每年，全球各行各业的职场安全团队都会产生海量的事故数据，从制造业的设备故障记录，到建筑业的高空作业隐患报告，再到公共事业领域的操作失误记录，这些数据涵盖了事故报告、未遂事件、危险源观察以及事故调查记录等多个维度。然而，令人遗憾的是，尽管数据积累已达相当规模，每年仍有数百万工人在工作中受伤，甚至失去生命。数据与实际预防效果之间的鸿沟，成为了职场安全管理领域长期存在的痛点。
据美国劳工相关统计，2023年美国雇主报告的非致命职场伤害和疾病案例约为260万起。虽然从长期趋势来看，自上世纪70年代以来职场伤害率已大幅下降，但近年来的改善速度明显放缓，尤其是在制造业、建筑业等高风险行业，安全形势依然严峻。这一现状背后，是多数企业在将事故数据转化为持续预防措施方面的能力不足。
当前，许多企业的事故管理流程主要围绕合规性展开，安全和工伤赔偿专业人员完成事故调查、记录结果并存储报告，更多是为了满足OSHA（美国职业安全与健康管理局）或工伤保险法规的要求，应对监管和审计。安全负责人或许能识别出事故的根本原因和影响因素，但将这些洞见转化为及时的纠正措施，尤其是针对性的再培训，往往耗时费力，还需要协调不同的系统。安全专业人员常常需要进行大量的数据分析才能发现事故的模式或趋势，而这种人工分析不仅效率低下，还容易遗漏关键信息。
研究表明，当纠正措施延迟或力度不足时，过往事故是未来伤害的最强预测因素之一，这凸显了事故发生后窗口期对于预防工作的重要性。而人工智能（AI）工具的出现，正开始重塑职场安全管理的工作流程，为解决这一难题提供了新的思路。
事故报告中包含大量非结构化文本信息，如调查员笔记、员工陈述、事故发生时的环境和行为描述等，这些信息中蕴含着宝贵的安全洞见。但在过去，要跨多起事故分析这些信息，只能依靠耗时费力的人工审核。如今，AI模型能够大规模处理这些叙事数据，识别出重复出现的模式、常见的影响因素以及仅通过结构化字段难以发现的细微趋势。
相关研究显示，非结构化的安全叙事往往能在系统性风险（如程序混乱或反复出现的环境问题）体现在汇总统计数据之前，就提前发出预警。值得注意的是，AI工具并非要取代事故调查员，而是通过筛选出需要重点关注的信号，来辅助他们的专业判断。事故发生后，安全团队可以立即借助AI工具：解读事故细节（包括严重程度、相关行为和环境描述），突出关键的影响因素；识别单起事故中不明显的、跨多起类似事故的模式；引导调查员根据这些发现制定纠正措施。这些功能减少了对人工审核和机构记忆的依赖，使安全团队能够更一致、更迅速地做出响应。
识别事故根本原因的价值，唯有转化为实际行动才能体现。然而，安全团队在完成调查后，往往会面临一个常见的瓶颈：该采取何种纠正措施，以及多快采取这些措施。AI工具正越来越多地被用于弥合这一差距，通过分析事故特征（类型、严重程度、相关行为和环境因素），为调查员指引最相关的纠正措施。在实际应用中，安全专业人员不再过度依赖记忆、人工搜索或通用的再培训任务，而是能获得更精准的行动建议。
这种深入且具体的分析方法，与ISO 45001等国际安全管理标准相契合，该标准强调纠正措施应直接针对已识别的危险源和根本原因，而非依赖宽泛的、一刀切的应对方案。通过缩短调查与行动之间的时间差，企业能够在事故背景仍清晰的情况下进行干预，从而提升措施的有效性。
职场安全管理的另一个长期挑战，是跟踪纠正措施（尤其是涉及培训的措施）的落实情况。安全负责人常常难以回答一些基本问题：培训是否已完成？是否按时完成？是否有清晰的记录将事故与所采取的行动关联起来？
AI支持的安全工作流程正越来越强调闭环问责制，确保纠正措施不仅被提出，还能被跟踪直至完成，并与原始事故记录一同存档。从安全管理体系成熟度的角度来看，这使企业能够超越合规性报告，转向可衡量的改进，包括：缩短从事故调查到采取纠正措施的时间；使再培训的分配和验证更加一致；建立更清晰的审计追踪，关联事故、行动和结果。OSHA的监管指南长期以来一直强调安全管理体系中记录和验证的重要性，尤其是在培训效果和审计准备方面。
职场安全结果涉及伦理、法律和人身安全等多个层面，需要专业的判断。AI工具的有效实施遵循“人在回路中”的模式，即AI工具提供可解释的建议和支持证据，而安全专业人员保留最终的决策权限。这种方法与NIST（美国国家标准与技术研究院）AI风险管理框架等更广泛的AI治理原则相一致，强调透明度和问责制，同时保持人工监督。当AI工具被定位为决策支持而非单纯的自动化时，它们更容易获得信任，也更有可能被广泛采用。
展望未来，随着事故数据变得更具可操作性，职场安全管理可以从关注伤害率等滞后指标，转向关注风险的领先指标。拥有成熟安全分析体系的企业，能够更好地识别新兴风险并提前干预，从而减少严重事故的发生。
AI通过将事故与学习、问责和可衡量的结果直接关联，帮助安全团队不仅从事故中学习，更能因为事故而改进。未来的职场安全管理，不在于收集更多的数据，而在于更智能地利用现有数据。AI工具为安全团队提供了一种将事故记录从静态文档转化为动态预防工具的方法，帮助企业在不牺牲人工判断的前提下，更快地从调查阶段过渡到行动阶段。在重复事故代价高昂的环境中，让事故数据真正发挥作用，或许是安全负责人能够采取的最具影响力的举措之一。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ai-fu-neng-zhi-chang-an-quan-jiang-shi-gu-shu-ju-zhuan-hua
