基于专销大数据的卷烟非法流通预警分析模型的构建与应用

王金亮 刘金澎 纪鲁生 孙培

摘 要：随着卷烟市场不断发展，卷烟非法流通已成为危害青岛烟草市场秩序的重点问题，监测卷烟非法流通情况和治理卷烟非法流通工作受到市局（公司）的高度重视，城阳局（营销部）紧跟行业步伐，基于专销大数据，切实落实行业上级规范经营部署要求，通过实际调研和理论研究，积累和运用自动化工具收集、挖掘、统计和分析数据，分析深层次的原因，建立卷烟非法流通预警分析模型，实现卷烟外流事前、事中、事后的全面控制，在卷烟非法流通治理中赢得主动权。

关键词：真烟非法流通;专销大数据;预警分析模型

中图分类号：TB     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.03.073

近年来，卷烟非法流通案件呈大规模上升趋势，给内管工作带来了前所未有的困难。各地市烟草专卖局在加强卷烟外流事后管控的同时，最重要的是需要做好事前防控，建立高质量有效地预警分析模型系统，结合本辖区内的卷烟销售等实际情况，运用预警分析模型，从源头上遏制真烟外流案件。

1 开展卷烟非法流=通预警分析模型构建的相关基础理论研究

预警是提早发现问题的一种管理方法，利用多种手段对现有数据进行综合分析，总结关键信息，及时发现问题，为实施高效有针对性地对应措施奠定了坚实的基础。

城阳局（营销部）在卷烟非法流通监管中引入预警的概念，结合实际，分析2016-2019年积累的历史案件、客户、销售数据，对相关数据之间的关联进行分析，选取有针对性地模型构建指标，建立预警分析模型，并通过城阳局（营销部）卷烟非法流通预防治理的实际应用，证实卷烟非法流通预警分析模型的有效性。本项目的研究框架如图1。

警度分析是指预测判定客户的卷烟非法流通风险。在卷烟外流前，肯定会存在诸多的外流特征及现象，从而可以对卷烟外流事项进行前期的预测判断，建立一套完整的指标评价预警模型，精准判定衡量零售客户的卷烟外流风险大小，指导协助工作人员做好卷烟外流防控工作。

警患排除指的是通过对卷烟非法流通预警分析模型的充分利用，对异常零售客户进行实地检查，制定科学合理有针对性地应对措施，及时有效地预防卷烟非法流通，有效排除警患。

2 选择构建卷烟非法流通预警分析模型的指标

2.1 指标设计原则

在选取评价指标时，指标选取的精确度会直接影响综合评估的结果，在选取模型评价指标时，需要遵循一定的原则。

2.1.1 可操作性及科学性的原则

模型指标的选取需全面反映预警的每个层面，从而提高识别卷烟非法流通的可信度以及全面性，按照科学理论对模型指标进行选取并计算，可以保证指标能够全面、准确地反映卷烟外流风险的本质，在设置评价指标时，要简洁明了，充分考虑优化原则。同时要兼顾指标的可量化性及相关指标数据的获取难度，用较少的指标构建完善全面的评价指标体系。

2.1.2 独立性及明确性原则

在选取模型构建指标时，要保证各指标的相对独立性，使不同层次、不同类型的指标避免包含关系，同时保证模型构建目标的明确性，科学地反映和评价模型目标的质量内容。

2.1.3 动态性及多样性原则

在选取指标时，要考虑到评价指标分为定性指标和定量指标两种，要保持指标的多样性，充分考虑卷烟非法流通的发展及趋势，对指标类型进行综合评定，实现模型动态与静态的全面准确描述。

2.2 模型指标的选取

以2016年-2019年的客户、案件、销售历史数据为基础，结合青岛市卷烟非法流通具体实际并按照指标选取原则，参考市局（公司）《青岛精益监管风险防控系统平台》数据指信息，对指标进行优化，从客户状态、违法违规情况、订货情况三个角度选取评价指标，如表1所示。

3 卷烟非法流通预警分析模型构建

在众多的统计学方法中，我们经过讨论研究，最终选择了层次分析法（AHP法）来构建卷烟非法流通预警分析模型，该模型的层次结构如图2。

构建模型函数 QS，将 QS 写作关于客户状态（α）、违法违规（β）、订货量（γ）的函数，如下所示：

QS=F（α，β，γ）=a1×F1（α）+a2×F2（β）+a3×F3（γ）其中 a1、a2、a3是各个指标函数对应的权重，F1、F2、F3分别是三项指标对应的函数。

由于客户状态（α）、违法违规（β）是定性指标，无法量化，本项目参考市局（公司）《青岛精益监管风险防控系统平台》中指标的权重比例，对a1、a2、a3赋予相应的权重，如下所示：

QS=F（α，β，γ）=0.2×F1（α）+0.5×F2（β）+0.3×F3（γ）

对于“订货量情况”这一定量指标，将F3（γ）写作是关于单品订足率（X1）、订单满足率（X2）、存销比（X3）的函数，公式为：

F3（γ）=b1×F4（X1）+b2×F5（X2）+b3×F6（X3）其中 b1、b2、b3是各个指标函数对应的权重，F4、F5、F6分别是三项指标对应的标准化函数。

为了便于认知及操作，我们对三个指标因子进行标准化处理， 1是不会出现卷烟外流现象。通过历史数据分析得出，当存销比在26天、订单满足在 85%、单品订足率在65%时，青岛地区会出现卷烟外流的概率极低，为不可能事件。因此得出三个因子的標准化函数：F4（X1）=单品订足率/65%;F5（X2）=（2-订单满足率/85%）;F6（X3）=（2-存销比/26）。通过层次分析法构造对比矩阵，参考 Satty 提议取值，进行权重赋值。 借助 MATLAB 软件计算，最终得出：

F3（γ）= [0.1271×单品订足率/60%+0.2701×（2-订单满足率/80%）+0.6028×（2-终端存销比/28）]×100

综上所述，最终得出卷烟非法流通预警模型函数为：

QS=F（α，β，γ）=0.2×F1（α）+0.5×F2（β）+0.3×F3（γ）

=0.2×F1（α）+0.5×F2（β）+0.3×[0.1271×单品订足率/65%+0.2701×（2-订单满足率/85%）+0.6028×（2-终端存销比/26）]×100

当预警值越高时，卷烟外流可能性越大，预警值越低，卷烟外流可能性越小。

4 卷烟非法流通预警分析模型的验证

模型于2020年8月构建，工作人员在2020年9-12月对模型进行验证。通过调取V6系统2016-2020年外流卷烟数量较大的月份（1-2月，8-10月）數据，以及2016-2020年外流卷烟数量较少月份（4-6月）数据，对客户进行外流风险预警打分，在卷烟外流频发时段，异常客户的预警值分数均值在7.5分以上，普遍高于其他时段的预警均值分数（5.7分），如表3所示，与卷烟外流实际相符。

2020年9-12月，通过卷烟非法流通预警分析模型确定异常客户44户，稽查人员、客户经理现场检查核实31户，查获非法流通案件9起，非法卷烟524条，案值16万元，通过对卷烟非法流通的事前控制，形成了对卷烟非法流通的有效震慑，2020年9-12月卷烟外流同比下降49.23%，证实模型有效。

5 卷烟非法流通预警分析模型的应用

2021年1-4月，通过卷烟非法流通预警分析模型确定异常客户95户，稽查人员、客户经理现场检查核实73户，查获非法流通案件17起，非法卷烟1101条，案值42.36万元，卷烟外流同比下降51.28%。

利用卷烟非法流通预警分析模型，内管人员每日将预警分值为7.5分以上的异常客户名单第一时间推送至相关基层服务站，客户经理进行重点拜访，稽查员开展重点检查和监控，并可在2日内进行结果反馈，大大降低了资源、时间、人力的消耗，提高了人员的工作质量和成效。

参考文献

[1]杜晓伟.建立遏制真烟外流控制系统有效提升内部监管能力[J].中国烟草学会2016年度优秀论文汇编，2016，（12）.

[2]钟巍.新常态下的内管监管模式探讨[J].中国烟草学会2016年度优秀论文汇编——烟草经济与管理主题，2016，（12）.

[3]徐红艳.浅论卷烟外流管控的有效机制[J].商场现代化，2020，（3）.

[4]许学家.烟草商业企业卷烟非法流通行为的防范与治理[J].今日财富，2018，（4）.