基于專銷大數據的卷煙非法流通預警分析模型的構建與應用

王金亮 劉金澎 紀魯生 孫培

摘 要：隨著卷煙市場不斷發展，卷煙非法流通已成為危害青島煙草市場秩序的重點問題，監測卷煙非法流通情況和治理卷煙非法流通工作受到市局（公司）的高度重視，城陽局（營銷部）緊跟行業步伐，基于專銷大數據，切實落實行業上級規范經營部署要求，通過實際調研和理論研究，積累和運用自動化工具收集、挖掘、統計和分析數據，分析深層次的原因，建立卷煙非法流通預警分析模型，實現卷煙外流事前、事中、事后的全面控制，在卷煙非法流通治理中贏得主動權。

關鍵詞：真煙非法流通;專銷大數據;預警分析模型

中圖分類號：TB???? 文獻標識碼：A????? doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.03.073

近年來，卷煙非法流通案件呈大規模上升趨勢，給內管工作帶來了前所未有的困難。各地市煙草專賣局在加強卷煙外流事后管控的同時，最重要的是需要做好事前防控，建立高質量有效地預警分析模型系統，結合本轄區內的卷煙銷售等實際情況，運用預警分析模型，從源頭上遏制真煙外流案件。

1 開展卷煙非法流=通預警分析模型構建的相關基礎理論研究

預警是提早發現問題的一種管理方法，利用多種手段對現有數據進行綜合分析，總結關鍵信息，及時發現問題，為實施高效有針對性地對應措施奠定了堅實的基礎。

城陽局（營銷部）在卷煙非法流通監管中引入預警的概念，結合實際，分析2016-2019年積累的歷史案件、客戶、銷售數據，對相關數據之間的關聯進行分析，選取有針對性地模型構建指標，建立預警分析模型，并通過城陽局（營銷部）卷煙非法流通預防治理的實際應用，證實卷煙非法流通預警分析模型的有效性。本項目的研究框架如圖1。

警度分析是指預測判定客戶的卷煙非法流通風險。在卷煙外流前，肯定會存在諸多的外流特征及現象，從而可以對卷煙外流事項進行前期的預測判斷，建立一套完整的指標評價預警模型，精準判定衡量零售客戶的卷煙外流風險大小，指導協助工作人員做好卷煙外流防控工作。

警患排除指的是通過對卷煙非法流通預警分析模型的充分利用，對異常零售客戶進行實地檢查，制定科學合理有針對性地應對措施，及時有效地預防卷煙非法流通，有效排除警患。

2 選擇構建卷煙非法流通預警分析模型的指標

2.1 指標設計原則

在選取評價指標時，指標選取的精確度會直接影響綜合評估的結果，在選取模型評價指標時，需要遵循一定的原則。

2.1.1 可操作性及科學性的原則

模型指標的選取需全面反映預警的每個層面，從而提高識別卷煙非法流通的可信度以及全面性，按照科學理論對模型指標進行選取并計算，可以保證指標能夠全面、準確地反映卷煙外流風險的本質，在設置評價指標時，要簡潔明了，充分考慮優化原則。同時要兼顧指標的可量化性及相關指標數據的獲取難度，用較少的指標構建完善全面的評價指標體系。

2.1.2 獨立性及明確性原則

在選取模型構建指標時，要保證各指標的相對獨立性，使不同層次、不同類型的指標避免包含關系，同時保證模型構建目標的明確性，科學地反映和評價模型目標的質量內容。

2.1.3 動態性及多樣性原則

在選取指標時，要考慮到評價指標分為定性指標和定量指標兩種，要保持指標的多樣性，充分考慮卷煙非法流通的發展及趨勢，對指標類型進行綜合評定，實現模型動態與靜態的全面準確描述。

2.2 模型指標的選取

以2016年-2019年的客戶、案件、銷售歷史數據為基礎，結合青島市卷煙非法流通具體實際并按照指標選取原則，參考市局（公司）《青島精益監管風險防控系統平臺》數據指信息，對指標進行優化，從客戶狀態、違法違規情況、訂貨情況三個角度選取評價指標，如表1所示。

3 卷煙非法流通預警分析模型構建

在眾多的統計學方法中，我們經過討論研究，最終選擇了層次分析法（AHP法）來構建卷煙非法流通預警分析模型，該模型的層次結構如圖2。

構建模型函數 QS，將 QS 寫作關于客戶狀態（α）、違法違規（β）、訂貨量（γ）的函數，如下所示：

QS=F（α，β，γ）=a1×F1（α）+a2×F2（β）+a3×F3（γ）其中 a1、a2、a3是各個指標函數對應的權重，F1、F2、F3分別是三項指標對應的函數。

由于客戶狀態（α）、違法違規（β）是定性指標，無法量化，本項目參考市局（公司）《青島精益監管風險防控系統平臺》中指標的權重比例，對a1、a2、a3賦予相應的權重，如下所示：

QS=F（α，β，γ）=0.2×F1（α）+0.5×F2（β）+0.3×F3（γ）

對于“訂貨量情況”這一定量指標，將F3（γ）寫作是關于單品訂足率（X1）、訂單滿足率（X2）、存銷比（X3）的函數，公式為：

F3（γ）=b1×F4（X1）+b2×F5（X2）+b3×F6（X3）其中 b1、b2、b3是各個指標函數對應的權重，F4、F5、F6分別是三項指標對應的標準化函數。

為了便于認知及操作，我們對三個指標因子進行標準化處理， 1是不會出現卷煙外流現象。通過歷史數據分析得出，當存銷比在26天、訂單滿足在 85%、單品訂足率在65%時，青島地區會出現卷煙外流的概率極低，為不可能事件。因此得出三個因子的標準化函數：F4（X1）=單品訂足率/65%;F5（X2）=（2-訂單滿足率/85%）;F6（X3）=（2-存銷比/26）。通過層次分析法構造對比矩陣，參考 Satty 提議取值，進行權重賦值。 借助 MATLAB 軟件計算，最終得出：

F3（γ）= [0.1271×單品訂足率/60%+0.2701×（2-訂單滿足率/80%）+0.6028×（2-終端存銷比/28）]×100

綜上所述，最終得出卷煙非法流通預警模型函數為：

QS=F（α，β，γ）=0.2×F1（α）+0.5×F2（β）+0.3×F3（γ）

=0.2×F1（α）+0.5×F2（β）+0.3×[0.1271×單品訂足率/65%+0.2701×（2-訂單滿足率/85%）+0.6028×（2-終端存銷比/26）]×100

當預警值越高時，卷煙外流可能性越大，預警值越低，卷煙外流可能性越小。

4 卷煙非法流通預警分析模型的驗證

模型于2020年8月構建，工作人員在2020年9-12月對模型進行驗證。通過調取V6系統2016-2020年外流卷煙數量較大的月份（1-2月，8-10月）數據，以及2016-2020年外流卷煙數量較少月份（4-6月）數據，對客戶進行外流風險預警打分，在卷煙外流頻發時段，異常客戶的預警值分數均值在7.5分以上，普遍高于其他時段的預警均值分數（5.7分），如表3所示，與卷煙外流實際相符。

2020年9-12月，通過卷煙非法流通預警分析模型確定異常客戶44戶，稽查人員、客戶經理現場檢查核實31戶，查獲非法流通案件9起，非法卷煙524條，案值16萬元，通過對卷煙非法流通的事前控制，形成了對卷煙非法流通的有效震懾，2020年9-12月卷煙外流同比下降49.23%，證實模型有效。

5 卷煙非法流通預警分析模型的應用

2021年1-4月，通過卷煙非法流通預警分析模型確定異常客戶95戶，稽查人員、客戶經理現場檢查核實73戶，查獲非法流通案件17起，非法卷煙1101條，案值42.36萬元，卷煙外流同比下降51.28%。

利用卷煙非法流通預警分析模型，內管人員每日將預警分值為7.5分以上的異常客戶名單第一時間推送至相關基層服務站，客戶經理進行重點拜訪，稽查員開展重點檢查和監控，并可在2日內進行結果反饋，大大降低了資源、時間、人力的消耗，提高了人員的工作質量和成效。

參考文獻

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