挖挖大數據為食品安全嗅嗅

美國拉斯維加斯賭城是國際企業激烈競爭的區域，各使出爭奇鬥艷的噱頭吸引全球賭客匯聚，為自身企業的利潤極大化做一切商業考量；但是在防犯詐賭、舞弊、與危險等等工作項目上，已演進到整合統籌維運管理，藉由現代大數據科技，分析全時全區影像、金融背景、社交聯結、警政資訊，跨賭場共平台地即時打擊犯罪。

由於本人過去對全球進出口數據的創意分析，待橄欖油與芝麻油等食安事件出包，才事後諸葛地意外發現，可以從巨觀的角度探索蛛絲馬跡。再加上近年食品安全持續是個利之所趨的道德問題，所以在此提出跨平台大數據監測的建言，為食品安全做自動化蒐集線索。

第一步，利用WTO的公開資訊網站，如TRADE MAP，可以蒐集2000年以後，全球分年分季，個別經濟體所有分類碼的進出口金額、數量，以及所有夥伴國。事關關稅收入與企業保險，加上海關抽檢查緝，因此有一定的精準性。利用各品項的金額與數量，可計算出單價（單位數量的金額）。要小心比較的是，各國數據是否是同一數量單位，例如會有件數或是重量的差異，而重量通常是包裝貨物的重量，所以並非內容物的淨重。但是利用此宏觀的單價定義，對同一品項跨國比較是極具參考價值的：可以得出某國進出口某品項與全球平均進出口單價的差異。在全球自由市場的報價競爭下，單價差異也隱喻了品質差異。

第二步，有了與全球平均單價以及各國單價的參考，回頭審視台灣海關有的公司級別的進出口數據，相比較能得出各公司進出口與全球的單價差異，再檢查進口來源國該品項之進出口單價差異，或是進口來源國該品項對其他出口國個別的單價差異，作為判斷該公司進口此品項之品質訊號依據。當然，食品公司進口了工業化學用品，或是食品上游原料公司進口了劣質原料，就是需要實地稽查的線索之一。

第三步，加上財政部所有的國內企業間電子發票，要求各企業提供國內B2B交易品項與海關進出口分類碼的聯結，而不合作之極少數企業，可以是實地稽查的參考線索之一，比對全國提報的品項聯結，完成單一且校正的Look-Up Table表單，也就做到宏觀與微觀品項數據的相關聯結，即時掃瞄國內企業間的可疑交易情況：例如，進口了非食用原料卻販售成食品原料，或是食品公司購入了非食用級化學品。

國際上，在金融保險或會計稽核等領域上，有採用大數據分析的趨勢，善用平行處理（Parallel Processing）、機器學習（Machine Learning）協助快速剝繭、抽象學習；將過去舊案例當訓練教材，而未來新經驗繼續累積，即使舊資料也能因新掃描而得以持續揪弊，人工智慧甚至可能協助預測舞弊序列，協助作為最終人為判斷決策的線索。

同理，藥品的安全監測也可以同時完成掃瞄。期待，食品藥品安全辦公室，就是個大數據掃瞄分析機房，每天自動列印實地訪察的建議名單。數據科學分析也是新式政策制訂（Evident-Based Policy Making）的重要工具之一。