深圳市钱诚互联网金融研究院：大数据、AI+BI 科技（二）

关于基层落实防范和打击非法金融活动总体战的建议——以大数据、AI、BI科技赋能为主线

防范和打击非法金融活动总体战是一场为期三年的系统性治理工程。对基层而言，落实总体战的关键在于建立一套“能发现、能研判、能处置、能闭环”的常态化工作机制。当前非法金融活动已呈现组织化、产业化、隐蔽化等新特征，传统“人盯人”的监管模式难以应对。基层在落实总体战时，应当将大数据、AI（人工智能）、BI（商业智能）作为核心支撑手段，推动风险防控从“被动应对”向“主动出击”全面转型。以下从八个方面提出具体建议。

一、健全制度体系，搭建作战框架

落实总体战，首先要建立完整的制度体系和工作规程，围绕线索核查、行刑衔接、行政执法、线索闭环等核心环节，建立健全相关制度规范和工作指引。

在技术支撑上，可利用BI工具对辖区内非法金融活动的历史数据（案件类型、分布区域、涉及金额、处置周期等）进行系统分析，为制度设计提供数据支撑——哪些环节最容易出问题？哪些领域风险最集中？制度设计不能靠经验判断，要靠数据说话。同时运用AI对现有工作流程进行模拟推演，识别流程中的堵点和断点（如线索从发现到核查的平均耗时、行刑衔接的平均周期等），为制度优化提供依据。

二、聚焦重点领域，动态锁定风险

非法金融活动的业态迭代迅速，必须动态跟踪、精准锁定重点领域和新兴业态。基层应针对虚拟货币、场外期权、非法买卖外汇等当前高风险领域，以及不断涌现的新型金融业态，持续开展法律研判和风险评估。

在技术支撑上，可利用AI大模型自动抓取、解读最新监管政策、司法判例、行业动态，生成政策解读简报，供专班参考。同时，运用BI工具对辖区内的金融活动进行可视化分析，识别风险高发区域、高发行业、高发模式，动态调整重点监测领域。对于数字藏品、元宇宙投资、AI理财等新兴业态，运用AI对其商业模式进行自动扫描，识别其中可能存在的非法金融特征，提前预警。

三、做实线索核查，实现精准发现

线索核查是总体战的基础环节。基层应当综合运用实地走访、业务摸排、法律检索等方式，结合舆情情况、业务合同、资金流水、银行账户往来、税务记录、社保缴纳情况与工商登记信息等进行系统梳理分析。

在技术支撑上，关键是建立统一的数据底座，整合工商、税务、社保、司法、舆情、银行等多源数据，自动关联企业与关联方、关联交易、关联资金流向，形成完整的风险画像。运用AI模型自动识别异常行为模式——短期内大量小额资金归集、异常转账、资金快进快出、频繁变更法人代表、注册地址异常等，自动生成线索清单。同时建立线索管理看板，实时展示线索状态（待核查、核查中、已排除、已移送），实现线索全生命周期管理。

四、科学分类评估，精准逐案处置

对风险主体按照风险等级进行分类评估，对复杂业务模式、新型风险形态进行法律分析，逐案制定处置方案，建立“一案一方案”机制，确保分类施策。

在技术支撑上，可构建AI+BI风险评分模型，从非法性、利诱性、传播性等多个维度对企业进行综合评分和分级预警（如红、橙、黄、蓝四色预警），为分类处置提供依据-。针对不同风险等级的主体，BI系统自动匹配历史相似案例的处置方案（行政约谈、责令整改、行政处罚、刑事移送），供专班参考决策。同时运用AI对复杂业务模式进行法律分析，自动生成法律意见初稿，由专业人员复核后定稿。

五、打通行刑衔接，畅通移送通道

行政调查与刑事侦查之间有一个关键的“衔接通道”。基层应当规范移送证据材料清单，确保行政调查与刑事侦查顺畅对接，协助与公检法机关就案件定性、证据标准、法律适用等问题进行专业沟通。

在技术支撑上，可根据案件类型和移送标准，利用AI自动生成证据材料清单模板，确保移送材料完整、规范。建立行刑衔接案件追踪看板，实时显示已移送案件的处理进度（已接收、审查中、已立案、已退回），避免“移送了就没下文”。同时运用AI对已收集的证据材料与刑事立案标准进行自动比对，提示证据缺口，提高移送成功率。

六、规范档案管理，确保全程留痕

总体战是三年行动，不是一次性整治。基层应当按照“一企一档”“一案一档”实施风险台账式管理，确保各类核查材料、法律文书、处置文件等及时归档、规范管理，确保各项工作全程留痕。

在技术支撑上，可建立总体战专项档案管理系统，所有核查材料、法律文书、处置文件自动归档，实现“一企一档”“一案一档”电子化管理。支持按企业名称、案件类型、处置方式、时间范围等多维度检索和统计分析，方便后续查阅和复盘。同时运用AI对各类文件进行自动分类、标签化、索引化，减少人工整理工作量。

档案管理的价值在于：即使经办人员变动，工作也能接续；也为未来的追责和复查提供了依据。

七、强化培训赋能，提升一线能力

总体战的执行不只在区级层面，街道、社区等一线人员也需要知道“怎么识别、怎么处置”。基层应当面向行业部门、街道专班等人员，持续开展法律政策解读、风险识别、处置流程等方面的专题培训。

在技术支撑上，可根据最新政策、典型案例、本地风险态势，利用AI自动生成培训课件和案例库，保持培训内容的时效性。通过培训前后的知识测试数据对比，评估培训效果，识别知识薄弱环节，针对性优化培训内容。同时建立总体战专项在线学习平台，一线人员可随时学习最新政策、典型案例、处置流程，支持碎片化学习。

系统再先进，最终使用它的是人。一线人员“会用、愿用、善用”，系统才能真正发挥作用。

八、建立长效机制，保障常态化运行

总体战不是“一阵风”，而是三年的常态化治理。基层应当建立专班工作机制，及时响应工作推进过程中的各类问题，确保各项工作有序推进。

在技术支撑上，可建立总体战法律知识库，一线人员可通过AI助手随时查询法律法规、政策解读、处置流程等，减少对专业人员的日常依赖。同时建立专班工作看板，实时显示各项工作的进展情况（方案起草进度、线索核查进度、案件处置进度等），确保工作有序推进。运用AI自动生成专班会议纪要，记录会议决策、任务分配、时间节点，确保工作部署可追踪、可落实。

结语

上述八个方面——建制度、划重点、查线索、分类治、通衔接、建档案、强培训、常态化——构成了基层落实总体战的完整工作闭环。每一个环节，大数据、AI、BI等技术手段都能发挥关键作用：从“人找线索”到“线索找人”，从“经验判断”到“数据驱动”，从“单打独斗”到“系统协同”。

建好数据底座，跑通智能模型，嵌入业务流程，形成治理闭环——这四步走通了，总体战在基层就算真正落地了。