食藥署邊境查驗人力吃緊 靠AI增命中率

由國外輸入食品批數逐年攀升，衛福部食藥署邊境查驗人員編制人力不足。食藥署一○九年起導入人工智慧數據分析技術「邊境預測智能系統（ＢＰＩ）」，協助執法人員判斷是否抽驗產品。食藥署副署長林金富指出，以生鮮、冷藏、冷凍水果為例，導入四年來，查驗命中率由百分之三增至百分之三點八，每年減少檢驗費用四百萬餘元。

由國外輸入食品批數，民國一百年為四十萬批，一一三年已達七十六萬批。去年辣椒粉摻蘇丹紅事件爆出國內查驗人力不足，衛福部食藥署邊境查驗人員編制僅七十一人，行政院雖允許擴編新增卅三人，但今年九月人力才會完全到位。

林金富說，ＢＰＩ以較少人力及資源，可達到精準抽驗。他說明，業者申報輸入食品及相關產品時，首先透過「邊境查驗自動化管理資訊系統」，若判定為一般或加強抽批機率產品，再由ＢＰＩ進行風險預測。

食藥署北區管理中心視察何佳樺說，BPI蒐集國內外開放資料及食品雲相關系統資料，藉由七種機器學習演算法，運算一百多個特徵因子，包含產品報驗資料、歷史違規紀錄、國內外食品安全警訊等，建立預測模型，利用大數據即時運算風險機率，並決定是否抽驗。

林金富說，每趟查驗需有一位司機配兩名查驗人員，每天至多抽驗三件，九月人力到位前，因人力吃緊，食藥署要求每組查驗人員，每天都要檢驗三件。