摘要：煙草行業作為國民經濟的重要組成部分，其內部專賣管理監督、紀檢及法規工作具有政策性強、流程復雜、數據密集等特點。人工智能技術DeepSeek憑借其強大的數據處理、模式識別與自動化決策能力，為優化行業內部監管機制提供了技術支撐。本文系統闡述DeepSeek的技術特性及其在煙草行業關鍵管理場景中的實踐路徑，以期為行業數字化治理提供理論支持。

關鍵詞：人工智能；DeepSeek；煙草行業；內部監督；紀檢；法規

當前，煙草行業正面臨監管環境日趨嚴格、業務鏈條復雜化及數據規模指數級增長等多重壓力，對內部專賣管理監督、紀檢及法規工作提出了更高要求。傳統人工監管手段在跨部門協同、動態風險捕捉及大規模規則匹配等方面存在局限性，亟須技術驅動的突破。人工智能模型DeepSeek通過集成自然語言處理、知識圖譜構建與實時計算技術，能夠實現“兩煙”規范經營全過程周期追蹤、紀檢線索智能關聯分析以及法規條款動態適配，助力構建“數據穿透、風險預判、閉環處置”的新型監管體系。

一、人工智能 DeepSeek 概述

DeepSeek是一款基于深度學習與知識融合的人工智能模型，具備自然語言處理、多模態數據分析和自動化決策能力。其核心技術涵蓋大規模預訓練語言理解、動態知識圖譜構建及規則驅動推理框架，可高效解析復雜業務場景中的結構化與非結構化數據。針對煙草行業特點，DeepSeek通過定制化模型架構與算法優化，實現了對“兩煙”規范經營全過程、紀檢審查及法規條款的智能適配，為行業監管提供高精度、低延時的決策支持，兼具數據處理深度與業務邏輯兼容性[1]。

二、DeepSeek 在煙草行業內部專賣管理監督和紀檢、法規工作中的應用

1.DeepSeek 在煙草行業內部專賣管理監督工作中的應用

在煙草行業內部專賣管理監督領域，DeepSeek通過構建智能化監管中樞，實現了對“兩煙”規范經營監管、銷售流通領域監控及“兩煙”市場正常經營秩序維護的全流程重塑。該系統依托自然語言處理技術，自動解析各省市“兩煙”銷售數據進行實時比對，精準識別脫離本地市場實際需求、盲目投放、沖擊其他地區市場；以集資、虛擬客戶、虛假訂單等形式套購倒賣卷煙；無碼銷售、捆綁銷售；向無證單位、個人銷售卷煙；集中時間、集中線路或超零售戶經營能力投放卷煙等違規風險。

同時，可運用DeepSeek對接煙草行業全國統一監管平臺系統，實時采集卷煙出廠掃碼、物流軌跡及終端入庫、卷煙銷售配送等數據，利用時空序列建模技術構建產品流向追蹤模型。當系統檢測到某批次卷煙在運輸途中出現路徑偏離、多次異常中轉或簽收信息矛盾時，自動觸發跨區域協同核查機制，聯動屬地監管部門核查倉庫庫存與實際配送記錄，有效遏制真煙非法流通。此外，DeepSeek通過知識圖譜技術關聯零售戶歷史銷售數據與區域人口消費特征，動態評估終端卷煙存銷比的合理性，對庫存異常、拆單分攤等規避監管行為進行智能識別。在監管效能持續優化層面，DeepSeek搭建了專賣稽查決策支持系統。系統整合歷年真煙外流案件處理記錄、違規行為特征及市場動態監測數據，構建內部專賣管理監督知識庫與案例推理模型。針對專賣日常檢查任務，可基于零售戶信用評級、違規記錄及周邊市場環境生成差異化檢查方案，指導執法人員精準配置檢查資源。對于真煙外流案件調查，系統通過語義分析技術提取涉案人員通訊記錄、資金流水中的關聯信息，輔助還原違規交易網絡，為有效的打擊非法收購倒賣卷煙提供依據。

2.DeepSeek 在煙草行業紀檢工作中的應用

在煙草行業紀檢監督體系中，DeepSeek通過構建智能化的廉潔風險防控網絡，實現了對權力運行關鍵環節的精細化監督。該系統整合紀檢監察數據中臺，將領導干部個人事項報告、經濟責任審計結果、招標采購記錄等分散數據源進行結構化清洗，建立覆蓋“三重一大”決策、工程項目建設、物資采購等高風險領域的動態監測模型。針對招投標監督場景，DeepSeek運用文檔智能解析技術自動提取標書文件中的供應商關聯關系、資質證明異常項，結合歷史中標數據構建圍標串標特征庫，對異常報價模式、技術參數傾向性描述實施實時掃描，輔助紀檢部門鎖定需重點核查的采購項目。

同時，運用DeepSeek還能夠打通財務報銷系統、公車管理平臺及出入境記錄數據庫，構建公職人員廉潔畫像評估體系。系統可自動識別高頻異地消費、異常時間節點差旅報銷等行為模式，并與個人資產變動數據交叉驗證，對可能存在的違規收受禮品禮金、公款旅游等違紀苗頭生成預警提示。在信訪舉報處理方面，DeepSeek采用語義聚類算法對海量舉報內容進行自動歸類，識別跨年度、跨部門重復反映的核心問題，提取涉事主體間的隱形關聯圖譜，為系統性腐敗問題研判提供數據支撐。最后，運用eepSeek可搭建全流程智能輔助平臺。平臺內嵌的規則推理模塊依據《中國共產黨紀律處分條例》、《中華人民共和國監察法》及《監察法實施條例》建立審查調查程序合規性校驗體系，在初步核實、立案審查等關鍵節點自動核驗審批文書完整性、時限合規性及流程銜接邏輯。針對證據鏈構建需求，系統通過自然語言處理技術解析談話筆錄、銀行流水等證據材料，自動標注時間線矛盾點與資金流向異常路徑，生成可視化證據關聯網絡圖。

3.DeepSeek 在煙草行業法規工作中的應用

隨著煙草行業監管要求的日益復雜化，DeepSeek通過構建法規智能解析與動態適配系統，實現了對全業務鏈法律風險的精準管控。該體系基于自然語言處理與知識圖譜技術，將《中華人民共和國煙草專賣法》、《中華人民共和國煙草專賣法實施條例》、《電子煙管理辦法》等127項行業法規拆解為可執行規則節點，建立法規條款與采購合同、營銷方案、生產流程等業務文檔的自動映射機制。在廣告審查場景中，系統實時掃描線上宣傳文案與線下促銷物料，識別“低危害”“健康屬性”等涉嫌違反《中華人民共和國廣告法》的表述，同步關聯產品包裝警示語合規性數據庫，形成立體化的法規遵從校驗網絡[3]。

面對快速迭代的監管環境，還可運用DeepSeek搭建法律風險預警中樞，整合國家煙草專賣局政策文件庫、地方監管動態信息源及企業經營管理數據流，運用語義分析技術捕捉新頒布法規中的關鍵義務條款。當檢測到電子煙產品技術標準更新或跨境銷售管制政策調整時，系統自動生成合規改造任務清單，明確產品參數修改、銷售渠道重構等具體實施路徑。在合同審查環節，DeepSeek的智能比對引擎可同步核驗經銷協議中的價格管控條款、區域保護約定與反壟斷法規的匹配度，對可能引發行政調查的潛在風險進行分級預警。為了進一步提升法規執行效能，可開發智能化合規訓練體系，通過分析企業歷史違規案例與監管處罰數據，構建崗位專屬的法規知識圖譜，為專賣管理人員、營銷策劃人員等不同角色生成定制化學習模塊。在政策落地階段，系統自動提取新法規中的關鍵變更點，將其轉化為業務流程改造清單，同步推送至相關責任部門的工作平臺。

結束語：

DeepSeek在煙草行業內部專賣管理監督、紀檢及法規等領域的深度應用，標志著行業監管模式向智能化、數據化方向的根本性轉變。通過將人工智能技術與業務邏輯深度融合，該系統不僅重構了風險識別、預警響應的技術路徑，更推動了制度規則向可執行算法的高效轉化。隨著技術迭代與監管需求的動態適配，DeepSeek的應用場景將持續拓展，為構建規范有序、治理現代的煙草行業生態提供堅實的技術底座與創新范式。

參考文獻：

李強治,劉志鵬.后Deepseek時代的人工智能發展與治理新趨勢[J/OL].科學觀察,1-7[2025-05-07].

鮑祎珺.內部專賣管理監督在煙草行業的發展趨勢探究[J].現代商貿工業,2021,42(12):58-59.

曲衍法.淺談如何加強煙草行業內部專賣管理監督工作[J].經貿實踐,2017,(04):196.