大数据驱动“三不腐”一体推进：动因、困境与进路

郑毅 张宝隆

［摘要］坚持“三不腐”一体推进是新时代腐败治理的重要遵循，大数据驱动“三不腐”一体推进是推进国家廉政治理现代化、实现“三不腐”全周期管理的重要途径，也是高质量一体推进“三不腐”的实践要求。当前，运用大数据进行腐败治理仍面临着数据安全风险、“数据孤岛”现象突出、大数据人才缺乏、反腐机制体制不成熟等问题。高质量一体推进“三不腐”需要通过完善大数据反腐体制机制、加强大数据反腐人才引育与多元参与、推进大数据反腐与先进技术深度融合、建立融通共享的廉政大数据平台，以此实现制度、人才、技术和平台方面的保障，从而有利于提升国家廉政治理能力的现代化水平，推动“三不腐”一体推进的常态化、高效化运用。

［关键词］大数据；“三不腐”；一体推进；腐败治理

［中图分类号］D262.6 ［文献标识码］A ［文章编号］1003-7608（2024）01-0041-08

腐败是危害党的生命力和战斗力的最大毒瘤［1］。腐败治理作为国家治理体系中的重要内容，一直备受社会各界关注。党的二十大报告明确提出“坚持不敢腐、不能腐、不想腐一体推进”。这是党中央从顶层设计上思考谋划的有效举措和制度安排，为新时代推进腐败治理提供了根本方向。不敢腐、不能腐、不想腐三者既不是明确划分的三个阶段，也不是相互割裂的三个环节，而是一个不可分割的有机整体。“三不腐”一体推进要求腐败治理从整体性出发，三者同时发力、同向发力、综合发力。因此，要高质量一体推进“三不腐”，就必须推动腐败治理与大数据等智能技术深度融合，通过运用现代化手段让“数据”“算力”辅助“人力”监督［2］，提高“三不腐”统筹联动、协同发力的能力和水平，以更加科学、有效、高效的方式进行腐败治理。

相较于传统数据，大数据是具有数量巨大、产生速度快、数据类型多样、高价值低密度、数据真实可靠等综合属性的海量数据集合。利用大数据技术可以实现数据的自动采集、高效处理与智能分析，为智慧化的管理决策提供数据、算力支持。在腐败治理领域，大数据技术的融入革新了传统的纪检监察工作方式，丰富了腐败治理的工作手段，数据、算力等优势极大提高了证据采集、腐败预警等腐败治理工作效率，大数据反腐正成为当前腐败治理的重要抓手［3］。因此，深刻把握大数据驱动“三不腐”一体推进的多重动因，精准把脉大数据驱动“三不腐”一体推进的现实困境，全面探索大数据驱动“三不腐”一体推进的未来进路，对于加速推进廉政治理现代化具有重要的理论意义和实践价值。

一、大数据驱动“三不腐”一体化推进的动因分析

大数据与“三不腐”机制的有机融合，是提升腐败治理能力的重要途径，对于推进国家廉政治理现代化、实现“三不腐”全周期管理、高质量一体推进“三不腐”具有重要作用。

（一）推进廉政治理现代化的题中应有之义

习近平在中共中央政治局第二次集体学习时强调，“要运用大数据提升国家治理现代化水平，建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制，推进政府管理和社会治理模式创新，实现政府决策科学化、社會治理精准化、公共服务高效化”［4］。廉政治理现代化是国家治理现代化的重要内容，运用大数据思维革新廉政治理理念，利用大数据等技术手段提升廉政治理能力，是深入推进国家治理现代化的内在要求。推进廉政治理现代化的途径之一，就是要实现廉政治理手段的科学化［5］，充分利用大数据等先进技术推进廉政工作从传统粗放式的监督审查向精准精细式的智能化腐败查处、预警、教育的方式转变，以促进“三不腐”协同联动、标本兼治。

大数据驱动“三不腐”一体推进机制可以创新廉政治理体系、提升廉政治理能力。廉政大数据的建立及管理应用会对领导机构配置、职能职责划分、数据监管、审批权限等带来新的变化，能够革新传统的权力结构、组织制度、工作制度等，从而创新廉政治理体系。大数据等先进技术的深度融入，可以通过大数据的自动采集、全面挖掘、隐性关联分析、腐败预警分析、干部廉政画像、案例精准推送等技术，全面提升廉政工作中的腐败查处能力、腐败预警能力、监督制约能力等，以更加科学、便捷、精准的智能化技术手段提高廉政治理能力。因此，大数据驱动“三不腐”一体推进可以有效提升廉政工作的质量和效率，对于推进国家廉政治理现代化具有重要作用。

（二）实现“三不腐”全周期管理的有效途径

全周期管理是管理学概念，其作为一种现代化管理理念和模式，旨在从系统要素、结构功能、运行机制、过程结果等层面进行全过程整合［6］。习近平在中共中央政治局第四十次集体学习时提出，要用“全周期管理”方式来推动“三不腐”一体推进各项措施的相互配合与相互促进［7］。这就要求一体推进“三不腐”必须运用全周期理念实现“三不腐”的全要素系统管理、全过程动态管理、全流程闭环管理，以更加科学有效的管理理念和管理模式提升一体推进“三不腐”的质量和水平。因此，必须把大数据思维、大数据技术融入全要素、全过程、全流程，充分利用其优势增强“三不腐”一体推进的全周期管理能力，切实推动“三不腐”系统治理、协同发力、整体推进。

全周期管理作为以全要素、全过程、全流程为核心的现代化管理理念，自然蕴含着以大数据、云计算等先进技术手段为支撑的科学内涵［8］。从全要素管理维度来看，一体推进“三不腐”要求各类监督体制机制贯通协调，多元治理主体共同参与。这就需要运用大数据赋能廉洁监督、腐败查处，充分利用大数据挖掘手段发现腐败苗头，通过大数据平台建立社会群众监督与专职部门监督的互动机制，实现腐败治理要素全面整合、系统管理。从全过程管理维度来看，一体推进“三不腐”要求精准把握腐败问题的动态变化特征，腐败治理手段要因时而进、因势而新，利用大数据的实时性、动态性、全面性优势，推进腐败治理的动态管理。从全流程管理维度来看，一体推进“三不腐”要求坚持系统观念、整体观念，这就需要运用大数据、云计算等技术消除“信息孤岛”、打破部门壁垒，让不敢腐的惩治查处、不能腐的监督预警、不想腐的教育引导有机融合、协同发力、相辅相成，实现腐败治理的闭环管理。

（三）高质量一体推进“三不腐”的实践要求

党的十八大以来，反腐败斗争取得了压倒性胜利并全面巩固，但形势依然严峻复杂。要打赢反腐败斗争攻坚战持久战，就必须高质量一体推进“三不腐”，以适应反腐败斗争的新形势新变化新要求。高质量一体推进“三不腐”，需要借助先进的智能化技术手段，以更高效、更公平、更持久的方式进行腐败治理［9］，推进腐败治理的常态化和长效化。大数据与“三不腐”机制的有机融合，将有利于提高廉洁监督精准度、腐败预警能力、隐性腐败挖掘能力，提升不敢腐的惩治震慑力、不能腐的制度约束力和不想腐的思想免疫力。

大数据驱动“三不腐”高质量一体推进，需要将大数据等先进技术与廉政工作相结合。利用大数据的自动化采集、分布式存储等技术对分布在各部门、各机构、各平台的各类数据资源进行整合，建立廉政大数据资源池作为数据底座，为廉政数据挖掘、应用等提供数据支撑。运用大数据智能挖掘、可视化分析等技术对党政干部进行精准画像，通过大数据关联、碰撞对比等技术手段从廉政大数据中寻找蛛丝马迹，提高腐败线索发现、腐败苗头预警等工作的效率，切实提升纪检监察机关等廉政工作的能力和水平。发挥大数据云平台优势，消除“数据孤岛”、技术壁垒，建立廉政大数据统一管理平台，以数字资源的一体化建设完善不同部门贯通协同的体制机制，推动党政机关、司法机关、纪检监察机关、审计机关以及社会组织、媒体、个人等多元治理主体共同参与廉政大数据云平台共建共享［10］，实现从传统的“人看”到现代化的“云算”的转变，提升纪检监察机关等的监督治理能力。

二、大数据驱动“三不腐”一体推进的现实困境

当前，运用大数据进行腐败治理尚处于探索阶段，面临着数据安全风险仍然存在、“数据孤岛”现象仍未消除、大数据人才比较匮乏、反腐机制体制尚不成熟等因素的制约。

（一）数据安全风险仍然存在

2022年9月，国务院办公厅印发《全国一体化政务大数据体系建设指南》，提出政务数据存在全生命周期的安全管理机制不健全、安全技术防护能力亟待加强、安全管理水平有待提升等问题。大数据的运用在助力一体推进“三不腐”的同时，也带来了更加突出的数据安全风险。廉政大数据的建设不仅需要数据库、服务器、防火墙等大量的软硬件设备设施，还需要多部门、多来源、跨领域的各类数据资源。这些海量数据除了包括可公开信息，更多的是涉及个人信息、工作信息，甚至是政策文件等涉密、敏感的数据。由于当前廉政大数据的建设及应用并没有明确、统一的规范或者标准，廉政大数据在采集、存储、应用的过程中很可能会因为技术标准有缺陷、设备设施不完善、运维监管存漏洞而引发以下安全风险。

一是数据管理风险。当前，廉政大数据体制机制尚不健全，各部门对数据全生命周期管理的权限职责不清，对数据使用全过程的安全审计不足，数据安全事故问责机制也不够完善。二是数据存储风险。大数据存储需要大量的软硬件设备设施，由于国产软硬件的技术尚不成熟，多数部门选择采用国外产品进行大数据存储，但这些国外产品对于廉政数据的机密性是否能够做到完全可靠可控犹未可知。另外，廉政大数据协同容灾备份机制及相关措施尚不完善，受地震、火災、洪灾等重大灾害影响，容易造成数据损毁、数据丢失等风险。三是数据共享风险。廉政数据在共享使用的过程中，往往会因为访问权限授权不当而造成数据泄漏、篡改、滥用等风险。同时，由于廉政数据的机密性，在数据的共享使用过程中往往容易受到非法访问和网络攻击。这些风险不仅会造成个人隐私泄露，影响个人生活甚至人身安全，更有可能泄露国家秘密，威胁国家安全。因此，廉政治理主管部门应进一步完善廉政大数据安全管理体制机制建设，提高大数据管理水平和技术防范能力，为大数据驱动“三不腐”一体推进提供安全保障。

（二）“数据孤岛”现象仍未消除

大数据驱动“三不腐”一体推进需要通过海量数据的共建共享来实现。随着数字政府建设的深入，纪检监察机关等根据自身业务需求、管理实际建立了各自的数据系统。中国信息通信研究院于2022年发布的《数字时代治理现代化研究报告》指出，尽管国家出台了一系列文件要求推动信息资源共享、打破“信息孤岛”，但政府内部数据共享不畅、“数据孤岛”现象依然突出。

一方面，由于区域经济发展不均衡，各地政府对廉政大数据建设的投入力度不一，一些经济发达地区如上海市、杭州市已经开展大数据反腐试点，而部分欠发达地区的数字政府建设尚处于起始阶段，这就造成了“数据鸿沟”，使得大数据驱动“三不腐”在部分地区难以实现一体推进、协同发力。另一方面，政府内部的各个部门受限于技术水平、业务需求、管理职责、保密安全等，其所建设的数据系统存在标准不一致、规范程度不统一、系统兼容性差等方面的问题，导致各部门之间反腐数据共享难以实现，从而形成“数据孤岛”，使得大数据驱动“三不腐”一体推进效率不高、效益不佳。例如，与廉政监督密切相关的银行、税务、工商、房产、车管、通信等部门都建有各自的数据系统，但部门间的数据共享程度较低，纪检监察机关调取相关数据的流程较为烦琐，在一定程度上影响了腐败治理的效率和质量。大数据驱动“三不腐”一体推进需要各部门协同配合，消除部门间数据壁垒，建立行之有效的数据共建共享机制，为大数据驱动“三不腐”一体推进提供资源保障。

（三）大数据反腐人才较为匮乏

当前，在传统廉政治理理念的影响下，纪检监察机关工作人员对传统的反腐败斗争具有丰富的经验，但随着大数据发展迅猛、技术门槛高，多数工作人员对此新兴技术没有充足的认知。而新入职年轻职员，也少有专门的大数据专业技术人才［11］。整体而言，在运用大数据驱动“三不腐”一体推进过程中，反腐工作经验丰富、大数据管理水平高、大数据技术过硬的复合型人才十分匮乏。

一是缺乏宏观统筹、顶层设计人才。大数据驱动“三不腐”一体推进从技术层面讲是一项系统性工程，包括廉政大数据建设、开发、应用、管理等，需要分阶段、分步骤逐渐推进。而在开展廉政大数据建设之前，需要进行统筹规划、全盘设计，这要求相关人员具有廉政大数据建设的宽广视野、远大格局，具有前瞻性思维、进阶性建设理念。只有具备宏观战略思维，才能在廉政大数据建设中把握建设方向，驱动“三不腐”一体推进。

二是缺乏大数据专业技术人才。廉政大数据建设、开发及应用需要大量精通大数据专业技术人才，在廉政大数据建设、开发过程中，需要对廉政数据进行标准化加工及标引、规范化处理、精细化分析、智能化开发等。只有对廉政数据进行精细化描述，才能准确揭示蕴藏于廉政数据中的有价值信息，有效赋能腐败治理。

三是缺乏廉政大数据管理应用的复合型人才。廉政大数据从建设到应用涉及诸多方面、诸多环节，相关人员不但需要熟悉纪检监察业务，而且要通晓大数据管理，精于协调组织工作。在实践工作中，廉政大数据管理与应用的复合型人才较易于掌握廉政大数据建设的精髓，能迅速开展相关工作，加快大数据驱动“三不腐”一体推进的建设进程。

（四）大数据反腐体制机制尚不成熟

大数据作为新兴事物，在技术、管理等方面尚不完善，而大数据驱动“三不腐”一体推进更是一项复杂的系统性工程，需要审慎考量配套的体制机制创新。当前，虽然国家高度重视大数据技术的发展及应用，在数字政府建设、政务大数据一体化建设等方面出台了相应的政策制度文件，但在大数据反腐领域还没有完善的规章制度。

一是缺少统筹领导机构。目前，大数据反腐尚处于探索阶段，尚未组建国家层面的廉政大数据管理机构，现有的部门也还没有就运用大数据一体推进“三不腐”进行顶层设计。虽然部分地方政府已经开始大数据反腐试点，但也少有成立专门的统筹领导机构，部门间的协调联动不强。

二是相关部门还未颁布大数据驱动“三不腐”一体推进的制度政策以及面向落地实施的应用指南。《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》及《全国一体化政务大数据体系建设指南》印发后，各地政府陆续制定了各自的政务大数据体系建设工作方案，开始推动政务大数据的建设，但相关的配套制度机制尚未完善。廉政大数据作为政务大数据的组成部分，对其还没有出台专门的宏观层面的制度政策和微观层面的实施办法，这也使得大数据驱动“三不腐”一体推进机制建设较为缓慢。

三是相关廉政大数据管理制度及运行机制尚不完善。当前，廉政大数据体系建设还处于起步阶段，各方对于廉政大数据的建设、管理、运行还没有形成良好的制度机制，在实际工作中存在数据获取不合规、数据应用程序失范等问题。因此，亟须建立相关的管理制度及运行机制，如廉政大数据安全管理制度、廉政大数据开放共享制度、廉政大数据协同共建管理机制等。这些体制机制的建设有益于大数据驱动“三不腐”一体推进的加速落地、高效运行。

三、大数据驱动“三不腐”一体推进的实现路径

大数据与“三不腐”一体推进的深度融合，是推动我国廉政治理高质量发展的重要途径，为加速我国反腐败斗争进程提供了有利契机。要破解大数据驱动“三不腐”一体推进的现实困境，需要立足于廉政治理工作的现实状况和未来需求，从制度、人才、技术、平台等四个维度探索大数据驱动“三不腐”一体化推进的有效路径，助力实现国家廉政治理现代化。

（一）制度保障：完善大数据反腐体制机制

完善的体制机制是大数据驱动“三不腐”一体推进的重要保障，有利于强化顶层设计，统筹推进廉政大数据建设、共享和应用工作。通过运用法律制度、政策标准等对大数据反腐进行规范化，促进大数据驱动“三不腐”一体推进的高效运行和长效发展。

一是完善大数据反腐相关法律法规。大数据驱动“三不腐”一体推进需要多领域、多部门、多级别的数据资源作为底层数据。虽然国家已经出台的《中华人民共和国保守国家秘密法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》，以及《中华人民共和国政府信息公开条例》等法律法规可以为大数据反腐提供相应的法律支持，但考虑到廉政大数据自身的特殊性、机密性等特征，以及大数据等新兴技术的不确定性与潜在风险，需要从立法角度，通过对现有法律法规的补充完善来对廉政大数据来源的合法性、应用的规范性等进行强制性约束，以提升运用大数据赋能腐败治理的合法性。加快对已有法律法规的修订完善，确立大数据反腐的合法性地位，将廉政大数据的数据安全、数据质量、数据公开、数据应用及管理权责等纳入其中，清理现行法律法规中与大数据驱动“三不腐”一体推进机制建设不相适应的条款，明确公权与私权关系，在确保运用大数据反腐的同时，能够有效保护公民的隐私权等合法权益。

二是组建廉政大数据建设管理统筹领导机构。大数据驱动“三不腐”一体推进是以纪检监察机关为主体，公安、税务、房产等多个部门共同参与的系统性工程。因此，必须加强党中央对大数据反腐工作的集中統一领导，建立协同高效的组织体系，以更好地推动大数据驱动“三不腐”一体推进的落地实施。首先，要建立统筹领导机构。国家及地方各级政府要设立专门的领导小组，负责大数据驱动“三不腐”一体推进的整体规划和统筹协调。领导小组应配备专职工作人员，具体负责廉政大数据建设的前期准备、资源筹备、部门协调等，同时要配备大数据开发、大数据管理、数据安全、保密技术等专业技术团队，为大数据资源开发建设、管理应用提供技术支持。其次，要明确各级领导机构的职责权限。国家领导小组负责确定全国大数据驱动“三不腐”一体推进的行动指南，研究制定全国廉政大数据一体化建设指导方案；地方各级政府领导小组负责本地区大数据反腐工作的推进落实，制定本地区廉政大数据一体化建设具体实施方案以及廉政大数据共享、应用等的具体办法。各级领导机构及相关部门要明确廉政大数据的审批使用权限，按照机构级别、工作情形等确定审批权限和审批流程，厘清各级纪检监察机关对各类数据平台、社交媒体平台的访问和使用权限清单，确保职责清晰、权责分明。

三是建立健全廉政大数据建设管理制度体系。大数据驱动“三不腐”一体推进需要从宏观、中观、微观三个层面进行制度设计，以保障其长效运行。宏观层面应强化顶层设计，制定与大数据驱动“三不腐”一体推进相关的指导意见、行动纲要、总体规划等，明确大数据驱动“三不腐”一体推进的指导思想、基本原则、主要目标、主要任务等，对其保障体系、制度体系、资源体系、平台体系等进行整体规划。中观层面要依据顶层设计，针对廉政大数据建设管理建立元数据、数据质量、数据对接、数据回流、容灾备份、安全能力评估等一系列标准，健全数据安全、网络安全、数据共享、大数据技术、运维管理等规范；针对廉政大数据共享应用建立数据共享协调机制、数据开放应用审批机制、大数据平台运行机制等。通过标准、规范、机制建设，推动形成廉政大数据一体化建设管理标准和规范，推进跨地区、跨部门、跨层级的数据融通共享、业务协同联动。微观层面要依据大数据驱动“三不腐”一体推进的目标、任务等要求制定具体的实施方案，明确运用大数据赋能案件查处、预警监督、宣传教育的工作机制和实践规范，确保大数据驱动“三不腐”一体推进机制的高效、长效运行。

（二）人才支撑：加强大数据反腐人才引育与多元参与

运用大数据进行腐败治理需要大量的专业人才提供支撑，这是保证大数据驱动“三不腐”一体推进的基本前提。大数据反腐人才队伍建设不仅需要精通反腐业务的工作人员，还需要精通大数据管理、大数据开发、数据安全等技术的专业人员。因此，大数据反腐人才队伍建设需要从以下两个方面着手。

一是加强大数据反腐人才队伍的培养与引进。大数据反腐工作中的纪检监察等核心部门要建立“高精尖”的人才队伍。培养领导干部的大数据思维与基本素养，转变纪检监察工作的思维模式，提高领导干部对大数据的认知，提升大数据管理的能力和水平；提高现有反腐工作人员的大数据应用能力，定期开展大数据管理与应用能力系统培训并进行考核激励，切实提升工作人员学习大数据技能的主观能动性与大数据管理应用能力的培训效果。在对现有领导干部、工作人员开展培训教育的同时，还要加强对大数据、数据安全等专业技术人才的引进。目前，纪检监察机关等对大数据专业技术人才的聘用相对较少，因此，这些核心部门应将大数据技术、大数据管理、数据安全、保密技术等专业纳入招聘目录，增加专业技术人员的聘用比例。同时，还应通过成立大数据反腐研究中心、博士后科研工作站等机构加强高层次人才的引进，并通过设立研究合作项目、跨单位人才共享等方式吸引高层次人才为大数据反腐提供服务。

二是加强跨单位合作，促进专家多元化参与。纪检监察机关等在人才队伍建设方面应加强与相关单位的合作，可以联合高校、科研院所等建立专业化人才培养机制。一方面可以利用教育资源加强对纪检监察工作人员的培训教育，另一方面可以通过定向培养方式在法学、政治学、行政管理等专业开展大数据相关教育，培养一批既懂纪检监察业务又懂大数据技术的复合型人才。同时，在大数据腐败治理方面还应倡导多元化参与，邀请数据治理专家、大数据技术专家、保密专家、数据安全专家、审计专家、法律专家等建立大数据反腐智库，共同参与大数據驱动“三不腐”一体推进的各项工作、各个环节。一方面，可以提升大数据反腐的理论研究水平，丰富理论成果，为大数据驱动“三不腐”一体推进提供理论依据；另一方面，可以运用智库力量为大数据驱动“三不腐”一体推进中出现的个人隐私保护等法律问题、数据安全管理问题、大数据审计问题、政务数据保密问题等提供实践指导。

（三）技术支持：推进大数据反腐与先进技术深度融合

大数据、区块链等先进技术是驱动经济社会发展的重要引擎，亦是推进腐败治理现代化的重要支撑。充分利用大数据、人工智能、区块链等前沿科技创新腐败治理模式，实现廉政数据资源要素全面化链接、跨部门数据平台互融互通，以此提升腐败治理自动化、智能化、便捷化水平。

一是加强大数据反腐与人工智能技术融合。人工智能技术旨在利用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为，而大数据反腐为人工智能技术提供了海量的数据资源。人工智能技术可以利用深度学习、机器学习等算法对廉政大数据进行线索关联分析、关系图谱构建、干部廉政画像等，提升腐败线索发现和腐败预警的准确性。此外，还可以通过对大量反腐案例的智能化分析，有效发现腐败发生规律和模式，为纪检监察机关的腐败治理工作提供决策预测支持。因此，人工智能技术与大数据反腐的深度融合，可以有效提高腐败治理效率和廉政治理现代化水平。

二是加强大数据反腐与区块链技术融合。大数据与区块链技术是相辅相成的，可以提升大数据反腐的安全性和有效性。其一，在数据安全性方面，区块链技术可以通过加密和分布式存储将廉政大数据记录在区块链中，避免数据被篡改或删除，从而提高数据的安全性和可信度；其二，在数据透明度方面，廉政大数据在使用过程中的所有交易日志和数据变更都会被记录在区块链中，并能被参与者查看和验证，这种透明性可以有效促进数据共享和交换；其三，在数据的流通性方面，区块链可以将廉政大数据分布式存储在多个节点上，从而实现数据的去中心化和流通性。利用区块链技术可以实现廉政大数据全网认可、透明、可追溯，明确廉政大数据的来源、所有权、使用权和流通路径，进而有效保障数据相关方的权益。

三是加强大数据反腐与云计算技术融合。大数据与云计算有很强的技术关联，云计算可为海量数据存储提供可靠的、便捷的网络访问，只需适当的管理工作即可快速接入可配置的计算资源池（服务器、存储、应用软件、平台等），二者结合能够高效地处理、存储各种类型的海量数据。利用云计算技术可以实现廉政大数据分布式存储，且可以保障存储的安全和快速、便捷地读取。同时，云计算技术可以利用计算资源池为廉政大数据的处理分析、深度挖掘等应用服务提供算力支持，以提高廉政大数据处理的效率。

（四）平台推动：建立融通共享的廉政大数据平台

廉政大数据平台是大数据驱动“三不腐”一体推进的重要利器。通过大数据及相关技术的技术赋能和数据赋能，将有力推动廉政大数据平台联通化、系统一体化、功能集成化，建立集中统一的国家廉政数据资源仓储，打造覆盖全国、统筹利用的“三不腐”一体推进服务平台。廉政大数据平台应建立底层数据湖—数据管理中台—数据服务平台三层架构：利用数据湖消除“数据孤岛”，实现廉政大数据一体化存储；利用数据管理中台打破“数据壁垒”，实现廉政大数据一体化、标准化管理；利用数据服务平台提升廉政工作效率和质量。

一是廉政大数据底层数据湖建设。数据湖是以原始格式存储全量数据（结构化、半结构化和非结构化数据）的一种新兴技术，拥有足够的数据存储能力和完备的数据管理能力［12］，可以作为纪检监察机关等全量数据的集中式数据存储库，为廉政大数据平台提供底层数据资源支撑。底层数据湖建设应根据实际需求、数据来源级别建立层级结构一致、数据标准统一的多级数据子湖架构，各级数据湖中的数据应是纪检监察等核心部门业务数据的完整原始副本，应和业务系统中的数据保持一致。在数据存储方面，数据湖不仅要存储公共部门的流程数据、职能部门的工作数据以及政务部门的信息公开数据等原始数据［13］，还要保存各个部门各类分析处理的中间、结果数据，并能完整记录数据的分析处理过程，以便用户能详细追溯每个数据的变动环节。在数据管理方面，数据湖要实现对上游生产数据目录、架构、标准、安全、质量以及元数据、主数据等进行集中统一管理，同时支持上游生产数据运营工作，为数据管理中台提供支持。

二是廉政大数据管理中台建设。数据管理中台是在底层数据湖之上的，集各类廉政数据融合、分析挖掘、可视化和智慧服务于一体的数据管理中心，是廉政大数据管理核心。在缺少数据中台的情况下，数据统一调度困难、耗时长、安全性低。通过搭建数据中台，可以打破“数据壁垒”，促进跨部门、跨层级数据共享和业务协同，提高廉政大数据的深层次利用和数据治理服务智能化。数据管理中台的任务首先是按照相关标准实现各类廉政数据在数据名称、结构类型和取值范围上的关联映射，实现自动化的元数据对齐、数据抽取、数据校验和数据清洗；其次是在搭建独立分布式集群基础上，对所有廉政数据进行标准化、集中化和统一化管理，提供对廉政大数据的深层分析、挖掘和可视化功能。

三是廉政大数据服务平台建设。服务平台是建立在数据管理中台之上的“三不腐”一体推进智能化服务平台，有利于多元治理主体共同参与，实现“三不腐”协同发力、综合发力。服务平台应包括以下三个方面。其一，腐败查处惩治平台，运用大数据分析技术、人工智能技术等对廉政大数据进行对比、关联、碰撞，及时发现腐败问题，挖掘腐败线索和证据，为“不敢腐”提供强有力的查处惩治手段；其二，腐败预警监督平台，运用大数据、区块链等技术对腐败治理中高发、频发重点领域和环节进行实时监督，对大数据监督中发现的不良倾向和苗头问题进行动态预警，通过大量腐败行为规律分析对体制机制进行查漏补缺，强化“不能腐”的制度约束；其三，腐败宣传教育平台，运用大数据画像技术对公职人員进行精准画像，运用反腐案例、忏悔录、政策制度等各类反腐教育资源为公职人员精准推送系统化学习资源，定期、定向为公职人员精准推送反腐案例、政策文件，加强“不想腐”的警示宣传教育。

四、结语

大数据、人工智能等新兴技术的快速发展是社会变革的重要驱动力，是推动国家治理能力现代化的重要技术手段。将大数据及相关技术运用在“三不腐”一体推进机制中，对于推进廉政治理工作的高质量发展、提升廉政治理现代化水平具有重要意义。虽然大数据驱动“三不腐”一体推进机制建设尚处于起步探索阶段，仍存在安全风险、“数据孤岛”、人才匮乏、制度欠缺等现实问题，但随着大数据技术的不断发展、大数据理念的不断普及，通过技术融合、制度完善、人才培养、平台建设等途径将会有效提升大数据对“三不腐”一体化推进的赋能作用，推动腐败治理工作的常态化、高效化。但同时，对大数据要保持技术理性，要让大数据成为腐败治理的“助力”而非“主力”，通过人与技术的合力，推动大数据驱动“三不腐”一体推进机制的健康、可持续发展。

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［责任编辑：王张强］