治理“職業大盜”，有請大數據當“福爾摩斯”治理“職業大盜”就得實現“魔高一尺道高一丈”用“科技大道”堵死“職業大盜”的歪門邪道郭元鵬面對全國四地警方網上追逃，“大盜”歐某憑借“反偵查”能力，仍流竄作案數起。他沒想到的是，剛到湖北荊州作案，就被警方抓獲。歐某只是湖北警方抓獲的眾多“大盜”、慣偷之一。2024年以來，160名“職業大盜”、慣偷被湖北警方抓獲，均被法院判處5年以上有期徒刑。（6月12日《新華每日電訊》7版）曾幾何時，“職業大盜”憑借著豐富的作案經驗和一定的“反偵查”能力，在犯罪的道路上肆意妄為。他們的作案手段層出不窮，給警方的偵破工作帶來了極大的困難。就像歐某，面對全國四地警方網上追逃，仍能流竄作案數起；黃某祥、譚某軍團伙更是制定了詳細的“作案守則”。這些“職業大盜”不僅對人民群眾的財產安全造成了嚴重威脅，也挑戰著社會的法治秩序。然而，魔高一尺，道高一丈。隨著大數據時代的到來，這些看似狡猾的“職業大盜”終究還是無處遁形。湖北省公安廳積極推進省市一體開展高發類案、職業團伙、跨區域犯罪研判，通過找準規律、建模分析，深挖串并、集中會戰，以專業打職業、集群打集團、高壓控高發，讓“職業大盜”們的行徑在大數據的火眼金睛下無所遁形。仙桃市公安局刑偵大隊開發的研判模型，便是大數據打擊犯罪的生動體現。通過打擊作案資金流、信息流等“七寸”，讓隱蔽的犯罪手法原形畢露。無論盜賊多么狡猾，只要實施了違法犯罪行為，就必然會留下線索痕跡，而這些痕跡在大數據的分析整合下，就會成為警方破案的關鍵依據。湖北省市縣三級公安機關孕育的“剝繭”戰法，更是將大數據的作用發揮到了極致。通過數據建模、要素碰撞、關聯串并等方法，讓一個個隱藏在暗處的“職業大盜”被揪了出來。大數據在打擊“職業大盜”方面具有傳統偵查手段無法比擬的優勢。它能夠打破地域限制，整合各地的犯罪信息，實現信息共享和協同作戰。以往，各地警方在偵破案件時，往往受限于信息不通暢，難以將分散在不同地區的案件進行有效關聯。而現在，大數據技術可以將這些碎片化的信息進行整合分析，從而發現犯罪嫌疑人的作案規律和軌跡。當然，要讓大數據更好地服務于打擊犯罪工作，還需要不斷完善相關的技術和機制。一方面，要加大對大數據技術研發的投入，提高數據分析的準確性和深度，不斷優化研判模型，以應對日益復雜多變的犯罪手段。另一方面，要加強各部門之間的協作配合，打破數據壁壘，實現數據的高效流通和共享。只有這樣，才能充分發揮大數據的優勢，讓“職業大盜”在數據時代“無道可走”。治理“職業大盜”，有請大數據當“福爾摩斯”！

• 面對全國四地警方網上追逃，“大盜”歐某憑借“反偵查”能力，仍流竄作案數起。他沒想到的是，剛到湖北荊州作案，就被警方抓獲。歐某只是湖北警方抓獲的眾多“大盜”、慣偷之一。2024年以來，160名“職業大盜”、慣偷被湖北警方抓獲，均被法院判處5年以上有期徒刑。
• （6月12日《新華每日電訊》7版）

曾幾何時，“職業大盜”憑借著豐富的作案經驗和一定的“反偵查”能力，在犯罪的道路上肆意妄為。他們的作案手段層出不窮，給警方的偵破工作帶來了極大的困難。就像歐某，面對全國四地警方網上追逃，仍能流竄作案數起；黃某祥、譚某軍團伙更是制定了詳細的“作案守則”。這些“職業大盜”不僅對人民群眾的財產安全造成了嚴重威脅，也挑戰著社會的法治秩序。

然而，魔高一尺，道高一丈。隨著大數據時代的到來，這些看似狡猾的“職業大盜”終究還是無處遁形。湖北省公安廳積極推進省市一體開展高發類案、職業團伙、跨區域犯罪研判，通過找準規律、建模分析，深挖串并、集中會戰，以專業打職業、集群打集團、高壓控高發，讓“職業大盜”們的行徑在大數據的火眼金睛下無所遁形。

仙桃市公安局刑偵大隊開發的研判模型，便是大數據打擊犯罪的生動體現。通過打擊作案資金流、信息流等“七寸”，讓隱蔽的犯罪手法原形畢露。無論盜賊多么狡猾，只要實施了違法犯罪行為，就必然會留下線索痕跡，而這些痕跡在大數據的分析整合下，就會成為警方破案的關鍵依據。湖北省市縣三級公安機關孕育的“剝繭”戰法，更是將大數據的作用發揮到了極致。通過數據建模、要素碰撞、關聯串并等方法，讓一個個隱藏在暗處的“職業大盜”被揪了出來。

大數據在打擊“職業大盜”方面具有傳統偵查手段無法比擬的優勢。它能夠打破地域限制，整合各地的犯罪信息，實現信息共享和協同作戰。以往，各地警方在偵破案件時，往往受限于信息不通暢，難以將分散在不同地區的案件進行有效關聯。而現在，大數據技術可以將這些碎片化的信息進行整合分析，從而發現犯罪嫌疑人的作案規律和軌跡。

當然，要讓大數據更好地服務于打擊犯罪工作，還需要不斷完善相關的技術和機制。一方面，要加大對大數據技術研發的投入，提高數據分析的準確性和深度，不斷優化研判模型，以應對日益復雜多變的犯罪手段。另一方面，要加強各部門之間的協作配合，打破數據壁壘，實現數據的高效流通和共享。只有這樣，才能充分發揮大數據的優勢，讓“職業大盜”在數據時代“無道可走”。

治理“職業大盜”，有請大數據當“福爾摩斯”！