《智御未来：大数据与AI赋能公安治安防控与风险预警实战》

《智御未来：大数据与AI赋能公安治安防控与风险预警实战》

主讲老师：黄光伟

【课程背景】

人工智能与大数据已从概念走向警务实战，传统依靠人海战术与事后打击的治安防控模式正面临海量数据与隐性风险的挑战，亟需以科技人的全新视角重塑预警与防控的底层逻辑，用数据算力换警力，以智能预判争主动。

【课程收益】

1. 学员将掌握从科技视角审视治安防控的核心思路，学会运用AI工具辅助日常研判工作，通过跨界与行业内真实案例的深度剖析，提升在实战中找线索、算风险、防未然的降维打击能力。

【课程特色】

本课程彻底摒弃晦涩算法与技术黑话，以通俗易懂的科技视角降维解析大数据逻辑，将复杂研判过程提炼为好记易用的流程，确保所学即所用。

【课程对象】

公安系统一线民警、派出所骨干、情指中心研判员、治安与防控业务负责人。

【课程时间】

1天/每天6小时

【课程大纲】

一、技术态势：科技人视角下的治安研判新底座

1. 从看监控到读算力的思维跃迁

1）视角转换：事后追查向事前预判的倒逼机制

2）底层逻辑：用数据拼图代替经验盲猜

3）核心差异：人脑串并线与电脑算全量的区别

4）算力平权：2026年一线民警的AI工具箱普及

5）实战价值：把重复劳动交给机器，把决策留给民警

2. 大数据研判的3大基础常识

1）多源异构：视频、轨迹、文本不再各自为战

2）知识图谱：人与人、车与车的隐性关系网

3）意图推演：从行为轨迹看透下一步动作

4）隐私红线：数据合规使用的边界与规范

5）闭环思维：预警必须有核查，核查必须有反馈

3. 警企实战同频：行业外的降维打击启示

1）汉唐云云值守助力无人便利店防损

2）盒马逃单预警模型

3）启示一：用异常波动锁定高风险目标

4）启示二：业务流程中的数据埋点等同于警务感知端

5）启示三：跨界思维的核心是逻辑平移而非技术照搬

二、风险预警：从海量数据中捞针的4步法SOP

1. 风险预警4步法SOP概览

1）第一步：定特征（刻画风险画像）

2）第二步：找数据（锁定关联信息源）

3）第三步：算概率（评估发生可能性）

4）第四步：出对策（生成预警指令）

5）SOP执行的常见误区与避坑指南

2. 案例：广州公安防非集预警（摘自广东省公安厅）

1）定特征：频繁变更法人、关联空壳公司、高息返利吸储

2）找数据：工商登记、资金流水、涉警投诉的碰撞比对

3）算概率：资金异动率与投诉激增的叠加预警阈值设定

4）出对策：抓早抓小，精准推送属地派出所核查阻断

3. 分组讨论一：用Kimi提炼线索特征

主题：给定一段电信诈骗受害者的通话记录文本，如何快速提取风险特征？

1）工具应用：使用国内免费AI工具Kimi进行文本摘要与关键词提取

2）实操步骤：导入文本-输入提示词-输出特征标签

3）推导过程：从非结构化文本到结构化标签的转化逻辑展示

结论：AI工具可10秒完成人工2小时初筛，预警特征提取应从人读转向机读

三、治安防控：构建全域感知的5大执行技巧

1. 治安防控的5大执行技巧解析

技巧一：时空挤压法（压缩犯罪空间与时间）

技巧二：异常留痕法（捕捉反常的微小行为）

技巧三：关联聚合法（从单点扩散到团伙网络）

技巧四：推演回溯法（从结果倒推路径节点）

技巧五：指令滴灌法（精准投放防控资源）

2. 案例：北京公安宏观态势感知系统（摘自公安部官网）

1）时空挤压：重点商圈人流热力图的网格化动态监测

2）异常留痕：手机信令增速突变的预警捕捉

3）关联聚合：地铁进站量与周边车流量的联合研判

4）指令滴灌：根据红黄蓝预警等级精准调派周边巡逻警力

3. 分组演练二：用通义千问生成防控预案

主题：针对大型活动突发人群聚集，快速生成一份基础防控预案

1）工具应用：使用国内免费AI工具通义千问进行逻辑生成

2）实操步骤：输入活动类型、人数、场地条件-预设提示词框架-输出预案步骤

3）推导过程：AI如何根据历史通用模型逻辑推演出现实应对步骤

结论：AI生成预案提供的是保底逻辑，民警的实战经验才是关键补位

四、跨界借鉴与数据测算：让风险量化可视

1. 案例：京东物流AI视觉与大数据实现仓储防损预警（摘自数字商业时代）

1）逻辑解构：从包裹轨迹偏移到异常动作识别的双重校验

2）数据支撑：该系统使京东物流仓储丢损率下降40%

3）警务映射：物流包裹轨迹等同于治安要素的时空轨迹

4）借鉴思路：将事后追偿转变为中途拦截的防控机制

2. 风险测算的3大基础公式与数据溯源

1）风险指数=可能性系数×影响程度系数

2）可能性系数的来源：历史警情频次与周期性波动规律

3）影响程度系数的来源：发案后果权重与群体波及面

4）数据合规获取：公安内网数据与外部公开数据的边界融合

5）测算结果的应用：从红色预警到资源调拨的量化依据

3. 分组演练三：用豆包测算特定区域盗窃风险指数

1）演练主题：给定某老旧小区近3个月的警情统计表，测算下月盗窃风险指数

2）工具应用：使用国内免费AI工具豆包进行数据运算与逻辑梳理

结论：风险测算不是精确制导，而是通过量化比较找出最薄弱环节的辅助手段

五、落地闭环：人机协同的3大研判思路

1. 人机协同的3大研判思路

1）思路一：机器找异常，人来查真相（线索发现机制）

2）思路二：机器推全量，人来破孤岛（串并案机制）

3）思路三：机器算趋势，人来做决策（指挥调度机制）

4）人机边界：机器负责计算概率，民警负责排除合理怀疑

5）效能跃升：从案发后研判到发案前阻断的终极目标

2. 案例：上海公安依托智能研判平台开展跨区域流窜打击（摘自2026年5月15日市政府新闻发布会问答）

1）机器找异常：流窜作案人员轨迹与本地发案时空的异常拟合

2）机器推全量：跨区域盗抢骗警情特征的自动串并

3）机器算趋势：预判流窜团伙下一步作案区域与路线

4）人做决策：专案组根据推演结果提前设卡精准收网

3. 分组实战四：构建一个最小闭环研判SOP

1）实战主题：针对电动车电瓶失窃频发，设计一套从预警到抓捕的最小闭环SOP

2）步骤推演：风险特征定义-数据源筛选-AI辅助运算-落地核查指令

3）闭环检验：抓捕结果是否反哺预警模型（打标签回传）

4）工具应用：结合Ai工具梳理SOP流程图逻辑

结论：脱离闭环研判是无效研判，AI时代SOP必须包含机器自学习的反馈环节