职务违法犯罪预防系列之二十一

数据化预防：新时代职务违法犯罪治理的创新路径与实践探索

职务违法犯罪作为侵蚀公共权力、破坏政治生态、损害群众利益的毒瘤，始终是党和国家反腐败工作的重点打击对象。党的二十大报告明确提出“坚决打赢反腐败斗争攻坚战持久战”，强调要“健全党统一领导、全面覆盖、权威高效的监督体系”。随着我国治理体系和治理能力现代化进程的加快，传统“事后惩处为主、被动应对为辅”的职务违法犯罪预防模式，已难以适应新形势下反腐败斗争的复杂需求——线索发现滞后、防控靶向不准、资源配置低效等问题日益凸显，亟需以技术创新破解治理难题。

大数据、人工智能等数字技术的迅猛发展，为职务违法犯罪预防提供了全新范式。数据化预防以“数据驱动、精准施策、动态防控”为核心，将海量分散数据转化为治理效能，通过先进算法实现风险的早期识别、精准预警和有效干预，打破了传统预防工作的经验依赖和地域局限，重构了“预防——发现——处置”的全链条治理体系。这一创新不仅契合《数字中国建设整体布局规划》中“以数字化驱动治理现代化”的战略要求，更符合《法治政府建设实施纲要（2021—2025年）》中“运用现代科技手段提升执法司法效能”的法治导向，为新时代反腐败斗争注入了科技动能。习近平总书记在二十届中央纪委五次全会发表重要讲话和全会公报中提出，要提高反腐败穿透力、创新手段方式、及时发现、准确识别、有效治理各类腐败问题。利用大数据、人工智能、数字赋能、事前预防、事中监控、嵌入式监督、穿透式检视、立体式研判。中纪委李希书记在二十届中央纪委四次全会工作报告中部署，以大数据信息化赋能正风反腐、丰富防治新型腐败和隐性腐败有效办法。充分利用人工智能、数字纪检监察体系、公权力大数据监督平台、大数据办案中心、一体化工作平台监督、嵌入式监督、穿透式检视、立体式研判、精准滴灌、科技“透视镜”。我们立足政策依据与法理逻辑，系统阐释数据化预防的创新概念，深入剖析核心技术支撑，详细解构精准筛查机制，全面梳理有效实践措施，借鉴先进地区经验，展望科学发展方向，为构建常态化、长效化的职务违法犯罪预防体系提供理论参考与实践路径。

一、创新数据化预防：职务违法犯罪治理的概念重构与价值重塑

（一）数据化预防的核心内涵与本质特征

数据化预防是指运用大数据、人工智能、区块链等现代数字技术，整合政务管理、金融交易、社会治理等多领域数据资源，通过算法模型对公职人员履职行为、权力运行轨迹进行全周期监测、多维度分析和精准化预警，提前识别职务违法犯罪风险点、排查线索隐患、制定防控策略的新型治理模式。其核心内涵在于“以数据说话、以算法赋能、以精准提效”，实现从“被动应对”向“主动预防”、从“经验判断”向“数据研判”、从“全面覆盖”向“精准滴灌”的转变。

与传统预防模式相比，数据化预防具有四大本质特征：一是数据驱动性，以多源异构数据为基础，通过数据整合打破“信息孤岛”，实现风险的客观识别而非主观臆断；二是精准靶向性，依托算法模型定位高风险人群、关键岗位和重点环节，使预防措施直击问题核心；三是动态时效性，通过实时数据更新和模型迭代优化，实现风险的动态监测与即时响应；四是系统协同性，整合纪检监察、政务服务、金融监管、司法机关等多部门数据资源，构建跨领域、跨层级的协同防控体系。

（二）数据化预防的政策依据与法理逻辑

1.政策支撑：数据化预防是落实国家战略的必然要求。《数字中国建设整体布局规划》明确提出“推动数字技术广泛应用于政府管理服务，提升决策科学性和服务效率”；《“十四五”推进国家政务信息化规划》强调“构建一体化政务数据共享和业务协同体系，支撑反腐败等重点工作”；中央纪委办公厅印发的《关于加强新时代纪检监察信息化工作的意见》，要求“运用大数据、人工智能等技术手段，提升监督执纪执法精准性”。一系列政策文件为数据化预防提供了明确的战略指引和实践遵循。

2.法理逻辑：数据化预防契合法治治理的核心要义。从法理层面看，数据化预防通过对权力运行的全流程数字化记录，实现了“阳光用权”的制度设计，符合“权力制约与监督”的法治原则；其数据采集、分析、应用全过程严格遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，确保数据使用的合法性与合规性，体现了“技术创新与法治保障并重”的治理逻辑；通过精准识别风险线索，避免了传统预防工作中“大水漫灌”式的资源浪费，实现了治理资源的优化配置，符合“比例原则”的法治精神。

（三）数据化预防对传统预防模式的革新

传统职务违法犯罪预防模式以“教育宣传+制度约束+专项检查”为主，存在三大局限：一是线索来源单一，主要依赖群众举报、信访反映和专项审计，被动性强、发现滞后；二是风险识别模糊，缺乏对权力运行规律的量化分析，难以精准定位高风险环节；三是防控措施粗放，多采用“一刀切”式的教育和检查，针对性和实效性不足。

数据化预防通过技术创新实现了三大革新：一是线索发现机制革新，从“被动接收”转向“主动挖掘”，通过对多源数据的关联分析，提前发现潜在违法犯罪线索，将预防关口前移；二是风险评估体系革新，从“定性判断”转向“定量分析”，构建可量化的风险评估指标体系，实现对风险等级的精准判定；三是防控实施路径革新，从“全面覆盖”转向“精准施策”，针对不同风险主体、风险环节制定差异化防控措施，提升预防工作的针对性和有效性。

二、大数据先进算法：数据化预防的核心技术支撑

大数据算法是数据化预防的“大脑”，其核心价值在于从海量、异构、动态的数据中挖掘规律、识别异常、预测风险。数据化预防所依赖的先进算法，并非单一技术的应用，而是多算法融合的技术体系，涵盖机器学习、数据挖掘、自然语言处理等多个领域，为职务违法犯罪预防提供全方位技术支撑。

（一）机器学习算法：风险预测与精准识别的核心工具

机器学习算法通过对历史数据的学习，构建风险预测模型，实现对职务违法犯罪风险的精准识别和预测，是数据化预防中应用最广泛的核心算法。

1.分类算法：包括决策树、随机森林、支持向量机等，主要用于风险等级分类和违法犯罪行为识别。如通过整合公职人员的履职数据、金融交易数据、社交数据等，构建决策树模型，对公职人员的违法犯罪风险进行分级（低风险、中风险、高风险），为精准防控提供依据；利用随机森林算法对历史职务违法犯罪案件数据进行训练，识别不同类型违法犯罪的关键特征（如贪腐案件中大额资金往来、权力寻租案件中特定关系人关联等），实现对新增线索的自动分类和识别。

2.回归算法：包括线性回归、逻辑回归、梯度提升回归等，主要用于风险趋势预测和量化分析。如通过逻辑回归算法分析某一领域公职人员的权力运行数据、廉政教育参与情况等，预测该领域职务违法犯罪的发生概率；利用梯度提升回归算法对不同地区、不同岗位的职务违法犯罪数据进行分析，找出影响违法犯罪发生率的关键因素，为防控策略制定提供数据支撑。

3.神经网络算法：包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，适用于处理复杂非线性数据和动态变化数据。如利用RNN算法对公职人员的履职行为轨迹进行时序分析，识别异常行为模式，如非工作时间频繁接触利益相关方、违规审批流程的异常节点等；通过CNN算法对政务公开文件、审计报告等文本数据进行特征提取，发现隐藏的违法犯罪线索，如虚假项目申报、违规资金使用等。

（二）大数据挖掘算法：关联分析与线索发现的关键手段

大数据挖掘算法聚焦于从海量数据中发现隐藏的关联关系、异常模式和潜在线索，为职务违法犯罪线索的精准筛查提供技术支持。

1.关联规则算法：包括Apriori算法、FP-Growth算法等，主要用于发现不同数据之间的关联关系。如通过Apriori算法分析公职人员的金融交易数据与工程项目审批数据，发现“大额资金流入与特定工程项目审批”之间的关联关系，排查权力寻租线索；利用FP-Growth算法挖掘公职人员的社交关系数据与企业注册数据，发现“公职人员亲属与特定企业存在股权关联”等潜在利益输送线索。

2.聚类分析算法：包括K-Means、DBSCAN等，主要用于对数据进行分组，识别异常数据簇。如通过K-Means算法对公职人员的报销数据进行聚类分析，将报销金额、频次、事由等特征相似的报销行为归为一类，识别出异常高额报销、频繁重复报销等可疑线索；利用DBSCAN算法对工程项目招标数据进行分析，发现“中标企业与招标方存在异常关联”的聚类群体，排查围标串标线索。

3.异常检测算法：包括孤立森林、One-Class SVM等，专门用于识别偏离正常模式的异常数据。如利用孤立森林算法对公职人员的银行账户流水进行分析，识别出大额现金交易、境外资金转移等异常金融行为；通过One-Class SVM算法对公职人员的履职审批数据进行监测，发现超出权限范围、违反流程规范的异常审批行为，及时预警潜在风险。

（三）自然语言处理算法：文本数据挖掘与线索提取的重要支撑

职务违法犯罪相关数据中，大量以文本形式存在（如信访举报材料、审计报告、政务公开文件、合同协议等），自然语言处理算法能够实现对文本数据的深度挖掘和线索提取，拓展数据化预防的数据源范围。

1.文本分类算法：包括朴素贝叶斯、BERT模型等，用于对文本数据进行主题分类和情感分析。如利用BERT模型对信访举报材料进行分类，自动识别涉及职务违法犯罪的举报内容，筛选有效线索；通过文本分类算法对公职人员的述职报告、廉政谈话记录进行情感分析，识别出隐瞒不报、态度敷衍等异常信号。

2.实体识别与关系抽取算法：用于从文本数据中提取关键实体（人员、企业、资金、项目等）及其相互关系。如通过实体识别算法从审计报告中提取违规使用的资金金额、涉及的项目名称、责任人员等关键信息；利用关系抽取算法从合同协议文本中发现“公职人员与企业之间的隐秘利益约定”等关系，构建利益关联网络，排查腐败线索。

3.关键词提取与文本摘要算法：包括TF-IDF、LDA主题模型等，用于快速提取文本数据的核心信息。如利用TF-IDF算法从海量的政务公开文件中提取“违规审批”“资金挪用”“利益输送”等关键词，锁定高风险文件；通过LDA主题模型对某一领域的信访数据进行主题挖掘，发现集中反映的职务违法犯罪问题，为专项整治提供方向。

（四）算法优化与迭代：确保技术应用的精准性与适应性

大数据算法的有效性依赖于持续的优化与迭代，以适应职务违法犯罪手段不断翻新、形式日益隐蔽的复杂形势。

1.数据质量优化：建立数据清洗、去重、补全的标准化流程，剔除异常数据、冗余数据，确保输入算法的数据真实、准确、完整；通过数据标注与人工审核相结合的方式，提升训练数据的质量，增强算法模型的泛化能力。

2.模型参数调优：采用网格搜索、随机搜索等方法，对算法模型的参数进行优化调整，提升模型的预测准确率和识别精度；针对不同地区、不同领域的职务违法犯罪特点，构建个性化的算法模型，增强技术应用的针对性。

3.动态迭代更新：建立算法模型的动态更新机制，定期纳入新增的职务违法犯罪案例数据、政策法规变化数据等，对模型进行重新训练和优化；跟踪分析算法应用效果，根据实际防控需求调整算法逻辑，确保算法始终保持对新型职务违法犯罪的识别能力。

三、精准筛查：数据化预防职务违法犯罪的关键环节

精准筛查是数据化预防的核心目标，其本质是通过“数据采集——数据处理——模型分析——线索核验”的全流程闭环，实现对职务违法犯罪案件线索的高效识别、精准锁定和有效筛选，为后续的防控干预和执纪执法提供坚实支撑。精准筛查的关键在于“全数据覆盖、多维度分析、严标准核验”，确保线索筛查的全面性、准确性和合法性。

（一）多源数据采集：构建精准筛查的数据源体系

数据是精准筛查的基础，只有实现多领域、多维度数据的全面整合，才能完整勾勒公职人员的权力运行轨迹和利益关联网络。数据采集需坚持“合法合规、全面覆盖、重点突出”的原则，构建标准化的数据源体系。

1.政务数据：包括公职人员基本信息（身份、职务、职责范围等）、权力运行数据（审批流程、执法记录、项目管理、资金拨付等）、廉政建设数据（廉政教育参与情况、述职述廉报告、廉政谈话记录、信访举报记录等）。这类数据由纪检监察、组织人事、政务服务、审计等部门掌握，是分析权力运行是否规范的核心数据。

2.金融数据：包括银行账户流水、大额交易记录、跨境资金流动、理财产品购买、房产车辆登记等数据。金融数据是排查利益输送、贪腐行为的关键线索来源，能够直接反映公职人员的财产状况变化，识别异常资金往来。

3.社会数据：包括企业注册信息、股权变更记录、招投标数据、合同协议信息、社交关系数据、舆情数据等。社会数据能够揭示公职人员与利益相关方的关联关系，发现潜在的权力寻租、利益输送线索。

4.数据采集的合规性保障：严格遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，建立数据采集的授权审批机制，明确数据采集的范围、方式和用途；对涉及个人隐私、商业秘密的数据进行加密处理和脱敏化管理，确保数据采集、存储、使用全过程的安全合规；建立跨部门数据共享机制，通过政务数据共享平台实现数据的安全有序流动，打破“信息孤岛”。

（二）数据处理与特征提取：夯实精准筛查的基础

采集到的多源数据往往存在异构、冗余、不完整等问题，需要通过标准化的数据处理和特征提取，将原始数据转化为算法可分析的结构化数据，提炼关键风险特征。

1.数据预处理：包括数据清洗（剔除错误数据、重复数据）、数据集成（将多源异构数据整合为统一格式）、数据转换（对数据进行标准化、归一化处理）、数据降维（减少冗余特征，提升分析效率）。如对不同部门的审批数据进行格式统一，对金融交易数据进行标准化换算，确保数据的可比性和一致性。

2.风险特征提取：基于职务违法犯罪的行为规律和表现形式，构建多维度的风险特征体系。从权力运行维度，提取“超权限审批”“违规干预项目”“审批流程异常”等特征；从资金往来维度，提取“大额现金交易”“与利益相关方频繁资金往来”“财产状况与收入不符”等特征；从社交关联维度，提取“与企业负责人密切接触”“亲属参与关联交易”等特征；从行为表现维度，提取“隐瞒个人有关事项”“频繁出入高消费场所”“规避监督检查”等特征。

3.特征体系优化：结合历史职务违法犯罪案例数据，通过统计分析和算法挖掘，不断优化风险特征体系，增加新型违法犯罪行为的特征指标（如利用数字平台进行利益输送、通过虚拟货币转移资金等）；根据不同岗位、不同层级公职人员的权力特点，构建差异化的特征指标库，提升特征提取的针对性。

（三）算法模型应用：实现线索的精准识别与分级

通过将处理后的结构化数据输入优化后的算法模型，实现对职务违法犯罪线索的自动识别、风险评估和分级分类，为精准防控提供依据。

1.线索初筛：利用分类算法和异常检测算法，对整合后的多源数据进行全面扫描，自动识别符合风险特征的潜在线索。如通过关联规则算法发现“公职人员亲属注册的企业中标其负责审批的项目”这一异常关联，锁定潜在利益输送线索；利用孤立森林算法识别公职人员银行账户中的异常大额转账，排查贪腐线索。

2.风险评估：通过回归算法和神经网络算法，对初筛出的潜在线索进行风险等级评估，根据风险严重程度划分为高、中、低三个等级。高风险线索指具有明确违法犯罪特征、证据链条初步形成、可能造成重大损失的线索，如大额资金挪用、重大项目腐败等；中风险线索指存在异常行为但证据尚不充分、需要进一步核查的线索，如频繁与利益相关方接触、财产状况略有异常等；低风险线索指存在轻微违规行为、未构成违法犯罪但需要提醒警示的线索，如轻微违规报销、流程不规范等。

3.线索分类：按照职务违法犯罪的类型，如贪污贿赂、滥用职权、玩忽职守、徇私舞弊等，对不同风险等级的线索进行分类标注，为后续的处置措施提供明确方向。如将涉及资金侵占的线索归类为贪污贿赂类，将涉及违规审批导致公共利益受损的线索归类为滥用职权类。

（四）线索核验与确认：确保筛查结果的合法性与有效性

算法模型识别出的线索需经过人工核验和法律审查，确保线索的真实性、合法性和有效性，形成“技术筛查——人工核验——法律确认”的闭环机制。

1.人工核验：组建由纪检监察干部、审计专家、技术人员组成的核验团队，对算法筛选出的线索进行逐一核查。通过调取原始数据、查阅相关文件、实地走访调研等方式，核实线索的真实性；对复杂线索进行跨部门会商，综合分析线索的关联性和逻辑性，形成初步核查意见。

2.证据链条构建：对核实后的线索，按照法律规定的证据标准，收集固定相关证据，如书证、物证、电子数据、证人证言等，构建完整的证据链条。如针对资金往来异常线索，调取银行流水、转账凭证等书证，核实资金的来源、去向和用途；针对违规审批线索，收集审批文件、流程记录等证据，确认审批行为的违规性。

3.法律审查：由专业法律人员对线索的证据链条、违法事实认定、法律适用等进行审查，确保线索符合职务违法犯罪的构成要件，具备进一步处置的法律基础；对不符合法律规定的线索，及时予以排除，避免错案风险；对需要补充证据的线索，指导核查团队进一步完善证据材料。

四、数据化预防职务违法犯罪的有效措施

数据化预防职务违法犯罪是一项系统工程，需要从制度建设、技术保障、协同机制、监督管理等多个维度构建全方位、多层次的实践措施，确保数据化预防工作有序推进、取得实效。

（一）健全制度体系：为数据化预防提供法治保障

制度建设是数据化预防的根本保障，需建立覆盖数据管理、算法应用、线索处置等全流程的制度体系，确保数据化预防工作在法治轨道上运行。

1.数据共享与管理机制：制定跨部门数据共享管理办法，明确数据共享的范围、权限、流程和责任，建立“按需共享、授权使用”的数据共享机制；建立数据分类分级管理制度，对涉及国家秘密、商业秘密、个人隐私的数据进行严格保护，明确数据采集、存储、使用、销毁的全生命周期管理要求；完善数据安全管理制度，建立数据安全风险评估、应急处置机制，防范数据泄露、篡改等安全风险。

2.算法应用监管制度：制定大数据算法应用管理规范，明确算法的设计原则、审批流程、评估标准，确保算法的公平性、透明度和可解释性；建立算法备案制度，对用于职务违法犯罪预防的核心算法进行备案管理，接受监管部门监督；完善算法问责制度，明确算法设计、应用、维护等各环节的责任主体，对因算法错误导致的错案或不良后果，依法追究相关责任。

3.线索处置规范制度：制定数据化筛查线索处置工作规程，明确线索的接收、登记、核查、移送、反馈等全流程工作要求；建立线索分级处置机制，根据风险等级明确不同线索的处置时限、核查方式和责任部门；完善线索处置监督机制，对线索处置全过程进行跟踪监督，确保线索处置依法依规、及时高效。

（二）强化技术保障：提升数据化预防的硬核实力

技术保障是数据化预防的核心支撑，需加大技术研发投入，构建先进、安全、高效的技术平台，为数据化预防提供坚实的技术基础。

1.构建一体化数据平台：整合纪检监察、政务服务、金融监管、司法机关等部门的信息系统，构建一体化的职务违法犯罪预防数据平台。平台应具备数据采集、存储、处理、分析、可视化等功能，支持多源数据的实时接入和高效整合；采用云计算、区块链等技术，提升平台的算力支撑和数据安全保障能力，确保平台稳定运行。

2.研发核心算法模型库：组建专业的技术研发团队，联合高校、科研机构开展职务违法犯罪预防专用算法的研发，构建涵盖风险预测、线索识别、关联分析等功能的算法模型库；针对新型职务违法犯罪手段，及时研发新的算法模型，提升对隐蔽性、智能化违法犯罪的识别能力；推动算法模型的开源共享，促进技术交流与创新。

3.加强安全防护技术建设：采用加密技术、访问控制技术、安全审计技术等，构建多层次的安全防护体系，防范网络攻击、数据泄露等安全威胁；建立数据安全态势感知系统，实时监测数据平台的安全状态，及时发现和处置安全隐患；加强对技术人员的安全培训，提升安全防护意识和应急处置能力。

（三）完善协同机制：形成数据化预防的工作合力

职务违法犯罪预防涉及多个部门、多个领域，需建立跨部门、跨层级、跨区域的协同机制，形成上下联动、左右协同、齐抓共管的工作格局。

1.跨部门协同机制：建立由纪检监察机关牵头，组织人事、政务服务、财政、审计、公安、检察、法院、金融监管等部门参与的协同工作领导小组，定期召开联席会议，研究解决数据化预防工作中的重大问题；明确各部门的职责分工，纪检监察机关负责统筹协调、线索处置和执纪执法，其他部门负责数据提供、技术支持和协同核查，形成工作合力。

2.政企协同机制：鼓励引导科技企业参与数据化预防技术研发和平台建设，通过政府采购、项目合作等方式，引入先进的技术和服务；建立政企数据安全共享协议，明确企业在数据使用、安全保障等方面的责任，确保数据安全合规；加强与科技企业的技术交流与合作，及时吸收借鉴最新的技术成果，提升数据化预防的技术水平。

3.跨区域协同机制：建立全国统一的职务违法犯罪预防数据共享和协同处置平台，打破地域限制，实现跨区域数据共享和线索协同核查；针对跨区域职务违法犯罪案件，建立跨区域协同办案机制，加强不同地区纪检监察机关之间的协作配合，提升案件查办效率。

（四）加强监督管理：确保数据化预防的规范运行

监督管理是数据化预防有序推进的重要保障，需建立全方位、全过程的监督体系，及时发现和纠正工作中的问题，确保数据化预防工作规范运行。

1.内部监督机制：纪检监察机关内部建立数据化预防工作监督小组，对数据采集、算法应用、线索处置等全过程进行监督；完善内部审批流程，对涉及数据共享、线索移送等重大事项实行严格的审批制度；加强对工作人员的纪律教育，严禁利用数据化平台谋取私利、泄露秘密。

2.外部监督机制：主动接受人大、政协、司法机关的监督，定期向人大报告数据化预防工作开展情况；畅通群众监督渠道，通过政务公开、举报平台等方式，向社会公开数据化预防工作的相关信息，接受群众监督；邀请第三方机构对数据化预防工作的成效、合规性进行评估，及时发现问题并加以整改。

3.动态评估与优化机制：建立数据化预防工作成效评估指标体系，从线索发现效率、风险预警准确率、案件查办质量、防控效果等方面进行定期评估；根据评估结果，及时调整优化数据采集范围、算法模型参数、防控措施等，不断提升数据化预防工作的质量和效能；建立工作反馈机制，广泛收集各部门、各地区的意见建议，持续改进工作。

五、先进经验借鉴：数据化预防的实践探索与启示

近年来，国内外部分地区和部门在数据化预防职务违法犯罪方面进行了积极探索，积累了一系列先进经验，为全国范围内推广数据化预防提供了有益借鉴。

（一）国内先进经验

1.浙江“基层治理四平台”：浙江省依托数字化改革，构建了集政务服务、综合执法、应急管理、社会治理于一体的“基层治理四平台”，将职务违法犯罪预防融入基层治理全过程。平台整合了基层政府、村（社区）、部门派驻机构等多方面数据，通过大数据算法对基层权力运行进行实时监测，重点排查农村集体“三资”管理、惠民政策落实、工程项目建设等领域的职务违法犯罪线索。如通过平台对农村集体资金的使用情况进行全程追溯，自动识别大额资金挪用、违规支出等异常行为，实现了对基层“微腐败”的精准防控。该经验的核心在于“治理融合+数据赋能”，将预防工作与基层治理深度结合，提升了预防工作的针对性和实效性。

2.广东“数字纪检监察系统”：广东省纪检监察机关打造了全省统一的“数字纪检监察系统”，整合了纪检监察、政务、金融、税务等10多个部门的海量数据，构建了“数据采集——模型分析——线索处置——成效评估”的全流程数字化体系。系统内置了贪污贿赂、滥用职权、失职渎职等多个专项算法模型，能够自动识别公职人员的异常行为线索，并进行风险分级。如通过分析公职人员的房产、车辆、金融资产等数据，自动预警财产状况与收入不符的可疑情况；通过关联分析公职人员与企业的资金往来、股权关系，排查利益输送线索。该系统上线以来，线索发现效率提升了30%以上，查办案件的精准度显著提高。该经验的核心在于“平台化建设+专业化算法”，通过统一平台实现数据整合，通过专项算法提升线索识别精准度。

3.江苏“智慧审计”平台：江苏省审计厅构建了“智慧审计”平台，整合了财政、税务、社保、金融等多领域数据，运用大数据算法对政府投资项目、财政资金使用、公职人员履职情况等进行审计监督，及时发现职务违法犯罪线索。平台具备数据可视化、智能分析、异常预警等功能，能够自动识别财政资金挪用、项目招投标违规、公职人员利益输送等问题。如通过对政府投资项目的招投标数据、合同数据、资金拨付数据进行关联分析，发现围标串标、虚假项目申报等违法犯罪线索；通过对社保基金的发放数据进行分析，识别出公职人员违规领取社保待遇等问题。该经验的核心在于“审计监督+数据赋能”，将大数据技术与审计监督深度融合，拓展了预防工作的覆盖面和深度。

（二）国际先进经验

1.新加坡“反贪污大数据平台”：新加坡贪污调查局构建了覆盖政府部门、企业、金融机构的反贪污大数据平台，整合了公职人员的财产申报数据、金融交易数据、履职行为数据等多源信息。平台运用机器学习算法对数据进行实时监测，重点排查公职人员的异常财产变动、与利益相关方的不当关联等线索。如通过分析公职人员的银行账户流水，自动识别大额不明来源资金；通过对比公职人员的财产申报数据与实际财产状况，发现隐瞒不报的情况。新加坡还建立了严格的数据保护制度和算法监管机制，确保平台运行的合规性和透明度。该经验的核心在于“严格监管+技术赋能”，通过高强度的监督和先进技术的应用，实现了对职务违法犯罪的有效预防。

2.美国“廉政大数据分析系统”：美国司法部和联邦调查局联合打造了廉政大数据分析系统，整合了联邦政府各部门的公职人员数据、企业注册数据、金融交易数据、跨境资金流动数据等。系统运用数据挖掘和关联分析算法，构建公职人员与企业、利益集团之间的利益关联网络，排查腐败、权力寻租等违法犯罪线索。如通过分析公职人员的离职后就业情况，发现其利用原职权为企业谋取利益的“旋转门”腐败线索；通过监测跨境资金流动，排查公职人员向境外转移腐败所得的行为。该经验的核心在于“跨部门整合+网络分析”，通过构建利益关联网络，揭示隐蔽的违法犯罪行为。

（三）经验启示

1.坚持数据整合是前提：国内外先进经验表明，数据化预防的关键在于实现多源数据的全面整合。只有打破部门壁垒、地域限制，整合政务、金融、社会等多领域数据，才能完整勾勒公职人员的权力运行轨迹和利益关联网络，为精准预防提供基础。

2.强化算法创新是核心：先进算法是提升数据化预防精准度的关键。需针对职务违法犯罪的特点，研发专业化、个性化的算法模型，不断提升对异常行为的识别能力和风险预测的准确率；同时加强算法监管，确保算法应用的合规性和公平性。

3.完善协同机制是保障：职务违法犯罪预防涉及多个部门、多个领域，需建立跨部门、跨层级、跨区域的协同机制，明确各部门的职责分工，加强协作配合，形成工作合力；同时鼓励政企合作、社会参与，汇聚各方力量推进数据化预防。

4.坚守法治底线是根本：数据化预防必须在法治轨道上运行，严格遵循数据安全、个人隐私保护等相关法律法规，建立健全数据管理、算法应用、线索处置等全流程的制度规范，确保技术创新与法治保障并重。

六、科学展望：数据化预防的发展方向与未来图景

随着数字技术的不断创新和反腐败斗争的深入推进，数据化预防职务违法犯罪将呈现出全流程智能化、风险预测精准化、治理体系协同化、法治保障完善化的发展趋势，为新时代反腐败斗争提供更加强有力的支撑。

（一）全流程智能化：从线索筛查到处置的全链条智能升级

数据化预防将实现从数据采集、线索筛查、风险预警到线索处置、成效评估的全流程智能化升级。借助人工智能、区块链等前沿技术，数据采集将实现“无感式”“自动化”，通过对接各类业务系统，实时抓取公职人员的履职数据、资金往来数据等，无需人工干预；线索筛查将实现“全景式”“立体化”，通过构建公职人员的数字孪生模型，全面模拟权力运行轨迹，自动识别潜在风险点；线索处置将实现“智能化”“高效化”，通过智能调度系统自动分配核查任务，借助智能辅助办案系统为核查人员提供证据收集、法律适用等方面的建议，提升案件查办效率；成效评估将实现“动态化”“精准化”，通过构建多维度的评估模型，实时监测预防工作成效，自动生成优化建议，推动预防工作持续改进。

（二）风险预测精准化：从被动应对到主动预判的转变

随着算法模型的不断优化和数据资源的日益丰富，数据化预防将实现从“线索识别”向“风险预测”的转变，提前预判职务违法犯罪的发生趋势和高风险领域。通过对历史案件数据、权力运行数据、社会环境数据等的深度分析，构建更加精准的风险预测模型，能够提前识别出即将发生的职务违法犯罪行为，实现“未病先防”；针对不同岗位、不同层级公职人员的权力特点，构建个性化的风险预测模型，实现“一人一策”的精准防控；利用实时数据更新和模型动态迭代，能够及时捕捉新型职务违法犯罪的苗头性、倾向性问题，提前制定防控策略，掌握反腐败斗争的主动权。

（三）治理体系协同化：构建跨领域、跨层级、跨区域的一体化防控格局

数据化预防将打破部门、层级、地域的限制，构建全国统一的职务违法犯罪预防数据共享和协同处置体系。在纵向层面，实现中央、省、市、县（区）、乡（镇）五级数据互联互通和协同防控，形成上下联动的工作格局；在横向层面，实现纪检监察、政务服务、金融监管、司法机关等各部门的深度协同，构建“数据共享、线索互移、案件协办”的工作机制；在区域层面，实现不同地区之间的数据共享和协同处置，有效打击跨区域职务违法犯罪；在国际层面，加强与其他国家和地区的反腐败数据交流与合作，构建跨境腐败防控体系，打击跨国职务违法犯罪。

（四）法治保障完善化：构建技术创新与法治保障并重的治理体系

随着数据化预防的深入推进，相关的法治保障体系将不断完善。一方面，将进一步细化数据采集、存储、使用、共享等方面的法律规范，明确数据安全和个人隐私保护的具体要求，确保数据化预防工作在法治轨道上运行；另一方面，将建立健全算法监管、责任追究等方面的法律制度，规范算法的设计、应用和迭代，防范算法滥用、算法歧视等风险；同时，将完善数据化预防与现有法律制度的衔接机制，明确数据化筛查线索的证据效力、处置程序等，确保数据化预防与执纪执法工作的有效衔接。

数据化预防作为新时代职务违法犯罪治理的创新路径，以大数据、人工智能等数字技术为支撑，重构了“数据驱动、精准施策、动态防控”的预防体系，实现了从传统经验型预防向现代科技型预防的转变。其核心价值在于通过多源数据整合、先进算法应用和精准线索筛查，将预防关口前移，提升了职务违法犯罪预防的针对性、实效性和前瞻性，为打赢反腐败斗争攻坚战持久战提供了有力支撑。

推进数据化预防职务违法犯罪，需要坚持制度建设与技术创新并重、精准防控与协同治理并举、法治保障与实践探索共进。在制度层面，要构建覆盖数据管理、算法应用、线索处置的全流程制度体系，确保数据化预防工作规范运行；在技术层面，要加大核心技术研发投入，构建一体化数据平台和算法模型库，提升技术支撑能力；在实践层面，要完善跨部门、跨层级、跨区域的协同机制，形成工作合力；在法治层面，要严格遵循相关法律法规，坚守数据安全和个人隐私保护的底线。

随着数字技术的持续创新和反腐败斗争的深入推进，数据化预防将不断向全流程智能化、风险预测精准化、治理体系协同化、法治保障完善化方向发展，成为推进国家治理体系和治理能力现代化的重要组成部分。我们有理由相信，通过持续深化数据化预防实践，不断完善技术体系、制度体系和协同机制，一定能够构建起常态化、长效化的职务违法犯罪预防体系，为建设廉洁政治、实现中华民族伟大复兴的中国梦提供坚实保障。

（孙祥  任振兴）

数字编辑：孙    祥

数字审核：光    明

数字责编：唐 起 春

数字统建：任 振 兴

数字格鉴：李 建 阳

数字谏议：修    予

安全应急信息网版权及免责声明：

凡本网来源注明“安全应急信息网”所有信息稿件和图片作品，版权均属于安全应急信息网，未经本网授权，任何单位及个人不得转载、摘编或以其它方式使用上述作品。已经本网授权使用信息稿件和图片作品的，应在授权范围内使用，并注明“来源：安全应急信息网”。违反上述声明者，本网将追究其相关法律责任。

安全应急信息网数字统建中心 投稿邮箱：aqyjxxw@163.com