靶向发力！各地烟草专卖监管部门严厉打击物流寄递环节涉烟违法行为

随着互联网技术和物流寄递产业的快速发展，当前，涉烟违法行为呈现网络化、分散化、隐蔽化等新特点。面对新趋势新特点，今年以来，各地烟草专卖监管部门与当地邮管、公安等部门及物流企业密切协作，靶向发力，严厉打击物流寄递环节涉烟违法行为。

在安徽，安徽省邮政烟草涉烟案件情报研判中心合肥分中心充分发挥数据研判对案件侦办的导侦作用，全力构建涉烟案件治理高效闭环：通过共建情报研判中枢，打破数据壁垒，实现案件信息实时共享与违法轨迹深度回溯，借助联合执法工作室精准锁定案件线索；激活社会共治力量，以 “平安小蜜蜂” 专项行动为抓手，发动快递从业人员化身监管 “前哨”，联合企业、社区等多方主体编织立体化监管网络，推动涉烟案件从线索摸排、证据固定到联合执法的全流程无缝衔接，实现涉烟违法打击从末端处置向源头防控、协同治理的全面升级，打造 “数据驱动、全民参与、高效响应” 的现代化涉烟监管新模式。

在辽宁，沈阳市烟草专卖局创新构建“政企联动、数据互通、执法协同”三位一体监管机制。他们与市邮政管理局建立“季度会商、月度通报、即时联动”战略协议和重点计划，研定寄递渠道联合整治专项行动，通过高频次联席研判、跨部门即时联动，超常规打击寄递渠道涉烟犯罪，构建起“信息共享、线索共查、案件共办”的立体化监管格局；联合公安、邮管部门开展专项执法行动，深入物流转运中心和分拨站点，采取错时检查与“定点+流动”交叉巡检相结合，严厉打击涉烟违法活动；构建“线索、核查、处置”闭环监管机制，加强部门间信息互通、数据共享，精准核查高频次异常运单、可疑运输车辆及隐蔽仓储场所，有效震慑涉烟违法犯罪行为；联合邮政管理局督导物流企业严格执行“实名收寄、收寄验视、过机安检”三项制度，确保每一个包裹都能经过严格查验，有效降低寄递渠道涉烟违法犯罪风险。今年以来，沈阳累计查处寄递渠道涉烟案件414起，查获违法卷烟2251万支，空管烟8466.62件。

在广东珠海，当地烟草专卖监管部门建立“烟草+邮政+海关+公安”四方联动机制，实现信息实时共享、线索快速响应。针对涉案类型多元化问题，他们采取差异化监管策略：对非本地喷码的合法品牌卷烟，强化烟草专卖零售许可动态管理；对假冒伪劣及走私卷烟，则依托智能安检设备升级监管手段。

得益于上述有效举措，执法成果显著：今年3月，执法人员在某快递点查获一非法寄递案，不法分子为逃避检查，利用恒温器铁箱藏匿30万支无标志卷烟；4月，执法人员在某收费站出口处布控拦截，截获21万支假冒伪劣卷烟；6月，联合珠海市邮政管理局各揽投部展开突击检查，运用新型智能检测仪精准识别并截留一批伪装为水果生鲜的异常包裹。

今年以来，辽宁省阜新市烟草专卖局深化与邮政管理部门的协作，将监管触角前移至寄递源头，双方协同发力，结合经验判断与科技手段，提升开箱查验的精准度和效率。截至目前，联合查获寄递环节案件25起。吕琦摄

今年年初，福建省泉州市率先在晋江快递分拨中心投用多台涉烟专用智能安检机，通过高精度X光成像技术与AI智能识别算法，可对包裹内物品形态、密度进行毫秒级扫描分析，内置的涉烟特征数据库和AI模型对疑似涉烟包裹自动标注、分级预警，单台设备日均处理量达10万件。

这是泉州市烟草专卖局完善联合监管体系的又一创新举措。今年以来，泉州市局联合公安、邮政管理等部门，持续完善“情报导侦+智能防控+全域协作”三位一体监管体系。他们以海量数据为基础、以算法模型为工具、以数据挖掘为目的，积极推动与国家邮政局邮政业安全中心的联动协作，共同建设寄递涉烟预警平台；重新梳理泉州市寄递渠道可疑信息报告奖励办法，通过激励从业人员和广大群众参与监管，今年破获的169起寄递环节涉烟违法案件中，有124起得益于此，占比73.4%；建立常态化联合机制，针对快递企业分拣时段，灵活调配执法力量，采取错时、交叉、突击检查；选派科级干部驻点挂职邮管部门协调专项行动，强化假私烟中转、分拨环节管控。今年以来，在寄递环节上共破获5万元以上假私烟（含电子烟）案件32起，查获假私烟726.8万支、电子烟8.86万个。

针对义乌作为“世界小商品之都”，快递业务量持续位居全国前列的实际，浙江省金华市烟草专卖局联合义乌邮政管理局挂牌成立寄递渠道涉烟案件研判指挥分中心，充分对接邮管数据系统与情指分中心涉烟情报平台，发挥中心“协同监管、数智赋能、联防联控、导侦导查”功能，全力联合打击寄递渠道涉烟违法行为。图为执法人员在清点涉烟包裹。陈华骏摄

针对物流寄递环节包裹数量大、流转迅速的难题，江苏省苏州市相城区烟草专卖局创新构建“数据驱动、智能预警、精准拦截”闭环监管模式，通过深度数据挖掘，建立智能识别模型并嵌入监管流程，有效识别拦截违法包裹。

他们聚焦近年来查获的涉烟违法包裹面单信息，对海量数据进行系统清洗、整合与分析，围绕“高频发货地”“虚假面单特征”等关键维度进行深度挖掘，提炼具有高度指向性的违法包裹核心特征，建立涉烟违法包裹特征数据库。基于该数据库，与智能安检机技术人员协同研发“假私烟包裹智能识别模型”，将抽象的数据特征转化为机器可自动判别的规则，并将模型部署到物流分拣线的安检机系统中。经过安检机的包裹，在完成常规安全检查时会被模型实时比对分析，当包裹特征与数据库中记录的违法特征高度匹配，安检机系统将触发自动预警，并将该包裹分拣至独立区域暂存，等待人工复核。对于筛选出的高风险包裹，执法人员运用便携式X光设备进行非侵入式复检，在有效保护公民合法物品隐私的同时，能快速锁定可疑包裹内部结构与内容物特征。一旦初步判定包裹内存在涉烟违法物品，执法人员会严格按照法定程序进行现场检查、证据固定和后续立案查处工作，形成强有力的执法闭环。

应用该模型后，涉烟违法包裹日均有效检出量实现数倍增长，监管精准度大幅提升。