大语言模型驱动的“四风”识别与预警机制研究

大语言模型驱动的“四风”识别与预警机制研究 黄斌臻 作者简介：黄斌臻（1990.12—），男，汉族，福建漳平人，本科，经济师，国能（连江）港电有限公司，研究方向：纪检、审计     【摘要】在新时代新征程上，“四风”问题出现隐形变异的新动向，并呈现出病原体深度隐匿、变异体动态演变、传播链代际延续等特征。本文阐释大语言模型运用于作风数字化监督的技术基础与理论适配逻辑，搭建覆盖多业务场景的“四风”智能识别总体架构，构建四大重点领域垂直识别模型，并系统建立“数据归集—智能研判—分级预警—整改督办—成效复盘”全闭环风险预警机制，为新时代纪检监察作风监督数字化转型提供理论参考与实践方案。     【关键词】大语言模型；隐形变异；“四风”问题；数字监督；风险预警     引言     大语言模型具备强大的自然语言处理能力，是新一代人工智能核心技术。现有研究多侧重通用监督框架，缺少大语言模型赋能隐形变异“四风”多场景识别与闭环预警的系统性探索。本文融合多源业务数据，构建垂直识别模型与一体化预警机制，探索数字化作风监督路径，推动实现智能化、常态化作风风险防控。     一、大语言模型应用于“四风”问题识别的技术基础     （一）大语言模型的核心技术能力     针对纪检监督场景多类型、多系统、动态演变的数据治理难题，大语言模型依托成熟底层架构形成四项核心支撑能力，全方位补齐传统监督工具的短板：     一是多源异构文本深度语义解析能力，可统一解析各类结构化、半结构化、非结构化材料，提取关键要素，识别隐性违规话术，捕捉人工易遗漏的风险细节。     二是跨系统数据关联推理能力，借助RAG 检索增强架构搭建向量知识库，打通多业务系统数据壁垒，依托单条记录自动联动多维度佐证信息，综合研判潜在作风问题。     三是领域知识匹配与规则迭代能力，整合纪律法规、典型案例搭建知识图谱，自动完成业务与制度对标，依托强化学习持续微调模型，同步更新新型隐形变异行为的识别标准，突破传统规则静态固化的局限。     四是分级预警与闭环流程生成能力，可按风险轻重划分预警层级，自动生成附带完整依据的研判报告，无缝对接监督处置流程，搭建起线索识别、预警推送、整改督办的一体化数字化链路。     （二）技术适配性的理论分析     立足隐形变异“四风”常态化整治的现实工作场景，从风险研判、长效治理、全流程管控、人力资源配置四个维度开展理论适配分析，能够充分印证大语言模型与智慧纪检监督业务的内在契合性。     在风险识别逻辑层面，传统数字监督依托固定数值阈值、表单字段匹配开展形式化校验，仅能识别金额超标、时间明显异常等表层问题，无法穿透文本伪装研判业务实质；大语言模型以语义逻辑推理为核心，契合隐形变异“四风”“流程合规、实质违规”的特征，能够突破纸面材料的形式约束，挖掘文字、流程背后隐藏的违规动机与行为，实现从形式监督向实质风险研判升级，弥补传统监督逻辑短板。     在动态治理逻辑层面，隐形变异行为持续翻新，静态监督规则存在滞后性，大语言模型具备自主迭代学习机制，每一批核查处置完成的线索、新发布的典型案例均可纳入训练数据集，自动更新风险识别特征，持续优化对新型变异手段的识别精度，适配“四风”问题反复、手段迭代的治理需求，构建动态更新的长效监督机制。     在闭环管控逻辑层面，模型可嵌入各类业务节点，同步实现事前风险拦截、事中动态预警、事后存证追责，完整匹配全过程监督要求。     在人机协同逻辑层面，针对监督人员力量有限、海量数据核查压力大的现状，模型完成批量数据初筛并过滤无效信息，仅推送疑点线索供人工复核，以技术手段拓宽监督覆盖面、提升监督工作效率。     二、基于大语言模型的隐形变异“四风”问题识别模型构建     （一）总体三层架构设计     整体模型采用“底层数据底座—中间层领域大模型中枢—末端风险预警处置平台”三层架构，各层级数据互通、功能联动，形成完整智能监督体系。     第一层为多源数据底座，统一归集财务报账系统、无纸化OA 办公系统、公车管理系统、集团物资采购统建系统、巡视巡察管理平台、审计底稿系统等内部信息化平台数据，完成数据清洗、脱敏、结构化转换，搭建标准化中心数据库。     第二层为大语言模型中枢，采用私有化部署垂直专用大模型，依托通用基座模型完成纪检监督领域专项微调，搭载RAG 检索增强模块、知识图谱推理模块、风险量化评分模块三大核心组件，承担文本解析、跨数据关联、规则匹配、风险定级核心运算功能，为上层各场景识别模块提供统一智能算力支撑。     第三层为风险预警处置闭环平台，接收各子模型推送的分级预警信息，自动生成线索台账，按照风险等级推送对应处置主体，同步设置整改时限、复查跟踪节点，记录核查、整改、回访全流程信息，实现问题线索可追溯、整改督办可闭环、监督数据可复用。     （二）领域知识库与训练数据建设     知识库与训练数据是大模型精准识别隐形变异“四风”的基础，分为法规规则库、场景风险特征库、典型案例语料库三类，同步建立常态化数据更新机制。     法规规则知识库作为模型判定风险的制度基准，完整归集中央八项规定配套细则以及公务接待、公车运维、政府采购、差旅管理等各类党政管理制度，系统会对全部制度条文完成精细化拆解标注，从中提炼接待限额、车辆使用约束、采购禁止条款、费用报销标准等可量化运算要素，搭建起结构化知识图谱，供模型在研判业务信息时实时调取比对。     场景风险特征库贴合监督细分场景，依托公务接待、公车管理、物资采购、巡视审计等领域积累的隐形变异问题表现，梳理形成标准化风险标签体系。典型案例训练语料库素材取自各级纪检监察机关作风问题通报、审计整改档案与巡察问题卷宗，所有原始文书经过脱敏处理后开展分层标注，清晰区分违规所属场景、隐蔽操作形式与风险严重程度，形成领域专用训练素材集。     三、隐形变异“四风”多场景垂直识别模型构建     （一）公务接待监督场景识别模型     公务接待是隐形变异“四风”高发领域，模型通过大语言模型解析报销文本语义，自动提取接待时间、接待对象、参与人数、消费场所、费用金额、列支科目、配套公函等关键信息，同步调取同期出差审批、会议安排等数据开展交叉比对。针对隐形行为，模型自动归集同一接待事由、相近时段的多笔小额餐饮单据，合并核算总支出，对比公务接待标准判定是否存在化整为零规避限额问题；针对公函接待，自动校验公函文号、来访单位真实性，匹配对应时段外来人员到访登记记录，识别无实际公务活动的虚构接待；针对转嫁接待费用，关联合作企业、下级单位财务数据，比对同期餐饮消费记录，排查外部主体代为支付接待开支的隐蔽情形。     （二）公车使用监督场景识别模型     公务用车模型聚焦车辆运维全流程数据，覆盖加油、维修、出行调度、费用报销多环节，整合车辆管理台账、加油卡消费记录、维修报销单据、节假日出行轨迹数据开展智能分析。     针对公车运维环节各类隐蔽违规行为识别需求，大语言模型会完整解析加油记录文本与维修申请单据承载的全部文字信息，从中提取加油发生时段、消费地点、油品规格、加注总量、车辆编号、维修项目明细、报销金额等核心业务要素，系统依托提取到的多维数据搭建完整风险判别逻辑。系统还会比对油品适配标准与车辆油箱额定容量，捕捉柴油车辆加注汽油、单次加油总量超出车辆承载上限等异常消费记录，并持续汇总单台车辆全年加油与维修支出总额，对照同车型同等行驶里程车辆的运维均值，识别虚列维修项目、频繁高额保养等套取资金行为。     （三）采购业务监督场景识别模型     采购业务资金密集、环节多，隐形变异违规行为覆盖招标立项、供应商遴选、合同签订、履约验收全链条。该子模型对接集团统建物资采购系统，实现全流程数据实时交互，自动识别流程变通、隐性利益输送类违规操作。     模型抓取项目参数、供应商信息、报价、交付周期、验收标准等关键内容，搭建覆盖采购全流程的风险评判指标体系：通过比对投标文件文字重合度、统计供应商同类项目参与集中度，甄别围标串标情形；对接同期市场公允定价，测算报价偏离区间，标记价格异常项目；整合零散采购立项记录，排查拆分项目规避公开招标行为，对照合同核验验收报告，筛查供货缩水、验收走形式等隐蔽违规问题。     （四）巡视巡察审计监督场景识别模型     巡视巡察与审计是发现“四风”隐形变异问题的核心监督渠道，该子模型构建了覆盖巡前准备、现场核查、线索梳理、整改督办全流程的智能化辅助模块，解决传统巡察审计数据量大、线索梳理效率低、整改跟踪乏力的问题。     巡前阶段，大语言模型自动归集被监督单位近三年公务接待、公车、采购全部业务数据，综合研判高频风险点位，生成单位作风风险画像，梳理重点核查方向、潜在隐形变异线索清单，缩短巡前资料梳理周期；在现场核查阶段，模型快速解析海量财务凭证、会议纪要、业务合同文本，自动提取与典型“四风”案例匹配的相似行为，批量生成疑点线索，减少人工翻阅底稿工作量；在线索梳理阶段，依托领域知识图谱，自动匹配对应纪律规定，规范线索定性表述，生成标准化问题底稿；在整改督办阶段，持续跟踪整改台账、整改佐证材料文本，对比整改前后业务数据，识别纸面整改、虚假整改、屡审屡犯等问题，对整改不到位项目持续推送预警，直至完成复核销号。     四、实施约束条件与优化路径     大语言模型赋能作风监督具备显著优势，但落地过程中仍面临多重约束。一是数据约束，跨部门业务数据标准不一、共享壁垒尚未完全打通，影响模型关联推理效果；二是技术约束，大语言模型存在幻觉风险，研判结果必须经过人工复核，不可直接作为定性依据；三是制度约束，数字化监督配套管理制度、数据安全规范有待完善。     对此，需要统筹推进三方面工作：一是完善数据治理标准，健全数据共享与安全脱敏机制；二是建立“人工终审”刚性制度，明确机器研判仅作为线索筛查手段；三是持续扩充领域训练语料，不断丰富隐形变异风险标签体系，提升模型识别精度。     五、结语     当前隐形变异“四风”问题翻新快、隐蔽性强，大语言模型凭借语义解析、关联推理等技术优势，为作风监督提供了数字化新路径。基于大语言模型的智能监督体系不替代人工，而是形成“机器智能研判+ 人工精准复核”的协同模式，靠算力降低海量数据筛查成本，让监督人力转向复杂线索核查、思想教育、制度完善等核心工作。后续随着垂直领域大模型优化，还可拓展工程建设、津贴补贴发放、基层“小微权力”等场景的识别模块，丰富风险预警维度，进一步完善数字纪检监督体系。 参考文献 [1] 龙雪岗. 筑牢隐形变异“四风”问题防治体系[J]. 党政论坛,2025,(6):22-23. [2]王谷.让隐形变异问题无处遁形[J].中国纪检监察,2024,(21):55. [3] 梁小娇. 企业隐形“四风”问题及形式主义官僚主义的纠治对策[J]. 中国煤炭工业,2022,(6):72-73. [4] 齐浩伶. 国有企业“四风”问题的治理研究[D]. 燕山大学,2021. [5] 李学田.“四风”问题隐形变异的表现、诱因及治理对策[J].中外企业文化,2020,(12):36-37. [6] 史亚博.“四风”隐形变异的特征、根源与治理对策[J]. 廉政文化研究,2020,11(2):34-41.