基層煙草部門融合AI技術開展打假打私工作的研究

摘要：煙草打假打私工作是維護煙草市場秩序、保障國家財政收入和消費者權益的關鍵任務?；鶎訜煵莶块T作為打假打私一線力量，面臨諸多挑戰(zhàn)。隨著人工智能（AI）技術的快速發(fā)展，其強大的數(shù)據(jù)處理和分析能力為基層煙草打假打私工作帶來新契機，無論是賦能產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級，還是助力生產(chǎn)力整體躍升，在人工智能時代，誰能率先擁抱技術、善用技術，誰就能拓寬發(fā)展維度、搶占發(fā)展先機[1]。本文深入探討基層煙草部門融合AI技術開展打假打私工作的必要性、可行性，詳細闡述AI技術在其中的應用場景、面臨挑戰(zhàn)及應對策略，旨在為提升基層煙草打假打私工作效能提供理論與實踐參考。

關鍵詞：基層；AI技術；煙草專賣；打假打私

中圖分類號：F2 文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.16.013

1 引言

1.1 研究背景

煙草行業(yè)在我國經(jīng)濟體系中占據(jù)重要地位，是國家財政收入的重要來源之一。然而，假煙和走私煙的泛濫嚴重擾亂了煙草市場秩序，損害了國家利益和消費者權益。基層煙草部門作為直接面對市場的監(jiān)管主體，承擔著打假打私的艱巨任務。傳統(tǒng)的打假打私手段主要依賴人工巡查、群眾舉報以及簡單的數(shù)據(jù)記錄分析，在面對日益復雜隱蔽的違法犯罪行為時，逐漸暴露出效率低下、精準度不足等問題。與此同時，AI技術在近年來取得了突破性進展，其在金融、醫(yī)療、交通等領域的成功應用，展現(xiàn)出強大的數(shù)據(jù)挖掘、分析和預測能力，為解決基層煙草打假打私工作困境提供了新思路和新方法。

1.2 研究目的與意義

本研究旨在深入分析基層煙草部門打假打私工作現(xiàn)狀，探討融合AI技術的可行性與應用路徑，解決當前工作中存在的問題，提高打假打私工作的效率和精準度，有效遏制假煙和走私煙在基層市場的流通。理論上，豐富了煙草行業(yè)監(jiān)管與AI技術融合的研究內容，為相關領域的學術探討提供新的視角和實證依據(jù)；實踐中，有助于基層煙草部門優(yōu)化工作流程，合理配置執(zhí)法資源，提升執(zhí)法效果，維護煙草市場的健康穩(wěn)定發(fā)展。

1.3 研究方法與創(chuàng)新點

1.3.1 研究方法

文獻研究法：廣泛查閱國內外關于煙草打假打私、AI技術應用等方面的文獻資料，梳理研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，為本研究提供理論基礎。

案例分析法：選取基層煙草部門應用AI技術或傳統(tǒng)方式開展打假打私工作的典型案例，進行深入剖析，總結經(jīng)驗教訓。

問卷調查法：針對基層煙草執(zhí)法人員發(fā)放問卷，了解其對打假打私工作的看法、面臨的困難以及對AI技術的認知和應用需求。

訪談法：與基層煙草部門管理人員、一線執(zhí)法人員以及相關技術專家進行訪談，獲取一手資料，深入探討AI技術融合應用的實際問題和解決方案。

1.3.2 創(chuàng)新點

首次從基層煙草部門視角，系統(tǒng)研究AI技術在打假打私工作中的全方位應用，結合基層實際工作場景和需求，提出針對性的應用策略和實施路徑，具有較強的實踐指導意義。

2 基層煙草部門打假打私工作現(xiàn)狀分析

2.1 工作內容與職責

基層煙草部門打假打私工作主要包括對煙草零售市場的日常巡查，檢查零售戶是否存在銷售假煙、走私煙的行為；對物流運輸環(huán)節(jié)進行監(jiān)控，防止假煙和走私煙通過物流渠道流通；配合公安、海關等部門開展聯(lián)合執(zhí)法行動，打擊制假售假窩點和走私團伙；受理群眾舉報，對涉煙違法線索進行調查核實等。

2.2 工作流程與方法

日常巡查流程：制定巡查計劃，按照一定的周期對轄區(qū)內零售戶進行實地走訪。檢查內容包括零售戶的經(jīng)營許可證、卷煙庫存、進貨渠道等，通過查看實物、詢問店主、查閱銷售記錄等方式，判斷是否存在違法違規(guī)行為。

線索處理方法：對于群眾舉報或在日常巡查中發(fā)現(xiàn)的線索，進行詳細記錄和初步核實。根據(jù)線索的可信度和重要程度，組織執(zhí)法人員進行深入調查，必要時聯(lián)合其他部門開展行動。

聯(lián)合執(zhí)法機制：與公安、海關等部門建立定期溝通協(xié)調機制，在信息共享、執(zhí)法協(xié)作等方面開展合作。在聯(lián)合執(zhí)法行動中，明確各部門職責分工，形成執(zhí)法合力。

2.3 面臨的困難與挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)量大且復雜：基層煙草市場涉及眾多零售戶、物流企業(yè)和大量交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源廣泛且格式不統(tǒng)一，整合和分析難度大。

違法手段隱蔽：制假售假和走私分子不斷采用新的作案手段，如利用網(wǎng)絡銷售、快遞寄遞等隱蔽方式，增加了監(jiān)管難度。

執(zhí)法資源有限：基層煙草部門執(zhí)法人員數(shù)量相對不足，執(zhí)法設備和技術手段相對落后，難以實現(xiàn)對廣闊市場的全方位、全時段有效監(jiān)管。

線索分析困難：傳統(tǒng)的線索分析主要依賴人工經(jīng)驗，難以從海量數(shù)據(jù)中快速準確地挖掘出有價值的線索，導致案件偵破效率不高。

2.4 現(xiàn)有工作成效與存在的問題

通過持續(xù)不斷的努力，基層煙草部門在打假打私工作中取得了一定成效，如查處了一批涉煙違法案件，打擊了部分制假售假和走私團伙，市場秩序得到一定程度的改善。但仍存在一些問題，如假煙和走私煙在部分地區(qū)仍時有出現(xiàn)，市場凈化率有待進一步提高；執(zhí)法工作的精準度和效率有待提升，存在執(zhí)法資源浪費的現(xiàn)象；與其他部門的協(xié)同配合還需進一步加強等。

3 AI技術在基層煙草打假打私工作中的應用可行性分析

3.1 AI技術概述

定義與特點：AI技術是指通過計算機程序實現(xiàn)的人類智能功能，包括機器學習、深度學習、自然語言處理、圖像識別等多種技術。其特點包括強大的數(shù)據(jù)處理能力、自我學習和優(yōu)化能力、智能決策支持能力等。

主要技術類型及應用領域：機器學習通過對大量數(shù)據(jù)的學習，建立預測模型，應用于風險評估、銷售預測等領域；深度學習在圖像識別、語音識別等方面表現(xiàn)出色，已廣泛應用于安防監(jiān)控、自動駕駛等領域；自然語言處理可實現(xiàn)人機交互、文本分析等功能，常用于智能客服、輿情監(jiān)測等。

3.2 基層煙草部門應用AI技術的基礎條件

數(shù)據(jù)資源積累：經(jīng)過多年的信息化建設，基層煙草部門積累了豐富的業(yè)務數(shù)據(jù)，包括零售戶信息、銷售數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、案件數(shù)據(jù)等，為AI技術的應用提供了數(shù)據(jù)基礎。

信息化基礎設施建設：基層煙草部門普遍配備了計算機、網(wǎng)絡設備等信息化基礎設施，部分地區(qū)還建立了專門的數(shù)據(jù)分析平臺，具備了一定的技術支撐條件。

政策支持與行業(yè)導向：國家和煙草行業(yè)高度重視科技創(chuàng)新，出臺了一系列政策鼓勵在煙草監(jiān)管中應用新技術，為基層煙草部門引入AI技術提供了政策保障和行業(yè)導向。

3.3 AI技術對基層煙草打假打私工作的優(yōu)勢與契合點

優(yōu)勢：AI技術能夠快速處理和分析海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和異常情況，提高線索挖掘的效率和精準度；通過建立智能模型，實現(xiàn)對違法犯罪行為的預測和預警，提前采取防范措施；利用圖像識別、語音識別等技術，實現(xiàn)對監(jiān)控視頻、舉報語音等非結構化數(shù)據(jù)的分析處理，拓寬線索來源渠道。

契合點：基層煙草打假打私工作面臨的數(shù)據(jù)量大、違法手段隱蔽等問題，與AI技術的數(shù)據(jù)處理和分析能力高度契合。通過AI技術的應用，可以有效解決傳統(tǒng)工作方式的不足，提升工作效能。

4 AI技術在基層煙草打假打私工作中的應用場景

4.1 數(shù)據(jù)挖掘與分析

構建數(shù)據(jù)模型：利用機器學習算法，對零售戶銷售數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、價格數(shù)據(jù)等進行分析，構建異常行為識別模型。例如，通過分析零售戶的銷售數(shù)據(jù)，建立銷售異常波動模型，當零售戶的銷售量在短時間內出現(xiàn)異常增長或價格明顯低于市場平均水平時，系統(tǒng)自動發(fā)出預警。

關聯(lián)分析與線索挖掘：對不同來源的數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析，挖掘潛在的違法線索。將物流數(shù)據(jù)與零售戶銷售數(shù)據(jù)關聯(lián)，分析貨物運輸目的地與銷售記錄是否匹配，若發(fā)現(xiàn)貨物運輸?shù)椒橇闶蹜舻怯浀刂坊蜾N售記錄異常的區(qū)域，可能存在非法運輸和銷售行為。

4.2 圖像識別技術應用

真假煙識別：建立真假煙圖像數(shù)據(jù)庫，利用深度學習算法對煙草包裝、標識等特征進行學習和識別。開發(fā)便攜式真假煙識別設備，執(zhí)法人員在市場巡查時，可通過設備快速準確地判斷卷煙的真?zhèn)巍?/p>

監(jiān)控視頻分析：在物流園區(qū)、倉庫、重點零售區(qū)域等安裝監(jiān)控攝像頭，利用AI圖像識別技術對監(jiān)控視頻進行實時分析。識別車輛牌照、貨物裝卸行為、人員活動軌跡等，當發(fā)現(xiàn)可疑車輛頻繁進出、貨物裝卸異?；蛉藛T行為鬼祟等情況時，及時向執(zhí)法人員發(fā)出預警。

4.3 智能預警與風險評估

風險評估模型：基于AI技術建立煙草市場風險評估模型，綜合考慮零售戶信用等級、歷史違法記錄、市場動態(tài)等因素，對不同區(qū)域、不同零售戶的假煙和走私煙風險進行評估和分級。根據(jù)風險等級，合理安排執(zhí)法力量，實現(xiàn)精準監(jiān)管。

智能預警系統(tǒng)：通過對各類數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和分析，當發(fā)現(xiàn)異常情況或達到預設的風險閾值時，智能預警系統(tǒng)自動向執(zhí)法人員發(fā)送預警信息，包括預警內容、風險等級、相關證據(jù)等，為執(zhí)法人員提供決策支持。

4.4 智能輔助執(zhí)法

執(zhí)法路徑規(guī)劃：借助AI導航技術，結合實時交通信息、執(zhí)法任務和零售戶分布情況，為執(zhí)法人員規(guī)劃最優(yōu)的執(zhí)法路徑，提高執(zhí)法效率，減少執(zhí)法時間和成本。

現(xiàn)場執(zhí)法輔助：開發(fā)智能執(zhí)法終端，集成法律法規(guī)查詢、案件信息錄入、實時數(shù)據(jù)查詢等功能。執(zhí)法人員在現(xiàn)場執(zhí)法時，可通過終端快速查詢相關法律法規(guī)，了解零售戶的基本信息和歷史違法記錄，及時錄入案件信息，實現(xiàn)執(zhí)法過程的信息化和規(guī)范化。

5 基層煙草部門融合AI技術開展打假打私工作面臨的挑戰(zhàn)

5.1 數(shù)據(jù)質量與安全問題

數(shù)據(jù)質量問題：基層煙草部門的數(shù)據(jù)來源廣泛，部分數(shù)據(jù)存在準確性不高、完整性不足、更新不及時等問題。例如，零售戶信息變更后未能及時更新，導致數(shù)據(jù)分析結果出現(xiàn)偏差。

數(shù)據(jù)安全問題：大量的煙草業(yè)務數(shù)據(jù)涉及商業(yè)機密和個人隱私，在數(shù)據(jù)收集、存儲、傳輸和使用過程中，面臨數(shù)據(jù)泄露、篡改、濫用等安全風險。一旦發(fā)生數(shù)據(jù)安全事故，將對煙草部門、零售戶和消費者造成嚴重損失。

5.2 技術人才短缺

AI技術專業(yè)人才匱乏：基層煙草部門中，既懂AI技術又熟悉煙草打假打私業(yè)務的復合型人才嚴重不足。大多數(shù)執(zhí)法人員對AI技術的了解和應用能力有限，難以有效推動AI技術在工作中的應用。

人才培養(yǎng)難度大：AI技術發(fā)展迅速，知識更新?lián)Q代快，基層煙草部門開展內部培訓存在一定困難。同時，由于基層工作環(huán)境和待遇等因素的限制，吸引外部專業(yè)人才的難度較大。

5.3 系統(tǒng)兼容性與集成問題

現(xiàn)有系統(tǒng)兼容性差：基層煙草部門通常使用多個不同廠家開發(fā)的業(yè)務系統(tǒng)，這些系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)格式、接口標準不一致，導致AI技術與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成難度較大。例如，在將AI分析結果導入現(xiàn)有案件管理系統(tǒng)時，可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)不匹配、無法導入等問題。

集成成本高：實現(xiàn)AI技術與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成，需要對現(xiàn)有系統(tǒng)進行改造和升級，同時還需要購買相關的硬件設備和軟件授權，這將增加基層煙草部門的資金投入和技術實施難度。

5.4 法律法規(guī)與倫理問題

法律法規(guī)不完善：目前，針對AI技術在煙草打假打私工作中的應用，相關的法律法規(guī)還不夠完善。在數(shù)據(jù)使用、算法監(jiān)管、責任界定等方面存在法律空白，導致基層煙草部門在應用AI技術時面臨一定的法律風險。

倫理問題：AI算法的決策過程可能存在不透明性和偏見性，例如在風險評估模型中，可能對某些特定群體或地區(qū)產(chǎn)生不公平的評價結果。如何確保AI技術的應用符合倫理道德規(guī)范，避免對零售戶和消費者造成不必要的損害，是需要解決的重要問題。

6 基層煙草部門融合AI技術開展打假打私工作的應對策略

6.1 加強數(shù)據(jù)管理與安全保障

數(shù)據(jù)質量管理：建立數(shù)據(jù)質量管理制度，明確數(shù)據(jù)采集、錄入、審核、更新等環(huán)節(jié)的責任和標準。加強對數(shù)據(jù)的清洗和預處理，定期對數(shù)據(jù)進行質量評估和修正，確保數(shù)據(jù)的準確性、完整性和時效性。

數(shù)據(jù)安全防護：采用加密技術對數(shù)據(jù)進行加密存儲和傳輸，防止數(shù)據(jù)泄露。建立嚴格的訪問控制機制，根據(jù)員工的工作崗位和職責，分配不同的數(shù)據(jù)訪問權限。加強數(shù)據(jù)安全監(jiān)測和預警，及時發(fā)現(xiàn)和處理數(shù)據(jù)安全事件。

6.2 加大技術人才培養(yǎng)與引進力度

內部人才培養(yǎng)：制定AI技術人才培養(yǎng)計劃，通過與高校、科研機構合作，開展線上線下相結合的培訓課程，提高執(zhí)法人員的AI技術水平。鼓勵執(zhí)法人員參加行業(yè)內的技術交流活動和競賽，激發(fā)學習積極性。

外部人才引進：制定優(yōu)惠政策，吸引AI技術專業(yè)人才到基層煙草部門工作。建立人才柔性引進機制，通過聘請專家顧問、開展項目合作等方式，借助外部智力資源推動AI技術應用。

6.3 推進系統(tǒng)集成與優(yōu)化

統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準和接口規(guī)范：煙草行業(yè)應制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和接口規(guī)范，推動基層煙草部門現(xiàn)有系統(tǒng)的升級改造，實現(xiàn)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通和共享。建立數(shù)據(jù)交換平臺，實現(xiàn)AI系統(tǒng)與現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)對接。

分步實施系統(tǒng)集成：根據(jù)基層煙草部門的實際情況，采取分步實施的策略進行系統(tǒng)集成。先選擇部分關鍵業(yè)務環(huán)節(jié)和應用場景進行試點，待取得經(jīng)驗和成效后，再逐步推廣到其他業(yè)務領域。

6.4 完善法律法規(guī)與倫理準則

推動法律法規(guī)建設：相關部門應加快制定和完善與AI技術應用相關的法律法規(guī)，明確數(shù)據(jù)使用、算法監(jiān)管、責任界定等方面的規(guī)則?；鶎訜煵莶块T應加強對法律法規(guī)的學習和宣傳，確保AI技術應用在法律框架內進行。

建立倫理審查機制：成立倫理審查委員會，對AI技術在煙草打假打私工作中的應用進行倫理審查。制定倫理準則和規(guī)范，要求AI算法的設計和應用遵循公平、公正、透明的原則，避免出現(xiàn)倫理問題。

7 案例分析

7.1 案例選取與介紹

據(jù)悉，Y市基層煙草部門應用了AI技術開展打假打私工作。該地區(qū)煙草部門在AI技術應用方面起步較早，通過與科技公司合作，搭建了AI智能監(jiān)管平臺，在數(shù)據(jù)挖掘、圖像識別、智能預警等方面進行了實踐探索。

7.2 AI技術應用實施過程

數(shù)據(jù)采集與整合：整合該地區(qū)煙草零售戶信息、銷售數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、公安交通數(shù)據(jù)等，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫。對數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，確保數(shù)據(jù)質量。

模型構建與訓練：利用機器學習和深度學習算法，構建異常行為識別模型、真假煙識別模型、風險評估模型等。通過大量的數(shù)據(jù)訓練，不斷優(yōu)化模型性能。

系統(tǒng)集成與部署：將AI智能監(jiān)管平臺與現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)進行集成，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和業(yè)務協(xié)同。在物流園區(qū)、重點零售區(qū)域等安裝監(jiān)控設備，將監(jiān)控視頻接入平臺，實現(xiàn)實時分析。

7.3 應用效果評估

線索挖掘效率提升：通過AI技術的數(shù)據(jù)挖掘和分析功能，發(fā)現(xiàn)的有效線索數(shù)量同比激增，線索的精準度極大提高。

案件偵破效率提高：借助智能預警和執(zhí)法輔助功能，案件偵破時間大大縮短，打擊了一批長期隱藏的制假售假窩點和走私團伙。

市場凈化效果顯著：該地區(qū)煙草市場假煙和走私煙的市場占有率明顯下降。

7.4 經(jīng)驗總結與啟示

領導重視與支持是關鍵：該地區(qū)煙草部門領導高度重視AI技術應用，在資金、人員等方面給予大力支持，為項目的順利實施提供了保障。

合作共贏是有效途徑：與專業(yè)科技公司合作，充分發(fā)揮雙方的優(yōu)勢，實現(xiàn)技術與業(yè)務的深度融合。

持續(xù)優(yōu)化與改進是動力：在應用過程中，不斷根據(jù)實際情況對AI模型和系統(tǒng)進行優(yōu)化和改進，確保其有效性和適應性。

8 結論與展望

基層煙草部門融合AI技術開展打假打私工作具有重要的現(xiàn)實意義和可行性，能夠有效解決當前工作中面臨的諸多問題，提升工作效能。AI技術在數(shù)據(jù)挖掘與分析、圖像識別、智能預警、智能輔助執(zhí)法等方面具有廣闊的應用前景，為基層煙草打假打私工作提供了新的工具和手段?；鶎訜煵莶块T在融合AI技術過程中面臨數(shù)據(jù)質量與安全、技術人才短缺、系統(tǒng)兼容性與集成、法律法規(guī)與倫理等挑戰(zhàn)，需要采取針對性的應對策略加以解決。同時關注發(fā)展自身吸收能力，整合內部資源，提高資源整合能力，以更高效地利用和轉化外部知識和技術，實現(xiàn)與技術研發(fā)活動的協(xié)同效應[2]。通過案例分析表明，AI技術的應用取得了顯著的成效，為其他地區(qū)基層煙草部門提供了有益的經(jīng)驗借鑒。

隨著AI技術的不斷發(fā)展和成熟，其在基層煙草打假打私工作中的應用將更加深入和廣泛，實現(xiàn)從輔助決策到自主決策的轉變。AI技術將與物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等新興技術深度融合，構建更加智能化、高效化的煙草監(jiān)管體系?；鶎訜煵莶块T將不斷加強與其他部門的協(xié)同合作，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和執(zhí)法聯(lián)動，形成打擊假煙和走私煙的強大合力[3]。

主要參考文獻

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