“這次巡察時間緊、任務重，如果追求面面俱到，很有可能會眉毛鬍子一把抓，所以要有所側重，儘快找到突破口。”巡察組鍾組長在脫貧攻堅巡察組務會上強調。
2018年11月，縣委啟動了脫貧攻堅專項巡察，我和鍾組長以及另外兩位同志被安排在第二巡察組，對龍南鎮、桃江鄉、臨塘鄉三個鄉鎮開展為期一個半月的巡察。
脫貧攻堅涉及範圍廣，我們決定從當前群眾最關心的扶貧政策和資金落實方面著手。大家幹勁十足，白天入戶走訪、查閱資料，晚上彙總分析發現的問題。這次巡察工作涉及的三個鄉鎮共有貧困人口1636戶5043人，鎮村兩級的扶貧工程和賬目資料堆得像三座小山，一週過去了，巡察工作進展不是很快，大家都在想辦法如何加快進度。
“今天走訪了27戶，腿好酸啊。”這一天，同組的袁大姐一臉疲憊地走進辦公室。
“忙了整整一天真是辛苦了！”我安慰說。
“我要是機器人多好，就可以儘可能多走多記……”
“機器人？”我問道。
“機器人工作再久也不會累呀。”
“對呀！我們可以造一個機器人。”袁大姐的話啟發了我。
我想起以前在鄉鎮負責危房改造工作時，每批有近千農戶申報建房補助，為防止有人重複享受政策，我把已享受政策的農戶和當批申報補助的農戶信息進行比對，很快便篩除了重複申報的農戶名單，運用電腦完成了大部分操作。
這次巡察工作量大，但只要在電腦上用足夠的數據建立數據庫，就相當於造了一個小機器人，可替代人工進行政策落實情況分析。
“如果建立一個由貧困人口臺賬、政策享受和資金髮放等信息組成的數據庫，把各類信息關聯起來，就可以通過計算公式精準篩選符合條件但未落實政策的貧困戶名單……”我向大家分享了自己的想法。
“要是這個方法可行，那效率會大大提高。”袁大姐說。
“我看行，這幾天你先試試看。”鍾組長也很支持。
“我手頭的基礎數據由三個鄉鎮分別提供，缺乏準確性和全面性。”我指出了面臨的困難。
“我來跟縣裡各個職能部門溝通，請他們提供最新最全面的數據給你。”鍾組長乾脆地說。
很快，縣裡各個職能部門提供了我們需要的數據，最新的產業獎補、低保資金、殘疾人補貼等數據彙總到了我手裡。此後兩天，我對各鄉鎮貧困人口情況進行分析，用Excel表將貧困人口信息與各類政策和資金信息建立了關聯，建成了一個小型數據庫。
隨後我對醫療保障和養老保險資金髮放情況進行篩查，沒有發現異常數據。這時，鍾組長提醒：“我在前期走訪中瞭解到，有的貧困戶未領到殘疾人補貼，可以重點了解印證一下。”
我馬上調出了龍南鎮的貧困人口、殘疾人和資金髮放信息，輸入計算公式後，數據庫中立即出現了大量紅色錯誤提示。原來，龍南鎮1587名已辦理殘疾證的殘疾人中，有190名符合條件的未享受補貼政策。我又對臨塘鄉和桃江鄉該項信息進行了篩查，發現臨塘鄉有106名、桃江鄉有43名符合條件的殘疾人未享受補貼政策。
此後，我用同樣的辦法，對走訪中反映突出的問題進行重點篩查，發現三個鄉鎮不同程度存在超額髮放產業獎補資金、獎補資金滯留較多的情況，個別鄉鎮存在低保管理不規範、超額髮放低保資金和高領補貼等問題。
用“大數據”找到突破口後，巡察工作有了較大進展，我們以數據分析為基礎，帶著問題到現場走訪調查，共發現扶貧政策落實不力、幹部作風不實、脫貧質量不高、扶貧項目和資金管理不規範等25個傾向性問題和4條問題線索。
巡察結束後，巡察組到各鄉鎮召開巡察反饋會，同時發函到民政、農糧、財政等涉及整改的責任部門，要求舉一反三，全面排查其他鄉鎮是否存在類似問題，確保徹底整改。
這次在巡察中使用“大數據”分析，雖說只是“小試牛刀”，數據庫內容很有限，但也讓大家感受到了運用“大數據”的便捷。巡察中走訪談話和查閱資料等“老門道”必不可少，但隨著時代和科技的發展，大數據和信息化分析等“新辦法”也要運用，與時俱進，為其插上“科技的翅膀”，巡視巡察的利劍作用會更好發揮。（江西省龍南縣紀委監委 賴文婷）
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