呂雪梅,倉琳杰

(1.山東警察學(xué)院專業(yè)基礎(chǔ)教研部，山東 濟(jì)南 250014)(2.山東建筑大學(xué)法學(xué)院，山東 濟(jì)南 250101)

中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于加強(qiáng)打擊治理電信網(wǎng)絡(luò)詐騙違法犯罪工作的意見》指出，打擊電信網(wǎng)絡(luò)詐騙犯罪的總體策略是“打防結(jié)合，防范為先”，不斷提升預(yù)警信息監(jiān)測發(fā)現(xiàn)能力，及時發(fā)現(xiàn)潛在受害群眾，建立全方位、廣覆蓋的反詐宣傳教育體系，形成全社會反詐的濃厚氛圍。[1]各地公安機(jī)關(guān)深入貫徹落實中央精神，廣泛開展了電信詐騙犯罪預(yù)防進(jìn)社區(qū)、進(jìn)學(xué)校、進(jìn)農(nóng)村、進(jìn)企業(yè)、進(jìn)商場、進(jìn)家庭、進(jìn)校園的“六進(jìn)”宣傳活動，著力推進(jìn)電信詐騙犯罪被害預(yù)防體系建設(shè)。隨著各類治理措施的穩(wěn)步實施，電信詐騙犯罪上升的勢頭得到了一定的遏制，但犯罪形勢依然比較嚴(yán)峻。筆者選取華東地區(qū)S省A市(縣級市)作為實證研究的樣本，“解剖麻雀”，檢視當(dāng)?shù)仉娦旁p騙犯罪被害預(yù)防體系所面臨的困境，探索此類犯罪被害預(yù)防體系進(jìn)化的路徑。

一、A市電信詐騙犯罪被害人問卷調(diào)查分析

(一)調(diào)查問卷設(shè)計背景與內(nèi)容

S省位于華東地區(qū)北部，GDP全國排名前五，人口過億，是電信詐騙犯罪被害較嚴(yán)重的省份之一。A市位于該省中部，常住人口約97萬，蔬菜出口是其主要的支柱產(chǎn)業(yè)，GDP在全省縣區(qū)排名中游。A市是比較典型的電信詐騙犯罪被害重災(zāi)區(qū)，該市2018至2021年電信詐騙犯罪立案數(shù)(包括刑事案件和治安案件)分別為435起、462起、798起、848起，損失總額分別為707萬、1379萬、3669萬、6900萬。不僅案件數(shù)持續(xù)上升，損失金額更是連年翻倍，2021年當(dāng)?shù)貑纹痣娦旁p騙被騙金額最高達(dá)370余萬元，以“兩卡”為主的黑灰產(chǎn)犯罪形勢比較嚴(yán)峻。

為深入了解電信詐騙犯罪被害預(yù)防體系的實際運行狀況，開展犯罪被害人研究，識別當(dāng)?shù)仉娦旁p騙犯罪被害的因素和被害情境，筆者與當(dāng)?shù)毓簿趾献髟O(shè)計了電信詐騙犯罪被害人調(diào)查問卷，分為被害人人口學(xué)調(diào)查、被害人生活與上網(wǎng)習(xí)慣調(diào)查、電信詐騙被害經(jīng)過調(diào)查三大部分合計31個問題，見表1。

表1 A市電信詐騙犯罪被害人調(diào)查問卷一覽表

調(diào)查以電子問卷的方式下發(fā)，每個社區(qū)設(shè)計了唯一的電子問卷二維碼，每個微信號只能答題1次，二維碼由各派出所社區(qū)民警通過社區(qū)走訪的方式向居民推廣，共回收電子問卷31671份，覆蓋了該市約3.34%的實有人口。被訪對象人口學(xué)特征統(tǒng)計數(shù)據(jù)見表2。

表2 S省A市電信詐騙犯罪被害調(diào)查對象人口學(xué)特征統(tǒng)計一覽表

從被訪對象的人口學(xué)特征分布來看，男女性別比例中女性比例偏高，其他比例分布與當(dāng)?shù)氐娜丝诜植急壤疚呛稀?/p>

調(diào)查問卷通過“過去一年您是否遭受過電信詐騙”的選項設(shè)計，將被訪對象分為三類：一是遭受電信詐騙犯罪的被害人，二是收到詐騙信息但未上當(dāng)?shù)娜藛T，三是未遭受電信詐騙的人員。31761名被訪者中遭受詐騙的299人，占被訪總?cè)藬?shù)的0.94%；收到詐騙信息未上當(dāng)?shù)娜藛T6784人，占被訪總?cè)藬?shù)的21.36%；未遭受詐騙的普通群眾24678人，占被訪總?cè)藬?shù)的77.7%。上述數(shù)據(jù)說明A市約四分之一的群眾受到電信詐騙信息騷擾，其中受騙上當(dāng)?shù)恼急?.2%，未上當(dāng)?shù)恼急?5.8%。

(二)A市電信詐騙犯罪易受害群體特征分析

將A市被訪對象中同樣收到詐騙信息，上當(dāng)受騙人員與未上當(dāng)人員進(jìn)行比較分析，更容易看清電信詐騙犯罪易受害群體的特征。

1.男性比女性更容易被騙

從整體來看，被訪人員中收到詐騙信息或者鏈接的男性共2910人，其中149人上當(dāng)受騙，占5.12%；收到詐騙信息或者鏈接的女性共4175人，其中150人上當(dāng)受騙，占比3.59%。同樣收到詐騙信息或者鏈接，男性上當(dāng)受騙是女性的1.43倍，說明男性的防騙意識和能力較差，更容易上當(dāng)受騙。

2.城區(qū)居民比農(nóng)村居民更容易受詐騙困擾

收到詐騙信息或者鏈接的城區(qū)居民共3426人，其中163人上當(dāng)受騙，占比4.76%；收到詐騙信息或者鏈接的農(nóng)村居民共3717人，其中136人上當(dāng)受騙，占比3.66%。城區(qū)居民上當(dāng)受騙是農(nóng)村的1.3倍，說明城區(qū)居民更容易受電信詐騙的困擾。

3.高學(xué)歷人員受騙幾率更高

從被害人受教育程度來看，初高中及以下低學(xué)歷被騙人員209人，在收到詐騙信息或者鏈接的低學(xué)歷人員中占比3.93%；大學(xué)及以上高學(xué)歷被騙人員88人，在收到詐騙信息或者鏈接的高學(xué)歷人員中占比6.00%。高學(xué)歷人員的受騙幾率比低學(xué)歷人員高1.53倍，這一現(xiàn)象背后的原因，與高學(xué)歷人員資金相對充裕、網(wǎng)絡(luò)化程度深、參與投資等社會活動多等因素有關(guān)，也反映出這一人群的電信詐騙犯罪防范意識亟待加強(qiáng)。

4.單位領(lǐng)導(dǎo)人受騙幾率高于其他職位

從被害人職位來看，同樣收到詐騙信息或者鏈接，單位負(fù)責(zé)人上當(dāng)受騙的比例最高，上當(dāng)受騙的38人占比為11.52%；其次為村鎮(zhèn)干部，上當(dāng)受騙的5人占比為6.67%；再次為部門主管，上當(dāng)受騙的41人占比為4.74%。從被害人職業(yè)來看，事業(yè)單位工作人員上當(dāng)受騙的79人，占比4.29%；農(nóng)業(yè)勞動者上當(dāng)受騙的50人，占比3.21%；個體戶及其打工者上當(dāng)受騙的53人，占比3.02%。調(diào)查期間，A市冒充領(lǐng)導(dǎo)類詐騙案高發(fā)，調(diào)查數(shù)據(jù)從一個側(cè)面反映了高發(fā)電信詐騙犯罪類型被害群體的從業(yè)特征。

5.閑賦在家的人員是刷單類、購物類詐騙的高危人群

就特殊人群被害人分布來看，同樣收到詐騙信息或者鏈接，學(xué)生群體的上當(dāng)受騙的比率最高，為10.53%；其次為殘疾人，上當(dāng)受騙的比率為8.33%；再次為哺乳期婦女，上當(dāng)受騙占比為4.82%。上述人群大多閑賦在家，多為刷單詐騙和購物詐騙的被害人群。

6.經(jīng)常炒股、貸款、投資、買彩票的人群被騙幾率高

從生活方式來看，收到詐騙信息或者鏈接上當(dāng)受騙的被害人群中，經(jīng)常有炒股、貸款、各類投資、買彩票等活動的共120人次，占比約27.65%，這一比值在同樣收到詐騙信息或鏈接未上當(dāng)受騙的人群中占比為15.3%。在所有受訪群眾中經(jīng)常參與上述活動的占比僅為11.52%，這說明炒股、貸款、投資、買彩票等活動與電信詐騙犯罪具有較明顯的相關(guān)性。

7.存在不良上網(wǎng)習(xí)慣的人群被騙幾率高

同樣收到詐騙信息或者鏈接，上當(dāng)受騙的人員相較于未上當(dāng)人員，會使用餐廳、旅館等公共WIFI的比率上升約2.1倍，而僅使用信任的家庭或單位WIFI的比率下降了約1/5；下載APP時不太考慮安全性的比率上升了約2倍，能下載且會安裝的比率上升了約3倍；安裝APP時從不閱讀用戶協(xié)議的比率上升了約2.25倍，而經(jīng)常閱讀用戶協(xié)議的下降了約2/3；安裝APP時會開放個人信息或者儲存數(shù)據(jù)的比率上升了約2.5倍；經(jīng)常參與各類投票、砍價、點贊、算命、模擬肖像等活動的比率上升了約7.5倍；遇到風(fēng)險提示選擇繼續(xù)使用的比率上升了約3.3倍。從上述數(shù)據(jù)的比較可以看出，電信詐騙犯罪被害人的網(wǎng)絡(luò)安全意識比較差，使用公共WIFI、不考慮APP的安全性、不關(guān)注APP的用戶權(quán)限風(fēng)險、保護(hù)個人信息和數(shù)據(jù)的意識不強(qiáng)、經(jīng)常參加有風(fēng)險的網(wǎng)絡(luò)活動等是電信詐騙犯罪被害的高風(fēng)險因素。

(三)A市電信詐騙犯罪被害人特征分析

在被訪者中，有299名群眾遭受了487人次電信詐騙犯罪侵害。其中，刷單詐騙128人次，虛假投資詐騙53人次，購物詐騙39人次，冒充類詐騙31人次，貸款詐騙29人次、“殺豬盤”詐騙19人次、信用卡詐騙15人次，色情詐騙7人次，其他類型166人次。損失金額在4999元及以下的占比70%，5000至9999萬元的占比10%，1萬至19999元的占比8%，2萬至49999元的占比5%，5萬至10萬的占比3%，10萬以上的占比4%。從A市高發(fā)的刷單等八類詐騙犯罪被害人的人口學(xué)分布統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)以下特點：

第一，就性別分布而言，男性在“殺豬盤”詐騙、色情詐騙、貸款詐騙和信用卡詐騙中的占比分別是76.1%、73.3%、70.9%和65.5%，明顯高于女性；而女性在購物詐騙中的占比為55.2%，高于男性，其他犯罪類型男女比例基本相近。

第二，就區(qū)域分布而言，鄉(xiāng)村區(qū)域除冒充類詐騙略高于城區(qū)(占比55.5%)之外，其他犯罪類型城區(qū)均高于鄉(xiāng)村，其中，色情詐騙、購物類詐騙、信用卡詐騙和“殺豬盤”詐騙4類犯罪約是鄉(xiāng)村的2至4倍。

第三，就婚姻狀況分布而言，離婚群體遭受“殺豬盤”詐騙和色情詐騙兩類犯罪的比率，比其他類型高2至9倍。

第四，就年齡分布而言，26至60歲年齡段的人群遭受各類電信詐騙犯罪的比率最高，約70%左右。值得注意的是18歲以下未成年人群，除了投資類詐騙和信用卡詐騙為零外，其他詐騙被害占比均接近20%。60歲以上人群遭受“殺豬盤”詐騙和色情詐騙的比率，比其他類型高3至4倍。

第五，就學(xué)歷分布而言，文盲和博士在電信詐騙犯罪被害人中的比重并不高，約為3.3%和1.6%，但這兩類人群遭受色情詐騙犯罪的比重均達(dá)到13.3%，是其他電詐犯罪類型的2至6倍。

第六，就收入分布而言，月收入不滿2500元的低收入群體更容易遭受刷單和購物詐騙的侵害，月收入超過1萬元的高收入群體遭受色情詐騙和“殺豬盤”詐騙兩類犯罪的比率高于其他類型2至4倍。

第七，就職業(yè)分布而言，機(jī)關(guān)事業(yè)單位工作群體約占色情詐騙、貸款詐騙和“殺豬盤”詐騙犯罪被害人的40%、19.3%和19%。除“殺豬盤”犯罪以外，個體戶及打工者群體在各類電信詐騙犯罪類型中占比超過了1/5，其中信用卡詐騙犯罪被害人所占比重高達(dá)37.4%。農(nóng)業(yè)勞動者群體遭受冒充類詐騙、信用卡詐騙、購物類詐騙、貸款詐騙和殺豬盤詐騙的被害人占比約為1/5。

第八，就職位分布而言，單位負(fù)責(zé)人遭受貸款詐騙和色情詐騙的被害人占比約為1/4，部門主管遭受色情詐騙的被害人占比約為1/5。

第九，就特殊人群分布而言，學(xué)生群體遭受色情詐騙、刷單詐騙、冒充類詐騙和貸款詐騙犯罪侵害的占比約為1/4至1/5。哺乳期婦女和備孕育齡婦女群體遭受刷單詐騙犯罪的比重略高，占比約為16.3%。退休人員和殘疾人遭受色情詐騙的比重約為13.3%。

就生活習(xí)性和上網(wǎng)習(xí)慣數(shù)據(jù)分析來看，各類詐騙犯罪被害人之間并沒有質(zhì)的區(qū)別。這與各類犯罪調(diào)查數(shù)據(jù)量偏少有關(guān)，也說明各類電信詐騙犯罪被害人之間在生活習(xí)性和上網(wǎng)習(xí)慣方面存在一定的共性特征。

二、A市電信詐騙犯罪被害預(yù)防體系的檢視

A市政府高度重視電信詐騙犯罪被害預(yù)防工作，制定了《A市關(guān)于加強(qiáng)打擊治理電信網(wǎng)絡(luò)詐騙犯罪工作的實施方案》，堅持以人民為中心，強(qiáng)化系統(tǒng)觀念、法治思維，靠前一步、主動作為，扎實開展“全民反詐”宣傳活動，廣泛動員全社會力量，落實各項打防管控措施，提升人民群眾防范電信網(wǎng)絡(luò)詐騙犯罪意識能力，形成全社會反詐、全民反詐的新格局。A市公安局積極貫徹了電信詐騙犯罪預(yù)防的各類快速反應(yīng)、技術(shù)反制、被害預(yù)防宣傳等治理措施。結(jié)合調(diào)查問卷的數(shù)據(jù)分析，檢視當(dāng)?shù)仉娦旁p騙犯罪被害預(yù)防體系的運行情況，發(fā)現(xiàn)其中存在以下幾個突出的問題。

(一)電信詐騙犯罪黑數(shù)現(xiàn)象比較突出

A市電信詐騙犯罪被害人問卷調(diào)查被訪者中有299名群眾受騙上當(dāng)，占被訪總?cè)藬?shù)的0.94%。A市常住人口約97萬，若按照被騙人員占被訪人員總量的比值估算，A市電信詐騙受害人估算為9118人，按人均受騙1次推算約為9118起案件。而當(dāng)?shù)?020年實際立案數(shù)為798起，犯罪黑數(shù)約為91.3%，電信詐騙犯罪帶來的實際危害極有可能是官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)的8至10倍。犯罪黑數(shù)通常是指未被納入官方統(tǒng)計之內(nèi)的犯罪總量。[2]有關(guān)犯罪黑數(shù)的實證研究發(fā)現(xiàn)，犯罪黑數(shù)一般大于犯罪明數(shù)，但犯罪黑數(shù)究竟占比多少并沒有恒定的比例。犯罪黑數(shù)對科學(xué)評估犯罪形勢十分不利，犯罪被害人調(diào)查是研究犯罪黑數(shù)現(xiàn)象的有效方法之一。從A市此次犯罪被害調(diào)查對當(dāng)?shù)仉娦旁p騙犯罪黑數(shù)的估測來看，當(dāng)?shù)氐碾娦旁p騙犯罪被害的整體形勢比想象中的還要嚴(yán)峻許多。

(二)大水漫灌式的電信詐騙犯罪被害預(yù)防實效性不強(qiáng)

A市電信網(wǎng)絡(luò)詐騙犯罪預(yù)防宣傳主要有三個對策：(1)各單位各行業(yè)自覺行動，進(jìn)行反詐宣傳教育，健全完善宣傳教育長效機(jī)制；(2)“全民反詐”宣傳工作深入城市農(nóng)村、覆蓋各類人群，形成規(guī)模效應(yīng)，形成“全社會反詐”格局；(3)反詐宣傳覆蓋市主流新聞媒體，網(wǎng)絡(luò)新媒體延伸到哪里，反詐宣傳就跟進(jìn)到哪里。A市融媒體中心協(xié)調(diào)全市媒體宣傳資源，廣播電臺、電視臺、市級主流網(wǎng)站、微信公眾號等開設(shè)專欄，全面植入防詐宣傳信息，確保宣傳無死角。但是，從犯罪被害調(diào)查的數(shù)據(jù)來看，幾乎所有報警的被騙群眾都表示接受過公安機(jī)關(guān)的電詐預(yù)防宣傳，但該市電信詐騙犯罪無論是發(fā)案數(shù)還是損失金額仍然連年翻倍，說明這種大水漫灌式的電信犯罪預(yù)防宣傳的實效性并不明顯。

(三)電信詐騙犯罪被害預(yù)防對象的重點不突出

A市受訪的299名電信詐騙犯罪被害者中，被詐騙5次及以上的17人，4次的9人，3次的20人，2次的53人，1次的200人。也就是說，被詐騙2次及以上的99名被害者共遭受了287人次的電信詐騙，即33%的被害人遭受的電信詐騙犯罪占被詐騙總數(shù)的58.9%。犯罪實證研究表明，一小部分被害人在所有被害人群中往往占了較大的比重。例如，研究者發(fā)現(xiàn)超過60%的報警呼叫服務(wù)僅僅來自于10%的地點；在英國約50%的被害人經(jīng)歷過重復(fù)被害，4%的被害人“慣于被害”，占所有犯罪記錄的44%。[3]曾經(jīng)被害過的人或者地點，再次被害的可能性比未被害過的人或地點更高。其原因就在于犯罪嫌疑人自身存在的被害性，以及犯罪地點環(huán)境中蘊(yùn)含著犯罪機(jī)會，導(dǎo)致其再次被害的危險增大。在A市調(diào)查發(fā)現(xiàn)的重復(fù)性被害群體無疑應(yīng)該是電信詐騙犯罪被害預(yù)防的重點對象，只可惜電信詐騙犯罪被害預(yù)防體系沒有關(guān)注到重復(fù)被害者及其所處環(huán)境和重復(fù)被害相關(guān)因素。重點對象不明確，電信詐騙犯罪被害預(yù)防體系就容易大而空。

(四)電信詐騙犯罪打不勝打、防不勝防

除了加強(qiáng)被害宣傳以外，A市的電信詐騙犯罪被害預(yù)防體系還包括疑似電信詐騙境外號碼的技術(shù)攔截、電信詐騙犯罪被害人勸阻等工作。A市公安機(jī)關(guān)反詐部門不斷提升反應(yīng)速度，無論大案小案，先期啟動查詢、止付、凍結(jié)等程序快速、緊急處置；積極對接上級業(yè)務(wù)資源支持，成功偵破了“4.23特大跨國刷單詐騙案”等一系列有影響的大案要案；先后采購反電詐智能化平臺、DateX分析軟件、東風(fēng)反制平臺等技術(shù)設(shè)備，加大對資金、犯罪窩點的挖掘和研判。即便如此，A市電信詐騙犯罪案件數(shù)仍然持續(xù)上升，損失金額更是連年翻倍。究其原因，當(dāng)?shù)夭捎玫慕^大多數(shù)技術(shù)和手段主要著眼于打擊破案，發(fā)案以后再應(yīng)對，預(yù)防滯后于發(fā)案，還是以被動反應(yīng)式警務(wù)為主導(dǎo)應(yīng)對電信詐騙犯罪。

三、A市電信詐騙犯罪被害預(yù)防體系的進(jìn)化

犯罪日常活動理論認(rèn)為，任何犯罪都必然是三個因素共同作用的結(jié)果，即有犯罪動機(jī)的犯罪者在適宜的犯罪時空恰好遇到一個缺少防護(hù)的被害者。[4]總體來看，A市電信詐騙犯罪不斷上升的根本原因，無外乎是以下3個因素共同作用的結(jié)果：一是打擊破案的難度和成本大，打不勝打；二是以“兩卡”為主的黑灰產(chǎn)業(yè)鏈很難從根本上徹底清除；三是大水漫灌式的電信詐騙犯罪被害預(yù)防成效不佳。要找到推動A市電信詐騙犯罪預(yù)防體系進(jìn)化的有效路徑，還需要通過犯罪調(diào)查的實證研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)匾资芎θ后w、被害因素和被害情境，據(jù)此驅(qū)動犯罪被害的精準(zhǔn)防控。有鑒于此，基于當(dāng)?shù)仉娦旁p騙犯罪被害人調(diào)查的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，A市公安機(jī)關(guān)與筆者及聯(lián)盟大數(shù)據(jù)科技公司聯(lián)合研發(fā)了電信詐騙犯罪被害人風(fēng)險評估模型，運用數(shù)字智能技術(shù)驅(qū)動電信詐騙犯罪預(yù)防體系的進(jìn)化升級。

(一)開展電信詐騙犯罪被害人預(yù)測分析

在受訪群眾中收到詐騙信息的人員事實上已經(jīng)是被選定的被害對象。評估模型將收到詐騙信息上當(dāng)?shù)暮蜎]有上當(dāng)?shù)娜藛T數(shù)據(jù)共計7548條作為訓(xùn)練樣本，按照30%和70%的比例分為訓(xùn)練集和測試集兩個部分。使用隨機(jī)森林算法提取訓(xùn)練集數(shù)據(jù)特征，算法共推薦18類數(shù)據(jù)作為建模特征數(shù)據(jù)，按照權(quán)重從高到低排序，包括職業(yè)、月平均收入、文化程度、年齡、對于手機(jī)APP涉及的用戶權(quán)限問題的關(guān)注程度、居住區(qū)域、職位、手機(jī)APP安裝的渠道、對各類投票、砍價、點贊、算命、模擬肖像等活動的態(tài)度、性別、登錄WIFI的習(xí)慣、經(jīng)常從事的活動、特殊人群、安裝使用手機(jī)APP時是否考慮安全性、遇到風(fēng)險提示時如何操作、在非強(qiáng)制情況下是否會向APP開放個人信息或者文件數(shù)據(jù)、婚姻狀況等。

把上述數(shù)據(jù)項采用XGboost算法(決策樹算法)構(gòu)建了風(fēng)險評估模型，當(dāng)被預(yù)測對象具備某一風(fēng)險特征時，被賦予一個正值，否者即為負(fù)值；葉子節(jié)點上的值越大，則受害風(fēng)險越高。使用測試集對模型進(jìn)行測試，模型的準(zhǔn)確率為91.2%,召回率為90.5%，完全符合模型的預(yù)測要求。選擇調(diào)查問卷中未遭遇過電信詐騙的24679條數(shù)據(jù)作為等預(yù)測數(shù)據(jù)輸入模型，即通過模型對24679人將來遭受電信詐騙的風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測，模型輸出潛在電信詐騙受害人43人，并按照風(fēng)險度進(jìn)行降序排列，得出了24679人中電信詐騙高風(fēng)險的被害人名單。

A市電信詐騙犯罪被害人預(yù)測模型榮獲2021年度全國刑偵部門數(shù)據(jù)建?！鞍賰?yōu)模型”，在S省公安廳舉辦的各類業(yè)務(wù)建模大賽中獲得多項第一名。A市公安機(jī)關(guān)設(shè)計了電信詐騙犯罪被害預(yù)測APP，將犯罪被害人調(diào)查問卷嵌入其中，集“被害調(diào)查+風(fēng)險預(yù)測+防范治理”于一體的電信詐騙犯罪被害預(yù)測模型升級版本開始上線。隨著犯罪被害調(diào)查數(shù)據(jù)量的積累，預(yù)測模型會變得越好越好，逐步推動A市電信詐騙犯罪預(yù)防體系優(yōu)化升級。

(二)基于預(yù)測結(jié)果開展高風(fēng)險被害人的精準(zhǔn)防控

針對預(yù)測出的高風(fēng)險被害人名單，由社區(qū)民警入戶進(jìn)行一對一的走訪和犯罪預(yù)防指導(dǎo)。在前后4個月對高風(fēng)險的電信詐騙犯罪被害人走訪過程中，民警發(fā)現(xiàn)有76人表示確實有過兼職刷單、網(wǎng)絡(luò)貸款的意向，有32人的確被詐騙過，因為詐騙金額不高而沒有報案，有5人正在陷入投資類詐騙而被及時制止。在電信詐騙犯罪預(yù)防宣傳方面，根據(jù)犯罪調(diào)查識別出來的電信詐騙犯罪被害因素和被害情境，A市公安機(jī)關(guān)制作了詳細(xì)解讀各類電信詐騙犯罪被害預(yù)防的宣傳材料，通過新媒體、微信矩陣等途徑向此類犯罪高風(fēng)險被害人群定點推送，提高重點人群的識別騙局的能力，及時阻斷了正在針對此類人群的電信詐騙犯罪，提高了犯罪預(yù)防宣傳的針對性和有效性。

(三)加大電信詐騙犯罪本地化的黑灰產(chǎn)業(yè)治理

A市將電信詐騙犯罪被害預(yù)防與打擊治理網(wǎng)絡(luò)黑灰產(chǎn)業(yè)鏈緊密結(jié)合起來。公安機(jī)關(guān)根據(jù)本地對公賬戶、銀行卡、手機(jī)卡等“黑灰產(chǎn)”發(fā)案形勢，充分發(fā)揮聯(lián)席會議平臺作用，先后與行政審批局、郵政、人民銀行、移動公司等單位簽訂框架協(xié)議，聯(lián)合開展防范、治理。與行政審批局合作，從源頭上發(fā)現(xiàn)可疑人員，線索雙向通報，勸阻、打擊雙管齊下，先后打掉販賣對公賬戶案多起，抓獲犯罪嫌疑人12人。與三大運營商合作，加強(qiáng)對手機(jī)卡的管控，打掉多個GOIP團(tuán)伙，抓獲嫌疑人4人，懲戒1名營業(yè)網(wǎng)點經(jīng)營者。切實加強(qiáng)對新開卡用戶的資料審查，成功阻斷開卡事由不明人員30余人，電信詐騙犯罪本地化的源頭治理逐漸有了起色。

A市公安機(jī)關(guān)以預(yù)測分析驅(qū)動的電信詐騙犯罪被害預(yù)防模式實現(xiàn)了以下進(jìn)化：由“憑經(jīng)驗”的習(xí)慣思維和做法，進(jìn)化為“憑數(shù)據(jù)分析”洞察風(fēng)險的精準(zhǔn)制導(dǎo)；由漫天撒網(wǎng)的全覆蓋，進(jìn)化為數(shù)據(jù)制導(dǎo)的精準(zhǔn)防控；由“破案抓人”的傳統(tǒng)刑罰防控，進(jìn)化為洞察風(fēng)險所在的被害情境預(yù)防；由被動反應(yīng)式的傳統(tǒng)警務(wù)，進(jìn)化為數(shù)字智能技術(shù)驅(qū)動的情報主導(dǎo)警務(wù)。在推動我國大數(shù)據(jù)智慧公安戰(zhàn)略背景下，A市電信詐騙犯罪被害預(yù)防體系出現(xiàn)的問題和發(fā)生的改變，展示出一條數(shù)據(jù)驅(qū)動電信詐騙犯罪被害預(yù)防體系發(fā)展的有效路徑，對推動我國警務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及促進(jìn)犯罪治理體系和治理能力現(xiàn)代化均十分有益。