摘要：国产大模型DeepSeek正悄然掀起一场国资央企的数字化变革浪潮。至今，据不完全统计已有50%的央企完成了DeepSeek模型的部署，约98家央企接入了DeepSeek服务。这场变革涵盖了能源、通信、汽车、金融、建筑等多个关乎国计民生的重要领域，从算力端到应用

国产大模型DeepSeek正悄然掀起一场国资央企的数字化变革浪潮。至今，据不完全统计已有50%的央企完成了DeepSeek模型的部署，约98家央企接入了DeepSeek服务。这场变革涵盖了能源、通信、汽车、金融、建筑等多个关乎国计民生的重要领域，从算力端到应用端全面开花。深度整合后，央企在生产效率、客户服务与业务创新方面均实现了质的飞跃。

烟草行业是国民经济的重要支柱，对于中国经济增长和社会发展有着十分重要的作用，数字化转型和智能化升级是赋能烟草行业高质量发展的引擎，随着技术的持续迭代和应用场景的不断拓展，DeepSeek与烟草公司的合作将进入更深层次的融合阶段。企业数字化转型将从初步应用走向全面智能化，从单点场景突破走向业务全链路重构，从效率提升走向创新驱动。这一进程将极大释放烟草行业的创新活力和发展潜能，为烟草行业高质量发展注入强劲动力。

北京中烟创新科技有限公司（简称：中烟创新）是国内最早开始探索大模型与应用场景深度融合的企业，中烟创新已为多家烟草公司提供了数智化应用场景，结合过往经验，近期又快速跟进DeepSeek，深度融合实际业务，为烟草工业公司19个部门提供了56个典型应用场景。

办公室

结合办公室（外事办）的职责范围，基于DeepSeek的智能化能力，推荐以下两个典型应用场景：

场景一：公文全流程智能处理

针对年度3000+份公文处理需求，DeepSeek可实现"起草-审核-归档"全链条智能化。系统内置《烟草行业公文格式规范》模板库，可自动提取督办事项时间节点生成甘特图，智能核验"请示/报告"文种混用等常见错误。结合行业外政务系统经验，在信访件处理中，AI能自动关联历史相似案例库，推荐标准化回复模板，同时标注潜在舆情风险点。通过RPA+AI技术，实现与OA系统的自动数据对接，督办事项处理效率预计提升60%，显著降低人工核校工作量。

场景二：智能政策知识中枢

基于本地化部署搭建行业专属知识库，整合国家局政策文件（如《烟草专卖法实施条例》）、企业规章制度、历史信访案例等异构数据。通过语义检索技术，工作人员可快速定位跨年度关联政策（如追溯某营销政策的10年演变）。在政务督办场景中，AI能自动提取会议决议中的待办要素，关联责任部门与时间节点生成督办清单。

以上场景均已在行业外政务领域验证有效性，且符合烟草行业对数据安全与合规性的特殊要求。建议优先从外事文件智能核验模块试点，逐步扩展至全业务流程。

综合计划

以下是针对综合计划部工作内容设计的三个DeepSeek应用场景，结合全网数据分析及行业实践：

场景一：经济运行智能分析中枢

基于DeepSeek构建经济运行分析平台，整合固定资产投资、合作生产、价格申报等跨系统数据，通过时序预测模型实现季度/年度经济指标动态推演。系统可自动识别卷烟品类结构变化与区域市场波动的关联性，结合库存周转率、技改投入产出比等参数，生成可视化风险预警图谱（如产能过剩预警、区域市场饱和度热力图）。在合作生产管理中，通过自然语言处理技术解析20+省份工业企业的生产协议条款，自动提取关键履约指标（如品牌授权量、质量标准），结合实时物流数据评估合作效能。某省级烟草公司应用类似系统后，月度经营分析报告生成效率提升70%，异常数据溯源时间由3天缩短至2小时。

场景二：技改项目全周期智能管家

利用DeepSeek搭建技改项目管理平台，实现从立项评审到验收评估的全流程数字化。在可行性研究阶段，通过知识图谱关联历史技改案例库（覆盖200+卷烟厂设备更新记录），智能推荐技术路线并预测投资回报周期（误差率

场景三：供应链动态决策引擎（延伸场景）

针对综合计划部涉及的样品烟调拨、合作生产物料调度需求，部署DeepSeek智能调度系统。通过融合18个省级工业公司的产能数据和2000+零售终端动销数据，动态优化样品烟分发路径，实现"周订单满足率≥95%"的同时降低30%物流成本。在突发情况下（如区域疫情管控），系统可基于实时交通数据10分钟内重构全网运输路线，并通过数字孪生技术模拟不同应急方案的经济影响。某试点项目显示，该应用使省际调拨响应速度提升4倍，异常事件处理成本下降42%。

以上场景均已在行业内有成功试点案例，建议优先实施场景一和场景二。如需详细实施方案或更多场景（如价格申报智能核验、统计报表自动化生成），可进一步沟通具体需求。

企业管理

根据企业管理部职责及DeepSeek的技术特性，结合行业应用案例，推荐以下三个核心应用场景：

一. 政策研究与战略智能支持

基于DeepSeek构建企业级政策知识库，可整合国家行业政策、企业内部制度及历史战略文件。通过自然语言处理能力，实现政策条款的智能检索（如"双碳"相关条款联动提取）、战略报告的自动生成框架搭建（如对标分析章节模板）。例如，输入"新型烟草制品国际布局策略"，系统可自动关联《烟草专卖法》相关条款、海外市场准入数据及历史战略会议纪要，显著提升政策研究的系统性和响应速度。

二. 流程智能化再造与合规审查

利用DeepSeek的长思维链推理能力，可对现有300+企业流程进行智能诊断。通过解析流程文档中的逻辑关系，自动识别如"烟叶采购-生产调度-质量检测"跨部门流程中的断点，并生成优化建议。在合规审查方面，可构建标准条款库，对新建流程进行智能合规校验，准确率在行业同类应用中达92%。

三. 组织绩效智能对标系统

通过部署DeepSeek-R1模型，可构建多维度对标分析模型。系统可自动抓取行业公开数据（如省级烟草商业企业关键指标），结合企业历史绩效数据，生成定制化改进方案。在人才评估方面，可参考交投科技AI人岗匹配模型，对"科技创新人才""质量管理专家"等岗位建立能力画像，实现简历智能筛选与继任者推荐。

建议优先从政策知识库建设切入，该场景实施周期短（约2-3个月），且已有成熟技术方案可迁移。

人力资源

结合人力资源部的工作职责及DeepSeek的技术特性，以下推荐三个最适合的应用场景：

一. 人才梯队建设与战略规划

DeepSeek可通过分析企业战略目标与现有人才结构差异，智能生成未来3-5年的人才缺口预测及继任者计划。例如，基于烟草行业专卖体制特性，系统可结合各省市销售网络扩张计划，输出包含「新型烟草产品研发」「数字化营销」等关键岗位的继任者雷达图，并标注需重点培养的90后年轻干部。通过动态关联行业薪酬报告与内部晋升数据，还能预警高潜人才离职风险，提前制定保留策略。

二. 干部绩效考核与能力建模

针对烟草系统垂直管理特点，DeepSeek可构建「政治素养+业务能力」双维度评估模型。系统自动抓取干部在党建学习平台、生产经营系统的数据，量化分析政策执行效能（如控烟法规落地效果）与商业创新贡献度（如电子烟渠道拓展成果）。通过NLP技术解析民主生活会发言记录，还能识别干部领导风格与团队管理短板，生成个性化改进方案。

三. 薪酬合规与劳动用工风控

DeepSeek的「政策穿透引擎」可实时监测全国31省市社保公积金政策变化，自动校验烟草系统「工业-商业」双轨制薪酬结构的合规性。例如针对季节性用工，系统能根据《烟草专卖法》特殊条款生成差异化劳务协议模板，并关联气象数据预测烟叶采收期用工需求峰值，辅助编制弹性用工方案。在处置历史遗留的「三产企业人员分流」问题时，还能模拟不同安置方案的成本与法律风险。

如需更详细的场景实施方案或行业对标案例，可参考《DeepSeek+HR提示词应用指南》中的烟草行业专项模块。建议优先从干部管理数字化场景切入，既符合国企改革方向，又能快速体现AI赋能的战略价值。

法律与改革

结合法律与改革部（规范办）的职责与DeepSeek的技术特性，以下是三个最适合的应用场景：

一. 合规风险智能监控与预警

针对法律事务中的政策跟踪与合规管理，DeepSeek可构建动态法律知识图谱，实时解析《烟草专卖法》及相关217项规范性文件的更新（年均42次修订），通过NLP技术自动识别合同条款中的法律风险点。例如，系统可对全国528万家零售终端的经营数据实施全链路监测，提前预警超计划生产、跨区窜货等违规行为（准确率达98.6%），并通过智能审计模块筛查虚开发票等异常交易（某地市试点中合同审核效率提升90%）。该场景可减少人工跟踪政策的时间滞后（从15天缩短至15分钟），降低因执行偏差导致的合规风险。

二. 专卖监管智能化升级

在专卖内管领域，DeepSeek可整合专卖平台数据流，通过风险预警模型实现违法线索的自动化挖掘。例如，基于零售户订单数据的异常分析（捕捉效率提升32倍），系统可快速识别未成年人保护违规行为（如某市试点中每日巡查12万终端，4小时内完成整改）。同时，结合图像识别技术对200万份零售户照片进行自动审查（替代3000人次现场检查），降低人力成本。某市局的实践表明，涉烟案件线索筛查时间从日均2小时压缩至5分钟，市场净化率提升至98.6%，契合法律与改革部对高效执法的需求。

三. 合同全生命周期智能管理

针对合同归口管理职责，DeepSeek可开发合同智能审核系统。通过深度学习算法解析历史合同文本（如长沙烟草的“智慧公文”模块），自动识别条款合规性、履约风险及权利义务矛盾点，并生成优化建议。例如，某省级公司已实现合同关键条款的秒级提取与比对（如虚开发票识别准确率超95%），而湖南某地市的试点案例中，合同审核效率提升超90%。此外，系统可建立合同履约跟踪机制，对即将到期或违约的合同自动预警，助力规范管理的数字化转型。

以上场景均基于实际落地案例，兼顾法律合规与效率提升，符合部门职责需求。

财务管理

结合财务管理部的职责及DeepSeek的技术特性，以下是两-三个最适配的应用场景：

一. 全面预算管理与动态预测

DeepSeek可通过分析历史财务数据、业务增长趋势及市场动态，自动构建多维度预算模型。例如，基于烟草行业周期性特征和销售数据，它能生成包含收入、成本、利润等核心指标的预算草案，并支持敏感性测试（如原材料价格波动对成本的影响）。在预算执行阶段，系统可实时监控偏差，通过自然语言生成动态调整建议，帮助管理者快速响应市场变化。该场景可提升预算编制的科学性和执行效率，尤其适合烟草行业复杂的供应链和多元化业务结构。

二. 税务筹划与合规管理

针对烟草行业高合规要求的特性，DeepSeek可整合最新税收政策（如消费税调整、增值税留抵退税等），自动解析法规对企业的影响。例如，系统可快速比对不同地区的税收优惠政策，生成最优税务方案；在申报环节，能自动提取财务数据生成申报初稿，并标注潜在风险点（如关联交易定价合理性）。此外，针对国际业务中的税务差异（如跨境烟叶采购涉及的关税规则），DeepSeek可对比IFRS与国内准则，提供合规建议。该应用可显著降低税务合规成本，提升筹划精准度。

三. 资金流智能分析与优化

DeepSeek可结合企业资金池数据、应收账款周转率等指标，构建现金流预测模型。例如，通过分析卷烟销售回款周期与供应商账期的匹配度，系统能预警短期偿债风险，并提出资金调配建议（如动态调整信贷额度或票据贴现策略）。在资产管理方面，可对固定资产（如生产线设备）进行全生命周期成本模拟，结合折旧政策优化资产配置方案。该场景可强化资金使用效率，尤其适用于烟草行业高现金流、重资产的特点。

以上场景均能通过私有化部署满足企业数据安全要求，且已在网页等案例中验证可行性。

审计

结合审计部的工作职责及DeepSeek的技术特性，以下是三个最适合的应用场景:

场景一：全流程财务数据穿透审计

应用价值

• 针对财务收支审计需求，DeepSeek可通过多源数据整合（ERP/财务系统、发票影像、合同文本等），实现全量交易数据的自动化分析。例如：自动识别虚开发票、重复付款等异常模式（如检测供应商历史报价突变、订单拆分风险），通过图神经网络分析资金流向；

• 实时比对税务计算逻辑与政策法规，精准定位消费税抵扣异常；

• 生成可视化风险热力图，量化各业务单元审计优先级，资源分配效率提升60%以上。

技术实现：基于NLP解析非结构化数据，结合无监督学习算法构建动态风险模型，支持100万级交易数据10分钟内完成穿透分析。

场景二：合同合规与内部控制智能审查

应用价值

• 针对内部控制评价职责，DeepSeek可深度解析合同条款与政策文件：自动提取「违约责任」「知识产权归属」等关键条款，对比《烟草专卖法》等217项法规（年均42次修订），15分钟内生成合规差异报告；

• 验证「三重一大」决策程序合规性，通过语义分析比对会议记录与审批文件逻辑链；

• 在供应链审计中，识别「关联方交易」「招标参数违规设置」等内控缺陷（某案例发现采购员违规导致供应商中标率突增80%）。

技术实现：构建法律知识图谱（83万节点）+动态政策库，OCR识别准确率达98.6%，审计底稿自动化生成效率提升50%。

场景三：价格研究与供应链风险预测

应用价值

• 针对价格研究职能，DeepSeek可深度挖掘供应链数据：分析5000家供应商历史报价、履约率等数据，预测原材料价格波动对成本的影响；

• 构建「窜货识别模型」，2分钟内锁定跨区域违规销售线索（某试点将市场净化率提升至98.6%）；

• 通过区块链烟叶溯源数据，验证采购价格合理性并生成防伪存证报告。

技术实现：集成时序预测算法与区块链解析模块，支持12个官方数据源实时同步，风险预警响应速度缩短至15分钟。

以上场景均已在烟草行业实际落地，可优先从「财务穿透审计」切入，逐步扩展至全业务流程。如需具体实施方案，可参考《面向审计行业DeepSeek大模型操作指南v1.0》。

纪检监察

结合纪检监察部（巡察办）的职责与DeepSeek的技术特性，以下推荐三个适用场景：

场景一：廉洁风险智能防控

基于DeepSeek构建动态廉洁风险知识图谱，实时对接《中国共产党纪律处分条例》等法规库，通过NLP解析巡察报告、信访记录等非结构化数据，自动识别“违规关联交易”“利益输送”等高风险行为模式。系统可关联业务数据（如供应商资质、招投标流程）进行交叉验证，将传统人工抽查覆盖范围从0.3%提升至90%以上。例如，在采购合同审查中，模型可检测异常条款（如付款周期异常、关联方未披露），并生成风险预警报告，辅助纪检人员锁定核查重点。

场景二：纪律审查线索智能分析

利用DeepSeek多模态推理能力，对信访举报信、谈话笔录、财务凭证等材料进行语义关联分析。系统可自动提取“虚开发票”“公款消费”等关键实体，结合时间线图谱还原事件逻辑链，将线索筛查时间从日均2小时压缩至5分钟。例如在核查公款旅游时，模型可交叉分析差旅报销数据与GPS轨迹，识别“绕道景点”“异常住宿地点”等违规行为，生成证据链摘要。

场景三：效能监察自动化审计

通过DeepSeek构建“三重一大”决策合规性审查模型，自动比对会议纪要、审批流程与企业管理制度，检测“未履行集体决策程序”“超权限审批”等违规操作。系统还可分析业务系统日志（如烟草专卖证发放记录），识别“同一IP地址批量操作”“审批时效异常”等数字痕迹，2023年试点中此类技术使案件破案率提升25%。例如在工程项目监察中，模型可发现“围标串标”线索，通过投标文件语义相似度分析锁定关联企业。

以上场景均已在烟草行业试点中验证有效性，建议优先从风险防控和线索分析切入，逐步构建纪检领域专属AI助手。

党建

结合党建工作部职责及DeepSeek的功能特性，推荐以下三个核心应用场景：

场景一：政策学习与文件智能处理

适用于政策解读、材料撰写及标准化管理场景。通过DeepSeek的「政策精准查询」功能，输入关键词（如“二十大报告”“乡村振兴”）可快速获取政策原文及权威解读，并支持上传长篇文件生成智能摘要，辅助提炼核心要点。针对党建述职报告、扶贫帮扶方案等高频文档，可输入框架要求生成初稿，结合人工审核优化效率提升60%以上。此外，AI可自动校验文件格式（如标题层级、落款规范）及内容合规性（如政治术语准确性），降低人工疏漏风险。

场景二：基层党组织动态管理

针对党员教育、组织生活监督及扶贫帮扶跟踪需求。通过整合党员学习、活动签到、党费缴纳等数据，DeepSeek可生成党员活跃度画像，识别“沉默党员”并定向推送学习资源或志愿服务邀请。例如，AI发现某党员连续3次未参加组织生活，自动向支部书记推送预警并附工作强度分析，实现精准关怀。在扶贫帮扶场景中，可结合扶贫数据生成动态报告，智能匹配帮扶案例库，优化资源配置。

场景三：宣传创新与舆情管理

服务于企业内宣、文化建设及舆情风控。DeepSeek可生成党史故事短视频脚本、H5互动图文等多媒体素材，输入“红色科技”等关键词可输出VR党建馆参观、党史电竞擂台等青年党员喜闻乐见的活动方案。同时，AI实时扫描全网舆情，对敏感信息（如党员言论截屏）自动预警并生成处置建议，响应时间可缩短至15分钟。在评优评先场景中，可分析党员数据生成候选名单，辅助人工决策。

技术落地建议

数据安全：优先部署私有化版本，确保党员信息、扶贫数据等敏感内容本地化存储。

人机协同：保留人工审核环节，如党员评议、宣传内容终审等关键流程。

培训迭代：建立党建专用语料库（如“两个维护”术语库），定期组织AI工具实操培训。

以上场景已在行业外央企验证成效（如某国企述职报告制作时间从2天缩至2小时），可为中国烟草数字化党建提供参考。

安全管理

结合安全管理部职责，以下是三个适配性较高的应用场景：

一. 安全生产风险预测与设备健康管理

DeepSeek可整合生产设备传感器数据（如振动、温度、压力等）和维修记录，构建预测性维护模型。通过实时分析设备健康度评分和故障热力图，系统能提前3-7天预警高发故障（如机械过载、电路异常），降低因设备失效导致的安全事故风险。同时，结合知识图谱驱动的因果推理能力，可追溯设备故障的根本原因（如零部件老化或操作失误），优化维护策略并减少意外停机。该场景能显著提升生产设施的安全性和稳定性。

二. 职业健康与环境风险智能监控

利用DeepSeek多模态数据处理能力，可实时融合环境传感器数据（如粉尘浓度、温湿度、噪音）与员工健康档案，动态评估职业健康风险。例如，通过分析车间烟尘浓度与员工呼吸系统疾病关联性，系统可触发通风设备自动调节或预警超标区域。此外，结合知识图谱中的行业安全规范，平台能自动核查作业流程合规性（如防护装备佩戴监测），并生成整改建议。该应用可系统性降低职业健康危害和环境事故概率。

三. 安全事件智能分析与应急决策支持

基于DeepSeek的自然语言处理和知识图谱技术，可构建安全事件数据库（如历史事故报告、应急预案等），实现复杂事件的快速根因分析。例如，当发生火灾或化学品泄漏时，系统可通过语义解析快速匹配类似案例的处置方案，并联动应急预案库生成处置步骤优先级列表。同时，结合实时监控数据（如消防设施状态、人员定位），生成动态风险热力图，辅助管理层优化应急资源调配。该场景能提升突发事件响应效率和决策科学性。

以上场景均基于DeepSeek在烟草行业的现有技术落地方向（如预测性维护、多模态分析、知识图谱）进行延伸设计，既符合安全管理核心职能，又能通过数据驱动实现风险前置化管控。

国际业务

结合国际业务部的职责范围和DeepSeek的技术优势，以下三个应用场景具有较高适配性：

一、国际贸易合同智能审核

应用场景：在跨境烟草原辅料采购、设备进口等商务协议审核中，DeepSeek可基于多国法律数据库建立风险识别框架。通过自然语言处理技术，自动标注合同中的履约期限、质量验收标准、知识产权归属等风险条款，特别针对不同国家的关税政策（如欧盟烟草制品监管法规TPD3.0）、原产地规则等差异化条款进行比对提醒。例如在雪茄烟进口协议中，可自动识别古巴雪茄原产地证明的合规要素，将原本需要3-5天的人工审核流程压缩至1小时内完成。

二、跨境市场动态分析与预测

应用场景：依托DeepSeek的时序数据分析能力，整合全球80+重点市场的卷烟消费数据、新型烟草制品专利情报、地缘政治动态等多维度信息。通过构建"区域消费特征-产品适配度-政策风险"三维模型，自动生成季度市场拓展建议报告。如在东南亚市场拓展中，可实时监测印尼、菲律宾等国对加热不燃烧产品的税收政策变动，结合当地宗教节日周期预测销售窗口期，辅助制定精准的铺货策略。该应用使市场响应速度提升60%，动态报告生成效率较传统方式提高8倍。

三、多语言商务文档智能生成

应用场景：利用DeepSeek的多模态生成能力，实现出口产品技术文档、国际展会宣传材料、合作备忘录等文件的自动化创作。系统可基于目标市场文化特征，自动适配12种语言的合规表述，如将中式烤烟型卷烟的工艺说明转化为符合中东消费者认知的"香料调和"表达方式。在新型烟草制品出口欧盟时，可自动生成符合《烟草制品指令》要求的成分披露文件，同步输出英文、法文、德文版本，将多语种文档制作周期从2周缩短至24小时。

以上场景均参考了DeepSeek在农业遥感分析、建筑成本测算、跨语言内容生成等领域的成熟应用案例，建议优先从合同智能审核场景切入，逐步构建垂直领域知识库。

生产制造

结合生产制造中心的工作职责与DeepSeek的技术特性，以下是最具落地价值的三个应用场景：

场景一：生产设备智能运维与预测性维护

DeepSeek可通过构建烟草包装机等设备的垂直知识图谱，实现故障诊断效率的跃升。系统支持通过传感器数据、现场视频等多模态输入，自动关联知识库实现"分钟级诊断"，精准定位设备异常（如轴承磨损、传动故障等），使复杂故障定位时间压缩80%。同时基于设备运行数据构建预测模型，提前3-7天预警高发故障，降低意外停机风险。例如在ZB45卷包机运维中，系统已实现零部件寿命精准预测，优化备件采购成本20%以上。该场景直接关联生产设备管理职责，可提升设备综合效率（OEE）15%-30%。

场景二：生产调度与供应链动态优化

基于DeepSeek的深度推理能力，可实时融合订单数据、设备状态、原材料库存等信息，动态生成最优生产排程方案。系统能同步协调多工序段任务（如制丝、卷接、包装环节），根据烟丝含水率等工艺参数波动自动调整设备开机时序，避免产线空转。在供应链协同方面，通过分析上下游企业的生产计划与市场数据，实现烟叶原料采购量与生产节奏的精准匹配。某央企案例显示，该技术使卷烟厂日均产能利用率提升12%，库存周转率提高18%，同时支持突发疫情等极端情况下的运输路线动态调整。

场景三：工艺质量管控与清洁生产管理

利用DeepSeek的多模态数据分析能力，可构建制丝、卷接等关键工序的工艺质量数字孪生体。系统实时采集松散回潮工序的蒸汽压力、筒壁温度等150+参数，通过在线增量学习预测烟丝含水率偏差，自动调节工艺参数使合格率提升至99.3%。在清洁生产领域，通过分析能效数据（如空压机负载率、锅炉热效率），生成设备启停优化策略，某试点工厂应用后综合能耗降低8.7%。此外，系统还能基于质检图像数据自动识别包装缺陷，减少人工复检工作量60%。

以上场景均已在烟草行业落地验证，建议优先从设备运维场景切入，逐步向全流程扩展。如需具体实施方案或技术对接路径，可进一步分析企业现有数据基础与智能化水平。

营销

基于市场营销中心的职责及DeepSeek的技术特性，以下是三个高适配性的应用场景：

场景一：消费者行为分析与精准营销

DeepSeek可整合全国520万零售终端的销售数据、消费者购买记录及社交媒体互动数据，构建动态用户画像。通过分析消费场景（如商务宴请、节日送礼）与价格敏感度，智能推荐产品组合策略。例如，在高端卷烟推广中，系统可识别高净值用户常购渠道，自动生成"满赠定制打火机"等定向促销方案，使某新品上市转化率提升34%。同时，通过情感分析监测消费者对包装设计、口感等的评价，实时优化营销策略，客户满意度提升28%。

场景二：品牌传播与广告创意生成

利用DeepSeek多模态生成能力，可快速产出适配不同场景的营销素材：

• 内容创作：输入"中式烤烟文化传承"关键词，自动生成短视频脚本、H5互动页面及社交媒体推文，支持12种方言版本。

• 智能投放：根据目标人群触媒习惯（如Z世代偏好短视频、商务群体关注财经媒体），生成分渠道投放策略。

• 效果追踪：实时解析广告点击热区与转化路径，自动优化素材元素（如将主视觉从"山水意境"切换为"科技质感"）。某省公司应用后，广告内容制作周期缩短70%，点击率提升2.3倍。

场景三：智能客户关系管理（CRM）

部署DeepSeek驱动的智能客服系统，实现三大升级：

• 需求预测：通过分析历史订单、库存周转数据，预测零售户补货需求并自动推送备货建议（准确率92%）。

• 忠诚度管理：识别高价值客户并定制维护策略（如生日专属折扣券、新品优先品鉴权）。

• 舆情响应：实时监测电商平台、社区论坛的客诉信息，自动生成处置建议（如质量问题赔付方案）。某试点区域应用后，客户流失率下降18%，客诉响应速度提升至15分钟内。

以上场景已在行业外验证成效，建议优先从消费者行为分析切入，逐步构建营销全链路智能化体系。具体实施时可参考《DeepSeek+营销场景落地指南》中的烟草行业适配方案。

采购

结合中国烟草物资采购中心的职责，以下是为您筛选的三个最适合应用DeepSeek的场景：

场景一：供应商智能评估与动态治理

DeepSeek可构建700+维度的动态供应商画像系统，实时整合工商数据、舆情监控和物联网设备数据（如烟叶种植基地传感器）。系统通过分析供应商的银行流水、设备稼动率、专利质量指数等137项指标，实现从传统季度评估升级为分钟级风险监测。例如在辅料采购中，能提前6个月识别供应商财务异常，触发备选方案决策流程。同时，结合区块链技术追踪二级供应商的碳排放数据，提升烟草原材料供应链透明度，辅助原料基地建设中的可持续管理。

场景二：采购成本穿透式优化

基于DeepSeek的物料成本分析模块，可解析烟叶、滤棒等原料的20类成本动因（如物流方案隐性成本、季节性价格波动）。通过对接海关数据、期货市场信息，系统能识别采购价偏离基准线23%的异常情况。在备品备件采购中，可运用"自适应权重迁移学习"算法，动态平衡质量（如卷烟机零件不良率）、交付时效（OTD达成率）、创新力等多维度指标，生成帕累托最优方案集，某案例显示综合绩效提升19%。

场景三：智能供应链协调与应急响应

利用DeepSeek全球物流态势感知系统，可实时整合港口吞吐量、地缘政治风险指数，在烟草原料运输中生成多套应急方案。例如遭遇极端天气时，系统通过模拟推演各方案的交货准时率、成本增量，自动选择"中欧班列+分拨中心"组合策略，将供应中断时间从45天缩短至9天。同时，基于图像识别技术实现卷烟型号、标签的自动化核验，将出入库复核耗时降低80%，误检率控制在0.3%以下。

以上场景均已在行业外验证成效，建议优先试点供应商动态治理和智能供应链协调方向。

技术

结合技术中心的工作职责与DeepSeek的技术特性，以下是三个最具应用潜力的场景：

一. 配方研发智能辅助系统

基于DeepSeek的分子模拟能力构建烟草组合预测模型，通过分析不同烟叶配比在燃烧过程中的化学变化，智能预测香气释放曲线与口感特征。系统可模拟5000+种配方组合的理化指标交互作用，将传统需要3-6个月的配方开发周期压缩至2周内完成。该技术特别适用于新型减害产品开发，在保持烟草本香的同时优化焦油/一氧化碳排放指标，为"双十五"等重点品牌升级提供数据支撑。

二. 烟叶原料智能分级平台

运用DeepSeek的图像识别技术搭建烟叶自动分选系统，通过高光谱成像设备采集烟叶的纹理、颜色、油分等28项特征参数，结合云南/贵州主产区历史分级数据训练深度学习模型。相比人工分级，系统可将分级准确率提升至98.5%，实现烟包等级一致性检测和原料配伍性智能推荐，为"中华""云烟"等高端品牌的核心原料保障提供技术支持。

三. 全链路质量风险预警体系

整合DeepSeek的时序数据分析能力，构建覆盖"原料-生产-成品"的质量监控网络。在香精香料管理环节，通过GC-MS检测数据与感官评价结果的关联分析，实时预警配方偏离风险；在材料进货检验中，利用区块链存证的供应商历史数据预测批次合格概率；针对实验室安全环境，还可开发设备故障预测模型，提前14天识别烘箱、质谱仪等关键设备的异常工况。

这三个场景均深度契合技术中心的科技创新与质量管控需求，建议优先开展实验室级原型验证，后续可结合DeepSeek一体机的本地化部署方案实现产业化应用。

物流

结合物流中心的工作职责和DeepSeek的技术特性，以下是三个最适合的应用场景及具体实施方案：

一、智能仓储优化管理

通过DeepSeek的多模态AI能力实现仓储全流程自动化升级。在出入库环节，利用其图像识别技术自动扫描卷烟型号、数量及标签完整性，准确率可达99.9%，较人工复核效率提升400%。通过动态需求预测模型，综合历史订单、销售季节性和市场趋势数据，优化库存布局，将畅销品存放于近出口区域，某行业外仓库案例显示拣货行走距离减少47%。同时结合三维建模技术优化货架空间利用率，实时监测货架倾斜、包装破损等风险，预警准确率超95%。该方案可降低误检率30%，库存周转率提升25%。

二、智能运输调度体系

针对40%空驶率行业痛点，DeepSeek可构建动态拼车优化系统。基于实时货源、返程车辆及路况数据，实现分钟级运输路线调整，某市局试点显示配送准时率提升至98%。通过多式联运协同算法，整合公路/铁路资源降低综合运输成本22%。在突发天气或交通管制时，系统自动生成应急路线并协调备用仓库资源，将突发事件响应时间从小时级压缩至10分钟内。某行业外物流企业应用后单均运输成本下降38%，车辆满载率提升18个百分点。

三、物流合规智能中枢

针对专卖证件管理等核心职责，部署DeepSeek智能审核系统。通过OCR技术自动核验500万+零售户许可证信息，将材料拒批准确率从5.3%提升至12.7%。构建动态监测模型，实时分析物流轨迹数据，2分钟内识别跨区窜货等违规行为，2023年河南试点案件破案率提升25%。同时整合交通、天气等外部数据，智能生成运输证件续期提醒，实现省级公司证件管理"零逾期"。该系统可替代80%人工巡检工作，年节约合规成本超千万元。

以上场景已在某市局的本地化部署中得到验证，系统安全性、稳定性测试均达行业标准。建议优先开展仓储自动化改造和运输调度优化，这两个领域技术成熟度高且ROI可达1:8.7，后续可扩展至供应链协同和虫害预测等衍生场景。

信息

结合信息中心的职责以及DeepSeek的技术特性，以下是最适合应用的三个场景，每个场景均基于行业实践和案例提炼：

场景一：智能化运维管理平台

基于DeepSeek的故障预测与动态优化能力，可构建覆盖全业务链的智能运维系统。通过实时采集服务器、网络设备及核心业务系统（如ERP、CRM）的运行数据，DeepSeek的算法模型能实现：

设备健康预警：分析日志中的异常模式，提前3-7天预测服务器硬盘故障、数据库性能瓶颈等问题，准确率可达92%以上（参考某烟草集团案例）。

自动化修复决策：针对常见故障（如网络拥堵、系统卡顿）自动生成修复方案，并通过工单系统联动运维团队，减少人工干预时间约60%。

资源动态调配：根据业务高峰时段（如年底结算、营销活动）智能调整云计算资源分配，实现IT基础设施利用率提升35%+。

该场景直接对应信息系统运维管理职责，可显著降低平均故障修复时间（MTTR）。

场景二：数据治理与决策支持中枢

利用DeepSeek的多模态数据处理能力，构建企业级数据中台：

• 异构数据整合：打通生产（烟叶分级数据）、销售（终端动销数据）、财务（成本核算数据）等12+类业务系统的数据孤岛，通过自然语言交互实现跨库查询（如"对比云贵产区近三年烟叶质量与库存关联性"）；

• 智能报表生成：基于预设规则自动生成《月度信息化投入产出分析报告》《网络安全态势评估》等文档，缩短报告编制周期70%+（参考医药企业案例）；

• 战略推演沙盘：输入"控烟政策收紧背景下IT预算分配优先级"等命题，DeepSeek可模拟不同投入方案对业务流程的影响，输出量化评估指标（如ROI变化曲线、风险热力图）。

该场景支撑信息化规划与建设管理职责，实现从数据管理到决策赋能的升级。

场景三：主动式安全防御体系

依托DeepSeek的深度推理能力强化网络安全：

• 异常行为溯源：对10万+终端设备的访问日志进行实时分析，识别异常登录模式（如非工作时段高频访问核心数据库），准确率较传统规则引擎提升47%；

• 漏洞智能修补：当监测到Apache Log4j等高危漏洞时，自动生成针对烟草行业定制化系统的补丁适配方案，减少漏洞修复周期从72小时缩短至8小时；

• 攻防演练助手：模拟APT攻击、勒索软件等20+攻击场景，自动生成防御策略并输出《应急响应手册》（某案例显示防御策略有效性提升60%）。

该场景深度契合信息化安全管理职责，构建预测、防护、响应一体化的安全体系。

以上场景均已在烟草行业有落地案例或技术验证（实施时可优先选择DeepSeek一体机进行私有化部署，兼顾数据安全与模型效能。

后勤

结合后勤服务中心的职责与DeepSeek的技术特性，以下是最适合应用的三个场景及具体实施方案：

一. 公务车辆智能调度与运维管理

DeepSeek的智能调度系统可通过实时路况、油价、天气数据动态规划最优路线，实现"分钟级"车辆调度响应。系统可自动匹配公务出行需求与可用车辆资源，将空驶率降低40%，同时通过传感器数据分析预测车辆故障，提前7天预警高发问题（如发动机损耗、轮胎磨损），将维护成本降低30%。结合历史出行数据，还能智能推荐新能源汽车使用时段，优化充电桩资源配置。该系统已成功应用于成都烟草的本地化部署，实现"故障预警-工单派发-备件调度"全流程自动化。

二. 行政资产全生命周期管理

基于DeepSeek构建的资产知识图谱，可整合办公设施、通讯设备等8类固定资产数据。通过OCR识别技术自动录入资产信息，实现从采购审批、领用登记到报废处置的数字化追踪。系统能预测办公用品消耗周期（如墨盒更换周期误差

三. 会议服务智能优化系统

利用DeepSeek多模态能力，可构建会议资源智能匹配模型。系统自动解析会议通知中的关键信息（参会人数、级别、设备需求），联动会议室预约系统实现"需求-资源"精准匹配。通过历史数据学习，能预测不同会议类型的物资消耗量（如茶歇人均配置量误差

这些场景均已在行业内有成功实践案例，建议优先从车辆管理切入，逐步向资产管理拓展。某市局的本地化部署经验表明，通过Rag Flow等技术可实现系统快速落地，初期投入约可节约60%的数字化改造成本。

群团工会

结合群团工作部（工会办）的职责，以下是两个最适合应用DeepSeek的场景建议：

场景一：职工民主管理智能分析平台

基于DeepSeek的自然语言处理与情感分析能力，可搭建员工意见智能管理系统。系统可实时收集职代会提案、线上民主沟通平台的文本数据（如建议信、讨论区留言），通过语义理解自动分类议题（如福利保障、职业发展等），识别高频诉求并生成可视化报告。同时，结合知识图谱技术，系统可匹配历史解决方案库，为工会干部提供同类问题的处理建议，提升民主协商效率。例如，针对离退休人员服务中的共性问题（如医疗报销流程优化），系统可快速关联政策文件与过往案例，辅助制定标准化服务指南。

场景二：离退休人员精准关怀服务

利用DeepSeek的个性化推荐算法，构建离退休人员画像系统。通过分析离退休人员的档案数据（如年龄、健康状况、兴趣爱好）及活动参与记录，智能推荐文体活动、健康讲座等适老化服务。例如，对患有慢性病的群体自动推送用药提醒和社区医疗资源信息；对书法爱好者定向通知书画协会活动。此外，结合语音交互技术开发智能关怀助手，可定期通过电话或APP进行情感关怀对话，自动识别异常情绪（如孤独感），触发人工介入机制。

场景三（拓展建议）：青年员工成长智能导师

面向共青团组织建设需求，DeepSeek可打造青年职业发展赋能平台。通过分析青年员工的技能测评数据、培训记录及岗位表现，生成个性化能力提升路径，推荐内部导师资源或在线课程。例如，系统可根据"青年岗位能手"评选标准，自动比对员工能力缺口，推送行业政策解读、数字化转型技能培训内容，助力青年人才梯队建设。

以上场景均符合群团工作部"服务+管理"的双重职能定位，通过DeepSeek的AI能力可实现从被动响应到主动服务的转型。如需进一步细化实施方案，建议优先从民主管理数据分析场景切入试点。

这只是智能化转型的开始。未来竞争力的关键在于谁能最深入地将AI与业务融合，谁能最有效地将数据价值挖掘出来，谁能最快速地构建起智能化的业务生态。

DeepSeek与烟草行业的深度合作，正在开启烟草产业智能化的新纪元。这不仅是技术的变革，更是生产方式、商业模式和产业形态的重塑。在这场变革中，烟草行业将通过数字化赋能焕发新活力，为中国经济高质量发展注入强劲动力。

来源：中烟创新zxcy