Deepseek在烟草行业内部专卖管理监督和纪检、法规工作中的应用

摘要：烟草行业作为国民经济的重要组成部分，其内部专卖管理监督、纪检及法规工作具有政策性强、流程复杂、数据密集等特点。人工智能技术DeepSeek凭借其强大的数据处理、模式识别与自动化决策能力，为优化行业内部监管机制提供了技术支撑。本文系统阐述DeepSeek的技术特性及其在烟草行业关键管理场景中的实践路径，以期为行业数字化治理提供理论支持。

关键词：人工智能；DeepSeek；烟草行业；内部监督；纪检；法规

当前，烟草行业正面临监管环境日趋严格、业务链条复杂化及数据规模指数级增长等多重压力，对内部专卖管理监督、纪检及法规工作提出了更高要求。传统人工监管手段在跨部门协同、动态风险捕捉及大规模规则匹配等方面存在局限性，亟须技术驱动的突破。人工智能模型DeepSeek通过集成自然语言处理、知识图谱构建与实时计算技术，能够实现“两烟”规范经营全过程周期追踪、纪检线索智能关联分析以及法规条款动态适配，助力构建“数据穿透、风险预判、闭环处置”的新型监管体系。

一、人工智能 DeepSeek 概述

DeepSeek是一款基于深度学习与知识融合的人工智能模型，具备自然语言处理、多模态数据分析和自动化决策能力。其核心技术涵盖大规模预训练语言理解、动态知识图谱构建及规则驱动推理框架，可高效解析复杂业务场景中的结构化与非结构化数据。针对烟草行业特点，DeepSeek通过定制化模型架构与算法优化，实现了对“两烟”规范经营全过程、纪检审查及法规条款的智能适配，为行业监管提供高精度、低延时的决策支持，兼具数据处理深度与业务逻辑兼容性[1]。

二、DeepSeek 在烟草行业内部专卖管理监督和纪检、法规工作中的应用

1.DeepSeek 在烟草行业内部专卖管理监督工作中的应用

在烟草行业内部专卖管理监督领域，DeepSeek通过构建智能化监管中枢，实现了对“两烟”规范经营监管、销售流通领域监控及“两烟”市场正常经营秩序维护的全流程重塑。该系统依托自然语言处理技术，自动解析各省市“两烟”销售数据进行实时比对，精准识别脱离本地市场实际需求、盲目投放、冲击其他地区市场；以集资、虚拟客户、虚假订单等形式套购倒卖卷烟；无码销售、捆绑销售；向无证单位、个人销售卷烟；集中时间、集中线路或超零售户经营能力投放卷烟等违规风险。

同时，可运用DeepSeek对接烟草行业全国统一监管平台系统，实时采集卷烟出厂扫码、物流轨迹及终端入库、卷烟销售配送等数据，利用时空序列建模技术构建产品流向追踪模型。当系统检测到某批次卷烟在运输途中出现路径偏离、多次异常中转或签收信息矛盾时，自动触发跨区域协同核查机制，联动属地监管部门核查仓库库存与实际配送记录，有效遏制真烟非法流通。此外，DeepSeek通过知识图谱技术关联零售户历史销售数据与区域人口消费特征，动态评估终端卷烟存销比的合理性，对库存异常、拆单分摊等规避监管行为进行智能识别。在监管效能持续优化层面，DeepSeek搭建了专卖稽查决策支持系统。系统整合历年真烟外流案件处理记录、违规行为特征及市场动态监测数据，构建内部专卖管理监督知识库与案例推理模型。针对专卖日常检查任务，可基于零售户信用评级、违规记录及周边市场环境生成差异化检查方案，指导执法人员精准配置检查资源。对于真烟外流案件调查，系统通过语义分析技术提取涉案人员通讯记录、资金流水中的关联信息，辅助还原违规交易网络，为有效的打击非法收购倒卖卷烟提供依据。

2.DeepSeek 在烟草行业纪检工作中的应用

在烟草行业纪检监督体系中，DeepSeek通过构建智能化的廉洁风险防控网络，实现了对权力运行关键环节的精细化监督。该系统整合纪检监察数据中台，将领导干部个人事项报告、经济责任审计结果、招标采购记录等分散数据源进行结构化清洗，建立覆盖“三重一大”决策、工程项目建设、物资采购等高风险领域的动态监测模型。针对招投标监督场景，DeepSeek运用文档智能解析技术自动提取标书文件中的供应商关联关系、资质证明异常项，结合历史中标数据构建围标串标特征库，对异常报价模式、技术参数倾向性描述实施实时扫描，辅助纪检部门锁定需重点核查的采购项目。

同时，运用DeepSeek还能够打通财务报销系统、公车管理平台及出入境记录数据库，构建公职人员廉洁画像评估体系。系统可自动识别高频异地消费、异常时间节点差旅报销等行为模式，并与个人资产变动数据交叉验证，对可能存在的违规收受礼品礼金、公款旅游等违纪苗头生成预警提示。在信访举报处理方面，DeepSeek采用语义聚类算法对海量举报内容进行自动归类，识别跨年度、跨部门重复反映的核心问题，提取涉事主体间的隐形关联图谱，为系统性腐败问题研判提供数据支撑。最后，运用eepSeek可搭建全流程智能辅助平台。平台内嵌的规则推理模块依据《中国共产党纪律处分条例》、《中华人民共和国监察法》及《监察法实施条例》建立审查调查程序合规性校验体系，在初步核实、立案审查等关键节点自动核验审批文书完整性、时限合规性及流程衔接逻辑。针对证据链构建需求，系统通过自然语言处理技术解析谈话笔录、银行流水等证据材料，自动标注时间线矛盾点与资金流向异常路径，生成可视化证据关联网络图。

3.DeepSeek 在烟草行业法规工作中的应用

随着烟草行业监管要求的日益复杂化，DeepSeek通过构建法规智能解析与动态适配系统，实现了对全业务链法律风险的精准管控。该体系基于自然语言处理与知识图谱技术，将《中华人民共和国烟草专卖法》、《中华人民共和国烟草专卖法实施条例》、《电子烟管理办法》等127项行业法规拆解为可执行规则节点，建立法规条款与采购合同、营销方案、生产流程等业务文档的自动映射机制。在广告审查场景中，系统实时扫描线上宣传文案与线下促销物料，识别“低危害”“健康属性”等涉嫌违反《中华人民共和国广告法》的表述，同步关联产品包装警示语合规性数据库，形成立体化的法规遵从校验网络[3]。

面对快速迭代的监管环境，还可运用DeepSeek搭建法律风险预警中枢，整合国家烟草专卖局政策文件库、地方监管动态信息源及企业经营管理数据流，运用语义分析技术捕捉新颁布法规中的关键义务条款。当检测到电子烟产品技术标准更新或跨境销售管制政策调整时，系统自动生成合规改造任务清单，明确产品参数修改、销售渠道重构等具体实施路径。在合同审查环节，DeepSeek的智能比对引擎可同步核验经销协议中的价格管控条款、区域保护约定与反垄断法规的匹配度，对可能引发行政调查的潜在风险进行分级预警。为了进一步提升法规执行效能，可开发智能化合规训练体系，通过分析企业历史违规案例与监管处罚数据，构建岗位专属的法规知识图谱，为专卖管理人员、营销策划人员等不同角色生成定制化学习模块。在政策落地阶段，系统自动提取新法规中的关键变更点，将其转化为业务流程改造清单，同步推送至相关责任部门的工作平台。

结束语：

DeepSeek在烟草行业内部专卖管理监督、纪检及法规等领域的深度应用，标志着行业监管模式向智能化、数据化方向的根本性转变。通过将人工智能技术与业务逻辑深度融合，该系统不仅重构了风险识别、预警响应的技术路径，更推动了制度规则向可执行算法的高效转化。随着技术迭代与监管需求的动态适配，DeepSeek的应用场景将持续拓展，为构建规范有序、治理现代的烟草行业生态提供坚实的技术底座与创新范式。

参考文献：

李强治,刘志鹏.后Deepseek时代的人工智能发展与治理新趋势[J/OL].科学观察,1-7[2025-05-07].

鲍祎珺.内部专卖管理监督在烟草行业的发展趋势探究[J].现代商贸工业,2021,42(12):58-59.

曲衍法.浅谈如何加强烟草行业内部专卖管理监督工作[J].经贸实践,2017,(04):196.