今年10月26日央視新聞頻道《焦點訪談》報道了去年12月17日午夜前后，一伙不法分子通過在ATM機上加裝假讀卡器和偷攝裝置，竊取客戶的銀行卡磁條信息及密碼后克隆偽卡，造成當地14家銀行的168位儲戶的銀行卡被盜刷，涉案金額高達740萬元。
按理說銀行的安防投入不可謂不大，技防水平不可謂不高，安保管理不可謂不嚴，但為何多名不法分子能在持續5個月穿越多家銀行作案輕易得手而未被察覺?
“防范”本質
這實際上涉及一個最基本卻往往被我們忽視的概念，就是我們常說的安全防范(簡稱“安防”)中的“防范”到底是防備?是防御?還是防止?
按字典的解釋，“防”為戒備、守衛、抵擋;“范”則帶有限制的含義。因此，防范應該包括防備、防御和防止的全部概念，也就是有戒備、抵擋和制止的作用。從這個概念來說，無論是技術手段還是管理理念，目前安防的現實結果只是起到了戒備和部分抵擋的作用，并沒徹底實現“防范”的真正目標。
不要以為這只是在玩文字游戲，概念決定理念，理念決定手段。如果只是防備，那所有的手段都是墻砌得有多高、門裝得有多厚，完全受制于敵方，處于被動狀態;防御則是守中帶攻，讓敵方時有忌憚，哪怕得手也要付出一定的代價;防止就是從根本上消除敵方得手的機會，在事前就將敵方的行為甚至欲念扼殺在搖籃里。顯然，后者是管理成本最低的一種方式。
從上圖所示，一般犯罪分為四個階段：事前的“計劃犯罪”、“準備犯罪”，和事后的“正在犯罪”和“已經犯罪”。我們現在的技術手段、管控措施乃至管理思維主要針對“正在犯罪”和“已經犯罪”的后階段，嚴格意義并不能稱為“防范”，只能稱為就事論事的“就范”。因為已經把敵方放進門來了，哪還談得上“防”?
對“正在犯罪”階段的技防手段主要是實時報警，如紅外探測、震動探測等等，實時報警的最大弊端就是會產生大量“狼來了”的誤報，致使在非真實報警的處置上投入巨大的無效成本。盡管可以增加視頻復核的附加手段，但一般案件的前后過程也就是短短幾分鐘、十來分鐘，即使能及時判斷為真實報警，保安人員也很難及時趕至現場制止案件的發生，使得絕大數“正在犯罪”的行為不可避免地成為“已經犯罪”的結果。而對“已經犯罪”階段，那只能寄希望于調取視頻錄像的“事后取證”來起作用了。顯然，以上兩個階段的技防手段及處置方式都只能是對“滯后性事實”做出被動響應。
“12·17”案件清楚說明，盡管每個ATM網點區域都安裝了監控報警設備，也設有24小時專人值守的安保監控中心，但由于監控網點及視頻圖像多，而安全職守人員有限，單純只靠人工盯屏，難以及時發現并制止異常行為與犯罪活動的發生。如果所有技防手段和處置方式還停留在“人工盯屏”、“事后取證”的被動落后管理狀態，就不可避免地使銀行深陷“案件發生→造成損失→警方取證→警方破案→銀行賠償→聲譽損失”的怪圈。即使最終案件告破，但已給當事人造成了無法彌補的經濟損失和身心傷害，對社會治安造成了惡劣的印象。
隨著產品功能同質化、市場價格透明化等市場發展必然因素的影響，安防行業進入門檻越來越低，報警運營領域的競爭不可避免地與安防產品領域、安防工程領域一樣日趨激烈。如果報警運營的目標或手段只是針對“正在犯罪”和“已經犯罪”的后階段，對用戶體驗來說都是事后處置，那么裝備精良、管理規范的服務正規軍與魚目混珠的雜牌軍在為用戶展現的服務效能上并沒有明顯的、本質的區別，一句話：沒有差異化!這時，品牌、產品、技術、團隊、管理等所有綜合競爭力因素，在“低價”面前根本不堪一擊。顯然，在市場競爭日趨激烈及用戶消費觀念趨于理性的情況下，只是埋首于原始業務形態上精耕細作，或在現有的產品性價比或運營成本上絞盡腦汁，甚至指望通過行管手段或是商業道德層面來實現市場整頓的理想狀態都不是擺脫殘酷現實的破局之道。
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“判警”方式
“判警”就是一旦犯罪嫌疑人在監管現場有犯罪跡象或犯罪企圖時，就能及時判斷捕捉并示警，通過嚇退罪犯或警示民眾等方式，制止或延緩犯罪行為的發生，近年成為熱潮的智能分析技術就是“判警”手段之一。
智能分析技術就是將攝像機拍攝的圖像序列進行定位、信息提取，并通過目標分類、目標跟蹤、運動檢測、行為識別等多種智能分析算法或規則條件，分析和判斷目標對象的運動模式，并與用戶自定義的行為規則進行匹配，從而確認目標對象的行為是否存在異常或威脅。
深圳市貝克希爾智能科技有限公司推出的“自助銀行‘三防聯控’智能安保綜合管理系統”就是利用智能分析技術對ATM犯罪活動實現“案前預警、案中制止、協警聯動”智能安保監管的典型應用。該系統采用國際先進的異常行為識別、人員跟蹤技術及現代化控制技術，可對進入ATM自助營業場所的人員進行自動判別、重點跟蹤及預警提示。一旦出現粘貼小廣告、惡意安裝假設備、堵塞攝像頭等異常狀況以及逗留徘徊、尾隨越線、搶劫斗毆、遺留物等異常行為，系統將自動報警。
以非法安裝假鍵盤、讀卡器的犯罪行為為例：系統通過像素、紋理、色彩及形狀等特征提取及分析，可及時甄別與原面板裝置不一致的部位變化，并向監控中心發送報警前后的比對圖片及前后過程視頻包，由值班人員進行報警復核。
如確認被安裝了假鍵盤或讀卡器，值班人員一方面可通過調取現場圖像，實時監控現場狀況，并通過語音對講通知進入自助營業場所的儲戶不要使用該臺ATM機，另一方面通知保安人員前往案發現場拆除非法裝置(或當犯罪分子返回現場拆除裝置時予以拘留)，這樣犯罪分子壓根就沒有得手的機會，從而有效避免了“12·17”案件的發生。
而針對搶劫案件，系統可以根據犯罪嫌疑人在搶劫前必有的徘徊觀察、近身偷窺等行為建立跟蹤、逗留、尾隨等異常行為判別算法模型，一旦出現相匹配的異常行為，則提前通過遠程語音對講，提示儲戶或警示犯罪嫌疑人，減少了犯罪機會，打消了犯罪欲念。
從業務屬性和經營方式來說，報警服務運營商并不承擔抓獲罪犯或完成破案的職責和義務，最佳的經營目標應該是最大程度避免犯罪行為的發生，從而將經營成本和管理風險降到最小。從這個意義上來說，與其說“判警”是一種安防的實現手段還不如說是一種經營方式，而實現“判警”方式所要求具備專業的行業性綜合解決方案和規范的管理機制，也為進入“判警”服務需求的市場領域建立了技術和運營門檻。
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“預警”就是通過建立數學模式和行為學習算法，對歷史事件、時空環境、實時動態、運動軌跡、案底人像等海量信息進行數據挖掘、歸類、整合和加工，對未來數據走向(犯罪動向)做出預測性分析，以便提前做好防范措施和應對決策，避免犯罪行為的發生。大數據、云計算、物聯網及移動互聯網等技術的快速發展，為實現“預警”創造了有利條件。
A-L·巴拉巴西在《爆發：大數據時代預見未來的新思維》一書中描述過這樣一個場景：在LifeLinear網站上輸入主人公的姓名，屏幕上就會顯示某日主人公推開地鐵站的大門，左轉去了馬薩諸塞大街。另一路視頻顯示主人公從左側進入鏡頭，經過柏克萊音樂學院，然后在基督科學會世界總部旁邊的鏡頭中消失。緊接著一路路視頻不斷顯示主人公的行蹤，最終進入了東北大學復雜網絡研究中心的辦公室。其實，上述故事中的攝像機之所以能隨時準確地捕捉到主人公的影像并進行跟蹤，并不是應用了多先進的監控設備或人臉識別技術，而是基于“守恒定律”和“可預測性”兩個基本原理。簡單地說，每個人的生活都有規律性的習慣，只要通過建立一個行為模型并進行歷史數據分析，就可根據其當前的位置，預測其將來的動向并很快找到他的蹤影。即使偶爾打破生活常規，無非再增補些實時資源來實現追蹤。
正因為人都是習慣的奴隸，其行為具有一定的重復性、相似性和規律性，如果對案件歷史信息、犯罪嫌疑人行為習慣及其他關聯數據進行挖掘，總結出對應的犯罪規律以及導致這些規律的背后機制，就能夠對未來的犯罪行為進行預測。所謂通過時空分割、特征提取、對象識別等快速檢索手段進行視頻圖像偵查，無非是實現了如何在海量數據內找到目標對象的功能而已，并未擺脫“事后取證”的傳統思維，充其量也只是大數據應用的初級階段。而真正的大數據思維，應該是對大數據進行歸類、提取和加工，發現隱藏在大數據中的模式、相關性、規律和趨勢，為人們亟待解決的問題提供預測性答案。
大數據應用將對報警運營的管理理念、管理方式和管理目標帶來顛覆性的改變，使我們：不再依賴監控報警產品的功能指標，而是轉向對大數據的價值挖掘上;不再局限于事中、事后的應急響應能力，而是著眼于事件發生前的趨勢預測上;不再受困于“事后取證”的被動狀態，而是有力把握“提前防范”的主控局面。
大數據發展的最大難點是數據的“流動性”和“可獲得性”，而這恰恰是許多中大規模報警運營商所具備而尚未意識到的優勢。報警運營商在多年監控報警運營過程中已經積累了大量數據，如視頻、圖片、地理、文本(包括報警時間、地點、人員檔案等)……同時這些數據還在不斷更新、增加。數據就是寶藏，利用才有價值，不用就是成本消耗甚至是累贅。如何重新規劃和調整對這些數據的管理方式，包括收集、存儲、挖掘、提取、整合、分析以及互通、分享，并從中發掘前所未有的商業價值，從而有助于改善報警運營的服務水準和用戶體驗，這將是檢驗報警運營商在大數據時代下是否具備大數據思維的嶄新課題。
結束語
無數的商業案例證明，大數據正在不斷顛覆著傳統的商業模式和應用市場，并改變著我們的生活方式。無疑，大數據也將在智慧城市建設，幫助城市預防犯罪，提升預防、響應及應急能力等方面起到舉足輕重的作用。在這樣的市場挑戰和歷史機遇下，報警運營商應不斷創新大數據思維，通過與大數據、云計算技術公司合作或是作為原始數據供應商，致力于探索以大數據為基礎的安防解決方案，使大數據轉化為報警運營的企業競爭力!
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