作者：来自 Elastic Josh Phifer
当每分钟都很重要时，调查人员不应该花上数小时去寻找系统已经知道的内容。
执法调查越来越受到碎片化数据系统、叙述性证据和无法跟上现代信息量的人工关联流程的阻碍。关键背景分散在不相连的系统和格式中，包括：
- 记录管理系统（ RMS ）
- 计算机辅助调度（ CAD ）平台
- 数字证据存储库
- 车牌识别（ LPR ）数据
- 访谈
- 开源情报
调查数据通常包括大量非结构化数据，例如手写现场笔记、音频记录、监控视频等。
从人工关联到整体搜索和分析
面对这一系列不同的信息来源，调查人员被迫手动拼接时间线、实体和关系图，这往往导致结果不一致且难以重复。行政报告需求，加上对速度、准确性和可审计决策的更高期望，进一步挤压了本就有限的调查带宽。随着数据来源扩张速度超过警员跟进的能力，机构需要能够减少摩擦、快速呈现相关洞察，并支持可辩护、基于证据的结果的工具，同时不增加操作复杂性，也不牺牲数据安全和隐私。
作为一个分布式搜索和分析平台， Elastic 通过安全的数据网格方法将这些孤立的、非结构化的数据源整合在一起。由此，调查人员可以更快、更有信心地发现线索、模式和关系。内置的地理空间搜索让按位置呈现相关活动变得容易，而 Elastic 的向量搜索能力则可以在大量非结构化文本中进行深度发现。包含非结构化信息的数据集，例如警员叙述、访谈记录和证人陈述，往往蕴含最有价值的信号。而 Elastic 能帮助安全地建立这些连接。
构建带有 agentic AI 的调查工作流
Elastic Agent Builder 进一步扩展了这一点，它通过任务特定的 AI agents 来实现 AI 增强的、可重复的调查工作流。这些 agents 不再只是检索数据，而是可以执行多步骤推理、运行预定义的调查检查、关联来自不同来源的发现，并呈现结构化且可辩护的输出。这为更深入的洞察和更快速的研究周期打开了大门，而这些在手动或传统工具下往往不切实际或过于耗时。快速总结长篇报告、抽取实体、构建时间线以及识别潜在关联的能力，在保持可审计性和证据链完整性的同时，显著提升了调查能力。
这些能力旨在增强人类的调查判断，而不是取代它们。Elastic 与现有数据系统和工作流集成，而不是要求整体替换，使机构能够在保持保管链完整性、可审计性和法庭可辩护性的同时逐步实现现代化。最终结果是减少收集和综合信息所花费的时间，使人员能够专注于访谈、验证和决策------那些真正推动案件进展的工作。
空隔离和云端部署
这些功能也可以部署在离线和完全空隔离的环境中，确保具有最高安全和合规要求的机构也能受益于现代 AI 工作流。Elastic 保持模型中立，让组织可以灵活选择最符合任务需求、安全状况和采购限制的 LLMs。结合 Elastic 的基于角色的访问控制 (RBAC) 和基于属性的访问控制 (ABAC)，机构可以实施高度细粒度的授权规则，而数据范围限定和匿名化确保 LLM 只接收执行任务所需的最少信息。
在现代 AI 环境中，最成功的机构不是拥有最多数据的那些，而是能更快连接数据、信任数据并采取行动的那些。
想了解更多 Elastic 如何通过数据和 AI 加速调查，请参加网络研讨会：公共部门执法：打破数据孤岛，实现更快速、更智能的警务。
相关资源
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原文：https://www.elastic.co/blog/disconnected-data-modern-investigations