巡视巡察作为重要的政治监督制度，在全面推进从严治党当中起着非常关键的作用。传统巡视巡察工作主要依靠人工筛查，存在效率低下、遗漏较多及主观性强等问题。随着信息技术的飞速发展，AI为巡视巡察工作带来了新机遇，借助机器学习、自然语言处理等手段，有效提升了问题线索识别的精准度与效率，大幅减轻了巡视巡察工作人员的工作负担，还可以更加精确发现一些潜在的风险点。

AI问题线索识别的需求分析与核心技术

巡视巡察工作需求分析与技术适用性研究

巡视巡察工作所面临的数据量正呈现指数级增长的态势，传统人工分析方式已经无法满足海量信息处理的实际需求。当前巡视巡察工作里涉及的文档资料、音视频记录及财务数据等多源异构信息需要专业人员逐一审查，这种工作模式不仅会耗费大量的人力资源，还存在主观判断偏差以及遗漏关键线索的风险。人工智能技术尤其是深度学习算法在模式识别、异常检测及自然语言理解等方面展现出强大能力，为巡视巡察工作的智能化转型提供了技术基础。引入智能化技术是适应新时代监督工作发展的必然选择，AI技术可实现24小时不间断监控，有效弥补了人工监督的时空局限。

深度学习异常检测算法模型

深度学习异常检测算法在巡视巡察问题线索识别里起着核心作用，依靠构建神经网络模型去识别数据当中的异常模式。异常检测的损失函数定义情况如下：

其中L表示总损失函数值（无量纲），n代表训练样本总数（个），i索引变量（从1变到n），  表示第i个输入样本向量（维度根据特征数确定），表示第i个重构输出向量（维度与输入相同），θ表示模型参数向量（无量纲），λ为正则化系数（无量纲）。该公式通过比较原始输入与重构输出之间的差异来衡量样本的异常程度。这个模型采用无监督学习的方式，不用预标注样本就能发现异常模式，通过持续进行训练优化，系统的识别精度能够达到实际应用要求。

自然语言处理与多模态数据融合技术

系统运用注意力机制对不同模态的特征做加权融合，融合权重的计算公式如下：

其中αj表示第j个模态的注意力权重（无量纲），exp指数函数，tanh双曲正切激活函数，vT向量v的转置，M表示模态总数（个），ek第k个模态的注意力得分（无量纲），k求和中的模态索引（k从1到M），ej表示第j个模态的注意力得分（无量纲），v表示注意力参数向量（维度为隐层单元数），Wm表示模态特征变换矩阵（维度为隐层×特征维度）， fmj表示第j个模态的特征向量（维度根据具体模态确定），bm表示偏置向量（维度为隐层单元数）。该公式可确保不同模态信息，依据其重要性合理融合，并提升综合判断的准确性。

AI技术在巡视巡察实践中的应用模式

智能化线索筛查与预警系统构建

智能化线索筛查与预警系统可以通过运用分层架构来进行设计，实现各类功能贯通融合，充分提高运行效果，如图1所示。首先系统底层是数据采集与预处理模块，该模块负责从多个不同数据源获取原始信息并做标准化处理。中间层部署核心算法引擎包含异常检测、文本分析及模式识别等模块，不同模块通过协同工作可以实现对各类问题线索更加精准智能识别。系统顶层设有用户交互界面以及预警展示模块，该模块可把识别结果以可视化方式呈现给巡视巡察工作人员，并且还可以依据问题严重程度进行分级预警，整个系统架构保证了数据流的顺畅传递以及算法模型高效运行。

多场景问题识别的应用实现

多场景问题识别功能是针对巡视巡察工作不同业务场景，设计专门识别算法的，涵盖财务异常、作风问题及违规操作等多个方面内容。财务异常识别模块会通过分析资金流向、支出模式及账目记录等信息来发现潜在经济违纪行为。作风问题识别模块主要处理文本类信息，运用自然语言处理技术从会议记录、工作报告及群众反映等材料中提取问题线索。违规操作识别模块关注行为模式的异常情况，通过对比标准流程与实际操作来发现不合规行为，各个识别模块采用统一的数据接口以及标准化的输出格式，以此确保系统的整体性及扩展性。

人机协同的工作流程设计

人机协同工作流程能充分发挥人工智能技术的效率优势与人工审核的经验判断能力，通过合理任务分工来实现最优工作效果。系统会自动完成初步线索筛查以及风险评估工作，把识别出的可疑情况按预设规则分类排序，形成待核查清单后提交给专业人员处理。工作人员依据系统提供分析结果开展深入调查工作，同时将核查结果反馈给系统用于模型优化，整个流程设计既保证处理效率得到大幅提升，又确保最终判断具备准确性及权威性，实现技术手段与人工经验的有机结合。

AI辅助巡视巡察的实验验证与效果评估

算法识别性能的实验测试与分析

算法识别性能测试运用标准的机器学习评估指标体系，通过构建包含多类型样本的测试数据集来验证模型实际应用效果。实验过程里重点关注准确率、召回率、精确率及F1分数等关键指标，同时测量系统的响应时间以及资源消耗情况，实验结果表明深度学习异常检测算法在问题线索识别任务中准确率达89.2%，且召回率为85.7%，能够有效识别各类异常行为模式。自然语言处理模块在文本信息抽取任务中准确率超过90%，为后续人工审核提供了可靠的数据支持。

传统方式与智能化方式的效果评估

挑选江苏、广东及浙江等省份的12家巡视巡察机构，运用前后对比的分析方法，通过进行系统数据分析来收集18个月的效果数据。研究发现，巡视巡察智能化系统在处理效率、识别准确性及覆盖范围等多个维度明显比传统人工方式更具优势。在处理效率方面，智能化系统的处理效率提升了15～20倍，大幅缩短了线索筛查工作的周期；在识别准确性方面，识别准确率提升了约25%，有效避免了人工判断产生的主观偏差；在人力成本方面，智能化系统能够大幅度减少人力资源成本，节省达75%以上，具体如表1所示。与传统巡视巡察方式相比，智能化系统为全面提升巡视巡察工作的现代化转型提供了坚实的技术支撑。

技术应用中的问题识别与改进建议

首先，在技术应用中发现的主要问题集中在数据质量、算法泛化能力及系统集成等多个方面。数据质量问题主要体现为不同数据源的格式标准不统一、数据完整性存在缺陷及标注样本数量不足等具体情况，这些问题直接对算法模型的训练效果产生了影响。其次，在算法泛化能力方面，当前模型在面对新类型问题线索时，识别能力相对比较有限，需要进行持续的模型更新以及优化改进，特别是对规模较大的机构开展巡视巡察时，面对海量庞大的数据信息，仍需进一步提高算法，精准识别、发现问题的技术与能力。改进建议包含建立统一的数据标准规范、优化数据算法模型及制定跟踪反馈机制、加强专业队伍建设及完善技术支持体系等相关措施，以信息化促进规范化，通过全面系统性改进确保AI技术在巡视巡察工作当中发挥更大价值。

结束语

AI技术在巡视巡察问题线索识别应用研究前景广阔且具实践价值。构建智能化识别模型显著提升巡视巡察工作科学性和精准性，为巡视巡察提供了新的技术路径。不过技术应用过程应关注数据安全、算法公平性及人机协同等关键问题，未来发展应进一步完善技术标准规范并加强人才队伍建设，推动AI技术与巡视巡察工作深度融合，充分发挥信息化在提升监督质效、强化成果运用等方面的支撑保障作用。把智能化技术与传统监督方式进行有机结合，会成为新时代巡视巡察工作创新发展重要方向。只有技术创新与制度建设双重驱动，AI辅助巡视巡察才能发挥应有价值，为完善监督体系贡献力量。

(周海城  广东省农村信用社联合社)