在国家治理现代化推进过程中，国有企业纪委监督执纪问责作为规范权力运行、保障国有资产保值增值的关键构成，正遭遇传统监督框架下信息碎片化导致的协同困境、线索识别滞后引发的处置被动等结构性矛盾。而数字技术对生产关系与治理逻辑的重构，使大数据的穿透性分析能力成为破解困局的新路径，其价值不仅体现在对分散信息的智能聚合、异常行为的算法预警、问责链条的技术追溯等工具革新层面，还在于推动监督形态实现从被动应对到主动防控的范式转换，从经验判断到数据实证的方法革新，从单点监督到系统治理的维度拓展。这种变革超越了技术应用本身，正在重塑国有企业监督执纪问责的底层运行机制，重构其实践展开的基本路径。
　　一、构建一体化监督数据平台，整合分散信息
　　国有企业纪委可立足系统性数据治理，构建一体化监督数据平台，数据可包括领导干部个人重大事项、家庭关系情况、家庭财产状况等信息，以及企业内部财务、采购、销售、人力资源、工程项目建设等核心业务数据。可针对ERP系统、OA办公平台、业务管理软件及供应链管理系统等异构系统，明确各数据源的数据权属与流转路径，开发标准化数据接口与转换工具，实现结构化与非结构化数据的兼容接入。同时，通过与政府纪检监察机构现有大数据分析系统的兼容接入，可以人工录入纪检监察人员实地调查走访和互联网检索的信息，实现信息多元化和完整性。开发时可嵌入数据清洗引擎，通过设定规则自动校验数据完整性、一致性与逻辑性，确保接入数据的准确性和有效性。功能架构上可采用仓储层、处理层与应用层三级架构，仓储层负责国有企业内部数据的分布式存储，处理层借助ETL工具完成数据转换与聚合，应用层则开发多维度查询、关联分析、可视化展示等功能模块。通过建立数据更新联动机制，与业务系统形成实时同步通道，保障监督数据与业务数据的时效性；建立数据质量管理看板，实时监控数据质量指标，并预留与外部监管平台的数据对接端口，为跨主体协同监督提供支撑。
　　二、运用智能算法模型，强化异常行为识别预警
　　国有企业纪委可运用智能算法模型，搭建覆盖企业运营全流程的风险识别体系，针对不同监督场景设计差异化模型架构。如资金管理层面，基于资金流向、支付频率、交易对手等维度构建异常交易识别模型，借助聚类算法确立正常交易基线，对偏离度超标的资金操作即时触发预警；物资采购环节，提取供应商资质、报价波动、中标频次等特征，通过关联规则算法挖掘围标串标、虚假采购等潜在风险；工程项目建设方面，模型开发必须联合纪检监察与业务部门梳理监督规则，将隐性经验转化为可量化算法参数，采用半监督学习融合有标签历史案例与无标签正常业务数据，以提升模型泛化能力。此外，还可以开发预警分级响应模块，按风险等级自动推送至相应层级监督人员，配套预警处置台账记录核查过程与结果，形成集模型预警、分级处置、结果反馈于一体的持续改进闭环，保证算法模型适配国有企业纪检监察业务模式的动态变化。
　  三、建立数据驱动的问责全流程追溯机制
　　国有企业纪委应建立数据驱动的问责全流程追溯机制，将执纪问责各环节转化为可量化、可追溯的数据节点。线索处置阶段，需记录问题线索来源、反映对象（身份）及反映的具体问题，通过唯一编码关联相关业务数据形成数据包；初步核实环节，同步录入人员、方案及关键证据，借助时间戳技术标记操作节点，使核实过程的时间链条清晰可查；立案审查阶段，需搭建电子证据链管理模块，以支持文档、音频、视频等各类证据及文书的上传与关联，实现证据固化以防止篡改与丢失；处分决定环节，要记录处分依据、审批流程及处分决定送达、执行情况，关联相关法律、党纪法规与企业制度条款生成合规性校验记录；整改落实阶段，则需将整改要求拆解为可监测的量化指标，设置自动比对功能，定期抓取相关业务数据与指标基准值进行差异分析，对超期未完成事项触发提醒。此外，还可开发全流程可视化图谱，以直观展示各环节流程、进度与关联关系，向监督主体实时推送节点超时预警，并通过数据穿透技术回溯任一环节的操作详情与原始依据，确保问责过程的规范性与可追溯性。
　　四、结语
　　大数据赋能国有企业纪委监督执纪问责能力提升具有重要意义。通过积极构建数字纪检监察体系，搭建一体化监督数据平台整合分散信息，运用智能算法模型强化异常行为识别预警，建立数据驱动的问责全流程追溯机制，可以进一步提升国有企业纪委监督执纪问责能力，是国企全面从严治党向纵深发展的必要路径，也是实现企业高质量发展的应有之义。
　　作者单位：兰州城市供水（集团）有限公司