隨著互聯網技術和物流寄遞產業的快速發展，當前，涉煙違法行為呈現網絡化、分散化、隱蔽化等新特點。面對新趨勢新特點，今年以來，各地煙草專賣監管部門與當地郵管、公安等部門及物流企業密切協作，靶向發力，嚴厲打擊物流寄遞環節涉煙違法行為。

在安徽，安徽省郵政煙草涉煙案件情報研判中心合肥分中心充分發揮數據研判對案件偵辦的導偵作用，全力構建涉煙案件治理高效閉環：通過共建情報研判中樞，打破數據壁壘，實現案件信息實時共享與違法軌跡深度回溯，借助聯合執法工作室精準鎖定案件線索；激活社會共治力量，以 “平安小蜜蜂” 專項行動為抓手，發動快遞從業人員化身監管 “前哨”，聯合企業、社區等多方主體編織立體化監管網絡，推動涉煙案件從線索摸排、證據固定到聯合執法的全流程無縫銜接，實現涉煙違法打擊從末端處置向源頭防控、協同治理的全面升級，打造 “數據驅動、全民參與、高效響應” 的現代化涉煙監管新模式。

在遼寧，沈陽市煙草專賣局創新構建“政企聯動、數據互通、執法協同”三位一體監管機制。他們與市郵政管理局建立“季度會商、月度通報、即時聯動”戰略協議和重點計劃，研定寄遞渠道聯合整治專項行動，通過高頻次聯席研判、跨部門即時聯動，超常規打擊寄遞渠道涉煙犯罪，構建起“信息共享、線索共查、案件共辦”的立體化監管格局；聯合公安、郵管部門開展專項執法行動，深入物流轉運中心和分撥站點，采取錯時檢查與“定點+流動”交叉巡檢相結合，嚴厲打擊涉煙違法活動；構建“線索、核查、處置”閉環監管機制，加強部門間信息互通、數據共享，精準核查高頻次異常運單、可疑運輸車輛及隱蔽倉儲場所，有效震懾涉煙違法犯罪行為；聯合郵政管理局督導物流企業嚴格執行“實名收寄、收寄驗視、過機安檢”三項制度，確保每一個包裹都能經過嚴格查驗，有效降低寄遞渠道涉煙違法犯罪風險。今年以來，沈陽累計查處寄遞渠道涉煙案件414起，查獲違法卷煙2251萬支，空管煙8466.62件。

在廣東珠海，當地煙草專賣監管部門建立“煙草+郵政+海關+公安”四方聯動機制，實現信息實時共享、線索快速響應。針對涉案類型多元化問題，他們采取差異化監管策略：對非本地噴碼的合法品牌卷煙，強化煙草專賣零售許可動態管理；對假冒偽劣及走私卷煙，則依托智能安檢設備升級監管手段。

得益于上述有效舉措，執法成果顯著：今年3月，執法人員在某快遞點查獲一非法寄遞案，不法分子為逃避檢查，利用恒溫器鐵箱藏匿30萬支無標志卷煙；4月，執法人員在某收費站出口處布控攔截，截獲21萬支假冒偽劣卷煙；6月，聯合珠海市郵政管理局各攬投部展開突擊檢查，運用新型智能檢測儀精準識別并截留一批偽裝為水果生鮮的異常包裹。

今年以來，遼寧省阜新市煙草專賣局深化與郵政管理部門的協作，將監管觸角前移至寄遞源頭，雙方協同發力，結合經驗判斷與科技手段，提升開箱查驗的精準度和效率。截至目前，聯合查獲寄遞環節案件25起。呂琦攝

今年年初，福建省泉州市率先在晉江快遞分撥中心投用多臺涉煙專用智能安檢機，通過高精度X光成像技術與AI智能識別算法，可對包裹內物品形態、密度進行毫秒級掃描分析，內置的涉煙特征數據庫和AI模型對疑似涉煙包裹自動標注、分級預警，單臺設備日均處理量達10萬件。

這是泉州市煙草專賣局完善聯合監管體系的又一創新舉措。今年以來，泉州市局聯合公安、郵政管理等部門，持續完善“情報導偵+智能防控+全域協作”三位一體監管體系。他們以海量數據為基礎、以算法模型為工具、以數據挖掘為目的，積極推動與國家郵政局郵政業安全中心的聯動協作，共同建設寄遞涉煙預警平臺；重新梳理泉州市寄遞渠道可疑信息報告獎勵辦法，通過激勵從業人員和廣大群眾參與監管，今年破獲的169起寄遞環節涉煙違法案件中，有124起得益于此，占比73.4%；建立常態化聯合機制，針對快遞企業分揀時段，靈活調配執法力量，采取錯時、交叉、突擊檢查；選派科級干部駐點掛職郵管部門協調專項行動，強化假私煙中轉、分撥環節管控。今年以來，在寄遞環節上共破獲5萬元以上假私煙（含電子煙）案件32起，查獲假私煙726.8萬支、電子煙8.86萬個。

針對義烏作為“世界小商品之都”，快遞業務量持續位居全國前列的實際，浙江省金華市煙草專賣局聯合義烏郵政管理局掛牌成立寄遞渠道涉煙案件研判指揮分中心，充分對接郵管數據系統與情指分中心涉煙情報平臺，發揮中心“協同監管、數智賦能、聯防聯控、導偵導查”功能，全力聯合打擊寄遞渠道涉煙違法行為。圖為執法人員在清點涉煙包裹。陳華駿攝

針對物流寄遞環節包裹數量大、流轉迅速的難題，江蘇省蘇州市相城區煙草專賣局創新構建“數據驅動、智能預警、精準攔截”閉環監管模式，通過深度數據挖掘，建立智能識別模型并嵌入監管流程，有效識別攔截違法包裹。

他們聚焦近年來查獲的涉煙違法包裹面單信息，對海量數據進行系統清洗、整合與分析，圍繞“高頻發貨地”“虛假面單特征”等關鍵維度進行深度挖掘，提煉具有高度指向性的違法包裹核心特征，建立涉煙違法包裹特征數據庫。基于該數據庫，與智能安檢機技術人員協同研發“假私煙包裹智能識別模型”，將抽象的數據特征轉化為機器可自動判別的規則，并將模型部署到物流分揀線的安檢機系統中。經過安檢機的包裹，在完成常規安全檢查時會被模型實時比對分析，當包裹特征與數據庫中記錄的違法特征高度匹配，安檢機系統將觸發自動預警，并將該包裹分揀至獨立區域暫存，等待人工復核。對于篩選出的高風險包裹，執法人員運用便攜式X光設備進行非侵入式復檢，在有效保護公民合法物品隱私的同時，能快速鎖定可疑包裹內部結構與內容物特征。一旦初步判定包裹內存在涉煙違法物品，執法人員會嚴格按照法定程序進行現場檢查、證據固定和后續立案查處工作，形成強有力的執法閉環。

應用該模型后，涉煙違法包裹日均有效檢出量實現數倍增長，監管精準度大幅提升。