特殊工业品产品认证信息审核及异常报警方法及系统与流程

1.本发明涉及互联网技术领域，具体地，涉及特殊工业品产品认证信息审核及异常报警方法及系统，更为具体地，涉及基于合规风险的特殊工业品产品认证信息审核及异常报警流程模块。


背景技术：

2.专利文献cn103095477a(申请号：201110342501.4)公开了一种异常报警信息的处理系统及方法，该系统能够采集网络上的异常报警信息，并对需要处理所述异常报警信息的登录用户进行身份认证，在所述用户对所述异常报警信息进行相关处理的同时，监控分析所述异常报警信息的处理状态，并且能够实时通报异常报警信息的处理审核结果，使得所述用户能够方便快速地了解其处理进程，所述系统还能够监控分析异常报警主机的访问行为，分析出报警产生的原因。
3.传统的特殊工业品识别、认证信息核对，目前主要依赖人工识别，通过肉眼在海量数据中逐一查询，并逐一与国家关于特殊工业品产品认证要求文件的信息逐一比对，效率非常低下，且信息核对出错率、遗漏率较高；同时，因企业缺乏有效监管手段，销售未按法定要求取证产品的情况时有发生，给企业经营管理的合规性及用户使用产品的安全性带来了一定的风险。
4.通过本发明可以实现对海量数百万工业品信息瞬时查询、全要素信息比对，对异常信息批量即时报警，极大提升了特殊工业品信息审核效率、审核准确率，有效提升了企业经营管理的合规性，降低了用户使用不合规产品产生的质量、安全和环保风险。


技术实现要素：

5.针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种特殊工业品产品认证信息审核及异常报警方法及系统。
6.根据本发明提供的一种特殊工业品产品认证信息审核及异常报警方法，包括：
7.步骤s1：从互联网上自动获取关于特殊工业品产品认证要求文件，并将文件中的信息数据进行结构化处理，得到特殊工业品产品认证要求清单；
8.步骤s2：将平台产品的基本信息与特殊工业品产品认证要求清单分别进行分词，并基于分词计算两个体系下不同产品的相似度，根据相似度建立特殊工业品产品认证要求清单及平台产品的对应关系，得到平台特殊工业品产品认证信息清单；
9.步骤s3：对平台特殊工业品的产品认证信息根据特殊工业品产品认证的要求进行合规性审核分析，得到不符合认证要求的产品并进行异常报警；
10.步骤s4：根据预设的筛选规则，对不符合认证要求的特殊工业品进行分类和风险排序；
11.步骤s5：根据风险排序依次对特殊工业品进行相应核实和处理。
12.优选地，所述步骤s1采用：
13.步骤s1.1：使用爬虫技术定期更新互联网上关于特殊工业品产品认证信息的最新有效文件；
14.步骤s1.2：解析获取的最新有效文件，按照预设宏观及子行业分类规则，提取包括产品种类及代码，适用范围、适用标准以及指定发证机构的映射关系；
15.步骤s1.3：基于提取的包括产品种类及代码，适用范围、适用标准以及指定发证机构的映射关系，更新特殊工业品产品认证要求清单。
16.优选地，所述步骤s2采用：
17.步骤s2.1：获取平台上拟售或在售的所有产品的基本信息；
18.步骤s2.2：基于所有产品的基本信息截取包括产品大类、中类、产品名称以及型号规格，形成平台产品基本信息表单；
19.步骤s2.3：将平台产品基本信息表单与特殊工业品产品认证要求清单中包括产品大类、中类、产品名产以及型号规格进行匹配，得到平台特殊工业品产品认证信息清单。
20.优选地，所述步骤s2.3采用：在进行平台产品与特殊工业品产品认证要求清单的特殊工业品匹配时，通过nlp自然语言分词算法，对特殊工业品产品认证要求清单中产品相关属性及平台中产品的相关属性进行分词。
21.优选地，所述步骤s3采用：对平台特殊工业品的产品认证信息，根据国家对特殊工业品产品认证的要求，判断认证信息是否符合认证要求，当得到不符合认证要求的产品时，则进行异常报警。
22.优选地，所述步骤s3采用：
23.步骤s3.1：当特殊工业品的有效期日期小于当日时，则当前特殊工业品不符合认证要求进行异常报警；
24.步骤s3.2：当特殊工业品缺乏有效日期信息时，则当前特殊工业品不符合认证要求进行异常报警；
25.步骤s3.3：对于识别出的特殊工业品，缺乏符合预设要求的认证信息或特殊工业品产品信息填写错误或同一特殊工业品相关字段信息之间不匹配，则当前特殊工业品不符合认证要求进行异常报警。
26.优选地，所述预设的筛选规则采用：
27.步骤s4.1：按照特殊工业品销量从大到小搜索筛选规则，对特殊工业品进行分类和风险排序；
28.步骤s4.2：基于按照特殊工业品销量从大到小搜索筛选规则对特殊工业品进行分类和风险排序，按照特殊工业品的销售模式筛选规则，对特殊工业品进行分类和风险排序；
29.步骤s4.3：基于按照特殊工业品销量从大到小搜索筛选规则对特殊工业品进行分类和风险排序以及按照特殊工业品的销售模式筛选规则对特殊工业品进行分类和风险排序，按照认证模式的产品信息筛选规则，对特殊工业品进行分类和风险排序；
30.所述销售模式包括自营销售模式和中介销售模式；
31.所述认证模式包括强制性认证模式和自愿性认证模式。
32.优选地，所述步骤s4.1采用：销量大于零的为已售出特殊工业品，销量小于零的为拟售特殊工业品；对于已售特殊产品若不符合国家对特殊工业品产品认证的要求，则存在违法风险，对企业和用户的风险程度较高，应优先采取风控措施；对拟售不合规产品则暂停
上架销售；
33.所述步骤s4.2采用：自营模式下的供应商为公司，中介模式下的供应商为入驻商城的供应商；从风险角度，自营模式的产品直接责任者是公司，中介模式下的产品直接责任者是入驻供应商，但公司负有平台监管责任；
34.所述步骤s4.3采用：强制性认证为法定要求，从风险角度必须合规；自愿性认证为企业自主行为，仅做产品信息核对。
35.根据本发明提供的一种特殊工业品产品认证信息审核及异常报警系统，包括：
36.模块m1：从互联网上自动获取关于特殊工业品产品认证要求文件，并将文件中的信息数据进行结构化处理，得到特殊工业品产品认证要求清单；
37.模块m2：将平台产品的基本信息与特殊工业品产品认证要求清单分别进行分词，并基于分词计算两个体系下不同产品的相似度，根据相似度建立特殊工业品产品认证要求清单及平台产品的对应关系，得到平台特殊工业品产品认证信息清单；
38.模块m3：对平台特殊工业品的产品认证信息根据特殊工业品产品认证的要求进行合规性审核分析，得到不符合认证要求的产品并进行异常报警；
39.模块m4：根据预设的筛选规则，对不符合认证要求的特殊工业品进行分类和风险排序；
40.模块m5：根据风险排序依次对特殊工业品进行相应核实和处理。
41.优选地，所述模块m1采用：
42.模块m1.1：使用爬虫技术定期更新互联网上关于特殊工业品产品认证信息的最新有效文件；
43.模块m1.2：解析获取的最新有效文件，按照预设宏观及子行业分类规则，提取包括产品种类及代码，适用范围、适用标准以及指定发证机构的映射关系；
44.模块m1.3：基于提取的包括产品种类及代码，适用范围、适用标准以及指定发证机构的映射关系，更新特殊工业品产品认证要求清单；
45.所述模块m2采用：
46.模块m2.1：获取平台上拟售或在售的所有产品的基本信息；
47.模块m2.2：基于所有产品的基本信息截取包括产品大类、中类、产品名称以及型号规格，形成平台产品基本信息表单；
48.模块m2.3：将平台产品基本信息表单与特殊工业品产品认证要求清单中包括产品大类、中类、产品名产以及型号规格进行匹配，得到平台特殊工业品产品认证信息清单；
49.所述模块m3采用：对平台特殊工业品的产品认证信息，根据国家对特殊工业品产品认证的要求，判断认证信息是否符合认证要求，当得到不符合认证要求的产品时，则进行异常报警；
50.所述模块m3采用：
51.模块m3.1：当特殊工业品的有效期日期小于当日时，则当前特殊工业品不符合认证要求进行异常报警；
52.模块m3.2：当特殊工业品缺乏有效日期信息时，则当前特殊工业品不符合认证要求进行异常报警；
53.模块m3.3：对于识别出的特殊工业品，缺乏符合预设要求的认证信息或特殊工业
品产品信息填写错误或同一特殊工业品相关字段信息之间不匹配，则当前特殊工业品不符合认证要求进行异常报警；
54.所述预设的筛选规则采用：
55.模块m4.1：按照特殊工业品销量从大到小搜索筛选规则，对特殊工业品进行分类和风险排序；
56.模块m4.2：基于按照特殊工业品销量从大到小搜索筛选规则对特殊工业品进行分类和风险排序，按照特殊工业品的销售模式筛选规则，对特殊工业品进行分类和风险排序；
57.模块m4.3：基于按照特殊工业品销量从大到小搜索筛选规则对特殊工业品进行分类和风险排序以及按照特殊工业品的销售模式筛选规则对特殊工业品进行分类和风险排序，按照认证模式的产品信息筛选规则，对特殊工业品进行分类和风险排序；
58.所述销售模式包括自营销售模式和中介销售模式；
59.所述认证模式包括强制性认证模式和自愿性认证模式。
60.与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
61.1、本发明实现了一种自动化处理基于合规风险的特殊工业品产品认证信息审核及异常报警的工作流，有效提高了审核处理效率，缩短了审核时间，减少了审核错误，增加了审核的准确率，大幅降低了企业因经营不合规产品导致的违法风险及用户使用不合规产品导致的用户单位质量、安全和环保风险；
62.2、本发明自动获取国家关于特殊工业品产品认证信息的最新有效文件，降低了因人为、不定期跟踪国家网站信息导致的法规信息获取滞后、法规执行不到位导致的企业违法风险；
63.3、本发明将原人工、手动、逐项信息筛选审核，转变为系统自动、海量百万级数据、瞬时筛选审核，极大提升了异常信息识别及审核效率；
64.4、本发明通过产品认证信息异常报警模块，可以快速对应取证而未取证的特殊工业品异常信息进行报警，企业采取产品封存、暂停销售、下架、召回、追溯上游供货商违法责任、更换供应商、告知警示等风控措施，确保了平台产品符合法规要求，大幅降低了企业违法经营风险，同时，极大减低了用户单位的潜在质量、安全和环保风险；
65.5、本发明通过产品认证信息异常报警模块，可以快速对平台自愿性认证产品基本信息错误、不全、证书失效等异常信息进行报警，通过信息更正、提示认证等措施，确保了平台自愿性认证产品信息的完整性、证书的持续有效性；
66.6、本发明除对企业自营产品认证异常信息报警，控制企业自身贸易风险外，还可对中介类业务(平台内其他经营特殊工业品的卖家店铺)实施平台监管，对卖家店铺经营未取证的特殊工业品进行报警和信息告知，促进生态圈伙伴共同遵守法规要求，打造合规经营的生态圈供应链；
67.7、本发明实现对平台上架的特殊工业品全生命周期的合规性管理，在产品认证有效期到期后，能持续跟踪管理，发出报警信息，确保平台产品在全生命周期内的持续合规性。
附图说明
68.通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、
目的和优点将会变得更明显：
69.图1为特殊工业品产品认证信息审核及异常报警系统示意图。
具体实施方式
70.下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
71.实施例1
72.根据本发明提供的一种特殊工业品产品认证信息审核及异常报警方法，包括：
73.步骤s1：获取国家关于特殊工业品产品认证要求文件，并将文件中的信息数据进行结构化处理，得到特殊工业品产品认证要求清单；
74.步骤s2：将平台工业品的基本信息与特殊工业品产品认证要求清单进行匹配得到平台特殊工业品产品认证信息清单；
75.步骤s3：对平台特殊工业品的产品认证信息进行合规性审核分析，得到不符合认证要求的产品并进行异常报警；
76.步骤s4：根据预设的筛选规则，对不符合认证要求的特殊工业品进行分类和风险排序；
77.步骤s5：根据风险排序依次对特殊工业品进行相应核实和处理。
78.具体地，所述步骤s1采用：
79.步骤s1.1：使用爬虫技术定期更新互联网上国家关于特殊工业品产品认证信息的最新有效文件；
80.步骤s1.2：解析获取的最新有效文件，按照预设宏观及子行业分类规则，提取包括产品种类及代码，适用范围、适用标准以及指定发证机构的映射关系；
81.步骤s1.3：基于提取的包括产品种类及代码，适用范围、适用标准以及指定发证机构的映射关系，更新特殊工业品产品认证要求清单。
82.具体地，所述步骤s2采用：
83.步骤s2.1：获取平台上拟售或在售的所有产品的基本信息；
84.步骤s2.2：基于所有产品的基本信息截取包括产品大类、中类、产品名称以及型号规格，形成平台产品基本信息表单；
85.步骤s2.3：将平台产品基本信息表单与特殊工业品产品认证要求清单中包括产品大类、中类、产品名产以及型号规格进行匹配，得到平台特殊工业品产品认证信息清单。
86.具体地，所述步骤s2.3采用：在进行平台产品与特殊工业品产品认证要求清单的特殊工业品匹配时，通过nlp自然语言分词算法，对特殊工业品产品认证要求清单中产品相关属性及平台中产品的相关属性进行分词，并计算两个体系下不同产品的相似度，根据相似度建立特殊工业品产品认证要求清单及平台产品的对应关系。
87.具体地，所述步骤s3采用：对平台特殊工业品的产品认证信息，根据国家对特殊工业品产品认证的要求，判断认证信息是否符合认证要求，当得到不符合认证要求的产品时，则进行异常报警。
88.具体地，所述步骤s3采用：
89.步骤s3.1：当特殊工业品的有效期日期小于当日时，则当前特殊工业品不符合认证要求进行异常报警；
90.步骤s3.2：当特殊工业品缺乏有效日期信息时，则当前特殊工业品不符合认证要求进行异常报警；
91.步骤s3.3：对于识别出的特殊工业品，缺乏符合预设要求的认证信息或特殊工业品产品信息填写错误或同一特殊工业品相关字段信息之间不匹配(如：产品与产品标准、与发证机构不匹配、制造商与生产者名称不一致等)，则当前特殊工业品不符合认证要求进行异常报警。
92.具体地，所述预设的筛选规则采用：
93.步骤s4.1：按照特殊工业品销量从大到小搜索筛选规则，对特殊工业品进行分类和风险排序；
94.步骤s4.2：基于按照特殊工业品销量从大到小搜索筛选规则对特殊工业品进行分类和风险排序，按照特殊工业品的销售模式(自营和中介)筛选规则，对特殊工业品进行分类和风险排序；
95.步骤s4.3：基于按照特殊工业品销量从大到小搜索筛选规则对特殊工业品进行分类和风险排序以及按照特殊工业品的销售模式(自营和中介)筛选规则对特殊工业品进行分类和风险排序，按照认证模式(强制性和自愿性)的产品信息筛选规则，对特殊工业品进行分类和风险排序。
96.具体地，所述步骤s4.1采用：销量大于零的为已售出特殊工业品，销量小于零的为拟售特殊工业品；对于已售特殊产品若不符合国家对特殊工业品产品认证的要求，则存在违法风险，对企业和用户的风险程度较高，应优先采取风控措施；对拟售不合规产品则暂停上架销售；
97.所述步骤s4.2采用：自营模式下的供应商为公司，中介模式下的供应商为入驻商城的供应商；从风险角度，自营模式的产品直接责任者是公司，中介模式下的产品直接责任者是入驻供应商，但公司负有平台监管责任；
98.所述步骤s4.3采用：强制性认证为法定要求，从风险角度必须合规；自愿性认证为企业自主行为，仅做产品信息核对。
99.根据本发明提供的一种特殊工业品产品认证信息审核及异常报警系统，包括：
100.模块m1：获取国家关于特殊工业品产品认证要求文件，并将文件中的信息数据进行结构化处理，得到特殊工业品产品认证要求清单；
101.模块m2：将平台工业品的基本信息与特殊工业品产品认证要求清单进行匹配得到平台特殊工业品产品认证信息清单；
102.模块m3：对平台特殊工业品的产品认证信息进行合规性审核分析，得到不符合认证要求的产品并进行异常报警；
103.模块m4：根据预设的筛选规则，对不符合认证要求的特殊工业品进行分类和风险排序；
104.模块m5：根据风险排序依次对特殊工业品进行相应核实和处理。
105.具体地，所述模块m1采用：
106.模块m1.1：使用爬虫技术定期更新互联网上国家关于特殊工业品产品认证信息的最新有效文件；
107.模块m1.2：解析获取的最新有效文件，按照预设宏观及子行业分类规则，提取包括产品种类及代码，适用范围、适用标准以及指定发证机构的映射关系；
108.模块m1.3：基于提取的包括产品种类及代码，适用范围、适用标准以及指定发证机构的映射关系，更新特殊工业品产品认证要求清单。
109.具体地，所述模块m2采用：
110.模块m2.1：获取平台上拟售或在售的所有产品的基本信息；
111.模块m2.2：基于所有产品的基本信息截取包括产品大类、中类、产品名称以及型号规格，形成平台产品基本信息表单；
112.模块m2.3：将平台产品基本信息表单与特殊工业品产品认证要求清单中包括产品大类、中类、产品名产以及型号规格进行匹配，得到平台特殊工业品产品认证信息清单。
113.具体地，所述模块m2.3采用：在进行平台产品与特殊工业品产品认证要求清单的特殊工业品匹配时，通过nlp自然语言分词算法，对特殊工业品产品认证要求清单中产品相关属性及平台中产品的相关属性进行分词，并计算两个体系下不同产品的相似度，根据相似度建立特殊工业品产品认证要求清单及平台产品的对应关系。
114.具体地，所述模块m3采用：对平台特殊工业品的产品认证信息，根据国家对特殊工业品产品认证的要求，判断认证信息是否符合认证要求，当得到不符合认证要求的产品时，则进行异常报警。
115.具体地，所述模块m3采用：
116.模块m3.1：当特殊工业品的有效期日期小于当日时，则当前特殊工业品不符合认证要求进行异常报警；
117.模块m3.2：当特殊工业品缺乏有效日期信息时，则当前特殊工业品不符合认证要求进行异常报警；
118.模块m3.3：对于识别出的特殊工业品，缺乏符合预设要求的认证信息或特殊工业品产品信息填写错误或同一特殊工业品相关字段信息之间不匹配(如：产品与产品标准、与发证机构不匹配、制造商与生产者名称不一致等)，则当前特殊工业品不符合认证要求进行异常报警。
119.具体地，所述预设的筛选规则采用：
120.模块m4.1：按照特殊工业品销量从大到小搜索筛选规则，对特殊工业品进行分类和风险排序；
121.模块m4.2：基于按照特殊工业品销量从大到小搜索筛选规则对特殊工业品进行分类和风险排序，按照特殊工业品的销售模式(自营和中介)筛选规则，对特殊工业品进行分类和风险排序；
122.模块m4.3：基于按照特殊工业品销量从大到小搜索筛选规则对特殊工业品进行分类和风险排序以及按照特殊工业品的销售模式(自营和中介)筛选规则对特殊工业品进行分类和风险排序，按照认证模式(强制性和自愿性)的产品信息筛选规则，对特殊工业品进行分类和风险排序。
123.具体地，所述模块m4.1采用：销量大于零的为已售出特殊工业品，销量小于零的为
拟售特殊工业品；对于已售特殊产品若不符合国家对特殊工业品产品认证的要求，则存在违法风险，对企业和用户的风险程度较高，应优先采取风控措施；对拟售不合规产品则暂停上架销售；
124.所述模块m4.2采用：自营模式下的供应商为公司，中介模式下的供应商为入驻商城的供应商；从风险角度，自营模式的产品直接责任者是公司，中介模式下的产品直接责任者是入驻供应商，但公司负有平台监管责任；
125.所述模块m4.3采用：强制性认证为法定要求，从风险角度必须合规；自愿性认证为企业自主行为，仅做产品信息核对。
126.实施例2
127.实施例2是实施例1的优选例
128.本发明提供的一种基于合规风险的特殊工业品产品认证信息审核及异常报警流程系统，包括：
129.信息采集数字化模块，特殊工业品识别以及产品认证信息异常报警模块；
130.所述信息采集数字化模块的功能主要包括自动获取国家关于特殊工业品产品认证要求文件，并将文件中的信息数据进行结构化；
131.所述特殊工业品识别的功能主要包括对平台中已有产品或预上线产品信息与结构化的国家认证要求文件中的信息进行筛选和匹配，对特殊工业品进行分级分类；
132.所述认证信息异常报警模块的功能主要包括对特殊工业品的产品认证信息合规性审核分析，并对可能不符合认证要求的产品进行异常报警，转交业务人员处理。
133.系统框架图如图1所示，
134.基于系统框架结构中的各个模块，基于合规风险的特殊工业品产品认证信息审核及异常报警方法，包括：
135.步骤1：信息采集数字化；
136.步骤1.1：使用爬虫技术定期获取指定网站上国家关于特殊工业品产品认证信息的最新有效文件，比对文件是否被更新，若更新，则以新版文件为准；
137.步骤1.2：解析获取最新有效文件的pdf文件，按照宏观及子行业分类，提取产品种类及代码、适用范围、适用标准、指定发证机构的映射关系；
138.步骤1.3：基于提取的产品种类及代码、适用范围、适用标准、指定发证机构的映射关系，更新固化《特殊工业品产品认证要求清单》。
139.步骤2：特殊工业品识别；
140.步骤2.1：获取平台上拟售或在售的所有工业品的基本信息；截取产品大类、中类、产品名称、型号规格等必备信息，形成平台工业品基本信息表单；
141.步骤2.2：将平台工业品的基本信息与《特殊工业品产品认证要求清单》中的产品大类、中类、产品名称、型号规格等多个字段进行匹配；
142.所述基本信息表达包括：特殊产品的大类、品名作为固定选线，降低因供应商产品信息填写错误而导致的系统误报警的风险；
143.对拟上架销售产品的基本信息清单，由供应商提交书面承诺信息的真实性，降低因供应商编造产品证书信息而导致的系统误报警风险。
144.匹配规则如下：
145.2.2.1：根据商品大类、中类、产品名称、产品类别代码、型规(系列、型号、规格)进行全数据库工业品与《特殊工业品产品认证要求清单》的特殊工业品类型进行匹配。但由于平台的产品名称和分类与国家关于特殊工业品产品认证要求文件中对特殊工业品的产品名称的定义不完全相同。在匹配平台产品与《特殊工业品产品认证要求清单》特殊产品匹配时，常用的字符串匹配并不适用，需要通过nlp自然语言分词算法，对《特殊工业品产品认证要求清单》中的产品相关属性及平台中产品的相关属性进行分词，并计算两个体系下不同商品的相似度，根据相似度来建立《清单》及平台中产品的对应关系。
146.步骤3：对已经匹配出的特殊工业品，根据国家对特殊工业品产品认证的要求，判断其认证信息是否符合认证要求。核实规则描述如下：
147.步骤3.1：有效期过期。产品有效日期小于当日，则为异常信息；
148.步骤3.2：缺乏有效日期信息。对于产品品名、型规、适用标准均符合《特殊工业品产品认证要求清单》信息，但缺乏有效日期信息的，初步判断为未识别的特殊产品或信息漏填的特殊产品，需要补齐证书信息；或产品信息填写错误；
149.步骤3.3：缺乏相关认证信息或产品信息填写错误。对识别出的特殊工业品，必要的字段信息与特殊工业品产品认证信息表单不一致或缺失。
150.步骤4：根据不同筛选规则，对不符合认证要求的拟售或在售的特殊工业品进行筛选；
151.筛选规则如下：
152.步骤4.1：筛选该产品的销量，按从大到小搜索。销量大于零的为已售出商品，销量小于零的为拟售产品。对于已售特殊产品若不符合国家对特殊工业品产品认证的要求，则存在违法风险，对企业和用户的风险程度较高，应优先采取产品封存、暂停销售、下架、追溯上游供货商违法责任、更换供应商等风控措施，对拟售不合规产品则暂停上架销售，按此筛选规则对特殊工业品进行分类和风险排序。
153.步骤4.2：筛选该产品的销售模式(自营模式或中介模式)。自营模式下的供应商为公司，中介模式下的供应商为入驻商城的供应商。从风险角度，自营模式的产品直接责任者是公司，中介模式下的产品直接责任者是入驻供应商，但公司负有平台监管责任。按此筛选规则对特殊工业品进行分类和风险排序。
154.步骤4.3：筛选其他非强制认证的产品信息。强制性认证为法定要求，从风险角度必须合规；自愿性认证为企业自主行为，仅做产品信息核对。按此筛选规则对特殊工业品进行分类和风险排序。
155.针对不同类型的产品，国家的监管力度、企业的风险程度是不一样的，在确保合规底线基础上，企业的风控措施应有的放矢。需结合平台产品销售状况(已售、拟售)，商务模式(自营、中介)，按照风险等级由高到低排序，集中精力及资源优先、高效解决风险程度最高的特殊工业品存在的问题。
156.步骤5：根据风险排序依次对特殊工业品进行相应核实和处理；
157.例如：对到期产品进行暂停上架或暂停销售或信息更正以及重新修改更正信息等。
158.本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的
系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
159.以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本技术的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。