●在打擊整治非法販賣電話卡、銀行卡違法犯罪中，偵查機關傾向于對歸屬于本地的卡主進行立案偵查，當同一被害人涉案資金流向多張卡時，涉案異地卡往往被忽視。而且，一張卡的涉案資金可能來源于多個被害人。因各地信息壁壘，實際上的被害人難以被窮盡。

●浙江省義烏市檢察院以被騙資金流向為基庫，根據(jù)“兩卡”犯罪特性，搭建了“兩卡”犯罪“AFTER”數(shù)字監(jiān)督模型，通過數(shù)字化手段對涉案的被害人交易對手賬戶進行以“AFTER”為核心的五步篩查，將可疑賬戶畫像、技術重組，達到精準打擊“兩卡”犯罪的目的。

●通過搭建“AFTER”模型，及時精準識別可疑賬戶，能夠協(xié)助配合偵查機關及時追贓挽損，盡可能保護被害人權益。數(shù)字化場景搭建后，對于可疑賬戶高頻關聯(lián)的開卡網點、從業(yè)人員名單，以及操縱普通“卡農”的“卡商”行跡等信息予以統(tǒng)計并預警。

2020年10月，全國范圍內的“斷卡”行動正式開啟，嚴厲打擊整治非法開辦販賣電話卡、銀行卡違法犯罪，斬斷網絡犯罪分子的信息流和資金流。兩年來，電信網絡詐騙犯罪高發(fā)態(tài)勢得到有效遏制。

隨著“斷卡”行動的深入，一些關鍵問題也逐漸浮出水面。一是“斷卡”打擊面廣但缺乏深度。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，涉“兩卡”犯罪中的幫助信息網絡犯罪活動罪已成為各類刑事犯罪中起訴人數(shù)第三的罪名。雖然“兩卡”犯罪人數(shù)眾多，但被追究刑事責任的往往是“兩卡”的提供者（即“卡農”），背后真正組織“卡農”進行違法犯罪活動的“卡商”卻常常平安無事。究其原因，“卡商”在“兩卡”犯罪中不會使用含有自己真實身份信息的電話卡、銀行卡，其大多利用網絡招募、遠程操控等方式流竄作案，單個“卡農”難以指認其身份，導致“卡商”身份無法確定。二是以卡歸屬地為主的偵查路徑存在打擊盲區(qū)。一般而言，偵查機關傾向于對歸屬于本地的卡主進行立案偵查，當同一被害人涉案資金流向多張卡時，涉案異地卡往往被忽視。而且，一張卡的涉案資金可能來源于多個被害人。因各地信息壁壘，實際上的被害人難以被窮盡。

數(shù)字賦能監(jiān)督 精準錨定對象

鑒于“兩卡”犯罪人員分散，且資金網繁復等，單純依靠傳統(tǒng)辦案方式已無法高效應對，必須借助大數(shù)據(jù)，更新迭代辦案模式。為此，浙江省義烏市檢察院以被騙資金流向為基庫，根據(jù)“兩卡”犯罪特性，搭建了“兩卡”犯罪“AFTER”數(shù)字監(jiān)督模型，通過數(shù)字化手段對涉案的被害人交易對手賬戶進行以“AFTER”為核心的五步篩查，將可疑賬戶畫像附碼、技術重組，達到精準打擊“兩卡”犯罪的目的。

具體包括以下篩查方式：建立基本數(shù)據(jù)庫，根據(jù)被害人筆錄鎖定涉案賬戶，向銀行調取涉案賬戶交易明細，建立基本信息數(shù)據(jù)庫。

篩查第一步：金額（Amount）。將被害人被騙錢款轉入當天的流入流出數(shù)額與近一周的流入流出數(shù)額進行對比，確定是否有明顯的交易額變動，并剔除無異常數(shù)據(jù)。

篩查第二步：頻率（Frequency）。根據(jù)被騙資金流入涉案賬戶后短時間就流出的特點，設定交易資金進出間隔時間的篩選項，將存在相同金額的快進快出現(xiàn)象的賬戶予以標注。

篩查第三步：門檻（Threshold）。結合幫助信息網絡犯罪活動罪這一罪名的相關法律條文、司法解釋等內容，將“流水30萬元+查明3000元”構罪標準融入模型中，并分層評估。例如，將被騙資金數(shù)額在3000元以上，該賬戶涉案日流水在30萬元以上的設定為一級可疑賬戶，將其余賬戶設定為二級可疑賬戶。

篩查第四步：列舉（Enumerate）。針對“兩卡”犯罪組織者，對涉案一級賬戶的開卡地、取現(xiàn)地、戶主信息、其他對手賬戶信息（如支付寶、微信等）等數(shù)據(jù)予以列舉，通過海量數(shù)據(jù)碰撞，發(fā)現(xiàn)重合點較多的地點、資金流入賬戶，從而達到追索組織者的目的。

篩查第五步：報告（Report）。將上述可疑銀行卡的戶主身份信息移送至公安機關，與公安機關的辦案信息庫進行對比，就未在庫的人員，經分批核驗后，監(jiān)督公安機關立案。

模型優(yōu)化落地 監(jiān)督質效凸顯

以辦案實例說明：2021年5月，電信網絡詐騙案被害人葛某向義烏市公安機關報案，稱自己被詐騙500余萬元。公安機關經初查，發(fā)現(xiàn)涉案資金流向80余個賬戶，經進一步篩查，對其中12個賬戶戶主立案進行偵查。2021年10月，該案被移送至義烏市檢察院審查起訴。檢察官從涉案流水中發(fā)現(xiàn)還有多個可疑賬戶戶主未被立案偵查，而此類情況在其他案件中也有出現(xiàn)。2022年1月，義烏市檢察院嘗試以葛某被騙案為切入點，初步搭建“兩卡”犯罪“AFTER”數(shù)字監(jiān)督模型。前期先利用被害人報案筆錄，鎖定涉案賬戶，并向上述賬戶開戶行發(fā)出調查令，建立交易明細基本信息庫。通過前兩步“金額”與“頻率”篩查，發(fā)現(xiàn)有75個一級賬戶流水大額變動均出現(xiàn)在被害人葛某被騙的錢款轉入當日，且被害人葛某被騙的錢款在轉入后3分鐘之內就被轉出，據(jù)此將這些賬戶進一步鎖定為可疑賬戶。然后根據(jù)法律相關規(guī)定，將被害人被騙錢款數(shù)額設置為大于等于3000元，當日前后該賬戶流水金額設置為大于等于30萬元，挑選出一級可疑賬戶19個，其余50多個賬戶設定為二級可疑賬戶。將上述可疑賬戶的相關信息予以列舉，并記錄上傳至數(shù)據(jù)云端存儲，與云端中其他數(shù)據(jù)進行比對，對于重合度較高的開卡行、開卡地、對手賬戶，作為“兩卡”犯罪組織者線索予以核查。待涉案賬戶的戶主身份明確后，經人工核對無誤，與公安機關的辦案信息庫比對，要求公安機關對這些可疑賬戶戶主進行立案偵查。

“AFTER”模型搭建后，義烏市檢察院核查涉“兩卡”犯罪線索700余條，監(jiān)督公安機關立案74人。全鏈條打擊“兩卡”犯罪團伙3個，涉案金額超千萬元。

依法能動履職 深化訴源治理

大數(shù)據(jù)在檢察工作的深度應用，為新時代檢察工作提質增效注入強勁動力。一方面，數(shù)字賦能監(jiān)督，精準高效錨定對象。模型借助于上述邏輯架構，通過賬戶畫像、逐層篩查、風險預警等數(shù)字化技術，精準高效識別可疑賬戶，既能快速識別犯罪線索，又能讓公民合法財產不受影響。通過數(shù)據(jù)辦案模型的搭建，將個案辦理轉化為類案監(jiān)督，以“小”案見“大”案，化“繁”案為“簡”案，進一步節(jié)省司法資源，利用數(shù)字化提升檢察職能履行質效。另一方面，深化訴源治理，凝聚合力“治未病”。通過搭建“AFTER”模型，及時精準識別可疑賬戶，能夠協(xié)助配合偵查機關及時追贓挽損，盡可能保護被害人權益。數(shù)字化場景搭建后，對于可疑賬戶高頻關聯(lián)的開卡網點、從業(yè)人員名單，以及操縱普通“卡農”的“卡商”行跡等信息予以統(tǒng)計并預警。檢察機關梳理后，向電信、銀行監(jiān)管部門發(fā)送檢察建議2份，發(fā)布《刑事檢察白皮書》1份，推動相關部門對重點行業(yè)、重點領域開展專項整治，填補管理制度漏洞，從“治已病”轉為“治未病”，高質量推進“斷卡”行動向縱深發(fā)展。

（吳永強　龔捷　陳曦）

（檢察日報）