摘要：煙草打假打私工作是維護(hù)煙草市場(chǎng)秩序、保障國(guó)家財(cái)政收入和消費(fèi)者權(quán)益的關(guān)鍵任務(wù)?；鶎訜煵莶块T(mén)作為打假打私一線力量，面臨諸多挑戰(zhàn)。隨著人工智能（AI）技術(shù)的快速發(fā)展，其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力為基層煙草打假打私工作帶來(lái)新契機(jī)，無(wú)論是賦能產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)，還是助力生產(chǎn)力整體躍升，在人工智能時(shí)代，誰(shuí)能率先擁抱技術(shù)、善用技術(shù)，誰(shuí)就能拓寬發(fā)展維度、搶占發(fā)展先機(jī)[1]。本文深入探討基層煙草部門(mén)融合AI技術(shù)開(kāi)展打假打私工作的必要性、可行性，詳細(xì)闡述AI技術(shù)在其中的應(yīng)用場(chǎng)景、面臨挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)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(shí)踐參考。

關(guān)鍵詞：基層；AI技術(shù)；煙草專賣；打假打私

中圖分類號(hào)：F2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.16.013

1 引言

1.1 研究背景

煙草行業(yè)在我國(guó)經(jīng)濟(jì)體系中占據(jù)重要地位，是國(guó)家財(cái)政收入的重要來(lái)源之一。然而，假煙和走私煙的泛濫嚴(yán)重?cái)_亂了煙草市場(chǎng)秩序，損害了國(guó)家利益和消費(fèi)者權(quán)益?；鶎訜煵莶块T(mén)作為直接面對(duì)市場(chǎng)的監(jiān)管主體，承擔(dān)著打假打私的艱巨任務(wù)。傳統(tǒng)的打假打私手段主要依賴人工巡查、群眾舉報(bào)以及簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)記錄分析，在面對(duì)日益復(fù)雜隱蔽的違法犯罪行為時(shí)，逐漸暴露出效率低下、精準(zhǔn)度不足等問(wèn)題。與此同時(shí)，AI技術(shù)在近年來(lái)取得了突破性進(jìn)展，其在金融、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域的成功應(yīng)用，展現(xiàn)出強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘、分析和預(yù)測(cè)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(mén)打假打私工作現(xiàn)狀，探討融合AI技術(shù)的可行性與應(yīng)用路徑，解決當(dāng)前工作中存在的問(wèn)題，提高打假打私工作的效率和精準(zhǔn)度，有效遏制假煙和走私煙在基層市場(chǎng)的流通。理論上，豐富了煙草行業(yè)監(jiān)管與AI技術(shù)融合的研究?jī)?nèi)容，為相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)探討提供新的視角和實(shí)證依據(jù)；實(shí)踐中，有助于基層煙草部門(mén)優(yōu)化工作流程，合理配置執(zhí)法資源，提升執(zhí)法效果，維護(hù)煙草市場(chǎng)的健康穩(wěn)定發(fā)展。

1.3 研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)

1.3.1 研究方法

文獻(xiàn)研究法：廣泛查閱國(guó)內(nèi)外關(guān)于煙草打假打私、AI技術(shù)應(yīng)用等方面的文獻(xiàn)資料，梳理研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，為本研究提供理論基礎(chǔ)。

案例分析法：選取基層煙草部門(mén)應(yīng)用AI技術(shù)或傳統(tǒng)方式開(kāi)展打假打私工作的典型案例，進(jìn)行深入剖析，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。

問(wèn)卷調(diào)查法：針對(duì)基層煙草執(zhí)法人員發(fā)放問(wèn)卷，了解其對(duì)打假打私工作的看法、面臨的困難以及對(duì)AI技術(shù)的認(rèn)知和應(yīng)用需求。

訪談法：與基層煙草部門(mén)管理人員、一線執(zhí)法人員以及相關(guān)技術(shù)專家進(jìn)行訪談，獲取一手資料，深入探討AI技術(shù)融合應(yīng)用的實(shí)際問(wèn)題和解決方案。

1.3.2 創(chuàng)新點(diǎn)

首次從基層煙草部門(mén)視角，系統(tǒng)研究AI技術(shù)在打假打私工作中的全方位應(yīng)用，結(jié)合基層實(shí)際工作場(chǎng)景和需求，提出針對(duì)性的應(yīng)用策略和實(shí)施路徑，具有較強(qiáng)的實(shí)踐指導(dǎo)意義。

2 基層煙草部門(mén)打假打私工作現(xiàn)狀分析

2.1 工作內(nèi)容與職責(zé)

基層煙草部門(mén)打假打私工作主要包括對(duì)煙草零售市場(chǎng)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(duì)物流運(yùn)輸環(huán)節(jié)進(jìn)行監(jiān)控，防止假煙和走私煙通過(guò)物流渠道流通；配合公安、海關(guān)等部門(mén)開(kāi)展聯(lián)合執(zhí)法行動(dòng)，打擊制假售假窩點(diǎn)和走私團(tuán)伙；受理群眾舉報(bào)，對(duì)涉煙違法線索進(jìn)行調(diào)查核實(shí)等。

2.2 工作流程與方法

日常巡查流程：制定巡查計(jì)劃，按照一定的周期對(duì)轄區(qū)內(nèi)零售戶進(jìn)行實(shí)地走訪。檢查內(nèi)容包括零售戶的經(jīng)營(yíng)許可證、卷煙庫(kù)存、進(jìn)貨渠道等，通過(guò)查看實(shí)物、詢問(wèn)店主、查閱銷售記錄等方式，判斷是否存在違法違規(guī)行為。

線索處理方法：對(duì)于群眾舉報(bào)或在日常巡查中發(fā)現(xiàn)的線索，進(jìn)行詳細(xì)記錄和初步核實(shí)。根據(jù)線索的可信度和重要程度，組織執(zhí)法人員進(jìn)行深入調(diào)查，必要時(shí)聯(lián)合其他部門(mén)開(kāi)展行動(dòng)。

聯(lián)合執(zhí)法機(jī)制：與公安、海關(guān)等部門(mén)建立定期溝通協(xié)調(diào)機(jī)制，在信息共享、執(zhí)法協(xié)作等方面開(kāi)展合作。在聯(lián)合執(zhí)法行動(dòng)中，明確各部門(mén)職責(zé)分工，形成執(zhí)法合力。

2.3 面臨的困難與挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)量大且復(fù)雜：基層煙草市場(chǎng)涉及眾多零售戶、物流企業(yè)和大量交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛且格式不統(tǒng)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(wǎng)絡(luò)銷售、快遞寄遞等隱蔽方式，增加了監(jiān)管難度。

執(zhí)法資源有限：基層煙草部門(mén)執(zhí)法人員數(shù)量相對(duì)不足，執(zhí)法設(shè)備和技術(shù)手段相對(duì)落后，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)廣闊市場(chǎng)的全方位、全時(shí)段有效監(jiān)管。

線索分析困難：傳統(tǒng)的線索分析主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)，難以從海量數(shù)據(jù)中快速準(zhǔn)確地挖掘出有價(jià)值的線索，導(dǎo)致案件偵破效率不高。

2.4 現(xiàn)有工作成效與存在的問(wèn)題

通過(guò)持續(xù)不斷的努力，基層煙草部門(mén)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(tuán)伙，市場(chǎng)秩序得到一定程度的改善。但仍存在一些問(wèn)題，如假煙和走私煙在部分地區(qū)仍時(shí)有出現(xiàn)，市場(chǎng)凈化率有待進(jìn)一步提高；執(zhí)法工作的精準(zhǔn)度和效率有待提升，存在執(zhí)法資源浪費(fèi)的現(xiàn)象；與其他部門(mén)的協(xié)同配合還需進(jìn)一步加強(qiáng)等。

3 AI技術(shù)在基層煙草打假打私工作中的應(yīng)用可行性分析

3.1 AI技術(shù)概述

定義與特點(diǎn)：AI技術(shù)是指通過(guò)計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)的人類智能功能，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別等多種技術(shù)。其特點(diǎn)包括強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化能力、智能決策支持能力等。

主要技術(shù)類型及應(yīng)用領(lǐng)域：機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，建立預(yù)測(cè)模型，應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、銷售預(yù)測(cè)等領(lǐng)域；深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等方面表現(xiàn)出色，已廣泛應(yīng)用于安防監(jiān)控、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域；自然語(yǔ)言處理可實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互、文本分析等功能，常用于智能客服、輿情監(jiān)測(cè)等。

3.2 基層煙草部門(mén)應(yīng)用AI技術(shù)的基礎(chǔ)條件

數(shù)據(jù)資源積累：經(jīng)過(guò)多年的信息化建設(shè)，基層煙草部門(mén)積累了豐富的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，包括零售戶信息、銷售數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、案件數(shù)據(jù)等，為AI技術(shù)的應(yīng)用提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)：基層煙草部門(mén)普遍配備了計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等信息化基礎(chǔ)設(shè)施，部分地區(qū)還建立了專門(mén)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，具備了一定的技術(shù)支撐條件。

政策支持與行業(yè)導(dǎo)向：國(guó)家和煙草行業(yè)高度重視科技創(chuàng)新，出臺(tái)了一系列政策鼓勵(lì)在煙草監(jiān)管中應(yīng)用新技術(shù)，為基層煙草部門(mén)引入AI技術(shù)提供了政策保障和行業(yè)導(dǎo)向。

3.3 AI技術(shù)對(duì)基層煙草打假打私工作的優(yōu)勢(shì)與契合點(diǎn)

優(yōu)勢(shì)：AI技術(shù)能夠快速處理和分析海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和異常情況，提高線索挖掘的效率和精準(zhǔn)度；通過(guò)建立智能模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)違法犯罪行為的預(yù)測(cè)和預(yù)警，提前采取防范措施；利用圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控視頻、舉報(bào)語(yǔ)音等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析處理，拓寬線索來(lái)源渠道。

契合點(diǎn)：基層煙草打假打私工作面臨的數(shù)據(jù)量大、違法手段隱蔽等問(wèn)題，與AI技術(shù)的數(shù)據(jù)處理和分析能力高度契合。通過(guò)AI技術(shù)的應(yīng)用，可以有效解決傳統(tǒng)工作方式的不足，提升工作效能。

4 AI技術(shù)在基層煙草打假打私工作中的應(yīng)用場(chǎng)景

4.1 數(shù)據(jù)挖掘與分析

構(gòu)建數(shù)據(jù)模型：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)零售戶銷售數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、價(jià)格數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析，構(gòu)建異常行為識(shí)別模型。例如，通過(guò)分析零售戶的銷售數(shù)據(jù)，建立銷售異常波動(dòng)模型，當(dāng)零售戶的銷售量在短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)異常增長(zhǎng)或價(jià)格明顯低于市場(chǎng)平均水平時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)出預(yù)警。

關(guān)聯(lián)分析與線索挖掘：對(duì)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，挖掘潛在的違法線索。將物流數(shù)據(jù)與零售戶銷售數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，分析貨物運(yùn)輸目的地與銷售記錄是否匹配，若發(fā)現(xiàn)貨物運(yùn)輸?shù)椒橇闶蹜舻怯浀刂坊蜾N售記錄異常的區(qū)域，可能存在非法運(yùn)輸和銷售行為。

4.2 圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用

真假煙識(shí)別：建立真假煙圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)煙草包裝、標(biāo)識(shí)等特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別。開(kāi)發(fā)便攜式真假煙識(shí)別設(shè)備，執(zhí)法人員在市場(chǎng)巡查時(shí)，可通過(guò)設(shè)備快速準(zhǔn)確地判斷卷煙的真?zhèn)巍?/p>

監(jiān)控視頻分析：在物流園區(qū)、倉(cāng)庫(kù)、重點(diǎn)零售區(qū)域等安裝監(jiān)控?cái)z像頭，利用AI圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)監(jiān)控視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。識(shí)別車輛牌照、貨物裝卸行為、人員活動(dòng)軌跡等，當(dāng)發(fā)現(xiàn)可疑車輛頻繁進(jìn)出、貨物裝卸異?；蛉藛T行為鬼祟等情況時(shí)，及時(shí)向執(zhí)法人員發(fā)出預(yù)警。

4.3 智能預(yù)警與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型：基于AI技術(shù)建立煙草市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，綜合考慮零售戶信用等級(jí)、歷史違法記錄、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)等因素，對(duì)不同區(qū)域、不同零售戶的假煙和走私煙風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估和分級(jí)。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，合理安排執(zhí)法力量，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)監(jiān)管。

智能預(yù)警系統(tǒng)：通過(guò)對(duì)各類數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，當(dāng)發(fā)現(xiàn)異常情況或達(dá)到預(yù)設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)閾值時(shí)，智能預(yù)警系統(tǒng)自動(dòng)向執(zhí)法人員發(fā)送預(yù)警信息，包括預(yù)警內(nèi)容、風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、相關(guān)證據(jù)等，為執(zhí)法人員提供決策支持。

4.4 智能輔助執(zhí)法

執(zhí)法路徑規(guī)劃：借助AI導(dǎo)航技術(shù)，結(jié)合實(shí)時(shí)交通信息、執(zhí)法任務(wù)和零售戶分布情況，為執(zhí)法人員規(guī)劃最優(yōu)的執(zhí)法路徑，提高執(zhí)法效率，減少執(zhí)法時(shí)間和成本。

現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法輔助：開(kāi)發(fā)智能執(zhí)法終端，集成法律法規(guī)查詢、案件信息錄入、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢等功能。執(zhí)法人員在現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法時(shí)，可通過(guò)終端快速查詢相關(guān)法律法規(guī)，了解零售戶的基本信息和歷史違法記錄，及時(shí)錄入案件信息，實(shí)現(xiàn)執(zhí)法過(guò)程的信息化和規(guī)范化。

5 基層煙草部門(mén)融合AI技術(shù)開(kāi)展打假打私工作面臨的挑戰(zhàn)

5.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全問(wèn)題

數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題：基層煙草部門(mén)的數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，部分?jǐn)?shù)據(jù)存在準(zhǔn)確性不高、完整性不足、更新不及時(shí)等問(wèn)題。例如，零售戶信息變更后未能及時(shí)更新，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果出現(xiàn)偏差。

數(shù)據(jù)安全問(wèn)題：大量的煙草業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)涉及商業(yè)機(jī)密和個(gè)人隱私，在數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、傳輸和使用過(guò)程中，面臨數(shù)據(jù)泄露、篡改、濫用等安全風(fēng)險(xiǎn)。一旦發(fā)生數(shù)據(jù)安全事故，將對(duì)煙草部門(mén)、零售戶和消費(fèi)者造成嚴(yán)重?fù)p失。

5.2 技術(shù)人才短缺

AI技術(shù)專業(yè)人才匱乏：基層煙草部門(mén)中，既懂AI技術(shù)又熟悉煙草打假打私業(yè)務(wù)的復(fù)合型人才嚴(yán)重不足。大多數(shù)執(zhí)法人員對(duì)AI技術(shù)的了解和應(yīng)用能力有限，難以有效推動(dòng)AI技術(shù)在工作中的應(yīng)用。

人才培養(yǎng)難度大：AI技術(shù)發(fā)展迅速，知識(shí)更新?lián)Q代快，基層煙草部門(mén)開(kāi)展內(nèi)部培訓(xùn)存在一定困難。同時(shí)，由于基層工作環(huán)境和待遇等因素的限制，吸引外部專業(yè)人才的難度較大。

5.3 系統(tǒng)兼容性與集成問(wèn)題

現(xiàn)有系統(tǒng)兼容性差：基層煙草部門(mén)通常使用多個(gè)不同廠家開(kāi)發(fā)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，這些系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)格式、接口標(biāo)準(zhǔn)不一致，導(dǎo)致AI技術(shù)與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成難度較大。例如，在將AI分析結(jié)果導(dǎo)入現(xiàn)有案件管理系統(tǒng)時(shí)，可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)不匹配、無(wú)法導(dǎo)入等問(wèn)題。

集成成本高：實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成，需要對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)進(jìn)行改造和升級(jí)，同時(shí)還需要購(gòu)買(mǎi)相關(guān)的硬件設(shè)備和軟件授權(quán)，這將增加基層煙草部門(mén)的資金投入和技術(shù)實(shí)施難度。

5.4 法律法規(guī)與倫理問(wèn)題

法律法規(guī)不完善：目前，針對(duì)AI技術(shù)在煙草打假打私工作中的應(yīng)用，相關(guān)的法律法規(guī)還不夠完善。在數(shù)據(jù)使用、算法監(jiān)管、責(zé)任界定等方面存在法律空白，導(dǎo)致基層煙草部門(mén)在應(yīng)用AI技術(shù)時(shí)面臨一定的法律風(fēng)險(xiǎn)。

倫理問(wèn)題：AI算法的決策過(guò)程可能存在不透明性和偏見(jiàn)性，例如在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中，可能對(duì)某些特定群體或地區(qū)產(chǎn)生不公平的評(píng)價(jià)結(jié)果。如何確保AI技術(shù)的應(yīng)用符合倫理道德規(guī)范，避免對(duì)零售戶和消費(fèi)者造成不必要的損害，是需要解決的重要問(wèn)題。

6 基層煙草部門(mén)融合AI技術(shù)開(kāi)展打假打私工作的應(yīng)對(duì)策略

6.1 加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理與安全保障

數(shù)據(jù)質(zhì)量管理：建立數(shù)據(jù)質(zhì)量管理制度，明確數(shù)據(jù)采集、錄入、審核、更新等環(huán)節(jié)的責(zé)任和標(biāo)準(zhǔn)。加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理，定期對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估和修正，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和時(shí)效性。

數(shù)據(jù)安全防護(hù)：采用加密技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸，防止數(shù)據(jù)泄露。建立嚴(yán)格的訪問(wèn)控制機(jī)制，根據(jù)員工的工作崗位和職責(zé)，分配不同的數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限。加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)和預(yù)警，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理數(shù)據(jù)安全事件。

6.2 加大技術(shù)人才培養(yǎng)與引進(jìn)力度

內(nèi)部人才培養(yǎng)：制定AI技術(shù)人才培養(yǎng)計(jì)劃，通過(guò)與高校、科研機(jī)構(gòu)合作，開(kāi)展線上線下相結(jié)合的培訓(xùn)課程，提高執(zhí)法人員的AI技術(shù)水平。鼓勵(lì)執(zhí)法人員參加行業(yè)內(nèi)的技術(shù)交流活動(dòng)和競(jìng)賽，激發(fā)學(xué)習(xí)積極性。

外部人才引進(jìn)：制定優(yōu)惠政策，吸引AI技術(shù)專業(yè)人才到基層煙草部門(mén)工作。建立人才柔性引進(jìn)機(jī)制，通過(guò)聘請(qǐng)專家顧問(wèn)、開(kāi)展項(xiàng)目合作等方式，借助外部智力資源推動(dòng)AI技術(shù)應(yīng)用。

6.3 推進(jìn)系統(tǒng)集成與優(yōu)化

統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和接口規(guī)范：煙草行業(yè)應(yīng)制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和接口規(guī)范，推動(dòng)基層煙草部門(mén)現(xiàn)有系統(tǒng)的升級(jí)改造，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通和共享。建立數(shù)據(jù)交換平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)AI系統(tǒng)與現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)對(duì)接。

分步實(shí)施系統(tǒng)集成：根據(jù)基層煙草部門(mén)的實(shí)際情況，采取分步實(shí)施的策略進(jìn)行系統(tǒng)集成。先選擇部分關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行試點(diǎn)，待取得經(jīng)驗(yàn)和成效后，再逐步推廣到其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

6.4 完善法律法規(guī)與倫理準(zhǔn)則

推動(dòng)法律法規(guī)建設(shè)：相關(guān)部門(mén)應(yīng)加快制定和完善與AI技術(shù)應(yīng)用相關(guān)的法律法規(guī)，明確數(shù)據(jù)使用、算法監(jiān)管、責(zé)任界定等方面的規(guī)則?；鶎訜煵莶块T(mén)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)法律法規(guī)的學(xué)習(xí)和宣傳，確保AI技術(shù)應(yīng)用在法律框架內(nèi)進(jìn)行。

建立倫理審查機(jī)制：成立倫理審查委員會(huì)，對(duì)AI技術(shù)在煙草打假打私工作中的應(yīng)用進(jìn)行倫理審查。制定倫理準(zhǔn)則和規(guī)范，要求AI算法的設(shè)計(jì)和應(yīng)用遵循公平、公正、透明的原則，避免出現(xiàn)倫理問(wèn)題。

7 案例分析

7.1 案例選取與介紹

據(jù)悉，Y市基層煙草部門(mén)應(yīng)用了AI技術(shù)開(kāi)展打假打私工作。該地區(qū)煙草部門(mén)在AI技術(shù)應(yīng)用方面起步較早，通過(guò)與科技公司合作，搭建了AI智能監(jiān)管平臺(tái)，在數(shù)據(jù)挖掘、圖像識(shí)別、智能預(yù)警等方面進(jìn)行了實(shí)踐探索。

7.2 AI技術(shù)應(yīng)用實(shí)施過(guò)程

數(shù)據(jù)采集與整合：整合該地區(qū)煙草零售戶信息、銷售數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、公安交通數(shù)據(jù)等，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

模型構(gòu)建與訓(xùn)練：利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建異常行為識(shí)別模型、真假煙識(shí)別模型、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型等。通過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，不斷優(yōu)化模型性能。

系統(tǒng)集成與部署：將AI智能監(jiān)管平臺(tái)與現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和業(yè)務(wù)協(xié)同。在物流園區(qū)、重點(diǎn)零售區(qū)域等安裝監(jiān)控設(shè)備，將監(jiān)控視頻接入平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析。

7.3 應(yīng)用效果評(píng)估

線索挖掘效率提升：通過(guò)AI技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘和分析功能，發(fā)現(xiàn)的有效線索數(shù)量同比激增，線索的精準(zhǔn)度極大提高。

案件偵破效率提高：借助智能預(yù)警和執(zhí)法輔助功能，案件偵破時(shí)間大大縮短，打擊了一批長(zhǎng)期隱藏的制假售假窩點(diǎn)和走私團(tuán)伙。

市場(chǎng)凈化效果顯著：該地區(qū)煙草市場(chǎng)假煙和走私煙的市場(chǎng)占有率明顯下降。

7.4 經(jīng)驗(yàn)總結(jié)與啟示

領(lǐng)導(dǎo)重視與支持是關(guān)鍵：該地區(qū)煙草部門(mén)領(lǐng)導(dǎo)高度重視AI技術(shù)應(yīng)用，在資金、人員等方面給予大力支持，為項(xiàng)目的順利實(shí)施提供了保障。

合作共贏是有效途徑：與專業(yè)科技公司合作，充分發(fā)揮雙方的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度融合。

持續(xù)優(yōu)化與改進(jìn)是動(dòng)力：在應(yīng)用過(guò)程中，不斷根據(jù)實(shí)際情況對(duì)AI模型和系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，確保其有效性和適應(yīng)性。

8 結(jié)論與展望

基層煙草部門(mén)融合AI技術(shù)開(kāi)展打假打私工作具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和可行性，能夠有效解決當(dāng)前工作中面臨的諸多問(wèn)題，提升工作效能。AI技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘與分析、圖像識(shí)別、智能預(yù)警、智能輔助執(zhí)法等方面具有廣闊的應(yīng)用前景，為基層煙草打假打私工作提供了新的工具和手段?；鶎訜煵莶块T(mén)在融合AI技術(shù)過(guò)程中面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全、技術(shù)人才短缺、系統(tǒng)兼容性與集成、法律法規(guī)與倫理等挑戰(zhàn)，需要采取針對(duì)性的應(yīng)對(duì)策略加以解決。同時(shí)關(guān)注發(fā)展自身吸收能力，整合內(nèi)部資源，提高資源整合能力，以更高效地利用和轉(zhuǎn)化外部知識(shí)和技術(shù)，實(shí)現(xiàn)與技術(shù)研發(fā)活動(dòng)的協(xié)同效應(yīng)[2]。通過(guò)案例分析表明，AI技術(shù)的應(yīng)用取得了顯著的成效，為其他地區(qū)基層煙草部門(mén)提供了有益的經(jīng)驗(yàn)借鑒。

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，其在基層煙草打假打私工作中的應(yīng)用將更加深入和廣泛，實(shí)現(xiàn)從輔助決策到自主決策的轉(zhuǎn)變。AI技術(shù)將與物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)深度融合，構(gòu)建更加智能化、高效化的煙草監(jiān)管體系?；鶎訜煵莶块T(mén)將不斷加強(qiáng)與其他部門(mén)的協(xié)同合作，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和執(zhí)法聯(lián)動(dòng)，形成打擊假煙和走私煙的強(qiáng)大合力[3]。

主要參考文獻(xiàn)

［1］范俊生，高枝，武紅利.以技術(shù)之力引領(lǐng)發(fā)展——以AI拓維搶占先機(jī)[N].北京日?qǐng)?bào)，20250308（006）.

[2]秦亞燕.人工智能技術(shù)研發(fā)對(duì)企業(yè)成長(zhǎng)的影響研究[D].北京郵電大學(xué)，2023.

[3]王煒.煙草打假經(jīng)費(fèi)使用風(fēng)險(xiǎn)管控措施探討[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2019，40（25）：140141.