精準畫像提高煙草專賣監管效能
——基于粗糙集的大數據分類監管體系研究

張 健 魏生強 張 瀛

(福建省清流縣煙草專賣局，福建 三明 365300)

0 引言

隨著煙草行業改革的日益深化，卷煙零售戶數量快速上升，但零售戶整體素質與守法意識參差不齊，這對卷煙市場監管工作提出新的問題和挑戰。目前，全國共有持證卷煙零售戶500萬戶左右，2019年全國查處的5萬元以上假私煙案件共10826起，同比增長18.97%，而全國僅有6萬多名煙草專賣行政執法人員，執法壓力可見一斑。傳統的市場監管采取“扛槍巡邏”模式，存在“失焦”與低效問題。因此，構建一種可以提升監管水平的具有科學化、現代化監管模式尤為迫切。

1 當前監管模式存在的問題

傳統的煙草專賣市場監管主要依靠監管人員的經驗和感覺，這種方式比較原始和落后，存在著許多不足，主要表現在以下幾個方面。

1.1 監管人員的思想認識存在誤區

近幾年，我國煙草市場監管任務不斷加重，導致每個監管人員的工作量都大幅提升，工作壓力與日俱增，繁重的工作讓他們疲于應付，進而產生了消極抵觸情緒，以完成任務為目的、忽視凈化煙草市場環境職責的思想不同程度存在。

1.2 監管手段落后

隨著信息技術的不斷發展，各種網絡通訊手段推陳出新，加之快遞、物流等業務不斷深入人心，煙草市場的違法手段越來越先進，這對行業目前較為落后的監管方式提出了嚴峻挑戰。行業專賣“三統一”系統經過近幾年的推廣使用，對統一市場走訪模式、案件查處流程等起到了較好的作用，但基層專賣人員的使用程度大多停留在存儲和查詢客戶基礎信息階段，系統使用不夠充分。“三統一”系統零售戶歸類分級、信用評價、分類監管等功能不成熟，系統部分數據與營銷系統同一類型數據不一致，模型分析效果有待提高。

1.3 監管對象特征模糊

目前專賣人員偵辦和查處案件主要還是依靠線人的舉報信息和市場走訪時的偶然發現，屬于被動式監管。目前，“三統一”系統的分析和應用能力仍有欠缺，零售戶在這些數據中展現在專賣人員面前的形象是模糊的，無法提供需要監管的重點和方向，使得專賣人員開展監管時缺乏針對性，沒有做到APCD工作法要求的“帶著問題上市場”，監管效率低下[1]。

2 粗糙集、精準客戶畫像理論概述

2.1 粗糙集理論

粗糙集(Rough Set，也稱Rough集、粗集)理論是Pawlak教授于1982年提出的一種能夠定量分析處理不精確、不一致、不完整信息與知識的數學工具。粗糙集理論最初的原型來源于比較簡單的信息模型，它的基本思想是通過關系數據庫分類歸納形成概念和規則，通過等價關系的分類以及分類對于目標的近似實現知識發現[2]。粗糙集理論思想新穎、方法獨特，已成為一種重要的智能信息處理技術，在機器學習與知識發現、數據挖掘、決策支持與分析等方面得到廣泛應用。粗糙集理論與應用的核心基礎是從近似空間導出的一對近似算子，即上近似算子和下近似算子(又稱上、下近似集)。

2.2 精準客戶畫像理論

客戶畫像本質是客戶特征的“標簽化”，通過收集與分析客戶的眾多屬性信息，例如基本屬性、社會屬性、交易屬性、行為偏好等，利用相關的數據模型將抽象化的客戶信息進行歸納總結，通過數據模型剝離出最后的結論，形成“源于數據、高于數據”的客戶標簽，為企業或監管機構在客戶識別、精準營銷、市場監管等方面提供有效支撐[3]。

卷煙零售客戶精準客戶畫像就是轄區煙草商業企業根據客戶社會和經濟屬性、經營方式和行為產生的數據、文本、語音、圖像等信息，建立客戶標簽庫和體系，通過數據結構化處理和標簽化的客戶模型甄別，給轄區卷煙零售客戶貼“標簽”，實現客戶標簽與客戶特征標識的精準對應，客戶標簽的有序組合形成相關客戶畫像，即客戶標簽在特定業務目標下的有序集合。通過描述、了解、認識和理解客戶，對標簽化客戶跟蹤觀察分析，及時掌握客戶動態，進而開展精準監管，促進行業的高質量發展。

2.3 通過大數據手段給零售戶“畫像”

為響應福建煙草專賣局提出的創新監管模型的要求，滿足專賣市場管理工作的現實需要，本文嘗試基于粗糙集理論，構建新的監管模型。

2.3.1 數據來源

除了從“三統一”數據以及營銷相關系統等行業內系統獲取基本的市場信息外，還應該拓寬數據來源。建立重點監管對象匯總表、卷煙信息采集點情況登記表、線人情況登記表，由專賣人員根據過往的案件查處、市場走訪采集、線人信息獲取等途徑獲取系統以外的監管信息，采集轄區內卷煙市場零售戶的基本情況，充分掌握轄區內卷煙市場的特點，歸類整理零售戶所處的區域位置、營銷規模和違法違規記錄等相關信息，盡可能構建能夠全面反映市場和零售戶屬性的“數據集市”。將這些信息通過統一的表格進行記錄，定期更新表格內容，將系統數據與收集的數據進行雜糅碰撞，得到市場監管真正有用的信息。

2.3.2 指標選取

根據粗糙集理論的構造化方法，需要分別選取上近似算子和下近似算子，該集合并非一成不變，根據監管重點的不同，指標的選取是可以改變的。通過R語言對近兩年清流縣煙草專賣局查獲的市場案件當事人相關指標進行相關性分析，發現卷煙銷售規模指標與案件發生呈現積極的正相關關系(詳見圖1)，同時誠信守法度因素也是監管的關鍵指標。通過選取通用指標并按照約定的規則進行賦值，即可計算出某一監管事項所有零售戶的分值，再按照分值高低進行針對性監管。通過此方法可以得到多組數據集合，需要開展專項監管時即可根據不同數據集的交集發現需要重點監管的對象，并對其制訂針對性的監管計劃。

圖1 近兩年查獲市場案件零售戶檔級區間圖

2.3.3 構建監管模型

通過數據篩選和指標選取，初步設計出零售戶分類監管公式：V=C×S×L，V代表分類值，C代表零售戶基礎信息因素，S代表營銷規模因素，L代表零售戶誠信守法度因素。其中C是可變項，可以根據實際需要更換相應指標，如是否為連鎖經營戶、是否為邊界活躍戶、經營者是否為外地戶籍人員等，該項數值可以是邏輯判斷指標(是/否)，也可以是具體的數據值(如某規格卷煙一段時期內的滿足率等)；S主要用于反映零售戶的卷煙經營規模，根據便于取得及反映現狀的原則，卷煙營銷系統中的檔位可以比較客觀地體現這一因素，因此指標S直接使用檔位的數值來體現；L用于反映零售戶在一段時間內的規范經營情況，通過“零售戶是否在一段時間內因違法違規經營卷煙被查處的次數”來對該值進行增減，具體賦值規則詳見表1。

表1 誠信守法度因素(L)賦值規則

據此，可以建立多個V值，如區域售煙大戶、外來戶籍經營戶、邊界活躍零售戶等。日常監管時可根據需要選取特定V值中的重點對象，求取相互間的交集，選取出復合式重點監管對象I=V1∩V2∩…。例如可以將區域售煙大戶V1的重點對象與外來戶籍經營戶V2的重點對象求交集，得到屬于外來戶籍的區域經營大戶的重點監管名單，并進行針對性監管。

3 案例分析與監管成效

3.1 案例分析

本文以三明市清流縣2020年1～5月專賣管理工作開展過程中查處的三個典型案件為例，闡述創新后的監管體系的實際成效。

3.1.1 案例1

2020年1月，清流縣局根據專賣人員前期市場走訪收集到的信息和營銷部門反饋的訂貨數據發現，2019年12月以來清流縣“利群(長嘴)”這一規格的卷煙需求量較大，而市局的投放策略無法很好滿足這一需求，根據2019年12月全市的“利群(長嘴)”投放滿足率(詳見表2)，清流縣這一指標位列全市倒數第二，流入的風險較高。

表2 2019年12月全市利群(長嘴)營銷情況

據此，清流縣局根據監管需要，選取轄區零售戶2019年12月“利群(長嘴)”規格卷煙的不滿足率(此數值提取重構自營銷一體化平臺)為零售戶基礎信息因素(C值)，構建“利群(長嘴)”監管重點模型，并選取V值最高的前20名零售戶作為監管重點戶開展專項檢查(詳見表3)。

表3 利群(長嘴)監管重點模型

1月19日，清流縣專賣局工作人員在對葉某經營的生鮮超市(許可證號為350423****14)進行“利群(長嘴)”專項監管時，查獲外渠道卷煙94條，其中“利群(長嘴)”卷煙93條。據當事人交代，其店鋪周邊抽“利群(長嘴)”的消費者較多，但是當地的投放量明顯不足，因此鋌而走險從泉州購進該規格卷煙用于銷售。

3.1.2 案例2

2020年2月，清流縣局專賣內管部門通過定期分析轄區卷煙訂貨情況，發現存在疑似重復IP地址訂貨的情況，通過分析篩選數千條訂貨的IP數據，發現涉及疑似重復IP地址訂貨的零售戶主要有39戶，涉及的IP地址有5個。據此，清流縣局選取是否存在疑似重復IP地址訂貨的行為為C值，構建同一IP地址訂貨監管模型，選取V值最高的前20名零售戶進行針對性監管(詳見表4)。

表4 同一IP地址訂貨監管模型

2月28日， 監管人員在對位于清流縣嵩口鎮的某綜合商店(許可證號為350423***437)進行檢查時，查獲亂渠道卷煙217條，案值達5.2萬元。經過調查和詢問，該零售戶黃某為所在鄉鎮的卷煙經營大戶，與多戶卷煙零售戶存在業務往來。經過分析查獲卷煙的32位碼，存在9戶與其同一訂貨IP地址的零售戶的卷煙，因此判定存在大戶控制小戶情形，將其列入重點監管名單。

3.1.3 案例3

2020年2月以來，福建嚴抓真煙異常流動，尤其是省外真煙流入。清流縣局由于歷年來查獲外省流入真煙案例較少，通過分析兄弟單位近年來查獲的省外流入真煙的案例發現，經營戶或其配偶為外省籍的邊遠戶更有可能從事倒入外省真煙進行銷售。同時，清流縣局從2020年起建立了以卷煙信息采集點和線人的培養為抓手的重點監管對象臺賬，全面收集轄區潛在的違法違規經營卷煙線索，其中包含了零售戶及其配偶的戶籍信息、轄區邊緣戶的相關數據。據此，清流縣局分別選取零售戶及其配偶是否為非本地戶籍和是否為轄區邊遠戶作為零售戶基礎信息因素(C值)，分別建立外籍經營戶監管模型和邊遠戶監管模型，并分別選取V值最高的前20名零售戶作為該模型的重點監管對象(詳見表5、表6)。

表5 外籍經營戶監管模型

表6 邊遠戶監管模型

對于以上兩個模型的重點監管戶取交集，得到屬于非本地籍且為邊遠戶的復合式監管對象，最終得到符合條件的零售戶1戶，為位于清流縣嵩溪鎮的某東食雜店(許可證號為350423****84)。3月23日，清流縣專賣人員對某東食雜店進行檢查，在其倉庫內查獲12條亂渠道卷煙，其中10條為江西碼段的卷煙。經過詢問，該零售戶胡某的妻子為江西籍，3月上旬回江西老家探親。由于近年來低價位卷煙貨源投放緊張，因此從家鄉購進一批低價煙帶回清流用于銷售。4月13日，監管人員對該戶進行“回頭看”式檢查，又在其倉庫內查獲50條湖北碼段的卷煙。遂于5月15日做出對其取消從業煙草專賣業務資格的決定。

3.2 監管成效

2020年受新冠肺炎疫情影響以及改進市場監管模式，清流縣局1～5月共開展各類市場檢查263戶次，2019年同期為695戶次，同比減少走訪432戶次，降幅達62.16%，共查處各類涉煙案件49起(同期25起)，同比增長96%。其中一般萬元案件4起(同期1起)，5萬元以上案件1起(同期0起)，查獲各類違法卷煙756.4條(同期108.7條)，同比增長595.86%，真煙714.8條(省外真煙119條，省內區外真煙102條)，假私煙40.6條。案件數和涉案卷煙數量均遠超往年，省外、省內區外真煙查獲量也有巨大突破，并首次在零售戶終端市場破獲卷煙要案，成效比較顯著。

4 結束語

移動互聯網時代，煙草行業可持續健康穩定發展面臨新的機遇和挑戰。全面樹立“互聯網+專賣管理”戰略思維，全面建立“大數據+市場監管”的戰術模式，是互聯網時代依法治煙的必然選擇。對此，需要改進現有的專賣管理方式，用創新思維推動專賣管理工作，努力打造“智慧專賣”的新模式，推動煙草專賣管理進一步朝智能化、智慧化方向發展。