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1.不止抽檢數(shù)據(jù)篩查！北京信睿 檢測質(zhì)量風(fēng)險預(yù)告！

機(jī)構(gòu)造假頻出、結(jié)果數(shù)據(jù)真實(shí)如何監(jiān)管？

• 檢驗(yàn)檢測行業(yè)發(fā)展，“小散弱”現(xiàn)象比較突出，缺乏對檢測機(jī)構(gòu)是否具備檢測能力有效判斷手段；
• 缺乏對檢測數(shù)據(jù)是否真實(shí)、準(zhǔn)確的有效判斷手段；
• 缺乏靶向監(jiān)管，無法有針對性對抽檢機(jī)構(gòu)進(jìn)行檢查，需要通過數(shù)字賦能，提升監(jiān)管效能。

劣幣驅(qū)逐良幣，機(jī)構(gòu)如何被真實(shí)區(qū)分評判？

• 涉及因素多，常規(guī)手段難以滿足內(nèi)控需求；
• 數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)整理困難，潛在風(fēng)險人為無法發(fā)現(xiàn)；
• 專業(yè)度參差不齊，無法準(zhǔn)備評估各類檢查項(xiàng)目，預(yù)知風(fēng)險。

2.常見傳統(tǒng)風(fēng)險預(yù)警存在的四大問題

技術(shù)手段單一：采用多維度+簡單統(tǒng)計+排名凸顯的方式，忽略了數(shù)據(jù)本身特質(zhì)，問題層次淺，數(shù)據(jù)分散，難以進(jìn)行內(nèi)在關(guān)聯(lián)性分析。

應(yīng)用效果不強(qiáng)：有一定的靶向性指導(dǎo)，多以報告報表可視化圖標(biāo)呈現(xiàn)，應(yīng)用的場景不夠廣泛，具體指導(dǎo)性較差，閉環(huán)處置較為困難。

智能程度低下：最終需要人工查看各類圖表，造成多數(shù)工具復(fù)雜而不實(shí)用，工作量仍然很大，效率仍然較低。

風(fēng)險內(nèi)涵局限：整體上主要圍繞合格率進(jìn)行分析，對檢測的值本身缺乏有效的分析，對檢測質(zhì)量風(fēng)險和產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險未做深入分析。

3.檢測質(zhì)量風(fēng)險解決方案

為有效解決監(jiān)相關(guān)問題問題，北京信睿經(jīng)過長期探索，采用結(jié)合大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式，摸索出“五步遞進(jìn)算法”，每個步驟都自動化、智能化的方式幫助監(jiān)管和機(jī)構(gòu)定向發(fā)現(xiàn)問題。

規(guī)避傳統(tǒng)方式：統(tǒng)計、排序、人工看圖、人工識別判斷。

產(chǎn)品目標(biāo)：

從檢測結(jié)果角度出發(fā)，通過多維度、多因素分析，拓展風(fēng)險廣度和深度，結(jié)合大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、智能分析技術(shù)，將每個步驟都自動化、智能化，幫助監(jiān)管和機(jī)構(gòu)定向發(fā)現(xiàn)問題。

通過產(chǎn)品直觀回答：

• 通過分析檢驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)幫助發(fā)現(xiàn)哪里存在風(fēng)險？
• 檢測質(zhì)量風(fēng)險  OR 產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險？
• 具體風(fēng)險因素源頭是什么？

智能分析案例：

1）基本情況：

該機(jī)構(gòu)檢測項(xiàng)次75，整體檢測項(xiàng)次9459，均采用《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn) 食品中氰化物的測定》(第一法 分光光度法)，結(jié)果單位:mg/

2）風(fēng)險分析：

• 機(jī)構(gòu)在未檢出區(qū)域存在較大差異，機(jī)構(gòu)未檢出率0%，整體未檢出率55.04%，未檢出率偏??；
• 檢測分布高度集中,主要集中在[0,29<and <=0.38'1區(qū)域,該區(qū)域占比為96%;
• 檢出率偏大，檢測結(jié)果高度集中，風(fēng)險等級:高。

3）行動指南:

建議可以抽查原始記錄、留樣再測、備樣復(fù)測等方式結(jié)合設(shè)備對比測試、人員對比測試等方式確認(rèn)風(fēng)險