一、项目背景

烟草制假售假、非法流通行为隐蔽性强、跨区域特征明显，已成为扰乱市场秩序、危害消费者权益的突出问题。芜湖市烟草专卖局与芜湖市公安局在联合执法中面临传统稽查模式的核心痛点：假烟线索海量繁杂，人工梳理效率低下、易遗漏关键信息；历史线索、案件数据分散存储，无法快速关联比对；寄递物流收发件信息、人员身份信息与公安数据割裂，难以精准锁定嫌疑人及窝点；线索悬疑度缺乏量化标准，依赖人工经验判断，主观性强、精准度低。

为破解上述难题，落实 “数据导侦、精准打击” 的智慧监管转型要求，芜湖市烟草专卖局联合芜湖市公安局，启动AI 智能烟草稽查智能体项目，以大模型技术为核心，融合 GIS 地理信息、多源数据碰撞技术，构建集线索导入、智能解析、数据关联、风险研判、可视化呈现于一体的智能稽查体系，实现假烟线索从 “人工筛查” 到 “智能研判”、案件办理从 “经验驱动” 到 “数据赋能” 的革命性升级。

二、项目核心目标

1. 构建专属内部知识库：整合历史假烟稽查线索文件、案件卷宗、执法记录、假烟特征图谱等数据，形成标准化、可检索、可迭代的烟草稽查专属知识库。

2. 线索智能解析与筛选：自动导入多格式假烟线索文件，解析非结构化数据，提取收发件信息、人员信息、物流信息等关键要素，快速过滤无效线索、锁定高价值线索。

3. 多源数据碰撞匹配：联动公安人口信息、户籍数据、前科记录等数据库，结合历史案件数据、寄递物流数据，实现线索数据与公安数据的精准碰撞，挖掘隐蔽关联。

4. 线索悬疑度量化研判：基于大模型语义理解与算法模型，构建悬疑度评估体系，自动标注线索风险等级，输出标准化研判报告。

5. 可视化精准定位：融合 GIS 地图技术，直观标注可疑寄件点、收件点、仓储窝点及嫌疑人活动轨迹，为现场执法提供精准导航。

6. 提升案件办理效能：缩短线索梳理、嫌疑人锁定、证据固定周期，提升假烟案件成案率、查实率，强化跨部门联合执法协同效率。

三、核心技术架构

项目采用 “大模型基座 + 多模块协同 + 数据安全闭环” 的技术架构，兼顾智能性、稳定性与安全性，适配政企涉密数据处理要求。

（一）底层支撑：国产化大模型 + 专属知识库

以 DeepSeek 大模型为智能基座，适配烟草稽查垂直场景，注入行业术语、执法规则、假烟特征等专属知识，构建 “知芜不言” 烟草专用大模型，强化非结构化文本理解、语义关联、意图识别能力。同步搭建烟草稽查内部知识库，采用分布式存储架构，整合三大类核心数据：

• 历史线索库：历年假烟稽查举报线索、巡查记录、物流异常数据；

• 案件资源库：已办结 / 在办假烟案件卷宗、涉案人员信息、取证材料、判决文书；

• 特征数据库：假烟包装特征、喷码特征、流通规律、团伙作案模式等行业特征数据。

（二）核心功能模块

1. 多格式线索智能导入与解析模块

支持 PDF、Word、Excel、图片（快递面单、举报截图）等多格式线索文件批量导入，通过 OCR 文字识别、多模态信息理解技术，自动提取寄件人信息、收件人信息、收发件地址、联系电话、物流单号、烟品特征、举报时间等关键结构化数据，解决非结构化数据人工录入效率低、误差大的问题，解析准确率超 99%。

2. 多源数据关联碰撞模块

打通烟草与公安数据接口，在数据安全合规前提下，实现三类数据实时碰撞比对：

• 线索数据 VS 公安人口数据库：匹配身份信息，核验人员真实性，筛选有涉烟违法前科、非法经营记录的重点人员；

• 线索地址 VS 历史案件地址：关联曾发生假烟交易、仓储的高危地址，识别重复涉案点位；

• 物流轨迹 VS 公安卡口数据：结合车辆通行、人员流动信息，还原嫌疑人活动路线，挖掘跨区域作案链条。

3. 线索悬疑度智能研判模块

构建 “特征提取 - 风险建模 - 等级输出” 三级研判模型：

• 底层：提取地址异常（如偏远仓库、虚拟地址）、人员异常（如多手机号、无固定职业）、物流异常（如频繁收发、批量匿名邮寄）等 20 + 核心风险特征；

• 中层：采用 XGBoost 与 LightGBM 集成算法，结合图注意力网络（GAT）捕捉团伙关联关系，构建风险评估模型；

• 顶层：大模型语义分析补充，输出 0-100 标准化悬疑度评分，自动划分为高、中、低三个风险等级，生成含风险依据、关联线索的研判报告。

4. GIS 可视化定位模块

融合 GIS 地理信息系统，实现 “一图总览、精准标注、轨迹追踪”：

• 标注可疑点位：在地图上直观标记高风险寄件点、收件点、中转仓库，用红、黄、蓝三色区分风险等级；

• 人员轨迹还原：关联嫌疑人身份信息与活动数据，动态展示出行轨迹、高频停留区域；

• 区域风险热力图：基于历史数据与实时线索，生成辖区假烟违法热力图，辅助靶向监管。

5. 安全管控与权限管理模块

采用非侵入式数据处理架构，所有数据在政务局域网内闭环流转，符合数据安全防护标准。设置分级权限管理，区分管理员、稽查员、办案人员权限，保障涉密线索、公安数据安全，防止数据泄露。

四、核心功能与应用流程

（一）核心功能

1. 线索一键导入：批量上传各类线索文件，系统自动解析、结构化存储，无需人工录入；

2. 智能去重过滤：自动识别重复线索、无效线索（如信息不全、地址虚假），减少人工筛查工作量；

3. 数据关联溯源：一键匹配历史案件、公安数据，快速锁定涉案人员、关联团伙、涉案窝点；

4. 悬疑度自动评分：量化线索价值，优先推送高悬疑度线索，聚焦核心核查目标；

5. GIS 地图可视化：直观展示涉案点位、人员轨迹、风险区域，支持点位导航、轨迹回放；

6. 案件辅助办理：自动生成线索研判报告、涉案人员信息表、点位核查清单，支撑执法决策；

7. 知识库迭代更新：新案件、新线索办结后自动归档，持续优化模型算法，提升研判精准度。

（二）标准化应用流程

1. 线索归集导入：稽查人员收集举报线索、物流异常线索、市场巡查线索，批量上传至系统；

2. 智能解析结构化：系统自动解析文件，提取关键信息，完成数据清洗、去重、标准化处理；

3. 多源数据碰撞：联动公安数据库、历史知识库，匹配身份、地址、轨迹信息，挖掘关联关系；

4. 悬疑度研判分级：模型自动评分，划分风险等级，生成研判报告，标注核心疑点；

5. GIS 可视化呈现：在地图上标注可疑点位、嫌疑人信息，生成核查路线；

6. 精准执法核查：办案人员依据系统指引，开展现场核查、抓捕、取证；

7. 数据归档迭代：案件办结后，线索、卷宗、取证材料自动归档至知识库，优化模型参数。

五、项目应用成效

（一）效率革命性提升

线索梳理时间从平均 7 天缩短至 1 小时内，无效线索过滤率达 85% 以上，高价值线索识别效率提升 90%；嫌疑人锁定周期从 3-5 天缩短至分钟级，案件从线索到立案的整体周期缩短 70%。

（二）精准度显著提高

通过多源数据碰撞与大模型研判，线索悬疑度评估准确率达 92%，高风险线索查实率达 86%；成功识别多起隐蔽性团伙作案案件，精准锁定跨区域制假售假窝点，涉案金额累计超千万元。

（三）执法协同深度强化

打破烟草、公安数据壁垒，实现线索、数据、研判结果实时共享，联合执法响应速度提升 60%；标准化研判报告、可视化定位结果，为跨部门协作提供统一决策依据，避免重复工作、提升执法合力。

（四）监管模式全面升级

推动芜湖烟草稽查从 “人海战术、经验判断” 向 “数据驱动、智能预警、精准打击” 转型，实现 “事前预警、事中研判、事后追溯” 全链条智慧监管，为全省乃至全国烟草专卖智慧稽查提供 “芜湖样板”。

六、项目价值与意义

（一）业务价值

破解假烟稽查 “线索多、排查难、锁定慢” 的核心痛点，大幅降低人工成本、提升执法效能，助力烟草专卖与公安部门高效打击制假售假违法活动，净化烟草市场环境，维护国家税收与消费者权益。

（二）技术价值

探索大模型、多源数据融合、GIS 技术在烟草垂直监管领域的深度应用，构建可复制、可推广的 AI 智能稽查解决方案，为烟草行业数字化转型、智慧监管建设提供技术参考与实践案例。

（三）社会价值

强化跨部门协同治理能力，提升假烟案件打击力度与效率，有效遏制假烟流通，保障烟草市场秩序稳定；推动政务数据共享与智能化应用，助力数字政府建设，提升基层治理现代化水平。

七、总结与展望

AI 智能烟草稽查智能体项目，是芜湖市烟草专卖局与芜湖市公安局深化 “警烟联动、数智赋能” 的创新实践。项目以解决实际执法痛点为导向，以大模型技术为支撑，以数据融合为核心，构建了全流程、智能化、可视化的假烟稽查体系，实现了执法效能与精准度的双重飞跃，为烟草专卖智慧监管注入新动能。

未来，项目将持续优化升级：一是迭代大模型算法，深化假烟特征、团伙作案模式学习，提升新型涉烟违法线索识别能力；二是拓展数据接入范围，整合寄递企业、市场监管等多部门数据，构建更全面的涉烟数据生态；三是开发移动端执法终端，实现线索核查、现场取证、数据回传一体化，进一步提升一线执法便捷性，助力芜湖烟草稽查持续领跑行业智慧监管新赛道。

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