问题：社会流动加快、作案手段趋于网络化和智能化的背景下，传统刑侦常遇到线索零散、跨域流窜快、证据链更隐蔽等难题；尤其是盗窃、诈骗等侵财类案件，嫌疑人往往通过虚假身份、临时通信工具、频繁换乘等方式规避侦查，单靠走访摸排和经验判断，效率和准确性都面临压力。 原因：一上，公共安全治理正从“人力驱动”转向“数据驱动”，数据来源更广、体量更大、类型更复杂；另一方面，基层在数据整合、模型建设和协同共享上仍有短板：数据分散在不同系统，研判水平不一，一些民警对新工具不够熟悉，导致“数据在手用不起来、查得到难联动、能分析缺方法”的情况仍然存在。 影响：数据侦查能力的提升，直接影响案件侦破效率和群众对治安的预期。吴国平的工作经历说明了这种变化：2012年11月，淮安区某小区门口发生命案，现场线索有限。他从监控画面、车票信息、通联记录等入手迅速建立关联，两小时内锁定嫌疑人黄某，为后续侦办争取了关键时间。2015年，淮安、常州、无锡等地出现手法相近的“医院拖货”诈骗，受害人多为货车司机。面对跨区域、跨度长的案件，他梳理比对多地案卷，抓住车型、口音、作案时间等共性，将46起案件串并成链条，推动专案取得突破。2017年京沪高速服务区发生多起车内盗窃，他从临时牌照等细节切入，短时间内完成大量轨迹与关联数据比对，在外省抓获嫌疑人。2018年两区发生“借手机转账”类诈骗，他围绕涉案车辆建立研判模型，挖掘出全国同类案件关联线索，助力一次性破获百余起案件。实践显示，数据研判不仅能提速破案，也能压缩犯罪活动空间，提升群众安全感。 对策：要实现“数据多跑、民警少跑”，关键在机制建设和能力提升同步推进。吴国平自2012年起参与分局信息小平台、合成作战平台、“警情追踪”等系统建设，围绕警情流转、线索核查和研判支撑优化流程，减少重复填报和人工统计，让更多办案资源回到一线。同时，他以“能用、管用、好用”为标准，把方法沉淀为模板和课程，累计授课200余次，带动340余名同事提升信息化应用能力。多项实践表明：一是健全跨警种合成作战机制，以统一线索入口和任务闭环提升协同效率；二是加强数据治理和质量控制，做到可追溯、可复核；三是完善人才培养路径，推动懂业务、懂数据、懂实战的复合型力量在基层成长；四是在依法合规前提下用好数据资源，守住安全底线和规范要求。 前景：随着警务运行继续向数字化、智能化发展，信息研判将从“辅助工具”逐步成为“基础能力”。未来，基层刑侦仍需持续发力：一是强化数据共享与标准统一，减少信息壁垒；二是以实战需求牵引模型建设，避免脱离办案场景；三是形成“平台＋机制＋人才”的整体支撑，把个人经验转化为团队能力和制度能力。吴国平所代表的“屏幕追凶”，正在成为提升社会治理效能的重要路径。
深夜的办公室里——屏幕的光映在吴国平的脸上——他仍在海量数据中追寻案件的关键坐标。这位把大量时间投入刑侦一线的民警，见证了警务科技的快速发展，也用行动说明：在键盘与鼠标构成的另一条战线上，科技手段正在更高效地服务侦查，更稳妥地守护群众安宁。