人工智能背景下煙草企業信息資源管理探究

引言

隨著人工智能技術的快速發展，煙草企業信息資源管理正在經歷深刻的變革與挑戰。作為典型的數據密集型、流程復雜型產業，煙草行業在數字化轉型過程中，不僅需要應對海量、多樣化的信息資源管理需求，還需滿足專賣制度下對數據合規性與時效性的嚴格要求。人工智能技術以其在自然語言處理、機器學習、知識圖譜構建等領域的強大能力，能夠為煙草企業信息資源管理體系的智能化升級提供了重要支撐。然而，在引入人工智能技術過程中，煙草企業仍面臨一系列突出問題，包括數據融合不足、系統智能水平偏低、管理體系薄弱與信息安全壓力加劇等，嚴重制約了信息資源管理體系智能化轉型的落地成效。針對上述問題，本文以人工智能視角為切入點，系統分析煙草企業信息資源管理的現狀與挑戰，圍繞推進數據融合、提升系統智能、完善治理體系、健全安全保障與夯實人才支撐等方面提出針對性優化策略。旨在為煙草企業信息資源管理模式的創新與完善提供理論支撐與實踐參考，助力企業實現高質量數字化轉型與智能化發展目標。

一、人工智能技術對煙草企業信息資源管理的賦能價值

（一）優化數據處理

人工智能技術顯著提升了煙草企業數據處理的效率與智能化水平[1]。首先，借助自然語言處理和知識圖譜技術，企業可對煙草生產質量報告、專賣合規文檔及零售終端反饋等非結構化數據進行智能解析、語義提取與標準化處理，減少人工整理的錯誤與冗余，確保數據的一致性與實時性。例如，自然語言處理可自動提取合規文檔中的關鍵條款，提升監管數據處理的準確性；其次，通過機器學習算法構建統一的數據標簽體系和元數據管理框架，企業能夠實現跨系統的數據分類歸檔與按需調用，如整合供應鏈與銷售數據以優化庫存管理。這不僅提升了數據管理的可控性與可追溯性，還為趨勢預測和風險評估提供了高質量數據基礎。

（二）強化系統協同

人工智能技術助力煙草企業打破系統孤島，實現業務流程的高效協同。首先，通過語義識別與接口映射技術，企業可實現業務系統間的數據字段自動匹配與接口貫通。例如，通過語義中臺整合煙草物流與零售系統的數據，提高信息交換的精確度；其次，人工智能的事件感知與智能調度能力能夠實時監控系統運行狀態，自動觸發跨系統流程，如在庫存預警時聯動生產和配送模塊，顯著提升響應速度;最后，構建以人工智能為核心的協同平臺，融合生產、物流、銷售等模塊，通過集中式規則管理實現端到端業務流程的智能管控，推動企業向集成化、平臺化的運營模式轉型。

（三）拓展決策支持

人工智能技術為煙草企業構建智能化決策支持體系，增強戰略執行的科學性與前瞻性。首先，借助機器學習挖掘歷史數據，企業可識別煙草市場需求趨勢與消費者行為模式，為營銷策略調整提供精準參考。例如，分析零售數據以優化區域促銷方案；其次，通過預測建模工具，企業可動態分析銷售走勢、庫存變動及物流效率，支持多場景模擬與資源優化，提升戰略落地的靈活性；最后，基于多維數據整合與實時可視化技術，建設智能決策支持系統，推動決策從經驗驅動向數據驅動轉變。例如，實時監控全國市場數據以支持專賣政策調整。然而，上述賦能需依賴高質量數據與系統協同，實施中可能面臨技術復雜性與成本挑戰。

二、人工智能背景下煙草企業信息資源管理的核心挑戰

（一）數據融合不足

數據融合不足是煙草企業信息資源管理的關鍵瓶頸[2]。受歷史業務系統分散建設及數據標準缺失影響，企業內部普遍存在數據孤島，如生產、物流與零售系統的數據結構不統一、接口兼容性差，嚴重阻礙了煙草供應鏈與專賣數據的整合與流通。同時，數據采集、處理與存儲缺乏統一治理規范，導致質量檢測數據冗余、合規文檔失真等問題，削弱了數據可信度與利用價值。此外，跨部門共享機制缺失，數據權屬界定不清，尤其在跨區域專賣數據協同中，信息壁壘長期存在。這些融合障礙不僅降低了管理效能，還限制了人工智能技術（如機器學習、知識圖譜）對高質量數據的依賴，削弱其在趨勢預測與風險識別中的應用效果。

（二）系統智能較低

煙草企業現有信息系統的智能化水平偏低，難以滿足動態感知、智能決策與自主優化的業務需求。一方面，大多數系統局限于基礎數據處理與自動化執行，缺乏知識推理與智能推薦功能。例如，零售數據分析系統無法提供精準的市場預測，質量監控系統難以實現自動化風險識別；另一方面，業務模塊間協作受限，系統孤立運行，缺乏統一調度與動態聯動，如物流與銷售系統無法實時協同優化配送方案。這種智能化不足既限制了信息資源的深度挖掘，也暴露出頂層設計與技術協同的短板，直接制約了人工智能驅動的智能決策與流程優化，亟須系統性升級。

（三）管理體系薄弱

管理體系薄弱是煙草企業信息資源管理的突出障礙[3]。許多企業尚未建立系統化、標準化的管理制度，數據采集、存儲、應用與共享等環節缺乏統一規范。例如，專賣數據管理職責不清，流程碎片化，導致治理隨意性強、風險高。同時，跨部門協作機制缺失，資源整合受阻，尤其在跨區域項目推進中，缺乏統一指揮與協調，阻礙了數據共享與業務協同。管理體系的薄弱不僅降低資源利用效率，增加決策不確定性，還限制了人工智能技術的落地，如智能治理工具因缺乏規范支持難以有效部署，難以形成持續創新的機制。

（四）安全壓力加劇

隨著煙草企業信息資源規模擴大與數據流通復雜性增加，信息安全與隱私保護面臨嚴峻挑戰。人工智能應用可能引發新型風險，例如，算法偏見可能導致煙草銷售預測失準，數據泄露可能暴露專賣合規信息，而傳統安全防護體系難以應對這些智能應用隱患。同時，外部網絡攻擊手段多樣化，內部權限濫用頻發，如員工誤操作可能泄露敏感供應鏈數據，加劇系統脆弱性。這些安全壓力威脅核心數據資產的完整性與合規性，尤其在《中華人民共和國數據安全法》及煙草專賣監管要求下，可能引發法律風險，削弱信息資源管理效能。

（五）人才儲備不足

煙草企業在人工智能技術與信息資源管理領域的專業人才儲備不足，嚴重制約了信息資源的管理升級。首先，人工智能、大數據及信息管理專業人才匱乏，導致數據中臺建設、零售預測模型開發等關鍵項自進展緩慢。例如，缺乏專精于煙草供應鏈優化的數據分析師，限制了數據分析能力；其次，管理層對人工智能技術的理解有限，難以有效推動跨部門智能化項目，如專賣數據協同管理；最后，復合型人才短缺，尤其是精通專賣合規與人工智能應用的跨領域人才稀缺，阻礙了業務與技術的深度融合。這些人才瓶頸不僅削弱了系統智能化和管理效率，還限制了人工智能技術在煙草行業的落地應用，亟須通過系統性人才建設予以解決。

三、人工智能背景下煙草企業信息資源管理的優化策略

（一）推進數據融合能力

針對數據孤島與系統割裂問題，煙草企業需通過標準化與平臺化建設破解數據壁壘，夯實智能化應用基礎。首先，建立統一的數據標準體系，制定覆蓋生產、物流、零售及專賣合規等模塊的數據規范與接口標準，打破系統兼容性壁壘。例如，統一供應鏈與零售數據格式，提升流通效率。通過構建企業級數據中臺，集中管理分散數據，確保煙草質量檢測與合規數據順暢流轉；其次，運用自然語言處理、知識圖譜和機器學習等人工智能技術，對非結構化數據（如合規文檔、客戶反饋）進行智能解析與標準化，增強數據關聯性與利用價值。例如，知識圖譜可優化供應鏈數據分析；最后，完善跨部門數據共享機制，搭建統一數據服務平臺，明確專賣數據權屬與權限規則，確保按需共享，同時加強安全審計，防范泄露風險。潛在挑戰：數據中臺建設成本高、技術復雜。應對策略：分階段實施，先試點核心模塊，引入成熟開源工具降低成本。通過上述措施，煙草企業可打破數據孤島，為系統智能與決策支持提供高質量數據基礎。

（二）提升系統智能水平

針對系統智能化水平偏低、協作不足的問題，煙草企業需以人工智能技術為核心，推進系統升級與協同優化[4]。首先，深化深度學習、知識推理和智能推薦等人工智能技術應用，提升系統在市場預測與風險識別上的能力。例如，利用深度學習優化零售需求預測，推動系統從自動化向智能決策轉型；其次，優化系統架構，構建模塊化、可擴展的智能平臺，打通物流、零售與生產系統的數據壁壘，實現端到端流程的自動響應，如實時調整配送方案；最后，推廣智能運維與監控技術，運用機器學習和異常檢測實現設備狀態感知與故障自修復，提升系統穩定性。例如，監控生產設備以減少停機風險。潛在挑戰：人工智能技術部署需高算力支持，初期投入大。應對：采用云服務降低硬件成本，與技術供應商合作加速部署。通過這些措施，煙草企業可增強系統智能化水平，為數據融合與業務協同提供技術支撐。

（三）完善治理體系建設

針對管理體系薄弱與協作機制缺失，煙草企業需通過制度規范、組織協同和智能治理并舉，構建智能化管理框架，為數據融合與系統智能提供支撐。首先，健全數據全生命周期管理制度，制定專賣數據、質量檢測數據及零售數據的采集、存儲、共享和銷毀規范。例如，統一合規文檔格式與存檔規則，確保可追溯性，降低治理隨意性；其次，建立跨部門協同機制，組建數據治理委員會，協調生產、物流、零售與專賣部門，制定跨區域數據標準，如全國市場銷售數據聯動規范，提升協作效率；最后，運用人工智能技術開發治理監控系統，實時分析數據流轉，自動識別合規風險，如共享中的權限越界，動態優化管理流程。潛在挑戰：跨部門協調可能因利益沖突受阻。應對策略：設立專項工作組，明確考核機制，試點核心模塊。通過完善治理體系，煙草企業可規范管理行為，打破協作壁壘，保障信息管理資源升級的制度基礎。

（四）健全安全保障機制

針對安全壓力加劇，煙草企業需構建制度化與智能化相結合的安全機制，保障專賣數據與核心資產安全。首先，完善數據安全制度，制定覆蓋采集、存儲、傳輸、處理及銷毀的規范，明確專賣數據與供應鏈數據的分級標準與權限規則。例如，為高敏感性合規數據設置多級加密，定期審計操作日志，防范泄露；其次，引入人工智能驅動的防護體系，部署入侵檢測與異常行為分析技術，實時監控零售與物流數據異常，如未授權訪問或異常流量，快速隔離威脅；最后，強化合規與風險管理，遵循《中華人民共和國數據安全法》及煙草專賣法規，開展常態化合規審查與安全演練，預評估跨區域數據共享風險，確保合法性。挑戰：人工智能防護可能因算法偏見而誤判。應對：引入第三方審計，優化算法透明性。通過健全安全體系，煙草企業可確保數據的完整性與合規性。

（五）夯實人才支撐體系

針對人才儲備不足，煙草企業需通過引進、培養與激勵并舉，構建多層次人才體系，為數據融合、系統智能與治理提供智力保障[5。首先，聚焦人工智能、大數據與信息管理，優化招聘，引進數據分析師與系統架構師，開展專賣業務人工智能培訓，如合規數據分析課程，構建管理、技術、操作層級的人才梯隊；其次，完善激勵機制，設立智能化項目獎勵，如數據中臺開發獎金，舉辦技術創新大賽，激發員工活力；最后，培養復合型人才，通過跨部門輪崗與高校產學研合作，培訓兼具專賣合規與人工智能應用能力的人才，如優化供應鏈分析的專家，提升跨領域協作能力。挑戰：人才引進成本高，培養周期長。應對：與高校共建人才儲備基地，分階段培養核心崗位人才。通過夯實人才體系，煙草企業可為信息資源管理升級注入持續動力[。

結語

隨著人工智能技術的深入應用，煙草企業信息資源管理迎來了重要變革機遇。盡管如此，企業在信息資源管理轉型過程中，仍面臨數據融合不足、系統智能水平偏低、管理體系薄弱與信息安全壓力加劇等突出問題。針對上述挑戰，煙草企業應系統推進數據融合，提升系統智能，完善治理體系，健全安全保障，并夯實人才支撐體系，奠定信息資源管理智能化發展的基礎。

參考文獻：

[1]楊洋.人工智能技術在煙草行業數字化轉型中的應用意義與路徑[J].數字通信世界，2024，（12）：169-171.

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[4]劉佳.煙草商業企業人工智能平臺構建及算法研究[J].中國市場，2025，（11）：195-198.

[5]薛俊卿，蘇鑫，崔凌濤，等.人工智能背景下煙草行業人力資源管理創新研究[J].活力，2025，43（04）：40-42.

[6]賀鵬威.基層煙草企業軟實力建設的幾點思考[J].公關世界，2025，（06）：13-15.

（作者單位：1.江蘇省煙草公司宿遷市公司2.中國煙草總公司江蘇省公司）

（責任編輯：宋宇靜）