纪检监察大数据应用在问题线索排查中的效能提升研究

摘要：新时代全面从严治党向纵深推进，大数据技术在海量数据归集、关键链条挖掘、智能对比分析等方面，都有十分突出的优势，将其自然地融入纪检监察问题线索排查过程，有利于推进监督执纪执法工作的智能化、数字化、现代化转型。本文从实践出发，系统、扎实地论证了大数据应用提升问题线索排查效能的具体表现，又客观冷静地剖析了目前纪检监察大数据赋能问题线索排查所遇之现实困境，继而由此提出纪检监察大数据应用在问题线索排查中效能提升的有效路径，对新时代纪检监察工作有极好的指导意义。

关键词：纪检监察；大数据应用；问题线索排查；效能

引言

问题线索排查是纪检监察监督执纪的首道关口，也是发现违纪违法问题、整治腐败乱象的基础。问题线索排查的全面性、精准性及时效性对纪检监察工作的整体质效有直接、重大的影响。新时代腐败问题呈现出新的、更突出的特征，更加隐蔽化、跨界化、智能化。传统人工排查及经验研判方式的种种不足愈加明显，具体地说，存在覆盖范围有限、精准度不高、效率不优、存在滞后性等各种问题，已不能很好地适应当前反腐的实际需要。大数据技术的发展为纪检监察问题线索排查工作开拓了新的路径。我们要在实践中，主动、充分地运用数字技术破解监督执纪的难点、堵点，切实让反腐败工作更精准、更有效、更具穿透力。

一、大数据应用提升问题线索排查效能的具体体现

1.拓宽线索来源渠道，实现监督全覆盖无死角

在传统的工作模式之下，问题线索排查主要依赖于专项检查和群众举报等渠道，工作较为被动，且具有较大的局限性，存在着一定的监督盲区和线索泄露，对于碎片化，隐蔽性和低曝光度的违纪违法问题，常常难以及时发现。一些公职人往会借助于其职权进行隐性利益输送或者违规牟利，这些行为能够规避常规检查和群众监督，长期处于监管空白状态。而借助于大数据技术就能够将线索获取的渠道壁垒打破。通过对多领域和跨部门的大量数据资源进行有效整合。可以对权力运行的整个流程和公职人员履职的全场景进行全方位的扫描。各级纪检监察机关都可以搭建大数据监督平台，对工程建设、民生保障、资金拨付、津补贴发放等重点领域的数据进行归集。这样能够使原本分散于不同系统和部门的孤立数据形成联动体系，将线索的来源大幅拓宽，使人工监督的盲区与死角得以消除。

2.提升线索排查精度，破解隐性腐败识别难题

在当下腐败问题呈现出链条隐蔽、隐形变异等新型特点。一些违法违纪人员常常会通过将项目拆分、进行虚假交易或异地操作、关联人员代持利益等多样化的方式来规避监管。对于这些行为，仅仅通过人工进行表面信息的筛查和经验判断，很难通过复杂的利益链条，对数据背后的隐性违规行为进行精准识别，常存在真假难辨、线索研判不准、漏判误判等普遍性问题。而借助于大数据技术的强大关联分析与数据碰撞能力，就可以有效穿透表层信息，对数据背后隐藏的利益关联与违规逻辑进行深入挖掘，从而能够对新型隐形腐败进行精准识别。且大数据模型还具有量化比对和趋势分析功能，这就能够将正常的履职行为和违纪违规行为进行有效区分，从而使有效线索的识别率大大提升，降低无效线索的比例，使以往人工排查精准不足的痛点得到有效解决。

3.大幅压缩排查时限，提升监督执纪工作效率

传统工作模式下进行问题线索排查时要依靠人工查阅台账、核对票据、实地走访、交叉比对，工作量极大，流程繁琐，周期较长，既消耗大量人力物力资源，也容易使违纪违法问题的危害持续扩大，甚至发生证据灭失、串供回证等严重影响执纪执法结果的重大风险。而大数据的一键式检索、自动化筛查、智能化比对诸种功能恰到其分地解决了这些问题，让线索排查过程大大简化，线索核实、处置都更加高效。由此自然地将工作人员从大量重复、基础的工作中解放出来，让其把更多精力放在深度核查、案件研判、专项治理等更有价值、更见实效的工作上，真正提高工作的整体效率。更难得的是，大数据监督平台还支持对线索处置过程实行动态跟踪、全程留痕，故既有利于提高效率，也有利于做到线索处置的全流程规范可控。

4.实现动态预警预判，推动监督关口前移

传统线索排查模式本质上是在违法乱纪行为发生之后才进行核查处置，属于事后监督，不能从源头切实遏制腐败问题。而大数据技术为事前预防、事中管控提供了极好的契机：可以用动态模型做实时数据监测，建立动态化、常态化的风险预警机制，系统、有层次地梳理重点领域的廉政风险点，合理设置监督锚点及预警阈值，由此及时、准确地捕捉权力运行中的异常行为，也据此主动、有力地发现苗头性、倾向性问题。继而可以提前介入约谈提醒、纠偏整改，防患于未然，杜绝小问题演变为大腐败，防止作风问题演变为纪律问题。因此，借助大数据技术可以真正建成源头防控、精准治理的现代化监督体系，全面从严治党的治理效能也因此得到切实提高。

二、当前纪检监察大数据赋能问题线索排查存在的现实困境

1.数据壁垒尚未完全破除，数据底座支撑不足

数据资源是进行大数据线索排查的重要基础。数据的完整性、实时性和准确性，对于监督效能有着直接的影响。而在当下，很多纪检监察机关却存在着比较明显的数据壁垒，导致其数据归集不够全面，使大数据的赋能作用难以得到有效发挥。在一些党政机关和行业部门当中，数据较为封闭，彼此对一些数据不愿共享，也不敢共享。这就会导致一些政务数据、社会数据和行业监管数据，分散于不同的系统当中，跨部门和跨领域的数据归集存在较大的难度，导致大数据监督存在着比较明显的数据缺口，难以进行全维度的比对分析。同时，当前很多机关和部门的数据治理水平也较低，没有标准化的数据清洗规整和更新机制，导致一些归集数据存在信息残缺、重复冗余、格式不统一、更新滞后等普遍性的问题。而错误数据和无效数据就会对智能研判产生较大的干扰，使预警的精准度难以保证，从而出现漏预警或无效预警的问题。此外，对于村级小微权力和基层民生领域的数据，往往数字化程度较低，未能够将所有的纸质台账进行数字化转化，也就难以将其纳入到大数据监督体系当中，导致基层线索排查数字化存在明显短板。

2.监督模型迭代滞后，智能化适配性不足

大数据监督模型是进行线索智能排查的重要载体，而模型的适配，精准度和迭代性会对线索排查之效产生直接影响。当下的纪检监察大数据监督模型，存在着较为严重的静态化、同质化和滞后性问题。很多地区的模型往往是对通用模型进行照搬照用，而并没有结合本地的权力运行特点、高危违纪问题和廉政风险重点，对模型规则进行优化，导致模型的适配性较差，难以对腐败问题进行有效识别。同时，当下大监督模型的智能化水平普遍较低，很多平台都是只有简单的规则匹配和数据比对功能，并没有足够的智能研判、关联溯源和深度学习能力，难以对复杂的隐性利益链条进行有效挖掘，对于跨年度、跨领域和多人关联的系统性违纪违法问题，其排查能力也明显不足。此外，当前模型的迭代更新也比较滞后，而腐败手段和违规方式却在不断变异升级，这就导致监督模型难以将新型违纪违法行为进行有效识别。

3.专业复合型人才短缺，队伍支撑能力薄弱

大数据线索排查工作需要将将大数据技术和纪检监察业务知识进行有效融合，这就对工作人员提出了较高的要求，其不但要对纪检监察法规政策和违纪违法问题特征足够熟悉，还应还应当具备较强的数据分析、技术运维和模型搭建能力。然而，在当下，纪检监察队伍中的人才结构存在一定程度的失衡，工作人员多数仅擅长于传统的执纪办案业务，在大数据分析、模型搭建和技术运维方面的能力较为缺乏，难以对大数据平台进行有效应用，也就很难借助于技术手段，对深层次的线索进行精准挖掘。同时，专业技术人员往往对纪检监察业务不够熟悉，很难与监督执纪的实际需求进行精准结合，对模型进行优化，对规则加以完善。这样，技术和业务之间存在着较为严重的脱节问题，就难以满足智慧监督工作的实际需求。

4.数据安全体系不完善，风险防控存在短板

在纪检监察数据中，包含着大量的政务核心数据、公职人员个人信息、案件涉密信息等较为敏感的内容，数据的安全对于实际执法安全和干部的隐私与政治安全非常重要，因而，必须要做好数据的安全防护。然而在当下，大数据监督安全管理体系却不够完善，数据的归集、传输、使用、存储和销毁各个环节，都缺乏足够完善的安全规范来限制，且权限的划分不够清晰明确，很容易出现越权查询、违规使用数据和信息泄露的问题。同时，很多基层的大数据监督平台往往在软硬件设施方面都相对落后，技术安全防护能力不足，导致其对网络攻击、非法入侵和数据窃取等风险的抵御能力较弱。此外，工作人员的安全意识也比较薄弱，甚至存在对信息数据随意传输、违规拷贝和泄露的行为。这些都会使大数据监督的规范化发展受到制约。

三、新时代纪检监察大数据提升问题线索排查效能的优化路径

1.破除数据壁垒，构建全域统一的数据资源底座

为了将线索排查的数据基础夯实，就必须要将数据壁垒破除，对数据归集治理体系进行完善。应当积极构建跨部门数据共享机制，对不同党政机关和行业部门的数据共享范围、各自权责、更新频次和对接流程进行明确，使住建、财务、税务、国资等重点领域的数据能够得到常态化和规范化的归集，确保各种数据之间可以互联互通。同时，应当重视将村级工程、基层小微权力和民生补贴等基层的监督数据短板的补齐，积极推动基层台账的数字化转化，使监督数实现全域覆盖。要积极构建统一的数据录入、规整、清洗和更新标准，对数据格式与统计口径进行统一，定期对错误、冗余和滞后的数据进行清理，实现标准化的数据治理，确保所归集的数据具有较强的完整性、实时性与真实性。还应当积极构建分级分类的数据资源库，依据风险类型和岗位层级进行精准分类，使数据的检索、分析和比对效率得到有效提高。此外，还应当建立数据动态更新机制，将数据增量归集和动态更新常态化进行，以能够为动态监测和精准预警提供有效的数据支持。

2.优化智能监督模型，提升精准排查智能化水平

在新时期之下，腐败问题有了很多新的特征，监督工作的需求也发生了一定的变化。这就要我要求我们结合现实情况，对大数据监督模型进行持续优化，使线索排查由之前的简单比对向着智能溯源和深度挖掘的方向升级。应结合本地状况和实际需求定制监督模型，对本地违纪违法问题的高发领域和廉政风险突出环节进行重点关注，据此对模型规则进行针对性优化，特别是要对工程建设、民生保障、行政执法、资金使用等重点领域的专属模型进行细化，使其更加贴合于本地监督的实际需求，使模型的适配性与精准度得到提升。同时，应当建立模型动态迭代机制，定期对新型隐性腐败和变异作风问题进行梳理，对线索排查和案件查办实战经验进行总结，及时对模型预警规则关联维度和筛查阈值进行更新，将滞后失效的规则淘汰掉，并增加新型风险识别模块，使模型对隐蔽化和智能化腐败问题的识别能力不断提升。此外，还应当对智能化技术体系进行升级优化。通过对先进的人工智能、关联溯源和机器学习等先进技术的引入，使监督模型由之前的单一数据比对，向着多维度关联分析、链条追溯和趋势研判的方向升级。这样能够对跨年度、跨领域以及多人联动的系统性违纪违法线索进行精准挖掘，从复杂的利益链条中，精准识别隐性腐败问题。

3.建强复合型队伍，夯实数字化监督人才支撑

针对于当下纪检监察部门中存在的人员业务和技术相脱节的问题，必须要加强对复合型人才队伍的建设，使工作人员的数字化履职能力得到有效提升。一方面，应当对人才队伍结构进行优化，统筹招录大数据专业人才，使其专职负责技术运维、模型搭建、数据研判和平台升级等方面的工作。同还，应当在现有的纪检监察工作人员当中，选拔具有丰富经验、业务较为精湛的办案骨干，对大数据监督队伍进行充实，使技术人员和业务人员可以相互配合，实现优势互补。一方面，还应当加强对人员的培训，可以将培训常态化开展，通过构建分层分类的培训体系，使作人员的综合能力得到循序渐进地提升。具体而言，针对于现有人员应当重点进行数字监督相关技术的培训；而针对于技术人员，则可以将培训重点放在纪检监察业务、廉政风险识别和执纪执法规范等方面。在此基础之上还应当定期组织人员进行实战化练兵，跨区交流学习，对先进地区的大数据线索排查实战经验进行总结与学习，不断提升人员的实战能力。另一方面，还应当对人员激励考核机制进行完善，把大数据应用能力和数字化线索排查的成效纳入到人员考核体系当中，以此对人员的积极性和主动性进行激发，使其更加主动地利用技术进行高效的监督工作。

4.筑牢数据安全防线，构建全流程风险防控体系

为了使大数据监督得以安全规范的运行，必须要牢筑安全防线。首先应当对数据安全管理制度进行完善优化，对数据归集、传输、存储、查询、使用和销毁等不同环节的安全规范，都应进行细化，对不同级别人员的数据使用权限进行明确，避免出现越权查询、违规使用和随意泄露数据的状况。同时，应当建立数据安全审计机制，确保所有的数据操作都能够实现全程留痕和动态监测，为风险追溯和责任追究奠定良好基础。其次，应对安全防护体系进行技术升级，对数据加密、入侵检测、平台防火墙和风险预警等安全防护技术进行完善，并要定期进行系统的漏洞排查和安全升级，确保数据安全。除此之外，还应当强化对人员的安全保密教育，使全体工作人员的安全意识得到提高，防止由于人为操作引发的数据滥用、数据泄露相关风险。

结语：通过对纪检监察大数据进行合理应用，能够使问题线索排查工作效能得到有效提升。在实践中，我们应当积极构建全域统一的数据资源底座，破除数据壁垒，优化智能监督模型，提升精准排查智能化水平，建强复合型队伍，夯实数字化监督人才支撑，并应筑牢数据安全防线，构建全流程风险防控体系。在未来，我们还应继续对大数据技术在纪检监察工作中的创新实践应用进行深入研究，以更好地提升工作效率和质量。

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