经济犯罪侦查+富德数智

公安机关在打击经济犯罪领域面临新的挑战：

——诈骗手法日益隐蔽，嫌疑人通过线上线下多渠道操作，形成复杂的犯罪网络

——案件历时时间长，从公司创立到实施诈骗往往持续数年，证据链难以完整构建

——数据维度多样，需要整合工商信息、股权数据、社交信息等多源数据

——传统侦查手段效率低下，人工分析难以发现深层次关联模式

关键难题包括：

——如何快速识别空壳公司和实际控制人关系？

——如何发现跨地域、跨时间的犯罪网络？

——如何实现侦查知识的沉淀和复用？

数据融合阶段，整合多源异构数据，包括工商注册信息、银行交易记录、社交网络数据等，构建了完整的涉案人员和企业关系图谱。

模式识别阶段，通过机器学习算法识别可疑模式，如空壳公司特征、异常资金流向等，并建立风险评分模型。

知识沉淀阶段，将成功的侦查案例转化为可复用的分析模板，支持类似案件的快速启动和分析。