新华社记者 于也童
建立“标王”大数据监督模型，揪出中标率畸高的可疑对象；针对“白手套”代理机构问题，建立“代理机构合规性审查问题”监督模型；建立“萝卜标问题”监督模型，对下载企业多、投标企业少情况进行预警……
记者近日在辽宁省沈阳市纪委监委采访发现，沈阳用大数据手段强化日常监督、专项监督，增强大数据监督发现问题、线索转化能力，搭建起招投标领域的大数据监管“防火墙”。
招投标乱象背后的腐败问题查证难、防范难、定性难。去年以来，沈阳市大力开展老旧小区集中改造，本是惠民工程，但改造过程中，一些招投标乱象引起了纪检部门的注意。
“我们通过‘标王’等监督模型，对涉及老旧小区改造工程领域招投标数据进行比对。”沈阳市皇姑区纪委监委第六纪检监察室副主任张昊说，工作人员发现个别企业中标项目数量明显偏多后，继续用“公职人员及其近亲属违规参与招投标项目”监督模型比对。随后，多个疑点浮出水面。
办案人员随即结合信访举报进一步调查，很快发现负责老旧小区改造项目等工作的靳某某，存在通过提前敲定意向中标人、劝退潜在投标人等方式，帮助张某某及其他特定关系人中标相关工程项目，从中收取或约定收取好处费的违规违纪情况。
“如果没有大数据监督，我们收到相关信访举报后，要调取大量银行交易流水等信息，靠人工反复比对，周期长、效率低。”在沈阳市皇姑区纪委常委、监委委员苑海看来，大数据“加持”让线索挖掘准确率更高、穿透性更强。
“这起案件也暴露出涉案单位日常监管不到位，导致个别人利用职务便利，干预工程招标并收取好处费的问题。”苑海说，“我们第一时间制发监察建议书，指出房产系统老旧小区改造工程招标审批工作中，存在的程序不规范、审批程序不透明等问题，推动主责部门推进问题整改，完善配套制度，规范业务工作流程，强化行业监管力度。”
针对围标串标、暗中陪标、明招暗定等问题，沈阳市纪委监委利用数据指向性强、要素齐全、独立完整等特点，实现全口径、全覆盖反映招投标业务全流程，全程用大数据赋能专项整治。
记者了解到，沈阳市纪委监委一方面协调有关部门获取1518万条建设工程项目数据、政府采购项目数据、水利和交通等招投标项目数据等；另一方面，聚焦招标、投标、代理、评标等主体，在原有11个模型基础上，建立“围标掮客问题”“为特定项目而生问题”等43个监督模型、53个比对规则。
今年以来，沈阳市纪委监委还开展“AI管招投标”探索，推动主责部门以老旧小区改造项目为试点，设置数百种算法，将监督模型和AI技术相结合，着力破解人为因素“控标”问题，市场活跃度显著提升。
