人工智能在烟草专卖案件线索挖掘中的应用

烟草专卖管理对于维护市场秩序、保障国家利益至关重要。在案件线索挖掘工作中，传统方法效率低、精准度有限。随着人工智能技术快速发展，其在数据处理、分析预测等方面展现出独特优势。将人工智能引入烟草专卖案件线索挖掘，能有效解决传统方式的不足，提高线索发现与处理能力，为烟草专卖管理带来新的发展机遇。

1 人工智能在烟草专卖案件线索挖掘中应用的必要性与优势

1.1 应用的必要性

在烟草专卖管理领域，案件线索的有效挖掘是打击违法违规行为的关键。传统线索挖掘主要依赖人工经验和常规数据分析，难以应对海量复杂的数据 [1]。随着烟草市场环境日益复杂，违法形式不断变化，如利用互联网售假、新型烟草制品违规销售等，传统方式的局限性愈发明显。人工智能的引入成为必然，它能够处理大规模数据，从中发现潜在线索，提高线索挖掘的全面性和及时性。

1.2 应用的优势

人工智能具有高效的数据处理能力。它可以快速处理烟草销售数据、物流数据、监管数据等多源海量数据，大大缩短线索分析时间。同时，人工智能的算法模型能够发现数据中的隐藏模式和关联关系，提高线索挖掘的精准度。例如，通过对销售数据的深度分析，能够识别出异常销售行为，为案件线索的发现提供有力支持。此外，人工智能还可以实现实时监测和预警，及时发现潜在的违法违规行为，提前采取措施，减少烟草市场的损失。

2 人工智能在烟草专卖案件线索挖掘中的应用流程

2.1 数据收集与整合

数据是人工智能在烟草专卖案件线索挖掘中应用的根基。此过程需整合多维度信息，涵盖零售户的销售流水、进货记录、库存台账，物流企业的运输轨迹数据，以及监管部门的检查档案等。这些数据来源分散且格式各异，需通过构建数据仓库进行系统整合——经清洗剔除冗余信息、转换统一格式、加载分类存储，最终确保数据的一致性与精准性，为后续算法分析、异常识别提供高质量的数据支撑，夯实线索挖掘的基础。

2.2 模型构建与优化

需依据数据特征与线索挖掘目标，筛选适配的人工智能模型。常用模型涵盖机器学习类（如决策树、支持向量机、神经网络等）及深度学习类（如卷积神经网络、循环神经网络等）[2]。模型构建过程中，首先要对数据进行特征提取与筛选，明确输入变量与输出目标；随后利用训练数据开展模型训练与参数优化，通过反复调整权重、迭代次数等关键参数，提升模型的识别精度与运行效能。同时，需采用测试数据集进行模型评估与有效性验证，通过准确率、召回率等指标检验其实际应用价值，确保模型能稳定支撑线索挖掘工作。

2.3 线索挖掘与分析

运用训练成熟的模型对整合后的数据展开分析，可挖掘出潜在的案件线索。借助关联分析、异常检测、预测分析等技术手段，能够识别数据中的异常模式与关联关系：关联分析可梳理烟草销售数据与物流信息的内在联系，从中发现可能存在的违规运输迹象；异常检测能捕捉零售户的异常经营行为，如销量突然大幅波动等情况。 对于初步挖掘出的线索，需进行深度研判与验证，剔除无效信息，筛选出真正有价值的线索。这一过程既依靠模型算法的精准度，也需结合人工经验判断，确保线索的可靠性，为后续执法行动提供有力支撑。

3 人工智能在烟草专卖案件线索挖掘中的具体技术方法及应用案例

3.1 关联分析技术

关联分析是一种发现数据中不同变量之间关联关系的技术。在烟草专卖案件线索挖掘中，可以应用关联分析找出烟草销售数据、物流数据、零售户信息等之间的潜在联系。例如，通过分析发现某些零售户的进货渠道与特定的物流线路存在异常关联，可能暗示着存在违规运输或串货行为。某烟草专卖局利用关联分析技术，对辖区内零售户的销售数据和物流数据进行分析，发现部分零售户的进货量与实际销售情况不符，且与某条物流线路频繁关联。经过进一步调查，破获了一起跨区域串货案件。

3.2 异常检测技术

异常检测是识别数据中偏离正常模式的行为或事件的技术。在烟草销售数据中，异常销售行为可能是违法违规的信号。可以通过构建正常销售模式的模型，对零售户的销售数据进行实时监测，当发现销售数据偏离正常模式时，及时发出预警。例如，某零售户的某类烟草制品销量突然大幅增加，且与周边其他零售户的销售情况差异较大，可能存在非法批发或囤货待售的情况。某地区烟草专卖部门应用异常检测技术，成功发现了多起零售户非法批发烟草的线索，及时进行了查处。

3.3 预测分析技术

预测分析是利用历史数据和统计模型对未来事件进行预测的技术。在烟草专卖案件线索挖掘中，预测分析可以帮助预测违法违规行为的发生趋势和可能出现的区域 [3]。通过对历史案件数据、市场数据等进行分析，构建预测模型，预测未来可能出现的违法违规行为的类型、时间和地点。例如，根据节假日期间烟草市场的销售特点和以往的违法违规案例，预测可能出现的假冒伪劣烟草销售高峰，并提前部署监管力量。某烟草专卖局利用预测分析技术，在春节期间成功预防了多起假冒伪劣烟草销售案件的发生。

3.4 文本挖掘技术

互联网与社交媒体的发展，催生了海量烟草相关文本信息。文本挖掘技术能从这类信息中提炼有价值的线索，比如通过分析网络论坛讨论、电商平台评价等内容，捕捉消费者对假冒烟草的反馈与交流，从而发掘潜在案件线索。 某烟草专卖部门就运用文本挖掘技术，对网络上的烟草相关信息开展实时监测，成功识别出一批网络售假线索，并迅速介入调查处理，有效打击了线上违法售烟行为。这种技术应用拓展了线索来源渠道，提升了烟草市场监管的主动性与精准度。

3.5 图像识别技术

图像识别技术可通过解析烟草制品的包装特征、标签信息等，精准判别其真伪。在市场检查中，执法人员借助移动终端搭载的该技术，能快速核验烟草制品是否为假冒伪劣产品，大幅提升现场查验效率。 此外，该技术还可应用于烟草物流监管，对运输车辆资质、货物包装规范度等进行智能识别。例如，某烟草物流企业引入图像识别系统后，对进出仓库的烟草货物实施实时监控，通过自动比对包装标准、追溯货物来源，有效拦截了假冒伪劣烟草流入物流环节，为供应链安全提供了技术保障。

结束语

人工智能在烟草专卖案件线索挖掘中的应用具有重要的现实意义。它能够有效提升线索挖掘的效率和精准度，为烟草专卖管理部门打击违法违规行为提供有力支持。通过数据收集整合、模型构建优化等应用流程，以及关联分析、异常检测等具体技术方法，人工智能可以在复杂的烟草市场数据中发现潜在线索。未来，需要进一步加强数据管理，提高技术应用水平，不断完善人工智能在烟草专卖案件线索挖掘中的应用，推动烟草专卖管理工作的智能化和现代化发展。

参考文献：

[1] 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.

[2] 冯军平 ， 刘静波 .AI 人工智能在卷烟营销中的应用初探 [J]. 现代商业 ，2018，（19）：35-36.

[3] 卓琳娜 . 基于人工智能的财务咨询平台的构建 [J]. 中国集体经济 ，2019，（34）：151-152.