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今年10月，中央纪委国家监委驻中国石油纪检监察组对4家下属企业开展纠治“四风”监督检查。通过数智模型筛查发现，某单位存在“同一部门同一人员高频报销”“住宿地点与实际不符”等异常情况。最终查实该单位有关负责人套取资金用于违规接待等问题。目前，相关涉案人员已受到党纪处分，并收缴违纪款1.1万余元。
二十届中央纪委四次全会对“以大数据信息化赋能正风反腐”作出部署。各派驻中管企业纪检监察组积极探索、加快构建数字纪检监察体系，深入推进大数据、信息化建设，探索完善相关内容，推动资源优化整合，促进监督执纪执法提质增效。
建成接入数据量大、功能贴合实际、安全可靠的数据中心，实现数据汇聚贯通，变“数据孤岛”为“数据集群”，是数字纪检监察体系建设的关键。
驻中国石油纪检监察组在原有“超标准报销”“高价采购”等50余个风险提示模型的基础上，加大大数据监督平台建设力度，新增公务用车用卡监督、业务招待费监督、供应商预警综合查询等功能，通过关联多种数据，对问题线索进行筛查预警。今年以来，共预警疑似问题线索950余个。
中央纪委国家监委驻国家管网集团纪检监察组不断丰富电子数据库，建立涵盖企业情况、巡视及审计发现问题等内容的“一企一策”廉政档案，健全完善干部廉政“活页夹”及监察对象相关信息库。
充分发挥大数据发现挖掘、分析预警问题线索的作用，实现趋势走向精准研判、规律特点及时把握。
中央纪委国家监委驻中国电信纪检监察组建成监督贯通协同数字化平台，实现与其他领域业务监管系统的对接。如，推动财务部门持续迭代虚假贸易风险识别模型，实现对客情掌握、谈判应标自主、采购自主等6个方面15个风险点的实时监督，有效预防虚假业务，严格规范列支。
各派驻中管企业纪检监察组围绕办案应用场景，聚焦数据整理难、关联信息排查难、搜索查询难、快速锁定突破点难等难题，探索开发常见问题分析等模型，通过对多重数据的关联分析，为查清查透职务犯罪安上科技“透视镜”。
驻中国电信纪检监察组自研数据治理引擎，节省数据整理时间的同时，关联包括主要社会关系和“经济往来”等在内的多维数据，实现立体画像。在近期查办的某案中，驻中国电信纪检监察组通过开展涉案人账卡分析、资金追踪、不动产分析等，发现资金异常、交易异常、房产疑似代持等问题。
驻国家管网集团纪检监察组坚持“数字化思维”“平台化应用”“集成化实战”建设模式，既着力构建数字纪检监察体系，又探索开发一批“小模型、小工具、小算法”。
“‘小模型’按照‘数据—模型—结果’分析思路建成，助力排查权力运行风险问题；‘小工具’可实现办案查询数据的批量合并、去重、补齐等功能；‘小算法’提升数据查询统计、直观分析研判的准确率。”驻国家管网集团纪检监察组有关负责同志介绍。
“下一步，我们将强化指导服务，推动各派驻中管企业纪检监察组深入推进大数据、人工智能等信息化技术赋能应用，为纪检监察工作高质量发展提供有力保障。”中央纪委国家监委第四监督检查室有关负责同志说。
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