京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
运用大数据防控互联网金融犯罪
随着互联网和大数据技术的日趋成熟,互联网金融作为一个全新的领域,不断拓宽金融渠道,促进社会经济发展。在其蓬勃发展的同时,互联网金融犯罪却有愈演愈烈之势。然而,在实践中,对于互联网金融犯罪惩治与防控,面临着法律法规滞后、监管机制不健全、监管主体模糊不清等诸多困境。因此,我国应逐步构建互联网金融犯罪防控的综合法律体系,逐步完善互联网金融犯罪的防控措施,为经济发展和社会稳定提供保障。
一、构建互联网金融犯罪防控综合法律体系。首先,应以传统金融业务的规制方式为参照,发挥法律法规的事先预防功能,针对互联网金融犯罪的新特点,各有关部门协调交流,加快起草制定关于互联网金融监管主体、监管内容、方式方法等方面的暂行办法、部门规章。其次,应该对与互联网金融业务相关的民法、合同法、证券法、票据法、保险法、商业银行法、银行监管法等法律进行进一步完善,对互联网金融业务的合法范围和禁止性行为作出规定,对新问题、新现象进行补充解释,并且在相关法律之间进行适当衔接和协调,避免发生冲突和适用不一致现象。再次,按照罪刑法定原则和罪责刑相适应原则,明确构成互联网金融犯罪的构成要件,在现有法律框架的基础上增加新的罪名或者细化适用标准。正如有些学者所提出的,“合理权衡各个利益方的权利和义务,分配责任、建立惩戒机制,约束各个主体的行为”,以此构筑严密的刑事法网。在统筹协调、深入研究、综合考量的基础上,建立互联网金融犯罪防控的综合法律体系,以引导和规范互联网金融的健康发展。
二、完善互联网金融监管机制。在目前“一行三会”监管模式的基础上,成立国家互联网金融发展监管委员会,主体扩大至商务部、工信部、税务总局、通讯管理等部门,系统梳理各类互联网金融业务情况,分析互联网金融犯罪的特点、发生原因,参照相关法律法规,明确监管的业务范围、发展方向、方式方法、处罚规定等。具体而言,互联网金融犯罪的产生很大程度上是交易主体之间的信息不对称,因而在发展互联网金融业务的同时,设置互联网金融行业准入门槛,对创业者承担风险能力、金融知识结构、业务模式等设置统一的标准。同时,要实现信息优势方的信息资源公开,建立互联网金融的信息披露制度,定期对经营者的资金用途、担保信息、财务状况等进行披露,并要求互联网金融企业保障客户信息安全,防止泄露客户的身份和财产信息。做到统一筹划、统一监管,并注重加强对重点业务和重点机构的监管,有利于加快建立符合现代金融特点的监管框架。
三、多警种共同合作,加强情报信息收集。过去,不同警种对于情报信息的收集相对独立,只针对自己管辖的领域、涉及的案件进行侦查。互联网金融犯罪呈现出的专业化、跨区域性、巨大危害性等特征使得不同警种展开合作成为必要。因此,可建立由经侦部门牵头,协调指挥网侦、刑侦、信通、网安等部门共同参与的互联网金融犯罪情报信息收集平台,综合旅馆住宿人员、暂住人口、上网人员、车辆进出卡点、通讯工具与车辆登记、被盗抢物品和可疑资金流向等不同数据源,依据合理的侦查假设设置数据抽取条件,通过数据碰撞缩小情报信息检索范围。多警种合作收集情报信息,有助于通过不同数据分析比对梳理出不法分子生活轨迹、活动范围等,进而实时监控,有助于推断互联网金融犯罪的蔓延方向,及时做好防控工作,实现互联网金融犯罪的情报信息全警共享,避免因信息不通导致的重复侦查。
四、提高分析研判能力,建立健全风险预警防范机制。风险关口前移,不仅要重视不定期抽查、动态跟踪等常规方式,而且要提高技术研发水平,加大网侦技术力量,利用专业分析工具对数据进行分析、比对、碰撞、重组。分析一定区域内互联网金融犯罪的特点和规律,在此基础上观察不同类型的互联网金融犯罪在一段时期的发展趋势,把握变化规律,对于高发案件的类型、区域、行业等开展专项分析研判,深入剖析,研究制定相关防控指导意见。公安机关经侦部门可以研究开发监测风险预警系统,通过对互联网金融业务数据的分析和处理评估,结合在其他地区已经出现并有可能渗入到本地管辖范围内的互联网金融犯罪的行为方式,对大额可疑交易等异常情况进行智能化监测,形成预警性材料,通报其他部门,从根本上减少风险隐患。除此之外,还可以通过投诉举报、风险排查等各种手段,加强对线上、线下的信息进行收集、甄别和处理,做到早发现、早预警、早处置,将互联网金融犯罪消灭在萌芽阶段。
五、加大部门间协作力度,建立信息共享机制。在互联网成为犯罪工具的情况下,互联网大数据同样成为防范制止互联网金融犯罪的重要工具。因此,应打破信息壁垒,广泛整合社会数据资源,积极主动拓展案件线索来源。公安部通过联系人民银行、银监会、证监会、保监会、工业和信息化部、商务部、国税局、海关总署、国家互联网信息办、各商业银行总行等部门,可以建立互联网金融大数据信息共享平台,对于已发现的互联网金融犯罪高危人员的情报信息,积极开展信息采集、信息核查、异常经济状况调查、行动轨迹分析、人际网络研判等管控,制定相应管控方案,实现打控目标。各部门也可定期开展联席会议,汇总分析互联网金融犯罪整体情况,沟通交流工作方式方法,学习其他地区、其他部门工作实践中侦查、预防互联网金融犯罪的先进手段和技术。
六、加强职务犯罪预防工作。对于金融机构而言,应定期对电子管理系统进行更新和维护,提高数据的电子化传送,及时上传到监管部门和领导部门,做好内部实时监控。曾发生过违法违规行为的金融机构,要认真梳理管理过程中的风险和漏洞,加大巡查监督力度。针对金融业涉及的相关主体,公安机关、检察机关应通过以案释法、专题讲座、发放宣传手册等形式,开展对金融从业人员的普法宣传和警示教育,强化相关人员的工作责任心,增强其廉洁自律性。此外,检察机关还应运用检察建议提出预防、减少互联网金融犯罪的对策建议。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08