大数据在烟草企业监察工作中的应用探索

引言

近年来大数据的广泛应用为烟草企业监察工作创新方法提供了新的平台和工具，其大数据的大容量处理功能、关联分析功能、动态跟踪功能等以及结合烟草企业内部业务系统信息、外部信息等大数据的分析模型，能够对监察对象、业务流程、风险等数据进行立体的挖掘和分析，从“事后监督”走向主动的“事前监督”，使得监察工作更有针对性、主动性、有效性。

一、大数据在烟草企业监察工作中的具体应用

1. 廉政风险预警

廉政风险是烟草企业监察工作的核心，而大数据可通过抓取企业内部人员数据、财务数据、业务数据以及外部舆情数据、行业监管数据等，构建廉政风险综合预警体系。通过建立廉政风险指标库，包括权力运行指标、资金运用指标、物资管理指标、人员行为指标等，如领导干部插手工程建设、物资采购金额异常、职工多次与供应商接触、个人银行账户往来异常等，通过大数据分析平台实时感知、动态研判这些指标，运用机器学习、数据挖掘等算法建立风险预警模型。比如人事管理指标，通过干部任免数据、岗位调整数据、工资福利数据等判断是否存在违规提拔、任人唯亲；资金运用指标，通过对银行流水、费用报销、大额资金支付等判断是否存在公款挪用、费用虚报、利益输送。若系统存在异常值，则会自动生成风险提示信息，发送给监察部门，监察部门可及时有效地对预警信息展开核实，及时有效预防廉政风险。

2. 线索核查

大数据为线索核查工作提供了保障，一方面丰富问题线索搜集来源，通过企业内部举报电话邮箱、信访数据、业务系统异常数据、外部网络舆论、行业举报等自动收集、筛选问题线索，并对线索进行分类、排序；另一方面保证线索核查的速度和质量，通过对线索数据的挖掘和分析，快速提取证据数据。例如利用数据打通内部专卖管理信息系统、零售终端管理系统与外部公安、交通、物流、互联网等多源数据壁垒，用智能算法能实时分析出某零售户短时间内多次异常大量订货、电子结算记录与实物库存明显不匹配、运烟车辆轨迹异常频繁出入特定区域、社交平台出现隐蔽涉烟广告等，执法人员精准锁定了隐藏幕后的非法分销网络核心节点与运输路线。同时，大数据能够对历史核查案例进行分析，总结出线索核查的规律，归纳线索核查的方法，便于以后对线索的核查，进一步提高线索的核查效率。

3. 业务流程监督

烟草企业业务流程环节众多，业务流程的合规性关系到企业经营效益和廉政安全，利用大数据可对业务流程进行全流程覆盖，确保业务流程各环节的合规规范性，例如烟叶收购流程，在收购点部署电子称重仪、视频监控仪等，将收购数据（烟叶的品级、重量、价格、收购时间、人员等）同步到大数据系统中，监察人员通过远程监察可以实时查看是否按照规则流程进行烟叶收购，是否出现压级压价、抬级抬价、以次充好等违规行为，通过将收购数据与烟农、烟叶种植面积、补贴发放等数据进行关联比对，可以查看烟叶收购数量同烟叶种植面积是否对应，烟叶补贴发放数量同烟叶收购数量是否对应，防止虚报种植面积，套取补贴等现象发生。物资采购流程，利用大数据系统实现采购申请、审批、合同签订等环节的线上化操作，确保流程可追溯。同时，运用区块链技术记录采购交易信息，保障数据不可篡改，增强透明度。再嵌入廉洁风险监控指标，如异常价格波动、关联交易预警等，保障物资供应的同时，有效降低廉洁风险，提升采购效率和管理水平。物流配送中通过 GPS 定位以及物流信息系统，对货物运行的路线、时间、仓库库存等实行及时跟踪掌控，确保货物运输安全、及时，避免货物丢失、被挪用、被私自使用。

4. 廉洁教育

廉洁教育是烟草企业纪检监察工作的重要组成部分，以往的教育方式主要是通过集中培训或发放宣传材料、观看教育片，教育内容针对性较弱，不能适合不同岗位、不同层级人员的需求，教育效果不佳。大数据可以依据员工的岗位信息、工作信息、历史违规信息、兴趣信息等数据信息，准确定位员工的廉洁教育需求点，实现廉洁教育内容的精准推送，如采购岗人员，则重点推送供应商管理、采购程序的合法性、防止利益输送等方面的教育内容；如领导干部，则重点推送权力运行的制约、党风廉政建设、责任担当等方面的教育内容；如新入职人员，则重点推送企业规章制度、廉洁从业常识、典型案例等方面的教育。通过大数据分析廉洁教育内容的培训时长、学习进度、测试成绩等数据信息，评估廉洁教育的效果，并根据评估结果及时调整教育内容、教育方式，增强廉洁教育的针对性和有效性。

二、推进大数据在烟草企业监察工作中应用的对策

1. 加强数据安全与隐私保护

首先，健全数据安全管理制度，制定数据分级制度，对于不同等级的数据采取差异化安全保护策略，加强对敏感数据的加密存储、访问控制和防泄漏、防篡改管理。例如，对于企业财务数据、核心业务数据等采取高强度密码保护，对于员工个人数据、客户数据等数据进行脱敏处理，限制非必要人员的访问权限。其次，增强数据安全技术防护，定期进行数据系统安全漏洞扫描和风险分析，对于数据系统安全漏洞及时加以解决，采取防火墙、入侵检测系统、备份和恢复系统等安全防护措施，增强数据系统的抗攻击能力。再次，加强对数据使用过程的监督管理，制定数据使用审批流程，规范数据使用范围和权限，避免数据滥用。

2. 推进数据整合，提升数据质量

一是制定统一的数据管理规范和数据技术标准，统一数据定义、数据格式、数据编码等，统一各类业务系统的数据，为数据集成做好准备。如：统一烟农信息、零售户信息、供应商信息等核心数据的编码，保证各系统数据同构、兼容等。二是构建统一的数据中台，整合各部门业务系统数据，破除数据壁垒，实现数据存储、共享。数据中台要具备数据采集、清洗、转换、集成、分析等功能，支持对数据的实时计算和批量计算，为监察工作提供统一数据源。三是加强数据质量治理，制定数据质量评估指标，加强各类数据质量定期检查评估，及时发现并处理数据缺失、重复、错误等问题。同时，落实数据质量主体责任，将数据质量作为各业务部门绩效考核的指标点，让业务部门都重视数据质量的提升。

结语

面向未来，大数据、人工智能、物联网等新技术的迭代和发展，必将推动烟草企业监察工作向更加智能化、精准化、立体化的方向发展。烟草企业要紧跟技术发展方向，不断创新大数据在监察领域中的运用形式、运用场景，让监察工作数字化，服务企业高质量发展。

参考文献：

[1] 李会玲 , 王琳琳 , 张伟 , 王昶沣 . 烟草企业数字化纪检监察 : 廉洁风险防控 , 贯通协同监督与整合监督力量的新路径 [J].2024(10):370-372.

[2] 方玉伦 , 刘飞利 . 新时代加强基层烟草企业纪检监察工作高质量发展的探索与实践 [J]. 2023(5):129-131 .

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