摘要:煙草打假打私工作是維護煙草市場秩序、保障國家財政收入和消費者權(quán)益的關(guān)鍵任務(wù)。基層煙草部門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新契機,無論是賦能產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級,還是助力生產(chǎn)力整體躍升,在人工智能時代,誰能率先擁抱技術(shù)、善用技術(shù),誰就能拓寬發(fā)展維度、搶占發(fā)展先機[1]。本文深入探討基層煙草部門融合AI技術(shù)開展打假打私工作的必要性、可行性,詳細闡述AI技術(shù)在其中的應(yīng)用場景、面臨挑戰(zhàn)及應(yīng)對策略,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:F2 文獻標識碼:Adoi:10.19311/j.cnki.16723198.2025.16.013
1 引言
1.1 研究背景
煙草行業(yè)在我國經(jīng)濟體系中占據(jù)重要地位,是國家財政收入的重要來源之一。然而,假煙和走私煙的泛濫嚴重擾亂了煙草市場秩序,損害了國家利益和消費者權(quán)益。基層煙草部門作為直接面對市場的監(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、群眾舉報以及簡單的數(shù)據(jù)記錄分析,在面對日益復(fù)雜隱蔽的違法犯罪行為時,逐漸暴露出效率低下、精準度不足等問題。與此同時,AI技術(shù)在近年來取得了突破性進展,其在金融、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域的成功應(yīng)用,展現(xiàn)出強大的數(shù)據(jù)挖掘、分析和預(yù)測能力,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)前工作中存在的問題,提高打假打私工作的效率和精準度,有效遏制假煙和走私煙在基層市場的流通。理論上,豐富了煙草行業(yè)監(jiān)管與AI技術(shù)融合的研究內(nèi)容,為相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)探討提供新的視角和實證依據(jù);實踐中,有助于基層煙草部門優(yōu)化工作流程,合理配置執(zhí)法資源,提升執(zhí)法效果,維護煙草市場的健康穩(wěn)定發(fā)展。
1.3 研究方法與創(chuàng)新點
1.3.1 研究方法
文獻研究法:廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于煙草打假打私、AI技術(shù)應(yīng)用等方面的文獻資料,梳理研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢,為本研究提供理論基礎(chǔ)。
案例分析法:選取基層煙草部門應(yīng)用AI技術(shù)或傳統(tǒng)方式開展打假打私工作的典型案例,進行深入剖析,總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)。
問卷調(diào)查法:針對基層煙草執(zhí)法人員發(fā)放問卷,了解其對打假打私工作的看法、面臨的困難以及對AI技術(shù)的認知和應(yīng)用需求。
訪談法:與基層煙草部門管理人員、一線執(zhí)法人員以及相關(guān)技術(shù)專家進行訪談,獲取一手資料,深入探討AI技術(shù)融合應(yīng)用的實際問題和解決方案。
1.3.2 創(chuàng)新點
首次從基層煙草部門視角,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)合基層實際工作場景和需求,提出針對性的應(yīng)用策略和實施路徑,具有較強的實踐指導(dǎo)意義。
2 基層煙草部門打假打私工作現(xiàn)狀分析
2.1 工作內(nèi)容與職責(zé)
基層煙草部門打假打私工作主要包括對煙草零售市場的日常巡查,檢查零售戶是否存在銷售假煙、走私煙的行為;對物流運輸環(huán)節(jié)進行監(jiān)控,防止假煙和走私煙通過物流渠道流通;配合公安、海關(guān)等部門開展聯(lián)合執(zhí)法行動,打擊制假售假窩點和走私團伙;受理群眾舉報,對涉煙違法線索進行調(diào)查核實等。
2.2 工作流程與方法
日常巡查流程:制定巡查計劃,按照一定的周期對轄區(qū)內(nèi)零售戶進行實地走訪。檢查內(nèi)容包括零售戶的經(jīng)營許可證、卷煙庫存、進貨渠道等,通過查看實物、詢問店主、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:對于群眾舉報或在日常巡查中發(fā)現(xiàn)的線索,進行詳細記錄和初步核實。根據(jù)線索的可信度和重要程度,組織執(zhí)法人員進行深入調(diào)查,必要時聯(lián)合其他部門開展行動。
聯(lián)合執(zhí)法機制:與公安、海關(guān)等部門建立定期溝通協(xié)調(diào)機制,在信息共享、執(zhí)法協(xié)作等方面開展合作。在聯(lián)合執(zhí)法行動中,明確各部門職責(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:基層煙草部門執(zhí)法人員數(shù)量相對不足,執(zhí)法設(shè)備和技術(shù)手段相對落后,難以實現(xiàn)對廣闊市場的全方位、全時段有效監(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,難以從海量數(shù)據(jù)中快速準確地挖掘出有價值的線索,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題
通過持續(xù)不斷的努力,基層煙草部門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伙,市場秩序得到一定程度的改善。但仍存在一些問題,如假煙和走私煙在部分地區(qū)仍時有出現(xiàn),市場凈化率有待進一步提高;執(zhí)法工作的精準度和效率有待提升,存在執(zhí)法資源浪費的現(xiàn)象;與其他部門的協(xié)同配合還需進一步加強等。
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:AI技術(shù)是指通過計算機程序?qū)崿F(xiàn)的人類智能功能,包括機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、圖像識別等多種技術(shù)。其特點包括強大的數(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:機器學(xué)習(xí)通過對大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),建立預(yù)測模型,應(yīng)用于風(fēng)險評估、銷售預(yù)測等領(lǐng)域;深度學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別等方面表現(xiàn)出色,已廣泛應(yīng)用于安防監(jiān)控、自動駕駛等領(lǐng)域;自然語言處理可實現(xiàn)人機交互、文本分析等功能,常用于智能客服、輿情監(jiān)測等。
3.2 基層煙草部門應(yīng)用AI技術(shù)的基礎(chǔ)條件
數(shù)據(jù)資源積累:經(jīng)過多年的信息化建設(shè),基層煙草部門積累了豐富的業(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):基層煙草部門普遍配備了計算機、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等信息化基礎(chǔ)設(shè)施,部分地區(qū)還建立了專門的數(shù)據(jù)分析平臺,具備了一定的技術(shù)支撐條件。
政策支持與行業(yè)導(dǎo)向:國家和煙草行業(yè)高度重視科技創(chuàng)新,出臺了一系列政策鼓勵在煙草監(jiān)管中應(yīng)用新技術(shù),為基層煙草部門引入AI技術(shù)提供了政策保障和行業(yè)導(dǎo)向。
3.3 AI技術(shù)對基層煙草打假打私工作的優(yōu)勢與契合點
優(yōu)勢: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度;通過建立智能模型,實現(xiàn)對違法犯罪行為的預(yù)測和預(yù)警,提前采取防范措施;利用圖像識別、語音識別等技術(shù),實現(xiàn)對監(jiān)控視頻、舉報語音等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析處理,拓寬線索來源渠道。
契合點:基層煙草打假打私工作面臨的數(shù)據(jù)量大、違法手段隱蔽等問題,與AI技術(shù)的數(shù)據(jù)處理和分析能力高度契合。通過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)用場景
4.1 數(shù)據(jù)挖掘與分析
構(gòu)建數(shù)據(jù)模型:利用機器學(xué)習(xí)算法,對零售戶銷售數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、價格數(shù)據(jù)等進行分析,構(gòu)建異常行為識別模型。例如,通過分析零售戶的銷售數(shù)據(jù),建立銷售異常波動模型,當(dāng)零售戶的銷售量在短時間內(nèi)出現(xiàn)異常增長或價格明顯低于市場平均水平時,系統(tǒng)自動發(fā)出預(yù)警。
關(guān)聯(lián)分析與線索挖掘:對不同來源的數(shù)據(jù)進行關(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),分析貨物運輸目的地與銷售記錄是否匹配,若發(fā)現(xiàn)貨物運輸?shù)椒橇闶蹜舻怯浀刂坊蜾N售記錄異常的區(qū)域,可能存在非法運輸和銷售行為。
4.2 圖像識別技術(shù)應(yīng)用
真假煙識別:建立真假煙圖像數(shù)據(jù)庫,利用深度學(xué)習(xí)算法對煙草包裝、標識等特征進行學(xué)習(xí)和識別。開發(fā)便攜式真假煙識別設(shè)備,執(zhí)法人員在市場巡查時,可通過設(shè)備快速準確地判斷卷煙的真?zhèn)巍?/p>
監(jiān)控視頻分析:在物流園區(qū)、倉庫、重點零售區(qū)域等安裝監(jiān)控攝像頭,利用AI圖像識別技術(shù)對監(jiān)控視頻進行實時分析。識別車輛牌照、貨物裝卸行為、人員活動軌跡等,當(dāng)發(fā)現(xiàn)可疑車輛頻繁進出、貨物裝卸異常或人員行為鬼祟等情況時,及時向執(zhí)法人員發(fā)出預(yù)警。
4.3 智能預(yù)警與風(fēng)險評估
風(fēng)險評估模型:基于AI技術(shù)建立煙草市場風(fēng)險評估模型,綜合考慮零售戶信用等級、歷史違法記錄、市場動態(tài)等因素,對不同區(qū)域、不同零售戶的假煙和走私煙風(fēng)險進行評估和分級。根據(jù)風(fēng)險等級,合理安排執(zhí)法力量,實現(xiàn)精準監(jiān)管。
智能預(yù)警系統(tǒng):通過對各類數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和分析,當(dāng)發(fā)現(xiàn)異常情況或達到預(yù)設(shè)的風(fēng)險閾值時,智能預(yù)警系統(tǒng)自動向執(zhí)法人員發(fā)送預(yù)警信息,包括預(yù)警內(nèi)容、風(fēng)險等級、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)合實時交通信息、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)法時間和成本。
現(xiàn)場執(zhí)法輔助:開發(fā)智能執(zhí)法終端,集成法律法規(guī)查詢、案件信息錄入、實時數(shù)據(jù)查詢等功能。執(zhí)法人員在現(xiàn)場執(zhí)法時,可通過終端快速查詢相關(guān)法律法規(guī),了解零售戶的基本信息和歷史違法記錄,及時錄入案件信息,實現(xiàn)執(zhí)法過程的信息化和規(guī)范化。
5 基層煙草部門融合AI技術(shù)開展打假打私工作面臨的挑戰(zhàn)
5.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全問題
數(shù)據(jù)質(zhì)量問題:基層煙草部門的數(shù)據(jù)來源廣泛,部分數(shù)據(jù)存在準確性不高、完整性不足、更新不及時等問題。例如,零售戶信息變更后未能及時更新,導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果出現(xiàn)偏差。
數(shù)據(jù)安全問題:大量的煙草業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)涉及商業(yè)機密和個人隱私,在數(shù)據(jù)收集、存儲、傳輸和使用過程中,面臨數(shù)據(jù)泄露、篡改、濫用等安全風(fēng)險。一旦發(fā)生數(shù)據(jù)安全事故,將對煙草部門、零售戶和消費者造成嚴重損失。
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)合型人才嚴重不足。大多數(shù)執(zhí)法人員對AI技術(shù)的了解和應(yīng)用能力有限,難以有效推動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,知識更新?lián)Q代快,基層煙草部門開展內(nèi)部培訓(xùn)存在一定困難。同時,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)兼容性與集成問題
現(xiàn)有系統(tǒng)兼容性差:基層煙草部門通常使用多個不同廠家開發(fā)的業(yè)務(wù)系統(tǒng),這些系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)格式、接口標準不一致,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,可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)不匹配、無法導(dǎo)入等問題。
集成成本高:實現(xiàn)AI技術(shù)與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成,需要對現(xiàn)有系統(tǒng)進行改造和升級,同時還需要購買相關(guān)的硬件設(shè)備和軟件授權(quán),這將增加基層煙草部門的資金投入和技術(shù)實施難度。
5.4 法律法規(guī)與倫理問題
法律法規(guī)不完善:目前,針對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)致基層煙草部門在應(yīng)用AI技術(shù)時面臨一定的法律風(fēng)險。
倫理問題:AI算法的決策過程可能存在不透明性和偏見性,例如在風(fēng)險評估模型中,可能對某些特定群體或地區(qū)產(chǎn)生不公平的評價結(jié)果。如何確保AI技術(shù)的應(yīng)用符合倫理道德規(guī)范,避免對零售戶和消費者造成不必要的損害,是需要解決的重要問題。
6 基層煙草部門融合AI技術(shù)開展打假打私工作的應(yīng)對策略
6.1 加強數(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)任和標準。加強對數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理,定期對數(shù)據(jù)進行質(zhì)量評估和修正,確保數(shù)據(jù)的準確性、完整性和時效性。
數(shù)據(jù)安全防護:采用加密技術(shù)對數(shù)據(jù)進行加密存儲和傳輸,防止數(shù)據(jù)泄露。建立嚴格的訪問控制機制,根據(jù)員工的工作崗位和職責(zé),分配不同的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限。加強數(shù)據(jù)安全監(jiān)測和預(yù)警,及時發(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)與引進力度
內(nèi)部人才培養(yǎng):制定AI技術(shù)人才培養(yǎng)計劃,通過與高校、科研機構(gòu)合作,開展線上線下相結(jié)合的培訓(xùn)課程,提高執(zhí)法人員的AI技術(shù)水平。鼓勵執(zhí)法人員參加行業(yè)內(nèi)的技術(shù)交流活動和競賽,激發(fā)學(xué)習(xí)積極性。
外部人才引進: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工作。建立人才柔性引進機制,通過聘請專家顧問、開展項目合作等方式,借助外部智力資源推動AI技術(shù)應(yīng)用。
6.3 推進系統(tǒng)集成與優(yōu)化
統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準和接口規(guī)范:煙草行業(yè)應(yīng)制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和接口規(guī)范,推動基層煙草部門現(xiàn)有系統(tǒng)的升級改造,實現(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,實現(xiàn)AI系統(tǒng)與現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)對接。
分步實施系統(tǒng)集成:根據(jù)基層煙草部門的實際情況,采取分步實施的策略進行系統(tǒng)集成。先選擇部分關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)和應(yīng)用場景進行試點,待取得經(jīng)驗和成效后,再逐步推廣到其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域。
6.4 完善法律法規(guī)與倫理準則
推動法律法規(guī)建設(shè):相關(guān)部門應(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。基層煙草部門應(yīng)加強對法律法規(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)進行。
建立倫理審查機制:成立倫理審查委員會,對AI技術(shù)在煙草打假打私工作中的應(yīng)用進行倫理審查。制定倫理準則和規(guī)范,要求AI算法的設(shè)計和應(yīng)用遵循公平、公正、透明的原則,避免出現(xiàn)倫理問題。
7 案例分析
7.1 案例選取與介紹
據(jù)悉,Y市基層煙草部門應(yīng)用了AI技術(shù)開展打假打私工作。該地區(qū)煙草部門在AI技術(shù)應(yīng)用方面起步較早,通過與科技公司合作,搭建了AI智能監(jiān)管平臺,在數(shù)據(jù)挖掘、圖像識別、智能預(yù)警等方面進行了實踐探索。
7.2 AI技術(shù)應(yīng)用實施過程
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)倉庫。對數(shù)據(jù)進行清洗和預(yù)處理,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。
模型構(gòu)建與訓(xùn)練:利用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建異常行為識別模型、真假煙識別模型、風(fēng)險評估模型等。通過大量的數(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)管平臺與現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)進行集成,實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和業(yè)務(wù)協(xié)同。在物流園區(qū)、重點零售區(qū)域等安裝監(jiān)控設(shè)備,將監(jiān)控視頻接入平臺,實現(xiàn)實時分析。
7.3 應(yīng)用效果評估
線索挖掘效率提升:通過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,案件偵破時間大大縮短,打擊了一批長期隱藏的制假售假窩點和走私團伙。
市場凈化效果顯著:該地區(qū)煙草市場假煙和走私煙的市場占有率明顯下降。
7.4 經(jīng)驗總結(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,為項目的順利實施提供了保障。
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,實現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度融合。
持續(xù)優(yōu)化與改進是動力:在應(yīng)用過程中,不斷根據(jù)實際情況對AI模型和系統(tǒng)進行優(yōu)化和改進,確保其有效性和適應(yīng)性。
8 結(jié)論與展望
基層煙草部門融合AI技術(shù)開展打假打私工作具有重要的現(xiàn)實意義和可行性,能夠有效解決當(dāng)前工作中面臨的諸多問題,提升工作效能。AI技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘與分析、圖像識別、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。基層煙草部門在融合AI技術(shù)過程中面臨數(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),需要采取針對性的應(yīng)對策略加以解決。同時關(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)化外部知識和技術(shù),實現(xiàn)與技術(shù)研發(fā)活動的協(xié)同效應(yīng)[2]。通過案例分析表明,AI技術(shù)的應(yīng)用取得了顯著的成效,為其他地區(qū)基層煙草部門提供了有益的經(jīng)驗借鑒。
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。基層煙草部門將不斷加強與其他部門的協(xié)同合作,實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和執(zhí)法聯(lián)動,形成打擊假煙和走私煙的強大合力[3]。
主要參考文獻
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[3]王煒.煙草打假經(jīng)費使用風(fēng)險管控措施探討[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè),2019,40(25):140141.