權力集中、資金密集、資源富集的重點領域，一直以來都是反腐敗斗爭的重中之重。二十屆中央紀委二次、三次、四次全會都對重點領域反腐、深化系統施治有力鏟除腐敗滋生的土壤和條件作出部署。
隨著科技發展，大數據等信息化技術在正風肅紀反腐中發揮著越來越重要的作用，科技“透視鏡”為重點領域的腐敗治理注入新動能。如何通過大數據穿透業務行為，提升識別重點領域廉潔風險的精準度有效性？怎樣織密“數字防護欄”，對可能誘發風險的問題提前防控？信息技術如何賦能以案促改促治？記者日前采訪了多名紀檢監察干部。
在海量數據中掃描篩選高價值線索，發現傳統方式難以察覺的問題
“有兩家供應商預留聯系人為同一人。”今年7月，一個采購招投標環節的異常記錄，觸發了中央紀委國家監委駐鞍鋼紀檢監察組部署建設的“清風預警系統”。工作人員立即進行深入核查，發現上述兩家供應商的實際控制人均為楊某。
“楊某想通過預留不同電話號碼，規避被發現圍標的風險，但因預留的聯系人姓名一致被系統捕捉。發現后，我們督促相關部門對其涉嫌圍串標行為進行處置，依據有關規定，涉及的兩家供應商被集團取消投標資格2年。”駐鞍鋼紀檢監察組有關負責同志說。
采購是國有企業經營的核心環節之一，也是腐敗問題易發多發重點領域。但由于相關業務量大、涉及人員多，很多采購行為背后的插手干預、利益輸送等問題難以被有效發現查處。大數據等信息化技術的廣泛運用，讓監督方式發生了深刻變革。
“我們系統梳理日常監督辦案等發現的異常業務行為，對其進行特征概括，并將這些典型特征轉化成具體的、可量化的數據規則和算法模型，從海量數據中掃描篩選高價值線索。”駐鞍鋼紀檢監察組有關負責同志說，結合線下核查，一些潛在的廉潔風險隱患被及時發現，一些隱蔽的利益輸送等問題被循線挖出，有效阻斷腐敗問題滋生蔓延。
記者在采訪中注意到，國有企業的采購、銷售、財務等領域普遍具有“三高一大”的鮮明特點，即業務體量高，資金往來密集；外部關聯方依賴度高，廉潔問題易發；決策自由裁量權相對高，存在尋租空間；與此同時，產生的數據量也比較大。
“借助信息化技術，將業務行為轉化為數據信息，通過有效整合數據資源，相關模型算法實時監控大量物資的采購、銷售等情況，可以客觀、快速地鎖定異常風險點，發現人力難以察覺的問題。”駐鞍鋼紀檢監察組有關負責同志說。
線索篩選的精準，源自對業務“病灶”的深度剖析與數據規則的準確概括。據了解，駐鞍鋼紀檢監察組整合采購、銷售、財務等9大核心系統數據，構建6大監督領域和30個分析模型。“比如，通過‘采購價格分析模型’，能自動比對同一物資在該單位、其他單位的價格差異，鎖定異常；通過‘圍串標分析模型’，能智能識別出投標單位之間的關聯性與抱團嫌疑，更加精準有效地發現問題。”這位負責同志告訴記者。
靶向定位廉潔風險，對苗頭性傾向性問題實現動態預警
“小馬拉大車”是采購業務領域一種典型的廉潔風險問題。在這種異常里，中標金額遠超中標人注冊資本中實繳資本，其背后可能隱藏著“資格條件量身定做”“串通投標”等違法行為。對此，中央紀委國家監委駐中核集團紀檢監察組組織力量，設計開發了專門的風險預警模型。
“在以往的一些項目招投標過程中，部分成立時間短、注冊資金少的‘皮包’公司，通過內外勾結等手段中標遠超實際能力的項目，帶來風險隱患。我們在系統設定中標金額超額的相關規則，一旦預設的監控閾值被觸發，系統將即時捕捉異常，自動識別偏離標準流程或管理規范的潛在風險點，第一時間發送廉潔風險預警。通過構筑‘不能腐’的防線，變事后補救為事中干預、事前預防。”駐中核集團紀檢監察組有關負責同志說。
記者注意到，為了實現對重點領域苗頭性傾向性問題的動態預警、主動防控，一些紀檢監察機關在健全制度機制的基礎上，運用技術手段，將相關領域的制度規定轉化為數據規則、監控模型，進而嵌入業務系統，變成堵塞漏洞、防范風險的“數字防護欄”。
駐中核集團紀檢監察組組織下屬專業化公司、直屬單位的紀檢、采購、財務、信息化等專業力量組成工作組，對集團相關業務廉潔風險進行全面梳理，從真實案例中提煉共性問題、突出問題，立足“監督的再監督”職能，設計攔截類、預警類等數字監督模型81個。
在浙江省麗水市稅務局，當該局工作人員在操作出口退稅業務時，當地稅務機關設置在稅費征管信息系統中的預警提醒模塊也在實時自動掃描。稅務人員一旦為被稽查立案且正在檢查中的企業辦理出口退稅業務，就會觸發該預警，出現即時彈窗提醒，有效預防出口退稅領域廉潔風險。
“我們推動稅務總局將300多項稅務執法風險監管規則嵌入稅費征管信息系統，全程實時監控，阻斷權力運行異動，對外促進企業合規經營，對內規范干部用權。”中央紀委國家監委駐國家稅務總局紀檢監察組有關負責同志說，這些監管規則或者監督模型全天候運行，相當于為監督工作安裝了“雷達”和“探頭”，助力將問題遏制在“將發未發”或“程度較輕”時。
既要抓早，也要抓小。駐鞍鋼紀檢監察組將大數據等信息化技術運用到國企領域“微腐敗”問題治理中，將監督視角逐步從領導干部拓展至關鍵崗位的一線業務人員。“這些具體經辦人或關聯人掌握大量小微權力，由于涉及的權力事項分散、流程環節繁雜，傳統監督方式很難覆蓋到‘最后一公里’。我們把諸如采購員的選擇偏好、銷售員的定價權限、驗收員的準確錄入等行權行為，都列為數據建模的重點，通過將‘數字鐵籠’嵌入小微權力運行過程中，靶向防范廉潔風險。”駐鞍鋼紀檢監察組有關負責同志告訴記者。
技術賦能促整改整治常態長效，探索重點領域治理有效路徑
堅持“全周期管理”理念，紀檢監察機關利用大數據等信息化技術，將查辦案件與深化改革、完善制度、促進治理、推動發展更加有機貫通起來，推動完善權力配置運行的制約和監督機制。
通過構建“預警、核查、治理、優化”的工作機制，駐鞍鋼紀檢監察組從數據預警中挖掘深層問題、助力堵塞制度漏洞，并通過完善監督模型增強制度執行剛性。
“首先是‘模型推動治理’，從個案預警中提煉共性問題，當模型頻繁在某一領域觸發同類預警時，我們的關注點就從‘處理具體問題’轉向‘修補制度籬笆’。”駐鞍鋼紀檢監察組有關負責同志舉例，該組通過“單一采購分析模型”發現某供應商與采購員之間有利益輸送，多頻次以“單一來源”方式承接某公司下屬部門業務，這一情況不僅反映了采購員個人存在的問題，也暴露出該公司在采購計劃、采購管理等方面存在制度模糊地帶和監督盲區。
對此，駐鞍鋼紀檢監察組形成剖析材料，向相關單位制發紀檢監察建議書，督促修訂完善了采購制度規范，健全采購監管體系。
“另一方面是‘治理反哺模型’，實現循環互動、閉環優化。”駐鞍鋼紀檢監察組有關負責同志說，健全完善后的新管理制度必然產生新的數據流，通過將這些新規則嵌入大數據監督平臺，分析模型得到優化升級，從而形成一個良性循環：通過模型發現問題，推動管理制度完善；新制度轉化為新的監督規則，監督模型不斷優化。
為了實現“監督、整改、治理”良性循環，駐國家稅務總局紀檢監察組聯合總局黨委對利用大數據等信息化技術開展監督的結果進行深度分析，就發現的系統性、行業性問題，有針對性補齊制度短板漏洞，通過構建數字化轉型條件下稅收監管新機制，探索重點領域治理有效路徑。
稅務稽查是查處稅收違法犯罪行為、維護稅費征管秩序、促進依法繳納稅費的重要手段，是稅收管理的最后一道防線。“結合大數據等信息化技術篩查出的問題線索和監督辦案實踐，針對暴露出的稅務稽查選案過程不透明、檢查中監督制約不到位、審理標準不統一等問題，我們聯合總局黨委制定《關于進一步加強稅務稽查管理監督和風險防控的若干措施》，督促稽查部門探索‘開放式’研判案源、‘靶向式’開展檢查、‘集體式’實施審理、‘查訪式’跟進執行等舉措，強化對稽查權配置運行的監督制約。同時，推動稽查選案模式由‘人選’變‘機選’，大幅減少人為干預空間。”駐國家稅務總局紀檢監察組有關負責同志說。
從“預警一類”到“規范一域”，多位受訪干部表示，大數據等信息化技術能夠幫助紀檢監察機關精準定位體制機 制層面的“病灶”，從個性問題中發現共性風險，推動實現問題整改情況實時動態跟蹤、精準科學評估，并將其轉化成新的制度規范，不斷提升重點領域腐敗治理水平。（記者 侯顆）
執紀悟語
借助大數據等信息技術手段，將監督規則嵌入業務流程，讓原本深藏的問題暴露在數據陽光下，有效壓縮了權力尋租空間，不僅能形成強大的震懾效應，更為構建各類監督貫通協同的格局提供了科技支撐，從源頭上推動企業治理體系和治理能力的現代化。（中央紀委國家監委駐鞍鋼紀檢監察組 閆立兵）
大數據監督通過把從前分散在各職能部門、各信息系統間相對獨立的“數據孤島”串聯起來，通過打通數據壁壘、拓寬數據來源、提升數據質量，進而全面復現公權力的運行軌跡，根據設定的監督模型篩選比對出異常數據，有效打破了時空界限和“熟人社會”限制，助力監督實現從“事后查處”向“事前預防+事中控制”轉變，從“經驗判斷”向“數據建模+智能分析”轉變，從“單打獨斗”向“分兵把守+系統推進”轉變。（中央紀委國家監委駐國家稅務總局紀檢監察組 胡昊）
實現大數據監督的前提是建立堅實的數據基礎，要抓好重點領域權力運行的關鍵流程、關鍵指標，推動相關業務管理信息化、業務流程可視化，業務數據可追溯，進而實現風險識別、監測、預警和控制，將監督關口前移，達到抓早抓小的效果。（中央紀委國家監委駐中核集團紀檢監察組 李浩）（中國紀檢監察報）
信息來源：人民網
