智治賦能 打造違法違規(guī)大戶智慧監(jiān)管新樣板


中國產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)信息網(wǎng)   時間:2025-10-29





  違法違規(guī)大戶憑借 “購、銷、儲、運(yùn)” 隱蔽網(wǎng)絡(luò),讓傳統(tǒng)監(jiān)管陷入“識別難、監(jiān)管難、打擊難”困境。黃岡市煙草專賣局構(gòu)建的違法違規(guī)大戶風(fēng)險評估監(jiān)管模型,落地后已精準(zhǔn)識別重點(diǎn)對象498戶,核查準(zhǔn)確率86.14%,推動5萬元以上涉煙案件同比增長 110%,為行業(yè)智慧監(jiān)管提供黃岡經(jīng)驗(yàn)。

  經(jīng)驗(yàn)摸排難破 “隱蔽網(wǎng)”

  “以前靠經(jīng)驗(yàn)跑市場,累還抓不住重點(diǎn)。” 黃岡市局稽查隊(duì)員的感慨,道出傳統(tǒng)監(jiān)管的窘境。模型應(yīng)用前,2.7萬余零售戶分散在11個縣(市、區(qū)),稽查人力難覆蓋,違法大戶手段隱蔽,或分散進(jìn)貨、或代訂代收、或設(shè)“暗倉”,僅靠肉眼和臺賬難辨異常。

  更關(guān)鍵的是,傳統(tǒng)監(jiān)管缺乏統(tǒng)一風(fēng)險標(biāo)準(zhǔn)。不同稽查人員判斷依據(jù)不同,導(dǎo)致違法大戶“漏網(wǎng)”、正常經(jīng)營戶重復(fù)檢查比例較高。數(shù)據(jù)顯示,此前無效檢查占比超60%,5萬元以上涉煙案件年增長率不足30%,監(jiān)管效能亟待提升。

  2025年,黃岡市局啟動“智慧監(jiān)管”計劃,組建跨部門專項(xiàng)小組,覆蓋 4 大核心部門,旨在找到違法 “共性密碼”。調(diào)研中,團(tuán)隊(duì)通過“案例反推 + 數(shù)據(jù)驗(yàn)證”,解決特征地域差異、關(guān)聯(lián)度低等問題,從30余項(xiàng)初篩特征中,最終確定 “雙 5 案件記錄”“違規(guī)代訂代收”“資金異常流動” 等10項(xiàng)核心特征,并選擇“規(guī)則+機(jī)器學(xué)習(xí)”混合路徑,既保留明確監(jiān)管規(guī)則,又借算法挖掘隱藏規(guī)律,兼顧嚴(yán)謹(jǐn)性與自主學(xué)習(xí)能力。

  多算法協(xié)同識別風(fēng)險

  “模型像‘智能探長’,能快速鎖定可疑目標(biāo)。”技術(shù)人員介紹,模型整合123類監(jiān)管指標(biāo)(月度進(jìn)貨量、投訴量等)、97類零售戶標(biāo)簽(多次違規(guī)代訂、疑似售假等)、50種經(jīng)營屬性(店鋪位置、營業(yè)執(zhí)照狀態(tài)等)。

  算法層面,采用“XGBoost+孤立森林+Pearson相關(guān)系數(shù)” 協(xié)同機(jī)制:XGBoost計算基礎(chǔ)風(fēng)險概率,孤立森林識別“進(jìn)貨與銷售脫節(jié)” 等異常,Pearson 篩選出涉案次數(shù)(r=0.68)、售假標(biāo)簽(r=0.71)等強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征。同時,依托省局?jǐn)?shù)據(jù)中臺接入銀行、市場監(jiān)管等外部數(shù)據(jù),通過 RPA 機(jī)器人實(shí)現(xiàn)每周自動更新,數(shù)據(jù)處理效率提升10倍以上。

  分級管控提效能

  黃岡市局指揮中心的“東坡智腦”可視化大屏上,3D 地圖實(shí)時呈現(xiàn)紅、黃、藍(lán)三色風(fēng)險分布,對應(yīng)“48 小時突擊檢查”“7天內(nèi)走訪核查”“季度常規(guī)檢查” 的分級管控機(jī)制,讓監(jiān)管資源精準(zhǔn)投向高風(fēng)險領(lǐng)域。

  2025年5月,蘄春縣局借模型發(fā)現(xiàn)的 “高頻支付 ID 異?!本€索,3小時搗毀空管煙窩點(diǎn),查獲違規(guī)卷煙 120 余條、涉案8萬余元。截至2025年8月,模型推送高風(fēng)險線索586條,成案率21.64%;無效檢查減少45%,人均辦案效率提升 60%;5萬元以上涉煙案件從 42 起增至 88 起,增長率110%,同時減少對合規(guī)戶干擾,提升經(jīng)營配合度。

  黃岡煙草的實(shí)踐打破“人海戰(zhàn)術(shù)”局限,將一線經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可量化特征,統(tǒng)一監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn),借多源數(shù)據(jù)與AI挖掘隱蔽風(fēng)險,提升監(jiān)管深度,有力推動監(jiān)管從被動應(yīng)對向主動預(yù)警轉(zhuǎn)變。(劉源龍)


  轉(zhuǎn)自:中國網(wǎng)

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