DB3308∕T 065-2020 风险防控五色管理分级指南(衢州市)

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1、ICS03.080A00DB3308、-、·''ζJHJ『E抽出、万刀‘‘•‘、TA江省徨i市标准DB3308/T065--2020风险防控五色管理分级指南GuidefortheCIassificationofFive-coIormanagementonriskpreventionandcontrol2020-07-11发布2020-08-11实施衙州市市场监督管理局发布D83308/T065--2020目IJ1=1本标准根据GB/T1.1-2009给出的规则起草。本标准由衙州市柯城区简化街道办事处提出。本标准由中共筒州市政法委员会归口O本标准主要起草单位:简州市柯

2、城区简化街道办事处、浙江省方大标准信息有限公司、衙州市大数据发展管理局、榷j川、、1m-质量技术监督检测中心(筒州市标准化研究院)。本标准主要起草人:徐发珍、邱剑、李江波、忖册、冯国英、杨小丽、陈旭文、黄健民、朱旭丽、方俭裕、郑玲、陈群、龚柯芹、梁素梅、王丽英。ID83308/T065--2020风险防控五色管理分级指南1范围本标准提供了风险防控五色管理分级总则、组织工作管理、识别、处置、动态管理等方面的建议。本标准适用于指导基层社会治理领域开展的风险防控五色管理工作,其他领域可参照执行。2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅

3、注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。GB!T27921-2011风险管理风险评估技术DB33/T2243-2020疫情风险评估五色地图管理规范3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1五色管理依据管理对象风险特征及其重要程度,采用五种色彩分级识别和处置的管理模式。注1:宜采用红、橙、黄、蓝、绿îi种色彩,分别对应高风阶、较高风阶、中风防、较低风险、低风阶。注2:îi色管理处置的方式主要为捉供服务或管理内容O示例:疫情风陆地图采用红、橙、黄、蓝、绿îi种色彩标注识别,分别对应从高到低1工个等级(高风阶、较高

4、风险、中风阶、较低风防、低风阶)进行风阶评估和管理。4总则4.1遵循党建统领基层治理,围绕社会治理精细化目标做实"三联工程"全覆盖,提供分级多样服务管理,jJJ主共建共治共享的社会治理格局。4.2推行民主协商多方联动,健全基层泊理"四平台"、网格化服务管理机制,推动社会矛盾化解,打造联动服务管理体系。4.3强化数字治理智慧应用,健全风险预测预警预防和管控体系,以信息技术支撑风险信息收集、分析和处置,实现风险识别准确、动态调整、公开及时。4.4坚持以人为本融合治理,尊重群众主体地位,倡导志愿服务,以群众满意为目标推进自治、法治、德治"三治融合"。5组织工作管理D833

5、08/T065--20205.1管理体系建设建立健全网格工作队伍、绩效考核、保障激励等管理机制,加强乡镇基层治理"四平台"建设,配备村社网格"一长三员"并将为管理对象提供服务管理的计划和要求纳入组织管理体系中,定期开展风险防控五色管理效果评价,通过不断完善有效的工作制度,持续提升管理有效性。管理体系工作文件可包括:a)针对为管理对象提供服务管理的质量方针和目标:b)服务管理质量于册;c)服务管理工作规范。5.2信息管理建立健全风险防控信息管理机制,依法采集、录入、更新网格内的实有人口、住所、建筑物、重点场所、组织机构等基础数据、动态信息、应急信息,做好信息联动分析和

6、保密工作,积极运用大数据分析功能实现信息的动态管理和风险预警。信息管理制度的载体包括:a)管理对象基础信息数据库:b)五色管理展示卡、登记卡、联系卡等:c)社会治理风险防控数字化分析处置平台。5.3宣传告知及时向管理区域内相关组织、工作人员及管理对象,开展风险防控五色管理宣传告知工作,可采取以下措施让其了解五色管理的重要性:a)利用各种途径和方法,宣传五色管理的目的、意义、内容和规划:b)制作并使用五色管理标识标志;c)举办相关知识讲座:d)开展咨询服务等。6分级识别6.1分级特征识别6.1.1特征源确定风险防控五色管理分级特征源为管理对象本体性质以及管理对象相关活

7、动,宜重点关注以下特征信息:a)人员管理:困难帮扶情况、潜在危害程度、信息保密情况等:b)场地管理:场地面积、安全隐患风险情况等:c)设备管理:造成设备故障和停机修理的重要因素:d)社会事件管理:造成社会事件发生的重要因素:e)自然环境事件管理:造成自然环境事件发生的重要因素。6.1.2特征辨识6.1.2.1采用实地勘察、分析研讨等辨识方法,对管理对象风险特征进行发现、确认和描述,辨识应覆盖管理对象及其活动的全过程,并充分考虑不同状态和不同环境带来的影响。2D83308/T065--20206.1.2.2宜采用情景分析、预先危险分析CPHA)、结构化假设分析CS

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