文章核心观点 - 浙江省纪委监委通过建设“公权力大数据监督平台”（即招投标智慧监管监督系统），利用大数据和AI技术对招投标领域进行监督，有效识别并查处了传统监管模式下难以发现的腐败问题，如专家打分不公、围标串标、明招暗定、参数设定偏向等，显著提升了监督执纪执法的效率和精准度 [1][2][5] 招投标领域腐败的传统难题与监管挑战 - 招投标领域资金密集、资源富集，极易滋生腐败，监督治理是公认难题 [1] - 传统纪检监察工作依赖具体问题线索，难以主动、全面地发现海量招投标项目中的问题 [2] - 招投标项目专业性强，办案人员受限于经验和知识结构，难以发现参数设定等专业性舞弊手段 [5] 智慧监管监督系统的运作机制与功能 - 系统通过数据碰撞分析和AI生成风险预警报告，能够主动发现可疑问题，如专家打分差值偏离度大等 [1] - 系统相当于一个通晓专业知识和制度规范的“内行”，能够识别出外行难以察觉的专业性舞弊，如通过设定特定产品参数来排除竞争对手 [5] - 系统可以对历史项目数据进行回溯分析，即使腐败行为发生在几年前，录入系统后也能被识别出来 [5] 系统应用的具体案例与成效 - **案例一：江山市城区亮化一期工程项目** - 系统分析发现须江阁标段26家投标公司中，中标公司资信技术得分远高于平均分，存在明招暗定嫌疑 [2] - 预警推动核查，揭露了原负责人冯疆收受50万元好处费，通过招标负责人向评委打招呼帮助特定公司中标的事实 [2] - **案例二：江山市中心城区雨污管网改造及附属配套智能交通采购项目** - 系统通过二次核查发现，冯疆利用编制招标文件的职务便利，将核心设备参数设定为特定老板提供的参数，帮助其中标并收受20余万元 [4] - **查处结果**：冯疆因严重违法被开除公职，并于2025年11月以受贿罪被判处有期徒刑二年六个月，并处罚金18万元 [6] 技术赋能监督带来的模式转变 - 系统提供了全新且准确性高的问题线索来源，实现了从“被动接收线索”到“主动发现问题”的转变 [2] - 大数据分析使监督工作能够从海量项目中精准定位问题关键点，实现“精准式、狙击式”打击 [5] - 系统整合了集体智慧，其分析结果是“成百上千个大脑”形成的成果，超越了个人办案经验的局限 [5] - 系统具有“拔出萝卜带出泥”的效应，从一个线索突破，能关联核查出更多相关问题 [3][4]

行业监管技术应用 - 招投标智慧监管监督系统通过数据碰撞分析和人工智能技术，有效识别并预警招投标领域的腐败风险，如专家不公、围标串标等[4] - 系统基于对过往1000多个典型案件的分析，梳理出九种行业乱象和七类腐败问题，并将其转化为机器可识别的数据模型，实现对招投标项目的全面筛查[17] - 系统引入人工智能进行自动关联检索和深度分析，将问题发现模式从“大海捞针”转变为机器快速精准识别，极大提升了监督质效[19][21] 腐败案件查处过程 - 系统通过分析江山市城区亮化一期工程项目数据，生成风险预警，提示存在专家不公、围标串标嫌疑，最终牵出冯疆受贿案[4][6] - 在冯疆案中，系统发现须江阁标段26家投标公司中，中标公司资信技术得分远高于平均分但无明显优势，存在明招暗定问题[6] - 案件突破后，专案组利用系统对涉案人员参与的其他工程进行二次核查，发现更多问题，如江山市中心城区雨污管网改造项目中，冯疆通过设定特定设备参数帮助特定公司中标并收受20余万元[10] 技术赋能治理效能 - 系统实现了风险预警的闭环管理，相关地区和部门必须处置预警并反馈结果，从而压实责任、强化制度刚性约束[25] - 通过“制度+技术”的模式，系统将制度融入技术，技术又反哺制度完善，推动织紧织密制度的笼子，实现1+1>2的治理效果[26] - 系统具备智能提醒功能，在招投标关键节点向相关公职人员发送定制化廉洁提醒信息，使廉洁教育从“大水漫灌”转向“精准滴灌”[27][29] 案件影响与结果 - 冯疆因严重违法被开除公职，并于2025年11月因受贿罪被判处有期徒刑二年六个月，并处罚金18万元[15] - 冯疆案表明，智慧监管系统不仅能大幅增加问题发现数量，也显著提高了问题发现的准确性[15] - 系统的应用对潜在腐败行为形成震慑，相关人员意识到过往行为会生成数据并暴露风险点，心理压力增大[23][25]

文章核心观点 - 文章通过剖析浙江省江山市国有资产管理服务中心融资建设科原负责人冯疆的腐败案例，展示了“招投标智慧监管监督系统”如何利用大数据和人工智能技术，有效识别和查处招投标领域的腐败问题，从而提升监督效能，并在一体推进“不敢腐、不能腐、不想腐”方面发挥综合作用 [4][6][27][38] 招投标领域腐败的传统难题与挑战 - 招投标领域资金密集、资源富集，极易滋生腐败，监督治理是公认的难题 [4] - 纪检监察机关过去依赖具体问题线索来关注项目或个人，难以主动、全面地发现问题 [12] - 招投标项目涉及各个专业领域，要发现问题需要专业知识，这是以往办案中的一大难点 [20] 智慧监管监督系统的运作机制与效能 - 系统通过数据碰撞分析，能够生成风险预警，提示项目中可能存在的专家不公、围标串标等嫌疑 [6] - 系统在分析江山市城区亮化一期工程项目时，发现须江阁标段共26家公司参与投标，中标公司资信技术得分远高于平均分，疑似存在明招暗定的问题 [10] - 系统提供了全新且准确性相当高的问题线索来源，对于查处腐败是巨大助力 [12] - 系统相当于一个通晓专业知识和制度规范的内行，能够识别出外行难以发现的参数设定等隐蔽作弊手段 [20][21] - 系统基于对过往1000多个典型案件的分析，梳理出九种行业乱象、七类腐败问题，并将其转化为机器可识别的数据模型 [29] - 系统引入人工智能，训练AI自动关联检索、深度分析，带来监督质效的进一步提升 [33] - 系统与案件查办形成良性互动，办案人员反馈的新作案方式或查案思路可帮助系统不断完善 [36] 冯疆腐败案例的具体剖析 - 冯疆在江山市城区亮化一期工程项目中，接受中标公司老板王某50万元请托，向招标负责人打招呼，帮助其中标，事后二人平分好处费 [10] - 冯疆在2020年江山市中心城区雨污管网改造及附属配套智能交通采购项目中，利用编制招标文件的职务便利，将核心设备参数设定为特定老板提供的参数，帮助其公司中标，事后收受20余万元 [16] - 冯疆于2025年11月因受贿罪被判处有期徒刑二年六个月，并处罚金18万元 [27] 系统对“三不腐”一体推进的综合赋能 - **不敢腐层面**：系统极大提升了发现苗头性、倾向性问题的精准度和穿透力，大幅压缩腐败空间，形成震慑 [38] - **不能腐层面**：系统实现了风险预警的闭环管理，推动责任压紧压实，强化制度刚性约束，并推动制度漏洞的修补与完善 [40][42][43] - **不想腐层面**：系统通过智能提醒功能，在招投标重要节点向相关公职人员发送定制化廉洁提醒信息，实现廉洁教育从“大水漫灌”到“精准滴灌”的转变 [47][49][51] 系统建设的理念与未来展望 - 系统建设坚持“制度+技术=治理”的理念，追求1+1>2的效果，将制度融入技术，技术又反哺制度 [45] - 开展公权力大数据监督的最终目的是铲除腐败滋生的土壤和条件，促进完善治理体系、提高治理能力，让监督更好融入治理 [51][52]

案件核心事实 - 中国证监会科技监管司原司长、信息中心原主任、前中国人民银行数字货币研究所所长姚前因严重违纪违法被立案审查调查，并于2024年11月被开除党籍和公职，移送检察机关 [7][21][32][46] - 姚前利用其职务影响力，通过新型、隐性腐败手段进行权钱交易，其中涉及收受虚拟货币贿赂 [9][34] - 专案组查获用于储存虚拟货币的硬件钱包，其内虚拟货币评估总价值折合人民币达数千万元 [1][3][26][28] 腐败手法与调查突破 - 姚前通过收受虚拟货币进行贿赂，虚拟货币因其与持有人身份分离、与银行体系隔离、可跨境自由流转而隐蔽性极 [9][34] - 调查发现姚前使用由他人身份开设的“马甲账户”进行资金操作，其中一笔1000万元异常资金经四层穿透后，被确认来自一个虚拟货币交易商的资金账户 [12][37] - 专案组利用区块链技术公开可查的特性，成功还原了2018年2000枚以太币从行贿方到姚前钱包地址，以及2021年姚前转出370枚以太币兑换1000万元资金的完整流转链条 [19][21][44][46] 具体权钱交易细节 - 2018年，币圈老板张某通过姚前下属蒋国庆请托，姚前利用职务影响力向某虚拟货币交易所打招呼，帮助张某公司成功发行代币并募集到2万枚以太币，随后姚前收受张某贿赂的2000枚以太币，该批以太币评估市值最高时一度超过6000万元 [19][44] - 姚前利用职权为商人汪某控制的信息服务公司在证券期货行业从事科技服务提供帮助，形成了1200万元的利益输送 [16][41] - 姚前将受贿所得资金用于支付北京一套总价2000多万元的别墅房款，该别墅登记在其亲戚名下但实际为姚前所有，购房资金全部来自其控制的“马甲账户” [14][39] 反腐败技术应用与趋势 - 纪检监察机关通过深入学习虚拟货币运行机制，利用大数据信息化技术进行交叉排查和资金溯源，成功穿透层层“障眼法” [9][12][34][37] - 虚拟货币具有双刃剑特性，其隐蔽性强的同时，区块链上的所有交易记录全网公开可查，这为调查取证提供了关键突破口 [21][46] - 反腐败斗争科技含量升级，信息化、大数据应用带来的监督数字化成为推进“三不腐”的重要方法手段，例如浙江省纪委监委牵头建设的招投标智慧监管监督系统利用人工智能技术提升监督质效 [23][24][48][49][51]