抓住公安大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、智慧公安建設(shè)的有利時(shí)機(jī)，將大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)有機(jī)融入智慧監(jiān)管的建設(shè)