本期嘉賓

丁 芬湖南省衡陽市委常委，市紀委書記、監委主任

吳 燕浙江省金華市委常委，市紀委書記、監委主任

張 瓊安徽省宿州市委常委，市紀委書記、監委主任

二十屆中央紀委四次全會強調，以大數據信息化賦能正風反腐。紀檢監察機關如何貫徹落實中央紀委全會精神，穩步推進數字紀檢監察體系建設，推動數字技術深度融入紀檢監察各項業務，用科技手段加強監督，提高監督的主動性、精準性和穿透力？我們采訪了三位地方紀委監委主要負責同志。

加強監測預警，提升監督主動性、精準性

記者：依靠大數據分析，能夠主動發現問題，特別是苗頭性、傾向性問題。實踐中，如何充分發揮數據資源作用，使數據在實現主動監督、精準監督上發揮更大作用？

丁芬：運用大數據信息化手段能夠有效提升監督穿透力和有效性，讓數據從“靜默”變為“預警”，從事后“取證”變為事前“糾偏”。我們始終堅持系統謀劃、整體推進，不斷夯實數據底座，高標準建成紀檢監察大數據資源中心，接入全市23家單位核心數據，打破信息壁壘，通過平臺統一調度，實現從“分散查詢”到“一站匯聚”轉變，為主動監督、精準監督打下堅實基礎。推動監督關口前移，建立監督模型，預設風險點，系統自動篩查異常數據。比如，聚焦農村集體“三資”管理領域，建立監督模型，設置“村干部及其親屬用工模塊”，通過數據比對，能夠快速發現虛報工時、冒領報酬等問題，及時推送預警信息，助推農村“三資”管理制度化、規范化、數字化。持續提升監督質效，針對數據碰撞發現的問題，采取制發紀檢監察建議書等方式，推動相關部門打好制度“補丁”，實現“發現一起、警示一片、治理一域”的綜合效果。

吳燕：我們把數字紀檢監察體系建設作為重要工作來抓，探索運用數字技術解決業務運行中的難點堵點，將“數據寶庫”轉化為工作效能，提高履職能力，助推紀檢監察工作高質量發展。今年以來，構建公權力大數據監督模型223個，產生紅色預警6830條，均已妥善處置。實踐中，充分發揮“主要領導牽頭、班子成員靠前指揮、專業團隊聚力攻堅”的牽引效應，推動齊抓共管。搭建以數智“大腦”為中心，以數字監督、數字辦案、數據資源、實踐創新、系統應用5大模塊為骨架，以保障機制為支撐的核心架構，推動各項建設任務落實落細。創新研發建模智能體，聚焦重點領域、重點監督場景，以高質量預警推進高效率核查，以點帶面推動重點領域整治，形成閉環管控。打造服務保障高地，開展基層公權力大數據監督應用、招投標智慧監管監督平臺等試點工作，促進服務保障標準化、規范化、便利化。

張瓊：我們聚焦打牢數據底座，建立“黨委統一領導、紀委監委牽頭、職能部門協同、市縣一體聯動”的數據歸集和動態更新機制，打通與衛健、民政、醫保、人社、市場監管等部門之間的數據壁壘，歸集覆蓋人、財、事的數據“資源池”，為精準監督執紀執法提供堅實數據支撐。健全完善“獲取監督數據—創建監督模型—處置預警信息—推動整改治理”的全鏈條閉環管理機制，緊盯群眾身邊不正之風和腐敗問題易發多發的重點領域，依托大數據監督平臺開發創建96個預警類監督模型，采取數據碰撞、邏輯比對、關聯分析等方式實時篩查預警異常信息，以“線上”精準發現問題帶動“線下”高效快速處置，最大限度挖掘數據資源價值，提升數據利用效能。

深化穿透分析，樹立“向信息化要資源、向大數據要效率”的理念

記者：針對紀檢監察工作中的難點堵點問題，如何通過數字技術賦能，提升監督執紀執法水平？

吳燕：我們積極探索大數據信息化賦能監督檢查審查調查，整合業務資源、數據資源、人才資源，不斷提高辦案的精準度和穿透力，推動數字技術深度融入紀檢監察工作。實踐中，善用穿透思維，把握“權力變現”“權錢交易”的實質，從個案突破總結共性規律，在傳統手段中融入大數據分析思路，搭建針對性的數據模型，借助數字技術從碎片化信息中發現疑點問題。依托分析研判系統、信息查詢平臺，打通各流程環節之間的數據壁壘，結合具體人員情況和數據信息，總結提煉案件關鍵特征，通過多維度分析比對研判，實現“精準畫像”。培養專業隊伍，建立上下聯動的常態化培養機制，打造大數據分析專業化隊伍。以監督檢查審查調查業務需求為導向，調研大數據技術發展情況，適時更新培訓方式和內容，充實大數據辦案人才儲備，通過輻射效應逐步提升全市監督執紀執法水平。

丁芬：我們注重“以數據賦能監督、以技術助力執紀”，高起點規劃建設“數智衡陽”紀檢監察平臺，不斷推進數字技術與紀檢監察業務深度融合。堅持業務需求牽引技術開發，圍繞新型腐敗、隱性腐敗等監督難點，建立跨部門數據常態化共享機制，統一數據分類規則和匯聚標準，推動各類數據資源貫通融合，打破數據壁壘。探索建立“技審融合”工作機制，針對不同層級、不同崗位干部的數字化需求差異，充分運用交流研討、實戰練兵等方式，推動紀檢監察干部樹立數字理念和數字思維，提升履職能力。

張瓊：隨著反腐敗斗爭持續發力、縱深推進，必須樹立“向信息化要資源、向大數據要效率”的理念，圍繞“新”和“隱”的具體表現、偽裝形式、苗頭動向等“活情況”加強分析研究，不斷優化升級現有監督辦案模型和綜合技戰法，提升問題的識別精準度、懲治震懾力。我們堅持“業務需求導向、數據技術支撐”原則，緊貼實戰需要，建設集信息查詢、線索評估、數據取證、智能研判等功能于一體的電子數據調查實驗室，建立信息技術部門“同步上案”機制，在辦理疑難案件時，由審查調查部門根據需要提出大數據分析研判需求，信息技術部門同步運用信息化手段對關鍵信息進行靶向式掃描、穿透式分析，在大量數據的關聯比對、交叉印證中捕捉異常情況、鎖定關鍵證據，層層揭開隱藏在違紀違法行為中的“市場化”“民事化”“合法化”偽裝。明確找準“人”、盯住“錢”、查清“事”的辦案思路，通過大數據手段進行多維度信息交叉比對，精準識別隱蔽事實，形成完整證據鏈，有效刺破“隱身衣”，發現真問題。

優化完善監督模型，推動大數據監督再升級

記者：持續推動數字技術深度融入紀檢監察各項業務，深化以大數據信息化賦能正風反腐，還需要從哪些方面持續發力？

張瓊：我們將以數據整合促監督融合，持續推進公權力大數據監督平臺建設，完善與職能部門數據協同共享、定期推送、動態更新等機制，把分散在不同部門、不同系統之間相對獨立的“數據孤島”串聯起來，進一步打通數據壁壘、拓寬數據來源、提升數據質量、夯實數據底座，為正風反腐提供更多客觀全面、可靠可用的“源頭活水”；依托宿州市云計算數據集群的算力與平臺優勢，錨定群眾反映強烈、風腐問題多發的重點領域和關鍵環節，加快增量模型的開發創建和存量模型的更新迭代，重點開發線索智能研判、廉政風險動態評估與預警等實用工具，推動大數據監督從“篩查預警”向“智能研判”再升級。注重從個案查處向類案治理延伸，健全“預警—處置—治理”工作閉環，不斷深化大數據監督結果運用，推動修補制度性缺陷、機制性漏洞，以“預警一類”促進“治理一域”，實現大數據監督與優化基層治理的雙向促進；實施“大數據+紀檢監察”能力提升計劃，完善數據使用監督制約機制，加強對大數據信息化應用的全周期全過程監管，確保數據安全。

吳燕：我們將緊緊圍繞“全要素覆蓋、全流程貫通、全領域標準、全系統共享”的目標要求，持續構建數字技術與紀檢監察業務深度融合新格局，努力培育更多具有辨識度、可復制可推廣的理論成果、數據成果、案例成果、科研成果。推動系統貫通協同，有效貫通各層級、涵蓋各板塊、打通各業務，推進數據貫通、系統貫通、制度貫通，實現紀檢監察工作“全域一張網、全程線上走”，形成系統集成的“一站式服務、一平臺統管、一體化運轉”模式。高效歸集運用數據，推動職能部門核心業務數字化、行權數字化，豐富數據資源，強化數據分析，為突破案件提供有力支撐。全面賦能主責主業，持續推進數字技術與紀檢監察核心業務深度融合，實現監督執紀執法全方位數字賦能，以數字化手段驅動紀檢監察工作提質增效。打造標識性成果，持續開展建模工作室試點建設，探索形成紀檢監察機關與職能部門大數據監督協同工作機制，圍繞“深化應用、全面賦能”的核心目標，實現從平臺搭建向實戰效能的全面升級。

丁芬：我們將堅持問題導向，在“數據融合與模型優化”上再深化，推動數據從“堆在一起”向“深度融合”轉變，引入更多類型的數據，讓監督模型更智能、更精準，實現監督模型的“自進化”。在“機制貫通與協同治理”上再強化，進一步健全“技術發現—業務研判—推動治理”的閉環管理機制，特別是用好用活紀檢監察建議，讓每條數據預警都轉化為堵塞漏洞、強化監管的實際行動。在“大數據監督與大數據辦案”上再拓展， 進一步推動大數據監督與大數據初核的雙向聯動。一方面，把監督模型中發現的異常線索作為大數據初核參考方向；另一方面，緊盯辦案發現的新型腐敗和隱性腐敗手法、規律，有針對性地優化監督模型，形成“監督發現問題—辦案深化治理”的良性循環。在“能力建設與安全規范”上再夯實，實施“大數據+紀檢監察”復合型人才培育計劃，通過實戰練兵、專業培訓，打造智能化隊伍。同時，嚴格數據權限管理和查詢審批流程，確保大數據賦能始終在規范化法治化正規化的軌道上運行。

來源：《中國紀檢監察報》

記者：李張光