一是挖掘本地涉黑涉恶高风险地区。梳理泰州本地平台内涉黑涉恶的案事件18万余条，采用人工加自动标注的方式，将其制作成热力图，准确发现和掌握需要开展扫黑除恶的重点地区。

　　二是挖掘本地疑似涉黑涉恶社会单位。根据全市扫黑除恶工作的统一部署，我市共梳理了全国46万9类涉黑涉恶人员，以单位为清查主体，对其在泰州的聚集场所进行历史回溯，梳理出了涉黑涉恶人员经常聚集的旅馆、网吧，和曾经招募涉黑涉恶人员为工作人员的娱乐场所，精准指导各地对涉黑涉恶人员主要聚集地进行排摸。

　　三是挖掘本地涉黑涉恶高重点人员。通过对现有的70余万条数据进行样本学习，梳理出了涉黑涉恶人员的特诊和具体行为，利用警务数据与社会数据相结合的方式，不仅对已发现的涉黑涉恶人员进行深挖，更对未发现的涉黑涉恶隐性人员进行全方位扫描，重点打造三大智能模型：一是警情数据疑似涉黑涉恶人员挖掘模型。通过对非法拘禁、敲诈勒索、强迫交易等9类案件中84个关键词进行提取，对目前平台内处警内容进行关键词检索，根据对着84个关键词关联程度进行排序，发现未被掌握的各类涉黑线索及人员；二是医疗数据疑似涉黑涉恶人员挖掘模型。利用医疗处方数据，对经常至诊所开外伤处方药人员进行线索摸排。三是套路贷公司挖掘模型。在巨大利益的驱动下，我们发现新型“套路贷”公司犯罪手法愈发隐秘，存在以下特点：讨薪方式从硬暴力转向软暴力、利用合法公司的外衣行非法“高利贷”诈骗、利用各类前科人员进一步实施犯罪规避侦查。为此我们利用警情、二手车过户信息、涉黑涉恶、企业注册数据进行涉黑涉恶线索的挖掘工作。