大数据赋能企业纪检监督的创新路径

企业纪检监督仍存在传统模式的突出问题：信息分散于财务、业务、人事等部门，难以实现全景式监督；依赖人工经验判断，难以识别复杂违规行为；事后核查模式导致监督时效性不足 [1]。这些问题严重制约了企业纪检监督的效能，亟需通过大数据技术破解。本文拟从大数据赋能企业纪检监督的内在逻辑出发，分析现实困境，提出创新路径，旨在解决企业纪检监督中“信息孤岛”“效率低下”“安全隐患”等问题，推动监督模式升级，提升监督的科学性与实效性。

一、企业纪检监督运用大数据的现实困境

（一）数据采集与整合的壁垒制约

企业运用大数据进行纪检监督时，数据采集与整合面临明显壁垒：一方面，企业内部数据分散存储于财务、人事、业务等不同部门，各部门数据格式、统计标准不统一，如财务系统的“费用类别编码”与业务系统的“项目名称”缺乏对应关系，导致数据采集需额外投入精力核对校准，效率低下；另一方面，各部门信息系统多为独立开发，系统架构和数据接口不兼容，数据整合时无法实现跨系统的有效关联，形成“数据孤岛”，难以发挥大数据的协同效应。

（二）数据价值转化的瓶颈问题

大数据价值转化的瓶颈主要体现在两个方面：其一，企业缺乏专业的大数据分析团队，现有纪检工作人员对数据挖掘、统计分析等技术不熟悉，无法从海量数据中提取有价值的监督线索，导致数据“沉睡”；其二，现有的分析模型多基于传统监督经验设计，未充分利用机器学习、关联规则等大数据技术，难以识别复杂的违规模式，无法有效挖掘数据背后的深层问题。

（三）数据安全与隐私的担忧困扰

大数据应用中的数据安全与隐私保护问题，是企业纪检监督面临的重要困扰：一方面，大数据存储于企业服务器或云端，存在黑客攻击、系统漏洞等风险，若数据泄露，可能导致企业商业秘密或员工个人信息泄露，引发法律纠纷；另一方面，监督过程中涉及员工个人数据，若对这些数据的使用范围和权限缺乏严格规范，可能侵犯员工隐私，引发员工对监督的抵触情绪，影响企业内部和谐。

二、大数据赋能企业纪检监督的创新路径

（一）构建精准化监督机制，提升数据利用效率

构建精准化监督机制，需从两个关键环节入手：首先，建立贴合企业实际的纪检监督数据指标体系。结合企业业务特点，围绕财务报销、合同签订、项目招标、人员履职等重点领域，设定量化监督指标，如费用报销异常率、合同变更次数与金额占比、招标项目供应商关联度、关键岗位人员履职时长与考核结果匹配度等，明确监督的核心方向和具体内容。其次，优化数据筛选模型。运用关联分析、异常值检测等方法，对海量数据进行多维度筛选，识别数据间的异常关联、偏离正常范围的数值，快速锁定可疑线索，避免传统监督中“全面覆盖但重点不突出”的问题，提升数据利用效率。

同时，为进一步提升监督精准度，还需强化数据预警机制。通过设置预警阈值，当某项监督指标达到或超过预设值时，系统自动触发预警，及时通知纪检监督人员关注并处理，实现监督工作的前置化和主动化。此外，构建精准化监督机制还需注重数据的持续更新与优化。随着企业业务的发展和外部环境的变化，纪检监督数据指标体系应随之调整和完善，确保监督工作的时效性和针对性 [2]。

（二）完善协同化监督体系，强化数据共享联动

完善协同化监督体系，需强化数据共享与跨层级联动：一方面，打破部门间信息壁垒，推动纪检监督与企业内部各职能部门的数据共享。纪检部门与财务、业务、人事等部门建立常态化数据共享机制，统一数据标准，打通数据接口，实现财务报销数据、业务流程节点数据、人员信息数据的实时同步，确保纪检监督能获取完整的信息链条。另一方面，建立跨层级协同监督机制。总公司纪检部门统筹制定全集团统一的监督流程和数据规范，分公司、子公司纪检机构按照统一标准收集、上报数据，实现“总公司统筹分析、分公司具体执行、子公司实时反馈”的上下联动模式，比如分公司发现某项目招标异常数据后，及时上报总公司，总公司可结合全集团同类项目数据进行对比分析，提升监督的整体性。

（三）提升智能化监督能力，保障数据安全应用

提升智能化监督能力，需兼顾数据分析效率与数据安全：其一，运用人工智能技术强化数据分析。依托机器学习等技术，构建违规行为识别模型，如通过分析员工社交关系数据与业务往来数据，识别隐性利益输送模式；通过聚类分析，发现同一部门内多个员工报销路径高度相似的异常情况，提升对复杂违规行为的识别能力。其二，建立健全数据安全保障机制。对纪检监督数据进行分级分类管理，敏感数据采用加密存储方式，限制不同岗位人员的访问权限；建立数据操作审计制度，记录数据的访问、修改、删除等操作日志，确保数据流向可追溯，防止数据泄露或滥用，保障数据安全应用 [3]。

结语：

本文研究表明，大数据赋能是企业纪检监督适应新时代要求的必然选择，其核心价值在于通过数据驱动实现监督效能提升与价值重构，揭示了“数据整合—精准定位—智能分析”的监督逻辑。通过构建精准化监督机制，解决了传统监督“重点不突出”的问题；完善协同化监督体系，解决了“信息孤岛”的问题；提升智能化监督能力，解决了“效率低下”与“安全隐患”的问题，为企业运用大数据开展纪检监督提供了可操作的实践路径。

参考文献：

[1] 樊燕萍 , 成凯旋 , 王汇铢 , 张正普 .ESG 评级分歧对企业债务融资成本的影响研究 [J]. 会计之友 ,2025,(14):80-87.

[2] 王守杰, 崔也光. 自愿型环境规制与企业投资效率——基于“绿色工厂”认定的实证检验[J]. 财会月刊,

[3] 吴兴宇 , 马勇 . 注册制上市与并购估值风险——基于信息披露与定价效率的双重视角 [J]. 现代财经 ( 天津财经大学学报 ),2025,(07):110-129.