摘 要：【目的】當(dāng)前，在消費(fèi)品安全風(fēng)險評估實(shí)踐中，國內(nèi)外主要采用風(fēng)險矩陣法來判定風(fēng)險類別，并以此作為決策參考，然而，該方法在風(fēng)險等級判定方面存在不足?！痉椒ā恳胴惾~斯網(wǎng)絡(luò)（BNs）的思路，提出一種改進(jìn)的消費(fèi)品安全風(fēng)險評估方法，該方法可解決風(fēng)險矩陣法在風(fēng)險等級判定方面的局限性?！窘Y(jié)果】通過對比貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與風(fēng)險矩陣法，詳細(xì)闡述了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在消費(fèi)品安全風(fēng)險評估中的應(yīng)用優(yōu)勢，并借助一個簡單的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析案例，展現(xiàn)了其對歐盟官方典型的消費(fèi)品風(fēng)險評估方法（RAPEX風(fēng)險矩陣法）的優(yōu)化和改進(jìn)。【結(jié)論】利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)思路可以優(yōu)化和改進(jìn)RAPEX風(fēng)險矩陣法，提供了量化和可驗(yàn)證的風(fēng)險等級判定結(jié)果，這不僅增強(qiáng)了風(fēng)險管理決策的科學(xué)性和可靠性，還提升了監(jiān)管資源的利用效率。

關(guān)鍵詞：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；消費(fèi)品安全；風(fēng)險評估；RAPEX風(fēng)險矩陣法；產(chǎn)品風(fēng)險

DOI編碼：10.3969/j.issn.1674-5698.2025.03.016

Application of Bayesian Networks in Consumer Product Safety and Risk Assessment

SHI Nian

（Shanghai Institute of Quality and Standardization）

Abstract： [Objective] Currently， in the practice of consumer product safety risk assessment， the risk matrix method is mainly used at home and abroad to determine the risk category， and serves as reference for decision-making； however， this method has limitations in risk level determination. [Methods] Tries to introduce the idea of Bayesian Networks （BNs）， and puts forward a kind of improved consumer product safety risk assessment method， which can solve the limitations of the risk matrix method in risk determination. [Results] By comparing the risk matrix method and BNs， the advantages of the application of the BNs in the risk assessment of consumer product safety are elaborated in detail， and the optimization and improvement of the typical EU consumer product risk assessment method （RAPEX） is shown with the help of a simple case study of the BNs. [Conclusion] The use of the BNs idea can optimize the RAPEX risk matrix method， providing quantitative and auditable risk level determination results， which not only enhances the science and reliability of risk management decisions， but also improves the efficiency of the use of regulatory resources.

Keywords： Bayesian networks， consumer product safety， risk assessment， RAPEX， product risk

1 消費(fèi)品安全風(fēng)險評估方法應(yīng)用現(xiàn)狀及問題

消費(fèi)品安全風(fēng)險評估為國家市場監(jiān)管部門實(shí)施消費(fèi)品風(fēng)險管理提供科學(xué)決策依據(jù)。風(fēng)險評估結(jié)果直接指導(dǎo)產(chǎn)品召回等風(fēng)險處理及應(yīng)對和監(jiān)管措施的實(shí)施，以最大程度降低產(chǎn)品可能導(dǎo)致的傷害風(fēng)險，并保護(hù)消費(fèi)者的合法權(quán)益。消費(fèi)品是指市場上為滿足消費(fèi)者需求而提供的非食品類產(chǎn)品。鑒于消費(fèi)品的多樣性和消費(fèi)者消費(fèi)行為的復(fù)雜性和不確定性，消費(fèi)品風(fēng)險評估實(shí)踐中常見的方法并不多，目前主要包括：歐盟委員會的RAPEX風(fēng)險矩陣方法、新西蘭消費(fèi)者事務(wù)部提出的諾莫圖（Nomograph）/列線圖方法，以及其他風(fēng)險矩陣（Matrix）方法。RAPEX風(fēng)險矩陣法，即歐盟非食品類消費(fèi)品快速預(yù)警系統(tǒng)（Rapid Alert System for Non-Food Consumer Products，RAPEX）的通用風(fēng)險評估方法，自2016年起成為歐盟和英國監(jiān)管部門官方正式采用的消費(fèi)品風(fēng)險評估方法。美國、日本在消費(fèi)品安全風(fēng)險評估中也采用了類似的風(fēng)險矩陣法進(jìn)行風(fēng)險等級的最終判定，但其在傷害概率和傷害嚴(yán)重程度劃分標(biāo)準(zhǔn)、風(fēng)險分類等級數(shù)量方面與歐盟有所不同。

在我國，盡管官方尚未形成統(tǒng)一的消費(fèi)品風(fēng)險評估方法，但已經(jīng)出臺了多項(xiàng)相關(guān)的國家標(biāo)準(zhǔn)，以指導(dǎo)和規(guī)范消費(fèi)品安全風(fēng)險評估的實(shí)際操作，這些標(biāo)準(zhǔn)主要為推薦性的。例如，GB/T 22760—2020《消費(fèi)品安全 風(fēng)險評估導(dǎo)則》GB/T 39063—2020《消費(fèi)品召回 電子電器風(fēng)險評估》以及GB/ T 40981—2021《消費(fèi)品安全 物理危害風(fēng)險評估通則》等，這些為消費(fèi)品安全風(fēng)險評估提供了明確的規(guī)范和指導(dǎo)。這些標(biāo)準(zhǔn)在風(fēng)險評估方法上大多借鑒了歐盟RAPEX風(fēng)險矩陣法，特別是在風(fēng)險等級劃分的矩陣表判定中，采用了傷害發(fā)生概率的7個層次和受傷嚴(yán)重程度的四級水平劃分。雖然RAPEX風(fēng)險矩陣法操作簡便且實(shí)用而被廣泛采用，但它在風(fēng)險等級判定時存在一定的局限性，如難以明確區(qū)別不同風(fēng)險等級的界限。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian networks或BNs），作為一種模擬風(fēng)險因素與觀測數(shù)據(jù)之間因果關(guān)系的強(qiáng)有力工具，為不確定性因果關(guān)系的建模提供了嚴(yán)格和規(guī)范的方法。特別是在處理新證據(jù)或新觀測數(shù)據(jù)等不確定性因素時，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)產(chǎn)品風(fēng)險矩陣評估方法的不足。盡管貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)廣泛運(yùn)用在醫(yī)學(xué)、金融等領(lǐng)域風(fēng)險評估，但是在消費(fèi)品風(fēng)險評估領(lǐng)域，其應(yīng)用還處在探索階段，具有巨大的潛力和發(fā)展空間。

2 消費(fèi)品安全風(fēng)險評估方法研究現(xiàn)狀與技術(shù)比較

2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用在消費(fèi)品安全風(fēng)險評估的研究綜述

在全球范圍內(nèi)，學(xué)者們已經(jīng)開始探索將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)運(yùn)用到消費(fèi)品安全風(fēng)險評估研究之中。例如，國內(nèi)研究學(xué)者劉霞等[1]基于風(fēng)險耦合、仿真技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等理論方法，構(gòu)建了消費(fèi)品安全風(fēng)險評估模型，并在消費(fèi)品安全傷害情景構(gòu)成因素關(guān)聯(lián)關(guān)系中應(yīng)用了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。然而，該研究并未全面考慮除產(chǎn)品傷害情景以外的其他關(guān)鍵風(fēng)險因素。韓國Suh[2]開發(fā)了一個產(chǎn)品風(fēng)險評估系統(tǒng)，使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)韓國消費(fèi)者機(jī)構(gòu)提供的傷害信息，對33種兒童產(chǎn)品進(jìn)行風(fēng)險評估，但未提供貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖。英國Hunte等[3]研發(fā)了一個通用的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，改進(jìn)了產(chǎn)品風(fēng)險評估方法，展示了在相關(guān)測試和產(chǎn)品實(shí)例數(shù)據(jù)可用和不可用的情況下，如何對產(chǎn)品進(jìn)行風(fēng)險評估。雖然評估結(jié)果可驗(yàn)證且優(yōu)于RAPEX風(fēng)險矩陣法評估，但是整個評估過程需要重新構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)關(guān)系模型，過程極其復(fù)雜，涉及各項(xiàng)風(fēng)險因素的參數(shù)設(shè)置，需要提供很多條件概率分布。這些條件概率通常由專家判斷提供，對專業(yè)知識的要求會比RAPEX風(fēng)險矩陣法評估時更高。后續(xù)的分析將詳細(xì)闡述風(fēng)險矩陣法與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估技術(shù)的差異。

他們的研究結(jié)果均表明，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在評估消費(fèi)品安全風(fēng)險方面表現(xiàn)出色，優(yōu)點(diǎn)在于能夠提供更易于解釋且準(zhǔn)確的預(yù)測。若貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析覆蓋所有產(chǎn)品風(fēng)險評估過程，實(shí)際操作中工作量巨大，會消耗大量資源。因此，本文建議將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為對傳統(tǒng)風(fēng)險矩陣法的補(bǔ)充或拓展技術(shù)，以改進(jìn)消費(fèi)品安全風(fēng)險評估方法。

2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)風(fēng)險矩陣法比較

IEC 31010：2019《風(fēng)險管理 風(fēng)險評估技術(shù)》[4]提供了眾多起源于不同技術(shù)領(lǐng)域和發(fā)展歷史的風(fēng)險評估技術(shù)，這些風(fēng)險評估技術(shù)不僅可以獨(dú)立應(yīng)用，還可以通過調(diào)整、組合或者進(jìn)行擴(kuò)展，以適應(yīng)當(dāng)前和未來的需求，進(jìn)而深化我們對風(fēng)險的理解。本標(biāo)準(zhǔn)提供的后果/可能性矩陣（即風(fēng)險矩陣法）與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險/影響圖是兩種重要的風(fēng)險評估技術(shù)。對兩者的主要指標(biāo)性特征進(jìn)行對比分析，詳見表1。

在比較2種風(fēng)險評估技術(shù)所需應(yīng)用資源和數(shù)據(jù)需求時，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析在資源需求上屬于中到高級別。該分析不僅需要大量的歷史數(shù)據(jù)來構(gòu)建和校準(zhǔn)模型，還需要深厚的專業(yè)知識來理解和應(yīng)用。相比之下，風(fēng)險矩陣法分析在資源需求上相對較低，操作簡便，通常只需要相對少量的歷史數(shù)據(jù)和專業(yè)知識來構(gòu)建風(fēng)險矩陣。因此，若貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析覆蓋所有產(chǎn)品風(fēng)險評估過程，則會耗費(fèi)大量時間和成本，可能導(dǎo)致監(jiān)管資源的浪費(fèi)。

為了在節(jié)約監(jiān)管資源的同時解決風(fēng)險矩陣分析中風(fēng)險等級判定的模糊性問題，本文提出了將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為風(fēng)險評估方法的補(bǔ)充，來增強(qiáng)風(fēng)險評估的可信度。以歐盟典型的RAPEX風(fēng)險矩陣法為例，在此基礎(chǔ)上分析采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估技術(shù)。借助一個簡單的案例來展現(xiàn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在消費(fèi)品風(fēng)險評估應(yīng)用中的優(yōu)勢，有助于克服RAPEX風(fēng)險矩陣法在使用新證據(jù)數(shù)據(jù)時納入因果解釋的局限性。

3 理論基礎(chǔ)與典型案例分析

根據(jù)ISO 31000：2018《風(fēng)險管理指南》中對于風(fēng)險管理流程的描述可知，風(fēng)險評估（risk assessment）環(huán)節(jié)之后緊接著的是風(fēng)險應(yīng)對（risk treatment）。風(fēng)險評估的結(jié)果為風(fēng)險應(yīng)對決策提供重要依據(jù)，通過將風(fēng)險評估結(jié)果與既定的風(fēng)險標(biāo)準(zhǔn)相比較，可以確定風(fēng)險及其等級是否能夠接受或容忍，從而決定是否需要采取額外的風(fēng)險控制措施。以下論述當(dāng)前歐盟廣泛采用的RAPEX風(fēng)險矩陣法在消費(fèi)品風(fēng)險評估中的局限性，并借助實(shí)際案例，闡釋貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對風(fēng)險評估過程的優(yōu)化和改進(jìn)。

3.1 RAPEX風(fēng)險矩陣法與局限性

RAPEX風(fēng)險矩陣法是歐盟成員國政府在消費(fèi)品安全評估中廣泛采用的官方方法。根據(jù)2023年歐盟委員會修訂發(fā)布的《歐盟快速信息系統(tǒng)RAPEX管理指南》（EU）2019/417文件，該方法在消費(fèi)品風(fēng)險評估中確定風(fēng)險等級需要遵循3個步驟：（1）識別危險嚴(yán)重性；（2）估計消費(fèi)者因?yàn)檫@些危險而受傷的概率；（3）將危害（傷害的嚴(yán)重程度）和概率（傷害發(fā)生的可能性）結(jié)合起來，判定風(fēng)險等級/風(fēng)險級別。風(fēng)險等級可分為“嚴(yán)重”“高”“中”和“低”風(fēng)險四類，其中，最高風(fēng)險等級為“嚴(yán)重”，見表2。根據(jù)《歐盟市場監(jiān)管法規(guī)》（EC）No 765/2008第20條，成員國必須對存在“嚴(yán)重”風(fēng)險的產(chǎn)品采取快速干預(yù)措施，包括召回、撤回或禁止在市場上銷售這些產(chǎn)品，并根據(jù)第22條立即通知?dú)W盟委員會。這表明，歐盟當(dāng)局將“嚴(yán)重”風(fēng)險視為采取快速干預(yù)措施的關(guān)鍵閾值，而對于“高”“中”和“低”風(fēng)險產(chǎn)品，則并非如此。

產(chǎn)品評估風(fēng)險等級是否達(dá)到“嚴(yán)重”，是決定監(jiān)管部門是否立即采取風(fēng)險應(yīng)對措施的關(guān)鍵。然而，在評估結(jié)果處于“嚴(yán)重”和“高”風(fēng)險之間界限模糊時（見表2粗實(shí)線所示），且敏感性分析也無法確保風(fēng)險水平隨概率變化的穩(wěn)定性，這會使得評估結(jié)果的可信度受到質(zhì)疑，RAPEX風(fēng)險矩陣法的評估面臨重大挑戰(zhàn)。如果風(fēng)險等級本應(yīng)判定為“高”，卻被錯誤評估為“嚴(yán)重”，可能會導(dǎo)致監(jiān)管資源的不必要浪費(fèi)。在這種情況下，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提供了一種整合新不確定因素（新獲證據(jù)或新觀測數(shù)據(jù)）來優(yōu)化和改進(jìn)風(fēng)險評估過程的方法。這種方法不僅適用于“嚴(yán)重”與“高”風(fēng)險之間的劃分問題，同樣也適用于“高”與“中”，“中”與“低”的風(fēng)險等級之間的劃分問題。以下對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析進(jìn)行介紹和說明。

3.2 一個簡單的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果分析與推導(dǎo)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種有向無環(huán)圖（DAG）的可視化風(fēng)險的圖形模型方法，用于描述變量之間的因果關(guān)系。如圖1所示，一個簡單的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)關(guān)系可簡單描述為：A導(dǎo)致B，A和B導(dǎo)致C。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)由定性和定量兩部分組成。定性部分由“節(jié)點(diǎn)”和“有向弧”組成。節(jié)點(diǎn)代表隨機(jī)變量（離散或連續(xù)），如事件或行動。節(jié)點(diǎn)通過有向弧連接，有向弧表示變量之間的直接依賴關(guān)系，通常是因果關(guān)系。圖1節(jié)點(diǎn)A（parent）指向節(jié)點(diǎn)B，稱節(jié)點(diǎn)A影響到節(jié)點(diǎn)B，節(jié)點(diǎn)A也被稱為B的“父節(jié)點(diǎn)”，可表示為pa（B）。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的定量部分由與每個節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的條件概率分布（概率表）組成，這些概率對每個節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)進(jìn)行量化，由點(diǎn)估計表示，用于描述節(jié)點(diǎn)與其父節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系強(qiáng)度。其中子節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)取決于父節(jié)點(diǎn)值的組合，P（B|A）表示父節(jié)點(diǎn)A事件對子節(jié)點(diǎn)B事件的影響程度。

貝葉斯定理會根據(jù)新的證據(jù)修正一個假設(shè)的“先驗(yàn)概率”P（A），從而得到該假設(shè)在新證據(jù)條件下的“后驗(yàn)概率”P（A|X）。在圖1中，事件A、B、C的聯(lián)合概率可通過它們各自的局部條件概率分布相乘得到，這一關(guān)系可以用公式（1）表示。貝葉斯定理一般表示形式見公式（2）。

式中：P（A）表示A概率的先驗(yàn)評估；P（B） 表示B概率的先驗(yàn)評估；P（A|B） 表示給定B發(fā)生時A的概率（后驗(yàn)評估）；P（B|A） 表示給定A發(fā)生時B的概率；Ai表示A事件中第i個假設(shè)，n=1、2……N。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中的所有計算（推理）可由一些專業(yè)軟件實(shí)現(xiàn)。在本文中，使用貝葉斯定理將圖1所示的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖的因果關(guān)系，推導(dǎo)出事件Ci條件下事件Ai的后驗(yàn)概率見公式（3）。

下面案例中的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析會使用到公式（3）計算后驗(yàn)概率。

3.3 典型案例分析

為了便于理解，這里參考和借用《歐盟快速信息系統(tǒng)RAPEX管理指南》中的香薰大豆蠟蠟燭案例和英國產(chǎn)品安全和標(biāo)準(zhǔn)辦公室（OPSS）分析報告數(shù)據(jù)。由于文化傳統(tǒng)和消費(fèi)習(xí)慣的差異，考慮到我國消費(fèi)者在使用香薰大豆蠟蠟燭的習(xí)慣與歐洲國家存在細(xì)微差異，在此案例基礎(chǔ)上，做了部分?jǐn)?shù)值修改，并增加了估計風(fēng)險因素，以便進(jìn)一步詮釋。值得說明的是，在產(chǎn)品的預(yù)期壽命期內(nèi)，由于消費(fèi)者使用產(chǎn)品過程中的行為難以預(yù)測，存在不確定性，假定風(fēng)險評估員將充分利用現(xiàn)有信息，對潛在的傷害場景進(jìn)行假設(shè)，并估計這些場景發(fā)生的可能性。

表3列出了傷害場景和最嚴(yán)重的場景傷害類型“致命中毒”概率水平預(yù)估，通過5個步驟進(jìn)行說明。第一步，假設(shè)香薰大豆蠟蠟燭有50%的概率發(fā)生著火；第二步，考慮到人們通常不會在無人時點(diǎn)燃蠟燭以照明或者營造氛圍，假設(shè)人離開房間的概率僅為5%；第三步，放置蠟燭的臺面，基于現(xiàn)代家庭裝修中木制品的廣泛使用，如木質(zhì)地板、木桌等，保守估計家具或窗簾著火概率為50%；第四步，若房間內(nèi)無人，吸入有毒煙霧的風(fēng)險概率較低（2.5%）；第五步，新增加一個風(fēng)險因素“蠟燭質(zhì)量有缺陷”，考慮到蠟燭生產(chǎn)工藝的簡單性且原材料易獲得性，以及生產(chǎn)商質(zhì)量控制水平參差不齊，假設(shè)這一缺陷發(fā)生的概率為30%。

3.3.1 RAPEX風(fēng)險矩陣法結(jié)果

RAPEX風(fēng)險矩陣評估通過分步驟評估每個傷害場景，為每一步賦予相應(yīng)概率，通過將這些概率相乘，得到了該場景的總體概率。為了確保評估結(jié)果的穩(wěn)健性，有時需要進(jìn)行敏感性分析，重復(fù)測試這兩個因素（一般考慮概率的變化，因?yàn)閭Φ膰?yán)重程度通常更有把握預(yù)測）變化時風(fēng)險水平的波動程度。在本案例中，將所有概率值相乘，得到總體概率為0.000094（即50%×5%×50%×2.5%×30%），這一概率低于表2中傷害概率閾值1/10000，但高于1/100000，初步被判定為“高”風(fēng)險。如果將0.000094四舍五入至0.0001，則結(jié)論升級為“嚴(yán)重”風(fēng)險。需要說明的是，0.000094接近1/10000，但是未達(dá)到或超過閾值1/10000，因此敏感性分析在此情況下不太適用，無法有效測試評估結(jié)果的穩(wěn)健性，導(dǎo)致風(fēng)險等級的判定陷入窘境。

3.3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對RAPEX風(fēng)險矩陣法的改進(jìn)

借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠整合新證據(jù)或新觀測數(shù)據(jù)等其他不確定因素的優(yōu)勢，優(yōu)化以上風(fēng)險評估過程，幫助得到更可靠的風(fēng)險等級。假設(shè)根據(jù)新獲得的信息，確信銷售出去的香薰大豆蠟蠟燭均未發(fā)現(xiàn)質(zhì)量缺陷，3個節(jié)點(diǎn)及相關(guān)先驗(yàn)概率和條件概率數(shù)據(jù)在表4中有所體現(xiàn)，“Yes”表示肯定，“No”表示否定。

將這一關(guān)鍵證據(jù)信息納入到風(fēng)險評估過程中，并利用產(chǎn)品檢測信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖（圖2）進(jìn)行分析，分析軟件可根據(jù)輸入數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計推斷。圖2（a）中，原產(chǎn)品有缺陷的概率P（Ayes）為30%，根據(jù)新獲得的信息，確認(rèn)產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)缺陷的概率P（Cno）為100%，并進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，這時貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖的其他節(jié)點(diǎn)的概率也隨之調(diào)整，結(jié)果見圖2（b），“A：有缺陷”中“Yes”概率變?yōu)?3.4%，這一結(jié)果也可以通過前面推導(dǎo)出的公式（3）進(jìn)行計算。這一貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果表明，如果產(chǎn)品在檢測中沒有發(fā)現(xiàn)缺陷，產(chǎn)品有缺陷的后驗(yàn)概率P（Ayes|Cno）會從P（Ayes）的30%顯著下降至13.4%。這一信息對于修正風(fēng)險評估等級結(jié)果具有重大的意義。

在整合了新信息后，重新計算了總體概率為0.000041。該值遠(yuǎn)低于1/10000，這樣對該風(fēng)險水平的評估有了更高的信心，將香薰大豆蠟蠟燭風(fēng)險等級定為“高”而非“嚴(yán)重”風(fēng)險。基于這一判定結(jié)果，監(jiān)管部門無需立即采取行動，但仍將持續(xù)關(guān)注這一風(fēng)險，從而在一定程度上節(jié)約監(jiān)管資源。當(dāng)然，如果貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析新變量信息后，導(dǎo)致產(chǎn)品風(fēng)險最終判定為“嚴(yán)重”，監(jiān)管部門可依據(jù)情況立即采取適當(dāng)措施以降低風(fēng)險或消除風(fēng)險?？傮w而言，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠整合新的風(fēng)險變量信息，對風(fēng)險評估總體概率進(jìn)行修正，得出更可信可靠的產(chǎn)品風(fēng)險等級，從而更高效地為風(fēng)險管理決策提供參考。

4 結(jié) 語

本研究將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于消費(fèi)品安全風(fēng)險評估中，為該領(lǐng)域提供了一個全新的視角，開辟了新的思考路徑。通過一個具體案例，展示了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)如何優(yōu)化典型的風(fēng)險矩陣法（歐盟RAPEX風(fēng)險矩陣法），解決了敏感性分析失效時，RAPEX方法在風(fēng)險等級判定上存在局限性的問題。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)獨(dú)到之處在于其建模能力，它能夠處理消費(fèi)品安全風(fēng)險相關(guān)的復(fù)雜數(shù)據(jù)，有效地整合各類不確定性因素，并精準(zhǔn)地構(gòu)建起因果關(guān)系模型。通過對消費(fèi)品潛在的多元風(fēng)險源以及風(fēng)險傳播路徑進(jìn)行深入分析，為風(fēng)險評估工作提供更為科學(xué)、全面和可靠的量化支持，從而顯著提高了消費(fèi)品安全和風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性。這不僅有助于幫助產(chǎn)品風(fēng)險監(jiān)管部門做出更加明智和有效的決策，也促進(jìn)了推動消費(fèi)品行業(yè)的健康、穩(wěn)健發(fā)展。然而，在將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于消費(fèi)品安全風(fēng)險評估實(shí)踐中，如何合理分配資源，高效、準(zhǔn)確地建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，以及如何處理專家意見的不確定性，仍是當(dāng)前面臨的重要研究和挑戰(zhàn)。

參考文獻(xiàn)

[1]劉霞，劉碧松，吳倩.消費(fèi)品安全風(fēng)險評估方法研究：基于仿真技術(shù)[M].北京：中國質(zhì)檢出版社，2017.

[2]SUH J.Development of a product risk assessment system using injury information in Korea consumer agency[J]. Journal of Digital Convergence，2017，15（4）：181-190.

[3]HUNTE J L，NEIL M，F(xiàn)ENTON N E. A causal Bayesian network approach for consumer product safety and risk assessment [J]. Journal of Safety Research， 2022， 80：198-214.

[4]Risk management—Risk assessment techniques：IEC 31010：2019[S].