基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的企業(yè)紀(jì)檢監(jiān)察體系架構(gòu)探索研究

韓麗

摘要：目前，數(shù)據(jù)已經(jīng)被作為國家戰(zhàn)略性資源，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也逐步滲透到了工作和生活的方方面面，成為了重要的實(shí)踐性技術(shù)。隨著市場經(jīng)濟(jì)體制的逐步完善和社會的日益進(jìn)步，改革發(fā)展不斷變化的新形勢對黨風(fēng)廉政建設(shè)和反腐敗工作提出了新的更高的要求，如何合理運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化現(xiàn)有的企業(yè)紀(jì)檢監(jiān)察機(jī)制不僅與科學(xué)發(fā)展觀相吻合，也是企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)效實(shí)踐的重要探索。本文基于大數(shù)據(jù)技術(shù)理念，融合集團(tuán)公司現(xiàn)有紀(jì)檢監(jiān)察機(jī)制，提出基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的紀(jì)檢監(jiān)察體系架構(gòu)，從信息采集、信息量化、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)決策四個層面，優(yōu)化紀(jì)檢監(jiān)察流程，實(shí)現(xiàn)監(jiān)督制約、智能預(yù)警和制度完善。

Abstract： At present， data has been used as a national strategic resource and the application of big data has gradually penetrated into all aspects of work and life which becoming an important practical technology. With the gradual improvement of the market economic system and the increasing progress of society， the changing new situation of reform and development puts forward new and higher requirements for the construction of a clean and honest party style and anti-corruption work. Therefore， how to rationally use big data technology to optimize the existing enterprise discipline inspection and supervision mechanism is not only consistent with the scientific concept of development， but also an important exploration of enterprise innovation and effectiveness practice. Based on the concept of big data technology and integrating the existing discipline inspection and supervision mechanism of the group company， a discipline inspection and supervision system framework based on big data application is putted forward in the artile. It optimizes the process of discipline inspection and supervision from four levels of information collection， information quantification， data analysis and data decision-making， and realizes supervision and restriction， intelligent early warning and system improvement.

關(guān)鍵詞：紀(jì)檢監(jiān)察;大數(shù)據(jù);保障監(jiān)督;信息采集

Key words： discipline inspection and supervision;big data;safeguard supervision;information acquisition

中圖分類號：TP391 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1006-4311（2019）11-0176-03

0 ?引言

當(dāng)前，企業(yè)紀(jì)檢監(jiān)察工作的總體形勢向好，黨風(fēng)廉政建設(shè)和反腐敗工作不斷取得新的明顯成效，始終保持著良好的發(fā)展勢頭。但從紀(jì)檢監(jiān)察工作的歷史和發(fā)展途徑來看，客觀上面臨著“四個新變化”：即任務(wù)更加繁重、領(lǐng)域大大拓寬、標(biāo)準(zhǔn)不斷提高、要求更加嚴(yán)格。因此，為了順應(yīng)時代發(fā)展的要求，適應(yīng)新形勢新任務(wù)的需要，迫切需要創(chuàng)新思想觀念，與時俱進(jìn)，尋找新的理念和技術(shù)，從而不斷加強(qiáng)和改進(jìn)紀(jì)檢監(jiān)察工作。

本文以南京晨光集團(tuán)有限責(zé)任公司（以下簡稱“集團(tuán)公司”）現(xiàn)有的職能架構(gòu)與管理機(jī)制為基礎(chǔ)，開展基于大數(shù)據(jù)的紀(jì)檢監(jiān)察工作創(chuàng)新性探索研究。

1 ?紀(jì)檢監(jiān)察大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新優(yōu)勢

大數(shù)據(jù)毫無疑問是當(dāng)今熱門的話題，是否能夠掌握并利用好數(shù)據(jù)對眾多行業(yè)的發(fā)展將產(chǎn)生至關(guān)重要的影響。醫(yī)療行業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)收集病癥信息、減低醫(yī)療成本、改進(jìn)醫(yī)療服務(wù);教育行業(yè)利用大數(shù)據(jù)可以跟蹤教學(xué)效果、改善教學(xué)質(zhì)量、提升學(xué)生能力。那么，在紀(jì)檢監(jiān)察工作中，大數(shù)據(jù)也一樣可以體現(xiàn)其巨大的價值。

第一，監(jiān)督制約。以大數(shù)據(jù)為載體可對各類別、各層次的體制內(nèi)外監(jiān)督資源進(jìn)行整合，形成監(jiān)督合力。監(jiān)督合力效能的發(fā)揮可以分為兩個步驟：首先，在信息層面實(shí)現(xiàn)貫通整合，建立監(jiān)督的立體網(wǎng)格，做到信息無死角，從而構(gòu)造有效的“制度+科技的籠子”，對權(quán)力運(yùn)行進(jìn)行有效的監(jiān)督制約。其次，隨著紀(jì)檢體制改革的深入，可以在適當(dāng)時機(jī)，以監(jiān)督管理平臺為依托，逐步完成體制內(nèi)各類別、各層級監(jiān)督資源更深層次的整合。

第二，智能預(yù)警。發(fā)揮大數(shù)據(jù)平臺的整合、挖掘作用，建立多維信息模型，以及智能化的預(yù)警分析機(jī)制，自動化、或者半自動化地從海量數(shù)據(jù)中識別需要重點(diǎn)關(guān)注的問題、環(huán)節(jié)、單位、崗位、個人，進(jìn)行主動預(yù)警，最大限度發(fā)揮監(jiān)督數(shù)據(jù)的作用，為領(lǐng)導(dǎo)決策提供強(qiáng)有力的支持。

第三，制度完善。通過紀(jì)檢監(jiān)察部、人力資源部、黨委工作部、財務(wù)部等重點(diǎn)部門預(yù)設(shè)監(jiān)測點(diǎn)與監(jiān)測規(guī)則，獲取海量數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)苗頭性、趨勢性、高發(fā)性等問題，并追本溯源查找制度的不足之處，實(shí)現(xiàn)制度完善，達(dá)到標(biāo)本兼治。

然而，集團(tuán)公司現(xiàn)有的保障監(jiān)督體系、大監(jiān)督平臺等方案已經(jīng)非常成熟，紀(jì)檢監(jiān)察大數(shù)據(jù)的研究和實(shí)施應(yīng)作為現(xiàn)有機(jī)制的補(bǔ)充、優(yōu)化和演進(jìn)。

2 ?紀(jì)檢監(jiān)察大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)研究

紀(jì)檢監(jiān)察大數(shù)據(jù)平臺涉及24個集團(tuán)公司職能部門、紀(jì)檢監(jiān)察審計(jì)部、保監(jiān)辦和保障監(jiān)督委員會。整個平臺將分為信息采集層、信息量化層、數(shù)據(jù)分析層和數(shù)據(jù)決策層四層，每層分別有歸口部門與之對應(yīng)，整個平臺以大數(shù)據(jù)為理念、以信息化為手段、以保障監(jiān)督為原則，融合了集團(tuán)公司成熟的大監(jiān)督方案，并在其基礎(chǔ)上進(jìn)行了優(yōu)化和創(chuàng)新。紀(jì)檢監(jiān)察大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)與操作流程如圖1所示。

2.1 信息采集層

信息采集層由信息報送和信息校對兩大功能模塊構(gòu)成，架構(gòu)如圖2所示。

2.1.1 信息報送

信息報送涉及保障監(jiān)督體系方案中的24個集團(tuán)公司業(yè)務(wù)部門，報送的內(nèi)容涉及保障監(jiān)督體系內(nèi)容中關(guān)于各部門重點(diǎn)監(jiān)督的警示事項(xiàng)，主要由具有監(jiān)督權(quán)與考核權(quán)的部門在日常履職過程中，將相關(guān)部門及干部在執(zhí)行集團(tuán)公司決策和制度時，因違反相關(guān)規(guī)定，受到相應(yīng)處罰或應(yīng)進(jìn)行處罰的事項(xiàng)，通過信息化平臺的該層提供給保障監(jiān)督委員會辦公室（保監(jiān)會）。

2.1.2 信息校對

信息校對涉及24個集團(tuán)公司職能部門報送信息的初審，由各職能部門的自行把關(guān)，確認(rèn)報送信息真實(shí)無誤后進(jìn)行提交，報送信息將經(jīng)由數(shù)據(jù)出口，由信息采集層傳送至信息量化層。

2.2 信息量化層

信息量化層由信息分類、映射模型、信息量化、數(shù)據(jù)存儲四大模塊構(gòu)成，架構(gòu)如圖3所示。

2.2.1 信息分類

信息分類涉及調(diào)用由信息采集層上報的信息，并依據(jù)上報信息的內(nèi)容進(jìn)行分類，信息分類將融合大監(jiān)督平臺進(jìn)行報送信息的映射。信息映射從下層收集報送信息，并通過映射模型對信息進(jìn)行識別和區(qū)分。映射模型將融合集團(tuán)公司大監(jiān)督中五協(xié)同一派駐工作平臺方案，并基于各職能部門的個性化監(jiān)督警示事項(xiàng)，進(jìn)行更加細(xì)粒度的劃分和關(guān)聯(lián)。

2.2.2 映射模型

映射模型是對職能部門報送的信息進(jìn)行的一次專業(yè)處理，更是大數(shù)據(jù)和大監(jiān)督的一次融合。映射模型的架構(gòu)如圖4所示。

映射模型基于24個職能部門報送的重點(diǎn)監(jiān)督警示問題，首先進(jìn)行一級映射，一級映射依據(jù)報送信息或報送事件的主體和性質(zhì)，將所報送問題中的關(guān)鍵信息提取出來，一級映射的作用是將事件變?yōu)橐粋€個獨(dú)立的、指向性較為明確的屬性;信息屬性提取出來后，將會進(jìn)行二級映射，二級映射融合了成熟的大監(jiān)督體系中五協(xié)同一派駐工作平臺方案，依據(jù)信息屬性的歸口部門、對應(yīng)的監(jiān)督主體和所應(yīng)涉及的相關(guān)專業(yè)，將信息屬性進(jìn)行更加專業(yè)、細(xì)粒度的分類，二級映射的作用是明確指向監(jiān)督的主體。

映射模型是大數(shù)據(jù)和大監(jiān)督的協(xié)同和融合，是信息分類所應(yīng)遵循的一種標(biāo)準(zhǔn)，也是紀(jì)檢監(jiān)察信息量化的重要基礎(chǔ)。

2.2.3 信息量化

信息量化是將主觀的文字描述轉(zhuǎn)變?yōu)榭陀^數(shù)據(jù)的過程。對于紀(jì)檢監(jiān)察工作所涉及的監(jiān)督警示事項(xiàng)，一方面要從事件本身的流程、規(guī)范、重要性等角度依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)給出客觀評價，即給出警示流程量化值？姿，另一方面，要從事件所造成的影響和帶來的隱患給出客觀評價，即給出風(fēng)險評估系數(shù)？著。兩種數(shù)據(jù)結(jié)合所得出的數(shù)據(jù)則為該事件的評估數(shù)據(jù)，評估數(shù)據(jù)不但可以為“事后處理”提供證據(jù)，更可以為“事前預(yù)防”提供有效歷史依據(jù)。大監(jiān)督體系中“五協(xié)同”的引入將增加數(shù)據(jù)的專業(yè)性，而引入多人進(jìn)行評價再加權(quán)平均得出數(shù)據(jù)，將增加數(shù)據(jù)的客觀性。因此，評估數(shù)據(jù)將滿足如下公式：■

式中，？著表示事件的風(fēng)險評估系數(shù)，取值在0到1之間，0表示風(fēng)險最小，1表示風(fēng)險最大;？姿表示該事件的警示流程量化值，取值在0到100之間，數(shù)值越大表明該事件從專業(yè)角度的流程、規(guī)范等越符合標(biāo)準(zhǔn)。

2.2.4 數(shù)據(jù)存儲

數(shù)據(jù)存儲模塊通過數(shù)據(jù)庫等工具對量化后的信息進(jìn)行留存，以供后期大量數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析時使用。

2.3 數(shù)據(jù)分析層

數(shù)據(jù)分析層由數(shù)據(jù)審核和數(shù)據(jù)分析兩大模塊構(gòu)成，架構(gòu)如圖5所示。

2.3.1 數(shù)據(jù)審核

數(shù)據(jù)審核通過數(shù)據(jù)入口2，從信息量化層數(shù)據(jù)出口2中調(diào)用量化后的報送信息，經(jīng)過保監(jiān)辦對量化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行審核后，通過數(shù)據(jù)出口2傳至數(shù)據(jù)決策層進(jìn)行事件的最終決策和處理。

2.3.2 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是紀(jì)檢監(jiān)察大數(shù)據(jù)的精華所在，當(dāng)量化后的數(shù)據(jù)存儲到一定規(guī)模之后，大量的歷史數(shù)據(jù)就變成了紀(jì)檢監(jiān)察工作分析的原始素材，這些數(shù)據(jù)可以做成可視化的曲線等，可一目了然的實(shí)現(xiàn)橫向數(shù)據(jù)比對（如某職能部門1年中每個月的評估數(shù)據(jù)比對）和縱向數(shù)據(jù)比對（如某三個職能部門在同一個月中的評估數(shù)據(jù)比對）。從數(shù)據(jù)比對中依據(jù)紀(jì)檢監(jiān)察工作的實(shí)際需求，可以得出有效的趨勢分析，這種基于客觀數(shù)據(jù)的趨勢分析，可以使紀(jì)檢監(jiān)察工作的開展更加有針對性，也更加有效。

2.4 數(shù)據(jù)決策層

數(shù)據(jù)決策層的架構(gòu)如圖6所示。

數(shù)據(jù)決策通過數(shù)據(jù)入口1從數(shù)據(jù)分析層調(diào)用趨勢分析等有效數(shù)據(jù)對事件進(jìn)行輔助決策，使“事前預(yù)防”更加有針對性，更加有據(jù)可循。通過數(shù)據(jù)入口2調(diào)用的信息仍然參照成熟的保障監(jiān)督體系中的紅黃牌預(yù)警、問責(zé)處理等機(jī)制進(jìn)行“事中控制”和“事后問責(zé)”。

3 ?結(jié)束語

大數(shù)據(jù)是一種新興技術(shù)，也是一種新的認(rèn)知方式，將它運(yùn)用到紀(jì)檢監(jiān)察工作中去，可以使紀(jì)檢監(jiān)察工作更加智能化。紀(jì)檢監(jiān)察大數(shù)據(jù)是大監(jiān)督平臺的繼承，是保障監(jiān)督體系可持續(xù)發(fā)展的有效手段，也是企業(yè)管理信息化的重要探索，可以進(jìn)一步促進(jìn)企業(yè)紀(jì)檢監(jiān)察工作走向科學(xué)、法治和高效。

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