[發(fā)明專利]一種基于商品屬性的質(zhì)量風險評估方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910078233.6
• 申請日: 2019-01-28
• 公開（公告）號: CN109829642A
• 公開（公告）日: 2019-05-31
• 發(fā)明（設計）人: 宋博;張華桁;嚴偉;何軍良;姜晨明
• 申請（專利權）人: 上海頻波羅智能技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 上海互順專利代理事務所(普通合伙) 31332
• 代理人: 余毅勤

本發(fā)明公開了一種基于商品屬性的質(zhì)量安全風險評估方法。包括6個步驟：選擇風險因素、構建模糊規(guī)則庫、商品固有風險評估、商品歷史風險評估、風險綜合評價以及風險值輸出。綜合風險評價采用定性與定量相結合。在定性方面，將風險評價等級分為“無危害”，“低危害”，“中危害”和“高危害”四個等級，根據(jù)模糊規(guī)則確定商品屬性值對應的風險等級；在定量方面，對基于歷史不合格信息的風險發(fā)生概率進行計算；在綜合評價方面，采用智能算法學習各種風險因素的權重，進而確定商品綜合風險的加權計算公式。本發(fā)明解決了我國進出口商品質(zhì)量安全風險評估中風險因素收集不全、風險評估過程依賴人工程度高、風險因素權重固化等問題。

技術領域：

本發(fā)明涉及商品質(zhì)量安全風險評估與檢測，具體是一種基于商品屬性的質(zhì)量風險評估方法。

背景技術：

進出口商品質(zhì)量安全事關人民切身利益、國門安全和對外貿(mào)易可持續(xù)發(fā)展，是實現(xiàn)質(zhì)量強國的重要組成部分。2017年9月國務院發(fā)布《關于完善進出口商品質(zhì)量安全風險預警和快速反應監(jiān)管體系切實保護消費者權益的意見》，提出全面加強質(zhì)量安全風險檢測、科學優(yōu)化質(zhì)量安全風險評估、著力完善質(zhì)量安全風險預警、快速實施質(zhì)量安全風險處置和注重質(zhì)量安全風險管理結果運用等要求。目前針對進出口商品質(zhì)量安全風險國家質(zhì)檢總局發(fā)布了《進出口商品質(zhì)量安全風險信息管理技術規(guī)范》(SN/T 4836-2017)，《進出口商品質(zhì)量安全風險信息危害等級評估方法基于產(chǎn)品不合格項的危害等級評估》(SN/T 4837-2017)，《進出口商品質(zhì)量安全風險預警管理技術規(guī)范》(SN/T 4838-2017)，對風險信息采集內(nèi)容、風險信息分析方法、進出口商品不合格項產(chǎn)生危害等級、進出口商品質(zhì)量安全風險預警技術等方面進行規(guī)范。國內(nèi)各地海關和國檢部門積極響應進出口商品質(zhì)量安全加強監(jiān)管政策。2017年12月，國家質(zhì)檢總局批準在重慶、天津、上海和廣東籌建國家進出口商品質(zhì)量安全風險評估中心，并將建設風險評估大數(shù)據(jù)平臺。跨境電子商務商品質(zhì)量安全風險國家檢測中心在杭州運行，承擔電商產(chǎn)業(yè)相關數(shù)據(jù)及風險信息的檢測、采集、分析、評估、預警和發(fā)布，依托大數(shù)據(jù)分析為政府監(jiān)管部分提供決策參考。

目前，國內(nèi)外進出口商品質(zhì)量安全風險監(jiān)管體系建設方面已經(jīng)取得了一定成果，但仍存在一些問題，對進出口商品質(zhì)量風險進行自動識別，而能否完成自動識別為事前風險預警關鍵。一些國家(地區(qū))的商品質(zhì)量安全風險監(jiān)管體系的風險評估并非基于數(shù)據(jù)驅(qū)動，而是基于單個事件進行預警(如歐盟)。原廣東局的“智慧進出口工業(yè)品風險管理信息化平臺”一期在商品質(zhì)量安全評估中綜合了各相關方面的信息，應用數(shù)據(jù)分析方法進行風險評估，實現(xiàn)了進出口商品質(zhì)量安全風險的智能管理。但其在風險評估過程中沒有融入產(chǎn)地、品牌、特殊用戶等風險因素，且評估模型相對固化，不能擴展和自動學習。上海局的風險評估分級規(guī)則考慮了產(chǎn)品固有風險以及由產(chǎn)地、用戶等導致的特殊風險，但規(guī)則的建立依賴于人工，自動化程度不高。

進出口商品質(zhì)量安全風險識別和評估方法體系中，主要采用1)基于貝葉斯定理的移動加權平均模型，以對同一品牌或同一制造商下的同一類產(chǎn)品的不合格風險進行判斷；2)關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，對召回信息中的風險項目和相關產(chǎn)地間的關聯(lián)性進行分析；3)K-means聚類算法，對召回風險按照產(chǎn)品大類進行分析。其中第一種模型對商品風險進行事前預判，第二、三算法對商品風險進行事后分析。針對目前我國進出口貿(mào)易和跨境電商貿(mào)易風險監(jiān)管需求，有必要對商品的事前、事中、事后風險進行分析與檢測，并根據(jù)外部環(huán)境條件的動態(tài)變化，充分利用海量數(shù)據(jù)，建立與之適應的自主學習能力的風險評估方法體系。

發(fā)明內(nèi)容：

基于進出口商品質(zhì)量安全風險檢測的必要性和現(xiàn)有風險檢測平臺的不足，有必要建立一個由數(shù)據(jù)驅(qū)動的、考慮多種風險因素并具有自動學習能力的進出口商品質(zhì)量安全風險評估模型，從而使風險評估更加準確、全面、智能和及時。本發(fā)明創(chuàng)造解決了我國進出口商品質(zhì)量安全風險評估中風險收集不全、風險識別過程依賴人工程度高、風險因素權重固化等問題，是建立一種更加科學和實用的風險評估方法體系的技術基礎。

本發(fā)明的技術方案如下：

一種基于商品屬性的質(zhì)量風險評估方法，其特征在于包括以下6個步驟：