如何综合运用互联网大数据技术提升烟草打假打私质效

烟草专卖制度是维护烟草市场秩序与财政稳定的重要保障，当前制售假冒、走私卷烟呈技术化、网络化、智能化特征，传统人工稽查与分散监管难以应对，线索挖掘、包裹识别、部门协同均存难题。基于此，本文探讨如何综合运用互联网大数据技术打通监管链路，提升烟草打假打私质效，保障行业发展与民生利益。

一、烟草打假打私的重要性

从市场层面看，假冒伪劣卷烟与走私卷烟往往逃避税收、无视质量标准，不仅冲击合法烟草零售户经营，还破坏“统一领导、垂直管理、专卖专营”的烟草专卖制度根基。从行业发展角度，烟草行业承担着保障国家财政收入的重要职责，走私卷烟每年造成巨额税收流失，假冒卷烟则因原料劣质、工艺粗糙，损害“中式卷烟”品牌形象与消费者信任，当前依托“金叶”系统与数据中台构建的质量追溯体系，需通过打假打私打通“生产－流通－销售”全链条监管，才能确保行业高质量发展的成色 [1]。从社会民生维度，假冒卷烟常含超标焦油、重金属等有害物质，直接危害消费者健康，而走私卷烟的流通还可能伴随洗钱、走私等违法犯罪活动，借助跨部门协同的智能监管平台打击此类行为，既是落实《中华人民共和国烟草专卖法》维护公众健康的要求，也是防范衍生违法犯罪、维护社会稳定的必然之举，其价值远超单一的行业监管范畴，是兼顾经济秩序与社会治理的重要抓手。

二、综合运用互联网大数据技术提升烟草打假打私策略

（一）整合多元数据，深挖线索

搭建省级烟草专卖数据中台，依规接入多类核心数据源，整合行业内数据，包括烟草批发企业进销存台账、零售户许可证登记信息、卷烟物流配送轨迹数据。通过政务数据共享平台，合规获取跨领域数据，涵盖物流企业的快递实名收寄数据、市场监管部门的线下无证经营巡查记录、公安部门的涉烟案件历史卷宗及人员活动轨迹数据，同时借助合规爬虫技术采集电商平台、社交软件中含“免税烟”“渠道烟”等关键词的交易信息与聊天记录[2]。数据处理阶段，采用 ETL 工具完成异构数据清洗，针对物流非结构化数据运用 OCR 技术提取收件人、地址等结构化信息，对社交平台文本数据通过自然语言处理（NLP）技术过滤无效信息、提取涉烟关联词汇。在此基础上，运用图神经网络（GNN）构建“人员－货物－资金－地址”关联图谱，自动识别异常关联模式。同一收件地址频繁接收不同发件人的匿名包裹、零售户进货量与实际销量严重不符等，生成风险等级画像，与属地烟草稽查系统联动，高风险线索实时推送至一线稽查人员，中低风险线索纳入动态监测库，同时建立线索反馈机制，将稽查结果回传数据中台。

（二）借助AI 智能，精准识别涉烟包裹

完成物流环节智能设备部署，在全国重点物流枢纽、分拨中心的分拣流水线，集成高清工业相机、红外重量传感器、激光体积测量仪及 X 光安检设备，形成“外观 + 重量 + 体积 + 内部结构”四维数据采集网络，所有设备通过 5G 专网接入边缘计算节点，确保数据实时传输与低延迟处理 [3]。开展 AI 模型训练与优化，以各地烟草稽查部门历年查获的涉烟包裹数据为基础，构建多任务卷积神经网络（CNN）模型，通过图像分割算法提取包裹外观特征，识别“无标准物流标签”“多层密封包装”“刻意遮挡收件信息”等涉烟包裹常见外观异常；利用回归分析模型建立不同品类卷烟的标准重量体积比数据库，自动比对实测数据与标准值的偏差；采用深度学习算法对X 光图像进行特征提取，识别卷烟条盒、烟支排列的典型密度分布特征，区分与普通货物的差异。运用迁移学习技术，将已训练成熟的模型参数迁移至不同地区物流节点的 AI 系统，快速适配各地包裹品类差异，并定期通过国家烟草专卖局的涉烟包裹样本共享库更新训练数据，提升模型泛化能力[4]。实施分级处置流程，边缘计算节点对采集数据实时分析后，将包裹分为“正常”“可疑”“高风险”三类，正常包裹直接进入分拣流程；可疑包裹自动触发二次X 光复检与人工视频核验；高风险包裹立即生成电子暂扣指令，通过系统推送至物流企业现场管理人员，同步生成包含包裹信息、识别依据的电子协查单，推送至属地烟草专卖稽查部门，稽查人员凭协查单在规定时限内完成现场查验与处置。

（三）创新监管，跨部门协同打击网络售烟

搭建省级烟草联合监管智能平台，按照“统一标准、分级授权、协同监管”原则，接入烟草专卖、公安网安、市场监管、网信、邮政管理等部门的核心监管数据：烟草部门提供零售户授权信息、异常订单数据；公安网安部门提供涉烟 IP 地址轨迹、网络账号关联信息；市场监管部门提供网络经营主体登记信息；网信部门提供涉烟舆情监测数据；邮政管理部门提供物流寄递异常数据 [5]。平台核心搭载智能协同引擎，基于知识图谱技术构建“网络店铺－支付账户－物流账号－实际经营者”关联模型，自动识别“无资质开店”“多店共用支付账户”“异地发货规避监管”等违规模式。建立分级数据共享与联动处置机制，依据数据敏感程度设置三级共享权限，基础监管数据向所有部门开放查询；关联分析数据经部门审核后定向共享；涉密数据仅对公安、烟草部门开放，且通过区块链技术实现数据访问留痕，确保符合《中华人民共和国数据安全法》要求。当平台识别到网络售烟线索时，自动生成联动处置工单：网信部门第一时间下架违规店铺及商品链接；市场监管部门依法查处无资质经营主体；邮政管理部门追溯涉烟包裹物流链路；公安部门对涉嫌犯罪的账号开展落地核查；烟草部门负责后续涉案卷烟认定与处理，各部门处置进度实时在平台更新，实现“线索发现－多部门联动－全链条处置”的无缝衔接 [6]。构建动态烟草稽查调度体系，平台结合AI 路径规划算法，根据涉烟线索分布、稽查人员位置、交通状况等数据，自动生成最优稽查路线，并通过移动端 APP 实时推送调度指令，同时运用智能预警模型，基于历史案件数据预测网络售烟高发时段与区域，提前调度部门力量开展重点巡查监管。

结束语：

通过上述分析，本研究得出三大结论：多元数据整合为线索挖掘基础，借数据中台与智能技术可精准识别异常关联；AI赋能包裹识别，依托多维采集与模型训练能提升物流监管效率；跨部门协同监管是网络售烟打击关键，通过智能平台实现全链条管控。

参考文献：

[1] 郭东云 , 黄晓庆 . 基层烟草部门融合 AI 技术开展打假打私工作的研究 [J]. 现代商贸工业 ,2025(16):44-47.

[2] 张 振 华 , 魏 立 聪 , 曾 新 淼 . 多 元 共 管 模 式 下 的 烟 草 打假打私价值共创机制研究 [J]. 汕头大学学报（人文社会科学版）,2023,39(10):33-39.

[3] 金斌道 . 烟草专卖打假打私现状智慧监管模式改进 [J]. 商品与质量 ,2022(23):160-162.

[4] 李俊 , 姜旭 , 郭军 , 等 . 烟草专卖打假打私现状智慧监管模式改进 [J]. 现代企业 ,2021(12):144-145.

[5] 张高豪 , 张艺海 , 余泽楹 , 等 . 基于微信小程序的卷烟销售违法案件管理系统 [J]. 电脑编程技巧与维护 ,2022(12):66-68.

[6] 张振华 , 孙昕 , 曾新淼 , 等 . 烟草打假打私数字化综合治理体系的构建研究 [J]. 汕头大学学报（人文社会科学版）,2023,39(1):17-23.

作者简介：胡贤（1976.8—），男，汉族，江西南丰人，法学本科，二级专卖管理师。