进口服装质量智慧监管亟待转型升级,大数据分析技术给监管优化提供了更多可能。本文构建基于大数据的进口服装质量风险管理模型,通过联合线上舆情数据与线下法检数据等,以风险指数的形式进行全链条风险定位与评估。这有利于海关优化风险管理流程,提高风险布控的精准性与主动性,降低质量抽检成本,提高质量抽检效率。本文以进口服装质量风险管理为研究对象,构建联合舆情与法检数据的全链进口服装质量风险管理模型。模型运用了层次分析法、德尔菲专家调研法、自然语言处理相关算法,比如条件随机场模型、词向量算法、卷积神经网络等。研究内容包含进口服装质量风险指标体系构建、风险数据采集方法构建、服装质量舆情风险指数计算方法构建、综合风险指数计算方法构建等方面。主要研究成果有:1、构建进口服装质量风险指标体系。该指标体系基于服装进口全链条构建,包含生产、贸易、检测、销售等各环节风险因子。基于该风险指标体系计算综合风险指数,用于评估质量全链条风险等级,有利于海关实现风险分级管理,推动风险管理的前移和后推,减轻关口检验压力。2、构建服装质量舆情风险指数计算方法。包含四个主子模块:显性特征识别、隐性特征识别、特征级别的情感分类、舆情风险指数计算。前三个模块属于舆情挖掘部分,最后基于进口服装质量检测指标体系,量化计算舆情风险指数。相关实验验证了舆情挖掘方法的有效性。其中显性特征识别实验表明,识别F1-score达77.74%,相比基线模型提高5.5%;情感分类实验表明,识别F1-score达81.92%,相比基线模型提高约2%。3、提出基于模型的质量风险管理路径,并以2018年海关监管的进口服装为例进行实例分析。首先采集风险数据,其次计算相关指数,包含服装质量舆情风险指数与综合风险指数,表征产品在消费者反馈与综合层面的风险分级结果。最后,回溯指标体系,精准定位风险因子来源,明确全链条中的高风险环节与高风险检测指标。本文创新点在于基于风险指标体系的风险量化表征,实现贯穿服装进口全链条的风险追溯与定位;构建服装质量舆情量化表征方法,抽取舆情中的服装质量观点,并与服装质量检测指标实现精准对接。