构建基于大数据的廉政风险分级预警机制

龚朝杰

摘   要：随着大数据越来越广泛的应用，其在廉政建设领域的作用也日益凸显。建设基于大数据的廉政风险分级预警机制，对公权力的运行和公职人员的财产变动加强监控，适时进行廉政风险分级预警，对进一步深化全面从严治党有重要意义。廉政风险分级预警机制的构建要以建立规范统一的大数据中心为基础，以公职人员财产申报和核查为重点，以建设大数据与廉情分析评估相结合的廉政平台为关键，以加强信息与数据的安全保护为保障。

关键词：大数据;廉政风险;分级预警机制;从严治党;信息安全

中图分类号：D262.6                 文献标识码：A                文章编号：1674-9170（2020）04-0081-04

党的十八大以来，以习近平总书记为核心的中央领导集体紧紧抓住制度建设和作风建设两条反腐主线，以对党内腐败现象“零容忍”的态度和决心，对腐败现象保持高压状态，从严查处各类违纪事件，发现一起查处一起，对腐败现象坚决说“不”。习近平总书记在党的十九大对“全面从严治党”又作出进一步阐释，“全面从严治党”不仅涵盖党的“四个建设”的每一个方面，而且赋予了它新的内涵，它强调了思想建党和制度治党紧密结合[1]。各级各类公职人员担负着公共职务的履行、国有资产保值增值、管理和使用公共财产等决策、管理、服务等职能，廉洁制度的有效执行和切实掌握各类公职人员及其家庭财产的取得、经营、流转途径及数量，是我国廉政建设的关键。建设基于大数据的廉政风险分级预警机制，对公权力的运行和公职人员的财产变动加强监控，适时进行廉政风险分级预警，确保廉政建设处于高压状态，对我国反腐倡廉战略的实施尤为重要。

一、构建廉政风险分级预警机制的必要性

我国的廉政风险防控工作从建国初期就已经开始。新中国成立之初，在中国共产党领导下，开展了反贪污、反浪费、反官僚主义运动，先后设立了国家检察机关、政府监察机关和纪律检查机关，制定了相关法令法规，加强了党的纪检监察制度，廉政建设从法律和制度层面得到加强。[2]十八大以来，党和国家不断加强反腐倡廉工作，不断加强纪检监察队伍建设，以高度的信心和决心，大力推进反腐工作，对待腐败行为零容忍，尤其是对高级别官员的反腐力度历史空前。在打击腐败的同时，制度建设也成果丰硕，《中华人民共和国监察法》已经于2018年3月20日正式实施，进一步完善了政府监督机制，建立了一个全方位立体的国家监察体系，全面覆盖各级政府及其公职人员。通過《监察法》加强了外部监督力量，体制改革逐步推进，制度建设逐渐加强，为规范政府和公职人员的职权行使从法律层面打下了坚实的基础。

当前，廉政风险点的建立主要采用自下而上申报确认的方式，对岗位廉政风险认知缺乏专业角度认定，廉政风险点建立精准性不够，对基于廉政风险点的风险排查不到位，相关规章制度建设还不够健全完善，制度执行缺乏有效监督，廉政漏洞应对措施有限，防控体系不完备，导致贪腐现象时有发生，而且主要着力点在事前监督和事后问责，而对于事中即权力运行过程的监督，没有很好的抓手，监管不到位。多位学者认为廉政建设的要害在于对公职人员的财产有效监控，提高公职人员的财产透明度是世界各国普遍采取的廉政举措。我国在1995年开始要求对处级以上干部的个人事项进行填报，2010年后该项工作需填报的项目开始细化并对填报结果进行抽检，对于普通公职人员的个人事项监控目前还没有相关举措。中国共产党江苏省第十三届纪律检查委员会第四次全体会议工作报告揭示2018年江苏省纪委共立案31360件，其中，厅局级66件，县处级748件，采取留置措施456人，党纪政务处分28665人，县处级以下案件占案件总数的97.4%。[3]可见普通公职人员仍然是廉政建设的重点人群，如何加强对这部分人员的职务和财产监控，对我国反腐倡廉工作至关重要。

二、大数据是构建廉政风险分级预警机制的有力抓手

大数据是当今时代信息革命的重要成果，舍恩伯格在《大数据时代》一书中提到，“世界的本质是数据，大数据将开启现代社会核心竞争力，缺少数据思维，无以言未来。拥有大数据，才能拥有更强的决策力、洞察力，才能提高流程优化力”[4]。大数据具有四个显著的特征：大容量、高速度、多样性和精确性。[5]其核心在于专业化的挖掘、分析和处理。廉政建设使用大数据技术，可以将原本隐秘的贪腐行为通过相关技术手段分析和曝光，在大数据技术框架下，可以实现行政执法流程数据化、权力行使公开化和透明化，利用大数据技术采集和智能分析，全面监控公权力运行过程，适时对各类廉政风险进行提示和处理，及时杜绝各类违纪违法事件发生，实现反腐防腐从“不敢腐”到“不能腐、不想腐”的飞跃。

贪腐的本质是人性中对金钱和地位的贪婪索取，廉政风险预警的关键在于合理合法的、行之有效的制度执行和对公职人员生活状态、财产变动的有效监控。基于大数据的廉政风险分级预警是指根据公职人员的岗位特点及拟定的岗位廉政风险清单，对决策、管理、服务过程中产生的廉政大数据以及个人财务变动进行分析处理，根据处理结果进行综合研判，对达到分级预警指标的公职人员进行廉政干预，避免或减少贪腐行为发生的一种行为模式。传统的廉政风险预警主要是出台并执行相关廉政规章和制度，加强学习和教育，利用媒体加强宣传教育和舆论监督，对潜在风险人进行预警。这种方式的侧重点在于事前有计划、撒网式对潜在风险人进行教育和警示，其特征在于广泛性和宏观性，其缺点在于缺乏针对性和有效性，目标对象指向不明确。要对廉政风险提供及时、迅速、有针对性预警，就必须基于实时捕获的风险源或风险点，针对具体办事流程和办事人员，对具体的风险进行及时的甚至是超前的认识和捕捉，构建廉政大数据平台，拓展廉政评价和预警机制，动态监测廉政绩效，施以全方位、全天候防腐反腐。在廉政风险发生前或进行中适时预警，实现有效控制风险转化，落实“惩防并举，注重预防”的方针。

三、构建基于大数据的廉政风险分级预警机制的发展策略

实现对廉政风险的分级预警，必须以大数据为基础。建立廉政数据平台，整合和采集政务运行大数据和企业经营过程中产生的大数据，运用挖掘和分析技术，捕捉各类廉政风险及异常廉政数据，才能实现分级预警。廉政风险分级预警从高到低采用一、二、三级预警。严重违反党纪国法，实行“一级预警”。一级预警主要针对个人财务年度变动值超出家庭收入能力数倍或岗位廉政风险多项数据偏离值较大，由纪检监察机关对异常情况进行确认并启动调查程序，采用调离岗位、职务调整、引咎辞职等手段强制示险，一级预警重在组织处理、强制教育;二级预警针对个人财务年度变动值超出家庭收入能力或岗位廉政风险数据偏离值较大者，二级预警重在警示提醒，采取党纪轻处分或诫勉谈话、警示谈话，必要时采用岗位调整等方式示险;三级预警针对岗位廉政风险数据有偏离项者，要求预警对象对风险项的处理作出书面解释，制定整改措施，三级预警重在学习教育，采取加强规章制度学习，组织谈话教育等方式进行廉洁教育。

（一）建立规范统一的大数据中心是基础

实现廉政风险分级预警必须要以大数据的建设为基础。大数据的获取来源于政府、企业、事业单位运行过程中产生的各类数据，包括流程化数据、财务数据及各类报表等。近些年来各地政府积极探索和开展基于大数据技术构建智慧城市，提升现代化城市治理的智能化水平。例如，各地建设的公安交通智能警察系统、国家层面的电子政务系统、税务系统、海关通关审核系统等都已经在线运行并在各自领域进行了创新发展，取得了不俗的业绩。同时大数据的建设过程中也存在着许多问题和急待改进的方面，在大数据采集过程中，数据资料存放于政府部门和企业的数据机房，信息系统间由于数据格式的差异和私密性保护等问题无法互通，数据碎片化现象严重，数据采集困难。加强对各类信息平台的建设对信息化系统中的数据进行整合、共享共用，运用大数据的分析获取方法实现关键数据系统间的共通与融合，是构建廉政风险分级预警机制的基础。

（二）公职人员的财产申报和核查是重点

公职人员的财务监控是防止腐败的重要抓手。欧洲多个国家和澳、加、新加坡等国，财产监控都比较彻底。瑞典、挪威规定所有公民和团体，都必须向税务部门公开自己的财产和收入明细，并接受所有人的查询。我国这方面起步较晚，但近年来开展的处级以上干部个人事项报告制度和居民征信系统建设已经开始这一领域的探索，有待进一步推广。十八届三中全会《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》已明确了要建立个人收入和财产信息系统，利用大数据建立公职人员财产监控制度从制度层面和技术层面已经具备条件。虽然贪腐不仅仅为了财产，但涉及贪腐的官员在财务方面都存在问题，管住公职人员的财产，廉政制度和体制才能发挥作用，全面落实公职人员财产申报和核查制度一方面是廉政风险预警的需要，另一方面也可震摄腐败，使其不敢轻举妄动。

（三）建设大数据与廉情分析评估相结合的廉政平台是关键

廉政大数据平台应该具备两方面功能：一是廉政大数据的采集，二是廉情分析评价和预警功能。通过平台提供的接口对接政府机构和社会企业的数据，按照一定的格式和要求对各类数据根据平台需求进行获取、传输、分析处理，重点在于公职人员规范执行规章制度及公职人员的生活数据，涉及公务和私人行为的方方面面数据，如所有电子政务平台数据、政府招投标平台数据、公安系统户籍数据、手机定位数据、车辆使用数据，银行系统个人财产数据等海量数据，按需接入和采集相关数据，并由系统进行分析形成报表。平台由纪委系统建立专门机构和专业人员队伍按照职责权限管理，定期進行大数据分析、摸排、核查，对重要岗位人员和信访对象形成廉政画象，对清廉情况作出评估和预测，在贪腐行为发生前或发生中及时作出廉政分级预警并采取控制措施。

（四）加强信息与数据的安全保护是保障

基于大数据的廉政风险分级预警机制的建立和实施，首要的是采集政府执政和企业经营方面的数据，数据安全至关重要，一方面需要信息安全相关法律法规的支撑保障，另一方面需要信息安全技术的严密保护。2017年6月1日实施的《网络安全法》将现行有效的网络安全监管体制法制化，明确了网信部门与其他相关网络监管部门的职责分工，加强了对公民信息和网络安全的保护。基于大数据的廉政平台建设，涉及众多的政府网站和企业网站，涉及公民的方方面面的稳私和个人信息，在数据获取过程中势必需要开放相关的接口以采集数据，虽然政府网站近年来在安全方面投入了大量的人力和财务，安全性有了较大的提高，但在管理维护方面也存在不少问题。比如视窗操作系统和手机操作系统核心技术在国外，数据安全不能绝对保证;企业网站由于建设的目的性偏向经济效益，安全保障方面资金投入的力度因企业实力差距表现得良莠不齐，安全性往往得不到有力保障等。廉政大数据需要的是涉及公民的各类信息，信息越多越有利于分级预警，在大数据获取过程中，提高对公民信息和网络安全的保护，保护各类信息系统的数据安全，为各类信息系统的互联互通和采集打下基础，在目前的网络环境下仍显得任重而道远。

参考文献：

[1] 黄金桥.完善官员个人事项报告制度的六条思路[J].理论探索，2017（1）：55-62.

[2] 段妍.建国初期中国共产党廉政建设研究[J].晋阳学刊，2018（6）：72-76.

[3] 蒋卓庆.江苏省纪委2019年工作报告[EB/OL].（2019-09-13）[2020-04-15].http：//www.jsdj.gov.cn/19329/toutiao/201903/t20190319_6126731.shtml.

[4] 吴正金.浅析“互联网 +”高校廉政风险预警机制建设[J].学理论，2016（11）：66-68.

[5] 徐继华，冯启娜，陈贞汝.智慧政府——大数据治国时代的来临[M].北京：中信出版社，2014.

责任编校   王学青

Abstract： The more and more extensive application of big data has led to its prominent status in the construction of clean governance area. The establishment of a risk-classification warning mechanism based on big data to monitor the operation of public power and government employees with timely risk-classification warnings benefits the comprehensive and strict administration of the Party. The establishment of such a warning system should be based on the construction of a standardized and unified data center， which emphasizes personal property declaration and verification， whose key link will be on the combination of big data and assessment of probity situation guaranteed by information and data security.

Key words： big data; corruption risk; risk-classification warning mechanism; strict administration of the Party; information security