基于智能治理的烟草专卖内管体系创新研究

1 研究背景与意义

烟草行业一直是国家税收的重要来源之一，其税收贡献在某些地区甚至占据地方财政收入的较大比例，对地方经济的发展起到了关键的支撑作用。同时，烟草行业的产业链条长，涵盖了种植、生产、销售等多个环节，涉及众多从业人员，从烟农到卷烟厂工人，再到烟草销售终端的从业人员，为社会提供了大量的就业岗位。此外，烟草行业的稳定发展也带动了上下游相关产业的协同发展，如烟草机械制造、包装材料生产、物流运输等行业，对整个经济体系的稳定运行具有不可忽视的影响。因此，保障烟草行业的健康、规范发展，对于维护国民经济的稳定和促进社会就业具有极为重要的意义。

2 现状及问题

随着经济社会的快速发展和市场环境的日益复杂，传统烟草专卖内管模式面临着诸多困境。

2.1 信息遮蔽效应与“数据孤岛”问题

在传统模式下，信息遮蔽效应导致“数据孤岛”问题较为突出。由于各部门之间的信息未能实现有效整合，形成了一个个相对独立的信息系统，这些系统之间的数据无法实现互联互通和共享，使得监管人员难以全面、及时地获取“两烟”经营的完整信息。例如，卷烟生产环节的数据可能仅存在于生产企业内部的信息系统中，而销售环节的数据则分散在各个销售终端的记录中以及独立的销售系统中，两者之间缺乏有效的数据关联和共享机制。这种“数据孤岛”现象不仅降低了监管效率，还可能导致监管盲区的出现，使得一些违规行为难以被及时发现和处理。此外，信息的不完整和不准确也会影响监管决策的科学性和有效性，使得监管工作难以达到预期效果。

2.2 响应迟滞悖论与监管滞后性

一方面，传统的监管流程较为繁琐，从发现问题到采取措施需要经过多个环节的审批和处理，导致响应速度缓慢。例如，当监管人员发现某个零售户存在异常订单行为时，需要经过层层上报和审批，才能采取相应的调查和处理措施，这期间可能已经错过了最佳的处理时机。另一方面，违规行为的变异速度却非常快，不法分子能够迅速改变策略和手段，以逃避监管。这种响应迟滞与违规行为变异速度之间的非对称矛盾，使得传统监管模式难以有效应对快速变化的市场环境和复杂的违规行为，导致监管滞后性问题严重，无法及时遏制违规行为的蔓延。

2.3 跨部门协同不足与监管盲区

烟草专卖内管工作涉及多个部门，如营销、物流、财务、专卖管理等，但各部门之间往往存在信息不畅、沟通不及时、协作不紧密等问题，导致监管工作无法形成合力，存在监管盲区。例如，在卷烟销售环节，营销部门可能更注重销售业绩的提升，而对零售户的证照管理和进货渠道核实不够关注；在卷烟配送环节，物流部门可能更关注配送效率和任务完成，而忽视了对接货人员异常、空挂户、卷烟经营能力与档位不符等方面的监管。这种跨部门协同不足的情况，使得一些违规行为在部门之间的监管缝隙中得以滋生和蔓延，严重影响了烟草专卖内管工作的整体效能。

这些问题的存在，制约了烟草专卖内管工作的有效开展，亟待通过创新监管模式来解决。

3. 智能治理在专卖内管方面的创新探索

3.1 智能治理对烟草专卖内管工作的推动作用

智能治理模式能够为烟草专卖内管工作带来了全新的思路和方法，具有重要的推动作用。智能治理模式下可以通过大数据、人工智能、区块链等先进技术，实现对“两烟”经营数据的全面采集、深度分析和高效利用，有效打破“数据孤岛”，提升信息共享程度，为精准监管提供有力支持。例如，利用大数据技术可以对卷烟销售数据进行实时监测和分析，及时发现零售户异常销售行为，提前预警潜在的违规风险。同时，智能治理能够提高监管的及时性和准确性，通过对违规行为的实时监测和智能预警，将违规行为发现时点从“事后”提前至“事中”甚至“事前”，使监管人员能够及时采取措施，防止违规行为的进一步发展，降低违规行为对企业造成的损失。此外，智能治理还有助于优化监管流程，提高监管效率，通过智能化的业务流程再造，减少人工干预，降低监管成本，实现烟草专卖内管工作的高效运行。

3.2 智能治理的理论创新

3.2.1 监管信息密度

在智能治理的背景下，信息作为监管的基础资源，其质量和数量直接影响着监管的效能。传统的监管模式由于信息获取手段有限、信息处理能力不足，往往存在信息不完整、不准确、不及时的问题，导致监管效果不佳。基于此，提出“监管信息密度”这一新的理论概念。

监管信息密度是在智能治理背景下提出的新理论概念，指特定监管时空范围内与目标相关有效信息的数量（广度、覆盖）与质量（准确、时效、相关）的综合度量。传统监管因信息获取和处理能力不足导致信息残缺失真滞后，效能低下。提升监管信息密度则能更全面精准掌握“两烟”经营各环节主体信息，为有效监管奠基。理论上，它有助于打破“信息孤岛”，通过整合跨部门、跨环节数据构建完整监管信息网络，使内管人员实时分析信息、及时识别潜在违规（例如在卷烟销售环节，整合零售户订单、库存、销售流水及物流接货人、刷卡、空挂户、代订异常等信息，分析趋势波动并预警）。实践中提升该密度需建立统一数据标准、加强自动化智能化采集（如物联网）、健全数据质量管控机制（清洗、校验、修正），从而为智能治理下的内管提供强有力支持。

3.2.2 全景式监管

全景式监管依托大数据技术，实现对“两烟”经营活动全生命周期的数据留痕与追溯，为监管提供全方位信息支持。该技术整合烟叶种植、卷烟生产（含原辅料、工艺、质检）及销售（订单、库存、物流）等环节产生的海量、多源、异构数据，构建完整数据链，克服传统模式整合难题。数据留痕使监管人员能掌握各环节细节：追溯烟叶源头确保质量安全，监控生产防止超计划超进度，掌握卷烟流向打击非法流通。同时，大数据追溯功能可在问题发生时（如某批次卷烟质量问题）迅速定位源头（生产企业、时间、工艺等），便于召回整改，降低影响。这种基于全周期数据洞察的监管模式，显著提升了监管的精准性、有效性、透明度及公信力。

3.2.3 先知式预警

先知式预警通过构建面向行业需求的烟草 AI 模型，对“两烟”经营活动中的潜在违规风险进行预测和预警，为监管提供前瞻指导。

该模型基于历史数据学习，识别违规特征与模式（如零售户订单异常激增、价格异常波动等可能预示非法渠道进货的行为），并对经营行为进行实时监测分析，一旦发现类似特征即发出预警信号，提示监管介入。为提高预测准确性，模型需持续优化：包括丰富完善训练数据确保其全面准确及时，采用深度学习、机器学习等先进算法提升性能，并结合专家经验验证修正结果。此预警机制实质为监管提供了“数字孪生”预演空间，使内管人员能提前模拟问题场景、制定应对策略（例如依据预警协调执法力量加强对重点区域和对象的监管），从而提升监管的及时性、有效性、精准性，并降低人工蹲点成本。

3.2.4 协同式治理

通过区块链技术的应用，可以推动工商零三方（即烟草生产企业、商业企业、零售户）之间的数据互信共享，打破信息壁垒，实现协同监管。

区块链技术具有去中心化、不可篡改、数据共享等特点，为工商零三方提供了一个安全、可信的数据共享平台。在烟草专卖内管实际运用中，工商零三方可以通过区块链平台实时共享“两烟”经营活动的相关数据，如生产计划、销售订单、物流配送、库存信息等，确保数据真实、完整且公开透明，各方均可监督，有效打破信息壁垒并增强互信。在协同机制下，例如打击非法流通卷烟时，生产企业可及时发布产品流向，商业企业实时监控终端销售，零售户配合自查，一旦发现异常即可迅速联动响应，形成监管合力。此外，该模式还能通过区块链实现业务流程自动化与智能化（如订单自动匹配、物流智能调度、库存实时更新），减少人工干预，提升工作效率与准确性，降低运营成本。

3.3 三维融合监管模式

三维融合监管模式即从空间、时间、主体三个维度对监管工作进行全方位的优化和提升，构建一个立体化、动态化的监管体系。

3.3.1 空间维度

在空间维度上，三维融合监管模式通过地理网格化与数据网格化的双重覆盖实现对“两烟”经营活动的全方位监管。地理网格化将监管区域划分为网格并配备人员设备，确保物理空间无死角；数据网格化则按地理空间整合、分析网格内的销售、库存、物流等经营数据，形成完整的数据地图。这使得监管既能结合网格进行实地检查（如零售户规范经营），又能在数据地图显示某网格数据异常（如销售波动）时快速精准定位（如具体物流线路、客户经理片区）并进行核查，显著提升了监管的效率和精准性。

3.3.2 时间维度

在时间维度上，三维融合监管模式构建了覆盖事前预警 - 事中阻断 - 事后溯因的全链条监管机制。事前预警依托大数据分析和 AI 模型预测，识别潜在违规风险（如通过历史销售预测异常行为），提前发出预警以便干预；事中阻断则通过实时监测与智能预警，在违规行为发生过程中（例如物流车辆异常停留或偏离路线）及时采取措施阻断其发展；事后溯因通过对事件相关数据的追溯分析，查找原因、厘清责任并总结经验，为后续监管提供依据。

3.3.3 主体维度

在主体维度上，三维融合监管模式能够构建工业企业- 商业企业-零售户立体监管体系。对工业企业，重点监管其生产计划、原辅料采购、打扫码出入库等环节，确保其生产经营活动符合专卖制度要求；对商业企业，重点监管其订单采集、物流配送、资金结算等环节，防止出现违规操作；对零售户，重点监管其证照管理、进货渠道、销售行为等，打击非法经营行为。通过三维融合监管模式，能够有效实现对“两烟”经营活动的全方位、全过程、全主体监管，提高监管的精准性和有效性，为烟草行业的规范经营提供有力保障。

3.4 业务流程再造路径

业务流程再造路径是智能治理在烟草专卖内管中的重要实践环节。

3.4.1 审查智能化

审查智能化是指将传统的人工核对报表转变为系统自动比对异常，提高审查效率和准确性。在传统的监管模式下，对各类报表的审查主要依赖人工核对，这种方式不仅效率低下，而且容易出错。通过智能化改造，可以利用数据挖掘和智能分析技术，对报表中的数据进行自动比对和分析，及时发现异常数据并发出预警信号。例如，废弃物处置报表，系统可以自动比对期初库存、期末库存等数据的差异，发现异常情况及时提示监管人员，提高审查的效率和精准性。

3.4.2 处置协同化

处置协同化是指建立“AI 初判 - 县局复核 - 市局督办”的三级响应流程，实现违规行为处置的快速、准确和协同。当智能预警系统发出预警信号后，首先由 AI 系统对预警信息进行初步判断，筛选出疑似违规行为；然后将疑似违规行为信息推送给县局内管人员通过实地调查等方式进行核实；最后，对于确认的违规行为，由市局内管部门进行督办，确保违规行为得到及时处理。这种三级响应流程不仅能够提高违规行为处置的效率，还能加强不同层级内部监管机构之间的协同合作。

3.4.3 档案数字化

档案数字化是指构建可溯源的电子证据链管理系统，确保监管工作的完整性和可追溯性。在监管过程中，形成的各类档案资料是重要的证据和参考资料。通过数字化改造，可以将传统的纸质档案转化为电子档案，利用区块链等技术确保电子档案的真实性和不可篡改性。同时，建立电子证据链管理系统，对监管过程中的各类文件、图片、视频等资料进行数字化处理，并按照一定的规则进行存储和管理，确保资料的完整性和可追溯性。例如，在对零售户的检查过程中，拍摄的现场照片、录制的视频资料等可以作为电子证据存储到管理系统中，并通过数字签名、时间戳等技术确保其不可篡改和可溯源，为后续的处理和问责提供有力支持。

3.5 人才培养机制

人才培养机制是智能治理在烟草专卖内管中的关键环节。根据内管人员的能力水平和岗位需求，可以设计“数字监管能力三阶成长模型”即基础层、进阶层、专家层三个层次的数字监管能力培养路径。基础层主要培养内管人员的数据采集与系统操作技能，使其能够熟练掌握各类业务系统、物联网设备、智能监管系统等工具的使用方法，完成基础的数据采集和录入工作；进阶层着重提升内管人员的预警模型参数调优能力，使其能够对智能预警模型的参数进行调整和优化，提高模型的准确性和适应性；专家层则致力于培养内管人员的监管策略算法设计能力，使其能够根据实际监管需求，设计个性化的监管策略算法，为智能监管提供创新性的解决方案。通过这种分层次的培养模式，可以逐步提升内管人员的数字监管能力，满足智能治理对人才的需求。

4 结语

智能治理为解决传统内管监管模式中的痛点和难题提供了全新的思路和方法。文章从理论创新到技术应用，从实践机制设计到制度保障，提出了智能治理在提升内管监管效能、优化监管流程、增强监管透明度等方面的重要作用。在未来的发展中，可以进一步探索智能治理在烟草专卖内管中的应用，不断完善智能监管体系，推动烟草行业的规范、健康、可持续发展。

参考文献

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[3] 张梓萌 ， 胡秀深 . 高管海外经历对企业数字化转型的实证研究[J]. 商业观察 ，2023，9（26）：53-57.

作者简介：阙南萍（1987—），本科，中级经济师，专卖管理。单位：烟草专卖局（公司），内部专卖管理监督科。