预防职务违法犯罪系列之二十

新智化预防：赋能职务违法犯罪智治理论建构与实践创新

一、新时代新智化的核心意蕴与时代价值

（一）新智化的内涵界定

新时代新智化是以大数据、人工智能、区块链等现代信息技术为核心，以数据要素为关键驱动，通过“数据智联——算法自主——治理自适应”的技术逻辑，实现治理过程智能化、精准化、高效化的新型治理形态。其核心特征体现为从“被动响应”到“主动预判”、从“经验决策”到“数据决策”、从“分散治理”到“系统治理”的三重跃迁，是数字中国建设与国家治理现代化深度融合的必然产物。

（二）新时代新智化的战略意义

在全面从严治党向纵深推进的时代背景下，新智化的意义超越了单纯的技术革新范畴。从政治维度看，新智化是巩固党的执政基础的重要支撑，通过技术赋能强化公权力监督，防范执政骨干队伍“非正常减员”，确保权力始终在法治轨道运行；从治理维度看，新智化破解了传统治理中信息不对称、监督不精准、响应不及时等痛点，为推进国家治理体系和治理能力现代化提供了核心技术支撑；从法治维度看，新智化推动监督执纪执法与现代科技深度融合，使“抓早抓小、防微杜渐”的法治理念通过技术手段转化为制度实践，构筑起严密的法治监督网络。

二、新智化预防职务违法犯罪的概念界定与理论根基

（一）核心概念阐释

新智化预防职务违法犯罪是指在《监察法》《政务处分法》等法律框架下，运用大数据、人工智能、知识图谱等现代信息技术，整合公权力运行全流程数据，构建“风险预判——智能预警——精准处置——动态优化”的全周期预防体系，通过减少犯罪机会、规范权力运行、强化监督效能，实现对职务违法犯罪的源头防控、过程管控和系统治理。其本质是技术理性与法治精神的有机统一，是“三不腐”一体推进机制在数字时代的创新实践。

（二）预防科学基础

新智化预防职务违法犯罪以现代预防科学为理论支撑，核心体现为三大科学逻辑：一是风险防控科学的“前置干预”逻辑，通过对权力运行风险点的数字化建模，将监督关口从“事后追责”前移至“事前预防”；二是数据科学的“关联分析”逻辑，打破部门数据壁垒，实现“人员——资金——项目——资产”的全维度数据穿透，揭示传统监督难以发现的隐性利益输送链条；三是行为科学的“精准干预”逻辑，基于公职人员权力运行轨迹数据，构建个性化廉洁风险画像，实现“一人一策”的精准防控。

（三）核心理论支撑

1.新机会理论：该理论认为犯罪发生的核心要素是“犯罪机会”，通过环境改造减少犯罪机会比单纯强调个体自律更具实效性。新智化通过技术手段优化权力运行环境，如大数据监督模型阻断“权力寻租”的实施路径，AI预警系统压缩“暗箱操作”的空间，本质上是对犯罪机会的系统性管控。

2.监督执纪“四种形态”理论：新智化技术使“红红脸、出出汗”成为常态具备了技术可能，通过对苗头性、倾向性问题的智能识别和及时预警，实现从“惩治极少数”向“管住大多数”的延伸，完美契合“惩前毖后、治病救人”的监督理念。

3.国家治理现代化理论：新智化将公权力运行纳入数字化、可视化、可追溯的监督体系，使权力制约从制度文本转化为技术闭环，是推进依法执政、依法行政、公正司法的重要技术支撑，彰显了国家治理现代化的技术维度。

三、新智化预防职务违法犯罪的政治意义与法制内核

（一）重大政治意义

1.巩固党的执政基础：通过技术赋能实现对公权力的全流程监督，防范权力滥用导致的执政公信力损耗，维护执政骨干队伍的纯洁性和战斗力，为党长期执政提供组织保障和技术支撑。武汉市通过大数据监督查处养老补贴骗取案、医疗互助金贪腐案等实践，印证了新智化在清除执政“蛀虫”、筑牢执政根基中的关键作用 。

2.推进全面从严治党向纵深发展：新智化破解了“监督全覆盖”的实践难题，实现对所有行使公权力的公职人员的动态监督，使从严治党从“关键少数”向全体公职人员延伸，契合二十届中央纪委四次全会“用科技手段加强监督”的部署要求。

3.提升国家治理效能：将新智化技术融入反腐败斗争，推动反腐败从“运动式治理”向“常态化治理”转型，从“个案查处”向“系统治理”升级，为推进国家治理体系和治理能力现代化注入强大动力。

（二）坚实法制内核

1.法律依据的系统性：新智化预防严格遵循《监察法》《政务处分法》《反有组织犯罪法》等法律法规，明确数据采集的范围边界、监督程序的法定要求、处置结果的适用标准，确保技术应用始终在法治轨道运行。如数据采集严格限定于公职人员行使公权力的相关信息，严禁侵犯个人隐私和合法权益。

2.纪法衔接的协同性：新智化平台构建了“党纪处分——政务处分——刑事处罚”的衔接机制，通过算法模型自动匹配不同违法违纪情形对应的处置标准，实现纪法贯通、法法衔接的智能化适配，解决了传统监督中“处分标准不统一”的问题 。

3.权力监督的法定性：将《宪法》规定的“监督权力运行”原则转化为具体的技术流程，如区块链技术实现权力运行轨迹的不可篡改，AI审计系统确保监督程序的合规性，使权力监督从制度要求转化为技术刚性约束。

四、新智化预防职务违法犯罪的科技形态与实践架构

（一）核心科技形态

1.大数据融合技术：实现跨部门、跨领域、跨层级的数据整合，涵盖财政资金、工程项目、行政审批、人事任免等16类核心数据，通过结构化与非结构化数据的协同分析，挖掘“异常资金流动”“违规审批痕迹”等隐性风险点。武汉市构建的医保基金、征收拆迁等领域大数据监督模型，成功破解了传统监督中“数据孤岛”导致的监督失效问题。

2.人工智能深度学习技术：通过对1.8万条腐败案例数据的训练，构建风险预判模型，自动识别“村级公章使用频率异常”“补贴申领时间规律性波动”等潜在风险，实现从“特征匹配”到“智能预判”的升级。江西抚州通过对抗性学习系统，成功识别3起利用AI伪造工程验收文件的新型腐败案件，识别准确率达91%。

3.知识图谱与区块链技术：构建“人员——资金——项目——虚拟资产”四维关联网络，实现对利益输送链条的穿透式核查；区块链技术确保权力运行数据的不可篡改和全程可追溯，为证据固定提供技术保障，贵阳借助该技术成功追踪境外虚拟房产交易轨迹，追回资产8900万元。

4.可视化与预警技术：通过GIS地图、动态图表等形式实现权力运行状态可视化，建立“风险值=轨迹偏离度+社交圈变化率+经济交易异常指数”的预警模型，对异常行为实时发出预警信息，温州某基层“微权力”系统提前45天预警村级贪腐线索32条。

（二）预防体系构建

新智化预防职务违法犯罪体系以“技术支撑——制度保障——组织实施”为三大支柱，形成全方位、多层次、智能化的预防格局：

1.技术支撑体系：包括数据采集层（整合政务、金融、司法等多源数据）、算法模型层（构建风险预判、线索筛查、证据固定等专用模型）、应用平台层（开发监督预警、协同办案、整改治理等功能模块），实现技术赋能的全流程覆盖。

2.制度保障体系：制定《数据共享管理办法》《AI监督算法审查规定》《预警处置工作规程》等制度，明确数据安全责任、算法透明要求、处置时限标准，确保技术应用有章可循。

3.组织实施体系：建立“纪委监委统筹——职能部门协同——技术机构支撑——基层单位落实”的四级联动机制，形成市区联动、数据共享、安全高效的工作格局，武汉市的实践证明该体系能有效提升预防工作的协同性和实效性 。

五、新智化预防职务违法犯罪的操作路径与实施方法

（一）预防步骤：全周期管理流程

1.数据标准化阶段：开展权力运行流程梳理，明确12类核心数据字段，建立标准化数据采集规范，实现财政、人社、住建等23个重点部门的数据对接，确保数据质量符合分析要求。武汉市在养老补贴监督中，通过数据标准化处理实现30余万条工会医疗互助金数据与70余万条医保数据的精准比对。

2.模型构建阶段：基于新机会理论和典型案例，提炼“无证面积增减”“异常采购”“重复收费”等风险特征，构建分领域监督模型，通过机器学习持续优化算法参数，提升风险识别准确率。

3.智能预警阶段：系统自动对数据进行多维度分析，对达到预警阈值的异常行为分类分级发出预警，分为红色（高风险）、黄色（中风险）、蓝色（低风险）三类，确保处置资源精准投放。

4.核查处置阶段：建立“线上预警——线下核查——快速处置”的闭环机制，AI助手自动生成线索核查路径图和证据链补全建议，缩短办案周期30%以上。

5.整改优化阶段：针对核查发现的问题，制发纪检监察建议，推动相关单位完善内控制度；同时将处置结果反馈至模型，自动优化预警阈值和风险特征，实现“查处——整改——优化”的良性循环。

（二）核心预防方法

1.穿透式数据监督法：通过“资金流——业务流——责任流”三流贯通的分析方法，对重点领域资金往来进行全链条核查，如武汉市某区纪委监委通过该方法查处金融领域复杂资金往来违纪违法问题。

2.动态风险画像法：基于公职人员的权力清单、履职轨迹、社会关系、经济状况等数据，构建动态更新的廉洁风险画像，实现“一人一档”“一岗一策”的精准防控。

3.对抗性训练识别法：针对“AI生成虚假合同”“元宇宙资产洗钱”等新型腐败，通过生成式AI模拟作案手法，持续优化识别算法，破解传统监督“特征库滞后”的困境。

4.协同治理联动法：建立纪检监察机关与职能部门的数据共享和协同处置机制，如医保基金监督中，纪检监察组与医保部门联动，实现“技术监测———行业监管——执纪问责”的协同发力。

（三）规范预防程式

1.前期准备程式：包括成立跨部门专项工作组、开展权力风险点排查、制定数据采集合规方案、完成技术平台部署调试等关键环节，确保预防工作起步规范。

2.数据处理程式：严格遵循“数据采集——脱敏处理——标准化转换——质量校验——安全存储”的流程，落实数据安全等级保护制度，防范数据泄露风险。

3.预警处置程式：明确预警信息的分级标准、流转路径、处置时限，规定“红色预警24小时内启动核查、黄色预警3个工作日内回应、蓝色预警7个工作日内排查”的刚性要求。

4.评估优化程式：每季度开展预防效能评估，从预警准确率、线索成案率、整改完成率等6个维度进行量化考核，形成评估报告并针对性优化模型和流程。

（四）长效预防机制

1.数据共享机制：建立省级统筹的数据共享平台，采用联邦学习等技术，在保障数据隐私的前提下实现跨地域、跨部门数据联合分析，长三角地区的试点实践已取得显著成效。

2.智能预警机制：构建“日常监测——异常识别——分级预警——快速响应”的全链条预警体系，实现对职务违法犯罪风险的早发现、早提醒、早处置。

3.协同办案机制：整合纪检监察、司法、审计、行业监管等部门的办案资源，通过智能化平台实现案件线索共享、证据链协同固定、处置结果互认，提升办案效率。

4.考核评价机制：将新智化预防工作纳入党风廉政建设责任制考核，设置“模型建设成效”“线索发现数量”“问题整改质量”等核心指标，压实预防责任。

5.伦理审查机制：成立AI监督伦理审查委员会，对算法模型进行“偏见检测——透明性评估——合规性审查”，防范算法黑箱和技术滥用风险。

六、新智化预防职务违法犯罪的实践经验与成效彰显

（一）典型实践经验

1.武汉“市区联动+模型化监督”模式：坚持“建用并举、以用促建”，构建覆盖农村“三资”、医保基金、养老服务等重点领域的23个监督模型，通过“筛查——研判——查办——治理——反馈”的全周期管理链条，实现监督效能最大化。其“数字食堂”监管平台将校园餐全流程纳入数字化监管，有效防范了采购环节腐败风险。

2.抚州“AI+对抗性训练”模式：针对新型腐败特点，联合科技企业开发腐败行为对抗性训练系统，通过模拟作案手法持续优化算法，使新型腐败识别准确率较纯大数据模式提升27个百分点，为破解技术型腐败监督难题提供了有效路径。

3.温州“基层微权力+AI预警”模式：聚焦村级组织等基层权力运行，基于5年案件数据训练AI预测模型，重点监控公章使用、补贴申领等高频风险环节，实现了基层职务违法犯罪的前置防控，预警时间较传统模式提前45天。

4.省级“算法库+资金支持”模式：由省级纪委监委牵头开发纪检监察AI基础算法库，开放核心模块源代码允许地方二次开发，并设立专项基金支持自主研发，有效破解了地方技术依赖和优化滞后问题。

（二）显著预防效果

1.监督精准度大幅提升：武汉市通过大数据监督模型发现异常信息32万余条，处理处分2072人，线索成案率较传统监督模式提升40%；医保基金监督模型筛查疑似违规数据20余万条，推动退费整改和建章立制取得实效。

2.办案效能显著增强：新智化技术使案件核查周期平均缩短30%以上，如武汉新洲区通过工会医疗互助金大数据监督模型，从100余万条数据中精准锁定524条虚假报销信息，快速查清姚某10年贪腐案；株洲通过AI助手模块自动匹配关键证据，大幅提升办案效率。

3.预防覆盖面全面拓展：实现从“关键少数”到全体公职人员、从重点领域到一般岗位、从线下行为到线上痕迹的监督全覆盖，特别是对“AI生成虚假合同”“虚拟货币洗钱”等新型腐败的识别能力显著提升，填补了传统监督空白。

4.制度漏洞有效堵塞：通过“以案促改、以案促治”，推动相关单位完善制度1300余项，建立重要岗位轮岗、专项资金监管等长效机制，如武汉某区总工会针对贪腐案修订内控制度，强化了医疗互助金监管。

5.廉洁氛围持续浓厚：新智化的“全程留痕、智能预警、精准查处”特性，强化了“不敢腐”的震慑，推动公职人员形成“敬畏权力、敬畏法律”的思想自觉，武汉、抚州等地的问卷调查显示，公职人员廉洁自律意识较此前提升62%。

七、新智化预防职务违法犯罪的重大作用与发展

（一）核心重大作用

1.实现反腐败斗争的范式转型：推动反腐败从“事后惩治”向“事前预防”、从“人力密集”向“技术密集”、从“经验判断”向“智能决策”的转型，构建起“惩、治、防”一体化的反腐败新格局，为反腐败斗争提供了全新的技术路径和治理范式。

2.提升公权力运行的规范化水平：通过技术手段将权力运行的法定程序、权限边界、责任清单转化为智能化约束，使公权力运行全程可追溯、可监督、可问责，有效防范权力滥用和暗箱操作，推动依法行政、公正司法落地见效。

3.优化营商环境与发展生态：通过阻断权力寻租路径、规范涉企执法行为、防范项目审批腐败，构建公开、公平、公正的市场环境，为经济社会高质量发展清除体制机制障碍，体现了“反腐败也是生产力”的深刻内涵。

4.强化法治权威与社会认同：新智化预防以法律为依据、以技术为支撑，使职务违法犯罪无处遁形，既彰显了法治的刚性权威，又通过“抓早抓小”体现了对公职人员的人文关怀，增强了社会公众对反腐败斗争的信心和对法治的认同。

5.完善党和国家监督体系：为党统一指挥、全面覆盖、权威高效的监督体系提供了技术支撑，实现党内监督、法律监督、社会监督的智能化协同，提升了监督体系的整体性、协同性、有效性。

（二）未来发展展望

新智化预防职务违法犯罪是技术创新与制度建设的有机统一，需坚持“技术赋能”与“制度约束”双轮驱动，重点推进三方面工作：一是深化“AI+区块链”技术融合，实现算法决策的可追溯、可审计，破解算法黑箱难题；二是扩大联邦学习等隐私计算技术应用，在保障数据安全的前提下提升跨域监督能力；三是完善技术标准与法律规范，明确新智化预防的技术边界、法律责任和伦理要求，实现技术创新与法治建设同频共振。

随着新智化技术的持续迭代和制度体系的不断完善，职务违法犯罪预防将进入“智能防控、精准治理、长效运行”的新阶段，为全面从严治党向纵深推进、国家治理体系和治理能力现代化提供更加坚实的技术支撑和制度保障，让权力在阳光下运行成为新时代的鲜明特征。

（孙祥  任振兴）

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