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本報訊（記者張吟豐 通訊員黃馳宇）“李某短期內多次使用同一臺高檔車，在行車過程中，當對方車輛變道時故意‘上車’發(fā)生剮蹭，造成對方全責或主責，再以私了形式非法獲利?！苯?，湖南省長沙市望城區(qū)檢察院提前介入李某“碰瓷”詐騙案時，發(fā)現犯罪嫌疑人通過故意制造交通事故來牟取非法利益。

“這種故意‘碰瓷’的案件，在交通事故中可能還有不少?！背鲇诼殬I(yè)的敏感，承辦檢察官陳江走訪了望城區(qū)交通部門，調取了近兩年長沙市交通事故處理的相關數據。

“很多司機都遇到過這種情況，前車開得很慢，等你向前加速準備變道超車時，前車再一個急剎車，就追尾了?；蛘咔败囎兊罆r，明明后方無車，等變道的時候突然就產生剮蹭，這時司機往往會被認定為全責或主責，要么報保險，要么私了，殊不知，這其中很可能是一場有預謀的‘碰瓷’式詐騙?！标惤榻B道，因為涉及交通事故類案件基數大、信息繁雜，僅靠檢察官逐案核查，效率很低。“比如此次調取的數據共計30余萬條，要靠人工去核查比對，基本是一件不可能完成的事情?！?/p>

“現在是數據時代，完全可以搭建數據平臺進行歸集分析，從而精準發(fā)現監(jiān)管漏洞。”在公安交警部門的支持下，該院開始探索建立交通事故涉詐案件立案監(jiān)督模型。交警部門將交通事故數據歸集至該數據平臺，每條數據中包括姓名、證件號、車牌號、保險公司、事故時間、事故地點、責任劃分等信息，該院數據專業(yè)團隊對數據歸集研判后進行監(jiān)督模型開發(fā)，設置了數據后臺導入、自動篩選排序、關聯比對篩選等功能，對異常數據進行監(jiān)督篩選。比如同一臺車或同一個人在短期內有多次交通事故，且全部是對方的主責或全責，則該事故有可能屬于某種故意“碰瓷”情形，該數據模型就會將此類異常數據及時推送給該院業(yè)務部門進行分析研判，確定具體案件成因。

截至今年4月17日，該院運用該數據模型對30余萬條交通事故數據進行篩查，發(fā)現新的交通事故涉詐線索54條。目前，公安機關已偵破4個涉詐犯罪“碰瓷”團伙，已有13人被該院批準逮捕。此外，該院正與公安交警部門構建大數據共享、大數據風險預警機制，共同打擊交通事故“碰瓷黨”。