中国化妆品风险预警平台在平台建设、模型建构等方面都具有独创性。该平台基于大数据采集和分析技术，依托深度学习技术手段，结合计算语言技术与知识、社会计算技术与知识、人文计算技术与知识，通过样本训练、机器学习和人工经验专业判断相结合，全天候无缝隙地对化妆品企业、销售平台、产品、地域等进行风险信号的监测预警，为监管部门、企业和社会公众及时发出预警。

同时，充分发挥社会专业化力量，建立立体化、信息化、社会化、网络化的数据分析平台，汇聚多类型数据，包括企业数据、电商数据、舆情数据、处罚诉讼数据、监管数据等，通过数据库表合理设计及数据表项分级，实现多源数据融合和计算。平台设计构建了风险监测分析挖掘模型（监测对象O-风险特征F-特征值/特征程度V，OFV模型）、指数模型和化妆品风险分级模型，实现化妆品领域相关风险程度的分级刻画。

中国化妆品风险预警平台的建设，将风险把控关口前移，实现了从“事后舆情监测”向“事前风险预警”的跨越，为监管部门提供决策参考，对提升政府机构的公信力、促进产业健康发展、提升社会共治有重要意义。