风险检测方法和装置、存储介质

本公开涉及安全准入领域，特别涉及一种风险检测方法和装置、存储介质。

背景技术：

1、安全准入是海关十分关注的业务场景，与税收征管、保税研发、rcep(regionalcomprehensive economic partnership，区域全面经济伙伴关系)、跨境电商等均为常见的业务领域。在安全准入这个背景下，即对于进口的安全检查中，在可食用商品类报关单的查验上，往往会出现证件不符或不全、原产地不符合标准、成分含量超标、违规使用某类物质、过保质期等多类问题，可食用商品安全准入监管也面临多样的挑战。

2、目前，为保障进口安全，主要通过人工方式对可食用商品进行进口风险检测。

技术实现思路

1、发明人注意到，在相关技术中，主要通过人工方式对可食用商品进行进口风险检测，由于风险检测结果容易受到人为因素的影响，因此无法得到客观的检测结果。

2、据此，本公开提供一种风险检测方法，能够得到客观准确的风险检测结果。

3、在本公开的第一方面，提供一种风险检测方法，由风险检测装置执行，包括：识别通关数据中包括的食用商品的成分含量信息，以得到多个成分名称及对应的含量数据；将所述多个成分名称及对应的含量数据与预定的食品安全标准库进行比对，确定所述食用商品的第一风险值；根据食品准入知识库，确定所述通关数据中包括的所述食用商品的多项准入信息的第二风险值；获取所述食用商品的历史风险信息；根据所述历史风险信息确定所述食用商品的第三风险值；根据所述第一风险值、所述第二风险值和所述第三风险值，确定所述食用商品的进口风险值。

4、在一些实施例中，确定所述食用商品的进口风险值包括：根据所述第一风险值、所述第二风险值和所述第三风险值之和，确定所述食用商品的进口风险值。

5、在一些实施例中，识别通关数据中包括的食用商品的成分含量信息包括：利用第一机器学习模型对所述成分含量信息进行处理，以得到嵌入信息；利用第二机器学习模型对所述嵌入信息进行处理，以得到特征向量；利用第三机器学习模型对所述特征向量进行处理，以得到识别结果，其中所述识别结果中包括所述多个成分名称和多个含量数据；优化所述多个成分名称和多个含量数据之间的对应关系。

6、在一些实施例中，优化所述多个成分名称和多个含量数据之间的对应关系包括：在所述识别结果中，在每个成分名称和每个含量数据后增加标点符号；若当前待处理的第一信息为成分名称和含量数据中的一项，且所述第一信息之后的第二信息为成分名称和含量数据中的另一项，则将所述第二信息后的标点符号作为分组界限，并将所述第一信息和所述第二信息相对应。

7、在一些实施例中，优化所述多个成分名称和多个含量数据之间的对应关系包括：在所述识别结果中具有括号，且所述括号内部有成分名称、所述括号外部的两侧分别具有与所述括号相邻的成分名称和含量数据的情况下，识别所述括号内部的内容，并建立与所述括号相邻的成分名称和含量数据的对应关系。

8、在一些实施例中，优化所述多个成分名称和多个含量数据之间的对应关系包括：在所述识别结果中包括连接符、且所述连接符的左端具有第一含量数据、所述连接符的右端具有第二含量数据的情况下，生成第一识别信息和第二识别信息，其中所述第一识别信息包括与所述连接符相关联的成分名称大于所述第一含量数据的信息，所述第二识别信息包括与所述连接符相关联的成分名称小于所述第二含量数据的信息。

9、在一些实施例中，优化所述多个成分名称和多个含量数据之间的对应关系包括：在所述识别结果中，在每个成分名称和每个含量数据后增加标点符号；将所述标点符号作为分组界限，以得到多个分组，其中，若一个分组中仅包括一个成分名称，则在该成分名称后添加预定含量数据，若一个分组中仅包括一个含量数据，则在该含量数据前添加预定成分名称；若在相邻的第一分组和第二分组中，所述第一分组中包括第一成分名称和所述预定含量数据，所述第二分组中包括所述预定成分名称和第二含量数据，则将所述第一分组和所述第二分组合并，删除所述预定成分名称和所述预定含量数据，以便所述第一成分名称和所述第二含量数据建立对应关系。

10、在一些实施例中，所述第一机器学习模型为bert模型；所述第二机器学习模型为bilstm模型；所述第三机器学习模型为crf模型。

11、在一些实施例中，所述准入信息包括所述食用商品是否超过保质期，以及以下内容中的至少一项：所述食用商品的原产国是否准入、所述食用商品是否有原产地证明文件、所述食用商品的消费使用单位是否有进口许可证、所述食用商品的生产企业是否有效注册、所述食用商品的生产企业是否有生产及加工许可证、所述食用商品的生产企业是否有检验检疫证书。

12、在一些实施例中，所述历史风险信息包括以下内容中的至少一项：所述食用商品的原产国历史风险，所述食用商品的生产企业历史风险，所述食用商品的商品历史风险，所述食用商品的包装离散度，所述食用商品的申报单位的历史改单次数，所述食用商品距离失效程度。

13、在一些实施例中，根据所述历史风险信息确定所述食用商品的第三风险值包括：利用集成学习模型对所述历史风险信息进行处理，以得到所述第三风险值。

14、在一些实施例中，生成第一风险向量，其中所述第一风险向量中的第i个元素对应所述多项准入信息中的第i个准入信息的风险值，1≤i≤n，n为所述多项准入信息总数；将所述第一风险值和所述第三风险值插入所述第一风险向量中，以得到第二风险向量。

15、在一些实施例中，生成所述食用商品的第一风险说明信息，其中所述第一风险说明信息包括含量不满意所述食品安全标准库要求的成分；生成所述食用商品的第二风险说明信息，其中所述第二风险说明信息包括不满足所述食品准入知识库要求的准入信息；根据所述第一风险说明信息和所述第二风险说明信息生成所述食用商品的风险原因信息。

16、在本公开的第二方面，提供一种风险检测装置，包括：存储器；处理器，耦合到存储器，处理器被配置为基于存储器存储的指令执行实现如上述任一实施例所述的方法。

17、根据本公开实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质存储有计算机指令，指令被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的方法。

18、通过以下参照附图对本公开的示例性实施例的详细描述，本公开的其它特征及其优点将会变得清楚。

技术特征：

1.一种风险检测方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述食用商品的进口风险值包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其中，识别通关数据中包括的食用商品的成分含量信息包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其中，优化所述多个成分名称和多个含量数据之间的对应关系包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其中，优化所述多个成分名称和多个含量数据之间的对应关系包括：

6.根据权利要求3所述的方法，其中，优化所述多个成分名称和多个含量数据之间的对应关系包括：

7.根据权利要求3所述的方法，其中，优化所述多个成分名称和多个含量数据之间的对应关系包括：

8.根据权利要求3所述的方法，其中，

9.根据权利要求1所述的方法，其中，

10.根据权利要求1所述的方法，其中，

11.根据权利要求10所述的方法，其中，根据所述历史风险信息确定所述食用商品的第三风险值包括：

12.根据权利要求1-11中任一项所述的方法，还包括：

13.根据权利要求12所述的方法，还包括：

14.一种风险检测装置，包括：

15.一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质存储有计算机指令，指令被处理器执行时实现如权利要求1-13中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供一种风险检测方法和装置、存储介质。风险检测方法包括：识别通关数据中包括的食用商品的成分含量信息，以得到多个成分名称及对应的含量数据；将多个成分名称及对应的含量数据与预定的食品安全标准库进行比对，确定食用商品的第一风险值；根据食品准入知识库，确定通关数据中包括的食用商品的多项准入信息的第二风险值；获取食用商品的历史风险信息；根据历史风险信息确定食用商品的第三风险值；根据第一风险值、第二风险值和第三风险值，确定食用商品的进口风险值。

技术研发人员：张丽,施正言,杨柳,孙运达,李博文,黎盈婷,李苇,张进
受保护的技术使用者：清华大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17