數智基層廉潔風險治理：價值重塑、框架構建與現實反思

黃海章

摘要：在大數據時代，數據治理是政府、企業和社會組織重要的治理方式。運用大數據的基本原理和治理優勢，結合我省煙草行業的發展實際，通過智慧化監管的價值重塑與流程再造，構建數字基層廉潔風險治理體系，并結合已有案例進行論證分析，進一步顯現智慧化監管的應用優勢，并提出今后智慧化監管還需在數據獲取、技術應用與倫理關注等方面強化。

關鍵詞：基層治理;廉潔風險;防線前移;數字監督

黨的十九大報告提出，要“善于運用互聯網技術和信息化手段開展工作”。在大數據時代，數據已然成為政府治理、企業管理和社會組織自治的重要媒介和載體。大數據、區塊鏈、人工智能等信息技術的迅猛發展為推動新時代各項改革事業提供必要的技術支撐。近年來，全省煙草系統全面從嚴治黨，取得顯著成效，管黨治黨進一步向基層延伸。

1數智基層廉潔風險治理體系的價值重塑

1.1治理理念：從被動呈現到主動識別。通過制定各監督主題、預警規則、開展數據挖掘，搭建分析模型，將各業務領域監督主要問題聚焦到事件，溯源到對象，理清監督主題運行過程中的責任及風險產生的處置措施，對苗頭性傾向進行主動預警。

1.2治理方式：從人工操作到智能服務。通過構建風險防控監督地圖、風險立體聚焦畫像、風險動態預警，“知識圖譜”防控風險，推動治理手段由人工操作型向智能預警服務型轉變，縮短監督流程，節省監督時間。

1.3治理重心：從事后監管到事前預警。數字監督將加強為各部門的廉潔風險防控提供“智慧保障”，將防控重心由重點解決外部線索移交、投訴舉報事件事后向事前預警行為，防線前移、抓早抓小，使企業資源得到優化配置。

1.4治理效果：從短期閉環到長效治本。通過積極挖掘分析成果價值，將預警數據作為日常專業監督的有力支撐，作為主動發現廉潔風險的有效途徑，持續深化“監督的再監督”職能，將預警成果納入黨風廉政建設責任制考核，推動“互聯網+ 數字監督”在紀檢監察工作中的有效應用。

2數智基層廉潔風險治理體系的框架構建

2.1數智基層廉潔風險治理體系的“監督視角庫”。借助互聯網+技術，將監督視角的數據進行匯總集成，建立覆蓋全面、鏈條完整、內外聯動、動態更新的監督數據資源庫，為智能監督提供可信的數據源。按照大數據活躍度進行分類，專業平臺數據可分為活躍數據、喚醒數據和沉睡數據。活躍數據指被有效標識和使用的數據，主要有案件數據、客戶拜訪和送貨簽收數據、訂貨IP地址、終端層級管理數據等;喚醒數據指被標識但沒有得到有效使用的數據，如歷史案件數據、巡察數據、審計數據、規范數據等。這部分數據大部分以文檔的形式保存，難以系統的分析和有效的共享，需要通過數字化來進一步發揮作用。沉睡數據指處于客觀存在狀態，但沒有被標識也沒有得到有效使用的數據，主要是指外部關聯數據。

2.2數智基層廉潔風險治理體系的運行架構

數智基層廉潔風險治理體系構建主要圍繞1211展開：“1”即全面查找一系列“風險點”。目前，煙草行業廉潔風險點主要包括個人崗位廉潔風險，部門職責廉潔風險與單位微權力廉潔風險。數智基層廉潔風險治理體系將根據現行相關制度和廉情風險點，結合“八條禁令”、違法違紀處理規定、政治巡察問題庫和案例集，舉一反三查找基層一線日常工作中的規律性、常見性的廉潔風險點。

“2”即系統梳理“兩微清單”。進一步明確基層“微權力”和“微腐敗”兩張清單。“兩張清單”指微權力清單和微腐敗清單。 “微權力”清單指根據部門和崗位職責“正面清單”梳理“規定要做的，而可能不做的”風險場景及預防措施;“微腐敗”清單指以人員、事項、流程為切入點，根據“負面清單”梳理“規定不該做的，而可能會做的”風險場景及預防措施。通過兩張清單梳理，告訴部門和人員該做什么以及不該做什么。

“1”即主題規劃一套“監督規則”。在“兩微清單”梳理基礎上將制度要求轉變為制度規范、工作節點、應用場景、監督規則和預防措施，在梳理過程中發現的風險環節，將提請相關部門采取措施予以規范。對監督規則方法、風險情形、判定閾值、數據來源、取數范圍、數據去燥等進行充分描述。建立與監督預警規則相對應的數據分析模型，從信息系統提取數據，生成預警事件。通過線下方式對預警事件的有效性進行驗證，驗證結果作為該監督主題正式運行并推廣應用的前置條件。

“1”搭建匹配一個“關聯平臺”。搭建平臺數據與“兩張清單”的關聯，形成“數據清單”。對基礎數據做好數據采集、數據分組、數據檢索和數據排序，做好數據關聯處理，結合實地核實和談話詢問對三員協同和履職盡責情況進行綜合研判。

3基于多案例分析的治理反思

3.1數據問題。數據是數智基層監管的重要基礎。但目前，煙草行業的數據在區域間、部門間、層級間仍具有數字鴻溝，信息化過程中缺乏平臺整合，導致數據的碎片化。另外，紀委監察的數據在煙草行業、省市紀檢系統并未互聯互通，導致數據煙囪。數據的實時性處理還有待提高，導致數據容易沉默化。

3.2技術問題。技術的標準化、規范化和科學化容易忽視公平、民主、平等等價值理念。技術不是目的，只是手段。但數智基層監管容易單純依靠數據，而非人的經驗判斷，限制人的主觀能動性。在監管過程中，當數據、技術與人的經驗矛盾時，如何選擇顯得更為重要。

3.3倫理問題。倫理是數據治理必須直面的問題，也是價值理性關注的重點。數智基層監管面臨復雜的倫理問題，一方面過度強調數據獲取將侵犯或擠壓員工的個人隱私，另一方面過度強調隱私保護則難以獲取真實有效的數據。因此，數據質量、倫理價值、監管效果是數智基層監管必須尋求動態平衡的三個著力點。

參考文獻

[1] 廖曉明，鄭燕.論大數據視閾下公職人員腐敗治理[J].江西社會科學，2019，39（1）：233-239.

[2] 熊尉宏.區域廉政風險綜合評價與實證研究[D].南昌：南昌大學2016.

[3]王敏，湯榮榮.構建電網企業“互聯網+智慧監督”體系[J].中國電力企業管理，2020，02

溫州市煙草專賣局