- 业务痛点
- 方案优势
- 核心功能
- 应用场景
- 系统架构
- 典型案例
业务痛点
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缉私数据碎片化
传统缉私方式下,情报数据来自多个管控单位,彼此独立,信息壁垒问题突出,难以进行数据挖掘和分析,导致缉私数据应用效率低下。
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涉案对象难发现
海关缉私部门难以发现涉案人员交易涉案、贩毒等行为,不能有效提升整体风险防范能力,易遭受突发风险之侵袭。
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SK行为难甄别
无法智能卡口监控,仍需人工查验和逐一复核,导致通关效率低下,让出入境人员“等关”时间更长。
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线索管理易遗漏
传统线索管理方式难以防范信息泄露和篡改,线索安全无法得到保障,容易遭受闲杂人员打击或泄露。
核心优势
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信息渠道来源广
汇聚署级缉私、直属局缉私、公安、互联网等10大业务系统及各渠道数据,全面支撑缉私情报分析工作。
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情报分析理论强
结合最新的认知计算和深度学习等理论、算法,打造智慧缉私大脑,全领域服务缉私情报分析业务。
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预警预测结果准
具备30+智判模型,形成精准的事前预警、事中监测、事后追溯的海关缉私业务全周期监测、预警能力。
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缉私工作效率高
具备信息发现、研判分析、预警预测等日常缉私工作处置与监管能力,全面提升缉私工作智能化水平。
核心功能
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缉私大数据资源池
打破海关内部业务系统的数据孤岛,提高大数据驱动的业务智能化、自动化能力。
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智慧缉私情报分析
构建缉私领域模型,实现SK、走私等情报挖掘分析,以技术驱动精准缉私。
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特定缉私分析
大宗商品、邮包、快递、涉违禁品等特定场景的缉私分析。
应用场景
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- 缉私数据治理
- 对缉私数据进行全面管理和治理,确保数据的准确性、及时性和保密性,提高缉私行动的效果和效率。
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- SK走私打击
- 及时识别和打击SK走私,保护边境安全,并遏制非法人员进境行为。
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- 涉濒危物种走私打击
- 利用大数据和监测技术,追踪濒危物种走私活动,保护生物多样性,维护生态平衡。
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- SQZ走私打击
- 通过数据分析和监控,预先识别潜在的SQZ走私风险,加强边境管控,保护国家安全。
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- 涉违禁品走私打击
- 利用数据分析和监测技术,发现和打击涉违禁品的走私行为,保障社会安全。
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- 绩效管理
- 通过数据分析和绩效评估,评估工作绩效,为提升执法效率和质量提供依据。
系统架构
典型案例
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某市智慧缉私系统
融合处理海量多源异构数据,利用大数据、人工智能等技术,实现海量数据内在逻辑关系的挖掘和分析,建立面向缉私业务工作的智判模型库和战法库,提升强化海关缉私部门在查缉走私违禁品工作中的情报分析能力,技术推动执法部门监管效能。
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