% ============================================================ % 第二章 背景与现状 % 对应评审维度:需求与场景适配、应用价值 % ============================================================ \chapter{背景与现状} \section{电信诈骗受害人资金核查业务流程} 典型的电信诈骗案件资金核查流程可概括为:受案 $\to$ 笔录制作 $\to$ 核账 $\to$ 认定 $\to$ 报卷。受害人在报案时通常提供微信、支付宝、银行卡、短信通知等截图作为转账凭证。民警需要将这些零散证据整理为可追溯、可认定的资金流水,并回答执法层面的关键问题:哪些钱可以认定为被骗金额,理由是什么,证据在哪里。 \section{传统人工模式的瓶颈} 传统人工核账模式下,民警逐张查看截图、手动登记交易信息、人工判断重复与中转、计算被骗金额并撰写认定理由。该模式存在以下瓶颈: \begin{itemize}[leftmargin=*] \item 截图来源杂:微信、支付宝、银行卡、短信、数字钱包混杂 \item 截图数量大:一案几十张到上百张截图 \item 重复统计风险高:同一笔交易跨平台多次出现 \item 中转情形复杂:本人账户过渡、充值提现、退款混杂 \item 认定理由依赖经验:标准不统一 \item 结果需反复整理:表格、笔录、报告重复劳动重 \end{itemize} % 图 2-1 占位 \placeholderfigure{Fig-traditional-flow.pdf}{传统人工核账流程图} \section{痛点与影响对照} 表\ref{tab:pain-points} 归纳了传统模式下的主要痛点及其影响。 \begin{table}[H] \centering \caption{痛点与影响对照表} \label{tab:pain-points} \begin{tabular}{lll} \toprule \textbf{痛点} & \textbf{具体表现} & \textbf{影响} \\ \midrule 截图来源杂 & 微信、支付宝、银行、短信等混杂 & 分类与整理耗时 \\ 截图数量大 & 一案数十至上百张 & 人工逐张登记极耗时间 \\ 重复统计 & 同笔交易跨平台多次出现 & 易重复累计被骗金额 \\ 中转复杂 & 本人账户过渡、自充、退款 & 易错认、易漏排 \\ 认定不统一 & 依赖个人经验 & 口径不一致、难以复核 \\ 文书整理重 & 表格、笔录、报告反复整理 & 重复劳动多 \\ \bottomrule \end{tabular} \end{table} \section{智慧警务与 AI 智能体发展趋势} 智慧警务建设强调技术赋能基层、减负增效。AI 智能体具备目标导向、环境感知、规划执行、工具调用和反馈闭环等特征,适合承担高重复、高耗时的信息抽取与初判任务,而将最终确认权、补证权、修正权保留给民警。本项目正是在此背景下,将多智能体协同技术应用于电诈受害人资金核查这一垂直警务场景。