一、课程背景
随着人工智能技术的快速发展，AI在纪检监察领域的应用已成为提升工作效率、优化监督模式的重要手段。当前纪检工作面临数据量大、线索复杂、隐蔽问题发现难等挑战，而AI技术能够通过智能分析、数据挖掘、自动化处理等能力，帮助纪检干部快速定位风险点、辅助决策、优化工作流程。本课程旨在通过理论与实践结合，帮助纪检干部掌握主流AI工具的核心功能，并学会将其应用于信访举报处理、案件分析、廉政风险预警等场景。
二、课程目标
1.知识目标
Ø 了解AI技术的基本原理及在纪检监察领域的应用场景。
Ø 熟悉主流AI工具（如DeepSeek、Kimi、讯飞星火）的核心功能与操作逻辑。
2.技能目标
Ø 掌握利用AI工具进行数据清洗、线索分析、报告生成的操作方法。
Ø 能够独立完成从数据输入到结果输出的全流程AI辅助任务。
3.应用目标
Ø 通过案例实操，提升在信访处理、案件审查、廉政教育等场景中的效率与精准度。
三、课程成果
学员将完成以下任务：
Ø 使用Kimi自动生成一份信访问题分类报告
Ø 通过DeepSeek对虚拟企业数据生成风险关联图谱
Ø 利用讯飞星火完成一次政策法规智能检索测试
四、课程时长：2天（理论4小时 + 实操8小时）
适合对象：纪检监察系统新入职干部、基层纪检书记、督察业务骨干
通过本课程，学员能够快速将AI工具转化为日常监督的"智能助手"，在合规前提下实现工作效率的跨越式提升。
五、课程内容
一：AI技术基础与纪检监察场景适配
1. 什么是AI？——机器学习、自然语言处理（NLP）、知识图谱的核心概念
2. AI在纪检监察中的价值：风险预警、数据关联、自动化处理
二、适配场景分析
1. 信访举报分类与关键词提取
2. 财务数据异常模式识别
3. 廉政档案智能管理与风险预测
三、主流AI工具操作与实战技巧
1.DeepSeek：数据挖掘与知识图谱构建
1.1 操作指南：上传数据、设置分析维度、生成关联图谱
1.2 案例：某国企采购合同违规线索的AI关联分析
2.Kimi：长文本分析与报告生成
2.1 如何快速提炼信访举报关键信息？
2.2 实战：输入10万字谈话记录，生成问题摘要与风险点清单
3.讯飞星火：语音转写与智能问答
3.1 会议录音转文字与敏感词自动标注
3.2 模拟场景：通过AI问答快速定位政策法规依据
四、AI在纪检工作中的典型应用案例
案例1：重复举报智能筛选
Ø 问题：某市纪委信访系统30%的举报为重复提交（内容相似但表述不同），需人工逐条比对，耗时耗力。
Ø 解决方案：使用Kimi的语义分析功能，自动识别重复内容并生成去重报告。
Ø 实施步骤：
数据准备
步骤1.1：导出信访系统内的举报数据（Excel/CSV格式），包含字段：举报编号、举报人（脱敏）、举报时间、正文内容。
步骤1.2：清洗数据，删除空白记录，统一格式（如日期标准化为YYYY-MM-DD）。
工具操作（Kimi）
步骤2.1：登录Kimi平台，进入「长文本分析」模块。
步骤2.2：上传举报数据文件，勾选「语义相似度分析」功能，设置参数：
相似度阈值：≥85%（两篇文本核心内容重复判定）
输出要求：标记重复组、提取每组关键词（如“工程招标违规”“某领导亲属参与”）。
步骤2.3：点击「运行分析」，等待系统生成报告（约5-10分钟）。
结果验证
步骤3.1：下载报告，查看“重复举报分组列表”，例如：
组1：编号A001、B023、C145（均涉及“某学校食堂采购价格虚高”）。
步骤3.2：随机抽取3组，人工复核内容是否属实。
步骤3.3：确认无误后，将非重复举报转入后续流程，重复组合并为一条待办任务。
效果对比：人工筛选需3天 → Kimi分析仅需2小时，效率提升70%。
案例2：工程项目围标串标识别
Ø 问题：某工程项目招标中，5家企业投标文件存在异常相似性，疑似串通投标。
Ø 解决方案：使用DeepSeek构建企业关系图谱，挖掘隐性关联。
Ø 实施步骤：
数据准备
步骤1.1：收集投标企业信息：
基础数据：企业名称、法人代表、注册地址、股东结构（从“天眼查”导出）。
投标文件：技术方案、报价明细（PDF扫描件）。
步骤1.2：将PDF文件通过DeepSeek「OCR识别」转为结构化表格。
工具操作（DeepSeek）
步骤2.1：登录DeepSeek平台，选择「知识图谱构建」模块。
步骤2.2：上传企业数据表，设置关联规则：
一级关联：法人代表相同、股东交叉持股＞30%。
二级关联：注册地址在同一栋楼、联系电话重复。
步骤2.3：上传投标文件表格，添加「文本相似度分析」规则（技术方案重复率＞80%）。
步骤2.4：点击「生成图谱」，系统自动标注高风险关联节点（红色标记）。
结果分析
步骤3.1：查看图谱，发现：
企业A与企业B的法人代表为夫妻关系，且技术方案重复率92%。
企业C的注册地址与企业D在同一工业园区，联系电话前8位一致。
步骤3.2：导出图谱和证据链报告，移交审查部门进一步调查。
关键技巧：通过调整关联规则权重（如股东关联＞地址关联），提高分析精准度。
案例3：廉政风险动态预警
Ø 问题：某单位干部张某消费记录异常（频繁高额餐饮、奢侈品消费），需评估廉政风险。
Ø 解决方案：使用讯飞星火整合多源数据，生成个人风险评分。
Ø 实施步骤：
数据准备
步骤1.1：从内部系统导出数据：
干部财产申报表（含房产、投资信息）。
公务卡消费记录（近6个月，Excel格式）。
社交关系表（家属职业、关联企业）。
步骤1.2：对敏感信息脱敏（如身份证号隐去后4位）。
工具操作（讯飞星火）
步骤2.1：登录讯飞星火平台，进入「智能风控」模块。
步骤2.2：上传数据表，配置风险模型：
规则1：月度消费金额＞月收入3倍 → 风险+20%。
规则2：关联企业涉及当前管辖领域 → 风险+30%。
规则3：近期多次被群众匿名反映 → 风险+15%。
步骤2.3：输入查询对象“张某”，运行模型生成风险报告。
预警与处置
步骤3.1：查看报告，张某总风险值65%（阈值50%），触发中级预警。
步骤3.2：报告提示：
张某近3个月餐饮消费8万元，超过其工资总额。
其配偶为某招标代理公司股东，与张某分管领域重合。
步骤3.3：根据预警结果，启动谈心谈话或专项检查流程。
注意事项：需定期更新模型规则（如新增“境外账户大额转账”指标）。
五：风险防范与合规使用
1.数据安全与隐私保护
1.1 AI工具使用中的保密要求（如脱敏处理）
1.2 本地化部署与云端工具的权限管理
2.人工复核与责任边界
2.1 AI分析结果的可靠性验证方法
2.2 避免过度依赖AI的"算法黑箱"风险
