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打擊跨境電信詐騙犯罪的行動中，第三地警方分別協助
遣送 14 名、472 名及 52 名台灣地區電信詐騙嫌犯回台
灣審理，但嫌犯多被判緩刑或科罰金，部分甚至當場釋
放
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。
基於涉案的犯罪分子由第三地執法部門協助緝捕，
出現了遣返及證據移交等問題，形成不知何去何從的局
面：犯罪嫌疑人是台灣地區居民，根據台灣地區法律的
屬人原則，台灣地區享有管轄權，應將罪犯移交回台灣
地區受審；但受害人是內地人，同樣，根據內地法律的
屬人原則，內地也享有管轄權，也應該將罪犯移交回中
國受審，而兩岸的刑事法律刑幅及量刑制度存在不同，
這部分問題凸顯了兩岸之間法制上的差異以及訂立的司
法互助協議存在盲點及灰色地帶所衍生的矛盾。
三、運用大數據打擊跨境犯罪的重要性
科技的發展，令人們的生活及工作模式出現前所未
有的改變，而網絡技術的高速發展，亦令到犯罪日趨多
元化、專業化、組織化、國際化、複雜化及跨境化，犯
罪嫌疑人、受害人及贓款分處不同的國家或地區，對警
方的執法造成極大障礙；犯罪分子的作案手段也愈發
多變及隱蔽，以一般的信息化手段協助警務工作，已很
難達到預期效果。因此，警務工作必須開拓新路向，貫
徹科技強警的理念，借助新科技促進執法，才能持久見
效。把大數據技術運用於警務工作中，將是往後警務發
展的趨勢，相信有助提升海峽兩岸和港澳共同合作打擊
犯罪的成效。
( 一 ) 大數據的概念及數據的來源
大數據又稱“巨量資料”，從概念上說，一般被定義
為無法被傳統軟件工具在合理時間內處理及分析的巨量
資料，所包含的數據大多是半結構化及非結構化資料，
僅有小量是結構化資料。一般認為，需具備如下 1 至 4 個
V 的特性才能稱之為大數據 ( 見表 1)，再由 4V 中發掘出
潛藏的第 5 個 V，亦即是人們渴望在大數據中能夠得到
的價值（VALUE）
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( 見圖 1)。
Volume
巨量性 數據量非常龐大，容量
規模往往達到PB級別
或以上
Velocit y
快速性 數據產生及更新的速度
快或實時，處理資料效
率需要高速
Variet y
多樣性 數據的種類多元，包括
傳統電子紀錄、文字、
影音圖像、網誌。數據
性質分為結構化、非結
構化或半結構化
Veracit y
真實性 數據本身的精確性，因
為蒐集量的多元及複
雜，數 據 資 料 真實 準
確，可信性高，影響最
後分析得出的結果
表1：大數據的4V特徵
2012 年，美國政府啟動大數據研究與發展計劃，歐
盟各國開放政府資料，普遍認為這就是大數據時代的開
4.
維基百科 (2017)，2016 年台灣詐騙集團成員涉嫌電信詐騙案，網址：＜
https://zh.wikipedia.org＞。
5.
維基百科 (2017)，巨量資料，網址：＜
https://zh.wikipedia.org＞。
圖 1：大數據概念
澳門警察 /
警察理論
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