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第8章 屠狗场诡案（三）（第1页）
会议室里死一般的安静，刚才的通话所有人都听见了，二十双眼睛的落点不约而同的集中在陆景文的脸上。
楚逸安还没来得及收起那一丝震惊。
别看楚逸安年轻，他的履历其实和陆景文很相似，也是警察学校毕业，也当过民警，只不过专业不对口，未来的职业规划也不同，所以没走刑警这条路。
所以就算其他人不知道，楚逸安是知道的：这确实是一个系统漏洞。
什么意思呢？
刑警的数据库虽然在容量上远比不上女娲，但它有一个独立的“大数据法律监督模型”，它会自动搜索所有案件，包括已结案的案件，通过数据碰撞发现异常的部分。
这当然是一个非常好用的东西，可以自动提取隐藏的共性，是现阶段AI技术的智能结合与运用。
不过嘛....缺陷还是有的，那就是这个“模型”需要我们手动建立，AI能够执行我们的命令，按照我们设计的模型去寻找异常，但它毕竟是AI，不可能无中生有的自创模型。
于是，凡是已经建立模型的案件都能自动提示异常，但没有建立模型的就不会提示。
这就好比杀毒软件，你在它的病毒库输入了一万种病毒数据，它以后再见到这些病毒时就能帮你拦截，但如果突然出现了一种新病毒，杀毒软件不认识，它就不会自主拦截，直到你更新它的病毒库，告诉它“这个也是病毒”为止。
屠狗场的案子在案件总量中的占比实在是微乎其微，如果建立模型，系统立即就能发现问题，发出警报。
可比起屠狗场，故意伤害、寻衅滋事、聚众斗殴、非法拘禁这些类型更常见，没有人会优先考虑建立屠狗场的模型，占比实在太低了，更别提“死者被狗活活咬死”这种极端的死法了。
这是一个矛盾点循环，工具是好的，但是你得先意识到某个案子“有可能与其他案子存在关联”，才可能主动去搜索，或主动建立逻辑模型。
除非遇到任何案子都去搜一下，否则这就需要极高的职业敏感和经验累积，只有极少人能做到。
陆景文飞快的浏览了一遍邮箱里的资料，眉头肉眼可见的皱了起来。
简单梳理了几点重要信息，他就抬起头望向所有人，深吸了口气才缓缓说道：“这个凶手....跨省跨市作案，根据立案信息显示，一共涉及了四个省六个市，相似案件....共10起。”
所有人听了都倒吸一口凉气，10起....这绝对是个大案子了，而且还是最令人头疼的跨多省多市案件，并案调查非常麻烦。