科技赋能监督防范廉洁风险（执纪者说）

xinwen.mobi · 发表于 2025-1-24 07:26:50

《科技赋能监督防范廉洁风险（执纪者说）》这一主题强调了借助科技手段来强化监督工作，从而有效预防廉洁风险的重要性，以下是一些可以从不同角度阐述这一主题的内容：

科技赋能监督的背景与意义
时代发展的需求
在当今数字化、信息化快速发展的时代，传统的监督方式面临着诸多挑战。例如，监督范围不断扩大，涉及到众多复杂的业务领域和海量的数据信息。仅依靠人工监督，难以做到全面、及时、精准地发现廉洁风险点。科技手段的应用成为必然趋势，如大数据分析技术可以对海量的财务数据、业务交易数据等进行快速筛选和分析，及时发现异常情况，为防范廉洁风险提供有力支持。
提升监督效能
科技赋能监督能够突破时间和空间的限制。以远程监控技术为例，对于一些工程项目的建设过程，可以通过安装在施工现场的摄像头进行实时监控。监督人员无需频繁到现场，就能对工程进度、质量以及是否存在违规操作等情况进行监督。这不仅提高了监督的效率，而且能够及时发现并制止可能存在的廉洁风险行为，如偷工减料、收受回扣等现象。
增强监督的客观性与公正性
科技手段具有客观、精确的特性。利用算法和数据分析，在廉洁风险评估中可以减少人为因素的干扰。例如，在干部廉政档案管理方面，通过数字化系统对干部的财产申报、信访举报、纪律处分等多方面信息进行整合分析，能够得出相对客观公正的廉政评价。相较于传统的人工评价方式，更能准确反映干部的廉洁状况，为干部的选拔任用、考核评价等提供可靠依据，从而有效防范廉洁风险。

科技赋能监督的具体方式
大数据分析在廉洁风险防控中的应用
大数据分析可以对各类数据进行深度挖掘。在企业采购领域，通过整合供应商信息、采购价格、采购数量等多维度数据，建立大数据模型。可以分析出采购价格是否存在异常波动，是否存在与特定供应商的不正常交易关系等廉洁风险点。例如，如果某一供应商的报价长期高于市场平均水平，且与企业内部采购人员存在频繁的非工作联系，大数据系统就能及时发出预警，提示监督部门进一步调查，防范可能存在的利益输送风险。
人工智能辅助监督决策
人工智能技术中的机器学习算法可以通过对大量廉洁风险案例的学习，构建风险预测模型。在金融监管领域，对于信贷业务的廉洁风险防控具有重要意义。模型可以根据贷款申请人的信用记录、还款能力、与金融机构内部人员的关系等因素，预测信贷审批过程中是否存在廉洁风险。例如，如果发现贷款申请人与信贷审批人员存在亲属关系，且在信用记录存在瑕疵的情况下仍获得高额贷款审批，人工智能系统可以自动将此情况标记为高风险，辅助监督人员做出决策，及时开展调查和防控措施。
区块链技术保障信息的真实性与不可篡改
在公共资源交易领域，区块链技术可以发挥独特的作用。将交易信息如招投标文件、评标结果等上链存储，由于区块链的不可篡改特性，确保了信息的真实性和完整性。这可以有效防止在招投标过程中出现的篡改文件、暗箱操作等廉洁风险行为。例如，在工程项目招投标中，所有的投标文件和评标过程记录一旦上链，任何试图篡改数据以谋取私利的行为都会被区块链系统记录并预警，保证了招投标活动的公平、公正、公开。

面临的挑战与应对措施
面临的挑战
技术更新换代快：科技领域的创新日新月异，监督部门需要不断投入资源来跟进新技术的发展。例如，随着量子计算技术的逐渐成熟，可能会对现有的基于传统加密技术的数据安全体系带来挑战。如果监督部门不能及时适应这种技术变革，在数据存储和传输方面的廉洁风险防范可能会出现漏洞。
数据安全与隐私保护：科技赋能监督涉及大量的敏感数据，如个人隐私信息、企业商业秘密等。在数据收集、存储和使用过程中，如何确保数据安全和隐私不被侵犯是一个严峻的挑战。一旦发生数据泄露事件，不仅会损害个人和企业的利益，还可能影响监督工作的公信力，引发新的廉洁风险。
人员技术素养与业务融合：监督人员需要具备一定的技术素养才能有效利用科技手段开展工作。然而，目前很多监督人员在技术方面的知识储备相对不足，在将科技手段与监督业务深度融合方面存在困难。例如，一些年龄较大的纪检干部对大数据分析工具的使用不够熟练，难以将数据分析结果准确地转化为监督决策依据。
应对措施
加强技术研发与合作：监督部门应与科技企业、科研机构等建立广泛的合作关系，共同开展针对廉洁风险监督的技术研发。例如，设立联合实验室，聚焦于区块链在廉洁监督中的应用研究，推动技术的创新和优化。同时，设立专项基金，鼓励科研人员开展相关技术攻关，确保监督部门能够及时掌握和应用最新的科技成果。
完善数据安全管理体系：建立健全数据安全管理制度，从数据的采集、存储、使用到销毁的全生命周期进行严格管理。采用先进的加密技术、访问控制技术等保障数据安全。例如，对涉及廉洁风险监督的数据采用多层加密技术，限制数据访问权限，仅授权人员在必要时能够获取和使用数据。同时，定期开展数据安全审计，及时发现和修复可能存在的数据安全漏洞。
人才培养与队伍建设：通过开展培训课程、进修学习等多种方式提高监督人员的技术素养。例如，组织纪检干部参加大数据分析、人工智能基础等专题培训，邀请专家进行授课和实际操作指导。同时，引进具有技术背景的专业人才充实监督队伍，优化队伍结构，促进技术与业务的深度融合，提高运用科技手段防范廉洁风险的能力。

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