摘要：隨著人工智能技術的飛速發展，DeepSeek等前沿技術在煙草專賣管理領域的應用具有重要意義。本文圍繞DeepSeek在煙草專賣管理中的應用，從數據碰撞與監管對象確定、敏感數據安全保護、合理投資與資源優化、人工智能領域人才培養四個方面進行深入分析，旨在為煙草專賣管理的數字化轉型提供有益參考，推動行業在合法合規、安全可靠的前提下，充分發揮技術優勢，實現高質量發展。

關鍵詞：DeepSeek；煙草專賣管理；數據應用；安全保障；人才培養????

在數字化時代，人工智能技術為各行業的發展帶來了新的機遇與變革。煙草專賣管理作為維護煙草市場秩序、保障國家利益和消費者權益的重要領域，引入先進的人工智能技術已成為提升管理效能的必然趨勢。DeepSeek憑借其強大的數據分析、處理和預測能力，在煙草專賣管理的多個環節展現出巨大的應用潛力。然而，在實際應用過程中，也面臨著諸多挑戰和問題，需要我們深入研究和探討。

一、DeepSeek在煙草專賣管理中的應用現狀

（一）數據應用方面。部分煙草企業已開始嘗試利用DeepSeek進行數據收集與分析。例如，在許可證管理中，通過OCR識別和語義分析技術核驗申請人材料，動態監測持證戶經營異常行為。在涉煙案件稽查中，分析經營數據流和非結構化數據挖掘線索，提升了案件處理效率和市場凈化率。但在數據收集上，行業內外數據的獲取存在困難，數據準確性和有效性也有待提高。部分地區雖然建立了數據收集渠道，但數據更新不及時，難以滿足實時監管的需求。在數據整合方面，不同業務系統的數據格式差異較大，整合過程繁瑣且容易出現錯誤，導致數據分析的準確性受到影響。

（二）安全保障方面。一些單位在技術引入時采取本地化部署等方式保障數據安全，如某煙草物流配送中心將物流數據上傳至本地知識庫訓練。但隨著數據量增大和應用場景增多，保護卷煙零售客戶信息等敏感數據仍面臨諸多風險，安全防護體系有待進一步完善。網絡攻擊手段不斷翻新，現有的防火墻和入侵檢測系統難以有效應對新型安全威脅。數據加密技術在實際應用中存在密鑰管理復雜、加密和解密效率低下等問題，影響了數據的正常使用。

（三）投資與資源配置方面。目前，行業內對DeepSeek等技術的應用仍處于初步探索階段，可能會存在重復投資和資源浪費的潛在風險。不同層級煙草部門對技術的適用性認識不足，缺乏統一規劃，導致資源分散，難以實現投入產出效益最大化。甚至有的單位為了追求技術先進性，盲目采購高端硬件設備，但由于缺乏專業技術人員維護和管理，設備利用率低下。同時，在軟件研發方面，各部門各自為政，開發的應用系統功能相似，缺乏協同性和兼容性。

（四）人才培養方面。有的煙草企業開展了AI技術應用研討交流，但整體上行業內人工智能領域專業人才匱乏，人才培養體系尚未健全，無法充分發揮人工智能技術在專賣管理中的作用。現有員工對人工智能技術的理解和掌握程度參差不齊，大部分員工僅停留在理論認知階段，缺乏實際操作經驗。內部培訓課程內容陳舊，無法跟上人工智能技術的快速發展步伐，培訓效果不盡如人意。

二、DeepSeek在煙草專賣管理應用中存在的問題及分析

（一）數據收集與分析難題。一是行業內外數據獲取困難。依法依規收集行業內兄弟單位數據以及行業外公安、郵管、市監、交通等部門數據存在諸多障礙。各部門之間數據標準不統一、數據共享機制不完善，導致數據獲取渠道不暢。例如，公安部門的數據格式側重于案件偵破，與煙草專賣管理的數據需求存在差異，需要進行大量的數據轉換和適配工作。部分部門出于數據安全和部門利益考慮，對數據共享持謹慎態度，增加了數據獲取的難度。二是內部數據應用不充分。專賣內管、營銷、物流等本單位數據豐富，但在進行大數據分析時，存在數據整合不到位、分析模型不完善等問題，難以有效挖掘數據價值，精準發現問題。例如，營銷數據主要關注銷售業績和客戶需求，而專賣內管數據側重于市場監管和違規行為查處，兩者之間缺乏有效的關聯分析。物流數據的時效性較強，但在與其他數據整合時，由于時間節點不一致，導致數據關聯出現偏差。三是數據質量問題。收集到的數據中存在錯誤數據和無效數據，影響分析結果的準確性。缺乏有效的數據清洗和質量評估機制，難以確保數據的可靠性。部分零售客戶在填寫經營信息時存在隨意性，導致數據錯誤或不完整。數據傳輸過程中可能出現丟包、亂碼等情況，進一步降低了數據質量。

（二）敏感數據安全風險。一是數據輸入安全風險。如果在連接互聯網的情況下使用公用DeepSeek模型分析數據時，輸入的敏感信息存在泄露風險。如卷煙零售客戶的經營數據、個人信息等，一旦泄露，將對客戶權益和行業形象造成嚴重損害。同時，一些應用系統在設計時對輸入數據的校驗和過濾機制不完善，容易受到惡意攻擊。二是數據存儲與傳輸安全風險。數據存儲和傳輸過程中，面臨網絡攻擊、病毒感染等安全威脅，現有安全防護措施難以應對復雜多變的網絡安全環境。數據存儲設備可能遭受物理損壞或被盜，導致數據丟失。網絡傳輸過程中，數據可能被黑客竊取或篡改，影響數據的真實性和完整性。

（三）投資與資源配置不合理。一是重復投資與盲目跟風。各級煙草部門對DeepSeek技術的認識和需求缺乏深入調研，存在盲目跟風投資的現象，導致資源浪費。不同地區和部門重復搭建相似的應用環節，造成資源重復配置。一些地區在未充分評估自身業務需求和技術基礎的情況下，可能會盲目引進高端人工智能軟硬件設備，投入大量資金后卻發現由于缺乏必要的技術人才導致無法正常開展實際業務。二是資源利用效率低下。由于缺乏統一規劃和協調，各單位搭建的DeepSeek應用環節算力分布不均，部分地區算力過剩，而部分地區算力不足，整體資源利用效率低下，無法實現投入產出的效益最大化。一些大型煙草企業擁有強大的算力資源，但由于缺乏有效的資源調度機制，部分算力處于閑置狀態。而一些基層單位由于資金有限，算力不足，無法開展復雜的數據分析工作。

（四）人工智能領域人才短缺。一是專業人才匱乏。煙草行業內熟悉人工智能技術，尤其是能夠將DeepSeek技術與煙草專賣管理業務深度融合的專業人才稀缺，制約了技術的應用和發展。人工智能領域的專業人才主要集中在高校和科研機構，行業內對這類人才的吸引力相對較弱。同時，行業內現有的人才培養體系難以快速培養出滿足業務需求的專業人才。二是人才培養體系不完善。行業內尚未建立起完善的人工智能領域人才培養體系，培訓課程和實踐機會不足，難以滿足行業對人才的需求。內部培訓課程往往側重于理論知識的傳授，缺乏實際操作和案例分析，導致員工在實際工作中難以將所學知識應用到實踐中。實踐項目的缺乏使得員工無法積累足夠的項目經驗，影響了其技術能力的提升。

三、DeepSeek在煙草專賣管理中的應用策略

（一）強化數據碰撞與監管對象確定

一是建立健全數據共享機制。一方面，要加強與行業內兄弟單位的溝通與協作，制定統一的數據標準和共享協議，通過定期的數據交流會議、建立行業數據共享平臺等方式，實現行業內數據的互聯互通。定期的數據交流會議可以促進各單位之間的經驗分享和問題探討，推動數據共享工作的順利開展。行業數據共享平臺應具備數據存儲、查詢、分析等功能，方便各單位獲取和使用數據。另一方面，要積極與公安、郵管、市監、交通等行業外部門建立合作關系，依據相關法律法規，簽訂數據共享合作協議。明確數據共享的范圍、方式、安全責任等，通過建立聯合執法數據共享平臺等，依法依規獲取外部關鍵數據。聯合執法數據共享平臺應采用安全可靠的技術架構，確保數據在共享過程中的安全性和穩定性。同時，要建立數據使用審計機制，對數據的使用情況進行跟蹤和監督。

二是優化內部數據整合與分析。要構建一體化的數據整合平臺，將專賣內管、營銷、物流等數據進行集中整合，消除數據孤島。運用ETL（Extract，Transform，Load）技術對數據進行清洗、轉換和加載，確保數據的一致性和準確性。一體化的數據整合平臺應具備高效的數據處理能力和良好的用戶體驗，方便業務人員進行數據查詢和分析。ETL技術可以根據預設的規則對數據進行清洗和轉換，提高數據質量。要建立完善的大數據分析模型，結合煙草專賣管理業務需求，運用數據挖掘、機器學習等技術，對整合后的數據進行深度分析。例如，通過分析零售客戶的進貨頻率、品牌偏好、銷售波動等數據，構建異常經營行為預警模型，精準確定可疑監管對象。大數據分析模型應具備良好的可擴展性和適應性，能夠根據業務需求的變化及時進行調整和優化。同時，要加強對模型的驗證和評估，確保模型的準確性和可靠性。

三是提升數據質量管控。要建立數據質量評估指標體系，從數據準確性、完整性、一致性、時效性等多個維度對數據進行評估。定期對收集到的數據進行質量檢測，及時發現并糾正錯誤數據和無效數據。數據質量評估指標體系應根據業務需求和數據特點進行制定，確保評估結果能夠真實反映數據質量。定期的數據質量檢測可以采用自動化工具和人工審核相結合的方式，提高檢測效率和準確性。要加強數據源頭管理，規范數據采集流程，確保數據錄入的準確性和完整性。對數據錄入人員進行培訓，提高其數據質量意識和操作技能。在數據采集過程中，要采用標準化的數據采集模板和工具，減少人為因素對數據質量的影響。同時，要建立數據采集審核機制，對采集到的數據進行審核和確認，確保數據的質量。

（二）加強敏感數據安全保護

一是強化數據輸入安全防護。采用加密技術對輸入的敏感數據進行加密處理，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性。例如，使用SSL（SecureSocketsLayer）加密協議對數據傳輸進行加密，采用AES（AdvancedEncryptionStandard）加密算法對數據存儲進行加密。加密技術可以有效防止數據被竊取或篡改，保障數據的安全性。同時，要加強對加密密鑰的管理，采用安全可靠的密鑰管理系統，確保密鑰的保密性和完整性。建立嚴格的數據訪問權限控制機制，根據用戶的角色和職責，設置不同的數據訪問權限。只有經過授權的人員才能訪問和使用敏感數據，防止數據泄露。數據訪問權限控制機制應采用基于角色的訪問控制（RBAC）模型，根據用戶的角色分配相應的權限。同時，要定期對用戶權限進行審查和更新，確保權限的合理性和安全性。

二是保障數據存儲與傳輸安全。加強數據存儲設備的安全防護，采用防火墻、入侵檢測系統、數據備份與恢復等技術手段，防止數據存儲設備受到網絡攻擊和物理損壞。定期對數據存儲設備進行安全檢測和維護，確保設備的正常運行。防火墻可以阻擋外部非法訪問，入侵檢測系統可以實時監測設備的安全狀態，及時發現并處理安全事件。數據備份與恢復技術可以確保數據在遭受意外損失時能夠及時恢復。優化數據傳輸網絡，采用虛擬專用網絡（VPN）等技術，建立安全的數據傳輸通道，防止數據在傳輸過程中被竊取或篡改。對數據傳輸過程進行實時監控，及時發現并處理異常情況。VPN技術可以在公共網絡上建立安全的專用網絡，確保數據傳輸的安全性。實時監控系統可以對數據傳輸的流量、速度、異常情況等進行監測和分析，及時發現并處理安全問題。

（三）優化投資與資源配置

一是科學規劃投資布局。省級煙草專賣局應加強頂層設計，強化對DeepSeek技術應用的宏觀指導，組織專業團隊進行深入調研和論證，制定統一的技術應用規劃。根據不同地區和部門的實際需求和發展水平，合理確定投資重點和方向，避免盲目投資和重復建設。組建的專業團隊應具備豐富的行業經驗和技術知識，能夠對技術應用進行全面的評估和規劃。統一的技術應用規劃應明確各地區和部門的技術應用目標、任務和實施步驟，確保資源的合理配置。建立投資效益評估機制，對DeepSeek技術應用項目的投資回報率、成本效益等進行評估。在項目實施過程中，及時跟蹤和調整投資策略，確保投資的合理性和有效性。投資效益評估機制應采用科學合理的評估指標和方法，對項目的經濟效益和社會效益進行全面評估。同時，要根據評估結果及時調整投資策略，優化資源配置。

二是整合資源提升效率。建立行業內統一的DeepSeek技術應用平臺，整合各級煙草部門的算力資源、數據資源和技術人才資源。通過云計算、分布式計算等技術，實現資源的集中管理和統一調配，提高資源利用效率。統一的技術應用平臺應具備強大的計算能力、豐富的數據資源和專業的技術支持團隊，為各級煙草部門提供高效的技術服務。云計算和分布式計算技術可以實現資源的動態分配和共享，提高資源利用率。加強對現有信息系統的整合和優化，充分利用已有的硬件設備和軟件系統，避免重復建設。在引入DeepSeek技術時，注重與現有專賣信息系統的兼容性和集成性，實現系統的無縫對接和協同工作。對現有信息系統的整合和優化可以降低成本，提高系統的穩定性和可靠性。同時，要加強對系統集成的管理，確保不同系統之間的協同工作效果。

（四）加快人工智能領域人才培養

一是加大人才引進力度。制定具有吸引力的人才引進政策，面向高校、科研機構和企業等，引進人工智能領域的專業人才。為引進的人才提供良好的工作環境、待遇和發展空間，吸引優秀人才投身煙草專賣管理工作。同時，要為引進的人才提供廣闊的發展空間，鼓勵他們開展技術創新和業務拓展。建立人才柔性引進機制，通過兼職、顧問、項目合作等方式，吸引外部專家為行業提供技術支持和指導，彌補行業內人才短缺的現狀。人才柔性引進機制可以充分利用外部人才資源，降低人才引進成本。同時，要加強與外部專家的溝通和合作，建立長期穩定的合作關系。

二是完善人才培養體系。加強與高校、科研機構的合作，建立人才聯合培養基地。開設與人工智能技術相關的專業課程和培訓項目，為煙草行業培養具有專業知識和實踐能力的人才。人才聯合培養基地應具備先進的教學設備和實踐環境，為學生提供良好的學習和實踐條件。專業課程和培訓項目應根據行業需求和技術發展趨勢進行設置，確保培養出的人才能夠滿足行業的實際需求。定期組織內部人員參加人工智能技術培訓和學術交流活動，邀請行業專家進行授課和指導。鼓勵員工自主學習和研究，通過開展技術競賽、項目實踐等活動，提高員工的技術水平和創新能力。內部人員培訓和學術交流活動可以拓寬員工的技術視野，提高他們的技術水平。技術競賽和項目實踐活動可以激發員工的創新熱情，培養他們的實際操作能力。

綜上所述，DeepSeek在煙草專賣管理中的應用具有廣闊的前景和巨大的潛力，但也面臨著諸多挑戰和問題。通過強化數據碰撞與監管對象確定、加強敏感數據安全保護、優化投資與資源配置、加快人工智能領域人才培養等策略的實施，能夠有效解決當前存在的問題，推動DeepSeek技術在煙草專賣管理中的科學、合理、安全應用。這將有助于提升煙草專賣管理的效能，維護煙草市場秩序，實現煙草行業的高質量發展，為國家經濟建設和社會穩定做出更大的貢獻。在未來的發展中，煙草行業應持續關注人工智能技術的發展動態，不斷探索和創新應用模式，以適應不斷變化的市場環境和管理需求。