廉潔風險防范是黨風廉政建設和反腐敗斗爭的重要內容。國有企業作為國民經濟支柱，其廉潔風險防范直接關系到國有資產安全和經濟高質量發展，而破題的重要路徑在于人工智能與監督體系的深度融合。近年來，廣州市煙草專賣局（公司）（以下簡稱“廣州煙草”）探索“AI+”監督，通過搭建廉潔風險識別與預警智慧平臺，實現廉潔風險的動態識別、精準預警、提前防控，為國企廉潔風險防范數字化轉型提供了參考。

“AI+”監督賦能國企廉潔風險防范的實踐舉措

廣州煙草以規范和監督權力運行為核心，以廉潔風險防控為基礎，以現代信息技術為支撐，探索搭建廉潔風險識別與預警智慧平臺（以下簡稱“平臺”），提煉形成“136N”數智預警監督體系，推動廉潔風險防范工作智能化、精細化、數字化，走出了一條“AI+”監督的廉潔風險防范新路徑。

聚焦可視化，建設一個廉潔風險數據大屏。將平臺產生的預警情況和其他功能模塊信息集中展示到統一的“數字”駕駛艙中，實現數據一屏展示、指標一屏分析、場景一屏透視、研判一屏輔助。

聚焦智能化，打造三項廉潔風險智庫。平臺通過集合歷年來各項監督檢查發現的問題，全面排查梳理找出的風險以及涉及的相關制度規定，構建監督制度庫、監督問題庫和廉潔風險庫等三個廉潔風險防范數據庫。

聚焦預警化，平臺搭建覆蓋煙草行業“人、財、物、煙、權、其他”六大重點領域的廉潔風險預警機制，實現廉潔風險即時捕捉。

橫向上，經“取數-定數-用數”步驟，圍繞六大重點領域搭建多個預警模型。首先通過解析重點領域業務流程，識別廉潔風險數據特征并建立集成采集通道；其次基于行業規范制定基準閾值，結合歷史數據波動規律確定合理閾值；最終整合業務數據和明確預警閾值后，形成多級預警規則，明確規定在何種情況下觸發預警、預警的級別和方式等，當關鍵數據指標偏離閾值時觸發預警。

縱向上，采用“分色預警-分級處理”步驟迅速處置預警信息。根據預警反映的問題嚴重程度，采取“紅、黃、綠”三色對其進行高、中、低三級評定。對于綠色低風險預警，可由基層業務部門自行核實處理。對于黃色中風險預警，須由上級業務管理部門介入處理。上級業務管理部門對黃色中風險預警處置后若認為可能存在涉嫌違反紀律規定的問題，則升級為紅色高風險預警，由紀檢監察部門依法依規嚴肅處理。

聚焦集成化，集成多項廉潔風險綜合業務。在核心預警功能之外，平臺建設了黨紀教育、廉政研判、廉潔文化、信訪舉報、廉潔提醒等系列附屬功能，拓展廉潔風險防范的手段。

“AI+”監督賦能國企廉潔風險防范的實踐啟示

廣州煙草積極探索“AI+”監督建設，在平臺建設過程中，通過系統梳理整合本單位各領域廉潔風險點，形成了廉潔風險智庫。目前已建成20個預警模型，設置風險閾值54項，導入業務數據23萬余條，產生各類風險預警百余條，并進行了核查處置，有效防控了風險。平臺充分發揮數字技術便捷、扁平、智能的優勢，讓數據“多跑路、多說話”，實現“人防+技防”有機融合，提升紀檢監察工作效能。

從廣州煙草建設平臺識別與預警廉潔風險的實踐探索來看，“AI+”監督賦能國企廉潔風險防范把握了以下五個環節：

風險梳理是前提。以“紀檢干部+業務骨干”雙線排查為基礎，構建三維風險圖譜：業務維度繪制流程圖，標出關鍵節點與風險；崗位維度明確風險崗位，定位易出問題崗位；數據維度標注風險數據，梳理相關指標。以此全面梳理各業務核心工作、風險及監督要點。

數據治理是基礎。數據、算法、算力是人工智能的三大核心要素，其中高質量的數據供給是“AI+”監督運行的“燃料”和基石。業務系統原始數據開放和共享是開展數字化監督的基礎，對此，要打造集成化的數據體系，建立統一的數據集成平臺，廣泛匯聚國企業務數據，為“AI+”監督的探索提供豐富的數據資源。

數實融合是關鍵。紀檢監察部門與業務部門應通力協作，紀檢監察部門從監督角度研判有監督必要性的業務點，業務部門從業務角度分析有監督可能性的業務點，共同確定預警模型，確保監督與業務緊密結合。

安全保障是重點。在開發過程中，要運用先進的安全技術，保障數據的保密性、完整性和可用性。開發完成后，及時進行信息安全等級保護測評，確保系統達到相應的安全等級標準。在使用過程中，嚴格做好權限調控，根據不同人員的職責和工作需要合理分配數據訪問權限，防止數據泄露。

制度規范是支撐。需制定完善的制度規范，明確責任人，為“AI+”監督的長效運行提供支撐。對于單個預警信息，要明確整改時限、整改要求、責任人，建立相應整改臺賬，實時跟蹤整改動態。針對高頻預警模型或單位，應及時排查制度漏洞和管理缺陷，通過定期更新機制優化監督效能，實現風險防控閉環管理。（廣州市煙草專賣局（公司） 楊名軍 余甘露 彭江映粵）