用AI查贪官

用AI查出了贪官。

11月5日，中央纪委国家监委网站刊发《让老百姓得实惠、我们党得民心——数智赋能守护群众利益》文章：宁波把日均2万余次居家护理、覆盖700余所学校的校服采购搬上线后，市纪委监委有关负责同志概括总结称，"揪出了一批'蝇贪蚁腐'"。

例如，一条预警，让宁波象山县贤庠镇村干部陈某某露了马脚：他任内领着财政补贴，又向人社部门申领失业保险金5万余元。预警转问题线索，查实后陈某某受到严肃处理，多领的钱全额退缴。

今年1至9月，诸如此类民生领域预警已查实并处置2506条。数据背后，是宁波市纪委监委以数智赋能群众身边不正之风和腐败问题集中整治常态长效的持续探索。

11月1日，《中国纪检监察报》也刊发了武汉做法：当地围绕住宅专项维修资金建起监督模型，自8月以来预警260条次、转问题线索65条、立案107人、处理处分57人。例如，武汉某建筑公司5年承接116个小区维修项目，涉及维修资金6610万元。系统把台账、人员、日志归成一张底账，几条规则一碰，破绽露了：公司只有几名员工，没有施工团队，不少项目连痕迹都缺失。顺藤查下去，围标串标、违规审批一并带出，一个月内9名公职人员被立案。

而就在今年1月14日，央视《科技赋能反腐》播出浙江江山市冯疆案：系统回扫亮化工程旧数据，AI分析报告报出"围标串标"预警，指向中标方得分畸高。经过核查，查出国有资产管理服务中心融资建设科原负责人冯疆严重职务违法并涉嫌受贿犯罪，通过打招呼、平分50万元及另案20余万，2025年11月被判刑二年六个月。

这样事例不止一地。比如，浙江2021年基层公权力大数据监督应用端上线，2022年在中央纪委国家监委指导下伸向40个重点领域，贯通153个系统、归集64亿条行权数据、跑着2900余个模型。《中国纪检监察报》报道显示，截止2025年8月，"累计产生红色预警信息19.8万条，查实率73%，转问题线索5.9万件，挽回损失14.09亿元" 。

针对上述现象，热搜和媒体标题顺口叫成了"AI反腐"。但事实上，这不是官方定名，只是舆论对数字纪检监察体系技术辅助环节的简称。迄今，官方始终没给这套工作起名叫"AI反腐"。从四次全会"以大数据信息化赋能正风反腐"到五次全会"加快推进数字纪检监察体系建设"，主线词一直是大数据、数字、科技。即便今年6月，中央纪委提到纪检监察大语言模型构建，也是"稳慎推进"。

为什么不直接叫"AI反腐"，还要"稳慎推进"呢？

很明显，官方不是否认AI在场。

大家要知道，权要有主，执纪主体不能是算法。纪检监察不是效率工具，是执纪执法，立案、定性、处分、移送司法每项都要有法定主体、法定程序、可追责的人。"AI反腐"四个字在语义上会悄悄把主语从纪委监委挪到机器，公众顺着就理解成"AI查出、AI认定"。可实际是：机器只递线索，中间那道人工研判省不掉；冯疆案的旧资料回扫出预警之后，是专案组二次核查才"拔出萝卜带出泥"。坚持用"赋能""监督""体系建设"，就是把工具定在被用的位置上，避免技术至上，进而预警不研判，就成了数字摊派。

进一步看，眼下系统是地方分建，没全国通用：浙江省域全域、武汉一市一专项模型、宁波市域民生场景，共享的是模型与规则，不是一张统一联网办案平台。如今，大模型眼下多在智慧指引、问题推送、文书辅助等辅助环节，主战场仍是人为规则比对。这时候高调宣传"AI反腐"，对外容易被读成"全国已铺开、机器已能办案"，对内容易催着一哄而上、把模型当唯一途径、把数据当唯一依据。

事实上，当下的监督模型，具体破解的是三层隐蔽腐败：

一破信息孤岛。象山那位村干部，村里领财政补贴、人社领失业金，两张表分躺两个部门，各自都合规。但是，当模型归拢到一处，5万余元重复就对不上账了。还有，武汉把维修台账、施工人员、干部人事、操作日志并成一张底账，也同属这层。

二破"合规外壳"。冯疆案件最典型：26家投标、中标方得分畸高、参数按老板给的设备定制，招标文件、评标打分、合同备案一样不缺。瞒的是外行，不是制度。浙江把1000多个典型案子的手法翻译成300余项规则，等于让一个"通晓专业和制度的内行"盯参数。模型补的是办案人员的知识结构，不是替他下结论。

三破分散、微量、长周期。比如，武汉116个维修项目跨度5年、宁波日均2万余次居家护理、700余所学校校服采购，如果靠举报等线索、靠人工翻台账，只能"大海捞针"。此时，模型的力量就凸显而出，毕竟机器不累，可以全天候全过程监督。