申昶阳
河北旅游投资集团股份有限公司 河北石家庄 050000
摘要：近年来，随着经济发展、科学进步，腐败行为也呈现出多样化、智能化等特点，纪检审查工作需要从大量信息中进行筛选，且效率低下。伴随着信息化“大数据”时代的来临，国有企业纪检监察借助大数据管理理念，从内部审计入手，强化信息的整合、分析，综合内部审计等手段，建设纪检监察大数据平台，对提升国有企业纪检监察信息化建设，实现国有企业内部审计与纪检监察业务的融合具有十分重要的意义。
关键词：大数据；纪检监察工作；应用
引言
由于国家监察体制改革正在深入推进过程中，还面临着一系列制度和体制方面的紧迫问题亟待解决，监察信息化建设还处于理论探索和制度设计初步阶段。特别对新成立的监察机关而言，实践中什么是大数据监察理念、如何加强大数据监察建设等问题还存在一些认识模糊之处，从电子政务理论出发探索大数据监察从思想理念到技术实现之间的模型构建还存在研究空白。更为重要的是，面对从原有纪律检查、行政监察和职务犯罪侦查权力从分散到系统整合过程，如何实现监察信息捕捉、数据挖掘技术运用、大数据分析结论应用等原型构建和系统实现还处于初步探索阶段。因此，开展相关制度模型的构建对于深化监察体制改革具有一定的理论价值，对于推动大数据技术与监察工作深度融合具有一定的现实意义。
1大数据时代的基本特征
“大数据”一词在近年来逐渐成为了各行各业的一个热门词汇。学术层面对于“大数据”的定义尚不明确,其一般泛指数据大小了超过了常规数据处理软件可承受处理范围内的大型数据内容。大数据技术源于计算机技术的持续发展,其包括数据的处理和分析,但又不止于此。大数据技术的应用可以在海量的数据信息当中进行深度的挖掘和分析,从而获取常规数据分析或数据表面所不能反映的客观事实,这对大数据技术分析结果的使用,则能够形成强力的变革力,推动社会、经济不断发展。正因如此,大数据技术在现代化企业当中得到了广泛的使用,其不仅可以用于市场调查、市场分析,更能够帮助企业进行内部管理,发现潜在的经营管理问题。
2大数据在纪检监察工作中的应用
2.1梯次实践深化
在初期人员、技术力量相对薄弱的情况下，可先运用大数据技术分析单位历年违规违纪数据，筛查清理重点岗位和易出现的问题，开展针对性的廉政教育，改进廉政风险防控工作；在完成基础数据整合后，可由关键岗位、环节、时间、人员入手，监控财物流向、人员关系变动、信访举报信息，与银行、房管、交通、公安、通信等部门建立数据共享机制，构建数据铁笼监控权力运行；随着工作方法成熟，可由个人有关事项报告、领导干部廉政档案入手，逐步构建涵盖所有被监督对象的全时全域监督。
2.2数据结构的体系构建
基于传统数据处理模式下的监察模型设计中，数据的结构体系建设问题并不十分突出。规范化的计算接可量化识别的结构性监察数据所占比重较大。监察机关工作人员可以基于人工查询方式，利用互联网有针对性地开展前期初查，从而形成完整证据链条。但是，大数据技术区别于以往数据分析技术的核心在于事先不预设具体关联关系，而是直接从大量数据直接发现数据之间的关系并建立数学模型，是以“数据”为基础构建“模型”的技术路径。在这种技术环境中，只有占比极少的数据类型是直接可识别的结构化数据，大量数据是不可直接进入传统监督信息处理的非量化数据结构。例如，在自媒体时代大量的监察线索都蕴含在互联网留存的微信、语音和视频中，在海量信息中监督系统实现自动发现并识别这种非量化违纪腐败线索难度其实在不断加大。特别是在信息要素种类多样化的同时，数据结构之间关系的多样化特征则更为明显，证据与事实之间存在的引起与被引起的因果关系往往被淹没在数据洪流之中。
在这种技术特征下，如果依然固守传统监督工作模式，强调在监督中预设监督事项，通过调查研究去验证假设的正确性，很有可能忽视隐含在海量数据中的有效信息，有可能失去信息化条件下打赢纪检监察工作硬仗的战略主动权。
2.3加快大数据技术的推广普及
在大数据时代当中,“数据”的重要性无需多样,掌握了数据则意味着掌握了主动性,这不仅对于企业如此,对于纪检工作也是如此。与此同时,腐败行为也因为大数据时代的来临而发生了改变,纪检监察机关需要做到与时俱进,不断对纪检工作进行创新,加快信息化建设速度,通过信息化渠道和方式开展纪检工作。从实践当中可以看出,大数据技术的应用可以帮助纪检监察机关收集反腐证据,从海量的无用信息当中筛选出具有使用价值的数据信息,同时也能够帮助纪检监察机关分析腐败规律、追查逃犯、追查赃款当中。因此,纪检监察机关需要全面了解大数据技术的原理,学会使用大数据,将大数据技术视为日常工作中的基本工具,并加大大数据技术的推广力度,确保每一位纪检工作人员均能够熟练掌握大数据技术的使用方式。
2.4强化相关衍生制度、措施的保障力度
第一，建设国有企业自身数据库，拓宽纪检监察调查取证渠道，提高数据库信息保存质量与时长，结合大数据信息覆盖面广泛的特点，拓宽内部监督范围，实现资源整合。同时由系统管理人员发挥人工预警职能，通过人为调动数据实现逐层级的数据排查，多维度展开监督，设定预警条件，基于纪检监察与内部审计融合的基础上，结合大数据不断提高内部监督科学性。此外，结合国有企业自身发展与业务拓展，强化数据库与企业的匹配度，提高监督数据平台建设的不可复制性，进而强化内审与纪检监察的融合度。第二，强化人才培训，组建高素质内部监督信息化队伍，实现大数据下纪检监察与内部审计的深度融合，这不仅是信息化时代的要求，同时也是国有企业谋求发展的必然趋势。
2.5模型算法的优化设计
实现了监督数据结构化和规范要素特征化之后，监督模型设计的重要环节是实现两者体系的系统整合，即模型分析功能的实现问题。在大数据背景下，模型算法的构建要符合“全程性、主动性、实时性”的功能特征，实现事前监督指标对应、事中监督监测规范、事后监督严密准确的“全过程分析”模型运行目标。对于这种复杂的社会模型体系，传统的基于离散数学分析为基础的系统动力学模型往往会出现较大的系统偏差。这是因为，基于简单性特征为对象的传统系统分析方法，采取的是“分解—还原”的分析方法。即对系统要素进行分解，并分析各要素之间相互关系，以此为基础进行多次迭代，用以模拟现实系统运行情况。这种监督模型运行过程中，对党员领导干部违纪行为认定必须严格地遵循因果逻辑关系，要求监察证据与事实之间具有引起与被引起线性。
结语
对国有企业纪检监察工作来说，“互联网+”时代不仅意味着挑战，同时也意味着发展机遇。需要我们实事求是看待目前推进国有企业纪检监察工作信息化存在的短板，充分结合国有企业纪检监察工作发展趋势、信息化技术发展动态，通过围绕信息化建设推进软硬件优化更新、加大新兴信息化技术研发引入力度、基于融媒体发展动态加强舆情处理、完善纪检监察信息化管理机制，加大纪检监察队伍培训教育及引进力度，为国有企业纪检监察工作高质量发展保驾护航。
参考文献
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