进出口商品质量安全风险信息整理标准化研究

周旭 刘丹 邓青 张彦彬 苏杨 谷癑婵

（1.广州海关 广东 广州 510623；2.中国电子口岸数据中心广州分中心；3.广州海关技术中心；4.华检通（北京）科技有限公司）

1 前言

按照《“十四五”海关发展规划》的总体部署，以高质量发展为主题，全面结合海关工作实际，海关总署印发关于推进海关风险管理高质量发展的指导意见。当前，进出口业务量快速增长与海关监管资源相对不足之间的矛盾愈发突出，风险管理的基本目标就是在有限的资源条件下，尽可能以最少的成本获取最大的安全保障，深度体现高质量发展的内涵需求。如何以最少的成本快速、精准、高效地实现各类风险信息的收集和整理，是现阶段推进海关风险管理高质量发展的课题之一。意见指出要加快海关数据湖建设，汇聚跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的海关管理形态数据资源，标准化数据定义、计算、存储方式，优化风险管理大数据治理，不断推进数据间的共享融合，实施大数据全生命周期的安全管理，为开展风险管理应用、分析及处置奠定坚实数据基础。

进出口商品风险管理是海关风险管理的重要组成部分，进出口商品质量安全事关人民群众的切身利益、国门安全和对外贸易的可持续发展。2017年9月，国务院印发《国务院关于完善进出口商品质量风险预警和快速反应监管体系切实保护消费者权益的意见》（国发〔2017〕43号），要求完善进出口商品质量安全风险预警监管体系，建立全国数据集成的风险信息平台[1]。

为此，海关总署组织全国专家团队研发建设“进出口商品质量安全风险管理信息化系统”，通过应用“互联网+”、“大数据+云计算”等技术，在完善“智慧进出口工业品质量安全风险管理信息化平台”的基础上，整合“进出口工业产品质量安全风险预警平台”、“出口退货信息管理系统”及“RAPEX-CHINA中欧非食品消费品快速预警系统”等相关系统的功能，拟对接新一代海关业务系统，包括信息系统、通关管理系统、风险作业系统、稽核查业务管理系统、e-Lab系统等，从海关大数据池中获取相关信息。信息整理和标准化工作，是进出口商品质量安全风险管理整体工作中的重要环节和立足之本，

有助于打通从数据、信息、知识、至智慧的能力提升通道，提升大数据风险防控的智慧服务能力，推动风险管理向智能化、知识化升级发展。

2 与其他标准化研究的关系

目前，进出口商品质量安全风险信息整理工作缺乏一套统一、规范的方法和程序，无相关国家标准、行业标准或已立项未批准发布的行业标准。

在海关总署的进出口商品风险预警监管专业技术规范体系中，进出口商品质量安全风险管理相关标准包括风险信息采集、评估、风险预警、处置等部分标准。其中，SN/T 4702-2016 8.2提出风险信息整理是风险信息采集程序中，尤其是风险信息获取后的必经流程[2]，SN/T 4836-2017 5.2.1提出风险信息整理工作的主要内容[3]，但尚无针对或适用于进出口商品质量安全风险信息整理的通用技术要求和总体规范要求。

因此，亟需在海关总署进出口商品风险预警监管专业海关技术规范体系中，研究制订风险信息整理工作的相关标准，确保风险信息采集的规范性，提升风险评估结果的可靠性。

3 标准化研究的方法和内容

3.1 总体思路

总体而言，进出口商品质量安全风险信息整理是要通过合适的信息整理手段，使复杂无序或不完整的信息转化为适合后续分析和评估等工作的有效结构化信息，包括信息校验、信息清洗、信息有序化、信息转化和信息整合等。

（1）通过进出口商品质量安全风险信息校验，在分析信息源特点的基础上，找出信息质量问题的产生原因，排查并定位不符合规范的质量安全风险信息。

（2）通过自动信息清洗和人工信息清洗方式，建立清洗模型，应用清洗算法和方案，得到满足质量要求的信息。

（3）通过进出口商品质量安全风险信息有序化，使信息按照一定的顺序排列，得到符合范围或顺序的信息集。

（4）通过进出口商品质量安全风险信息转换，对现有数据项进行运算比对，将其转换为统一格式或新的信息项。

（5）通过进出口商品质量安全风险信息整合，对不同来源或数据表的数据进行匹配整合。

3.2 风险信息整理的对象

“进出口商品质量安全风险管理信息化系统”通过与海关大数据池、境内外政府部门机构通报系统进行对接，以及汇总网络信息、消费者投诉信息等方式，采集进出口商品质量安全风险信息。需进行风险信息整理的内容和类型见表1。

表1 风险信息整理对象

例如，表1中“进出口商品检验监管信息”和“风险监测信息”部分来源于“进出口工业产品质量安全风险预警平台”，其中与风险信息相关的部分见表2。

表2 “进出口工业产品质量安全风险预警平台”风险信息相关表

3.3 风险信息校验

进出口商品质量安全风险信息校验包括以下内容：（1）为确保进出口商品质量安全风险信息的信息质量和风险分析的准确性，应对风险信息的正确性和真实性进行核查，必要时可开展信息调查。（2）进出口商品质量安全风险信息来自不同数据源，常存在缺失值、重复值，易出现信息重复、信息错误、字段命名冲突、属性值和结构冲突、异常值错误等问题。（3）应通过算法逻辑对信息质量问题进行自动信息校验并排查定位。（4）应对进出口商品质量安全风险的重点信息进行准确性、一致性、完整性和有效性校验，必要时信息校验还应包括规范性、重复性、同步性、可用性、可理解性、信息覆盖范围和信息衰变等。（5）对于通过自动信息校验无法判定的信息质量问题，还可通过人工介入进行迭代和交互，通过信息可视化、人工反馈与交互等方式进行人工信息校验。

3.4 风险信息清洗

进出口商品质量安全风险信息清洗应尽可能减少或简化人工干预，自动化地完成海量风险信息的清洗工作，以降低系统风险、实现良好的信息清洗效果。风险信息清洗流程见图1。

图1 风险信息清洗流程图

风险信息清洗的具体内容包括：（1）信息分析：通过详细研究信息的源数据库，分析其中的错误信息和不一致信息，判定信息是否有质量问题。（2）确定信息清洗规则和工作流：通过信息分析判定信息源是否可靠，建立适当的信息清洗方法，确定信息清洗规则和工作流。（3）信息验证：从信息源中抽取出一部分信息作为样本，利用确定的信息清洗规则和工作流进行验证，并分析验证结果，以作相应的调整和改进，该过程往往需要进行多次，以确保信息清洗达到更高的精度。

信息清洗包括以下内容：（1）拆分字段属性：字段属性一般包含不同的信息，通过对属性特征进行分析，将其拆分成不同的属性字段，分别进行信息清洗，以提高信息清洗的准确率。（2）清洗：将数据字段按属性拆分后，按照属性间的特点，利用事先定义的算法，对其清洗和修正。（3）检验：经过清洗过程，信息集中无法使用的数据已被基本清理，为保证信息的可用性，还需对其进行考证，以免影响信息质量。（4）标准化：由于在清洗前对信息进行了拆分，为使其能够与原有信息源中的信息相匹配，需要对清洗后的信息进一步处理，使其属性结构恢复原样。（5）清洗信息回流：在信息清洗后，将得到的信息回流至源数据库，以达到提高信息质量的目的，防止重复处理，提高信息清洗的整体效率。

3.5 风险信息有序化

进出口商品质量安全风险信息有序化是为获取风险信息提供快、准、全、便、省的检索途径，有助于信息检查和纠错，挖掘明显特征和规律，以提升后续风险分析、风险评估等工作的效率，包括以下内容：（1）获取进出口商品质量安全风险信息后，应建立信息自动检索存储系统，形成索引文档以备后续使用。（2）风险信息索引文档应按照录入或采集时间排序。（3）应将不同信息源、网域、存储方式、格式和质量的业务源信息，按照商品类型、生产国别、生产企业、危害对象、不合格项目、危害等级等进行分类。

3.6 风险信息转化

进出口商品质量安全风险信息转化包括2类：（1）对信息名称及格式的统一，即信息粒度转换、规则计算及统一命名、信息格式、计量单位等。（2）通过字段的组合、分割或计算，形成信息来源中可能不存在的内容或信息，例如：（1）通过HS编码、CIQ编码对产品类别进行转化。（2）通过贸易国别或原产国别对来源区域进行转化。（3）按照汇率对金额信息进行转化。（4）对危害等级进行转化。

3.7 风险信息整合

进出口商品质量安全风险信息整合应包括：（1）根据信息关联规则或算法，将进出口商品质量安全风险信息和其它信息进行关联。（2）全面梳理信息格式、内容和要求，提出信息整合方案，针对不同信息来源，制定数据库读取或数据接口方案，通过多渠道收集风险信息，并建立质量安全风险信息数据库。（3）对不同来源或数据表的数据进行匹配整合，例如，对于通报召回信息，通过通报号作为关键字段，将通报信息表与反馈信息表进行关联，以便进行后续分析。

4 结论

本文在参与海关总署“进出口商品质量安全风险管理信息化系统”研发和应用实践的基础上，对进出口商品质量安全风险信息整理工作的流程进行了深入分析，研究提出了进出口商品质量安全风险信息整理工作的规范化标准，以期提高进出口商品质量安全风险信息的质量，为后续风险分析和精准布控打下坚实的基础，推进海关风险管理的高质量发展。