一、问题的提出 数字时代下电信网络诈骗犯罪持续演变，呈现犯罪方式迭代、资金流转隐蔽以及与黑灰产犯罪深度勾结的特点。犯罪分子借助大数据技术收集海量信息，经数据分析后明确掌握潜在被害人的年龄、喜好、资产状况等信息，从而量身定制诈骗脚本导致受害者难以防范。①传统警务模式依赖“事后打击”的被动应对机制，难以适应数字时代电信网络诈骗犯罪的特点。在此背景下，预测性警务将犯罪防控节点前移，将被动应对转化为主动预防，为破解电诈治理困境提供了新路径。我国公安部、工信部等相关部门通过多项举措，形成了规模化预警劝阻和高效资金拦截机制，电信诈骗总体案发数和经济损失大幅下降。截至2024年5月，国家反诈中心累计下发指令6.6亿条，公安机关累计见面劝阻1844万人次，会同相关部门拦截诈骗电话69.9亿次、短信68.4亿条，紧急拦截涉案资金1.1万亿元。近五年公安机关共破获电信网络诈骗犯罪案件194.5万起，2024年1-7月全国范围内电信网络诈骗立案数同比下降23.8%，人民群众受骗损失金额下降近30%。②同时，公安部持续部署开展专项行动，严厉打击境外诈骗集团以及为其推广引流、转账洗钱、技术开发等涉诈黑灰产犯罪团伙，打击治理电信网络诈骗犯罪成果显著。 预测性警务在电诈治理中的应用集中体现在反诈系统的构建上。《反电信网络诈骗法》第三十二条明确要求相关部门建立涉诈异常信息的监测识别、动态封堵与处置机制，第三十四条明确提出联合建立预警劝阻系统，强调通过技术手段实现事前预警与主动拦截，③这一规定为预测性警务在电信网络诈骗犯罪治理中的应用提供了明确的法律依据。在这一法律框架下，公安机关联合金融、电信、网信部门，整合银行业金融机构、非银行支付机构、电信业务经营者、互联网服务提供者的实时数据流，构建了以行为分析模型为核心的覆盖数亿用户的跨行业反诈系统。预测性警务以数据融合为基础，运用算法模型主动识别潜在诈骗行为，对异常交易、高危通话进行动态识别，形成风险预警和前置干预。电诈预测中预测性警务应用呈现三方面特征，即依赖数据融合实现模型构建，通过算法分析预测犯罪风险，以前置阻断替代事后处置。但这种基于数据挖掘和算法决策的新型治理模式会引发预测结论精准性偏差、公民隐私权益保障不力及程序失范风险，如何规制风险成为预测性警务应用于电诈治理合法性与有效性的紧迫课题。 二、预测性警务在电信网络诈骗犯罪治理中的应用实践 电信网络诈骗犯罪属于非接触式犯罪，呈现出犯罪要素与物理空间弱关联性的特征。预测性警务技术同样突破了传统物理空间的约束，基于算法模型对相关数据的分析与处理，实现了对潜在犯罪人及被害人诈骗与受骗风险的预测。公安机关通过与金融系统、通信运营商及互联网平台的联动机制，构建起诈骗风险动态监测与被害人保护相结合的综合预测模式。电诈预警步骤通常包括监测异常行为、风险分级并下发指令，基层公安接到预警后执行劝阻和反制，构成“预警研判+劝阻反制”的反诈模式。 (一)反诈中心预测性研判 《反电信网络诈骗法》第二条阐明了“电信网络诈骗”的定义：“电信网络诈骗，是指以非法占有为目的，利用电信网络技术手段，通过远程、非接触等方式，诈骗公私财物的行为。”电信与网络均为犯罪分子进行诈骗行为的载体，犯罪分子在犯罪预备阶段通过制作虚假信息、搭建诈骗网站等行为完成作案准备。在实施诈骗阶段通过拨打电话、群发短信、社交媒体留言等渠道发布虚假信息以建立与被害人的连接。公私财物的转移完成是犯罪既遂的条件，因此在传播虚假信息后犯罪分子通过诱导被害人转账至其实际控制的银行账户以达到非法占有目的，虚假信息传播与资金流转成为电信诈骗活动的关键节点。《反电信网络诈骗法》针对电诈的特征，从电信治理、互联网治理与金融治理三个方面构建电诈治理体系。电信与互联网属于信息传播的渠道，对应实践中的信息流警务预测路径，而金融治理对应资金流的警务预测路径。[1]通过信息流预警可对联网服务与电信通信数据进行检测，算法模型通过特征匹配识别虚假信息及其传播介质，并对传播的虚假信息与传播介质进行拦截和屏蔽。通过资金流预警可对金融机构与第三方支付平台交易风险进行研判，以识别可疑账户、异常资金交易，构筑资金安全防线。 电信网络诈骗过程中涉及的信息传递工具、通信号码、网络账户及其所产生的信息记录总和一般被视为电信网络诈骗犯罪的信息流。[2]信息流预警指公安机关通过协同通信运营商、互联网服务提供者建立数据共享机制，在法定权限内对电诈犯罪活动中的通信数据、资金流向等关键信息流实施全链条监测，运用智能算法进行异常行为模式识别与风险量化评估，进而在犯罪预备行为发生或犯罪实施过程中触发分级预警响应的现代化治理手段。信息流预警系统基于机器学习算法构建信息流风险特征模型，对通信层面通话记录、短信内容、基站定位数据以及互联网层面的社交账号登录日志、网站访问记录、应用程序操作轨迹等多维度信息流数据系统整合，提取涉案工具的核心特征并形成风险模型。实践中信息流预警系统形成了数据接入、数据预处理、数据检测、数据应用四个层级的综合体系(见图1)。在数据接入层，公安机关联合通信运营商及互联网平台通过通管局网络资源调度系统、公安网专线传输协议及互联网API接口实现三网数据接入。在数据预处理层，系统对异构的数据进行数据清理、数据集成、数据规约与数据转换，目的是解决平台间格式差异并建立标准化数据集。[3]数据到达数据检测层后，检测系统对通话、短信和网址等特征大数据进行检测并结合诈骗分类场景行为判断模型进行更深入的分析。数据应用层基于检测层的结果，进行高危受害者预警分析和多种诈骗模型识别，实现对潜在受害者的实时预警和诈骗信息的高效拦截。[4]
