数据多，如何找到分析的切入点?
电子数据研判中，找到相关信息只是起点，难的是把分散的内容联系起来。
一部手机可能包含数十万条聊天记录，一个案件又常涉及多人、多设备。报价、收款、人员往来散落在不同会话中，逐条翻阅后，仍需花时间整理业务和关系。
火眼“AI助手（智能问答）”支持围绕案件数据提问，辅助归纳案情、梳理关系，并根据后续问题继续细查。办案人员可从整体情况入手，逐步明确对象和范围，将分析结果整理为图谱、统计清单或报告。
使用 AI助手时，可先明确当前要解决的问题。业务分散，可以围绕业务类型和分工追问；人员众多，可以限定对象，逐步补查账号、通信和交易往来。
本案用法：业务追问、XMind 全景、CSV 统计、Word 报告
【基本案情】
某制售假证件案件中，相关人员以公司业务为掩护，多渠道承接证件办理。聊天、订单、报价和收款分散在不同检材中，需梳理业务类型、上下游资源、代理及收款关系，还原团伙分工。
【AI助手如何切入】
可通过“AI助手（智能问答）”先了解全案，再追问“做什么业务、如何报价、由谁负责”，逐步整理团伙关系、业务明细和分析报告。
【操作路径：概括案情，拆解业务，再统计成稿】
1. 从综合报告中找出后续问题
先通过 AI助手生成综合报告，了解主要人员、业务、资金及时间线，再细查：各类业务对应哪些资源方，报价如何传递，谁负责接单、办理或收款。
案例一·图1：综合案情报告
2. 追问业务和分工，整理人员架构
办案人员在 AI助手中追问：“整个团伙都做什么业务，业务报价多少？”同时要求用 XMind 整理人员架构及各自负责的业务。
案例一·图2：追问业务、报价与分工
生成的团伙全景图按上游资源、下游代理、报价、收款账户和运营模式展开。若某个人员的分工或上下游联系不清楚，可针对该节点追问，再回到聊天记录核实。
案例一·图3：XMind 团伙全景
3. 明确统计口径，将记录整理为 CSV
接着可要求 AI助手按证件类型、关联人员和办理记录汇总，明确重复记录的处理口径。CSV 汇总展示了相关记录、关联人员及证件类型分布，便于核对具体信息。
案例一·图4：CSV 记录与分类统计
4. 汇集前述结果，生成 Word 分析报告
最后将概览、架构、统计和关键对话汇集成 Word 报告，涵盖角色分工、账号体系、证件类型与价格、流程、资金和证据摘要，办案人员可在核验后补充修订。
案例一·图5：生成 Word 分析报告
【研判技巧】
XMind 便于看结构，CSV 便于查明细，Word 便于组织报告，可按用途选择。记录数、关联人数与团伙成员数宜分别表述。
【本案成果】
形成团伙全景、证件相关记录与关联人员的统计清单，以及案件分析报告，方便查看整体分工、核对具体业务。
本案用法：全案提问、人员追问、Markdown 报告整理
【基本案情】
某野生动物交易案件中，办案人员需围绕核心对象，梳理关联人员的供货、购买和中介关系。品种、报价、地点、运输与转账信息散落在不同会话中，还需从联系往来中分清具体交易及人员作用。
【AI助手如何切入】
可借助“AI助手（智能问答）”先了解全案，再围绕具体人员和交易线索追问。本案先归纳核心对象与关联人员的关系，再补查账号、通信及交易内容，逐步完善人员分析材料。
【操作路径：了解全案，补查人员，定向追问】
1. 先问全案，形成 Markdown 报告
可向 AI助手提问：“请概括核心对象基本情况，对交易对象分类，梳理相关行为、常用表述和关键对话。”返回结果包含人物画像、交易链条、细节及数据引用编号。图中已保存为 Markdown 报告，便于查看已有发现和待查内容。
案例二·图1：全案分析与 Markdown 报告
2. 补齐关联账号，细化人员与交易线索
随后继续归集买卖双方的关联账号。图中进一步汇总了核心对象的角色、交易往来和关键联系人。提问时，可列明需补充的人员代号、账号、交易方向和关键对话出处，方便逐人核对。
案例二·图2：归集关联账号与交易线索
3. 围绕特定联系人，补查通信与微信关联
随后筛选备注包含特定关键词的号码，统计通话频次与时长，并关联号码归属地、微信好友和短信。提问时明确联系人范围和核对内容，有助于获得针对性结果。
案例二·图3：限定联系人，追问通信关联
4. 对照通信和交易内容，区分人员角色
AI助手进一步归纳通话情况、微信交易活跃度和具体行为。部分号码缺少实质性通话，微信中却仍有交易线索。因此，可结合聊天、转账和交付内容判断实际关系，将补充发现记入人员报告。
案例二·图4：对照通信与交易行为
【研判技巧】
提问时，可说清楚查谁、查什么、如何整理结果。报价、转账和交付宜分别记录，避免将询价计作成交；多轮分析的检材或筛选范围不同，统计人数时也可注明。
【本案成果】
本案对关联人员逐一梳理，形成包含上下游角色、品种、地点、运输、资金与关键对话的 Markdown 报告。复盘材料记录，AI 辅助分析约用时 1 天，传统人工分析约需 15 天。
两个案例中，AI助手都从全案问题入手，再根据已有发现逐步追问：一个细化到业务和分工，一个深入到人员和交易。
火眼 AI助手的实战价值，在于协助办案人员归集信息、梳理关系并整理材料。把对象和问题说清楚，结合返回结果继续追查，能让海量数据中的分析思路更清晰。
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说明：案件结论须基于原始数据和法定证据材料作出。
本文案例均基于真实案件事实改编，涉及地区、单位、人员及具体案情均已脱敏处理。
