違法違規大戶憑借 “購、銷、儲、運” 隱蔽網絡，讓傳統監管陷入“識別難、監管難、打擊難”困境。黃岡市煙草專賣局構建的違法違規大戶風險評估監管模型，落地后已精準識別重點對象498戶，核查準確率86.14%，推動5萬元以上涉煙案件同比增長 110%，為行業智慧監管提供黃岡經驗。
經驗摸排難破 “隱蔽網”
“以前靠經驗跑市場，累還抓不住重點。” 黃岡市局稽查隊員的感慨，道出傳統監管的窘境。模型應用前，2.7萬余零售戶分散在11個縣（市、區），稽查人力難覆蓋，違法大戶手段隱蔽，或分散進貨、或代訂代收、或設“暗倉”，僅靠肉眼和臺賬難辨異常。
更關鍵的是，傳統監管缺乏統一風險標準。不同稽查人員判斷依據不同，導致違法大戶“漏網”、正常經營戶重復檢查比例較高。數據顯示，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%，監管效能亟待提升。
2025年，黃岡市局啟動“智慧監管”計劃，組建跨部門專項小組，覆蓋 4 大核心部門，旨在找到違法 “共性密碼”。調研中，團隊通過“案例反推 + 數據驗證”，解決特征地域差異、關聯度低等問題，從30余項初篩特征中，最終確定 “雙 5 案件記錄”“違規代訂代收”“資金異常流動” 等10項核心特征，并選擇“規則+機器學習”混合路徑，既保留明確監管規則，又借算法挖掘隱藏規律，兼顧嚴謹性與自主學習能力。
多算法協同識別風險
“模型像‘智能探長’，能快速鎖定可疑目標。”技術人員介紹，模型整合123類監管指標（月度進貨量、投訴量等）、97類零售戶標簽（多次違規代訂、疑似售假等）、50種經營屬性（店鋪位置、營業執照狀態等）。
算法層面，采用“XGBoost+孤立森林+Pearson相關系數” 協同機制：XGBoost計算基礎風險概率，孤立森林識別“進貨與銷售脫節” 等異常，Pearson 篩選出涉案次數（r=0.68）、售假標簽（r=0.71）等強關聯特征。同時，依托省局數據中臺接入銀行、市場監管等外部數據，通過 RPA 機器人實現每周自動更新，數據處理效率提升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 地圖實時呈現紅、黃、藍三色風險分布，對應“48 小時突擊檢查”“7天內走訪核查”“季度常規檢查” 的分級管控機制，讓監管資源精準投向高風險領域。
2025年5月，蘄春縣局借模型發現的 “高頻支付 ID 異常”線索，3小時搗毀空管煙窩點，查獲違規卷煙 120 余條、涉案8萬余元。截至2025年8月，模型推送高風險線索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%，同時減少對合規戶干擾，提升經營配合度。
黃岡煙草的實踐打破“人海戰術”局限，將一線經驗轉化為可量化特征，統一監管標準，借多源數據與AI挖掘隱蔽風險，提升監管深度，有力推動監管從被動應對向主動預警轉變。（劉源龍）
轉自：中國網
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