AI賽道巡禮(十二)——數據分析的AI(美亞柏科)

AI賽道巡禮(十二)——數據分析的AI(美亞柏科)


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前言


  在之前分析一系列AI公司裡有不少上了特朗普出口“黑名單”,海康威視是,科大訊飛是,今天要聊的美亞柏科也是。雖然不一定上了特朗普“黑名單”的都是好公司,但是美國政府官方“認證”理由也可以是我們分析公司的重要參考。

美亞柏科是做什麼的?


  簡單來說美亞柏科的工作是幫司法工作者固定證據,記住這裡司法工作者包含公檢法及相關機構。比如公安偵查或者司法訴訟都需要通過固定證據,較量證據鏈來在訴訟中為自己爭取利益。

  在沒有互聯網時代,固定證據很簡單。比如刑事偵查中,我們固定兇器、血跡、犯罪現場遺留證據等,基本只需要保留各種實體檢材然後加上拍照錄音就可以了。但是在進入互聯網時代後很多犯罪過程幾乎全程在網上完成,比如最近火熱“殺豬盤”系列案件,又或者各種網絡非法金融交易(含洗錢)等,這些犯罪行為絕大部分都在網絡上完成。如果我們公安機關不能在相關犯罪分子在網絡上實施犯罪時固定相關犯罪證據,等犯罪分子完成犯罪後再在網上刪除相關數據,即使後來抓到相關犯罪分子,公安機關也會因為缺乏相關證據而很難將犯罪分子繩之以法。

  當然這裡只是舉了刑事偵查中一個小案例,實際上美亞柏科在司法領域相關營收還包括網絡安全、海關緝私、監察委方向、稅務稽查等。除了電子取證方向,美亞柏科另一大營收主要來源在大數據信息化方向。

大數據信息化指是什麼呢?

  指是美亞柏科幫助政府各個部門將散落在各個地方的數據以大數據平臺形式整合在一起,並通過對平臺內大數據進行專項分析,為城市打擊犯罪,優化城市管理政策等各方面給出相關建議。

  這裡還是舉個小案例說明一下吧。我們知道路邊違停時交警都會拍照取證,方便按證據給予相關人員處罰。假如一個犯罪分子在沒有監控的地方實施了犯罪行為,但是公安同志逮捕其後缺乏證明其犯罪在場證明。但是交警如果在其犯罪時間拍到了其在犯罪現場附近的違停證據和其不在場證明構成了衝突,就有可能因此將其繩之以法。

  但是目前大多數城市各警種之間數據信息並未打通,也就是說當公安同志在為尋找其犯罪在場證明而奮力工作時,完全不知道在隔壁交警手裡就有最關鍵在場證據。如果各警種數據打通了,那麼公安同志在偵查案件過程中,就可以直接調集各警種在犯罪現場前後時段的相關記錄信息,這樣不僅偵查難度及偵查成本會大大降低,偵查效率也會因此大大提高,也不會出現這種明明有證據卻因不知道被迫放走犯罪分子的情況出現。

  這裡舉例只是打通當地各警種數據信息,如果能打通當地各部門之間所有信息,各部門的工作難度和工作成本都會大大降低,工作效率也能因此大大提高。特別是現在很多犯罪行為或公務行為是需要跨省甚至跨地區辦理,比如網絡詐騙一般都是跨國案件需要協調多省區多地市相關犯罪信息,又或者我們要跨省補辦身份證或在國外補辦護照等信息。當各地信息沒能統一集成時,這種跨省跨地區政務行為很難成功,或者即使辦成了也成本非常高昂。但是當各地信息在當地各部門間打通集中後,通過市——省——國家逐級向上集中共享後,這樣跨省跨地區政務行為就可以非常高效且低成本完成了。

美亞柏科AI未來在哪裡?


  可能有朋友疑問剛剛說都是美亞柏科現在正在做大數據工作,它的AI未來在哪裡呢?

  在之前系列文章裡我們已經反覆強調過了,AI誕生於大數據,只有先有足夠量大數據才會在此基礎上誕生幫助人類工作的AI。現在美亞柏科主要做是推進大數據工作,但是在部分方向已經在探索AI在大數據中應用了。

  這些AI探索類工作目前主要在大數據信息化業務方向進行探索。舉個簡單例子,大家知道犯罪分子犯罪方式總是推陳出新層出不窮。比如大家很熟悉“電話詐騙”犯罪行為,最開始是從臺灣對福建實行跨地區詐騙,後來傳入福建後福建安溪縣完成了詐騙手法迭代更新形成了全國有名“電信詐騙之鄉”,隨著電話詐騙在全國氾濫開來犯罪手法也在這個傳播過程中不斷推陳出新,最終在廣東茂名市電白縣形成了“中國詐騙第一縣”。

  這種電信詐騙犯罪手法在從臺灣傳入福建並傳遍全國過程中,幾乎每一個地方都要遭遇了足夠多詐騙傷害,經受了足夠多詐騙損失,累計了足夠多詐騙受害者後,才能在社會上形成防範此類犯罪的意識。

  而對於當地公安機關來說,剛接觸此類詐騙案件時,因為對犯罪手法不熟悉,需要逐步摸索偵辦流程,很難在此類犯罪剛剛冒頭初期就給予嚴厲打擊。等到公安機關偵破了足夠多同類案件,形成了合適偵辦流程時,當地已經經受了足夠多詐騙損失,而詐騙分子也會因為在當地詐騙難度加大轉移到新的沒有受過此類詐騙地區。這樣詐騙分子每轉移詐騙一個地方,對於當地老百姓和公安同志來說都是新問題,都要蒙受了足夠多損失後才能找到應對方法,但是當蒙受到足夠多損失找到應對方法時已經為時已晚。

  那麼有沒有方法能讓每個地方公安機關在任何一種新犯罪行為在當地剛剛冒頭時,就給予最有效針對性打擊措施呢?

  公安信息AI化就可以很大程度上解決這個問題。比如當電信詐騙剛剛從臺灣傳入福建時,福建公安可以將偵辦此類案件過程中發現案件特徵、防範措施、偵辦流程、事後追索等經驗措施以AI化形式固化上傳到國家級信息平臺。當任何一地出現此類新型犯罪苗頭時,國家級信息平臺就可以提示當地公安機關相關犯罪徵兆,並在福建公安上傳的犯罪AI協助下依據相關犯罪特徵和打擊方法在此類新型犯罪剛剛冒頭之時,就打早打小阻止此類新型犯罪在各地區擴張,讓各地公安不用再經歷此類犯罪案件就擁有足夠的犯罪打擊能力。在各地公安將自己對各類犯罪的防控打擊經驗AI化共享給全國同行後,全國預謀類犯罪率必能因此大大降低一個大臺階。

結語


  在之前文章裡反覆講過了AI很簡單,它就是把我們人類經驗方法以算法模型的形式固定在雲平臺上,並讓雲平臺上所有使用者都在AI輔助下具有和我們相同經驗。

任何領域AI應用皆同此理!

  賽道看法:玄級,公司所處賽道較好處於行業龍頭地位。

  公司看法:玄級,公司對所在行業的大數據有較深刻認知但對AI認知仍處於探索中。

綜合看法:玄級,關注公司大數據平臺推進能力及AI方向迭代能力。

  看法說明:按天地玄黃排列。本看法只針對公司競爭力,未考慮股價因素。

  天級:傳奇級。在賽道、公司兩方面都要有超越時代的表現。

  地級:時代之上。在賽道選擇或公司層面有一個方面有超越所在時代的表現,另一個至少在所在時代是優秀級。

  玄級:時代領導者。在賽道認知或者公司層面,處於時代領導者的地步,但是沒有超脫時代。

  黃級:時代亮點。公司在賽道認知或公司層面有堪稱時代亮點的表現,但是其他方面有明顯不足。


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