招投标大数据监督模型应用 - 沈阳市纪委监委建立"标王"大数据监督模型 用于识别中标率畸高的可疑对象 [1] - 开发"代理机构合规性审查问题"监督模型 针对"白手套"代理机构问题进行监管 [1] - 建立"萝卜标问题"监督模型 对下载企业多但投标企业少的情况进行预警 [1] - 通过大数据手段强化日常监督和专项监督 提升发现问题能力和线索转化效率 [1] 老旧小区改造领域案件 - 皇姑区纪委监委运用"标王"模型发现个别企业中标项目数量异常 [1] - 结合"公职人员及其近亲属违规参与招投标项目"模型比对 发现多个疑点 [1] - 调查发现靳某某通过提前敲定意向中标人、劝退潜在投标人等方式帮助特定关系人中标 [2] - 案件暴露涉案单位日常监管不到位 存在程序不规范和审批不透明等问题 [4] 大数据监督技术优势 - 大数据手段显著提高线索挖掘准确率和穿透性 相比传统人工比对效率大幅提升 [4] - 协调获取1518万条建设工程、政府采购等项目数据 实现全流程监管 [5] - 在原有11个模型基础上新增43个监督模型和53个比对规则 覆盖更多场景 [5] - 开展"AI管招投标"探索 设置数百种算法结合监督模型提升监管效果 [6] 行业监管改进措施 - 制发监察建议书推动主责部门完善配套制度 规范业务工作流程 [4] - 利用数据指向性强特点 实现招投标业务全流程全覆盖监管 [4] - 以老旧小区改造为试点 通过AI技术破解人为"控标"问题 [6] - 市场活跃度显著提升 显示监管措施取得初步成效 [6]