摘 要： 大数据背景下“套路贷”案件具有犯罪行为精准化，被害群体防范意识弱，年龄年轻化，犯罪集团隐蔽性强，呈现专业化组织化趋势，犯罪遗留的数据证据丰富等新特点，侦查过程中极易陷入侦查取证困难、追赃难度大，涉案人数多，初查困难，信息库之间存在壁垒等困境。解决这类案件侦查困境的对策是:重视大数据在侦查上的运用，建立大数据技术应用平台，加强舆情监测，梳理犯罪网络关系，建立多警联动机制，形成打防结合格局。
关键词 : 大数据;“套路贷";侦查困境;
Abstract： In the context of big data, " routine loan" cases have new characteristics,such as the precision of criminal behavior,the weak prevention consciousness of the victims,the younger age,the stronger concealment of the criminal group,the trend of specialization and organization,and the abundance of data evidence left over by the crime. Therefore,in the course of investigation,it is extremely easy to fall into the difficulties of investigation and evidence collection,recovery of stolen goods,the large number of people involved in a case,the difficulties of preliminary investigation,the barriers between the information bases and other difficulties. The countermeasures to solve the investigation difficulties of such cases are: attaching importance to the application of big data in investigation,the application platform of big data technology should be set up,public opinion monitoring should be strengthened,criminal network relations should be sorted out,multi-police linkage mechanism should be set up,and a pattern of combining prevention and combating should be formed.
Keyword： big data; " routine loan"; investigation difficulties;
最高人民法院、最高人民检察院、公安部、司法部联合印发了《关于办理“套路贷”刑事案件若干问题的意见》，文件指出:“套路贷”是对以非法占有为目的，假借民间借贷之名，诱使或迫使被害人签订“借贷”或变相“借贷”“抵押”“担保”等相关协议，通过虚增借贷金额、恶意制造违约、肆意认定违约、毁匿还款证据等方式形成虚假债权债务，并借助诉讼、仲裁、公证或者采用暴力、威胁以及其他手段非法占有被害人财物的相关违法犯罪活动的概括性称谓[1]。“套路贷”不仅侵害了被害人的财产，而且会给被害人造成心理创伤。无数的家庭因为深陷“套路贷”而妻离子散，所以打击“套路贷”迫在眉睫。由于“套路贷”披着民间借贷的外衣，所以普通民众很难甄别。而且，随着大数据时代的来临，套路贷所采取的手段越来越具有欺骗性、隐蔽性，这对公安机关来说，也是一种巨大的挑战。公安机关要充分掌握大数据背景下“套路贷”犯罪的新特点，全面研究此类犯罪侦查工作所面临的问题，在此基础上找到问题的症结，提出解决问题的科学方法，尽可能将“套路贷”犯罪扼杀在萌芽状态，更好地维护人民群众的生命财产安全。
一、大数据背景下“套路贷”案件的新特点
(一)利用大数据技术，犯罪行为精准化
在“套路贷”案件中，犯罪嫌疑人把平台包装得更加“正规”，甚至运用到了大数据技术。“套路贷”的公司通常披上“互联网公司”“大数据公司”的外衣来招摇行骗。许多APP软件在借款时会让个人填写基本信息以及财产信息，通过这些数据的审核来评估申请人的资质。与此同时，这些“套路贷”公司大量开发网络应用，通过大数据的算法，把个性推荐、大数据分析运用到犯罪过程当中，对大量的用户信息进行模型分析，对被害人采取等级划分，以便更精准地实施犯罪[2]。
警方曾在“套路贷”平台的后台数据中发现，我国西部一个村庄有19位群众曾多次向“套路贷”平台申请贷款，但均未批准，原因在于犯罪嫌疑人通过大数据分析发现，这些群众可能是“撸货”团伙，有过不良贷款的信息记录。平台的大数据能够自动筛选，更加精准地定位人群，提高了作案的效率和成功率。
许多“套路贷”公司通过互联网企业购买大量个人信息实现犯罪目的。互联网企业拥有用户的多种信息如邮箱、证件、姓名、手机号、个人上网浏览的痕迹信息，这些信息汇总后就能够建立起个人的数据画像和档案。这样个人偏好等基本信息，就十分直观地呈现出来了，这对于犯罪行为的精准化起到了至关重要的作用[3]。
(二)被害群体防范意识弱，年龄年轻化
“套路贷”团伙往往针对在校学生以及年轻人下手。在山东济南市长清区人民检察院审查起诉的一起“套路贷”案件中，被害人30余名，其中在校大学生28名，占了被害人的大多数。究其原因，首先，在于年轻人使用互联网更为频繁，对于手机APP下载以及操作更加熟练，更容易接触到类似小额网贷和“套路贷”手机APP平台。其次，年轻人没有固定经济来源，且涉世未深容易被利诱，加之年轻人有透支消费的习惯，这类人群对于“套路贷”团伙而言是最为适合的人选。同时，对于各类网贷APP，年轻人大多没有辨别能力，而“套路贷”平台具有迷惑性，他们的防范能力和防范意识较弱，就会给犯罪分子可乘之机[4]。
此外，在“套路贷”案件中，大学生和就业不久的年轻人学法、用法意识薄弱，不懂得用法律去维护自身的合法权益。由于法律知识欠缺，他们往往不能通过正规有效的途径来挽回自身损失。当被害人发现自己上当受骗时，已经债台高筑，出于害怕畏惧等心理，多以拆东墙补西墙的方式来不断贷款，最后债务就像雪球一样越滚越大。
(三)犯罪集团隐蔽性强，呈现专业化、组织化趋势
在兰州“2·12”特大“套路贷”犯罪案件中，侦查人员发现被害人袁某起初下载的是一款做菜的APP，但没想到此款APP竟然会“变脸”，在第二天，此APP就变成了一个具有各种网贷链接的软件。出于好奇，袁某在上面借了4500元。后来，在短短三个月内她被迫在十几个“网贷”平台转单平账，前后还了6万多元，且债务雪球越滚越大。一方面，这种APP具有普通APP的正常使用功能;另一方面，则是“套路贷”团伙自助开发了网贷功能，借助普通APP的特性来掩盖其“套路贷”的本质。这种手法隐蔽性极强，很难被侦查人员发现，被害人也会被其表象蒙骗，当发现掉入圈套时为时已晚。
许多网贷公司有专业的技术部门、法务部门、负责催讨的部门等，还有专业的培训。公司中不乏资深的律师，还有法学硕士等具有法律知识的人为他们服务。即便是受害人报了案，民警面对合法完备的手续也难以立刻判断出其行为的违法性。
(四)犯罪遗留的数据证据丰富
从犯罪过程来看，“套路贷”案件在设计套路、签订合同、制造资金转账流水、恶意垒高借款等各个环节都留下了相当多的数据信息。例如，犯罪嫌疑人在工商局备案设立公司时遗留有个人信息和出资信息、网上发布有借贷广告信息、手机APP有网络链接信息，被害人同时还会遗留下转账信息和微信聊天记录信息。
在大数据背景下，“套路贷”案件不同于其他直接接触式犯罪。犯罪嫌疑人利用网络以及信息技术进行犯罪的同时，也留下了大量数据证据，且数量巨大，这些数据对于侦查人员开展侦查工作以及判断案件性质起到了至关重要的作用。
二、“套路贷”的侦查困境
(一)侦查取证困难
所有的犯罪定案都要讲求证据，证据的搜集和固定对于侦查工作至关重要。
在“套路贷”案件中，网上勘查困难重重，网下取证人多面广。侦查人员在侦查初期通常通过追踪网站IP地址来锁定犯罪嫌疑人的藏匿地，然而为了逃避警方打击，犯罪嫌疑人往往采取动态的网址，不断变换域名，侦查机关难以获取真实的IP地址，给公安机关侦破案件带来了巨大的阻力。由于“套路贷”案件的受害者遍布全国各地，调查取证的工作量巨大，甚至很多被害人出于种种考量不配合侦查机关的调查取证工作。加之网络运营商、服务提供商和网站经营者之间存在利益关系，对于侦查机关的工作不予配合或消极配合，使侦查人员陷入被动局面[5]。侦破“套路贷”案件需要网安、刑侦、经侦、治安等警种之间的相互配合，然而在实务中彼此并没有形成很好的协作机制，地区、部门间尚未形成合力，大大降低了侦查工作的效率。
此外，大数据侦查所获得的犯罪嫌疑人的一些数据是否侵犯隐私权，对公民的“信息自决权”是否会造成侵害还尚未定论。同时，由于大数据侦查多是数据资料，很多证据难以搜集和保存;经验丰富的犯罪嫌疑人通常会将数据注销，极不利于侦查人员查找犯罪证据。另外，由于“孤证不能定案”，仅从大数据中获得的间接证据往往证明力有限。如果取证过程存在瑕疵，“非法证据排除规则”也对侦查过程中搜集的证据形成了威胁和排斥。
(二)追赃难度大
有些犯罪嫌疑人在很短的时间内就将被害人的财产挥霍得所剩无几，即使追赃，可以追回的财产也寥寥无几。有些“套路贷”还涉及房产，在追赃时犯罪嫌疑人已经将其交易给第三人买受方的情况下，由于买受人并不知道此房产为涉案房产，所以，有些房产第三人属于善意取得，在为“套路贷”被害人追回房产时也会遇到许多法律问题。在“套路贷”案件中，犯罪嫌疑人赃款涉及的银行众多，许多赃款通过大量的银行账户进行分流，侦查人员在大量的银行账户中进行筛选是一个耗费大量时间和人力的工程。总之，对套路贷进行追赃，困难重重，任重道远。
(三)涉案人数多，初查困难
“套路贷”案件最大的特点就是犯罪组织严密，分工明确，有专业的法务部门，还有专业的物色被害人的套路实行部门和催讨部门。在侦查初期，警方往往接触的是暴力讨债的现象，这就极易让警方认为是民事纠纷问题，从而判断失误，使主要犯罪嫌疑人逃避警方打击[6]。由于犯罪嫌疑人有专业的法律团队，反侦查意识强，作案行为会披上一些“合法的外衣”，所以，侦查人员开始未必能够看到案件的本质，从而错过侦查的有利时机。在整个“套路贷”环节，律师和贷款公司相互勾结，形成了一个利益共同体，严重阻碍侦查人员了解案情和线索[7]。
“套路贷”涉及的人员众多，有些只是犯罪集团的马仔，有些则是犯罪的策划者和主谋，初查要从外围进行，避免打草惊蛇。有些犯罪的核心成员单线联系下面的成员，很多集团边缘的角色很难接触到重要的犯罪人，这就容易造成线索中断，不利于下一步侦查工作的进行[8]。
(四)信息库之间存在壁垒
近些年各类数据库建设都取得了一定进展，但“套路贷”案件之间的信息共享不顺畅始终是一个未能解决的难题。各地公安机关之间也未能建立起一个统一的数据系统，公安机关之间的数据共享存在壁垒。而且，全国各地公安机关之间信息化程度和水平往往不同，也会导致数据库系统之间无法兼容。同时，各个公安机关和部门自己有自己的数据库，且合作的大数据公司也不相同，相互间的数据库的技术标准也有区别，这就形成了一个个的数据孤岛，无法做到资源共享，数据互换，发挥不出大数据的潜在优势。
三、“套路贷”的侦查对策
(一)重视大数据在侦查上的运用
对于“套路贷”这类特殊的案件，运用大数据进行侦查显得非常重要。此类案件多涉黑涉恶，可以从社会关系方面编织人物关系数据图，利用信息碰撞将每个人物的社会关系进行梳理，从在逃人员、失踪人员和具有前科劣迹的人员库里去比对，从而得到有价值的人物信息和关系脉络。
同时，也可以运用大数据对犯罪嫌疑人的行为进行预测。犯罪嫌疑人在生活中留下了大量数据，如住店数据、经济收入数据、轨迹数据等。如果这方面显示的数据有异常，就可以对其犯罪可能性进行评估和预测。侦查人员在获得这些数据后可以依靠经验进行判断分析，全面了解有关涉案人员的情况，对案件性质有个初步的判定，并将这些作为是否立案的重要影响因素[9]。在整个“套路贷”系列案件中，侦查人员可以对话单分析、银行流水、资金链条等数据信息进行汇总，发现与案件有关的视频、音频、图片、通话记录。犯罪热点一旦形成，通过GIS技术可以在犯罪高发区域进行提前预防。
(二)建立大数据技术应用平台
大数据应用涉及统计学、数学、人工智能、计算机等多项技术，是各个环节相互支撑形成的一个体系。我们要根据数据生成，形成采集体系，将行为人的各种行为记录下来。数据信息越多，数据化的能力就越强，侦测范围也就越广。目前，公安机关已经将传感技术用于车辆居民信息数据采集。建立这种体系的目的在于通过智能化的技术实现“人———数”“物———数”的数据转化过程，从而形成海量的侦查数据源，为侦查机关侦破案件提供便利。
与此同时，建立数据交换和共享体系也是十分必要的。数据不是孤立存在的，通过数据共享能够使数据种类更加丰富，来源面更加广泛，也更有利于侦查人员精准分析和判断。侦查机关可以利用云存储技术，在“云端”实现电子取证工作，最后建立数据分析、应用体系，通过可视化的技术以最直观最形象的图像呈现出来。
在“套路贷”侦查实践中，侦查机关应建立统一、综合的数据应用平台，例如，集网络监管、市场监管、银行、法院等多部门资源为一体的大数据平台，打通大数据平台之间的壁垒，为侦查办案人员研判案件提供帮助。在实务中，已经有很多侦查机关在建立大数据平台。某些公安局开发的“警务信息协作平台”可以将庞杂的人员信息、动态活动信息、社会资源信息、高危车辆信息等整合到同一个数据库当中，实现了数据的综合查询和分析。同时，对异常诉讼、异常公司登记、异常资金流水、异常的网络关键词搜索等，系统会自动分析和研判，得出的结论能够帮助侦查人员在侦查初期就掌握案件的主动权。
(三)加强舆情监测，梳理犯罪网络关系
“套路贷”案件多涉黑涉恶。对互联网上涉黑涉恶的犯罪进行监测和筛查，对利用网络平台拉帮结派、组织、教唆犯罪的信息加强研判，可以为精确地打击犯罪、惩治犯罪打下基础。要高度重视舆情监测，积极拓宽信息渠道，搜集有用信息为侦查提供方向。要通过舆情监测来深挖可能的“套路贷”，运用大数据对此类犯罪进行科学分析。
与此同时，犯罪网络关系的分析也十分关键。对于“套路贷”案件，了解犯罪集团的成员及组成结构有利于下一步更好地开展侦查工作。犯罪网络关系旨在对犯罪成员之间的联系亲密度进行定量计算，从而发现主犯、从犯。对于重要的犯罪嫌疑人，对其进行核心度测量是侦查的关键。而中心性指标、中介性指标、接近性指标则可以帮助侦查人员对犯罪网络中的成员进行分工方面的筛选。当人物在关系网络中距离中心越远时，该人物可能只是最外层的犯罪嫌疑人。反之，当该人物中心程度高，说明此人在犯罪团伙中是核心成员，犯罪参与度高，是案件侦破的关键人物。通过对犯罪团伙的核心成员进行锁定，能够缩小侦查范围，达到事半功倍的效果。
(四)建立多警联动机制，形成防打结合格局
由于“套路贷”犯罪具有技术性和智能性特点，所以，要建立多警种相互配合的联动机制。网监、情报信息、通信等部门要联合参与对案件的侦查，确保对犯罪嫌疑人和此类犯罪实施精准打击，及时地挽回被害人的财产损失。在信息化高度发展的今天，公安机关要利用微博、微信公众号、报纸等载体加大“套路贷”犯罪防范的宣传力度。要制作预防犯罪的网络宣传片，寓情于景，详细解析“套路贷”案件的特点、套路以及如何预防，提高公众预防的感性认知。
侦查人员要提升大数据技术运用能力，增加大数据专业知识储备。各警种部门也要多协作、多配合，形成行之有效的共同防打“套路贷”案件的有效方法。此外，公安机关的相关部门也要对“套路贷”高发人群和具有此类犯罪前科的劣迹人员重点关注，做到防患于未然。
目前我国的法律在“套路贷”规制方面也还明显不足，加强此方面的立法势在必行。针对目前立法短期内难以全部完成的现实情况，人民法院、人民检察院也可以联合颁布一些指导性的规范文件来解决“套路贷”犯罪问题。这样，侦办“套路贷”案件时就能更加明晰侦查方向，解决实务中遇到的复杂难题[10]。尤其是，最高人民法院、最高人民检察院应该发布最新的司法解释，对于犯罪主体、犯罪主观恶意、情节量刑等进行详实解释，以便司法部门有法可依。
参考文献
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