1.不止抽检数据筛查！北京信睿 检测质量风险预告！

机构造假频出、结果数据真实如何监管？

• 检验检测行业发展，“小散弱”现象比较突出，缺乏对检测机构是否具备检测能力有效判断手段；
• 缺乏对检测数据是否真实、准确的有效判断手段；
• 缺乏靶向监管，无法有针对性对抽检机构进行检查，需要通过数字赋能，提升监管效能。

劣币驱逐良币，机构如何被真实区分评判？

• 涉及因素多，常规手段难以满足内控需求；
• 数据量大，数据整理困难，潜在风险人为无法发现；
• 专业度参差不齐，无法准备评估各类检查项目，预知风险。

2.常见传统风险预警存在的四大问题

技术手段单一：采用多维度+简单统计+排名凸显的方式，忽略了数据本身特质，问题层次浅，数据分散，难以进行内在关联性分析。

应用效果不强：有一定的靶向性指导，多以报告报表可视化图标呈现，应用的场景不够广泛，具体指导性较差，闭环处置较为困难。

智能程度低下：最终需要人工查看各类图表，造成多数工具复杂而不实用，工作量仍然很大，效率仍然较低。

风险内涵局限：整体上主要围绕合格率进行分析，对检测的值本身缺乏有效的分析，对检测质量风险和产品质量风险未做深入分析。

3.检测质量风险解决方案

为有效解决监相关问题问题，北京信睿经过长期探索，采用结合大数据相关技术、采用机器学习的方式，摸索出“五步递进算法”，每个步骤都自动化、智能化的方式帮助监管和机构定向发现问题。

规避传统方式：统计、排序、人工看图、人工识别判断。

产品目标：

从检测结果角度出发，通过多维度、多因素分析，拓展风险广度和深度，结合大数据相关技术、机器学习技术、智能分析技术，将每个步骤都自动化、智能化，帮助监管和机构定向发现问题。

通过产品直观回答：

• 通过分析检验结果数据帮助发现哪里存在风险？
• 检测质量风险  OR 产品质量风险？
• 具体风险因素源头是什么？

智能分析案例：

1）基本情况：

该机构检测项次75，整体检测项次9459，均采用《食品安全国家标准 食品中氰化物的测定》(第一法 分光光度法)，结果单位:mg/

2）风险分析：

• 机构在未检出区域存在较大差异，机构未检出率0%，整体未检出率55.04%，未检出率偏小；
• 检测分布高度集中,主要集中在[0,29<and <=0.38'1区域,该区域占比为96%;
• 检出率偏大，检测结果高度集中，风险等级:高。

3）行动指南:

建议可以抽查原始记录、留样再测、备样复测等方式结合设备对比测试、人员对比测试等方式确认风险