在安全生产管理中，对隐患和危害的高效辨识是认知风险的关键一步，因此企业对隐患报告数据质量的及时管控具有十分重要的意义。

新《安全生产法》、《安全生产责任保险实施办法》等法律法规及政策文件对安全生产责任保险的承保公司提供事故预防服务提出了强制性要求。在此背景下，中国人寿财险携手清华大学成立 清华-中国人寿财险工业安全大数据联合研究中心 （以下简称“研究中心”），研究中心开发的 文本隐患报告质量分析工具 能够通过有效性、一致性、可读性等指标对一线操作员工上传系统的隐患报告质量进行量化分析，辅助企业实现精准管控。下图展示了A、B两大数据源的隐患报告质量分析结果，反映了B数据源存在隐患报告存在描述不清晰、隐患风险等级分析不准确、填表人信息缺失等问题。

隐患文本数据质量考察情况

A数据源隐患报告质量主要结果

B数据源隐患报告质量部分结果

什么是文本隐患报告质量评定？

针对当前人工隐患排查上传的报告数量多但质量不一的情况，研究中心开发了文本隐患报告质量分析工具，以降低企业在隐患报告书写质量上的人力投入，提高隐患报告审核的效率。研究组基于中国人寿财险在事故预防服务过程中产生的跨多家企业的隐患报告数据和人工评分标准，基于自然语言处理技术实现了隐患报告的要素完整性检查。

目前，工具可识别隐患文本描述所包含的报告要素，结合隐患图片、领域知识图谱和相关法规，扩充隐患报告质量评价的指标，在保证评分可解释性的同时给出报告质量的改进建议。

清华-中国人寿财险

工业安全大数据联合研究中心简介

清华大学-中国人寿财产保险股份有限公司工业安全大数据联合研究中心成立于2020年9月，是中国人寿财险与清华大学在工业安全领域的强强联手，旨在加速工业安全价值数据的理论、模型和实践在工业企业的有效推广应用，推动工业企业安全管理能力的提升，以创新金融服务保护人民群众生命财产安全。

来源：中国人寿财险