淺析我國智慧社區警務工作的困境與優化路徑

李文鵬

智慧社區警務，是指在智慧社區背景下，以主動、精準、高效、共享、開放等理念為指導，以新一代信息技術為創新驅動力，促進“警務”及“社區”資源的整合，改變社區警務治理主體之間的交互方式，推動社區警務管理方式及服務模式嬗變與創新的一種警務治理形態及模式[1]。近年來，全國公安機關積極開展智慧社區警務建設，但目前基層公安機關智慧社區警務工作仍處于實踐探索階段，缺乏有效的理論支撐，這方面的研究探索有待完善。

“智慧地球”概念提出后，相關概念逐漸延伸到智慧城市、智慧交通、智慧社區等領域。新冠肺炎疫情發生以來，社區成為疫情防控的主戰場，傳統社區服務迎來嚴峻挑戰，也讓大家認識到智慧社區建設的重要性，而社區警務作為社區建設的重要組成部分，兩者必須要保持同步發展。此外，基層社區具有流動人口基數大、社會矛盾交織、風險隱患多、管理難度高等特點，且傳統社區警務工作存在職能泛化現象突出、社會參與度不足、警力配置不科學、工作機制運行效果不理想等不足[2]，已不能完全適應新時代社會安全形勢需要。這些問題是當前公安工作面臨的巨大挑戰，倒逼基層公安機關進行社區警務變革，著力發展建設智慧社區警務。

一、智慧社區警務建設的實踐意義

（一）精細化社區人口管理

社區人口管理是公安機關開展各項工作的基礎，是社區警務工作的重要組成部分，因此利用新技術精細化社區人口管理，保障社區警務高效運作具有現實必要性。當前，我國城鎮化進程不斷向前推進，流動人口增多，國家統計局發布的《中國統計年鑒2020》顯示，2019年我國流動人口達2.36億[3]。利用新技術精準登記社區常住人口、流動人口、重點人口、三無人員、境外人員等社區人口的基本情況，同時智能梳理、排查、登記、上傳社區實有人口居住的房屋、出租屋、安全隱患房屋、企事業單位等數據信息，實現數據的實時更新，可以有效實施社區人口精細化管理，大幅提升社區警務工作效率。

（二）創新主動服務模式

大數據為服務型公安機關轉型提供著力點，相較于傳統行政審批人工辦事效率較低、成本較高等弊端，智慧社區警務工作利用新技術整合政府公開信息、創新行政辦理方式、主動排查矛盾、積極宣傳教育等社區服務新模式，真正做到以為民服務為先導，改善了警民關系，鞏固了群眾基礎。此外，隨著新技術的日新月異，與以往社區利用展板、傳單等宣傳教育方式不同，智能巡邏機器人、無人機、微信群智能機器人會定期更新教育內容，一般涉及公安工作情況公示、法制教育宣傳和防范知識宣傳等，以提高居民法律意識，提升居民防范意識和社會風險識別能力，如此一來不僅可以有效解放警力，還可以激發社區居民參與治理的活力，建立群防群控的社區防控機制。

（三）助力社區安防提質增效

傳統的社區技防設備一般是獨立運行，各自為戰，因此信息共享不足，嚴重影響社區警務工作效率。隨著犯罪手段的科技化、多樣化、復雜化，必須更新傳統技防設備，加強社區安防設備之間的聯動以確保社區全天候、全方位防范。通過搭建融合人檢智能通道、車檢智能通道、人臉識別監控、視頻監控、樓宇對講、周界報警等技術的集成系統平臺，針對開放性社區和非開放性社區所面對的社會風險，配置相應的安防設備，可以實現對社區人、事、物的全要素全過程管控。智能警務平臺與消防、電力、水利等社會各層面數據對接，可以實現對火災、爆炸治安災害事件事故的預防、發現及消除。

（四）提升民警研判處置能力

預警工作是社區警務工作中不可或缺的重要一環，通過預警預測可以把社區矛盾風險解決在萌芽狀態。大數據時代下，公安機關應養成用數據說話、用數據服務、用數據預測的思維習慣，要把握數據驅動警務的核心優勢，依靠大規模的前端感知設備和精準的大數據分析實現社區精準預測預警。通過數據挖掘技術，對地點、時間點等各類轄區發案的情況進行對比，對趨勢進行分析、評估，對跨轄區的案件規律進行預警，為公安機關從案后偵查到案前控制、預防的重大轉變提供了可能[4]。此外，智慧社區警務平臺接入政府數據、行業數據、互聯網數據、感知數據等多方數據，將數據統一匯聚，分類存儲，通過數據模型自動開展碰撞分析，實現了風險隱患精準預警，提高了社區民警的預警預測和研判處置能力，增強了社區民警的警務效能和實戰水平。

二、智慧社區警務工作面臨的現實困境

隨著我國智慧社區與智慧警務建設的發展，公安機關在治安管控、便民服務、預測感知等社區警務活動領域初步形成了數據驅動工作生態鏈，有序推進了智慧社區警務建設。但是在智慧社區警務實踐應用過程中，存在社區民警數據應用缺乏有效性、社區居民參與缺乏主動性、頂層設計缺乏整體性、前端感知缺乏智能性、信息交流缺乏共享性、數據分析缺乏深入性等不足，形成了智慧社區警務建設投入大、成效小的局面，社區警務效能提升效果不明顯。

（一）頂層設計缺乏整體性

所謂頂層設計是指針某一具體的設計對象，運用系統論的方式，自上而下進行總體構想和戰略設計[5]。當前，智慧警務建設在全國公安機關如火如荼地展開，但實踐中缺乏整體規劃或頂層設計作指引，各層級公安機關為完成信息化建設考核任務，“跟風式建設”“被動式建設”“政績式建設”現象突出。智慧警務系統建設規劃缺乏整體性會加劇“建”“用”兩者之間的矛盾，導致系統可持續發展能力變弱。首先，各層級公安機關、各業務部門缺乏橫向溝通機制，導致業務部門之間出現數據孤島。其次，公安機關各部門、各警種之間角色定位不清、職責分工不明，為滿足局部業務需求，系統重復建設現象突出，浪費人力物力財力。再次，業務系統建設缺乏整體規劃，各系統之間數據采集標準、數據接口標準、服務標準、系統功能不統一，不僅導致社區民警重復勞動增多，還致使科技成果不具備實用性和可持續性，當遇到新問題時只能推倒重建，大量的人力物力被消耗。最后，系統建設缺乏全生命周期管理，“重建設輕維護”“建而不管、建而不用”現象突出，前期投入大量資金搞建設，但后期在系統出現問題之后公安機關故障反饋慢，建設公司維護不及時，導致很多系統缺乏有效的運營管理和及時的更新迭代，未能達到預期應用效果，系統使用率變低，最終淪為擺設。

（二）數據采集缺乏智能性

數據采集是進行數據分析、深度應用、服務實戰的基礎工作，而視頻監控系統作為前端感知系統的重要組成部分，其智能化程度和效能率等因素都制約著公安大數據價值的發揮。目前，我國視頻監控行業在“十三五”期間基本完成了從網絡化時代向智能化時代的演進[6]，監控產品不斷更新迭代，應用場景不斷拓展優化，但社區內部的監控設備智能化水平明顯偏低，大多數是非智能化數據采集攝像頭，只能簡單實現對社區主要道路、樓道、小區出入口的人、事、物信息進行拍攝記錄、檢索以及回放，并未實現結構化數據智能采集。面對海量的監控數據，非智能化數據采集攝像頭未能與報警聯網系統有機結合，仍主要依靠事后人工回放查看和視頻檢索，檢索結果欠缺精準性和自主性。前端監控設備智能性的缺失導致數據采集質量不高，從而影響到警務大數據的應用水平。

（三）信息交流缺乏共享性

當前基層公安機關信息交流缺乏共享性，形成了較多數據孤島，影響各業務部門之間的溝通協作，制約了公安機關警務效能的發揮，無法形成公安機關工作合力。其形成原因從客觀層面講，公安機關行政管理體制存在條塊分割、協調不暢等問題，各職能部門之間沒有建立橫向信息交互機制，存在眾多信息壁壘。同時，各地公安機關在信息化建設過程中各自為戰，采用不同的建設技術方案，數據兼容性較低，達不到高效集約數據資源的目標。從主觀層面講，部分職能部門如公安信息網、涉密網、視頻專網等出于自身部門利益考慮或者考核指標需要，回避數據信息共享，從而產生數據信息共享不充分和業務對接不順暢等現象。此外，在智慧社區警務建設過程中，公安機關與其他政府部門業務數據、行業部門數據、互聯網數據之間無法達到精準、有效、實時共享。

數據共享是一把雙刃劍，機遇和挑戰并存，如何在數據共享的基礎上保證數據安全是亟需解決的重要難題。一方面，公安大數據中心集約整合了大體量的社會面數據，包含公民的大多數隱私信息，然而數據存儲仍存在管理權限不確定、訪問控制以及存儲能力不足等風險[7]，容易成為不法分子的針對目標。另一方面，信息的查閱、使用、調取缺乏法律制度和信息安全技術保障，公民個人信息仍存在一定的泄露風險。

（四）數據分析挖掘力度不夠

數據分析是在數據采集和存儲的基礎上，將碎片化的數據系統化，在無序的數據中尋找有序的連接，挖掘到可應用的價值。當前基層民警在綜合平臺上僅進行簡單的記錄、查詢、對比工作，并未真正運用知識模型進行數據的深入關聯分析。數據分析應用既包括無目標地從復雜多源異構的數據中進行的深度挖掘和分析研判，也包括有目標的數據需求和數據模型的建立[8]。目前，基層公安機關積累了大量的業務經驗，但是在知識整理特別是構建支撐大數據應用全流程的知識模型上仍存在能力短板，缺少由公安業務知識和實戰經驗形成的系統化的各類知識模型和數據模型，影響公安機關各項業務的開展，嚴重制約智慧社區警務平臺效能的發揮。此外，智慧社區警務的技術創新缺乏針對性，智能應用終端相應功能跟不上基層需求發展，眾多先進的警務科技設備無法匹配基層公安機關實戰需要，難以真正轉化成公安戰斗力，對提升社區民警實戰水平效果有限。

（五）大數據應用隊伍建設不足

在大數據實戰應用中，社區民警表現出采集信息能力弱、錄入信息效率低、應用信息研判水平低等不足[9]。第一，部分社區民警缺乏責任意識，對信息采集工作持應付心態，在數據錄入時過于形式化，導致動態信息數據采集工作效率不高，不能保證動態數據的實時更新。第二，社區民警對數據采集系統操作不熟練，不能對數據進行深度關聯分析和綜合研判。第三，缺乏高質量的大數據應用培訓，部分公安機關雖然開展了一系列的信息化教育培訓活動，但受培訓時間較短、培訓內容較單一等因素所制，培訓多為理論教育，實踐操作教學較少，培訓內容缺乏深度，也缺乏對培訓結果的考核，培訓效果不理想。第四，公安機關大數據人才后備不足。部分公安機關雖然開展了外部大數據人才的引進、招錄工作，但忽視了對公安機關內部人才的培養，導致公安機關在與互聯網科技公司深入合作過程中過度依賴科技公司。而公安院校尚處在大數據人才培養的探索階段，在具體的實施過程中仍面臨諸多阻礙[10]，致使公安機關內部大數據人才儲備不足。

三、優化智慧社區警務工作的路徑探析

（一）完善頂層設計，統籌智慧社區警務建設

完善頂層設計，就是要統籌規劃智慧社區警務建設，解決業務壁壘、重復建設、重復勞動、建用分離和可持續能力不強等不足，最終通過公安機關業務系統間的解耦合，實現數據共享和服務復用。一是從全局的角度分析公安機關業務部門現狀，審視業務部門之間的關系，根據職能需要明確業務關系和流程，針對不同部門業務之間業務交叉重復、邊界劃分不清、流程權限管理混亂、協同合作困難等問題進行業務流程再造[11]，切實在共享共治方面做文章。二是變被動推動為主動謀劃，遵循整體設計、積極主動、階段推進、因地制宜原則制定具體的實施方案，杜絕千篇一律的建設模式。三是將工作重點從前期重視基礎設施建設及時轉變到強化上層應用，打造共享、共治可持續發展應用生態上來。四是建立統一框架，堅持統一建設數據采集、數據存儲和數據接口等相關標準，確保業務流程的連續化和自動化，同時要突出安全設計，保證大數據建設和應用的安全。

（二）更新前端監控系統，提高數據采集質量

更新社區視頻監控前端，應以科學規劃、精細運維為原則，以智慧社區建設為抓手，以公安專用的視頻監控系統建設和升級改造為依托，科學布設視頻監控信息采集點位，構建社區內部泛在感知網。在保證視頻監控系統智能化和規范性的基礎上強化系統建成后的運維，通過精細化運維提升前端采集設備的完好率與信息采集的有效性，構建可持續發展的社區智能化監控系統。智能監控通過提取人車物等高質量結構化信息，融合互聯網數據、行業部門數據、公安機關業務數據等大數據信息進行多維度碰撞分析，不斷挖掘視頻監控數據的深層次價值，以實現與社區警務應用場景的深度結合。如在人口管理領域，利用智能視頻監控對人員進出小區的頻次、天數、相似度等設定一定閾值，進而主動預警進出小區漏登、漏管、異常人員以及疑似群租等情況，同時將數據通過智能應用終端精準推送給社區民警，方便民警開展點對點的社區警務工作，從而提高基礎信息采集效能，實現社區人口的精準化管控。

（三）集約整合數據資源，推進數據深度融合

數據作為一種信息資產是開展智慧社區警務的必備材料，更是深入開展云計算、人工智能、物聯網等先進技術的前提條件。公安機關應堅持集約化原則，打破不同部門之間的業務壁壘，拓寬信息交換共享渠道，縱向整合公安機關內部信息，橫向整合社會面信息資源。只有數據之網縱橫交錯，才能推進數據深度融合應用，切實解決數據共享難的問題。公安機關數據庫應集約整合包括人口信息、車輛信息、執法辦案信息、接處警信息、違法人員數據等公安業務系統的基礎業務數據；視頻監控、GIPS、手機基站、RFID、傳感器等前端感知設備產生的感知數據；網頁瀏覽、社交軟件、網購記錄、計算機日志等互聯網產生的互聯網數據；司法、工商、土地、稅務、民政等政府部門所產生的其他政府部門數據；水電、煤氣、醫療、銀行、民航、鐵路、通信部門等行業所產生的行業數據。只有實現跨部門、跨行業、跨平臺信息資源共享，才能激活數據活力。要在集約整合社會面數據的基礎上進行數據清理工作，完成數據清理后結合業務系統下發指令，讓一線警力帶著指導去完成任務，并將任務的完成情況反饋更新，形成數據生態。同時強化社區民警“工作即采集”的理念，實現執法業務全覆蓋、全要素、全流程監督管理，真正發揮執法閉環作用，最大限度降低數據泄露風險。

（四）深入調研民警需求，開發業務知識模型

知識模型是智慧社區警務的中樞系統，是基層社區民警、各業務系統多年社區警務“打防管控”實戰中的經驗積累。只有將數據模型應用于大數據平臺，才能模擬出民警的偵查思維和辦案思路，快速推演事件發展走向，實現精準預測預警。公安機關應充分利用公安數據資源，發揮公安業務人員的專業特長，總結提煉公安業務知識和實戰經驗形成各類系統的數據模型、知識模型，建立規范涵蓋公安業務知識和業務資料的應用知識庫。通過開展人口管理、治安防控、社區服務等社區警務工作的自動化預測與研判算法的機器學習，組織業務人員開展業務數據應用建模。如在社區內旅館業治安管控方面，可以構建娛樂場所服務人員、涉賭人員、涉娼人員異常入住、旅館高單人入住率預警等旅館業預警模型，實現對住宿旅客的精準管控，有效打擊黃賭毒等違法犯罪活動。再如，通過建立警情統計數據模型，深挖、串并類似警情，模型自動對警情進行關鍵詞抓取，由指揮中心進行深度關聯分析發案規律，對社區治安防范情況進行評估，為主動社區巡防提供理論支撐，滿足基層民警實戰需求，有效解決警力資源浪費問題，切實提升公安機關的核心戰斗力。

（五）強化教育培訓，構建社區警務大數據人才隊伍

社區民警的素質直接決定社區警務工作順利展開的程度，因此應通過加強教育培訓，優化社區民警隊伍結構，力求社區民警成為既懂公安業務、能做群眾工作，又擅長大數據技術的高素質人才。應通過以下兩個方面著手優化社區民警的隊伍結構：第一，加強對社區民警的大數據應用能力培訓力度。通過大數據基礎知識、終端應用操作等針對性培訓，讓社區民警了解大數據、主動運用大數據、熟練運用大數據開展社區警務工作，改變對大數據技術的傳統觀念，讓民警切實感受到大數據給社區警務工作帶來的便捷。第二，加強對大數據人才的培養。一方面，公安院校應把握時代發展的主流方向，制定大數據人才相關培養方案，開展公安大數據課程教學工作，配備師資力量和軟硬件設施，充分發揮公安院校在業務知識整理、挖掘和共享開發方面的師資力量優勢，為公安機關儲備社區警務大數據人才。另一方面，創新“校內+校外”雙導師培養模式，讓學生在學習公安基礎業務知識的同時，通過與校外實戰部門的接觸，了解基層公安機關現狀，解決理論知識與基層實踐不相符的問題。

四、結語

2019年5月，習近平總書記在全國公安工作會議上指出，要把大數據作為推動公安工作創新發展的大引擎、培育戰斗力生成新的增長點，全面助推公安工作質量變革、效率變革、動力變革[12]。公安機關要以“科技強警”戰略為依托，以先進科技手段為支撐，以增強社區民警工作預見性和主動性為立足點，以政治更安全、社會更安定、人民更安寧為目標，堅持問題導向，通過強化教育培訓、創新工作機制、完善頂層設計、更新前端監控系統、集約整合數據資源、開發業務知識模型等方式著力優化社區警務工作存在的不足，以機器換人力，以智能增效能，提升社區警務工作效能，從而助推社區警務高質量發展，確保基層社會平安穩定持續向好局面，加快推動市域社會治理現代化。