大数据技术在校园廉洁风险防控中，是机遇大于风险

大数据技术在校园廉洁风险防控中，是风险大于机遇

　　有请张大分现的主题，今天我们面读的主题是：大数据技术在校园廉洁风险防控中，是机遇大于风险还是风险大于机遇？

　　我方认为，大数据技术在校园廉洁风险防控中机遇大于风险。

　　首先，大数据技术能在腐败行为发生之前发出预警，将腐败扼杀在萌芽中，充分利用大数据的前瞻性塑造预防与解决机制。如某大学附属医院设备采购项目中，负责人与特定供应商勾结，为此量身定做招标参数，使招标成功。通常只有在多年后的内部举报或是受外界牵连才会被发现招标参数存在问题，而大数据技术可接入全国甚至全省市的政府采购招标数据库，发现招标参数中有多项针对特定供应商的特殊指标，这些指标恰好是该供应商所特有的，那么就可以提前发出预警。当这些异常参数组合形成数据模型时，风险信号便会显现出来。

　　不仅如此，大数据技术在采购资金、经费等领域，我们可以利用数据分析发票流水和供应商关联信息，检测资金流向，提前预警。在每一笔资金流出之前就设置预警机制，效率大大高于人工查找，由以往的事后核查转向事前预防，为防控工作带来深远影响。

　　其次，扩大检查面积，解决人工检查的局限性，提升廉洁风险防控效率。人工检查难以实现对所有环节的全覆盖，往往耗费大量人力物力。大数据检查如同打开全程照明灯，消除检查死角，每个角落都能被大数据全量扫描。这改变了传统抽样调查法，形成全面覆盖的检查模式，创造公平公正的新环境。

　　对于学校公共资源的管理，专门的负责人员难以24小时对每一项资源进行全面追踪，而大数据可以利用人员打卡数据、设备使用记录、校外认证信息等，揭示完整的真相。从教务管理、采购到学生评审，从物资采购到资源管理维护环节的数据，都在默默为校园廉洁建设服务。这种全覆盖、无死角的监控，形成了强大的威慑力，让微腐败、亚腐败难以滋生。

　　最后，大数据技术通过透明化、可视化操作，根除暗箱操作，用冰冷的数据与模型，规避人工检查中不可避免的人情世故。例如某高校有1亿元的学科建设经费，需在20个学院之间进行分配。传统的分配过程往往存在不透明性，而大数据技术可以提前公布一套量化的评审指标体系，并将每个学院的指标数据在内部公开，供师生查看，使分配过程更加透明公正。大数据技术在检查过程中规范工作流程，每一次操作、每一次审批、每一次材料流转都在系统中留下不可篡改的记录，在政策法规的大力支持下，推动校园建设数据化与科学化。利用大数据实现透明化管理，让潜在的廉洁风险暴露出来并进行全方位排查。大数据技术作为工具，通过排查与人工监督相结合的方法，高校廉洁风险防控体系将会更加完善、完整。

　　您是否认同所有风险？信息的透明流失是自身贪腐的主要原因之一，对吗？那你是否承认校园廉洁需要透明、高效、精准的防护手段？
　　认同。既然认同信息不透明是问题的核心，那么大数据可以实时打破校园财务、采购、基建的数据壁垒，让关键流程阳光化，这难道不是解决核心问题的机遇吗？
　　重申一下，对方辩友。您方虽然认可技术透明是问题核心，但大数据可以实时打通校园财务、采购、基建的数据壁垒，让关键信息阳光化。这是否是解决核心问题的机遇？人工核查无法做到这三点吗？
　　人工核查存在整体效率问题。而且您方不认为教育廉洁需要高效、精准的防控手段吗？大数据恰好能提供这三点，这是否说明大数据与廉洁防控的需求相契合？
　　是。但大数据确实存在弊端。退一步说，任何技术都有风险，难道因为太刀（此处原文可能为“技术”）存在风险就不用了吗？同理，大数据的风险可以通过制度加强、人工自查相结合来解决。廉洁问题的核心是“人”，人也同样存在风险，为什么只关注技术层面？而且您刚刚提到工具替代会异化人的创新、扼杀学术自由，我们针对的是监管权利与流程，而非思想学术。
　　信任是基础。真正的学术自由秩序建立在资源公平分配、铲除腐败的廉洁环境之上，让人能更有效地关注其他事情，解决其他方面问题。而且教育部明确提出加快教育数字化转型，大数据正是核心发展方向之一。

　　别的人工属性与大数据工具存在本质冲突，这冲突带来的是信任公差风险，跟技术问题相比更致密不可逆。那么校园线路中人类接受的氛围会消失，校园会失去信任的温度。这不仅仅是对对方所谓的风险，可能不过是一个技术解决方案，回避了人文伤害。而校园信任一旦破碎，将动摇人文校园的全文根本，这是其次。

　　对方也提到了算法，算法偏差不会出现漏报，但我不认同“世界上没有完美的”这种说法。如果存在这种成分，那么还是需要花费大量的人力物力去完善它，否则会被精力分散，导致需要治理的问题被搁置，连接防线会松懈，这就出现了治理异化的问题。

　　最后，教育的根本是育人，需要的是入默无声的文化去浸润和言传身教，本质上是将道德内化。而大数据方案本质上是将道德问题技术化，将教育的重点从培养有道德、守规矩的人，转向依赖监督和违规处理。

　　反方二辩：对方刚刚说大数据技术可以预警，我就想问这个预警的判断标准是否也是人为规定的？
　　正方一辩：对啊，是人为规定。
　　反方二辩：规定的一定会存在算法偏差，对不对？
　　正方一辩：算法偏差可以改进，可以改进好。
　　反方二辩：那你要改进算法偏差，是不是还要额外投入资源精力去完善？那么这些成本，如果用在其他制度建设上会不会更好？如果说这些成本算大的话，那么他们的钱会不会更大？

　　正方一辩：（没听清）说如果说，从不到就是如果说。如果说用来搜辅……如果您方认为我们的成本更高的话，那么腐败贪污的金额会不会更大？
　　反方二辩：会更大。
　　正方一辩：这个可能性不排除。但是这个大数据技术的完善成本……换一个问题。
　　反方二辩：对方都会提到大数据技术可以全面调查，是吧？那么是否会存在漏报和误报的风险？
　　正方一辩：它可全面的不会出现漏报。
　　反方二辩：一点都不会漏？
　　正方一辩：包饱了也能吃饱了，不要像完美是一个错误，错误人工也会出现漏报。
　　反方二辩：人工是会的，大数据确实一定会对吧？也不一定会都够。那么你如何解释这个消息？周案中？
　　正方一辩：（没听清）以后没告诉。

　　感谢双方辩手，下面有请反方一辩进行开篇陈词。

　　风险的咨询对同学也知道，他这你也告诉让自些技术测试，通过收集分析校园的数据，预测哪些风险的是法校园廉洁风险防控存在预防资源分配、经费使用等环节的漏洞与不足。所以要看监控技术在校园廉洁风险防控中的作用，其核心是基于大数据的公平性之一，就要看其本质是否能显著提升校园廉洁教育。就要看企业风险是否在于侵蚀学术素质自由、破坏人文环境、导致治理异化，因此，我方观点认为大数据技术在校园廉洁风险防控中风险极大。

　　首先在技术层面，大数据技术已逐渐取代传统的人工监控，校园的数据流更新虽然是教育管理的进步，但这是一个基于信任引导和感化的过程。目前有最激进的逻辑是，学生的消费社会行为及社交中的数据，通过数据分析记下，但是在校园环境中，学生再次接触到的是高级被标记为风险，如此标签化的管理无异于计划经济的重灾区。这类滥用不仅不符合校园学习系统的核心宗旨，还可能导致数据泄露，大部分作业平台数据公开的事件也反映出数据所面临的现实危险。其他社会的言行被不断打上廉洁风险的标签，校园无益于维护数据质量与法律边界。我们对廉洁难道必须以牺牲隐私尊严和信任为代价吗？

　　其次在成本层面，大数据防控需要构建大数据平台，从软件硬件采购到专家团队运维，成本覆盖广泛。特别是在教育层面，数据质量问题尤为突出。广东体育学院数据平台最初投入20人专家团队进行数据整合，却仍解决不了数据缺失问题。如果数据存在"垃圾进，垃圾出"的情况，风险判断的可信度会大打折扣，反而可能产生比原有问题更多的新问题。另外，过度依赖数据反馈的确认方案，忽视了财务公开流程透明这些历经考验的根本措施，这无疑是舍本逐末。

　　最后，从教育的本质来看，技术治理正在消解教育者的根本使命。教育的核心是价值观的塑造和品格的培育，建设廉洁校园是文化培育的过程，需要长期的话语引导和师生的共同宣导。而大数据监控却将复杂的道德问题简单化为技术问题，用算法概况存在，失去了教育者应有的责任。正如校园在运用大数据监控问题后，仍需要通过完善制度来从根本上解决，这恰恰说明技术职能有限，制度建设和人文关怀比技术更值得重视。更值得警惕的是，过度技术依赖引发的环境效应：教师会规避预警而放弃必要的教育投入，学生因为害怕被大数据标记和隐藏社交活动，把每个校园成员都沦为算法和规则的傀儡。我们失去的不仅是学术创新的勇气，更是教育最宝贵的人文精神。

　　综上所述，大数据技术正从多维度带来不可承受的代价。它以监控为导向，以高成本制造低效率，以技术画像麻痹根本治理。我们绝不能以制造更大问题的方式去解决这种问题。因此，我方坚定认为大数据技术在校园廉洁风险防控中风险大于机遇。

　　下面将进入短兵相接的一对一对辩环节，双方以交替形式轮流发言，辩手无权终止对方未完成之言论，双方继时当分开进行，一方发言指证完毕后，另一方可继续发言，直到规定时间结束为止。有请双方四辩进行对辩，时间各为1分30秒，由正方先开始。

　　对方辩友之前提到成本高了，那么请问是建设一套预警系统的成本高，还是事后查处一起腐败所带来的学术声誉损失、资金流失和公司运营代价高？

　　我们认为技术在不断发展，大数据也会随着时代技术的发展而存在。但大数据需要不停完善技术，而技术投入的人力物力财力是无穷无尽的。你方刚才提到完善成本大于初始成本，可初始成本是有限的，而技术发展是无限的，开发和完善技术需要持续耗费精力。

　　首先，我方认为，即使大数据系统存在某些不完善（如“小虫”），也不能否定其整体价值。大数据能解决90%的普遍问题，其威慑作用提高了腐败成本，这本身就是巨大效益，不能因个别问题就否定其带来的更大效益。

　　我方确实承认大数据能带来一定效益，但如果数据错误需要花费额外时间精力去修正，甚至影响校园正常运作，那它的弊端就大于其应用价值。我想问对方辩友，你们这是用当前技术的某些不完善来否定整个技术方向，这是否犯了刻舟求剑的错误呢？我们是否应该用发展的眼光看待问题，通过不断优化解决发展中的问题，而不是因噎废食？

　　但不断发展的技术，其成本也在不断累加。那我想问对方辩友，既然如此看好大数据技术，在现有技术条件下，除了大数据，你们能否提出一个更有效解决校园廉洁风险防控的具体方案？

　　我们可以通过民主监督、完善监督制度、深化廉洁教育，而不是单纯依赖大数据。在没有大数据之前，我们通过人力监督、制度建设也能实现较好的治理。

　　对方辩友，请问能够全程留痕、不断优化分解的算法，和依靠人际关系叠加的传统监督模式，哪个更能有效防控廉洁风险？守护底线、坚守教育本质，才能真正建筑起校园廉洁的防线。

　　（时间到）

　　在刚刚的实战环节，校方承认了校园廉洁风险信息不透明、有时不公开是自身贪腐的主要原因之一，也承认了校园廉洁需要透明、高效、精准的防控手段。而大数据恰好能提供这三点，这说明大数据的核心价值与廉洁防控的需求完全匹配。

　　从我方论证的核心来看，首先，事前预警不是空谈概念。在高效采购领域，过去人工查账需要等发票、合同、项目结题才能发现问题，而大数据能直接关联供应商注册时间、发票金额与市场均价的偏离度。其次，全量覆盖不是增加成本、耗费人工。对公共资源的管理与实验设备、办公物资，传统方式只能做到定期排查，但大数据能把门禁刷卡记录、设备开机日志、物资申领流程串成线索。去年某学院一台价值20万的仪器失踪，正是通过设备定位数据与校外人员出入记录的重合，直接锁定了违规外借的行为，这使人工抽查管理难以实现的期间，最终由数据证明。

　　据对方辩友所说，他似乎认为这是技术滥用。实际上，当大数据让每一笔经费、每一次审批都有了不可篡改的数字凭证，就能让师生共同监督，使廉洁从少数人的工作变成所有人的共识。大数据给校园廉洁建设带来的从来不是可能的好处，而是已经落地的教育革命。所以我方坚定认为，大数据技术在校园廉洁风险防控中，是机遇大于风险。

　　（辩题：大数据技术在校园廉洁风险防控中，是机遇大于风险 vs 大数据技术在校园廉洁风险防控中，是风险大于机遇）

　　（质询环节）

　　持续时间为两分半。

　　请问对方辩友，你方多次强调人文属性和人为伤害的关联性会影响神经及时，你们方要出一个人回答他的数学问题。

　　谢谢主席，您刚初次提出人文属性与人文伤害，但是大数据技术保障的是大多数人的利益。如果大家都生活在腐败的环境中，那么互相之间的差异会不会更加严重？

　　对。腐败确实会加大这种差异。但是我们今天讨论的是大数据技术在校园廉洁风险防范中的应用，风险加大就会导致差距扩大。但是我们今天讨论的是校园廉洁风险防范，那你说校园大数据存在风险隐患。

　　但是我的意思是，我们可以用大数据更好地创造出大家不会互相倾轧的环境。如果说大家生活在腐败滋生的环境中，那么差异会更加严重。

　　对呀，这个就是如果用大数据技术的话，你用数据去扩大公平性，之前同学们和老师所处的环境处处都存在打小报告的现象，而且他们处处都会担心自己会不会因为大数据的失误，导致出现一些错误，从而产生困扰和烦恼。但如果缺乏这些信任，那么也就不...

　　但是我们现在，我们现在这个学校里面也有大数据的这种检查，你会感受到有压迫感吗？

　　对。

　　在进入谈论环节时，双方首先谈论对方观点。接下来，在无医疗保护时间结束后，打断答辩方发言，双方各自进行1分30秒的论述。首先有请正方三辩针对反方辩手的观点进行质询。

　　刚才对方辩手提到大数据技术在不断更新过程中会消耗巨大的金钱和精力，我想请问对方四辩：如果要取代大数据技术，转而使用人力资源及其他工具，是否会消耗更大的人力、物力、财力？你刚才提到大数据开发需要大量资金，这确实是事实，但很难衡量其具体成本。考虑到数据更新以及人力资源替代大数据技术的问题，其实这是犯了技术取代人的错误。因为我们可以用技术，技术的应用和管理仍需人来操作，完全可以通过人更好地运用技术，而不是简单地用技术去替代人所带来的价值。

　　另外，对方辩手之前提到校园廉洁的核心是校园效率，我想说大数据技术与效率并非对立关系，而是相辅相成的。通过大数据技术，是否能够从法律层面推进教育成果的落实？

　　大数据技术对校园的伤害早已超越技术性风险，资质、信用、文化、资金等这些不可动摇的根基，其风险远非机遇所能抵消。

　　首先，内部监督的天然缺陷与技术监督的两难选择，决定了风险的必然性。肯定会遇到监督主体与校方利益绑定的事实，当过多腐败行为损害学校公誉时，所谓技术日志、上级监管等可能沦为形式。同时，解决跨部门数据联动的核心问题后，监督维度上，要么为了保护师生隐私而牺牲数据联动效率，让技术沦为低效摆设，这种非此即彼的选择，并非发展的问题，而是利用技术的必然代价，而这种代价恰恰是校园部门需要警惕的事件。

　　其次，校园教育资源的本末倒置与信任文化的基础动摇，暴露了根本问题。在追求技术应用时，都回避了教育的核心原则——校园的一切工作都应服务于育人目标，当过度投入技术而忽视育人本质时，校园将成为一个没有温度的监控机器，而非守护教育本色初衷的净土。

　　我们坚定认为，大数据技术在校园廉洁风险防控中，其风险大于机遇。

　　一方四点。你丰富一下计时。可以，时间结束了，你们可以回答回复一下。还可以，就是我当时对方辩友提出的一个观点，就是说在校园廉洁防控中，廉洁教育才是更为根本的。然后我想说，大数据技术它是一种工具手段，也能够推进廉洁教育，其成果这是否也说明大数据技术它是一个推动作用，是否也是机遇大于风险呢？你方刚刚说它是一个辅助作用，不能完全取代教育的根本，因为教育的根本是育人，需要去润物无声的文化浸润和价值引领。然而，大数据技术如果将道德文化技术化，将技术的重点从培养不愿腐败的人转向识别可能违规的人，将制度规则外化为算法，这是否会损害政治教育最尊重的探索底气和人文精神？技术只能遏制症状，制度建设和人文教学的基本之要都是根本性的，不能依赖技术而逃避最根本最起码的责任。

　　感谢双方辩手，下面有请反方三辩质询正方。

　　好的。我问一下对方辩友，你是否说了大数据的那个严重性？那请问它的透明性是否由谁来监督？共性的公共数据是由学校所构成。对，应该是由校方和企业共同进行。企业。大数据本身不透明，那校方是主导者，因为是校方雇用那些企业过来，校方是最大的责任主体，对吧？那么，当面临曝光会损害学校声誉与严格监督履行职责的冲突时，如何确保这些主体不会选择性执行监督流程？而这种内部闭环是否本质上存在自我包庇的问题？大数据可以进行交互检查，各个部门先自行相互论证，那相互论证之间是否有隐私泄露的风险？风险，这样的风险恰恰是权力滥用的可能，大数据可以被操作，人们权限分析，不能够正好能够监督技术权力本身。那这种隐私泄露的风险是否存在破坏社会所追求的诚信文化？其实现在有数据脱敏技术，对于隐私泄露的问题是很好解决的。脱敏技术，那你如何界定数据的边界？例如我们平常点外卖的时候，其实是有一个虚拟号码的，外卖小哥是不是打到虚拟号码，嗯。请教一下问题，就是校园廉洁风险防控是一个复杂的系统。如果算法出来的话，那提问第二个问题就是算法是否依赖历史数据的训练？是。那如果校园廉洁风险数据不足，是否有漏判或误判的风险？可以增加数据，那例子数据你怎么增加？可以去给他调试好。对，并且我不是说这个算法一出来就判了死刑，说它有问题就有问题，我们还可以通过人工去复查。那但是算法也是辅助手段，现在还是要区分主次。

　　感谢双方辩手，下面有请正方三辩进行小结。

　　对方辩友之前提到的教育问题，我方观点是：我方并不是说大数据技术是对方所认为的那样，而是强调大数据技术其实是一种推进教育治理的工作手段。

　　对方辩友认为技术存在一切存管偏差和潜在风险，我方认为风险的存在并不构成风险大于机遇的结论。因为风险是可以在治理中被规制的变量，而机遇是结构性的增加。技术的本质不是取代制度，而是嵌入制度之中，通过算法、规则与数据流转，推动廉洁防控的系统化、可追溯化与透明化。

　　对方辩友强调的一些问题，我方暂不回避，但这些问题本身不是技术决定的，而是治理决定的。技术中性这一基本事实决定了风险的大小取决于监管能力的成熟度。我方认为风险的存在倒逼制度创新，促进教育系统在数据使用上建立权限分级、加入机制与伦理审查体系。这种制度演化的过程本身是基于作用于治理体系的证据，回促我方坚持认为大数据技术在校园廉洁风险防控中，是机遇大于风险。

　　感谢双方三辩，请问双方辩手是否采纳信息？时间共计10分钟。

　　纵观整场辩论，正方始终将大数据包装成校园现代化利器，用主动预警、高效精准的激DD现象掩盖其校园动员的三项根本要害。我方认为，讨论大数据技术在校园廉洁风险防控方案中的价值不能脱离校园本质，应有其核心前提。当技术应用侵蚀学术自由、破坏校园文化，导致教育异化成为代价时，所谓的机遇，已经成为沦毁校园根基的风险，其前景风险远非可供和解的技术问题，而是触及教育核心价值的致命危机。技术依赖会解除学术自由，动摇校园的创新根基；学术自由塑造的各种学术环境，大数据全面进步的特性，又从根本上挤压学术创新的空间。

　　正方宣称风险主要与技术相关，忽视了学术科研活动的特殊性。科研机会的流向、课题的推出、行动数据是实验数据的记录，也与效率快速绑定。但数据系统需要实时追踪，这与经费、实验、研究制度等学科的制度设计密切相关。在频繁疫情期间，学者为了避免风险，往往不得不扩大个人输出，这也影响了社会发展。而且，过度依赖系统会瓦解廉洁建设的知识基础，以及相关价值措施，导致治理异化，背离教育核心目标。

　　对于西部县级职业院校，研发大数据系统的建设成本相当于3年的贫困生助学总额；对于中部的民族高校，系统维护费用足够5个年级学生的实践制度建设。