以智慧黨建提升國企黨委領導力的研究與探索
——以國能大渡河流域水電開發有限公司為例

陳光明 國能大渡河流域水電開發有限公司黃江 萬欣 陳心怡 倪瑞 國能大渡河大數據服務有限公司

一、背景

大渡河流域水文氣象復雜、地震地災頻發、生態環境脆弱、生產條件艱苦，為了保障水電站安全、經濟運行、改善員工工作環境，國家能源集團大渡河水電開發公司（以下簡稱大渡河公司）首先提出了建設智慧企業，通過工業技術、管理技術、信息技術全面提升大渡河公司企業經營管理水平，為實現“幸福大渡河、智慧大渡河、建設國際一流水電企業”戰略目標而奮斗。在智慧企業的啟動和建設過程中，黨員干部發揮了極大的先鋒模范作用，在完成日常生產工作的同時，快速了解和學習新的數字化技術，思考如何與業務結合，解決生產問題。習近平總書記曾指出：堅持黨的領導、加強黨的建設，是我國國有企業的光榮傳統，是國有企業的“根”和“魂”，是我國國有企業的獨特優勢。在新時代黨的建設新布局背景下，大渡河公司黨委思考如何進一步運用好黨建這一獨特的政治資源，將黨建工作融入生產經營管理，引領保障企業高質量發展，引領保障智慧企業持續推進；因此公司黨委提出了系統的研究智慧黨建，打造智慧黨建，從而提升黨建工作質量、引領保障企業發展和智慧企業建設。大渡河公司智慧黨建經過三個階段的探索，從黨建業務信息化云平臺階段到智慧黨建試點階段再到智慧黨建全面推進階段，形成了圍繞政治建設、思想建設、組織建設、作風建設、紀律建設、制度建設、反腐敗工作以及若干應用場景的“5+2+N”智慧黨建架構體系，將過去憑經驗的、事后的、被動的管控轉變為以數據驅動決策管理的主動作為，打通黨組織和黨員之間的連接，實現黨的組織行為、黨員的教育監督管理風險管控，著力提升黨委領導力、支部戰斗力、干部執行力。

二、智慧黨建認知

智慧黨建是國有企業堅持和加強黨的領導、提高黨的建設質量的一種新理念、新手段；通過運用數字技術，深度融合企業生產經營業務，構建各種智能預測預警模型，從而將過去憑經驗的、事后的、被動的管控轉變為以數據驅動決策管理的主動作為；具備科學決策、精準施策、主動作為、輕松工作的特征[1]。

通過對新時代黨的建設總要求的理解，結合大渡河公司對智慧黨建的理解，圖1用圖文符號對智慧黨建進行抽象的概括，形成大渡河公司智慧黨建概念模型，體現了智慧黨建范疇、特征、對象、建設思路和方法等要素。該模型主要表達了黨的建設是一項系統工程，圍繞“5+2”業務板塊,將政治建設擺在首位，制度建設貫穿其中，堅持思想建黨與制度治黨緊密結合、同向發力、同時發力；面向企業、黨組織、干部、黨員，按照“黨建感知、過程管控、風險預警、智能預測”的建設思路，通過構建跟蹤評價預測模型，建設更規范、更精準、更主動、更輕松的國有企業智慧黨建，從而提升企業黨建工作質量[2]。

三、主要做法

（一）堅持黨的領導，牢固樹立“大黨建”思維

1.把準“大方向”，構建精準的管控體系。牢牢把握堅持黨的領導這個政治方向，通過RPA技術，采集“三重一大”管理系統、智慧黨建平臺等數據進行采集，抓取各級黨組織在“第一議題”落實、黨委中心組學習、黨支部“三會一課”的執行情況，并與黨委發布學習內容等進行比對，確保黨中央有號召、集團有部署、大渡河有行動。以某基層單位黨委中心組學習為例，在智慧黨建平臺獲取某基層單位2022年1月黨委中心組學習會議內容，并與黨委本月發布的“學習傳達黨的十九屆六中全會公報”學習要求進行對照，若該基層單位在本次黨委中心組學習會議上完成該內容的學習，則判斷為“已通過”；反之，則向黨委進行預警提醒，督促基層單位進行“補課”，有效避免落實上級有關要求不到位的風險[3]。

2.把控“大局面”，打造規范的治理體系。毫不動搖堅持黨對一切工作的領導，通過RPA技術，采集“三重一大”管理系統會議議題,獲取各基層單位黨委會、總經理辦公會等決策會議審議具體事項，并對會議進行合規性判斷，確保實現加強黨的領導和完善公司治理相統一。以某基層單位黨委會為例，將黨委會審議議案與本單位《決策事項清單》進行雙向比對，一方面判斷上會事項決策主體是否正確，另一方面判斷黨委會上會議題有無“缺項”“漏項”，如出現會議管理不規范的問題，及時向上級黨組織和本級黨組織進行提醒或告警，有效避免決策管理不規范的風險。通過文件導入、表格同步等技術，對黨委巡察辦收集的巡察數據進行采集，抓取黨委開展政治巡察情況的基本情況，確保黨委將管黨治黨政治責任落到實處[4]。以大渡河公司黨委開展政治巡察為例，以各基層黨委報送的《巡察整改進展情況報告》《巡察反饋問題整改清單》為基本數據來源，抓取黨委本年度巡察覆蓋率、巡察發現問題總數、巡察整改完成率等數據，對巡察反饋意見落實情況、整改進度進行跟蹤監督，并對典型問題進行匯總，做到“舉一反三”，避免巡視巡察發現問題整改不到位的風險。

3.把牢“大思想”，實現科學的反饋體系。堅持以人民為中心的發展思想，尊重職工主體地位。通過構建思想分析模型、圖庫識別算法等技術，在職工思想動態情緒感知系統中抓取職工思想動態情況，確保黨委牢牢把握意識形態工作主動權。以某基層單位開展職工思想動態分析為例，通過抓取職工每日情緒分值、月度思想動態走勢、異常分數值人員名單等數據，并部門分布、年齡分布、環比分布的方式對思想壓力值開展分析，同時結合本單位季度職工思想動態熱詞，一方面與正負面詞庫比對，綜合評定本單位職工思想狀況，一方面及時掌握職工壓力集中點，另一方面重點關注高頻詞匯，了解職工“急難愁盼”，避免職工隊伍不穩定的風險[5]。

（二）融入企業治理，奮力構建“大融合”機制

1.完善內部控制體系。認真落實黨委“兩個責任”，通過RPA與ETL技術，從財務管控系統、車輛管理系統中對“七項費用”、公務用車等數據進行采集，確保公司黨委有效落實風險管控責任。以大渡河公司黨委為例，通過抓取各基層單位“七項費用”預算、使用、審計情況以及公車在線車輛、行駛里程等數據，并及時對節假日用車、行駛超出范圍、駛入風景區等情況進行預警，避免違反中央八項規定精神的風險。充分發揮黨組織政治核心作用，通過爬蟲技術，從各大網站、微博、微信平臺等獲取關于本行業、本系統、本單位的相關信息，并對關鍵詞組進行統計，確保公司黨委對重大輿情合理管控、及時應對。以某基層單位為例，通過對各大媒體平臺關于流域地災、群體事件、安全生產、移民環保、防洪度汛等重點內容進行監測統計，避免企業重大輿情風險應對不到位的風險[6]。

2.管控生產經營風險。充分發揮黨組織領導核心作用，通過ETL技術，在生產管理系統、安風中心等抓取生產經營管理數據，確保生產經營風險可控在控。以大渡河公司黨委為例，通過獲取風險內容、風險類型、負責人、風險等級、處理狀態等信息，在平臺實現集中展示，對各基層單位安全生產風險進行實時監督，避免安全生產責任落而不實的風險。馳而不息推進作風建設，通過RPA與ETL技術，對考勤系統、會議系統、發文系統數據進行采集，嚴把工作作風、會風、文風。以大渡河公司黨委為例，通過獲取機關各職能部門月度考勤情況、會議召開次數、績效排名分數、黨政發文數量，并以曲線圖方式展示走勢情況，避免形式主義和文山會海的風險。

3.保障基礎工作質量。抓實黨委主體責任、黨委書記第一責任、黨委委員“一崗雙責”，通過RPA與ETL技術，對全國黨員信息系統、大渡河智慧黨建云系統黨組織、黨員基本情況進行采集，確保基礎組織建設、黨員教育管理規范化標準化[7]。以大渡河公司黨委為例，通過對組織生活統計、講黨課統計、黨費和黨組織工作經費使用情況統計、黨員結構和發展黨員統計，并對換屆選舉異常、黨員履職履責進行預警，為日常工作提供實時在線監督途徑，避免基礎工作不扎實的風險。

（三）拓展功能平臺，緊緊依靠“大數據”支撐

1.找準數據來源，構建數據基礎。重點關注現有的數據資源，努力實現與學習強國、智慧黨建平臺、企業融智平臺、OA辦公系統以及大渡河智慧黨建云、審計中心、紀檢中心等15個系統集成，收集相關企業經營數據、黨組織和黨員管理數據等，筑牢智慧黨建的數據保障。

2.開展數據治理，激活數據價值。在充分整合已有數據的基礎上，搭建了大渡河智慧黨建平臺大屏展示界面，形成重大風險和輿情監測、“七項費用”管控、公車使用情況在線監測等智慧黨建智能預測預警場景模型超過80個，讓數據在企業經營管理中“活起來”，目前月均處理關鍵數據超198萬條[8]。

3.聚焦數據挖掘，釋放數據潛能。打通數據壁壘、注重數據分析，全面集成、管理、運用生產經營管理中產生的數據，并將海量數據有效“管起來”、高效“用起來”，讓智慧黨建在企業經營管理中做出前瞻性、趨勢性判斷，形成風險管控指標39個、場景模型21個，為黨組織正確決策提供重要參考。

四、取得成效

在近一年的研究與探索過程中，大渡河公司在行業內首次開展智慧黨建理論研究和初步探索的影響力持續擴大。大渡河公司智慧黨建課題研究理念和實際成果受到集團領導、集團第二巡視組、內外部單位、中共四川省委黨校專家一致好評，被評價為解決“兩張皮”問題的重要成果。

1.黨建工作更規范。將過去的“用筆寫、用腦記、用口傳”的傳統黨建工作模式轉變為標準化管理，對黨員發展、組織換屆、民主評議等工作制定規范化工作程序，確保黨建工作流程全、質量優，智慧黨建系統規范化建設成果已獲得軟著、外觀專利，先后接待了集團黨組副書記、資陽市委書記、資陽市直屬機關工作委員會等地方黨委政府、內外部企事業單位參觀30余次[9]。

2.黨建工作更精準。建立以智慧黨建統領的“大黨建”工作格局，以企業中心工作任務為核心，以黨組織、黨務工作者、黨員為基本管理對象，分層分類分級對存在的問題提供解決方案，實現管理精細化、制度化，有效破解了“就黨建抓黨建”的錯誤觀念，將黨的領導體現在重大風險預警、輿情監測、“七項費用”審計等中心工作任務各個方面，促進了黨建與業務“兩手抓、兩促進”。

3.黨建工作更主動。在智慧黨建架構中，通過上級黨組織與下級黨組織和黨員之間的互動，進一步激發了基層黨組織和廣大黨員積極參與黨建工作的熱情。實行黨組織活躍度排名機制，用組織活動開展情況、線上學習時長、學習強國得分三個維度對學習活動情況進行統計分析，有效提高了黨組織和黨員在理論學習中的主動性和參與度，解決了理論學習方式單一、效果不佳的問題[10]。

4.黨建工作更輕松。實現報表自動生成、工作自動提醒、知識智能推送等功能，把黨務工作者從繁雜、瑣碎的數據統計、查閱資料等機械性、重復性工作中“解放”出來[11]。有力解決了思想政治工作無抓手的難題，根據基于圖片型量表的員工情緒識別、特殊作業環境下的職工情緒感知及管理體系、員工情緒與績效動態映射關系等3個模型，實現了職工思想動態自動分析反饋。