首都機(jī)場口岸入境非法檢快件檢驗(yàn)檢疫風(fēng)險(xiǎn)管理模式初探

皋司虎 魏曉娟 李寶明

（首都機(jī)場出入境檢驗(yàn)檢疫局 北京 101300）

1 前言

隨著社會(huì)的飛速發(fā)展，數(shù)字化、電信化產(chǎn)業(yè)的不斷提升，物流行業(yè)的穩(wěn)步增長，使得越來越多的人更愿意進(jìn)行網(wǎng)購，或者通過寄運(yùn)的方式完成貨物的運(yùn)輸過程。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2017年上半年首都機(jī)場非法檢“Ⅰ類、Ⅱ類”快件進(jìn)口總量同比上升將近8%，這不僅僅為我國帶來了更多的收入和機(jī)會(huì)，同時(shí)對(duì)檢驗(yàn)檢疫貨物的監(jiān)管提出了全新的挑戰(zhàn)。大量境外新興寵物、奇花異草、甚至病菌蟲種經(jīng)由快遞、郵遞這一途徑進(jìn)入我國，其中不乏有可能入侵的生物[1]。在人員相對(duì)穩(wěn)定的情況下，能否在貨量提升時(shí)對(duì)非法檢貨物保持較高的檢出率就成了重要課題。

關(guān)于出入境快件的檢驗(yàn)檢疫監(jiān)管及平臺(tái)建設(shè)，李景[2]從跨境進(jìn)口零售電商的角度，對(duì)進(jìn)境郵快件的檢疫監(jiān)管進(jìn)行了初步探討，并提出建立集成化檢疫監(jiān)管體系的新思路；黃琦山[3]則提出了C2C的監(jiān)管模式；張宗平等[4]針對(duì)國際郵件快件檢驗(yàn)檢疫監(jiān)管中存在的問題，建立了國際郵件快件檢驗(yàn)檢疫監(jiān)管信息系統(tǒng)，為其他檢驗(yàn)檢疫機(jī)構(gòu)的監(jiān)管提供借鑒。上述研究雖然討論了進(jìn)境快件的監(jiān)管模式的改進(jìn)和平臺(tái)的搭建，但并未給出實(shí)際可行的操作模式，如何應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的布控，對(duì)于首都機(jī)場口岸入境快件的報(bào)檢環(huán)境，則需要與時(shí)俱進(jìn)改進(jìn)監(jiān)管布控模式，以應(yīng)對(duì)全新形勢下的快件進(jìn)口形式。

2 研究方法和數(shù)據(jù)來源

為了提高非法檢入境快件的檢出率，有效控制風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而優(yōu)化檢驗(yàn)檢疫資源配置，提高檢驗(yàn)檢疫的效率，本文主要以非法檢入境快件為研究對(duì)象，探討如何構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)控制模型。

2.1 研究方法

綜合運(yùn)用調(diào)查分析法、經(jīng)驗(yàn)總結(jié)法、德爾菲法、貝葉斯條件概率，對(duì)推動(dòng)跨境電子商務(wù)中快件檢驗(yàn)檢疫監(jiān)管模式創(chuàng)新進(jìn)行研究，旨在打破傳統(tǒng)模式制約，探索研究首都口岸跨境電子商務(wù)發(fā)展實(shí)際要求的檢驗(yàn)檢疫工作機(jī)制，為相關(guān)部門和行業(yè)提供相關(guān)參考和決策依據(jù)。

2.1.1 德爾菲法（Delphi）[5]

為了在 “快件檢驗(yàn)檢疫電子監(jiān)管系統(tǒng)”中有效地、科學(xué)地取得影響因子，本文使用了德爾菲法（Delphi）進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。共采集了2次數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)其中得分較高的4項(xiàng)數(shù)據(jù)，確定了核心影響因子。

德爾菲法，又稱專家調(diào)查法，以專家對(duì)某一被調(diào)查對(duì)象的看法或認(rèn)知為基礎(chǔ)，依靠專家在被調(diào)查對(duì)象所屬領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，做出判斷，進(jìn)而科學(xué)地為對(duì)象提出解決方案。其做法通常為：采用匿名的、單對(duì)單的方式調(diào)查專家小組各個(gè)成員的認(rèn)知或預(yù)測意見，經(jīng)過反復(fù)幾輪的問卷填寫、統(tǒng)計(jì)分析、搜集各專家小組成員的預(yù)測意見，并最終使專家小組成員的預(yù)測意見趨于集中，從而做出決策，本研究中利用德爾菲法建立被調(diào)查對(duì)象的影響因子具體流程見圖1。

圖1 利用德爾菲法建立被調(diào)查對(duì)象的影響因子的流程

2.1.2 貝葉斯條件概率

在確定影響因子后對(duì)每一項(xiàng)影響因子進(jìn)行單獨(dú)計(jì)算分值，本文選取了貝葉斯條件概率。貝葉斯定理是關(guān)于隨機(jī)事件A和B的條件概率 （或邊緣概率）的一則定理。其中P（A|B）是在B 發(fā)生的情況下A 發(fā)生的可能性。通常，事件A 在事件B（發(fā)生）的條件下的概率，與事件B在事件A的條件下的概率是不一樣的；然而，這兩者是有確定的關(guān)系，貝葉斯法則就是這種關(guān)系的陳述。

2.2 數(shù)據(jù)來源和預(yù)處理

根據(jù)影響因子進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，此次數(shù)據(jù)采集是在“入境快件檢驗(yàn)檢疫電子監(jiān)管系統(tǒng)”中完成的。通過運(yùn)單號(hào)收集暫扣入境非法檢快件信息，并按照不同品名、發(fā)件人、收件人、國別進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)；再次從系統(tǒng)中提取同一類別下的入境非法檢快件量和入境非法檢快件查貨量。

3 平臺(tái)簡述以及“風(fēng)險(xiǎn)控制模塊”的建立

3.1 平臺(tái)簡述

首都機(jī)場口岸快件處現(xiàn)運(yùn)行 “中國電子檢驗(yàn)檢疫（ECIQ）主干系統(tǒng)”、“入境快件檢驗(yàn)檢疫電子監(jiān)管系統(tǒng)”、“北京市跨境電商公共服務(wù)平臺(tái)系統(tǒng)”3個(gè)系統(tǒng)（圖2），全覆蓋了從首都機(jī)場入境的所有快件貨物。這里主要介紹“入境快件檢驗(yàn)檢疫電子監(jiān)管系統(tǒng)”。

圖2 系統(tǒng)關(guān)系圖

“入境快件檢驗(yàn)檢疫電子監(jiān)管系統(tǒng)”是指入境快件全申報(bào)綜合業(yè)務(wù)管理信息系統(tǒng)，具備對(duì)快件營運(yùn)人發(fā)送的艙單信息和報(bào)單信息進(jìn)行電子自動(dòng)審核、核銷功能。通過使用該套系統(tǒng)完成首都機(jī)場口岸入境無檢驗(yàn)檢疫快件的受理報(bào)檢、布控查驗(yàn)、口岸檢驗(yàn)檢疫、放行管理工作。本系統(tǒng)與ECIQ系統(tǒng)各司其職，部分參數(shù)庫數(shù)據(jù)可以從ECIQ系統(tǒng)中間池中讀取但不能回寫。該系統(tǒng)把快件分為4類，分別為“Ⅰ類”指文件資料類、無檢驗(yàn)檢疫要求的低價(jià)值貨物類快件，“Ⅱ類”指無檢驗(yàn)檢疫要求的高價(jià)值貨物類快件，“Ⅲ類”指有檢驗(yàn)檢疫要求的快件，“Ⅳ類”指轉(zhuǎn)關(guān)快件。

3.2 基于數(shù)據(jù)建立“風(fēng)險(xiǎn)控制模塊”算法

3.2.1 數(shù)據(jù)采集

3.2.1.1 確立影響因子

3.2.1.1.1 選取專家

選擇了首都機(jī)場口岸檢務(wù)為數(shù)據(jù)采集源，隨機(jī)選擇了19名專家組成評(píng)價(jià)小組。評(píng)價(jià)小組主要成員工作年限8年以上，小組成員學(xué)歷分布：博士學(xué)歷（1 人）、碩士學(xué)歷（6 人）、本科學(xué)歷（12 人）；行政級(jí)別分布：處級(jí)干部（1人），副處級(jí)干部（2人），科長和主任科員（11人），副科長和副主任科員（3人），其他為具有豐富工作經(jīng)驗(yàn)的科員。

3.2.1.1.2 問卷設(shè)計(jì)和回收情況

根據(jù)“快件檢驗(yàn)檢疫電子監(jiān)管系統(tǒng)”里的主要申報(bào)項(xiàng)，確定了7個(gè)問題設(shè)計(jì)了原始調(diào)查問卷。調(diào)查問卷中，題目項(xiàng)表示的就是初步擬定的影響因子，選擇項(xiàng)是對(duì)其重要程度的描述。例：認(rèn)為快遞運(yùn)營企業(yè)誠信度是影響非法檢物品不合格率的因素。

A.很重要的因素（4’） B.重要的因素（3’）

C.一般重要因素（2’） D.不太重要因素（1’）

該問卷共發(fā)放2次，第2次是把相同問題打亂順序重新發(fā)放。問卷發(fā)放回收后統(tǒng)計(jì)，確定品名、收件人、發(fā)件人、國別為主要影響因子。

3.2.1.2 數(shù)據(jù)采集的時(shí)間、方式

針對(duì)目前首都機(jī)場口岸數(shù)據(jù)情況，以申報(bào)字段進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集工作，并將數(shù)據(jù)的采集時(shí)間設(shè)定為近5年內(nèi)，以此進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的搭建，并通過后期的數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)維護(hù)，達(dá)到實(shí)時(shí)更新、實(shí)時(shí)監(jiān)管的目的。

3.2.2 分析方法以及過程

首先，對(duì)暫扣由企業(yè)申報(bào)的“Ⅰ類、Ⅱ類”的貨物在口岸查驗(yàn)時(shí)先進(jìn)行備注，備注暫扣的原因，并使用Excel進(jìn)行匯總；這樣可以得到2013—2015年暫扣貨物中，由于品名、收件人、發(fā)件人、國別等原因被暫扣，具體哪些貨物查驗(yàn)時(shí)出現(xiàn)了問題，從而安排并調(diào)整布控。

其次，根據(jù)數(shù)據(jù)的申報(bào)比例、檢出率做出一套計(jì)算方法，從而賦予每一個(gè)申報(bào)字段一個(gè)取值，并通過數(shù)值來標(biāo)準(zhǔn)化的衡量貨物的風(fēng)險(xiǎn)期望，從而命中風(fēng)險(xiǎn)較高的貨物進(jìn)行查驗(yàn)。

未來的整體計(jì)算概念為：品名值×權(quán)重+收件人值×權(quán)重+發(fā)件人值×權(quán)重+國別值×權(quán)重=總風(fēng)險(xiǎn)值

而得出的風(fēng)險(xiǎn)值將按以下方式進(jìn)行劃分：0～30為低風(fēng)險(xiǎn)，30～70為中風(fēng)險(xiǎn)，70以上為高風(fēng)險(xiǎn)。高風(fēng)險(xiǎn)自動(dòng)批示查驗(yàn)，高、中、低風(fēng)險(xiǎn)將以不同顏色予以區(qū)分，并且風(fēng)險(xiǎn)命中情況可以人工干預(yù)，即在系統(tǒng)自動(dòng)勾選查驗(yàn)結(jié)果的情況下，仍舊可以人工進(jìn)行調(diào)整。

通過數(shù)據(jù)分析，將近年來檢疫的人工操作模式及操作審單習(xí)慣，以數(shù)字化的方式，轉(zhuǎn)移到應(yīng)用系統(tǒng)中，以系統(tǒng)代替人工進(jìn)行操作及審核“Ⅰ類、Ⅱ類”快件貨物。

3.2.3 數(shù)據(jù)庫建立和風(fēng)控計(jì)算方法建立

利用Microsoft office Access工具收集數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)表的透視和篩選工作。將3年來檢疫查驗(yàn)的涉及品名的權(quán)重設(shè)為X，涉及收件人的權(quán)重設(shè)為Y，涉及發(fā)件人的權(quán)重設(shè)為Z，涉及發(fā)件國家的權(quán)重設(shè)為W。在此過程中，本文對(duì)近千萬條數(shù)據(jù)進(jìn)行了整理，對(duì)權(quán)重有如下公式：

X+Y+Z+W=100

X=因品名項(xiàng)命中票數(shù)/總查驗(yàn)票數(shù)×100%×100

Y=因收件人項(xiàng)命中票數(shù)/總查驗(yàn)票數(shù)×100%×100

Z=因發(fā)件人項(xiàng)命中票數(shù)/總查驗(yàn)票數(shù)×100%×100

W=因國別項(xiàng)命中票數(shù)/總查驗(yàn)票數(shù)×100%×100這樣，就可以得出一個(gè)數(shù)值。

而風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算方法為數(shù)學(xué)期望法 （隨機(jī)變量分布法）：通過計(jì)算一票貨物的期望值，來確定其是否存在風(fēng)險(xiǎn)。

其計(jì)算表達(dá)式為： ξ=XA+YB+ZC+WD其中，字段和權(quán)重設(shè)定見表1。

表1 字段和權(quán)重設(shè)定

再對(duì)風(fēng)險(xiǎn)值ξ進(jìn)行判斷，，如果大于70，將會(huì)被命中高風(fēng)險(xiǎn)，并自動(dòng)批查。

品名（A）的計(jì)算方法：可以通過以往數(shù)據(jù)，獲得所有品名的查驗(yàn)比例（in/jn，n=1，2，3，4，5…）及扣貨票數(shù)（αn，n=1，2，3，4，5…）并以此作為依據(jù)進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算的方法為貝葉斯理論。

而此次本文將選擇檢出率作為條件變量，深入分析由此帶來的查驗(yàn)準(zhǔn)確情況以及風(fēng)險(xiǎn)期望。

在選定主要條件變量之后，運(yùn)用貝葉斯條件概率公式進(jìn)行檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別建模。對(duì)條件概率公式進(jìn)行變形，可以得到如下形式：把P（A）稱為“先驗(yàn)概率”（Prior probability），即在B 事件發(fā)生之前，我們對(duì)A 事件概率的一個(gè)判斷。P（A|B）稱為“后驗(yàn)概率”（Posterior probability），即在B 事件發(fā)生之后，我們對(duì) A 事件概率的重新評(píng)估。P（B|A）/P（B）稱為“可能性函數(shù)”（Likelyhood），這是一個(gè)調(diào)整因子，使得預(yù)估概率更接近真實(shí)概率。所以，條件概率可以理解成下面的式子：

后驗(yàn)概率＝先驗(yàn)概率×調(diào)整因子

這就是貝葉斯推斷的含義。先預(yù)估一個(gè) “先驗(yàn)概率”，然后加入實(shí)驗(yàn)結(jié)果，看這個(gè)實(shí)驗(yàn)到底是增強(qiáng)還是削弱了“先驗(yàn)概率”，由此得到更接近事實(shí)的“后驗(yàn)概率”。

在本模塊的計(jì)算中，則體現(xiàn)了查驗(yàn)總數(shù)、查驗(yàn)票數(shù)以及查扣情況的數(shù)理分析。

按照貝葉斯公式：設(shè)進(jìn)貨總量為j；查驗(yàn)票數(shù)為i；扣貨票數(shù)為 α；

An=（αn/in）/[（αn/in）+（1-αn/in）×（jn-in）]

其中（n=1，2，3，4，5…）

發(fā)件人（B），收件人（C），國別（D）也可以按照此方式推導(dǎo)：

由此可以見，一票貨物的風(fēng)險(xiǎn)公式即可全面展開為：

ξ=X（αn/in）/[（αn/in）+（1-αn/in）×（jn-in）]+Y（βn/yn）/[（βn/yn）+（1-βn/yn）×（tn-yn）]+Z（γn/qn）/[（γn/qn）+（1-γn/qn）×（pn-qn）]+W （λn/ln）/[（λn/ln）+（1-λn/ln）×（kn-ln）]

4 風(fēng)險(xiǎn)控制模塊介紹

在風(fēng)控計(jì)算方法的建立上，首都機(jī)場口岸可以有效地對(duì)申報(bào)為“Ⅰ類、Ⅱ類”入境快件進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分類管理。本著合作共贏的理念，首都機(jī)場口岸快件檢驗(yàn)處與DHL合作開發(fā)了一款基于國外原始數(shù)據(jù)的風(fēng)控模塊企業(yè)端。該風(fēng)控模塊的主要功能劃分如下：

登錄→風(fēng)險(xiǎn)類別管理→風(fēng)險(xiǎn)值設(shè)定（使用Excel導(dǎo)入）→權(quán)重賦予→計(jì)算分值

4.1 風(fēng)險(xiǎn)控制模塊主界面

進(jìn)入模塊主界面，如圖3所示。該模塊由于是共同開發(fā)，除了可以計(jì)算檢疫風(fēng)險(xiǎn)值外還可以計(jì)算海關(guān)敏感貨物風(fēng)險(xiǎn)值。

圖3 北京口岸風(fēng)險(xiǎn)布控系統(tǒng)主界面

4.2 風(fēng)險(xiǎn)值的導(dǎo)入

風(fēng)險(xiǎn)值的導(dǎo)入，如圖4所示。風(fēng)險(xiǎn)值計(jì)算結(jié)果可以由Excel直接導(dǎo)入，并且權(quán)重值設(shè)定端口是開放的，可以人為對(duì)某一種或多種字段進(jìn)行干預(yù)。

4.3 高危數(shù)據(jù)展示

最終計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)值，如圖5所示。每天在航班到達(dá)前4～6 h，就可以提前掌握高風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)并布控查驗(yàn)指令。

圖4 風(fēng)險(xiǎn)值的導(dǎo)入

圖5 風(fēng)險(xiǎn)值的計(jì)算

5 問題與討論

本文結(jié)合首都機(jī)場檢驗(yàn)檢疫局快件處3年來的查驗(yàn)情況進(jìn)行總結(jié)分析，提出全新的運(yùn)算法則，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)核算，降低操作成本的同時(shí)，使檢出率得到更穩(wěn)定的提升。在風(fēng)控模塊運(yùn)行期間，可大幅提高檢出率。新的風(fēng)控模塊現(xiàn)階段還不能完全取代人工，但在近期及未來檢驗(yàn)檢疫的日常工作中產(chǎn)生非常有效的協(xié)助效果，它可以通過數(shù)據(jù)的時(shí)時(shí)更新，預(yù)測貨物存在的風(fēng)險(xiǎn)，并可以很好的適應(yīng)未來的數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢。

在測試中發(fā)現(xiàn)如果數(shù)據(jù)庫中沒有該貨物的不合格數(shù)據(jù)，但有時(shí)貨物需要查驗(yàn)，而沒有風(fēng)險(xiǎn)命中，為此，可能是由于部分?jǐn)?shù)據(jù)是第一次出現(xiàn)，所以在原始底庫中沒有顯示，計(jì)算時(shí)會(huì)為0，故無法命中；最終，根據(jù)問題產(chǎn)生的原因，制定了相關(guān)的解決方案將模塊的端口開放，允許人工進(jìn)行直接干預(yù)，可以人為添加需要攔截的風(fēng)險(xiǎn)包裹，一旦選擇了人工攔截，則系統(tǒng)會(huì)在后臺(tái)將該票的信息進(jìn)行采集、記錄，如果之前該品名從未申報(bào)過，而本次查驗(yàn)時(shí)發(fā)生了扣貨，則下次該品名再次申報(bào)時(shí)，僅品名分這項(xiàng)就將直接以最高分命中；再次批查的幾率在70%以上。

本文中涉及的影響因子共有4項(xiàng)，在以后風(fēng)險(xiǎn)控制模塊的實(shí)際應(yīng)用中可根據(jù)情況對(duì)影響因子進(jìn)行增減等，以期達(dá)到最理想效果。

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