我是做技术的，对反腐这块完全没有专业背景，但看到这条新闻的时候确实认真研究了一下。
因为这个系统涉及的技术方向跟我日常工作有不少交集——数据治理、规则引擎、异常检测，这些东西我都碰过。
说实话，看完各种报道之后，我最大的感受不是”AI好厉害”，这个系统真正牛的地方根本不是AI，而是数据打通。
先说清楚为什么这么判断。
你去看各种报道里描述的”数据碰撞分析”到底是什么操作——系统归集了浙江省级10个部门的投资项目、市场主体等12大类信息数据，总量近亿条，然后在这些数据之间做交叉比对。
拿冯疆这个案子来说，须江阁标段26家公司投标，系统做的事情是把中标公司的资质数据、评委的打分数据、历史投标行为、工商登记信息这些东西放在一起看。
结果发现：这家公司资质平平，但技术评分比平均分高出23%。
这个异常是怎么发现的？
不是什么神秘的深度学习模型”看到了人看不到的东西”，就是把以前分散在不同部门的数据拉到一起，做了一次本来任何人都能做但一直没人做的比较。
他们分析了1000多个历史案件，总结出9种行业乱象和7类腐败问题，转化成300多条预警规则。
评委打分偏离均值超过阈值，报警；
招标参数跟某家公司产品参数高度吻合，报警；
多家投标公司存在隐性关联，报警。
这些规则不复杂，一个有经验的审计人员如果能同时看到所有数据，用电子表格都能查出来。
AI解决的不是”能不能发现”的问题，是”多快能发现”和”能不能全覆盖”的问题。
近亿条数据、300多条规则交叉跑一遍，人力需要几百人干好几年，系统跑一遍可能就是几个小时。
这很重要，但这是执行效率的改进，不是认知能力的突破。
真正的突破发生在更早的阶段——有人下决心把这些数据打通了。
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