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1.不止抽檢數據篩查！北京信睿 檢測質量風險預告！

機構造假頻出、結果數據真實如何監管？

• 檢驗檢測行業發展，“小散弱”現象比較突出，缺乏對檢測機構是否具備檢測能力有效判斷手段；
• 缺乏對檢測數據是否真實、準確的有效判斷手段；
• 缺乏靶向監管，無法有針對性對抽檢機構進行檢查，需要通過數字賦能，提升監管效能。

劣幣驅逐良幣，機構如何被真實區分評判？

• 涉及因素多，常規手段難以滿足內控需求；
• 數據量大，數據整理困難，潛在風險人為無法發現；
• 專業度參差不齊，無法準備評估各類檢查項目，預知風險。

2.常見傳統風險預警存在的四大問題

技術手段單一：采用多維度+簡單統計+排名凸顯的方式，忽略了數據本身特質，問題層次淺，數據分散，難以進行內在關聯性分析。

應用效果不強：有一定的靶向性指導，多以報告報表可視化圖標呈現，應用的場景不夠廣泛，具體指導性較差，閉環處置較為困難。

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

風險內涵局限：整體上主要圍繞合格率進行分析，對檢測的值本身缺乏有效的分析，對檢測質量風險和產品質量風險未做深入分析。

3.檢測質量風險解決方案

為有效解決監相關問題問題，北京信睿經過長期探索，采用結合大數據相關技術、采用機器學習的方式，摸索出“五步遞進算法”，每個步驟都自動化、智能化的方式幫助監管和機構定向發現問題。

規避傳統方式：統計、排序、人工看圖、人工識別判斷。

產品目標：

從檢測結果角度出發，通過多維度、多因素分析，拓展風險廣度和深度，結合大數據相關技術、機器學習技術、智能分析技術，將每個步驟都自動化、智能化，幫助監管和機構定向發現問題。

通過產品直觀回答：

• 通過分析檢驗結果數據幫助發現哪里存在風險？
• 檢測質量風險  OR 產品質量風險？
• 具體風險因素源頭是什么？

智能分析案例：

1）基本情況：

該機構檢測項次75，整體檢測項次9459，均采用《食品安全國家標準 食品中氰化物的測定》(第一法 分光光度法)，結果單位:mg/

2）風險分析：

• 機構在未檢出區域存在較大差異，機構未檢出率0%，整體未檢出率55.04%，未檢出率偏小；
• 檢測分布高度集中,主要集中在[0,29<and <=0.38'1區域,該區域占比為96%;
• 檢出率偏大，檢測結果高度集中，風險等級:高。

3）行動指南:

建議可以抽查原始記錄、留樣再測、備樣復測等方式結合設備對比測試、人員對比測試等方式確認風險