摘要：随着人工智能、大数据等新一代信息技术的快速发展，烟草专卖监管面临从传统模式向智能化治理体系转型的重大机遇。为提升监管质效，本文从机制构建与技术路径两方面出发，探讨人工智能技术在烟草专卖智能法律问答、执法文书生成、市场秩序评价及市场检查计划制定中的深度应用，并通过开发人工智能专卖监管辅助工具与传统人工方法在以上方面的效率和准确率进行实验比较。实验结果表明，通过对监管流程的智能优化与执法模型的迭代构建，推动专卖监管从“经验判断”向“数据驱动”跃升，实现监管精度、效率与覆盖率的全面提升。

关键词：人工智能；烟草专卖；智能监管

一、人工智能技术在烟草专卖监管中的应用现状分析

在数字经济纵深发展的战略背景下，国家《"十四五"智能制造发展规划》明确提出加快人工智能与实体经济深度融合的要求。2023年国务院《新一代人工智能发展规划》进一步强调要推动人工智能技术在政府监管领域的深度应用。国家烟草专卖局积极响应政策导向，在《关于推进烟草行业数字化转型的指导意见（2024）》中明确要求"构建智能化专卖监管体系，提升全链条数字化治理能力"，为行业智能化转型提供了政策指引。

从技术应用层面观察，当前行业已形成多维度创新实践格局。在人力资源管理方面，人工智能技术被应用于优化管理模式，为烟草行业实现高效可持续发展奠定基础[1]。在烟叶生产与收购环节，通过数智化手段解决传统育苗数据记录效率低、温湿度依赖经验判断等问题[2]，并构建以物联网和智能化监控技术为核心的烟叶收购站综合管控系统，显著提升分拣评级效率[3]；同时，基于AI图像识别与SVM向量计算技术实现虫情实时监测[4]，结合改进的视觉检测模型精准识别并剔除制丝过程中难以辨别的近烟草色杂物，有效提升生产质量[5]。在流通与供应链管理方面，AI技术延伸至卷烟营销策略设计[6]、职工培训中心智慧安全平台建设[7]以及区块链驱动的可持续供应链模式探索[8]，通过大数据优化库存管理、绿色采购及循环经济实践，推动全行业向智能化、透明化方向转型。

实践表明，当前人工智能技术在部分领域已深度融入烟草行业链条。但需清醒认识到，技术应用仍存在不足。随着大模型技术的持续突破，如何构建行业专属知识库、开发自适应学习系统，将成为下一阶段深化应用的关键突破方向。

二、烟草专卖监管体系的现存问题分析

当前烟草专卖监管体系的智能化转型面临系统性挑战，其核心矛盾体现为技术供给与监管需求之间的非对称性关系。

一是人工智能技术应用专卖监管研究领域存在空白。相较于其他领域，烟草专卖场景的人工智能融合研究呈现明显滞后态势。现有技术方案多移植于通用领域，缺乏针对行政许可、市场监管、案件查办和内部监督等专业场景的定制化开发，直接制约监管效能的实质性提升。二是执法主体能力与专业要求存在代际落差。专卖案件处理涉及复杂法律条款适用与自由裁量权平衡，对执法人员的专业素养提出极高的要求。现实困境集中表现为案件分析过程中法律检索效率低下、相似案例参照体系缺失、处罚基准一致性不足三重矛盾。以涉案金额核算为例，需同步处理物证链构建、区域价格指数参照、历史案例对比等多维度信息，传统人工模式存在显著的局限。三是执法流程标准化面临效率瓶颈。执法文书制作作为监管效能的关键环节，其低效问题暴露出现有流程的技术适配缺陷。文书生成需完成案情要素提取、法律条款匹配、裁量依据说明等系列标准化操作，传统人工模式存在格式校对频繁、重复编辑率高、版本更新滞后、条款引用误差频发等系统性问题。

四是数据治理能力薄弱影响决策科学性。专卖监管决策高度依赖多源数据的整合分析与趋势预判，但基础统计工具难以支撑跨区域违法模式识别，经验主导的检查计划制定缺乏数据预测模型支撑，研判人员水平参差不齐，难以支撑检查计划的高效性。

上述问题的形成具有复合性诱因，一是在技术层面，行业特殊性与技术通用性间的矛盾尚未通过适应性创新有效调和；二是人力层面，专业化能力建设节奏滞后于技术迭代速度。破解这些困境，需构建“技术重构-制度调适-能力升级”三位一体的系统性变革路径。

三、人工智能赋能专卖监管的现实基础

（一）基于自注意力机制的法律知识库构建

针对专卖监管中庞杂的法律法规体系，通过自注意力机制驱动的自然语言处理（NLP）技术，实现法律文本的深度语义解析与结构化存储。利用Transformer架构对千万字级法律条款进行实体关系抽取，构建涵盖许可证管理、行政处罚等核心领域的知识图谱，并通过数据库存储实现条款的快速检索与动态更新。该系统支持语义化查询，可自动关联相似案例与法律依据，为执法人员提供精准的法规支持，显著提升复杂案件的研判效率。

（二）NLP驱动的智能监管文书生成

基于TensorFlow框架构建的文本生成模型，融合法律文书模板与案情要素特征，实现执法文书的自动化生成。通过NLP技术解析案件关键信息（如涉案金额、违法情节），结合数据库存储的历史判例数据，自动匹配法律条款并生成符合规范格式的处罚决定书、检查笔录等文书。系统利用自注意力机制优化文本逻辑连贯性，确保文书内容与法律要求的严格一致性，同时通过规则引擎实现文书要素的完整性校验，降低人工操作误差风险。

（三）数据驱动的动态预警与决策系统

依托数据库存储技术整合多源异构数据（包括经营数据、物流信息、市场动态），构建实时更新的监管数据中枢。采用机器学习算法对历史数据进行特征学习，建立异常交易识别模型，自动检测偏离正常模式的经营行为。通过NLP技术将分析结果转化为可视化预警报告，定位高风险区域并生成检查建议。系统进一步结合空间数据分析技术，输出优化后的市场检查路径规划，实现从异常识别、风险预警到行动部署的全链路闭环管理，推动监管模式向主动预防型转变。

四、人工智能技术在烟草监管中的创新应用模式

（一）智能法律问答系统的构建与法规服务优化

针对专卖监管中法律适用复杂、条款检索效率低等痛点，基于自然语言处理技术与知识图谱融合架构，构建智能化法律支持系统。系统通过语义解析技术对法律法规、执法案例等非结构化文本进行深度标注，形成“违法行为-法律条款-裁量基准”三维关联网络。采用自注意力机制实现自然语言问句的精准解析，支持执法人员通过口语化描述案情，自动匹配适用法条并推荐处置方案。动态更新模块结合法律修订内容实时优化知识库，确保法律依据的时效性。该系统重构了传统法律检索模式，将条款定位耗时降低80%，同时通过案例类比推理功能，有效统一跨区域执法标准，防范自由裁量权滥用风险。

（二）执法文书智能生成系统的开发与应用

围绕执法文书制作标准化需求，构建“数据驱动-规则约束-智能生成”三位一体的文书生产体系。系统集成标准文书模板库与法律知识库，利用NLP技术自动提取案件核心要素（如涉案主体、违法事实、货值金额），通过TensorFlow框架训练生成模型实现案情陈述与法条引用的逻辑适配。知识图谱模块关联历史判例，为处罚裁量提供参照基准，确保文书内容的规范性与一致性。系统内置合规性审查引擎，可自动检测常见错误。该应用将传统文书生产流程压缩为三步智能化操作，推动行政执法从“人工经验”向“规则驱动”转型。

（三）数据驱动的智能检查计划生成机制

基于机器学习与空间数据分析技术，构建“风险画像-动态规划-闭环优化”智能检查体系。系统整合许可证数据、经营记录、消费投诉等多源信息，通过算法识别异常交易模式，生成零售户风险等级标签，挖掘跨区域违法关联特征，结合预测模型输出检察建议。检查计划生成模块基于风险分布动态优化执法路径，优先覆盖高频违法区域与重点监管对象。系统通过“计划执行-反馈分析”迭代机制，持续修正风险评价参数，使提升检查资源投放精准。该机制突破传统经验决策局限，实现从“撒网式检查”到“精准化打击”的监管模式升级。

五、人工智能赋能监管的实践效果评估

本研究通过双盲对照实验与AB测试方法，对专卖监管领域三项智能化系统进行实证分析，量化评估其技术效能。实验数据表明人工智能技术显著优化了监管业务流程质量与效率。

（一）智能法律问答系统效能验证

基于双盲对照实验设计，研究团队构建100组复杂案件测试集进行法条检索效能评估。实验数据显示：传统人工检索模式下，执法人员平均耗时8.2±1.5分钟完成法条定位（置信区间95%），而智能系统响应时间稳定在12±3秒，效率提升40.9倍。在准确性维度，采用离散评分法（完全匹配2分、部分1分、错误0分）评估，AI系统得分均值达1.84±0.11，显著高于人工组1.23±0.21具体而言，系统将条款完全匹配率从人工组的65%提升至92%，错误率由17%降至1.5%。

（二）执法文书生成质量提升路径

针对文书生成系统，研究构建三维评价体系：格式规范性（权重30%）、条款准确性（权重50%）、逻辑完整性（权重20%）。AB测试显示，系统生成效率较人工模式提升5.6倍，格式错误率降低25.7倍。在核心指标条款准确性方面，系统实现99.5%的准确率，其中自由裁量说明部分的逻辑连贯性评分达4.3±0.4。

（三）智能检查计划优化效应

通过对比2024年四个季度检查数据，智能系统使计划制定时长压缩97%。在执法效果维度，高风险商户覆盖率提升38.2个百分点，违法案件检出率同比增长34%。

本研究表明，人工智能技术通过算法优化与模式识别，在法条检索、文书生成、检查规划等监管核心环节产生显著提质增效作用，为构建智能化监管体系提供可行技术路径。后续研究需在真实业务场景中验证系统鲁棒性与泛化能力。

评估结果表明，人工智能技术通过流程重构与决策优化双重机制，在响应效率、工作质量、资源利用三个维度实现监管效能的系统性提升。但需指出，当前评估未涵盖极端案例处理能力等特殊场景，后续研究需进一步完善评估体系的完备性。

六、技术应用中的局限性分析

当前人工智能技术在烟草专卖监管中的应用仍存在三方面局限。一是数据动态响应机制不够完善，系统依赖的批量数据处理模式难以实现监管信息的实时同步，直接影响风险预警的时效性与检查计划制定的科学性。二是文书生成系统的语义理解深度有待提高，对案件细节要素的提取仍局限于结构化数据范畴，难以有效与现场影像等非结构化证据中提取关联信息，部分文书在跨区域复杂案件场景中需依赖人工补充修正，生成文书的速度、准确性依然有提升的空间。三是市场检查建议的生成逻辑存在优化空间，模型训练数据覆盖度与经验规则数字化转化率有待提升，检查计划在特定区域和特定任务场景下的精准度有限。

七、智能化监管体系的未来展望

面向烟草专卖监管的智能化升级需求，可从三方面构建技术演进路径。一是提升数据实时更新的能力，通过打通多源异构数据的实时交互通道，确保风险预警与检查计划生成始终基于最新数据态势。二是深化跨模态语义解析能力，融合自然语言处理与计算机视觉技术，构建涵盖图像、视频的多维度案情分析模型，提升文书系统对非结构化证据的关联推理精度，同时开发人机协同编辑接口，通过智能提示机制辅助执法人员完善文书细节，提升文书生成的效率和速度。三是构建经验驱动的决策优化框架，实现检查路径规划与区域市场特征的动态适配。这些技术方向的突破将推动监管系统从单一数据驱动转向"数据-知识-经验"多元融合的智能范式，最终形成全链条、全证据闭环的智慧监管生态。

参考文献：

[1] 薛俊卿， 苏鑫， 崔凌涛， 等. 人工智能背景下烟草行业人力资源管理创新研究[J]. 活力，2025，43（04）：40-42.

[2] 李文秋， 郑绮靓， 郑文芝. 万亩烟田融数智传统农业增智能[N]. 云南日报，2025-04-11（008）.

[3] 陈良盛. 基于AI技术的烟草烟叶收购站智能化综合管控系统研究[J]. 无线互联科技，2023，20（06）：16-18.

[4]周继来.基于AI图像识别的烟草制品虫情监测系统的设计与实现[J].电子技术与软件工程，2020，（17）：154-155.DOI：10.20109/j.cnki.etse.2020.17.071.

[5] 潘朱良， 刘昇， 毛海镰， 等. 基于AI视觉检测模型的近烟草色杂物检测应用研究[J]. 今日制造与升级，2025，（02）：114-120.

[6] 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.

[7] 姜朝， 李国飞. 烟草职工培训中心智慧安全平台建设研究[N]. 安徽科技报，2025-03-12（014）.

[8] 林涛. 烟草行业流通品牌的可持续供应链模式探索[J]. 商场现代化，2025，（10）：54-56.

姓名：包章鸿 吴泽宇 邓佳伟

专业：计算机科学与技术 广告学 农学

单位：南平市烟草公司建阳分公司