在安全生產領域，危害辨識和評估既是基礎性工作，也是核心。它既簡單也復雜。簡單是因為每個人都基本能夠做出自己的判斷，而復雜則是每個人對危害和風險的判斷差異之大令人驚訝。

WHAT：風險辨識和管控的常見問題

不少企業吐槽：專家們到企業來檢查針對同一問題所給出的整改建議大相徑庭。

企業內部在風險辨識組織時，由于參與辨識的人背景、資歷、經驗等差異非常大，所產生的風險辨識具有明顯的差別。而如果普遍技能水平較低的話，也必定導致辨識結果不如人意。安全部門說這個會發生事故，而業務部門認為不會發生。而同樣一個人，在對待同樣作業的認知，在心情好好不好的時候也是有差別的。

為何？

WHY

因為有系統噪聲！

丹尼爾卡尼曼教授的新作《噪聲》中講到：哪里有判斷，哪里就有噪聲。

什么是系統噪音？

判斷過程中的系統噪聲包括三類，分別是“水平噪聲”、“模式噪聲”和“情境噪聲” 。

舉例：

“水平噪聲”：有的法官嚴厲，有的法官溫柔；“模式噪聲”：在某些案件中，法官比自己量刑的平均水平嚴格，但在其他案件上，則表現的溫柔；“情境噪聲” ：不同的日子對同一案件做出不同判斷。

如何減少噪音？

兩個方法：提升能力和對抗噪聲。而對抗噪聲中，卡尼曼教授給出了6個對抗原則：

1. 判斷的目的在于準確性，而不在于個性化表達。

2. 使用統計思維，采用外部視角審視個案。

3. 對判斷進行結構化，將其分解成幾個獨立的任務。

4. 抵制不成熟的直覺。

5. 獲取多位判斷者的獨立判斷，再考慮匯總這些判斷。

6. 用相對判斷和相對量表會更好

HOW：通過減少系統噪音來提升風險辨識的效果

1. 提升辨識者的能力，是減少風險辨識過程中噪音最基礎性解決方法；

只有能力提升了，才會保證準確性以及可持續。

2. 即便能力都提升至較高的水平，也還是有噪音怎么辦？那可以采用對抗噪音的第2個原則：構建決策指南，第3原則:結構化判斷，將任務分解，以及第5個原則：多人判斷。

這里對第二條做一下解釋。

將風險辨識分為五個獨立的步驟，每個步驟由小組每個人獨立做出判斷然后進行平均。在每個步驟進行判斷時給予決策指南。

把這三個原則合在一起就是效果思維的風險辨識工具，MOTOR

例如在第三步，眾人在做出場景預判時，可以使用如下的判斷指南：

能量釋放場景：基于能量意外釋放理論，所謂事故就是能量意外釋放到人體上。所以想象已識別的能量，可能被什么因素觸發而釋放出來，而又有誰站在能量的釋放路徑上，進而導致怎么樣的后果。此時注意可回想該能量釋放以前造成過哪些事故（包括公司內部以及外部的）,可以有助于我們避免重要場景的遺漏。

注意，風險辨識能力不是來自于說教，必須掌握一個簡單、便捷的工具，思路可視化，標準化，越用越熟練，讓每個人都是風險辨識專家！