大数据背景下高校廉政档案精准化建设策略研究

一、引言

廉政档案作为动态反映党员领导干部廉政情况的重要载体，在信访举报筛选、问题线索研判、推进政治监督等方面发挥愈来愈重要的作用。根据党中央的部署要求，各级纪委要将建立健全党员领导干部廉政档案作为重要工作职责，以高标准建设、动态化管理、精准化运用为准则，将廉政档案建好、管好、用好。

廉政档案既要内容全面、准确，还要动态管理、及时更新。在大数据背景下，如何利用大数据技术实现高校廉政档案的精准化建设，成为高校廉政工作面临的新课题。

二、高校廉政档案建设的现状与问题

当前，高校在廉政档案管理中，通常采用传统的纸质档案管理方式，档案信息更新不及时，查询困难，难以对廉政风险进行精准的预警和防控。在发生一些涉及教职工廉政问题的事件时，由于档案信息的不完善和不精准，导致调查处理时仍要花费大量时间从学校各相关部门调取材料，廉政档案的作用未能有效发挥。

（一）档案内容不全面

高校廉政档案内容主要集中在干部的基本廉政情况，如是否有违规违纪行为的简单记录，而对于一些潜在的廉洁风险因素，如社交关系网络、经济往来的动态变化等缺乏记录。特别是当前，高校教师经审批可在外经商办企业后，与校外企业存在频繁的经济往来，以及国有资产尤其是科研设备校外使用等情况均有发生，但廉政档案未能及时体现这种动态变化，导致学校无法及时发现可能存在的廉洁风险。

（二）数据更新滞后

高校廉政档案的更新往往依赖于人工定期报送，缺乏实效性。一些干部参加廉政培训、接受提醒谈话等信息，因人工报送流程涉及多个部门协调，容易出现遗漏或延迟，定期更新周期长，要经过较长时间才能反映在档案中。这种滞后性使得档案无法准确反映干部当前的廉政状态。甚至有些干部的廉政档案建档之后，没有任何变化，未随着干部的调整变化及时地作出调整。信息滞后影响了廉政预警机制的有效运行，难以对潜在风险作出快速响应，削弱了廉政监督的整体效能。

（三）缺乏精准分析

高校廉政档案管理大多停留在简单的数据存储层面，未能利用大数据技术进行深度挖掘和精准分析。当前已有的廉政档案系统仅能实现基本信息的静态记录，未对数据背后的关联性与趋势性进行识别。例如，在风险预警方面，无法通过历史数据判断哪些部门或岗位存在廉政风险高发特征；在人员行为分析上，难以为不同群体“画像”，制定差异化的监管策略；在教育预防环节，也难以依据数据分析结果开展具有针对性的警示教育和制度防控。这种粗放式的管理模式，使得廉政档案未能成为党委考察、评价、选拔任用干部以及制定相关政策规定的重要依据。

三、大数据在高校廉政档案精准化建设中的优势

（一）数据采集的全面性

大数据技术可整合高校财务、人事、教学科研等内部系统数据，实现信息全面归集。通过与财务系统对接，能获取报销明细和科研经费使用记录，追踪资金流向，分析异常支出；与人事系统对接，掌握干部任免、岗位调整等情况；与教学科研系统联动，了解学术成果、项目参与及奖励荣誉等信息。这种多维度的数据采集方式，有效拓展廉政档案的信息广度和深度，为精准监督提供坚实数据支撑。

（二）数据更新的及时性

借助大数据的实时数据采集功能，廉政档案中的信息能够实现动态更新。通过校园信息化平台，党员领导干部参加廉政教育、接受纪律审查、被群众举报等关键事件，可即时触发数据上传机制，自动同步至廉政档案系统。同时，系统对接人事、财务等业务

模块，实时追踪干部职务变动、经费使用异常等情况，确保档案信息始终反映最新动态，提升监督的敏捷性与精准度。

（三）数据分析的精准性

大数据分析工具可对海量廉政档案数据进行深度挖掘，提升廉政风险防控的科学性与精准度。例如，通过分类分析不同部门、岗位人员的廉政数据特征，识别高风险领域和关键环节；借助趋势分析技术，发现潜在的违规行为模式和演变规律；结合关联规则挖掘，揭示干部个人行为与其所在单位廉政生态之间的内在联系。为高校纪检监察部门提供多维度的决策支持，推动廉政监督由经验判断向数据驱动转变。

四、大数据背景下高校廉政档案精准化建设策略

（一）完善制度建设

高校应结合中纪委印发的《纪检监察机关案件监督管理工作规则》《纪检监察机关问题线索管理办法》等文件，制定完善的廉政档案管理制度，对档案的建立、维护、查阅、流转、主要内容等基础性工作进一步细化，明确规定档案的内容范围、数据采集标准、更新频率、使用权限等。如，明确廉政档案应涵盖干部的个人基本信息、个人事项报告、信访举报及处理结果等详细内容。同时，明确学校各部门在廉政档案建设中的职责，确保数据的准确性和完整性。

（二）强化数据采集与管理

一是拓宽数据采集渠道，除了传统的人工报送外，积极与高校内部各业务系统进行对接，通过建立数据共享平台，与组织人事部门的干部任免系统、财务部门的经费管理系统、科研部门的科研管理系统等进行数据共享。二是提升数据质量，建立数据审核机制，对采集到的数据进行严格审核，剔除错误数据和重复数据，通过对数据进行分类整理，以便于后续的分析和使用。

（三）加强技术应用

一是建立廉政档案大数据管理平台，利用数据库技术、数据挖掘技术等构建专门的廉政档案大数据管理平台，具备数据存储、查询、分析等功能，实现廉政档案的信息化管理。二是运用数据分析技术，采用数据挖掘、机器学习等技术对廉政档案数据进行分析，通过聚类分析找出廉政风险相似的群体，通过关联分析发现潜在的廉政风险因素。

（四）提升人员素质

一是开展档案管理和大数据知识培训，高校廉政档案一般由纪检监察部门的人员负责管理，相关人员通常缺乏档案管理和大数据方面的知识背景，应组织相关的培训，使其掌握档案管理和大数据采集、管理、分析等方面的基本知识。二是加强廉政意识教育，提高档案管理人员的廉政意识，确保其在廉政档案管理工作中遵守职业道德，不泄露档案信息，保障档案的安全性和保密性。

五、结论

大数据背景下高校廉政档案精准化建设是高校纪检监察“三化”建设的必然要求。通过完善制度建设、强化数据采集与管理、加强技术应用和提升人员素质等策略，可以提高高校廉政档案的精准性，更好地发挥廉政档案在廉政风险预警、防控和廉政建设决策中的作用。高校应不断探索和创新，适应大数据时代的发展要求，推动高校党风廉政建设不断向纵深发展。

参考文献：

[1] 后开亮.高校廉政档案建设问题探讨[J].档案管理,2021,(04):102+104.

[2]周矗.高校廉政档案建设与管理探析[J].兰台世界,2021,(06):98-100.

[3]王淑艳,王枝.高校廉政档案建立、管理与使用研究——全面从严治党视域下以江苏高校为例[J].现代商贸工业,2025,(05):207-209.