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目前，人工智能软件的功能逐步成熟。之前，我做过怎么运用大数据工具促进联动监督工作。在人工智能条件下，联动监督工作可以更加高效和精准。 之前，大数据联动监督取得较好的效果。山东省淄博市纪委监委将通过数字纪检监察保障中心数据比对发现的疑似问题，综合运用大数据监督模型，多维度进行数据比对。2024年以来，淄博市纪委监委比对发现招投标领域疑似问题110余个。2024年以来，全省纪检监察机关立案审查调查相关案件942件，给予党纪政务处分890人，移送司法机关105人。 通过学习运用人工智能，我获知可以从以下几个方面着手优化联动监督： 一、数据收集与整合 多源数据汇聚：利用人工智能的数据抓取技术，从不同部门、不同平台、不同格式的数据源中自动采集监督数据，如从政府部门的业务系统、执法记录、信访举报平台、社交媒体等多渠道收集信息，打破数据孤岛，形成全面的监督数据池。 数据清洗与标注：运用人工智能算法对收集到的原始数据进行清洗，自动识别和纠正数据中的错误、重复、缺失值等问题。同时，通过机器学习的标注技术，对数据进行分类和标注，如将数据标注为违规行为、风险隐患、正常业务等类别，为后续分析提供高质量的数据基础。 二、智能分析与预警 建立数据分析模型：基于人工智能的机器学习和深度学习算法，构建监督数据分析模型。例如，利用关联规则挖掘算法发现不同监督数据之间的潜在关联，找出可能存在的违规行为模式；运用异常检测算法，实时监测数据中的异常波动，识别出可能存在的风险点。 风险预警与提示：根据数据分析模型的结果，设置智能预警阈值和规则。当数据指标超出正常范围或符合特定风险模式时，人工智能系统自动发出预警信号，提醒监督人员及时关注和处理。同时，利用自然语言处理技术，对预警信息进行自动解读和描述，为监督人员提供清晰的风险提示。 三、协同调度与沟通 智能任务分配：借助人工智能的智能决策算法，根据监督任务的性质、难度、紧急程度以及监督人员的专业技能、工作负荷等因素，自动分配监督任务，确保任务分配的合理性和高效性，提高监督资源的利用效率。 沟通协作平台：搭建基于人工智能的沟通协作平台，实现监督部门之间的实时信息共享和交流。利用自然语言处理技术，对沟通内容进行自动分类和摘要，方便监督人员快速了解重要信息。同时，通过智能提醒功能，确保监督人员及时处理相关事务，避免信息延误和工作疏漏。 四、知识图谱与案例库建设 知识图谱构建：运用人工智能的知识图谱技术，将监督领域的法律法规、政策文件、业务流程、典型案例等知识进行整合和关联，构建一个可视化的知识图谱。监督人员可以通过知识图谱快速查询和获取相关知识，了解监督工作的全貌和内在逻辑，为监督决策提供有力支持。 智能案例检索与学习：建立智能案例库，利用自然语言处理和机器学习技术对案例进行标注和索引。当监督人员遇到类似问题或需要参考案例时，能够通过智能检索功能快速找到相关案例，并利用案例中的经验和解决方案，提高监督工作的质量和效率。 上述信息主要来自于网络，以下是我们公司实际运用大数据的现状和展望。 通过对文章和网上联动监督信息的学习，未来公司的纪检监察工作可以联合“火眼金睛”的差错错题本和行业行政处罚案例库进行数据比对，联动监督提升反腐斗争能力。 公司推行审计部参与的“火眼金睛”全员监督机制，让全员发现各项问题积极提报，给予适当奖励并要求任何人不得干预。自2016年以来，平均每年认定100多个业务差错。纪检监察工作可以将历年差错认定的错题本汇总在一起进行数据比对，从业务差错发生的业务背景、流程经过和人员情况综合分析，梳理明确业务流程中的岗位廉政风险和可能存在的贪腐痕迹，同步提升防治能力。 纪检监察工作也可以借助行业行政处罚案例库提升反腐斗争能力。国家金融监管局定期公布行政处罚信息，从各类行政处罚案例中比对和分析，能让公司加强预警，也会增强反腐的知识库和能力。2024年，公司搜集并解读国家金融监管局山东分局公布的297条行政处罚信息，筛选出新增的11类处罚，对公司相关部门发出风险提示，取得良好的警示效果。未来，公司要进一步加强案例的分析和应用，切实提升反腐斗争能力。 活学活用先进的工具，积极促进联动监督，持续放大数据“乘数效应”，让数据“聚起来”“动起来”“用起来”，助力高质量研判决策，坚定不移的提升反腐斗争能力。
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