在全面深化监督体系改革的进程中，大数据监督建模以其数据聚合、智能分析、精准预警的独特优势，成为破解传统监督 “大水漫灌”“人工盲区” 等难题的核心支撑，在纪检监察工作中发挥着愈发关键的作用。然而，从实践落地情况来看，这一技术赋能手段尚未完全释放效能，数据采集的壁垒、建模规则的粗放、核查处置的低效等问题相互交织，构成了制约其高质量发展的多重梗阻，亟需深入剖析症结所在。
一、大数据监督建模工作中面临的主要问题
数据采集是大数据监督建模的基础前提，而 “采集难、难采集” 的困境却成为普遍面临的首要瓶颈。这种困境集中体现在 “信息孤岛” 与 “合规桎梏” 的双重制约上。在政务监督场景中，监督数据往往分散于不同职能部门，民政、医保、住建、财政等系统各自为政，数据标准不统一、接口不兼容、共享意愿不强的问题突出。以民生领域不正之风整治为例，要核查是否存在多头领取补贴的问题，需整合民政低保数据、医保报销数据、乡村振兴帮扶数据等多源信息，但部分部门因数据安全顾虑、部门利益考量或技术限制，对数据共享设置层层壁垒，导致关键数据难以跨部门流通。同时，必要数据的采集还面临合规性挑战，涉及个人隐私、企业商业秘密的敏感数据，如干部个人有关事项报告、企业招投标核心信息等，虽具备监督价值，但受限于数据安全法规和隐私保护要求，采集范围、采集方式受到严格约束，部分关键数据因合规风险难以纳入建模范畴，形成 “监督盲区”。此外，数据采集的标准化程度偏低，不同部门数据字段定义、格式规范、更新频率差异较大，即便勉强归集数据，也需投入大量精力进行清洗整理，进一步加剧了采集成本。
建模规则的粗放化设计，是导致大数据监督效能打折的核心症结，集中表现为 “无效预警泛滥” 与 “有效线索遗漏” 的双重矛盾。当前不少监督模型的构建陷入了 “技术逻辑凌驾于业务实际” 的误区，建模人员多为技术背景，对监督业务的核心逻辑、风险点位、特殊场景缺乏深入理解，导致规则设计简单化、表面化。在纪检监察领域，部分扶贫资金监督模型仅以 “单笔支出超阈值” 作为预警规则，却未考虑扶贫项目中大额采购、工程建设等合规性大额支出的特殊性，使得大量正常业务数据触发预警，无效预警占比甚至超过七成。这种 “一刀切” 的规则设计，不仅让基层监督人员陷入 “疲于应付核查、疏于甄别线索” 的困境，更可能因预警信号的 “狼来了效应”，导致真正隐蔽的违规线索被淹没。更为关键的是，简单规则难以应对复杂的监督场景，对于关联交易、多头套取、化整为零等隐性违规行为，缺乏多维度数据关联分析、动态阈值调整等精细化设计，无法精准识别 “异常中的正常” 与 “正常中的异常”，导致模型的问题发现能力大打折扣。
核查处置是大数据监督建模落地见效的关键环节，而 “流程梗阻” 与 “能力不足” 的双重困境，使得预警线索难以转化为有效监督成果。从流程设计来看，多数监督平台缺乏标准化的核查处置规范，预警线索下发后，未明确核查时限、核查步骤、佐证材料要求等核心要素，基层单位往往因流程模糊而陷入 “无从下手” 的窘境。某基层纪检监察机关反馈，收到 “某干部亲属疑似违规经商” 的预警后，因未明确需核查的亲属范围、经商信息核实渠道、合规性判定标准，辗转多个部门仍无法完成有效核查。从基层能力来看，大数据监督建模的技术门槛与基层人员的能力水平存在明显落差，多数基层监督人员缺乏数据思维和技术认知，不理解预警线索的生成逻辑，不知道如何通过数据溯源、交叉验证等方式核实问题，只能沿用传统人工核查手段，效率低下。同时，核查结果的反馈缺乏规范化指引，部分基层单位仅简单回复 “无问题”，未提供核查过程、佐证材料等关键信息，导致上级部门无法判断核查质量，形成 “预警—核查—反馈” 的闭环断裂，大量预警线索不了了之。
除上述核心问题外，大数据监督建模还面临数据质量、技业融合、人才支撑等多重隐性瓶颈。数据质量是模型精准性的生命线，即便突破采集壁垒，部分归集数据仍存在缺失、错误、重复等问题，如民政部门的人口信息中存在身份证号错误、户籍地址不完整等情况，直接影响模型分析结果的可靠性。技术与业务的深度融合不足同样制约效能释放，建模团队与监督业务人员缺乏常态化沟通机制，模型规则无法及时适配政策调整和业务变化，如某项惠民政策调整后，模型未同步更新补贴发放标准，导致预警规则失效。人才短缺则是长远制约，既精通大数据技术又熟悉监督业务的复合型人才稀缺，技术人员不懂监督逻辑、业务人员不懂技术原理的 “两张皮” 现象普遍存在，难以构建出贴合实际需求的精细化模型。此外，数据安全与监督效能的平衡难题日益凸显，过于严苛的安全管控会限制数据使用效率，而宽松的管理又可能引发数据泄露风险，给建模工作带来合规压力。
大数据监督建模的提质增效，绝非单纯的技术升级问题，而是涉及数据治理、流程优化、人才培养、机制创新的系统性工程。唯有直面数据采集的壁垒、建模规则的粗放、核查处置的低效等核心症结，从打破信息孤岛、深化技业融合、规范处置流程、强化人才支撑等多维度协同发力，才能推动大数据监督建模从 “技术赋能” 向 “效能倍增” 跨越，真正发挥其在提升监督精准性、实效性中的核心作用。
二、大数据监督建模核心问题的解决措施
大数据监督建模的问题本质是 “数据—规则—流程—能力” 全链条的协同失衡，需从制度创新、技术优化、能力提升、机制保障多维度发力，破解梗阻、释放效能。
（一）破解数据采集难题：构建 “共享 + 合规 + 质控” 的数据治理体系
数据采集的核心矛盾是 “共享需求” 与 “安全合规” 的平衡，需通过机制突破与技术赋能打通数据流通壁垒。
（二）解决建模规则粗放问题：构建 “技业融合 + 动态优化” 的精细化规则体系
建模规则的核心痛点是 “技术逻辑” 与 “业务实际” 脱节，需让 “监督业务主导规则设计”，提升模型的精准性与适应性。
1. 深化技业融合，组建跨领域建模团队
打破 “技术人员单独建模” 的模式，组建由 “监督业务骨干（如纪检监察干部、审计专家）+ 技术人员（大数据分析师、算法工程师）+ 行业顾问（如工程建设、招投标领域专家）” 构成的复合型建模团队，确保规则设计贴合业务实际。
建立 “业务需求转化机制”：由业务骨干梳理监督场景中的核心风险点（如招投标中的 “围标串标” 需核查 “同一 IP 投标、关联企业投标”），技术人员将风险点转化为可量化的规则（如 “3 家及以上投标企业 IP 地址重合”“投标企业法人为亲属关系”），避免规则脱离实际。
（三）化解核查处置低效问题：构建 “标准 + 赋能 + 闭环” 的处置管理体系
核查处置的核心困境是 “流程模糊” 与 “能力不足”，需通过标准化流程规范行为、通过技术赋能提升效率、通过闭环管理确保落地。
（四）突破隐性瓶颈：强化人才支撑与安全效能平衡
数据质量、人才短缺、安全风险等隐性问题，需通过长效机制逐步化解，为大数据监督建模提供保障。
大数据监督建模的提质增效，需跳出 “重技术、轻机制” 的误区，以 “数据治理为基础、技业融合为核心、流程优化为抓手、人才支撑为保障”，推动从 “能用” 向 “好用、管用” 升级，真正让大数据成为监督执纪、权力监督、治理增效的 “利器”。
