智慧內保是社會治安防控體系建設的重要內容，匯聚單位標準地址、從業人員、保衛人員等基礎信息，對重點單位和要害部位的人員，結合空間數據，建立人員全息檔案，進行警情態勢預測分析、重點人員預警分析、重點車輛預警分析等主題和多維度分析研判，實現多維度預警。

智慧內保在平安城市建設中起著舉足輕重的作用。一方面，匯聚內保單位基礎信息，建設內保基礎信息資源庫，為治安管理、服務實戰、跨省跨區域數據交換共享提供服務支撐。另一方面，實現內保輔助決策功能，展示單位內保工作形勢，為相關政策修改、制定提供參考和數據支撐。最后，實現內保監測預警功能，采用大數據挖掘、人工智能等技術進行預警監測。

智慧內保安全監管平臺，包括數據中心、智慧內保安全監管系統、智慧內保警務通APP系統、系統管理。

智慧內保安全監管系統，包括重點單位管理、人員密集場所管理、重點人員管控系統、預警提示、警情數據分析模型、人員全息檔案。

警情數據分析模型

警情數據分析模型，采用大數據挖掘、人工智能等技術進行內保預警監測，實現對重點人員、車輛進行深入分析研判和預警分析。警情數據分析模型，包括警情態勢分析、重點人員預警分析、重點車輛預警分析。

智慧公安的智慧體現在實戰模型和人工智能算法、數據挖掘算法、機器學習算法，這些實戰模型和先進的算法是智慧公安的大腦中樞。將民警總結積累的實戰模型和算法應用于大數據平臺，模擬出專業民警、技術民警的偵查辦案思路，智慧公安的效能才能真正體現。人工智能和數據挖掘算法主要有K-means算法、樸素貝葉斯算法、分類算法、聚類算法、線性回歸算法、最大期望算法、PageRank算法、AdaBoost算法、Apriori算法、SVM支持向量機等。通過算法使得智慧公安大數據平臺不斷自我學習、自我完善，變得越來越聰明、越來越智慧。

大數據建模是一個涉及多個步驟的過程，主要包括數據采集、數據預處理、特征選擇、模型建模、模型評價。數據采集，需要收集有效的數據，并確保數據的準確性和完整性；數據預處理，通過數據轉換、缺失數據處理等對數據進行處理，并進行數據清洗；特征選擇，根據業務的需要進行特征篩選，提取符合業務需求的特征；模型建模，根據業務需求，從數據中提取重要特征，建立相應的模型進行預測或推斷；模型評價，對模型的準確率、可靠性、完整性、準確性等指標進行測試、模擬和評估。

基于沃達德大數據平臺，通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘，根據數據的特性，采用合適的可視化方式，將數據直觀地展現出來，以幫助人們認識數據、理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息，預測未來發展趨勢，進行智能化決策分析，使得數據資產成為核心競爭力。