违法违规大户凭借 “购、销、储、运” 隐蔽网络，让传统监管陷入“识别难、监管难、打击难”困境。黄冈市烟草专卖局构建的违法违规大户风险评估监管模型，落地后已精准识别重点对象498户，核查准确率86.14%，推动5万元以上涉烟案件同比增长 110%，为行业智慧监管提供黄冈经验。
经验摸排难破 “隐蔽网”
“以前靠经验跑市场，累还抓不住重点。” 黄冈市局稽查队员的感慨，道出传统监管的窘境。模型应用前，2.7万余零售户分散在11个县（市、区），稽查人力难覆盖，违法大户手段隐蔽，或分散进货、或代订代收、或设“暗仓”，仅靠肉眼和台账难辨异常。
更关键的是，传统监管缺乏统一风险标准。不同稽查人员判断依据不同，导致违法大户“漏网”、正常经营户重复检查比例较高。数据显示，此前无效检查占比超60%，5万元以上涉烟案件年增长率不足30%，监管效能亟待提升。
2025年，黄冈市局启动“智慧监管”计划，组建跨部门专项小组，覆盖 4 大核心部门，旨在找到违法 “共性密码”。调研中，团队通过“案例反推 + 数据验证”，解决特征地域差异、关联度低等问题，从30余项初筛特征中，最终确定 “双 5 案件记录”“违规代订代收”“资金异常流动” 等10项核心特征，并选择“规则+机器学习”混合路径，既保留明确监管规则，又借算法挖掘隐藏规律，兼顾严谨性与自主学习能力。
多算法协同识别风险
“模型像‘智能探长’，能快速锁定可疑目标。”技术人员介绍，模型整合123类监管指标（月度进货量、投诉量等）、97类零售户标签（多次违规代订、疑似售假等）、50种经营属性（店铺位置、营业执照状态等）。
算法层面，采用“XGBoost+孤立森林+Pearson相关系数” 协同机制：XGBoost计算基础风险概率，孤立森林识别“进货与销售脱节” 等异常，Pearson 筛选出涉案次数（r=0.68）、售假标签（r=0.71）等强关联特征。同时，依托省局数据中台接入银行、市场监管等外部数据，通过 RPA 机器人实现每周自动更新，数据处理效率提升10倍以上。
分级管控提效能
黄冈市局指挥中心的“东坡智脑”可视化大屏上，3D 地图实时呈现红、黄、蓝三色风险分布，对应“48 小时突击检查”“7天内走访核查”“季度常规检查” 的分级管控机制，让监管资源精准投向高风险领域。
2025年5月，蕲春县局借模型发现的 “高频支付 ID 异常”线索，3小时捣毁空管烟窝点，查获违规卷烟 120 余条、涉案8万余元。截至2025年8月，模型推送高风险线索586条，成案率21.64%；无效检查减少45%，人均办案效率提升 60%；5万元以上涉烟案件从 42 起增至 88 起，增长率110%，同时减少对合规户干扰，提升经营配合度。
黄冈烟草的实践打破“人海战术”局限，将一线经验转化为可量化特征，统一监管标准，借多源数据与AI挖掘隐蔽风险，提升监管深度，有力推动监管从被动应对向主动预警转变。（刘源龙）
转自：中国网
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