食安情報站
2025/06/13
食藥署AI輔助邊境查驗 不合格命中率提升3成
食藥署副署長林金富表示，BPI是蒐集國內外開放資料及食品雲相關系統資料，藉由7種機器學習演算法，運算100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資訊去建立預測模型；利用大數據即時運算風險機率，並以多數決方式判定是否需抽驗，取代過去全靠人工隨機抽樣的方式，已成功提升問題商品命中率，並降低檢驗成本。
食藥署統計指出，以生鮮水果為例，導入AI前抽驗率為6.7%、命中率約3%；AI上線後，抽驗率降至4.3%，但命中率升至3.8%，查驗效率提高，同時每年可節省約400萬元費用。若抽中不合格產品，系統還會自動提高後續抽驗頻率，最高可達100%逐批查驗。
林金富說，我國輸入的產品逐年增加，100年起至113年底已自40萬餘批增加至76萬餘批，在人力、經費有限及產品多元化的情況下，又需兼顧通關時效，食藥署於109年間起開始導入BPI人工智慧技術，輔助邊境抽驗的決策。目前全國僅有 71名正式邊境稽查人員，預計今年下半年可擴增至 100人，希望AI與人力雙軌並行，建立更穩固的防線。
林金富進一步表示，邊境預測智能系統不僅依靠自身模型運算，更與全球13個國家、14項食安資料平台建立聯繫，能同步掌握各國風險通報，結合過去檢驗資料與產品特性，進一步強化預測能力。面對不斷變化的食安風險型態，AI有助於縮短應變時間並提前部署，守護國人的食用健康安全。
資料來源：Yahoo新聞/青年日報社