對此,監管部門也相繼出臺了有關政策措施。但食品欺詐的表現多種多樣,如數量上的缺斤短兩,質量上的以次充好。在現有的監管制度下,食品安全監管也不斷遭遇食品欺詐的挑戰。通過大數據分析,快速了解食品欺詐的特性及欺詐類型的動態發展顯得尤為重要。
煙臺富美特信息科技股份有限公司(食品伙伴網)主導開發的食品欺詐數據庫,從新聞輿情、行業研究、抽檢監管及判決案例等來源,收集并整理自2005年以來的國內外食品欺詐事件,覆蓋國家包含中國、印度、美國、意大利、英國等國家。依托大數據和人工智能等信息技術,以食品安全欺詐事件為主線,充分地將食品欺詐事件從食品類別、摻雜摻假物、欺詐類型、關聯的法律法規與檢測方法等方面進行了多維度的梳理,從摻雜摻假物、時間及空間地域等不同的角度進行統計與分析,并利用科學合理的數據模型,將相關數據以不同維度進行可視化展示,具有數據全面、覆蓋面廣、實用性強、操作便捷等特點。
食品伙伴網食品欺詐數據庫大數據系統已全面展示分析上萬條信息。
食品欺詐模塊還可以通過條件篩選鎖定關注的食品類別,通過多維度的組合搜索準確定位數據。
欺詐統計分析采用多個類型圖表展示,使食品分類、欺詐類型等信息一目了然。
不同的食品類別、地域、摻雜摻假物等多功能搜索,精準定位關注信息。
詳情頁面全面展示食品欺詐事件的信息,包含事件發生時間、來源、涉及食品類別、欺詐類型、法規標準依據、摻雜摻假物及檢測方法、事件摘要等。
同時,食品伙伴網食品欺詐數據庫也建立了脆弱性評估模塊,采用多個評估工具,識別潛在的脆弱環節,對脆弱性影響因素進行評價。可依據風險評估,制定預防食品欺詐的措施。
加大對經濟驅動型食品欺詐數據的信息搜集分析已經被視為防控食品欺詐的有效措施。食品安全法制的完善為食品安全監管與合規提供了規則基礎,食品生產經營者作為食品安全的第一責任人,確保產品合規是食品生產經營者的底線。食品伙伴網食品欺詐數據庫收集并整理食品欺詐數據的基礎上,進行了食品類別、欺詐類型及地域維度統計與分析,可以幫助企業識別和應對食品欺詐的“摻雜摻假物”,從而有目的地采取措施防控風險,為食品合規提供了一個實時參考的大數據平臺。