智慧紀檢服務平臺探索

田湘波　戈琳

摘要：在信息化時代，隆回縣把大數據與紀檢監察工作進行了深度融合，建成了隆回智慧紀檢服務平臺。這個平臺屬于決策型智慧紀檢監察，是大數據監督的比較高級形式，且以湖南大學信息科學和湖南大學國家超級計算長沙中心為依托，在同類模式中居領先地位。目前，大數據監督研究基本上是從學術角度進行探討，少有進行個案研究。隆回智慧紀檢服務平臺已開始運行，并實現了相關信息的共享共通，從而形成智慧監督新常態。隆回智慧紀檢服務平臺是隆回“互聯網+監督”的升級版，而且這兩種監督形式同時存在。平臺的成效主要表現在形成了綜合監督網絡、實現精準監督和推進了腐敗治理現代化等三方面。隆回“智慧紀檢監察”平臺建設的經驗主要表現在以下三個方面：領導要高度重視、與大學深度合作和與傳統監督手段進行融合等。其不足主要有以下三個方面：需要大數據技術的進一步指導，采集數據有一定難度，平臺處于內網運行階段。未來要進一步完善系統建設，充分發揮平臺的大數據監督功能，并加大宣傳力度。

關鍵詞：隆回縣紀委監委;智慧紀檢服務平臺;大數據;互聯網

中圖分類號：D9? ?文獻標志碼：A? ?文章編號：1009-3605（2022）01-0109-09

一、背景及政策依據

2015年10月，黨的十八屆五中全會提出“實施網絡強國戰略，實施“互聯網+”行動計劃，發展分享經濟，實施國家大數據戰略”。黨的十九大工作報告指出，“增強改革創新本領，保持銳意進取的精神風貌，善于結合實際創造性推動工作，善于運用互聯網技術和信息化手段開展工作。”2013、2014、2015、2016、2017年和2019、2020年的《政府工作報告》指出，要促進“信息化和工業化融合”，加快建設新一代信息基礎設施，在大數據方面趕超先進，開發利用網絡化、數字化、智能化等技術，促進或加快大數據、云計算、物聯網等信息網絡技術廣泛應用，深化大數據、人工智能等研發應用，全面推進“互聯網+”。《國民經濟和社會發展第十三個五年（2016—2020年）規劃綱要》提出實施國家大數據戰略，“把大數據作為基礎性戰略資源，全面實施促進大數據發展行動，加快推動數據資源共享開放和開發應用，助力產業轉型升級和社會治理創新。”

中央紀委監察機關一直非常重視科學技術治理腐敗。2004年就制訂了《全國紀檢監察系統信息化建設2004—2008年規劃》，之后，中紀委在2009年和2015年先后制定了《紀檢監察系統信息化建設2009—2013年規劃》《紀檢監察系統信息化建設2014—2017年規劃》，指出了紀檢監察信息化建設的必要性，并提出了高標準和嚴要求。紀檢監察信息化建設也是今后國家電子政務發展的重點。2018年5月，中紀委又制訂了《中央紀委國家監委信息化工作規劃（2018-2022年）》。黨的十八大的工作報告也指出，“加強現代科技手段尤其是信息技術的運用，努力提高有效防治腐敗的能力”是黨風廉政建設和治理腐敗的基本經驗之一。2018年和2019年《政府工作報告》指出“推動大數據、云計算、物聯網廣泛應用”是2012—2017年5年中的主要工作之一，深化“互聯網+政務服務”也是2018年主要進行的工作之一。

2015年8月，國務院正式發布的《促進大數據發展行動綱要》指出，“推動改進政府管理和公共治理方式，借助大數據實現政府負面清單、權力清單和責任清單的透明化管理，完善大數據監督和技術反腐體系，促進政府簡政放權、依法行政。”這是推動政府治理精準化的主要任務之一。

2017年，為了落實中央有關政策，湖南省成立了“互聯網+監督”工作協調領導小組辦公室，中共湖南省委辦公廳和湖南省人民政府辦公廳頒布了《關于加快推進“互聯網+監督”工作實施方案》，在這一政策的指導下，各地都在積極探索智慧紀檢大數據監督平臺建設。

二、與同類監督模式的比較優勢

在中央政府的指引下，全國各地根據自身的特殊環境，都在積極探索大數據技術知識與本地紀檢監察專業知識深度融合，形成了各具特色的智慧紀檢監察模式。“智慧+”這個詞是2011年“大數據”這個詞出現后才有的。智慧紀檢監察的概念來源于電子紀檢監察。智慧紀檢監察是電子紀檢監察發展的高級階段，是電子紀檢監察的大集成、大提升、大挖掘。智慧紀檢監察概念的外延比電子紀檢監察更寬泛，更強調以人為本、智能決策和主動服務，是整合的、開放的、無處不在的服務型政府的一部分[1]。智慧紀檢中的“智慧”內容主要包括數據、信息、知識、智能等，它們是一個從低級到高級遞升的過程。目前，全國典型的智慧紀檢監察案例也是按照這種邏輯創建的，但是全國發展不平衡，智慧層次高低不同。與全國同類監督模式相比，隆回智慧紀檢有如下特色。

首先，隆回智慧紀檢屬于決策型智慧紀檢監察，以決策智能化科學化為目標，是智慧紀檢監察的高級階段。目前，全國智慧紀檢監察主要有3種模式，即事務型、管理型、決策型，分別對應智慧內容中的數據、信息知識、智能三個內容。

事務型智慧紀檢監察主要是貯存相關單一數據，如廉政檔案數據、信訪數據、案審及案管數據、黨風廉政數據，主要目標是實現辦公自動化。典型案例有：成都武侯區干部廉政檔案、北京“智慧信訪”大數據分析平臺、廣西博白縣扶貧項目資金大數據監督平臺、寧波市江北區領導干部廉情信息管理系統、杭州江干區的案審輔助系統和山東煙臺數字化案件管理信息系統、宜賓市黨員干部違法信息交互平臺、內蒙古包頭的“兩個責任”紀實考核系統等。

管理型智慧紀檢監察主要注重相關數據的傳遞與運用，以信息公開和管理規范化為目標，比事務型智慧紀檢要高級一些，主要分陽光紀檢和流程再造兩種類型。典型案例有：昆明西山的“互聯網+智慧紀檢監察系統”和貴州的“數據鐵籠”項目等。

決策型智慧紀檢監察主要注重相關數據的結構化運算，且進行智能化研判并為決策科學化服務，它綜合了事務型智慧紀檢監察和管理型智慧紀檢監察全部功能，且增加了新的功能，是前兩者所沒有的，它比前兩者模式更加高級。典型案例有：湖南寧鄉的“3+1+5”平臺、隆回智慧紀檢、沈陽市紀委監委正風肅紀大數據監督平臺和渝中區廉情大數據平臺等。

其次，隆回“智慧紀檢”是地方黨委政府與湖南大學國家超級計算長沙中心和湖南大學信息科學與工程學院及開發公司合作的產物，科技含量更高。主要采取“紀委出思路，湖大技術統籌、中科博華信息科技有限公司開發應用”的模式。這是湖南大學科技扶貧的一個重要內容，湖南大學且為隆回縣智慧紀檢平臺前期建設工作提供經費支持。信息科學與工程學院專門組建科研工作團隊，研究制定《隆回縣智慧紀檢平臺可行性研究報告》，并全程參與平臺軟件及硬件開發工作。

最后，監督成效大，引起強烈反響。雖然隆回“智慧紀檢”產生于長沙寧鄉市“3+1+5”智慧紀檢平臺之后，但比后者更為高級，在全國都屬于少見的平臺。這個平臺運行后，在湖南省及至全國引起轟動，央視一套、湖南衛視、《中國紀檢監察報》《湖南日報》《瀟湘晨報》、人民網、紅網、學習強國、三湘風紀網、環京津新聞網、湖南大學網、《湖南紀檢監察動態》（內部刊物）等及全國其他媒體都進行了重點報道和介紹。

三、相關文獻分析

由于大數據戰略的提出，各行各業都在運用大數據技術，紀檢監察系統也是如此。與此相關的論文、報道或相關案例研究也不斷出現，既有發表的論文，也有學位論文，既有信息報道方面的文章，也有相關案例深入研究的論文。這些論文或文章主要涉及以下三個主題。

首先，主要從信息技術方面研究智慧紀檢監察的成果。這些成果主要涉及構建智慧紀檢監察的平臺設計、平臺功能及信息技術等方面的內容，主要是軟件工程等工科專業研究者的成果。代表性成果有：《基于SSM的智慧紀檢監察綜合服務平臺的設計與實現》（穆群英，等，《信息系統工程》2020年第6期），《基于大數據的中央企業大監督平臺建設研究》（易佳麗，《通訊世界》2020年第7期），《感知紀檢監察平臺建設的需求分析與設計》（史銀坤，北京郵電大學2015年碩士學位論文），《基于Net的云南省紀委紀檢監察信息系統的設計與實現》（朱宏，電子科技大學2019年碩士學位論文），《基于大數據與人工智能技術的電力在線技術監督平臺建設方案》（張國斌，等，《熱力發電》2019年第9期）等等。

其次，主要是有關智慧紀檢監察或紀檢監察信息化建設方面的經驗總結或消息報道類文章。如《打造廉政檔案大數據平臺精準助力監督執紀》（李勇，《先鋒》2018年第9期），《大數據編織監督“天網”——渝中區廉情大數據平臺是這樣出爐的》（唐浚中，《當代黨員》2018年第9期），《大數據利器劍指圍標串標陪標》（王丹丹，《貴陽日報》2017年9月4日第3版），《江北：“大數據”為監督執紀插上信息化“翅膀”》（陳強，《中國紀檢監察報》2014年12月1日第3版），《宜賓編織“智慧”紀檢監督“天網”》（王兆偉，《四川黨的建設》2019年第4期），《智慧數字紀檢開啟工作新模式：市南集團“三全”平臺實現“三精”監督》（李軼倫，等，《檢察風云》2020年第5期）等。這些文章學術性雖然不突出，但對了解某地的智慧紀檢監察運作有一定作用。

最后，主要從公共管理角度來研究智慧紀檢監察的成果。這些成果主要涉及智慧紀檢監察取得的成效、存在問題及成因分析，是一種典型的“問題——對策”研究框架。代表成果有：《大數據作用于權力監督的案例研究——以貴陽市公安交通管理局“數據鐵籠”為例》（黃其松，等，《公共管理學報》2020年第3期）和《智慧紀檢監察：概念框架、實踐圖譜和優化策略》（曾智洪，等，《電子政務》2020年第8期），《賈汪區紀檢監察大數據平臺建設研究》（龐紅，西北農林科技大學2019年碩士學位論文），《寧波紀檢監察機關信息化建設研究》（毛洪剛，寧波大學2013年碩士學位論文）等。其中第一篇論文是典型的案例研究成果，雖然未直接涉及紀檢監察的信息化問題，但對研究智慧紀檢監察個案有啟發。第二篇論文主要是論述全國智慧紀檢監察的情況，可以使讀者全面了解全國智慧紀檢監察的類型、特征及未來發展趨勢。德國學者Graeff Peter和Baur Nina專門研究了調查數據、政府數據和大數據三種數據的優點和缺點，且認為隨著數字時代的到來，新型大數據可用于腐敗研究。與傳統的政府數據相比，有兩點不同：其一，產生數據的主體不再是單一的政府，其主體是多元的;其二，客戶更愿意展示數據[2]。美國學者Marcio Salles Melo Lima和Dursun Delen用機器學習算法來研究和預測跨國腐敗問題[3]，開辟了腐敗測量的新途徑。

總之，從相關文獻分析來看，專門研究大數據監督創新案例的幾乎沒有，這不能不說是一種缺憾。利用大數據是一種趨勢，各地大數據監督創新案例很多，但卻鮮有人專門從事這方面的個案研究。本文的研究就是這方面的一種探索。

四、具體做法及沿革

隆回“智慧紀檢”作為大數據監督平臺，在全國獨樹一幟。其具體做法主要有以下三個方面。

首先。加強智慧紀檢平臺建設。隆回“智慧紀檢”服務平臺是隆回縣紀檢監察工作與大數據深度融合的杰作，這個平臺包括扶貧領域監督、工程項目監督、清單制監督、巡視巡察監督、派駐紀檢監督、情報分析系統、審查調查OA和廉政檔案管理等8大系統。實現了政策落實、項目實施、資金發放等問題的自動識別。已完成構建大數據紀檢資源總平臺、干部廉政檔案平臺、情報分析系統平臺、扶貧領域監督平臺、工程項目監督平臺及調查審查OA平臺等總臺和5大子平臺，巡視巡察監督系統、派駐紀檢監督系統和廉政檔案管理系統等3個子系統還處于建設中。已完成車輛、貧困人口、社保、醫保信息、黨員、紀律處分、行政處罰等47項信息采集，累計完成采集1629.63萬條;另有公積金信息、任免信息、人口信息和去世人口信息還沒有采集到位。

其次，真正實現了大數據信息共通共享。隆回“智慧紀檢”平臺是互聯網+監督的延續，通過大數據信息化融合為監督提供保障。在互聯網+監督的條件下，其信息特征是滯后或失真，而這個平臺中的基礎數據來源是從其他部門拷貝過來的，如黨員管理系統、編辦管理系統、公積金管理系統、不動產管理系統等，這些信息相對客觀且比較真實。當然，也有一些數據是有關主體自己申報的，不一定完全真實，如廉政檔案數據來自于組織部管理系統的干部財產申報資料，其直系親屬和旁系親屬及姻親數據也是干部自己申報的，帶有很大程度的不確定性。但是，這個平臺打破各部門信息之間的分割“孤島”狀態，真正體現了大數據共享的特征。

最后，構建智慧監督新常態。隆回縣委縣政府高度重視支持平臺建設。縣政府常務會議專題研究隆回“智慧紀檢”平臺建設，從經費、人員給予充分保障，第一期建設安排300萬元專項資金。其一，成立了平臺管理機構——隆回縣紀委監委信息中心，有專職人員負責管理，安排6個組負責采集數據。整合縣紀委、縣網信辦、縣公安局、縣財政局、縣自然資源局、縣市場監督管理局、縣行政事務審批局等單位力量，監督力量更強。其二，監督的旨趣多元化，功能全面，具有對比、預警和提醒三大功能。這個平臺不僅監督權力的具體運行，而且監督政府或相關服務組織公共服務是否到位;不僅能監督公共權力是否濫用，而且能發現公共服務中存在的不到位的情況。平臺自建成以來，通過數據碰撞分析，發現疑似問題線索3.1萬余條，涉及人員10820人，問題資金4565萬余元。2020年3月11日，隆回縣紀委監委信息中心通過“智慧紀檢”扶貧領域監督子系統大數據從縣稅務局調取全縣2020年城鄉基本醫療保險參保數據1069132條，從縣醫保局調取政府代繳數據27281條，通過智慧紀檢平臺對扶貧政策落實、項目實施、資金發放等進行碰撞比對，發現有4531名貧困群眾沒有及時參保，5天內使這些人及時參保。隆回縣桃花坪街道富龍村紫溪一組的貧困戶68歲的黃付元就是其中之一，由于參保及時，他3月住院費共花費7150元時，享受了基本醫療保險補償，總共報銷了5900多元錢。工程項目監管子系統平臺實現了對工程造價、招投標、工程變更、工程款撥付等19個關鍵環節監管全覆蓋，利用29項預警指標，進行自動扣分，通過紅橙黃藍四色進行實時預警，一旦項目預警亮燈立即有針對性地進行調度、整改。其三，實現線上與線下監督相結合。針對政府公共服務工作中的短板漏洞、薄弱環節和突出問題，隆回縣紀委監委采取線下走訪和線上比對齊發力，列準列細監督清單，實現問題摸得更清、監督更有力。線下，2020年初以來，隆回縣紀委監委組織全縣200多名紀檢監察干部下基層，對全縣572個村（居）開展“帶著板凳進村”調查訪問活動。為了規范線上線下監督，縣委縣政府制定了《隆回縣智慧紀檢平臺運行管理暫行辦法（試行）》《關于施行扶貧領域監督清單制度的實施方案》《隆回縣扶貧領域監督清單制度實施辦法（試行）》《隆回縣施行扶貧領域監督清單制度工作流程圖》等文件。同時，對去年以來各級考核驗收、“一季一專題”專項治理、省紀委常態化聯點督查反饋的問題，分片區交叉開展“回頭看”“回頭查”。線上，隆回縣紀委監委運用智慧紀檢平臺，對扶貧政策落實、項目實施、資金發放等開展比對。通過利用公職人員親屬信息與城鄉低保名單進行比對、利用建檔立卡貧困戶信息與2020年城鄉居民基本醫療保險信息進行比對、利用2017年以來醫保報銷信息與同時段全縣醫院住院數、床位數進行比對，精準發現問題。隆回縣紀委監委按照扶貧領域清單制監督“一單五制”的要求，將具體問題梳理到村到人，一邊向縣扶貧領導小組辦公室報告，一邊向縣醫保局、縣稅務局交辦，并上傳在智慧紀檢平臺清單制監督系統，安排專人跟蹤整改進度。縣醫保局、縣稅務局和各鄉鎮、村組干部逐戶逐人上門，各鄉鎮紀委督促整改銷號。5天內全部整改到位，參保率達到100%。同時，通過村務公開、網絡公示（主要通過隆回新聞網、行業部門“互聯網+監督”平臺、“天下隆回”微信公眾號、部門信息網等）、民眾滿意度測評，確保整改成效。目前，全縣共建立扶貧領域問題清單4大類37個方面107條，涉及具體問題20066條，整改完成14298條，整改完成率71.25%。此外，該縣還有“監督面對面”電視問政活動，形成了系統化的監督合力。

隆回“智慧紀檢監察”演變過程分三個階段：其一，2017年11月到2019年7月，為傳統監督與“互聯網+監督”相結合期。2017年11月14日，湖南省省市縣三級“互聯網+監督”平臺正式上線運行，這是治理微腐敗的一種措施，是深化“雁過拔毛”式腐敗問題專項整治的一項創新舉措。省是總平臺，各市州縣設分平臺。例如，從省平臺點擊“區域選擇”中的“邵陽市”的“隆回縣”，可以進行隆回縣“互聯網+監督”平臺。平臺設立的子系統主要是：民生資金、精準扶貧、村級財務、投訴舉報、政策舉報、基本省情（市性、州情或縣市情）、監督執紀、工作動態等統一內容。隆回縣既是省扶貧領域監督清單制度試點縣之一，也是全省“互聯網+監督”平臺的試點縣之一，在“三湘E監督”平臺部署、上線、運行和維護過程中，積累了豐富的平臺建設經驗。其二，2019年7月到2020年5月27日，為平臺建設階段。期間經歷調研、考察、思路論證、可行性方案、系統招標、系統研發等過程，歷時11個月時間，完成了隆回縣智慧紀檢監察平臺建設。湖南省隆回縣紀委監委根據湖南省紀委監委的試點要求，結合脫貧攻堅新階段特點和縣域實情，積極探索施行扶貧領域清單制監督，聚焦扶貧領域突出問題和短板弱項打造監督清單，全力護航決戰決勝脫貧攻堅。扶貧領域清單制監督與平臺進行了深度融合。其三，2020年5月28日，平臺正式上線運行。實際上，隆回“互聯網+監督”也在運行，且智慧紀檢與隆回“互聯網+監督”合署辦公，都由紀委監委信息中心管理。此后，是智慧紀檢與“互聯網+監督”同時運行的時期，因為湖南省絕大部分紀檢監察部門還是處于“互聯網+監督”的技術監督階段。

五、實踐成效

自隆回“智慧紀檢”平臺運行以來，其成效是傳統監督方式無法得到的，主要表現在以下三方面。

首先，形成了綜合監督網絡。在傳統監督方式中，有政黨監督、政府監督（人大監督、行政監督、政協監督、司法監督）、社會監督（團體監督、個人監督）和輿論監督等，但這些監督很難在實際運行中形成合力，而隆回“智慧紀檢”實現了政黨監督、政府監督、社會監督和輿論監督的統一。它不僅實現了紀律監督、監察監督、派駐監督、巡察監督的深度融合，且社團和公民個人也時時參與其中，大數據本身是以互聯網為基礎的，這些無不體現政黨政府監督、社會監督與輿論監督的特色。

其次，實現了精準監督。構建“不能腐”的核心是制度、監督和改革，而監督又是核心中的核心。在講人情的社會中，監督難以實施，而利用大數據平臺進行監督，可以排除人格化的影響，避免了對熟人進行監督的尷尬。監督的目的是防止權力濫用，預防腐敗，但傳統的監督手段難以發現腐敗苗頭，利用大數據平臺可以精準找到腐敗苗頭的信號。例如，“智慧紀檢”已完成車輛、貧困人口、社保、醫保信息、黨員、紀律處分、行政處罰等47項信息采集，累計完成采集1629.63萬條;另有公積金信息、任免信息、人口信息和去世人口信息沒有采集到位。隆回“智慧紀檢”平臺自5月底建設以來3個月時間內，共發現疑似問題線索3.1萬余條，涉及人員10820人，問題資金4565萬余元，分別是危房改造937條、扶貧資金25514條、醫保3145條等方面的問題。目前，已取消低保12人，取消產業獎補資金89戶，在醫保領域已立案23人，在違規領取扶貧補助領域立案1人。

最后，推進了監督治理現代化。傳統的管理是以政府為中心的統治，而治理是多元化的主體參與其中，除政府以外，還有社團和個人。對權力進行監督的難點在于監督者與被監督者之間信息不對稱，而大數據作為一種治理工具，解決了權力監督不對稱問題。

六、經驗與不足

隆回“智慧紀檢”平臺建設的經驗主要表現在以下三個方面：

首先，領導要高度重視。隆回縣是國家級貧困縣，某些地方是省紀委和湖南大學的扶貧點。省委把紀檢監察部分制度創新試點都放在這個縣進行，如互聯網+監督、扶貧清單式監督和隆回“智慧紀檢”等。縣委書記王永紅是湖南大學MPA研究生畢業，其研究方向就是廉政與紀檢監察方向，扎實的廉政專業知識也為大數據平臺建設提供了決策方向指導。

其次，與大學等研究機構合作進行開發。隆回“智慧紀檢”平臺能成功運行與湖南大學大力支持分不開。湖南大學是國內一流綜合性大學，計算機及硬件軟件、大數據等信息學科實力雄厚，且有國家超算中心，這些都為隆回“智慧紀檢”平臺建設奠定了科技基礎，這是國內大數據建設所罕見的。

最后，與傳統監督手段進行融合。隆回“智慧紀檢監察”只是一種利用科技手段進行全面監督的模式，要使它形成長效機制，還必須與傳統的政府監督、政黨監督、社會監督和輿論監督相結合，沒有后者的有機配合，大數據平臺監督也難以存續下去。這種技術是由人掌握的，沒有能動的相關人實施，也只是一種擺設而已。

隆回“智慧紀檢”是一種新生事物，其不足主要有以下三個方面：

首先，需要大數據技術的進一步指導。建設智慧紀檢平臺是大數據技術在縣級紀檢平臺中的首次應用，特別是在縣級紀檢平臺中，針對紀檢公眾中涉及到的數據特征和業務模型，設計與實現相關的數據模型、算法和平臺，是大數據技術在紀檢領域的科學探索。目前，只有中科院計算所與沈陽市紀委監委合作聯合打造國家級大數據監督技術實驗室，并合作建設有沈陽正風肅紀監督平臺。雖然湖南大學有大數據方面的研究力量，但具體開發和操作必須依靠相關公司進行，縣級紀檢特別缺乏這方面的人才。

其次，數據采集有一定的難度。目前，還有住房公積金信息、黨員干部任免信息、人口信息和去世人口信息沒有采集到位。由于中國政治傳統文化的影響，且信息法治滯后，數據源管理單位對數據提供存有顧慮，上級主管部門也難以定奪。在以后的平臺建設中，需要中央政府在這方面立法，從而為數據采集提供法律依據。

最后，平臺還處于內網運行階段。目前只開放了數據采集系統的外網，其他子系統都是內網，且由專人負責，一般人很難進入網站，平臺中的數據只有負責人才能見到。甚至要從湖南大學課題組或承建公司了解其技術特點都非常難，因為這涉及保密問題。

七、未來展望

為了充分發揮隆回智慧紀檢服務平臺的作用，未來必須做好以下工作：

首先，進一步完善系統建設。隆回“智慧紀檢”只是初步建成，8個子系統還有3個子系統的信息未采集，如巡視巡察監督系統、派駐紀檢監督系統和廉政檔案管理系統。今后，還要配合縣委巡察辦完善建設巡視巡察監督系統，同時，縣紀委監委也要利用自身優勢完成派駐紀檢監督系統和廉政檔案管理系統。進一步整理智慧紀檢平臺資料并歸檔。對智慧紀檢平臺項目實施以來的會議資料、項目管理資料、數據采集資料、問題線索管理資料、文件及影像資料進行全面整理并形成檔案。

其次，要充分利用這個平臺并發揮其監督效能。一方面，要利用平臺在日常監督中發揮效能。如對死亡人員領取社保資金進行比對;兩單一書納入派駐監督的全程監督，并對其進行精準監督和跟進監督。另一方面，要利用平臺在執紀辦案中發揮效能。目前，情報分析系統已經實測，下一步將對各紀檢室辦案人員進行業務培訓，發揮情報分析系統作用，擴大治理腐敗戰果。

最后，要進一步加大宣傳力度。目前，中央電視臺及湖南衛視等已進行了特別報道，但社會上對此事并不太了解。所以，要在全國大型會議上、刊物及其他媒體上宣傳隆回智慧紀檢監察經驗，打造品牌。

在做好上述工作的基礎上，還要使平臺向未來智能型紀檢監察方向發展，即大數據的真正智能階段。我們所處的大數據時代帶來了前所未有的知識發現速度，推動高效決策朝著預期和所需的精度水平發展。積極地接受這些用于本研究的強大機器學習技術所產生的見解，可以成為政府管理者、個人和學者理解和改善道德以減少社會腐敗的關鍵戰略舉措[3]。“智慧”一詞是2008年由IBM公司提出的，之后“智慧城市”“智慧辦公”“智慧醫療”“智慧食品監管”“智慧交通”，等等大量涌現。未來型智能智慧紀檢監察=數字城市+物聯網+云計算。它是在數字地球的基礎上，通過物聯網將現實世界與虛擬數字世界進行有效融合，建立一個可視的、可量測、可感知、可控制的智能化紀檢監察管理與運行機制，以感知現實世界中廉政場域中的人和物的各種狀態和變化，并由云計算中心完成其廉政海量和復雜的計算與控制，為國家廉政建設提供各種智能化的服務。智能紀檢監察是智能監管的一部分。智能紀檢監察是大數據在紀檢監察領域的應用。智能紀檢監察系統能實現對監管對象的實時、動態信息獲取，從而服務于國家腐敗治理領域。例如，遍布各地的具有人臉自動識別功能的監控攝像頭，能夠大大提高發現腐敗份子的幾率;安裝在特定地點上的智能傳感器，能使紀檢監察人員足不出戶在第一時間就可獲取相關可靠參數;利用物聯網技術對腐敗多發區域進行動態監測，實現對腐敗的提前預警。總之，全面物聯、充分整合、激勵創新和協同運作這十六個字是智能紀檢監察的主要特征，突出了它的優越性。隆回“智慧紀檢”離這個目標還比較遙遠，但已邁出了關鍵的“一小步”。

參考文獻：

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[2] Graeff， P.， Baur， N. Digital Data， Administrative Data， and Survey Compared： Updating the Classical Toolbox for Assessing Data Quality of Big Data， Exemplified by the Generation of Corruption Data[J]. Historical Social Research， 2020（3）： 244-269.

[3] Marcio Salles Melo Lima & Dursun Delen. Predicting and explaining corruption across countries： a machine learning approach - sciencedirect[J]. Government Information Quarterly， 2020（1）：1-15.

責任編輯：周育平

收稿日期：2021-10-06

基金項目：2020年度教育部人文社會科學研究規劃基金項目“黨的巡察制度運行機制及效用評價研究”（項目編號：20YJA710034）;2020年度湖南省教育科學“十三五”規劃重點課題“教育系統巡視巡察制度變遷及其效果研究”（項目編號：XJK20AJG003）

作者簡介：田湘波，男，湖南沅陵人，湖南大學馬克思主義學院教授、博士生導師，湖南大學廉政研究中心副主任，主要研究方向：比較政治制度及比較廉政制度;戈琳，女，湖南湘潭人，湖南大學馬克思主義學院碩士研究生，主要研究方向：黨建及廉政制度。