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。基層煙草部門作為打假打私一線力量，面臨諸多挑戰。隨著人工智能（AI）技術的快速發展，其強大的數據處理和分析能力為基層煙草打假打私工作帶來新契機，無論是賦能產業優化升級，還是助力生產力整體躍升，在人工智能時代，誰能率先擁抱技術、善用技術，誰就能拓寬發展維度、搶占發展先機[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

煙草行業在我國經濟體系中占據重要地位，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管主體，承擔著打假打私的艱巨任務。傳統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據記錄分析，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、醫療、交通等領域的成功應用，展現出強大的數據挖掘、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，豐富了煙草行業監管與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；實踐中，有助于基層煙草部門優化工作流程，合理配置執法資源，提升執法效果，維護煙草市場的健康穩定發展。

1.3 研究方法與創新點

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，梳理研究現狀和發展趨勢，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技術或傳統方式開展打假打私工作的典型案例，進行深入剖析，總結經驗教訓。

問卷調查法：針對基層煙草執法人員發放問卷，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 創新點

首次從基層煙草部門視角，系統研究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；對物流運輸環節進行監控，防止假煙和走私煙通過物流渠道流通；配合公安、海關等部門開展聯合執法行動，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內零售戶進行實地走訪。檢查內容包括零售戶的經營許可證、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行為。

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

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

2.3 面臨的困難與挑戰

數據量大且復雜：基層煙草市場涉及眾多零售戶、物流企業和大量交易數據，數據來源廣泛且格式不統一，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，如利用網絡銷售、快遞寄遞等隱蔽方式，增加了監管難度。

執法資源有限：基層煙草部門執法人員數量相對不足，執法設備和技術手段相對落后，難以實現對廣闊市場的全方位、全時段有效監管。

線索分析困難：傳統的線索分析主要依賴人工經驗，難以從海量數據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 現有工作成效與存在的問題

通過持續不斷的努力，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仍時有出現，市場凈化率有待進一步提高；執法工作的精準度和效率有待提升，存在執法資源浪費的現象；與其他部門的協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據處理能力、自我學習和優化能力、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據的學習，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出色，已廣泛應用于安防監控、自動駕駛等領域；自然語言處理可實現人機交互、文本分析等功能，常用于智能客服、輿情監測等。

3.2 基層煙草部門應用AI技術的基礎條件

數據資源積累：經過多年的信息化建設，基層煙草部門積累了豐富的業務數據，包括零售戶信息、銷售數據、物流數據、案件數據等，為AI技術的應用提供了數據基礎。

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

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

3.3 AI技術對基層煙草打假打私工作的優勢與契合點

優勢：AI技術能夠快速處理和分析海量數據，發現數據中的潛在規律和異常情況，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，實現對監控視頻、舉報語音等非結構化數據的分析處理，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據量大、違法手段隱蔽等問題，與AI技術的數據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 數據挖掘與分析

構建數據模型：利用機器學習算法，對零售戶銷售數據、物流數據、價格數據等進行分析，構建異常行為識別模型。例如，通過分析零售戶的銷售數據，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異常增長或價格明顯低于市場平均水平時，系統自動發出預警。

關聯分析與線索挖掘：對不同來源的數據進行關聯分析，挖掘潛在的違法線索。將物流數據與零售戶銷售數據關聯，分析貨物運輸目的地與銷售記錄是否匹配，若發現貨物運輸到非零售戶登記地址或銷售記錄異常的區域，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：建立真假煙圖像數據庫，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。開發便攜式真假煙識別設備，執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偽。

監控視頻分析：在物流園區、倉庫、重點零售區域等安裝監控攝像頭，利用AI圖像識別技術對監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，當發現可疑車輛頻繁進出、貨物裝卸異常或人員行為鬼祟等情況時，及時向執法人員發出預警。

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、市場動態等因素，對不同區域、不同零售戶的假煙和走私煙風險進行評估和分級。根據風險等級，合理安排執法力量，實現精準監管。

智能預警系統：通過對各類數據的實時監測和分析，當發現異常情況或達到預設的風險閾值時，智能預警系統自動向執法人員發送預警信息，包括預警內容、風險等級、相關證據等，為執法人員提供決策支持。

4.4 智能輔助執法

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

現場執法輔助：開發智能執法終端，集成法律法規查詢、案件信息錄入、實時數據查詢等功能。執法人員在現場執法時，可通過終端快速查詢相關法律法規，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，實現執法過程的信息化和規范化。

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

5.1 數據質量與安全問題

數據質量問題：基層煙草部門的數據來源廣泛，部分數據存在準確性不高、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，導致數據分析結果出現偏差。

數據安全問題：大量的煙草業務數據涉及商業機密和個人隱私，在數據收集、存儲、傳輸和使用過程中，面臨數據泄露、篡改、濫用等安全風險。一旦發生數據安全事故，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務的復合型人才嚴重不足。大多數執法人員對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。

人才培養難度大：AI技術發展迅速，知識更新換代快，基層煙草部門開展內部培訓存在一定困難。同時，由于基層工作環境和待遇等因素的限制，吸引外部專業人才的難度較大。

5.3 系統兼容性與集成問題

現有系統兼容性差：基層煙草部門通常使用多個不同廠家開發的業務系統，這些系統之間的數據格式、接口標準不一致，導致AI技術與現有系統的集成難度較大。例如，在將AI分析結果導入現有案件管理系統時，可能出現數據不匹配、無法導入等問題。

集成成本高：實現AI技術與現有系統的集成，需要對現有系統進行改造和升級，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 法律法規與倫理問題

法律法規不完善：目前，針對AI技術在煙草打假打私工作中的應用，相關的法律法規還不夠完善。在數據使用、算法監管、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產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 加強數據管理與安全保障

數據質量管理：建立數據質量管理制度，明確數據采集、錄入、審核、更新等環節的責任和標準。加強對數據的清洗和預處理，定期對數據進行質量評估和修正，確保數據的準確性、完整性和時效性。

數據安全防護：采用加密技術對數據進行加密存儲和傳輸，防止數據泄露。建立嚴格的訪問控制機制，根據員工的工作崗位和職責，分配不同的數據訪問權限。加強數據安全監測和預警，及時發現和處理數據安全事件。

6.2 加大技術人才培養與引進力度

內部人才培養：制定AI技術人才培養計劃，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，提高執法人員的AI技術水平。鼓勵執法人員參加行業內的技術交流活動和競賽，激發學習積極性。

外部人才引進：制定優惠政策，吸引AI技術專業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 推進系統集成與優化

統一數據標準和接口規范：煙草行業應制定統一的數據標準和接口規范，推動基層煙草部門現有系統的升級改造，實現系統之間的數據互聯互通和共享。建立數據交換平臺，實現AI系統與現有業務系統的數據對接。

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

6.4 完善法律法規與倫理準則

推動法律法規建設：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，明確數據使用、算法監管、責任界定等方面的規則。基層煙草部門應加強對法律法規的學習和宣傳，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，避免出現倫理問題。

7 案例分析

7.1 案例選取與介紹

據悉，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智能監管平臺，在數據挖掘、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

數據采集與整合：整合該地區煙草零售戶信息、銷售數據、物流數據、公安交通數據等，建立統一的數據倉庫。對數據進行清洗和預處理，確保數據質量。

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。通過大量的數據訓練，不斷優化模型性能。

系統集成與部署：將AI智能監管平臺與現有業務系統進行集成，實現數據共享和業務協同。在物流園區、重點零售區域等安裝監控設備，將監控視頻接入平臺，實現實時分析。

7.3 應用效果評估

線索挖掘效率提升：通過AI技術的數據挖掘和分析功能，發現的有效線索數量同比激增，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：該地區煙草市場假煙和走私煙的市場占有率明顯下降。

7.4 經驗總結與啟示

領導重視與支持是關鍵：該地區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：與專業科技公司合作，充分發揮雙方的優勢，實現技術與業務的深度融合。

持續優化與改進是動力：在應用過程中，不斷根據實際情況對AI模型和系統進行優化和改進，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技術在數據挖掘與分析、圖像識別、智能預警、智能輔助執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。基層煙草部門在融合AI技術過程中面臨數據質量與安全、技術人才短缺、系統兼容性與集成、法律法規與倫理等挑戰，需要采取針對性的應對策略加以解決。同時關注發展自身吸收能力，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，實現與技術研發活動的協同效應[2]。通過案例分析表明，AI技術的應用取得了顯著的成效，為其他地區基層煙草部門提供了有益的經驗借鑒。

隨著AI技術的不斷發展和成熟，其在基層煙草打假打私工作中的應用將更加深入和廣泛，實現從輔助決策到自主決策的轉變。AI技術將與物聯網、區塊鏈、大數據等新興技術深度融合，構建更加智能化、高效化的煙草監管體系。基層煙草部門將不斷加強與其他部門的協同合作，實現數據共享和執法聯動，形成打擊假煙和走私煙的強大合力[3]。

主要參考文獻

［1］范俊生，高枝，武紅利.以技術之力引領發展——以AI拓維搶占先機[N].北京日報，20250308（006）.

[2]秦亞燕.人工智能技術研發對企業成長的影響研究[D].北京郵電大學，2023.

[3]王煒.煙草打假經費使用風險管控措施探討[J].現代商貿工業，2019，40（25）：140141.