面對高開放性、多結(jié)構(gòu)性和彌散化的社會環(huán)境，傳統(tǒng)信息文本樣本小、品類泛、價值低的特性使得公共決策和治理面臨嚴峻挑戰(zhàn)。

因此，為了提高決策樣本的優(yōu)質(zhì)性、時效性與客觀性，有必要借助人類神經(jīng)網(wǎng)和精密的設(shè)備程序?qū)ι⒙?、游離的數(shù)據(jù)信息進行綜合加工處理，那么依據(jù)異構(gòu)、多源、海量數(shù)據(jù)展開的“循數(shù)治理”便成為政府和其他機關(guān)應(yīng)對復(fù)雜社會環(huán)境的必然選擇。

從警務(wù)決策的來源看，人工智能技術(shù)憑借其敏銳的感知能力、強大的數(shù)據(jù)過濾以及深度的機器學(xué)習，實現(xiàn)了警務(wù)情報的有序性、動態(tài)性和高效性，生成了警務(wù)情報的新形態(tài)、新內(nèi)容和新要素?；谀M與再造人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成的深度學(xué)習習性能促使人工智能大腦對輸入的海量數(shù)據(jù)進行自主式訓(xùn)練，可以在新數(shù)據(jù)輸入后產(chǎn)生最優(yōu)的輸出價值。

因此，警務(wù)情報數(shù)據(jù)化的意義不應(yīng)僅是社會治安場景的靜象呈現(xiàn)，還應(yīng)是逼真、精細、豐富安全治理話語的動態(tài)折射。具體而言，基于人工智能的動態(tài)感知、高速傳輸及深度學(xué)習訓(xùn)練，通過對社會行為主體所生成的海量數(shù)據(jù)進行清洗、篩選、歸類、轉(zhuǎn)化，便可形成規(guī)范統(tǒng)一、動態(tài)交互的情報數(shù)據(jù)庫。

基于此，警務(wù)系統(tǒng)可以構(gòu)建內(nèi)部決策研判與外部安全態(tài)勢感知的雙向交互模型，實現(xiàn)警務(wù)決策“設(shè)想”與實際場景研判的動態(tài)切換。相應(yīng)地，也可推動規(guī)章制定、巡邏安檢、市場監(jiān)管、交通管制、社會安全治理等警務(wù)工作的預(yù)測更加精準、決策更加精明、過程更加精細、協(xié)同更加高效。

基于人機交互的泛學(xué)習能力，人工智能技術(shù)能依據(jù)差異算法自動地將安全治理的客觀對象與數(shù)據(jù)標簽進行智能匹配，形成元情報和主題情報等數(shù)據(jù)新形態(tài)。元情報是對社會性數(shù)據(jù)形成過程的概括性描述，亦即社會性數(shù)據(jù)位置、結(jié)構(gòu)與意義的具象標定，而主題情報是對元數(shù)據(jù)加工處理過程的詮釋，亦指在多源、異質(zhì)元情報的基礎(chǔ)上，依據(jù)元案件、元情報等屬性、性質(zhì)的不同而形成的數(shù)據(jù)形態(tài)，從而助力公安系統(tǒng)有針對性地對同類性質(zhì)或存在隱含關(guān)聯(lián)的案件開展預(yù)測與分析。

得益于人工智能的機器學(xué)習技術(shù)、自然語言處理技術(shù)以及圖像識別技術(shù)的賦值，警務(wù)人員通過對各類案件、交通流量、嫌犯軌跡信息、人流動量等靜態(tài) 數(shù)據(jù)進行清洗、篩選與整合并加以量化、模型化和動態(tài)化，生成刑事預(yù)測報告、社會風險評估系數(shù)等警情新內(nèi)容，在一定程度上縮短了警員的應(yīng)急反射弧，增強了公安系統(tǒng)對社會潛在風險的智能響應(yīng)。

為此，警務(wù)情報數(shù)據(jù)化趨勢的發(fā)展打通了數(shù)據(jù)鏈、情報鏈、系統(tǒng)鏈價值的“任督二脈”，能夠整合各類基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、警務(wù)資源、服務(wù)清單和任務(wù)清單，開發(fā)標準一致、內(nèi)容豐富、聯(lián)動共享的立體式情報地圖，進而推動警務(wù)決策走向循數(shù)化。大數(shù)據(jù)存在的意義不僅在于其體量大、類型多，而且在于通過對這些數(shù)據(jù)進行交換、整合，人類可以發(fā)現(xiàn)新知識，創(chuàng)造新價值，從而帶來“大知識”“大利潤”與“大紅利”。

由此，在“大數(shù)據(jù)+人工智能”雙輪驅(qū)動的前提下，實施數(shù)據(jù)匯集工程、豐富警務(wù)實戰(zhàn)信息源泉、利用智能終端驅(qū)動警情向數(shù)據(jù)最優(yōu)化發(fā)展、擴大情報主導(dǎo)警務(wù)的面向是形成以智能、自動、高效為新要素的警情數(shù)據(jù)的發(fā)力點，是實現(xiàn)警務(wù)決策循數(shù)化的起始點，更是高效聚合、開發(fā)、利用警情數(shù)據(jù)中具有潛在開發(fā)價值信息的最優(yōu)路徑。

來源：廣州大學(xué)南方治理研究院陳潭、王鵬