智慧监狱数据研判平台

4   智慧监狱数据研判平台
 

4.1    基本要求
4.1.1    数据分析研判应以数据为基础 ， 从全局视角进行预测判断， 实现态势感知， 从而为决策与行动提供技术支撑。
4.1.2    数据分析研判应构建“监狱－省级－部级”三级数据分析研判体系，实现对不同量级的数据进行  不同侧重点分析。
4.1.3    数据分析研判应将物联网、云计算、人工智能、大数据等技术充分融合， 为全体警察提供实时的可视化工作支撑服务， 为监狱核心 工作提供预测研判服务， 为监狱管理提供整体解决方案。
 

4.2    个体分析
4.2.1    个体分析应基于监管安全、教育改造、刑罚执行、公正执法、警务管理和后勤保障等分析模型   提供基于犯情、 警情的数据挖掘和大数据智能检索应用。
4.2.2    个体分析应基于对罪犯相关信息全集分析， 实现对罪犯个体的精准把握 ， 包括但不限于罪犯个体的改造难度评估、安全风险预测预警和教育矫正方案推荐等。
4.2.3    个体分析应基于对警察工作的全流程数据分析， 实现对警察执法的精准评估， 推动监狱管理规范化和智能化。
 

4.3    趋势分析
4.3.1    趋势分析应基于监管安全、教育改造、刑罚执行、公正执法、警务管理和后勤保障等分析模型提供基于狱情、 警情的趋势性研判、预警服务和预案推送。
4.3.2    趋势分析应基于对罪犯特定群体或者全体的数据分析 ， 实现趋势性评估分析， 包括但不限于特定群体改造趋势评估、特定群体风险预警和改造手段发展趋势预测等。
4.3.3    趋势分析应基于对群体或者整体 警务情况的分析判断 ， 实现警察招录计划、警务调度分析和监狱管理效果立体研判等。
 

4.4    政策指导
4.4.1    政策指导应基于监管安全、教育改造、刑罚执行、公正执法、警 务管理和后勤保障等分析模型提供宏观政策制定指导服务。
4.4.2    政策指导应通过大数据分析研判的应用，结合监狱业务实际，在国家层面建设具有全局性、实践性、规范性的监狱知识库。
4.4.3    政策指导应以大数据为基础， 通过数据挖掘等新技术实现宏观性、全局性的政策指导 ， 包括但不限于罪犯调度、全国安全指导、重新犯罪率评估、警力结构配置、执法公正性评估、执法流程规范等。