“大數據+黨風廉政建設”新模式探究與設想

文/戰略支援部隊航天系統部 夏子淇

習近平總書記在主持實施國家大數據戰略集體學習時強調，大數據是信息化發展的新階段，善于獲取數據、分析數據、運用數據，是領導干部做好工作的基本功。在黨風廉政建設工作中，積極探索應用大數據理念，有助于紀檢監察機關加快信息化工作水平，同時實現對巨量復雜數據的深度挖掘與融合，更準確地預測事物的發展態勢，從本質中尋求規律，進一步做細做實監督職責，營造風清氣正的干事創業環境。

一、大數據在廉政建設中運用的特點及優勢

大數據是指無法在一定時間內用傳統軟件工具對內容進行抓取、管理和處理的數據集合，具有數據量大、類型多樣、價值密度低、關聯度高、時效性強等特點。大數據技術包括數據采集、基礎架構、數據預處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、可視化等內容。

（一）綜合處理。大數據時代背景下，數字不再僅僅是簡單數目的堆積疊加或是對某一結論的佐證。人們能夠利用數據采集技術集成、存儲眾多渠道產生的海量復雜數據，依托日益壯大的數據庫，挖掘整理其內在關聯、分類分層細化處理，進而勾勒出所需要分析的人或事的信息全貌，充分展現數據價值。

（二）動態變化。世上唯有“變化”才是永恒的，任何事物都是在不斷變化之中，產生的數據也在隨之變化。時間和環境是造成人們變化的主要因素，這就需要對監督對象的廉政情況進行全時段、全方位監控，及時跟蹤預警腐敗風險。大數據是即時產生的、多樣的、真實的、不斷變化的全貌數據，這個特點為從靜態統計轉變為動態分析提供了可能。

（三）對比分析。數據只有通過對比分析才能提高利用效率、產生更大價值，大數據的海量性特征，為數據之間高度關聯、易于匹配奠定了基礎。通過選取、對比不同類型、不同時段的數據，分析提煉事物指向性特征，如通過對比分析公職人員消費水平波動、活動點位特征等數據，反推廉政問題發生的領域和可能性，從而有針對性地研究制定對策措施、開展廉政宣傳教育。

二、大數據在廉政建設運用中的現實狀況

近年，我國紀檢監察系統信息化建設快速發展，大數據備受各級黨政機關關注和青睞。中央紀委監委開通了全國紀檢監察網站，集信息發布、工作宣傳、學習教育、檢舉控告等多種功能于一體，有效提升了公眾參與度、認可度；各級紀檢監察機關積極探索建立紀檢監察系統，實現對線索處置、審查調查、案件審理、移送司法等環節的全過程監管；許多省、市著眼打造紀檢監察信息平臺，通過數據采集、分析等方法手段建立可視化模型，進行廉政資源整合，織密監督牢籠，延伸監督觸角，提升了黨風廉政建設整體水平。

某市區政府建立紀檢監察大數據平臺，通過整合提取財政、稅務、機關事務、加油站等部門“四風”業務數據，全面篩查公務消費、餐飲接待、學習培訓、公務車加油等異常數據，分析隱形變異消費、逃避監督等問題線索，切實打通基層監督全覆蓋“最后一公里”；某市紀委監委成立專門的信息技術保障室，建立紀檢監察大數據中心，獲取人員身份、行蹤軌跡、社會保險等8大類60余項信息數據，并向全市各級紀檢監察機關開放公共信息核查權限，有效提升了工作效率；某市國資委將國資國企納入廉政風險防控平臺業務系統，對工程項目管理、經費管理、采購招投標監管、計量支付管理等關鍵環節進行全過程管理，構牢“反腐防線”。

三、大數據在廉政建設運用中的制約因素

大數據在黨風廉政信息化建設進程中取得一定成績的同時，也面臨著許多難點疑點。主要體現在從業人員大數據思維理念不足、各級各部門廉政信息資源共享不及時、動態分析預警功能不清晰、監管機制體制不健全等方面，需要我們在今后的監督執紀工作中加以解決。

（一）安全保密存在隱患。大數據的開發應用與安全隱患如同一對孿生兄弟，新數據的開發應用不可避免會面臨數據攻擊等問題。紀檢監察系統涉及信息大多較為敏感，對安全保密要求高，管理運用難度大，而大數據強大的開放共享和“復活”功能，能使任何時期、任何人群的信息得以保存和修復，即使是被封存已久的“故事”也能再次成為當下十分鮮活的案例。因此大數據伴隨出現的數據泄露、惡意濫用、個人隱私、國家安全等問題都是廉政建設過程中不得不面對的難題。

（二）數據質量存在缺陷。數據的統計處理工作是數據分析的起點和關鍵，但在實踐過程中，數據統計處理的質量往往不夠理想?？陀^上，數據源頭復雜多樣，在采集過程中可能會有駁雜繁冗的邊緣數據，如果采集渠道不正規、數據格式不規范、存儲模式不統一，很可能造成數據質量價值降低、資源無法互通共享；主觀上，對數據管理人員的數據思維和技術操作能力都提出較高的要求，如果責任心不夠強、操作處理不規范、管理人員流動頻繁，都可能大大降低數據的精準度和使用率。同時，數據分析運用質量低、功能挖掘淺，還局限于電子數據的記錄、存儲、傳遞和信息發布，對案件問題數據庫、廉政教育資源數據庫、人員信息數據庫中數據的自動統計、分析等功能缺乏開發，也沒有實現構建模型、實時預警、整體監控、輔助決策等深層功能。

（三）數據共享存在延時。目前，全國各級廉政工作部門信息聯動意識不強，一些基層部門事務性工作任務繁重，很難抽組專門人員負責數據建設工作，資源共享共建不及時，數據的鮮活度、有效度、持久度難以得到保證，不可避免地導致產生大量重復統計工作。此外，現階段廉政資源共享的法律規定、機制體制還不健全，鑒于廉政數據的隱私性、特殊性，許多部門不敢不愿共享相關數據。

（四）技術人員存在缺口。如果說分析預測是大數據的核心，那么專業的數據人才就是推動大數據創新應用的關鍵。黨風廉政數據開發運用的過程中必然會接觸到許多核心信息，唯有政治過硬、品德優良、技術精通的人才能勝任，這對人才隊伍建設提出了較高要求，然而現實情況下，紀檢監察干部懂政治但不懂技術，計算機高精尖人才懂技術但對腐敗關系分析了解不多，全面精通數據采集處理、紀檢監察業務、數據模型構建、數據安全防護的人才特別匱乏。因此，培養專業化的人才隊伍是紀檢監察系統運用大數據開創黨風廉政建設新模式工作中不可忽視的關鍵環節。

四、大數據助力廉政建設的要點關鍵

上述分析可以看出，大數據雖是一把雙刃劍，但大數據發展已經成為一種不可避免的趨勢。各級紀檢監察系統要樹立“廉政一盤棋”理念，轉變思維方式，強化共建共享、數據聯動意識，充分發揮利用好大數據優勢，盡力攻克存在的難點問題，逐步形成“大數據+黨風廉政建設”新模式。加強大數據觀念的宣傳普及，增強公眾對廉政部門“大數據+黨風廉政建設”的信心、提高社會對黨政機關廉政水平的認同感。

（一）體系治理，確保數據安全。數據安全風險成因復雜交織，既有內部泄露，也有外部攻擊，既有技術漏洞，也有管理缺陷。一是做好數據資源整合管理。擁有有效數據就擁有主導權，要做好數據采集渠道規劃設計，既不能一攬子全收，又要保持連續性和規范性。運用網絡數據采集、系統日志采集、數據采集接口等多種采集方式，依托權威部門收集數據，制定統一的數據錄入標準，同時強化管理人員的責任意識，制定相應問責機制，誰錄入誰負責，確保數據入庫即準。二是加大安全技術研究運用?！按髷祿?黨風廉政建設”面臨著隱私保護、數據安全等方面的風險挑戰，在數據建立之初就要做好數據安全防護措施，規范數據存儲運用統一模式，要綜合運用認證技術、加密技術、防病毒技術、防寫技術、漏洞掃描技術、數據庫防火墻等，層層設立多重防線，防止數據被利用、被泄露，對于敏感重要的數據要定期備份保存，確保數據安全穩定。三是建立數據監督管理體系。“大數據+黨風廉政建設”是一項技術含量高、保密要求強的工作，因此必須建立一套完整嚴密的大數據信息監督管理體系，廣泛聽取管理者、使用者和群眾的意見建議，制定合理規范措施、規范技術操作流程、明確相關人員部門權利義務，確保大數據時代黨風廉政建設更加科學、民主、高效、嚴謹。

（二）研判形勢，預警廉政風險。一是精準挖掘盤點數據，全面系統分析權力集中、資金密集、資源豐富領域的廉政風險點，把物資采購、財務報銷、工程建設、醫療衛生、提升任用、權力行使、專項任務等納為重點，通過關聯、聚類、分類和預測分析等大數據挖掘技術將可能產生廉政問題的關鍵點、風險點、薄弱點逐一排查梳理，匯總形成廉政風險點清單，以此為模板搭建廉政風險預警模型，研判工作作風、崗位職責、外部環境等影響廉政風險的因素趨勢，精準發現、精準定位，設好“崗哨”；同時每季度、每年對廉政風險預警風險點進行“全周期管理”，真正變人為監督為數據監督、變被動監督為主動監督，實現黨風廉政建設“懲防并舉”“關口前移”。二是構建廉政風險預警系統，與紀檢監察業務系統進行對接，同時嵌入銀行、醫療、民政、工程等各行業部門數據系統，建立完整的業務辦理、行政審批、監督監管大系統，固化權力流程，扎緊監督牢籠，將對人、權、物的監督貫穿業務工作全過程，形成內外監控、上下協同、多方聯動的動態監督機制，運用云計算等技術，依照風險預警模型為監測數據設定合理范圍取值，將工作生活中產生的實時數據與既定范圍進行關聯比對，當數據超出正常范圍時，系統發出預警信號，準確反饋給相關部門，及時預警研判廉政風險，對權力運行的全過程進行記錄、監督、分析，建立“事前防控研判、事中監測預警、事后分析梳理”的機制。三是實時抓取廉政信息，運用大數據技術中的網絡爬蟲技術，自動抓取網絡信息，例如采集朋友圈、QQ、論壇等社交平臺中發布的輿情信息、敏感事件，全天候監測、實時采集跟帖、點贊數、回復數，預設關鍵詞查找隱藏的廉政風險和違紀違法問題，提高監督預警的主動性；同時定期對查處問題、人員處理等數據庫進行分析，自動生成折線圖、條形圖、散點圖、氣泡圖等數據關系可視化方式圖表，直觀展示發生廉政問題的特點趨勢，為提出整改建議、制定政策制度提供依據。

（三）創新模式，擴展運用路徑。一是建立廉政檔案。研發廉政檔案管理系統，通過數據挖掘技術全面整合個人自然情況、家庭背景、經濟財產、主要經歷、現實表現等，利用大數據技術為不同個體精準廉政畫像；注重從廉政檔案中梳理問題線索，通過對比預設規定數據范圍，全面及時評估干部潛在風險，有利于預警發現苗頭性傾向性問題，及時采取教育引導、健全機制、堵塞漏洞等舉措，充分發揮“探頭”作用，做到防患于未然。二是提升問責質效。建立“樹狀”網絡監督體系，按行業領域構建監督“子模塊”，設置關鍵詞、敏感詞搜索，便于監督查詢，提升監督執紀問責質效；依托大數據有效載體，從繁雜數據中篩選關鍵信息形成完整數據鏈，對比同時期、同類型的案件問題進行數據量化分析，做到精準核查、精準量紀、精準實施。三是構建個性化教育平臺，利用數據算法，結合不同個體的崗位職位、年齡性別、培養路徑、工作性質、生活環境等生成定制化教育課程，對廉政資源數據庫中所有的廉政黨課、案例警示、典型表彰、微視頻微演講等與之相符合的內容聚類關聯，釋放推送個性化價值影響，結合碎片化閱讀、全媒體認知的特點，將黨風廉政宣傳內容以動漫畫、H5、故事匯等方式，在微信客戶端上實時推送，吸引群眾主動接受精神感召、教育指引。四是搭建黨風廉政建設網站，建立綜合性網絡數據信息平臺，為黨風廉政建設提供信息服務、政策咨詢和輿論支持，同時要與組織、宣傳等部門探索建立新聞素材互通機制，及時整合轉載報刊、電視、新媒體等各種信息資源，要與人力、財務、工程、審計等業務部門建立信息發布共享機制，運用云計算等技術計算、獲取用戶個人特征，有針對性地推送各類政策法規文件、案情通報、警示教育、交流論壇、惠民服務、工程建設、監督舉報、咨詢求助等信息，同時定期結合訪問流量、點擊熱點等數據，相應制作數據分析和問題回訪，提高建網用網效益。

（四）綜合資源，培養人才隊伍。一是做好頂層規劃，科學清晰的路徑規劃有利于提高培養效能，釋放素質潛能。要根據崗位職能、隊伍構成，科學設計人才培養路線，搞好人才隊伍建設，保持隊伍相對穩定；要認識到“大數據+黨風廉政建設”工作的特殊性，大力培養引進思想覺悟高、業務素質硬、數據技能強、作風紀律好的技術大咖、紀檢骨干和其他合適的新型人次，搞好數據庫建設和分析運用，同時要建立相應的工作激勵機制，以便能夠穩定隊伍、發揮作用，大力營造識才、愛才、敬才、用才的良好環境。二是加強交流培訓，注重與前沿機構交流合作，組織外出學習、實地考察、建立科研團隊等，組織開展大數據、云計算等IT新興技術的培訓實踐、模擬運用，讓紀檢監察干部、科技專家骨干實實在在感受到大數據給廉政工作帶來的實際成效，以濃厚自主式、拓展式學習氛圍，不斷提高數據意識、敏感意識、服務意識。