摘要：本文提出构建跨部门数据融合平台、建立标准化数据治理体系、搭建专用云平台三大基础设施建议。整合多源数据、规范数据管理、提供智能分析能力，实现从被动查办到主动预警、从经验判断到数据决策的范式变革，为提升监督精准性和效率提供系统性技术支撑。

关键词：大数据；纪检监察；智能化

前言：

随着数字化时代发展，传统纪检监察模式在应对隐蔽复杂问题方面面临瓶颈。大数据技术为突破信息壁垒、实现精准监督提供了全新路径。本文基于智能化转型需求，重点研究基础设施建设方案，探讨如何通过系统性技术布局赋能新时代纪检监察工作高质量发展。

1.构建跨部门数据融合平台

跨部门数据融合平台是实现纪检监察工作智能化的基石与前提。其核心目标是打破长期存在的“数据孤岛”，构建一个互联互通、共享共治的数据资源体系，为深度挖掘和分析提供源源不断的“原料”[1]。平台的建设需从顶层设计入手，明确数据共享的法律依据、责任边界和业务流程，采用“统筹规划、分步实施、安全可控”的建设原则。平台遵循“物理分散、逻辑集中”的理念，而非将所有数据简单集中存储。可考虑建立国家级、省级两级数据中心，通过数据接口服务、数据交换协议等方式，实现与公安、法院、检察、司法、税务、市场监管、金融、审计、民政、自然资源等关键部门业务数据的按需汇聚和安全访问。平台需具备强大的数据抽取、转换、加载能力，能够处理来自不同源头、不同格式（结构化、半结构化、非结构化）的海量数据。数据目录系统如同图书馆的检索系统，让纪检监察人员能够快速知晓平台接入了哪些部门、哪些类型的数据，并了解数据的更新频率、字段含义等元数据信息。负责自动化、周期性地从各数据源单位获取数据，并确保数据传输过程中的加密安全。记录数据的来源、流转过程，并对数据的完整性、准确性、一致性进行校验，确保分析结果的可靠性。统一身份认证与授权系统，实现单点登录，并根据用户的职务、岗位、办案需要，实行精细化的数据访问权限控制，确保“数据不出域，可用不可见”，防范数据滥用风险。

2.建立标准化数据治理体系

数据治理体系是确保跨部门融合平台数据可用、好用、管用的“交通规则”和“质量保证手册”。没有统一、规范、严格的数据治理，汇集而来的数据将是杂乱无章、质量参差不齐的“数据废墟”，无法支撑起有效的智能化分析[2]。该体系的核心任务是建立一套贯穿数据全生命周期的管理规范、技术标准和安全保障机制。制定统一的数据标准规范。数据元标准明确定义每个数据字段的名称、格式、含义和取值，例如“身份证号”必须是 18 位字符，“时间”必须采用标准的“YYYY-MM-DD HH:MM:SS”格式。主数据标准对“人”（公职人员）、“组织”（单位机构）、“地”（地理位置）等核心实体的标识和属性进行统一，确保在不同系统中指代同一对象时不会产生歧义。数据分类分级标准根据数据敏感程度和重要程度（如涉及个人隐私、商业秘密、国家秘密等）进行分级，为后续的差异化安全管控提供依据。在数据接入环节，设立严格的质量校验规则，对缺失、错误、格式不符的数据进行清洗、转换和标注。在数据存储和使用环节，建立数据质量监控看板，定期对数据的完整性、准确性、一致性、时效性进行监测和评估，并建立问题数据的反馈、溯源和修复流程。例如，发现某公职人员的房产登记信息与婚姻登记信息中的配偶姓名不一致时，系统应能自动预警，并启动核查流程。构建严密的数据安全保障体系，严格执行国家网络安全等级保护和关键信息基础设施保护要求。技术上，采用数据加密、数据脱敏、访问日志审计、数据水印等技术手段。

3.搭建纪检监察专用云平台

纪检监察专用云平台是承载各类智能化应用、提供算力算法支撑的“智能中枢”和“作战指挥室”。它基于跨部门数据融合平台汇集的“数据燃料”，依托标准化数据治理体系提供的“规则保障”，为上层的智能监督应用提供统一、弹性、安全、高效的技术运行环境[3]。该平台应采用云计算技术，以实现资源的集约化管理和弹性扩展。在技术架构上，平台应设计为分层解耦的模式：一是基础设施即服务层，提供计算、存储、网络等基础资源，可根据业务高峰（如专项巡视期间）灵活调配资源，避免重复建设和技术“锁死”。二是平台即服务层，这是平台的核心能力层，提供各类通用的、可复用的技术组件和服务，包括大数据计算引擎，用于处理海量数据的分布式存储和并行计算；人工智能算法平台，内嵌或支持导入知识图谱、自然语言处理、机器学习等模型算法，并提供可视化的建模和训练工具，降低业务人员的使用门槛；数据可视化组件库，提供丰富的图表和交互控件，便于将分析结果以直观、易懂的形式呈现。三是软件即服务层，基于下层的能力，开发和部署面向具体业务场景的轻量化应用，如政治生态评估系统、廉政风险预警系统、智能线索分析系统等，用户通过浏览器或专用客户端即可访问使用。平台应具备模型自学习、自优化的能力，能够从历史案件和不断产生的数据中学习新的腐败行为模式，迭代升级预警模型的精准度；支持交互式分析，用户通过拖拽、点击等方式，自由组合分析维度，进行探索式数据分析。平台支持跨地域、跨层级的纪检监察机构在线协同办案，支持任务分发、线索移交、电子卷宗共享、远程会商等功能，打破物理空间限制，形成监督合力。

结语：

综上所述，构建大数据驱动的纪检监察技术基础设施是实现智能化转型的关键基础。三大平台的系统化建设将显著提升监督的预见性、精准性和协同性。未来需持续完善技术架构、强化安全保障，推动纪检监察工作向数据驱动、人机协同的智慧监督新范式稳步迈进。

参考文献：

[1]刘玉鹏.人工智能赋能纪检监察工作的思考[J].中国有色金属,2025,(16):58-59.

[2] 高赟. 数智赋能高校纪检监察工作“ 三化” 建设实践路径研究[J]. 社科纵横,2025,40(04):41-50.

[3]赵永红,胡子宁.数字技术赋能纪检监察工作的现状、制约因素与法治路径[J].成都理工大学学报(社会科学版),2025,33(03):12-23.