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人力吃緊...AI助食藥署邊境查驗 水果不合格率提升近3成

食藥署副署長林金富說,邊境預測智能系統(BPI)節省人力物力,每年可減少檢驗費用400萬餘元。記者林琮恩/攝影
食藥署副署長林金富說,邊境預測智能系統(BPI)節省人力物力,每年可減少檢驗費用400萬餘元。記者林琮恩/攝影

國外輸入食品每年高達76萬餘批,國內邊境查驗人力吃緊,衛福部食藥署109年起,於邊境導入一項人工智慧(AI)數據分析技術「邊境預測智能系統(BPI)」,協助第一線執法人員判斷是否抽驗產品,以生鮮冷藏水果為例,BPI導入4年來,邊境揪出不合格機率由3%提升至3.8%。食藥署副署長林金富說,BPI節省人力物力,每年可減少檢驗費用400萬餘元。

國外輸台食品逐年增加,民國100年為40萬批,113年已增加至76萬批。食藥署北區管理中心主任鄭維智表示,因稽查人力、經費有限,且產品多元化,且需要兼顧產品通關時效,食藥署透過邊境查驗自動化管理資訊系統(IFI),結合BPI人工智慧,協助查驗人員判斷,要抽驗哪些產品,BPI蒐集國內外開放資料及食品雲相關資料,以7種機器學習演算法協助判斷。

食藥署北區管理中心視察何佳樺說明流程,所有報驗產品須經IFI系統判定,若屬一般或加強抽批,再由BPI判斷是否抽驗,若要抽驗,再由IFI依風險決定檢驗項目,包括農藥、重金屬、動物用藥、食品添加物、微生物等;BPI風險判斷,可透過產品、製造商、生產國、進口商、代理人、報驗紀錄6面向,篩選100多個特徵因子,運用7種機器學習演算法,預測產品即時風險,決策方法為「7種演算法投票決定」。

林金富表示,BPI上路之前,食藥署決定邊境是否抽驗,採人工以「亂數表」隨機取樣,有BPI機制以後,可藉人工智慧,達到精準抽驗目標,台灣是美食王國,以人工智慧結合食品安全,是利用運算科技,協助精進食品安全,若業者詢問為何被抽中,食藥署可回覆,「是電腦選的,不是人選的。」

生鮮冷藏水果每年報驗批數3萬餘批,查驗機率為2%至10%,屬一般抽批查驗。林金富表示,導入BPI前後抽驗結果,發現平均檢驗率可下降2.4%,約減少400萬餘元檢驗費用,不合格命中率,由3%提升至3.8%,提升約3成,可見以較少人力及資源,可達到更精準的抽驗成效,阻擋不合格產品於境外,並針對該產品提高抽驗機率,最高為100%逐批查驗。

食品違規添加物推陳出新,林金富表示,BPI資訊基礎包括食品雲「五非系統」,包括業者登錄資料、報驗資料、稽查資料、追溯資料等,此外,食藥署與13國、14個食品安全系統連結,並蒐集國際輿情,國內外開放資料蒐集等進行判斷,如發現違規,可立即暫停輸入,直至風險確認,例如端午連假期間,透過國際資料獲悉小熊軟糖違規,可立即予以處理。

食藥署 風險 抽驗

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