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    卷煙規(guī)范經(jīng)營預警模型研究與應用
    ——以安慶市煙草專賣局為例

    2022-12-05 06:37:43程國亞
    活力 2022年19期
    關(guān)鍵詞:煙草專賣局安慶市外流

    程國亞 楊 琳 張 帥 潘 瑩 陳 曦

    (安徽省煙草公司安慶市公司,安慶 246000)

    引 言

    嚴格規(guī)范是煙草行業(yè)生存發(fā)展的生命線。一直以來,由于煙草行業(yè)政企合一的特殊體制機制,以及計劃管理的生產(chǎn)經(jīng)營方式,廣受社會關(guān)注。煙草行業(yè)要實現(xiàn)健康可持續(xù)發(fā)展,必須堅持嚴格規(guī)范,內(nèi)部經(jīng)營規(guī)范是重中之重。國家煙草專賣局、安徽省煙草專賣局高度重視卷煙規(guī)范經(jīng)營工作。2019年,國家煙草專賣局下發(fā)了《卷煙經(jīng)營內(nèi)部專賣管理監(jiān)督工作指引》。2020年,安徽省煙草專賣局積極推進“1331”內(nèi)管工作制度體系建設(shè),明確工作職責,梳理基本制度,制定工作規(guī)范,編制操作手冊,立足實際做實經(jīng)營監(jiān)督工作。安慶市煙草專賣局作為安徽省煙草專賣局直屬單位之一,自2021年啟動了《卷煙規(guī)范經(jīng)營預警機制研究與應用》科技創(chuàng)新項目,著力通過監(jiān)管方式和信息技術(shù)兩個方面,建立一套企業(yè)使用的預警模型,并應用于實踐。

    一、卷煙規(guī)范經(jīng)營預警模型的研究背景

    (一)安慶市煙草專賣局面臨的問題

    從實際工作來看,當前安慶市煙草專賣規(guī)范經(jīng)營面臨兩個問題。一是規(guī)范經(jīng)營監(jiān)管效能不高。專賣、營銷、物流三個條線信息傳遞不夠順暢,難以精準把握市場異動;各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)利用不充分,數(shù)據(jù)分析能力不夠;日常監(jiān)管浮在面上,盡管國家局、省局出臺了相關(guān)文件和規(guī)定,但落實到工作實際,管什么、怎么管還不夠清晰明了,需要進一步細分細化。二是真煙非法外流數(shù)量居高不下。安徽省2019年真煙外流量同比增幅53%,安慶市2020年一季度真煙外流量同比增幅115%,二季度環(huán)比增長105%,外流形勢異常嚴峻。卷煙大量外流掩蓋了市場真實需求,影響了規(guī)范有序的卷煙市場環(huán)境。工作中真煙非法外流治理往往側(cè)重于事后追責,事前防范的手段和方法較為缺乏。

    這兩項問題亟須解決。在安徽省煙草專賣局《全省商業(yè)系統(tǒng)內(nèi)部專賣管理監(jiān)督工作考核細則》中,將“真煙非法流通治理、卷煙經(jīng)營環(huán)節(jié)規(guī)范程度”列為內(nèi)管條線四大核心指標中最重要的兩項,努力通過考核“指揮棒”,引導各市局突出重點,聚焦問題,補足短板。

    (二)建立卷煙規(guī)范經(jīng)營預警模型的意義

    安慶在安徽地區(qū)具有一定代表性,其轄區(qū)有山地、丘陵、平原、湖泊,可以說是安徽的縮影。安慶地處安徽、江西、湖北三省交界,各類卷煙經(jīng)營風險因素相對較多,有8個縣級局,管理幅面較廣。由此,在安慶開展卷煙規(guī)范經(jīng)營預警模型研究有普適性。

    基于煙草行業(yè)的特質(zhì)、上級工作的重點、實際工作的難點和安慶地區(qū)的特點,安慶研究卷煙規(guī)范經(jīng)營預警模型,著力通過監(jiān)管方式和信息技術(shù)兩個方面,解決規(guī)范經(jīng)營監(jiān)管機制應用和真煙非法外流預警兩個問題,推動實現(xiàn)嚴格規(guī)范,也為全省商業(yè)企業(yè)內(nèi)部專賣管理監(jiān)督工作提供借鑒。

    (三)可行性分析

    在研究卷煙規(guī)范經(jīng)營預警模型前,安慶市煙草專賣局通過廣泛的了解和溝通,證實有以下積極因素作為動力支持。一是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準確,2020年5—6月,安慶市煙草專賣局全面核驗校正補全零售戶基礎(chǔ)信息,且該項工作長期堅持,當前基礎(chǔ)數(shù)據(jù)錯誤率僅萬分之0.8,且自2021年6月份以來,連續(xù)3個月無差錯;二是2020年通過專賣管理轉(zhuǎn)型升級,對內(nèi)管相關(guān)制度、流程和標準進行了全面梳理,現(xiàn)行制度均適用、有效;三是安徽省煙草專賣局內(nèi)管處高度支持,在實地調(diào)研時指導方向;四是安慶市煙草專賣局內(nèi)管條線工作人員有改變被動工作狀態(tài)、提升專業(yè)素養(yǎng)的迫切意愿。

    二、卷煙規(guī)范經(jīng)營預警模型的構(gòu)建

    (一)數(shù)據(jù)收集

    研究主要包含了兩個方面的內(nèi)容:一是規(guī)范經(jīng)營監(jiān)管機制應用,二是真煙非法外流預警。前者是管理的標準化,后者是信息支撐的數(shù)字化,兩者相輔相成,主要采用了調(diào)查法、經(jīng)驗總結(jié)法、實驗法、個案研究法、查閱資料法等研究方法,分三個階段開展。第一階段研究卷煙規(guī)范經(jīng)營監(jiān)管工作手冊和數(shù)據(jù)分析規(guī)程;第二階段清洗相關(guān)數(shù)據(jù),研究真煙非法外流預警數(shù)字模型;第三階段根據(jù)數(shù)字模型研究開發(fā)信息化工具。

    研究首先收集安慶市煙草專賣局案件審理員、內(nèi)管員記錄的電話咨詢問題,從2020年3月—7月,共收集涉及卷煙規(guī)范經(jīng)營的問題23項,經(jīng)過梳理,主要是對《卷煙經(jīng)營內(nèi)部專賣管理監(jiān)督工作指引》的8個環(huán)節(jié)監(jiān)管理解不透。然后下發(fā)調(diào)查問卷,征集真煙非法外流的各種表現(xiàn)和影響因子,共收集各方面指征28個,針對項目研究期間發(fā)生的真煙外流案件進行分析,重點分析發(fā)生外流的區(qū)域和人員與研究結(jié)果的重疊度。利用Python及基于Python的Scikitlearn機器學習庫,研究各影響因素回歸系數(shù)。

    (二)收集卷煙規(guī)范經(jīng)營預警模型的影響因子

    使用線性模型評估不規(guī)范經(jīng)營風險,即真煙外流風險:z=WTX=W1×X1+W2×X2+…+W28×X28。

    上式中,Wi(i=1…28)即為權(quán)重(回歸系數(shù)),X為特征值,z為真煙外流風險,也就是卷煙規(guī)范經(jīng)營預警模型的總分。

    通過德爾菲法收集專家意見,開展問卷調(diào)查,獲取了28個可能與卷煙真煙外流相關(guān)的因子。W1~W2:真煙非法外流被省外查獲的次數(shù)/卷煙條數(shù);W3~W4:真煙非法外流被省內(nèi)市外查獲的次數(shù)/卷煙條數(shù);W5~W6:本市查獲的非法流通卷煙案件次數(shù)/卷煙條數(shù);W7~W8:本營銷檔位/本鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道外流概率;W9~W10:非法收購案件次數(shù)/卷煙條數(shù);W11~W12:未在當?shù)嘏l(fā)企業(yè)進貨案件次數(shù)/卷煙條數(shù);W13~W14:本營銷檔位/本鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道違規(guī)概率;W15:重點區(qū)域人員在本地經(jīng)營卷煙;W16:外地人在本地經(jīng)營卷煙;W17~W19:同身份證號碼/戶籍地/訂貨電話對應多個零售店;W20:新增戶;W21:協(xié)議對接戶;W22:敏感品牌訂購情況;W23:銷量同比波動情況;W24:銷量與去年平均銷量比例;W25:曾經(jīng)同IP/瀏覽器ID訂貨戶;W26:曾經(jīng)代收貨客戶;W27:長期關(guān)門等其他異常情形;W28:省際毗鄰地區(qū)零售戶。

    (三)確立因子權(quán)重及篩選因子

    針對違規(guī)維度(W1~W14),按照數(shù)量或概率分段分范圍賦值,越大值越高;針對零售戶屬性維度(W15~W21),符合既定條件,即計分;針對業(yè)務(wù)和區(qū)域維度(W22~W28),按照概率分段賦分,或者按照既定條件計分。

    為確定線性模型中的權(quán)重,將所有零售戶按是否違規(guī)分為兩類,違規(guī)戶標記為1,合規(guī)戶標記為0。運用logistics回歸的方法確定回歸系數(shù)。

    logistics回歸方程:L(z)=1/(1+e-z)。

    若L(z)大于0.5,則歸為1類;若L(z)小于0.5,則歸為0類。

    調(diào)取2020年1—10月的數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)集,利用基于Python的Scikit-learn機器學習庫進行訓練。選取全部的流出戶1348戶和相等數(shù)量的合規(guī)戶,編成2350個訓練集、134個測試集。使用logistics回歸對測試集進行測試,第一次對所有28個維度進行分析,發(fā)現(xiàn)有若干個回歸系數(shù)(權(quán)重)為負值,存在多重共線性;第二次移除共線性的自變量;第三次選擇單變量特征進行模型驗證,觀察擬合優(yōu)度R2(回歸直線對觀測值的擬合程度)。

    驗證結(jié)果認為:W1(省外真煙查獲次數(shù))、W2(省外真煙查獲條數(shù))、W3(省內(nèi)市外真煙查獲次數(shù))、W4(省內(nèi)市外真煙查獲條數(shù))、W5(市內(nèi)串碼煙查獲次數(shù))、W6(市內(nèi)串碼煙查獲條數(shù))、W8(本地外流概率)、W9(非法收購查獲次數(shù))、W10(非法收購查獲條數(shù))、W11(未當案件查獲次數(shù))、W12(未當案件查獲條數(shù))、W15(重點區(qū)域人士)、W16(非本地身份證)、W19(同電話多店)、W27(配送異常情況)等15個維度權(quán)重較大,并分別給出對應權(quán)值。

    三、卷煙規(guī)范經(jīng)營預警工具的研發(fā)

    根據(jù)建立的卷煙規(guī)范經(jīng)營預警模型,將安慶市所轄片區(qū)每名正常經(jīng)營的零售戶相關(guān)數(shù)據(jù)經(jīng)清洗和歸一化處理后代入,計算其外流的可能性,篩選可能性高的零售戶,提出預警。同時,統(tǒng)計高流出風險零售戶分布區(qū)域,提出預警。

    集成全市零售戶營銷、專賣、內(nèi)管業(yè)務(wù)系統(tǒng),以及微信“金數(shù)據(jù)”采集到的物流配送異常數(shù)據(jù)。從數(shù)字專賣系統(tǒng)-證件管理模塊導出許可證列表,獲取零售戶姓名、地址、許可證號、身份證等基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù);從數(shù)字專賣系統(tǒng)-案件管理模塊導出案件信息列表,獲取零售戶涉案次數(shù)、涉案卷煙數(shù)量等信息;從內(nèi)管/營銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)導出零售戶銷量列表,獲取零售戶銷量、營銷檔位、相同ID/IP等數(shù)據(jù);從微信“金數(shù)據(jù)”系統(tǒng)導出配送異常情況列表,獲取零售戶經(jīng)營異常的信息。

    各系統(tǒng)導出Excel表格后,進一步清洗加工,包括利用身份證號換算出籍貫,利用透視表計算出每個零售戶的違規(guī)次數(shù)、查獲數(shù)量、一人多店情況,利用VBA對地址進行鄉(xiāng)鎮(zhèn)分類,利用公式進行相關(guān)數(shù)據(jù)的批量比對等。此外,各檔位違規(guī)和各鄉(xiāng)鎮(zhèn)違規(guī)概率總和相加等于1。篩選重點對象。依據(jù)卷煙規(guī)范經(jīng)營預警總分進行排名,根據(jù)“二八定律”將前20%的零售戶標紅預警。根據(jù)流出風險、流入風險、零售戶屬性、物流配送異常、訂單業(yè)務(wù)異常五個方面,應用雷達圖為零售戶畫像,實現(xiàn)可視化。

    四、卷煙規(guī)范經(jīng)營預警工具的實踐應用

    卷煙規(guī)范經(jīng)營預警工具研發(fā)完畢后,即在安慶市煙草專賣局范圍內(nèi)開展了實踐應用,申請了軟件著作權(quán)。以2021年1—6月為例,安慶流出卷煙碼段能清晰確定流出戶的有1709條,涉及流出戶595戶,其中47%與使用該工具圈定的重點防范對象重合,即該工具圈定的重點戶準確率高于47%。使用該工具圈定重點監(jiān)管對象7133戶,占總戶數(shù)的29%,2021年上半年全市涉煙案件當事人65%與該工具判定的違規(guī)戶重合。

    (一)內(nèi)部應用效果

    2021年1—8月,全市查獲真煙數(shù)量同比增長46%,其中涉嫌非法收購的擬外流真煙同比增長58.4%。2021年2月,查獲轄區(qū)某縣非法流入卷煙后,通過該工具判定店主均為周邊某市同一鄉(xiāng)鎮(zhèn)人,且辦證時間相近。針對這一特征,安慶市煙草專賣局組織發(fā)起專項行動,一天之內(nèi)查處案件4起,查獲非法卷煙549條。

    通過該工具,可以快速查詢和篩選零售戶相關(guān)信息,驗證詢問筆錄內(nèi)容,在辦案中加快形成證據(jù)鏈。2021年8月,根據(jù)一起非法外流卷煙激光打碼,應用該工具,一次性確定各流出戶,通過詢問流出戶,比對重點戶,成功鎖定嫌疑人,現(xiàn)場查獲非法收購卷煙43條。再次應用該工具,比對嫌疑人交易對象,發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)人員,固定了非法收購證據(jù)。目前該案案值23萬余元,已刑事立案。

    (二)外部推廣

    在安徽省煙草專賣局層面,卷煙規(guī)范經(jīng)營預警工具得到了省局內(nèi)管處的高度肯定,研發(fā)的信息化工具入選了2021年全省系統(tǒng)成長·創(chuàng)新成果,制定的內(nèi)部專賣管理監(jiān)督數(shù)據(jù)分析工作規(guī)程、工作手冊在針對全省情況進行適宜性修訂后,納入了《安徽煙草內(nèi)部專賣管理監(jiān)督工作制度體系》,在全省推廣應用。2021年9月,國家煙草專賣局內(nèi)管雙隨機檢查組檢查時,對安慶市煙草專賣局落實國家局《卷煙經(jīng)營內(nèi)部專賣管理監(jiān)督內(nèi)管工作指引》、內(nèi)管工作基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)分析能力等表示肯定。

    結(jié) 語

    通過卷煙規(guī)范經(jīng)營預警模型的研究與應用,在管理層面建立了工作機制,明確了監(jiān)管目的、監(jiān)管要求、監(jiān)管步驟及系統(tǒng)操作參考,并匯編成了工作手冊,便于工作人員隨時查閱。立足工作實際,明確了數(shù)據(jù)采集渠道,給出了具體數(shù)據(jù)分析方法,并提出調(diào)查核實措施,形成數(shù)據(jù)分析工作規(guī)程,為基層人員開展數(shù)據(jù)分析提供參考,支撐專賣管理“數(shù)據(jù)先導”。工作手冊是基本工作要求,工作規(guī)程是進階工作技能,兩者結(jié)合,可解決制度落實效果不佳問題。

    在理論層面確定了數(shù)據(jù)模型。根據(jù)日常工作經(jīng)驗,收集了可能影響真煙非法外流的因素,應用多種數(shù)據(jù)分析方法,搭建了機器學習環(huán)境,構(gòu)建了數(shù)據(jù)分析模型,確定15個直接相關(guān)的因素,并通過計算,標定了各影響因素權(quán)重系數(shù),形成零售戶卷煙非法外流風險評價模型,從數(shù)學理論層面為真煙非法外流預警提供了依據(jù),解決了理論支撐問題。

    在操作層面開發(fā)了信息工具。應用Excel+VBA,開發(fā)出卷煙規(guī)范經(jīng)營預警數(shù)字模型處理工具及可視化圖表工具。導出全市營銷、專賣、內(nèi)管及徽映云析等系統(tǒng)數(shù)據(jù),通過Excel進行清洗和整合,實現(xiàn)一表多用;按照風險模型,對各維度賦值,實現(xiàn)一鍵統(tǒng)計和分析;根據(jù)“二八定律”進行零售戶標紅預警,實現(xiàn)精準預判;根據(jù)流出風險、流入風險、零售戶屬性等幾個方面,應用雷達圖為各零售戶畫像,實現(xiàn)可視化。

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