数十个G的压缩数据包被带回办案点。小王和他的小组连夜奋战。服务器嗡嗡作响，屏幕上代码滚动。数据清洗、去重、关联、匹配……这是一个枯燥却至关重要的过程，如同沙里淘金。

“林处，数据基本清洗完毕了。五年，市级财政专项资金支付记录，一共一百八十七万五千六百多条。”小王的声音带着疲惫，也带着兴奋。

林万骁走到电脑前，看着屏幕上结构清晰的数据库表：“很好。现在，建立几个初步模型。”

他拉过白板，写下几个关键词：

“一、时间异常模型。筛选所有节假日期间的支付记录、凌晨等非工作时间的支付操作、以及同一项目资金在极短时间内（例如24小时内）完成所有审批流程的记录。”

“二、对象异常模型。重点分析收款方：注册时间不足一年的新公司、同一法人或关联方控制的多个企业集群、注册资本与获得资金规模严重不匹配的企业。”

“三、额度异常模型。关注金额恰好处在不同层级审批权限临界点以下的支付。特别是那些频繁出现的、金额总是比上一级审批权限低一块钱的支付。”

“另外，做一个关联分析，交叉比对这三个模型筛选出的异常记录，找出重叠点。那些同时满足多个异常条件的支付，就是我们的重点怀疑对象。”

任务再次分解。办案点的几台电脑全面开工。SQL查询语句不断编写、运行。Excel的透视表功能被用到极致，海量数据被切割、重组、聚合，寻找着违反统计规律的蛛丝马迹。

时间一分一秒过去。窗外夜幕降临，又渐渐泛起鱼肚白。

“有了！”凌晨时分，小王突然喊了一声，声音沙哑却充满发现的光芒。

小主，

林万骁和几乎要睡着的郑国栋立刻围了过去。

“看这里，”小王指着屏幕上一张复杂的关联图和一串筛选出的记录，“按照您说的几个模型交叉比对，我们锁定了三十七个高度可疑的项目支付。主要集中在农业产业化补贴、中小企业创新基金和灾后重建补助这几个大类。”