深度剖析 Deepseek 在纪检监察工作中的应用：助力 2025 正风反腐新突破

推荐语

国产大模型DeepSeek在纪检监察领域的创新应用，助力提升监督执纪效率和精准度。

核心内容：
1. 数字纪检监察面临的现实困境及DeepSeek的应对策略
2. DeepSeek技术优势及其在纪检监察工作中的应用案例
3. DeepSeek开源特性如何保障数据安全和推动技术迭代

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

二十届中央纪委四次全会明确提出，要借助大数据信息化手段推进正风反腐工作。在数字化浪潮下，人工智能技术为纪检监察工作带来了新的机遇与挑战。如何运用人工智能提升监督执纪的效率和精准度，成为当前纪检监察领域的重要研究方向。本文将聚焦于 Deepseek 这一国产大模型，深入探讨其在纪检监察工作中的应用及优势。

一、数字纪检监察面临的现实困境

（一）内网部署与数据安全难题

纪检监察工作涉及大量敏感信息，数据安全与保密至关重要。采用内网私有化部署虽可防止数据泄露，但技术实施难度大。随着数据量不断增长，数据在存储、传输和使用过程中的安全风险日益增加，如数据被窃取、篡改或滥用等问题，成为纪检监察部门亟待解决的难题。

（二）国产化算力短板制约发展

大数据时代对算力需求持续增长，然而目前国产化算力不足，限制了人工智能技术在纪检监察工作中的深入应用。算力短板导致数据处理效率低下，无法及时为监督执纪提供有力的数据支持，成为数字纪检发展的瓶颈。

（三）业务技术融合困境

在构建监督模型时，存在固定模型 “短生命周期”、数字化项目建用 “两张皮” 的现象。信息保障部门负责建设平台，但技术人员难以准确把握纪检监察业务需求，导致业务部门无法充分利用数字化赋能，影响监督效率和精准度。

二、Deepseek 的技术优势及在纪检监察工作中的应用

（一）性能卓越

Deepseek 在技术性能上表现出色。2024 年 12 月推出的 DeepSeek-V3，训练成本较低，却能达到与 GPT-4、Claude Sonnet 3.5 等顶尖模型相当的水平。2025 年 1 月 20 日推出的推理模型 DeepSeek-R1 正式版，在数学、代码编写、自然语言推理等任务上，性能与 OpenAI o1 正式版不相上下。在纪检监察工作中，其强大的性能体现在能够快速处理海量数据，精准挖掘违纪违法线索。例如，在处理大量的采购数据、财务数据时，DeepSeek 可以高效地筛选出异常数据，为后续的调查提供线索。

（二）成本优势

Deepseek 参数规模小，训练和使用费用低，具有显著的成本优势。以 DeepSeek-R1 为例，每百万输入 tokens，缓存命中时成本仅为 1 元，缓存未命中时为 4 元，每百万输出 tokens 成本为 16 元，而 OpenAI o1 的运行成本是它的 30 倍。这使得纪检监察部门在应用人工智能技术时，无需投入巨额资金，即可利用其技术缓解算力不足问题，降低了技术应用的经济门槛。

（三）开源特性保安全

与 OpenAI 等闭源模型不同，DeepSeek 将模型权重和训练方法完全开源。全球开发者可共同参与优化，加速技术迭代。对于纪检监察部门而言，可依据自身安全标准进行本地化部署和定制开发。技术人员能够在内部网络对模型进行安全加固，审查和维护开源代码，及时发现并解决安全隐患，确保数据安全。

（四）创新能力

DeepSeek 采用独特的算法优化和数据处理方式，在面对美国芯片出口管制的情况下，仍能高效运行，并大幅降低计算成本。这种创新能力为纪检监察工作提供了新的思路和方法。例如，在构建监督模型时，工作人员只需用自然语言描述业务需求，如 “排查政府采购中的违规操作”，DeepSeek 就能快速搭建出合适的模型，打破业务与技术之间的壁垒，实现纪检监察业务与信息化的深度融合。

三、Deepseek 对纪检监察工作的意义与展望

Deepseek 凭借其技术创新、成本效益和开源特性，有望解决当前数字纪检面临的诸多问题。在数据处理方面，它能够快速精准地分析海量数据，挖掘违纪违法线索；在模型构建方面，可根据业务需求快速搭建监督模型，提升监督效率和精准度。

随着 Deepseek 等国产大模型的不断发展，人工智能在纪检监察领域将发挥更大作用。未来，纪检监察工作可借助这些先进技术，实现更高效、更精准的监督执纪，为构建廉洁社会提供坚实的技术支撑。同时，也应持续关注技术发展带来的新挑战，不断优化和完善相关应用，确保技术在纪检监察工作中的安全、有效应用。