一、探索背景

该模型是运用人工智能等先进信息技术在纪检监察工作领域的创新实践，旨在应对新时期传统纪检工作中面临的发展挑战。模型基于企业大模型平台构建，建立相应的功能模块与应用场景，推动能源金融企业基层单位“三横五纵”监督体系实现线上迁移与智能化升级。

（一）模型构想提出背景

1. 国家层面的战略引领与要求

一是锚定数字化转型方向。在国家大力推进数字经济与数字社会建设的背景下，数字化转型已成为国家战略的重要组成部分。从“互联网+”到“数字中国”战略，政策层面持续释放对各行业数字化转型的明确信号。能源金融企业基层单位作为国有经济的重要组成部分，积极响应国家号召，是履行政治责任、紧跟政策导向的具体体现。

二是响应全面从严治党要求。党的二十大报告明确提出，纪检监察工作应主动适应数字化、智能化发展趋势。中央纪委多次强调“科技赋能监督”，推动纪检监察工作与信息技术深度融合，确保工作与时俱进、精准高效。能源金融企业基层单位需通过数字化转型，构建更加灵敏、精准的监督网络，推动全面从严治党向纵深发展。

三是应对行业监管升级需求。能源金融领域资金密集、权力集中，属于国家监管重点。随着新型腐败手段不断变异，传统监督方式难以有效应对新形势下的风险挑战。开展纪检工作数字化转型，是落实中央巡视整改要求、防范化解重大风险的必然举措，能源金融企业基层单位应在此方面发挥示范作用。

2. 技术层面的成熟支撑与示范

一是技术发展为实践提供坚实基础。近年来，人工智能、大数据、区块链等技术快速发展并广泛应用，为各行业数字化转型提供了有力支撑。能源金融企业基层单位应把握技术发展机遇，深化“AI+纪检”研究与应用，推动数字纪检监察学科建设，完善以党内监督为主导、各类监督贯通协调的一体化监督体系。

二是行业示范引领转型趋势。部分大型企业已率先开展纪检数字化平台试点，如“智慧监督平台”“AI+纪检数智监督系统”等，实现了线索管理、案件查办、统计分析等功能一体化，显著提升了监督效率。能源金融企业基层单位可借鉴相关经验，结合自身实际，探索适合的数字化转型路径。

3. 企业层面的迫切需求与必然选择

一是企业治理现代化的必然要求。数字化转型不仅是技术工具的更新，更是治理体系的重构。能源金融企业基层单位通过“AI+纪检”推动智慧纪检建设，可打通审计、财务、采购等条线壁垒，形成“大监督”格局，提升整体治理效能，为企业稳健发展提供保障。

二是突破纪检工作瓶颈的现实需要。能源金融企业基层单位业务链条长、覆盖范围广，面临的廉洁风险复杂多变。传统纪检工作存在线索发现滞后、数据壁垒突出、案头工作繁重等问题，制约了监督效率与精准度。推进纪检工作数字化转型，是提升风险防控能力的必然选择。

（二）当前纪检工作痛点

1. 腐败形态升级：新型腐败超出传统监督能力范围

企业业务范围广泛，涉及国内外多个区域与复杂产业链。新型腐败手段隐蔽多样，传统监督方式难以全面覆盖。从广度看，人工监督难以应对海量业务流程与交易关系；从深度看，面对利用新技术实施的复杂腐败行为，人工监督难以深入挖掘数据背后的线索，特别是在跨境业务中，受地域、法律、文化等因素影响，监督精准度与深入度面临更大挑战。

2. 监督协同低效：监督力量分散运作

企业内部监督存在“断链”现象，业务部门自查、职能管理部门监督与纪检监察部门专责监督之间缺乏有效共享与联动，职责界面不清、监督标准不一、实施力度不均等问题突出，制约了监督体系整体效能。在集团层面，各企业之间数据孤岛现象明显，业务流程与管理制度的差异导致监督流程存在断点，信息共享与协同机制不完善，监督资源难以整合。

3. 智能程度不足：人工操作影响监督效率与准确性

当前监督程序智能化水平不高，导致效率低下、风险识别能力弱、人为偏差频发。一方面，监督工作依赖人工收集与分析，流程冗长、信息传递滞后，难以及时响应问题；另一方面，系统缺乏智能分析能力，无法自动抓取和穿透分析海量数据，风险定位不准；此外，人工操作易出现疏漏，影响监督结果的客观性与准确性。

（三）监督执纪能力提升目标

1. 增强风险预警能力：实现从“被动响应”到“主动防控”

通过人工智能、自然语言处理、光学字符识别等技术，对历史数据与业务流程进行建模分析，构建全域风险监测网络，实现海量数据实时监测与异常识别，快速定位疑点问题，将风险化解于萌芽状态。形成“智能监测—自动预警—快速处置”的管理闭环，实现对企业运营的实时监控，提升风险防控的前瞻性与精准度。

2. 提升精准监督能力：实现从“人海战术”到“靶向打击”

利用模型进行资料分析与关联挖掘，减少人工筛查盲区，提高线索核查效率，辅助证据留存与案情推演，突破“口供依赖”，提升监督执纪工作的科学性。通过积累的运行数据，进行智能汇总分析，生成并动态调整廉政风险热力图，推动制度修订与风控措施完善，形成“预警—监督—审查—治理”的全链条工作模式。

3. 优化协同监督能力：实现从“单兵作战”到“全域联动”

模型推动协同监督体现在两个层面：在企业内部，整合纪检、审计、风控等数据资源，打破部门信息壁垒，实现招标采购、资金支付等关键业务的多维度、全流程监督，形成跨部门联动的监管闭环；在集团层面，打通各业务板块数据壁垒，运用人工智能算法开展关联交易、利益输送等系统性风险分析，构建“集团统筹—板块协同—企业联动”的三级监督网络。

4. 强化企业治理能力：实现从“常规管理”到“系统治理”

模型不仅是监督手段的升级，更是企业治理体系的优化。它将三道防线风险防控嵌入业务全流程，整合制度、流程、数据等监督要素，畅通内外部信息资源，形成一体化“大监督”格局，将反腐成果转化为管理提升动力。未来，还可构建领域腐败行为知识图谱、廉洁风险预测算法库等，形成可推广的“AI+纪检智慧方案”，推动企业治理从内部管控向外部价值输出升级。

二、探索方向

在中国式现代化背景下，数智技术作为新质生产力的代表，正推动线上线下相结合的新型监督模式构建。本创意拟以企业大模型为平台底座，构建智能化的“三横五纵”监督体系，推进数字技术与纪检监督、业务监管深度融合，增强监督穿透力，营造风清气正的工作环境，提升转型发展保障能力。

构建“三横五纵”监督体系。其中，“三横”指构建业务监督、职能监督和专职监督“三道防线”；“五纵”指健全日常沟通、协作配合、成果共享、责任追究、考核评价“五项机制”。

1. 业务监督（第一道防线）

监督主体为生产一线业务部门，主要负责本领域日常监督管理，及时解决生产经营中的问题，加强业务流程梳理与风险识别，对关键环节开展常态化监督检查。传统业务监督依赖人工抽查，效率低、覆盖面窄，难以实时发现高频业务风险。

2. 职能监督（第二道防线）

监督主体为合规、人力、财务、安保等职能部门，承担业务管理与监督检查双重职责，负责制定合规管理制度，关注法律法规变化，开展专项风险识别与预警，参与违规事件调查。当前，职能部门数据分散，横向协同不足，共性问题难以及时发现。

3. 专职监督（第三道防线）

监督主体为纪检、审计等专职监督部门，针对重点问题与重大风险开展监督检查，推动整改与问责，突出审计揭示问题与风险的作用，发挥纪检“监督的再监督”职能。当前，案件线索依赖人工排查，隐性腐败行为识别难度大。

三、人工智能应用方案——AI+纪检数智监督模型

（一）“一体化监督”通用模块建设

1. 主要架构

构建三维监督视角（应用主体、专业监督、廉洁指数），一屏识别六类风险要素（比量、等级、趋势、分布、责任、归因），实现五大成效（监督方式系统建模、廉洁风险主动识别、主体责任智能压实、防控重心事前预警、成果运用长效发力），为监督工作提供全天候智慧化解决方案。

一是构建“三维化”监督视角。第一维为决策管理视角，向企业党委、纪委展示全局数据，形成纵向监督网络；第二维为专业监督视角，聚焦六大专业领域，构建横向监督网络；第三维为“廉洁指数”评价视角，以岗位风险点管控为基础，通过“发生率”“增长率”“整改率”监测风险状况，设立分层预警机制。

二是立体化防控风险，打造自动监测预警平台。在生产经营关键节点嵌入风险预警点，运用人工智能技术构建实时廉洁“雷达”，主动识别并跟踪风险。通过一屏识别六类风险要素，以图形化方式展示风险状况，构建监测、预警、研判、整改的闭环监督模式，实现风险提示一键派发。

三是智能化共享工具，保障监督体系高效运转。建设易发问题库、规章制度库、业务风险库、岗位风险库，依托智能检索实现监督信息与成果资源共享。利用机器人流程自动化、虚拟现实等技术打造廉洁文化全景展厅，定期更新警示教育内容，开展沉浸式廉洁教育。

2. 大模型能力接口思考

一是自动化风险监测。运用视觉大模型实现票据识别与真伪验证，通过自然语言处理解析非结构化文本，识别异常模式；基于历史数据训练围标串标检测模型，识别投标文件异常特征。

二是实时业务流程监控。利用流数据处理能力，对大额资金支付、合同超期等操作进行实时识别与监控；通过应用程序接口与业务系统集成，实现对风险操作的自动预警与流程阻断。

三是智能预警推送。运用情感分析与意图识别技术，对风险事件进行分级管理。

四是智能办公。利用文本生成与知识图谱模块，关联历史案例生成文书或提出优化建议；搭建知识库，实现监督信息高效共享。

（二）“纪法助手”功能模块建设

1. 主要架构

以党纪法规、典型案例、违规通报、审查调查信息、信息化建设专题、应用场景、错题集等为基础，构建生成式智能问答系统“纪法助手”。

一是政策法规智能检索，搭建双引擎检索体系。支持正向穿透检索，输入法条可显示原文、解读、案例及司法解释变更记录；支持反向智能定位，输入行为描述可自动关联相关法规与指导案例。

二是文书生成与优化，实现案头工作自动化。输入文书类型，系统自动填充模板框架，关联案件数据，提升撰写效率与格式规范性。

2. 大模型能力接口思考

一是跨域数据融合分析。支持整合多源数据，通过图数据库技术构建人物—企业—资金关联图谱，生成动态关系图展示风险点。

二是合规智能助手。解析法律法规更新，自动比对现有制度差异，生成修订建议。

三是专项检查自动化。针对审计需求训练专用模型，识别关联企业，辅助生成专项检查报告。

（三）“监督助手”功能模块建设

1. 主要架构

构建违规违纪及案件查办知识库，通过智能问答服务，提供法律文书、司法解释、类案推送及查办建议。实现智能量纪辅助、“四风”数据分析与可视化，开发关联分析、谈话辅助、证据链校验等功能，构建关联式智能分析系统“监督助手”。

一是智能量纪辅助，提升执纪精准性。输入案情要素，系统自动生成量纪建议、预警“同案不同处”风险、输出法规适用合规性审查报告。

二是搭建“四风”领域核心分析场景。通过自然语言处理解析网络舆情，建立关键词进化库，精准捕捉“四风”新动向；生成部门热力图，年度汇总变异类型。

三是赋能案件审查调查，强化监督穿透性。实现模糊线索解析，自动拆解描述要素，建立动态关联图谱；运用知识图谱构建多维关系网络，生成线索可信度评分与风险热力图；自动生成个性化谈话提纲，实时语义分析；实现证据链智能校验与报告智能核校。

2. 大模型能力接口思考

一是智能线索挖掘。通过语义情感分析与关键词提取技术，自动标记敏感表述；整合外部数据构建人物关系网络，识别潜在风险。

二是案件查办辅助。构建“人员—行为—资金”分析模型，生成资金异常流动报告；关联多源数据，生成完整证据链。

三是监督效能评估。分析风险事件复发率、整改完成率等指标，生成监督再监督报告。

展望未来，AI+纪检数智监督模型作为能源金融企业基层单位适应数字化监督趋势、提升治理能力的重要举措，通过技术赋能、数据融合与机制创新，实现监督全流程的智能化、协同化与系统化，为营造风清气正的经营环境、保障企业高质量发展提供坚实保障，持续推动前沿先进技术与科学监督体系有机结合，真正发挥“科技+监督”的乘数效应，推动全面从严治党向纵深发展。（作者：陈馨佳、郑旭辰、陈南希、周子恒）