杜进 朱凌 蔡永华 任晓岚 陈浩 赵星磊 谢桦 周烽

近年来，我国跨境电商以年均近30%的速度迅猛增长，成为我国外贸高质量发展的重要新生力量^[1]。然而，跨境电商的快速发展给海关监管工作的模式和效能提出了更高要求。跨境电商天然具有商品个性化、交易方式多样化、单票小额化、交易碎片化和总量海量化等业务特点，带来的质量安全风险更加复杂多样^[2-4]。一方面，跨境电商产品按照个人自用进境物品施行监管，在政策层面允许不完全满足中国国家强制标准要求的产品入境销售，存在潜在质量安全风险；另一方面，跨境电商产品种类繁杂、数量众多，质量安全风险呈现出碎片化、多样化的特征，检出的不合格产品需要经过专家组逐一进行风险评估才能确定风险等级和处置方案，监管周期长，难度大^[5-7]。

海关总署印发的《2020—2025年海关进出口商品质量安全监管发展规划》引导海关监管方式向以风险管理为主线的风险预警和快速反应监管体系转变，全面提升进出口商品质量安全风险监测、验证、评估能力。在这一背景下，如何利用大数据、人工智能技术进一步加强风险评估工作的自动化、智慧化程度，全面提升风险管理效能，是海关商检部门及技术机构需要持续研究的课题^[8]。

针对上述问题，本文以跨境电商电器产品为代表，研究融合多维信息、运用自动算法的智慧化风险评估技术，以期提高海关风险评估工作的效率和结果的科学性。

1 智慧化风险评估体系构建

为了有效排查、判定和处置各类商品潜在的质量安全风险，我国质量安全监管部门已经形成了较为完善的检测认证制度和抽查工作制度，例如我国CCC强制性认证制度^[9]和各级市场监管部门组织的流通领域风险监测抽查行动^[10]。现有的检测认证工作主要以依据国家标准进行检测和合格评定的方式开展，是一种先将产品分解，再根据分解项的合格情况对产品整体进行判定的解构法。以电器产品为例，产品的质量安全风险主要由部件自身潜在缺陷或多个部件组合产生的结构缺陷导致。例如，某电器产品电源线插头不符合国标要求，可能导致用户受到电击伤害，属于部件自身缺陷导致的安全风险；同时，该产品试验期间塑料外壳熔融、金属挡板脱落，可能导致用户受到电击伤害，则属于结构设计导致的安全风险。根据国家标准GB 4706.1—2005《家用和类似用途电器的安全 第1部分：通用要求》，上述两个例子分别判定为第24章元件和第8章对触及带电部件的防护的不合格项，该产品判定为不合格产品。

然而，由于跨境电商业态的特殊性，目前海关对跨境电商产品监管主要是从风险管理视角，以风险监测和风险评估为主的方式开展。在风险评估中，传统合格评定给出的“产品合格或不合格”的二元化结论无法直接转换为产品风险等级，需要经过专家组评审，将解构出的不合格项聚合重构，从而评估产品或品类的整体风险。现有工作模式在实际操作中主要存在如下难点和问题：一是信息来源匮乏。目前的风险评估工作仅依靠检测报告中的不合格信息，未融入外部多维度风险信息；二是评估效率不高。传统检测报告中的二元化合格结果与风险评估的多种风险等级结果难以直接对应，需经过专家会审评估，人为因素影响较大，缺少自动化、智能化的技术方案。三是应用层级单一。目前的风险评估结果仅形成对所评估产品的风险等级及处置方案，对同一品类产品的全局风险态势缺乏评估和感知手段。

上述问题说明，跨境电商质量安全风险评估工作在采纳数据范围、评估效率、应用效果等方面仍有改进空间。本文结合电器产品特点，由逐层递进的三个评估维度，提出了跨境电商智慧化风险评估体系的一种解决方案。该体系框图如图1所示。

图1 以跨境电商电器产品为例的智慧化风险评估体系框图

Fig.1 Block diagram of intelligent risk assessment system taking cross-border E-commerce electrical products as an example

具体而言，智慧化风险评估体系包含风险因子评估、产品风险评估和品类风险评估3个层次。首先基于检测报告中的不合格项，根据电器产品伤害模式分析模型，归类形成风险因子评估结果；随后，基于一个产品涉及的多个风险因子，通过加权聚合模型自动计算产品风险评估结果；最后，基于一个或多个同类产品风险等级，结合外部风险信息综合生成品类风险评估结果。

2 智慧化风险评估实现技术研究

本部分研究实现上述智慧化风险评估体系的具体技术。主要思路是：首先，在部件层面，建立涵盖主流电器产品的原理模型，对关键部件及结构进行伤害模式和严重性分析，并与标准检测不合格项进行映射，实现风险因子评估；随后，在产品层面，依据风险因子产生伤害的可能性及特殊性，建立一个或聚合多个风险因子的计算模型，形成风险等级自动评价的算法。最后，在品类层面，基于评估产品的风险等级，结合外部风险信息和历史统计数据，形成该品类风险态势评估，实现更完善的风险评估结果运用。

2.1 电器产品统一模型建立

电器产品包括流通领域销售的常见家用电器及消费电子产品，按用途可以分为8个大类，包括空调器具、制冷器具、清洁器具、厨房器具、取暖器具、健保器具、照明器具、电子器具等。由于电器产品需要完成的工作复杂多样，不同类别的电器包含的元件和工作环境可能存在较大差异，因此有着不同的安全要求。以家用电器为例，在国家标准体系中，除了GB 4706.1—2005，还有数十个特殊标准，针对不同产品的特点分别作了具体的要求。为了对种类繁多的电器产品统一进行风险要素分析，本项目从电器产品的本质，即“消耗电能完成预定的任务”出发，考虑能源供应及转换、用户控制及操作、功能执行与实现、器具内部构成及保护4个方面，建立了包含电源部件、交互部件、控制部件、执行部件、连接部件、保护部件等6类基本部件的电器产品统一模型，该模型原理框图如图2所示。

在上述模型中，6类基本部件有各自的特点和典型代表。其中，电源部件主要实现器具所需电能的供应及转换，根据器具采用电网供电、适配器供电和电池供电的区别，分别包括电能变换装置、电能存储装置等部件；交互部件主要实现用户操作及控制的功能，包括用户可以操作的面板、手柄、开关等部件；控制部件为电器产品的大脑和神经中枢，主要包括主控电路板以及外围辅助部件；执行部件为电器产品实现主要功能所需的主要部件，例如，加热类器具通常采用电热元件，厨房器具和清洁器具通常有电动元件，电磁加热的电饭煲、电磁炉需要有电磁元件；连接部件和保护部件共同实现器具的内部构成及保护，其中，连接部件为连接上述一个或多个部件的连接装置和互联软线，包括必要的电源线及接地措施等；保护部件主要包括包裹并支撑上述结构的外壳、支架、螺钉等，还包括根据敏感参数变化停止器具工作的各类保护装置。

图2 电器产品统一模型原理框图

Fig.2 Principle block diagram of unified model of electrical products

2.2 风险因子评估

电器产品内在质量安全缺陷可能引发电击、过热、起火、机械损伤、噪声辐射及消费者权益损害等伤害。在前述电器产品安全风险统一模型的基础上，可以从伤害视角归纳电器产品伤害模式的衍生链条。基于电器产品统一模型中6类基本部件的分类原则，可以梳理关键元件的伤害模式、严重程度，并与标准检测不合格项进行映射。表1按类别梳理了电器产品关键元件的典型伤害模式。

由表1分析可以看出，存在潜在质量安全风险的产品经过标准检测后，都会生成不合格项，但由于伤害模式的不同，一个不合格项可能涉及一个或多个风险因子，不同风险因子的伤害严重程度（定义为危害值）也是不同的。对风险因子进行评估就是依据不合格项对应的关键元件的伤害模式确定危害值的过程，是后续产品风险评估的基础。具体步骤如下。

1）根据不合格项，确定可能产生伤害的元件，分析所涉及的风险因子，数量共N个。

2）分析各风险因子的伤害模式，并将其危害值分别记为H₁，H₂，…，H_N。其中，H_N为第N个风险因子的归一化危害值，在0～1间取值。H_N值的确定可以采用多种方法，本项目主要从伤害严重程度考虑，按照表2进行赋分。

表2 风险因子危害值赋分依据

Table 2 Scoring basis of risk factor hazard value assessment

以GB 4706.1—2005第25章不合格的产品为例，上述评估过程流程框图如图3所示。更具体的例子是，跨境电商电器产品因插脚非国标规格而被判定为不合格，则其涉及的风险因子评估过程如图3中虚线箭头所示。

2.3 产品风险等级评估

电器产品的危害可能由一个或多个潜在缺陷导致，因此在检测报告中可能存在一个或多个不合格项。在传统合格评定工作模式下，无论不合格项目有多少，均判定为不合格产品。然而，在跨境电商风险评估工作中，需要根据不合格项所涉及的一个或多个风险因子危害值，结合危害发生的可能性，对各风险因子的危害值进行聚合运算，得到产品的风险指标，从而根据分数区间自动评定风险等级。具体实现步骤如下。

1）基于各风险因子危害值，梳理对应伤害的传递通路和可能性，构造伤害风险转换系数矩阵A，并根据公式（1）计算产品风险向量R_v

(1)

式（1）中，伤害风险转换系数矩阵A为一个i*j矩阵，i为涉及伤害类数量，j为风险因子数量。例如，在图3所示的例子中，i = 5，j = 6。转换系数a_ij的确定需要根据该风险触发的伤害源引发伤害类发生的可能性进行计算。本项目参考风险评估领域常用的风险矩阵法，参考表3对转换系数a_ij进行赋值。

表3 转换系数赋值依据

Table 3 Scoring basis of conversion coefficient

则风险向量R_v表示见式（2）

(2)

根据式（1），第n种伤害的风险值见式（3）

(3)

据此，可以计算出各伤害的风险值。

2）基于计算得到风险向量R_v，根据公式（4）进行取模的聚合计算。

(4)

对于通常的均匀叠加，聚合系数η均取同一固定值。从伤害特殊性出发，可对使用环境、使用者存在特殊性的产品进行浮动调整。例如，用于潮湿环境的产品，由于对绝缘强度的要求更高，其电击风险的聚合系数应当提高。最终根据表4所示的分值定义，确定风险等级。

表4 产品风险评估分值定义

Table 4 Scoring basis of product risk assessment

2.4 品类风险等级评估

电器产品的品类风险不再局限于某个具体产品的风险等级，而是在此基础上，融合外部风险信息和历史统计数据，形成该品类的整体风险态势。这一指标既可以应用于风险管理链条的末端，为综合保税区等监管一线判断仓内跨境电商商品的质量安全风险情况提供清晰的指标提示；也可以应用于风险管理链条的前段，为制订或动态调整风险监测计划提供依据。

在具体实现品类风险等级评估时，品类范围定义和采纳的内外部数据都可根据实际需要进行调整。本文以国家标准GB/T 32928—2016《电子商务交易产品信息描述 家用电器》中的产品名称划分作为品类定义，结合工作实际将评估所得产品风险分值、同类产品检测不合格率、国内外官方通报数量、消费者负面评价量等4个渠道纳入融合计算。

首先利用加权求和法将产品风险等级以外的外部风险信息融合计算出品类风险系数θ，计算公式如下

(5)

式（5）中，n表示信息渠道数量，在本例中为3，C_i表示第i个渠道的风险系数，b_i表示第i个渠道的加权权重。各渠道的风险系数及权重的定义如表5所示。其中，风险信息均以产品品类为关键词进行统计；在明确国内外官方机构通报数量时，将美国、欧盟、日本等主要贸易国及中国的主要消费者权益保护信息平台或质量安全召回平台数据纳入统计，并且以一个国家和地区数量最多的平台为准，再进行累加。

表5 各渠道风险信息系数及权重定义

Table 5 Definition of risk information coefficients and weights for each channel

计算得到品类风险系数后，与产品风险分值相乘，即可得到品类风险分值，公式如式（6）

(6)

将品类风险分值代入表6所示的判定范围表，即可得到品类风险等级。该表将品类风险划分为5个风险等级，分别为：低风险、较低风险、中等风险、较高风险、高风险，并给出了简要的风险描述。

3 跨境电商电器产品智慧化风险评估示例

本章节选取跨境电商进口的某品牌电吹风机作为跨境电商智慧化风险评估的计算示例。电吹风机是一种利用风扇将电加热丝产生的热量扩散到人体皮肤和毛发表面的家用电器，电吹风机可能产生的伤害主要是电击、灼伤、起火等物理伤害^[11]。近期，某款通过跨境电商进口的电吹风机，因“插头、电源线不符合中国国家标准”，在某海关技术中心出具的检测报告中被判为不合格，交由国家级进出口商品风险评估中心（杭州）进行风险等级评估。

使用本研究提出的智慧化风险评估方案，具体实施步骤如下。

1）该电吹风机因“插头、电源线不符合中国国家标准”被判定为不合格，涉及的关键元件为插头和电源线，记为A和B。样品实拍图如图4所示。

图4 某牌跨境电商进口电吹风机样品实拍图

Fig.4 Real photo of a hair dryer imported by cross-border E-commerce

2）进行风险因子评估。分析可知，该电吹风机为II类器具，插头和电源线规格均为日标，并附带了一个欧标转换插头。该产品在国内使用时，插头可以插入国内插座使用，且电源线可以提供所需绝缘防护，不会造成显著伤害。因此，上述两项风险因子的危害值H₁ = H₂ = 0.2。

3）进行产品风险评估。首先构造伤害风险转换系数矩阵A。参考表3可知，插头和电源线规格的不合格并不增加产品电击风险，因此对应的转换系数均为0.2；插头因尺寸的轻微区别，可能与国内插座接触不良，但由于功率较小，引起过热风险很低，对应的转换系数也为0.2。而规格尺寸的不符对消费者权益的损害是明确的，因此转换系数为1。据此，可以将a_ij带入式（1），计算产品风险向量R_v如下

随后，对R_v进行聚合计算。由于共涉及5个伤害种类，在聚合系数η内各系数均取同一固定值的情况下，η₁=…=η₅=1/5。将η带入式（4），可以计算得到该产品的风险向量绝对值

根据表4的分值定义，产品风险等级判定为低风险。主要风险为消费者权益损害。

4）进行品类风险评估。在对电吹风机产品进行风险信息收集和风险画像后，可以得到所需的外部风险信息和历史统计数据。其中，同类产品共检测78批次，不合格10批次，不合格率12.8%，故系数为1.0；同类产品被美国CPES、中国产品缺陷召回网等官方机构通报预警或召回案例合计174批次，故系数为1.0；同类产品在所销售的电商平台好评率均值97%，故系数为1.5。根据表5中的风险信息系数及权重定义，品类风险系数指数θ_c =1.0×0.6+1.0×0.3+1.5×0.1=1.05。根据式（6）可以计算得到品类风险分值R_c = 0.068×1.05 = 0.0714。根据表6中的分值范围，该品类判定为低风险。

对于品类风险评估，如何更加合理地选取聚合的外部风险信息，科学地确定品类风险系数的加权计算参数，从而更加准确地反映品类的风险态势，是本研究下一步的重要开展方向。

4 总结

跨境电商作为一种新兴的商品进出口模式，给所涉及产品的质量安全监管带来了新的挑战。本文以跨境电商电器产品为范例，探索并提出了一套融合多维信息、运用自动算法的智慧化风险评估技术体系。相比传统会审为主的风险评估模式，本文提出的智慧化风险评估体系在3个维度上实现了升级：一是广度，评估方法融合更丰富的多维信息，评估结果可用于更多层次；二是速度，借助更高效的自动运算方法，可以提高风险评估的工作效率；三是精度，利用更科学的评估模型，减少风险评估的人为影响，获得更加准确地评估结果。该体系应用并推广至海关跨境电商质量安全监管领域后，可作为“智慧商检”的一个环节，为海关商检部门高效、科学地开展风险评估工作提供技术支撑，有效维护商品领域的国门安全；同时，将智慧化风险评估结果及时应用于风险监测和风险预警处置等工作环节，可以进一步提升跨境电商产品的风险评估及处置能力，防范化解产品涉及的公共安全风险和经济安全风险。

下一步，将继续研究各评估环节的危害值和风险值计算依据，完善风险评估链条的实施流程，并推广至更多跨境电商进口商品品类，更好地履行海关监管职责，切实保护消费者人身健康安全和权益。

参考文献

[1]中国经济网.报告: 2022年中国海淘跨境电商交易总额将达20.5万亿元[EB/OL]. http://www.ce.cn/cysc/zgjd/kx/202012/28/t20201228_36165233.shtml.

[2]胡蓉,高翔,黄丙志.基于贝叶斯网络的跨境电商海关风险[J].系统工程, 2017, 35(7): 115-121.

[3]王恒. 数字治理视角下跨境电商进口海关监管优化研究[D]. 上海: 上海海关学院, 2023.

[4]冯彦杰,齐佳音.基于大数据的跨境进口电商风险监测研究[J].国际商务研究, 2019, 40(6): 32-43.

[5]施杭杰.讨论进口跨境电商监管中的风险识别和风险评估应用[J].中国质量与标准导报, 2017(11): 36-38.

[6]鲍银俏,李胄,赵星磊, 等.跨境电商进口童装质量安全风险评估研究[J].现代商业, 2021(13): 44-46.

[7]朱静.跨境电商消费品质量安全风险管控体系的建立及实践探析[J].商场现代化, 2019(22): 5-6.

[8]杜进, 朱凌, 任晓岚, 等.产品风险画像技术在跨境电商质量安全监管中的应用研究[J].中国口岸科学技术, 2023, 5(1): 88-95.

[9]马双炯, 屠倩雯. 中国强制性产品认证概述[J]. 电子产品可靠性与环境试验, 2021, 39(4): 102-107.

[10]李青松,王光大.电热水壶产品质量安全风险监测分析[J].机电信息, 2019(21): 138-139.

[11]徐华月,翁晓伟.质量安全影响因子风险评估[J].科技视界, 2018(11): 224-226.

基金项目：海关总署科研项目（2021HK226）

第一作者：杜进（1988—），男，汉族，河南郑州人，博士，工程师，主要从事进出口新能源产品检测与风险评估工作，E-mail: dj@zaiq.org.cn

1. 杭州海关技术中心 杭州 311215

2. 杭州海关 杭州 310007

3. 钱江海关 杭州 310012

1. Hangzhou Customs Technical Center, Hangzhou 311215

2. Hangzhou Customs, Hangzhou 310007

3. Qianjiang Customs, Hangzhou 310012

表1 电器产品关键元件典型伤害模式分析

Table 1 Analysis of typical damage modes of key components in electrical products

图3 关键部件与伤害类别映射

Fig.3 Mapping of key components and injury categories

表6 产品品类风险分值判定范围表

Table 6 Range of product category risk index determination

第一作者：王永超（1986—），男，汉族，山东乐陵人，本科，工程师，主要从事检验检测领域采制样设备标准化及智能化研究，E-mail: wangyongchao@huaxialihong.com

1. 力鸿检验集团有限公司 北京 101318

1. Leon Inspection Group Co., Ltd., Beijing 101318