一、项目背景及目标

面对复杂金融环境下日益凸显的廉洁风险，以及传统监察方式的滞后性，积极响应纪检监察体系数字化建设号召，全力投入智慧纪检监察系统研发。以“教育”“监督”“惩处”“保护”为核心，积极创新工作方式，运用AI+大数据技术为纪检监察工作赋能增效。通过实现“两预三全五化”，全力构建完善统一有效全覆盖各业态的大监督体系，全方位提升监督效能。深度融合AI算法与大数据分析技术，打造纪廉智盾全息预警平台。在建设过程中，通过对多数据源进行采集、治理与整合，搭建预警指标库与模型，精心设计完整的预警流程管理机制。经在内部业务复杂部门试点，有效提升监督效能。系统显著提高数据准确性，降低人力、时间与风险成本，为北京银行纪检监察工作带来质的飞跃，也为行业数字化监督转型提供了可借鉴的成功范例。

二、创新点

（一）理念创新：统一有效、全覆盖各业态的大监督体系

以构建全行统一有效、全覆盖各业态的大监督体系为核心任务，借助智慧监督系统，推动各类监督资源深度贯通融合，实现 “两预三全五化”（两预：预警 + 预防；三全：全要素覆盖、全流程贯通、全系统共享；五化：电子化、可视化、痕迹化、规范化、智能化）纪检监察工作新格局，打破传统监督模式局限，将监督工作提升到新高度。

技术创新： 纪廉智盾全息预警平台

深度融合 AI 算法与大数据分析技术，搭建纪廉智盾全息预警平台。通过廉洁风险模型及规则策略建设应用，实现廉洁风险预警信息自动化识别与加工处理。例如，运用先进的数据挖掘算法，从海量业务数据中精准提取与廉洁风险相关的关键信息；利用 AI 模型对风险进行预测和评估，大大提高监督的前瞻性与主动性。同时，引入 NLP（人工智能自然语音处理）技术和 ASR（语音识别）技术，打造 “京小廉 AI 助手”，实现语音提问、智能回答、调阅模板等功能，提升工作效率。

三、项目技术方案

模式：建立起涵盖基础数据采集、数据治理、数据集市构建、预警指标库建立、预警模型搭建以及预警流程管理的完整监督模式。从多渠道数据源采集数据，经清洗、转换、集成等治理步骤，构建专业数据集市，依据银行业务特点和廉洁风险因素建立多层次预警指标库，运用科学方法训练预警模型，并通过严谨的预警流程管理确保风险及时处理。

流程：对纪检监察业务流程进行全面梳理和优化，从预警信号触发后的排查、认定，到跟踪、处置以及最后的归档管理，都制定了详细且规范的流程。不同处理模式，如纪检组集中专岗处理、分支机构分散处理、集中 - 分散处理等，都有明确的操作流程和责任分工，保障业务流程顺畅运行。

标准：制定统一数据标准和接口规范，确保内部各系统数据准确、高效交互共享，也为与外部系统集成对接奠定基础。数据标准涵盖数据格式、编码、字典等各方面定义；接口规范采用 RESTful API 等标准协议，保障数据传输的稳定性和兼容性。

工具：选用一系列先进工具支持系统开发、部署与运维。开发工具方面，使用 Java 开发语言和 Spring Boot、Spring Cloud 等框架，提升开发效率与代码质量。项目管理采用 Jira 软件，实现项目进度、任务分配、问题跟踪等有效管理。运维利用 Docker 容器技术和 Kubernetes 容器编排平台，实现系统快速部署、弹性伸缩和自动化运维。

方法：采用敏捷开发方法，将项目划分为多个迭代周期，每个周期包含需求分析、设计、开发、测试等环节。通过频繁沟通协作，及时响应业务需求变化，确保系统按时交付并满足实际需求。同时，引入持续集成和持续交付（CI/CD）技术，实现代码自动构建、测试和部署，提升系统交付效率与质量。

安全合规：深度集成银行现有安全体系，实现数据加密、访问控制、审计日志等合规功能。

四、项目过程管理

需求管理：采用敏捷开发方法，及时响应需求变更，通过需求管理工具跟踪需求状态，确保需求得到有效实现。

进度管理：制定详细的项目计划，使用项目管理软件跟踪项目进度，定期召开项目进度会议，及时解决项目推进中的问题，确保项目按时完成。例如，在开发阶段，每周进行一次代码提交与集成，通过自动化测试确保代码质量，若发现进度滞后，及时分析原因，调整资源分配或优化开发流程。

质量管理：建立严格的质量控制体系，在代码编写过程中遵循编码规范，进行代码审查；在测试阶段，开展单元测试、集成测试、系统测试、验收测试等，确保系统质量。对发现的缺陷进行详细记录与跟踪，及时修复，保证系统稳定性与可靠性。

风险管理：识别项目实施过程中的风险，如技术风险、人员风险、需求变更风险等，制定相应的风险应对措施。例如，针对技术难题，提前组织技术专家进行攻关；对于人员流动风险，建立人才储备机制，加强知识共享。

五、运营情况

系统在提升监督效率、发现廉洁风险线索、改善数据共享等方面成效显著，得到试点部门高度认可。

用户反馈：用户满意度调查显示，系统易用性与操作便捷性得到显著提升，用户满意度达到90%以上。

数据准确性显著提升：通过统一数据标准和数据治理流程，数据错误率大幅降低，为监督决策提供了可靠数据基础。

监督质量明显提高：借助系统的智能预警和数据分析功能，能够更精准地发现廉洁风险线索。对风险的识别和处理更加及时、有效，提升了监督工作的质量和效果。

六、项目成效

提升纪检监察效能：系统的应用实现了监督工作的智能化、自动化，提高了监督的精准性和时效性，有效防范廉洁风险，提升了北京银行纪检监察工作的整体效能。

助力企业合规发展：通过加强内部监督，及时发现和纠正违规行为，为企业合规经营提供保障，促进企业健康稳定发展，维护企业良好形象。

推动行业数字化转型：北京银行智慧纪检监察系统的成功研发与应用，为金融行业及其他行业的纪检监察数字化转型提供了有益借鉴，推动了整个行业在监督领域的技术创新和管理提升。

培养创新文化和人才：在系统研发和应用过程中，鼓励员工积极参与创新，提出新想法和建议。同时，通过项目实施，培养了一批既懂业务又懂技术的复合型人才，为企业持续创新发展注入动力。

七、经验总结

紧密贴合业务需求：在系统研发过程中，始终以北京银行纪检监察业务实际需求为导向，深入了解业务流程和痛点，确保系统功能切实满足监督工作需要。通过与业务部门密切沟通协作，及时掌握业务需求变化，对系统进行针对性调整和优化。

技术与业务深度融合：将先进的大数据、AI等技术与纪检监察业务紧密结合，通过技术创新推动监督模式和管理方式变革。在技术选型时，充分考量技术的先进性、适用性和可扩展性，保障系统能长期满足业务发展需求。

采用科学开发方法：敏捷开发方法的运用，使系统研发过程更灵活、高效，能够快速响应业务需求变化。通过多次迭代和用户反馈，不断优化系统功能和性能，提高用户满意度。同时，持续集成和持续交付技术的引入，保障了系统的快速稳定交付。

重视数据治理和安全：数据是系统的核心资产，良好的数据治理是系统成功应用的关键。建立统一数据标准和管理机制，确保数据的准确性、完整性和一致性。同时，高度重视信息安全和数据安全，建立健全安全防护体系，定期开展安全检查，保障系统稳定运行。