摘 要：食品安全监管风险预警是食品安全监管中的重要内容。由于食品安全监管中存在数据来源渠道不畅、数据类型多样、数据价值难以挖掘等问题，在现行风险预警模式下，将大数据技术引入食品安全风险监管风险预警工作中，能有效提升预警效能。本文在阐述大数据技术在食品安全风险评估中的优势基础上，分析了大数据技术在食品安全风险监管中存在的问题，并提出相应的解决措施。

关键词：大数据技术；食品安全监管；风险预警

Problems and Solutions of Big Data Technology in Food Safety Supervision Risk Warning

LIU Baohui

（Yantai Penglai District Market Supervision Administration Law Enforcement Brigade， Penglai 265600， China）

Abstract： Food safety supervision risk warning is an important part of food safety supervision. Due to the problems in food safety supervision such as poor data source channels， diverse data types， and difficult data value mining， the introduction of big data technology into food safety risk supervision and risk early warning can effectively improve the early warning efficiency under the current risk early warning mode. On the basis of explaining the advantages of big data technology in food safety risk assessment， this paper analyzes the existing problems of big data technology in food safety risk supervision， and puts forward corresponding solutions.

Keywords： big data technology; food safety supervision; risk early warning

1 大數据技术在食品安全监管风险评估中的优势

1.1 有效识别食品安全监管风险

食品安全监管风险识别是对食品安全风险进行准确评估的前提和基础，而传统的风险识别往往依靠专家经验和主观判断，缺乏统一的标准和规范。通过大数据技术对食品安全监管风险进行识别，能够有效提高风险识别的准确性和客观性。此外，在实际应用中，大数据技术能够对海量数据进行全面挖掘，在此基础上实现对数据的分析处理。例如，我国每年都会有大量“地沟油”流入餐饮市场，但监管部门无法及时掌握这些“地沟油”的流向信息，导致在监管工作中无法准确识别“地沟油”的具体流向。在食品安全监管风险工作中，大数据技术不仅能够对各类食品生产、流通、消费等行为进行实时监控和跟踪管理，还能够将不同部门、不同环节以及不同时间段的食品安全监管数据进行综合分析和对比。

1.2 实现风险数据的整合和共享

大数据技术通过对海量数据进行收集、存储和管理，能够实现数据资源的整合和共享，从而提升数据的使用效率。在我国，食品安全监管风险评估对象主要包括食品的产地环境、种植养殖、生产加工、流通、餐饮消费等。然而，监管机构获取的数据来源相对比较单一，主要是通过现场检查和抽样检验等方式获得。随着信息技术的不断发展，在传统监管模式下，监管机构往往通过纸质文件对食品安全风险进行记录和保存。但是，由于纸质文件容易出现丢失、毁损等问题，所以传统监管模式下获取的食品安全风险数据存在不完整和不全面的问题。另外，不同地区食品安全监管风险评估存在差异性，导致部分地区无法获得相对全面的数据信息。随着大数据技术的出现，监管机构可以通过网络技术和云计算技术将食品安全风险数据进行整合和共享，从而实现对不同地区食品安全风险的分析和评估[1]。

1.3 及时发现食品安全监管问题

近年来，食品安全监管已经成为社会各界关注的热点。随着大数据技术的出现，通过在食品安全监管中应用大数据技术，能够及时发现食品安全问题。①大数据技术具有海量数据采集和处理能力，其通过对海量数据进行存储和分析，能够对食品生产、流通、消费等各个环节进行实时监控，及时发现问题并采取措施。②大数据技术可以对食品生产企业、销售企业的经营状况进行实时监控，从而及时发现食品安全问题。③大数据技术能够对不同种类的食品进行有效分类管理，通过对不同种类食品的生产状况、销售情况以及消费者评价进行分析和归类，及时发现食品安全问题。④大数据技术还能够从市场信息中获取食品安全监管问题的发生规律和趋势信息，从而有效提高食品安全监管效率和水平。通过大数据技术能够及时发现食品安全监管风险，并采取措施及时解决问题。

1.4 提升监管治理能力

食品安全监管风险的控制是一个复杂的过程，其涉及多方面的知识和技能，需要专业人员进行处理。而大数据技术可以使监管人员在评估食品安全风险时，快速找到关键信息，提高决策效率。①通过对海量数据的收集、存储和分析，大数据技术能够帮助监管人员快速找到问题所在，从而快速应对风险问题。在食品安全监管风险的应对中，需要对大量的数据进行收集、存储和分析，并对不同类型的数据进行整合和分类。只有通过对海量数据的处理和分析，才能够在第一时间找到问题所在，并及时采取措施予以解决。②大数据技术还能够帮助监管人员提高风险识别能力。通过对大量数据进行分析和处理，能够帮助监管人员快速了解到风险发生的概率、发生时间、影响范围等信息。同时，还可以帮助监管人员识别出食品安全监管的风险点所在，从而有效避免一些可能引发食品安全事故的因素。这也能够有效提升监管治理能力[2]。

2 大数据技术在食品安全风险监管中存在的问题

2.1 数据未能实现跨部门共享

目前，我国食品安全风险监测的数据主要來源于农业、卫生、工商等多个部门，然而，各部门之间的信息数据难以实现共享，使得整个风险监测工作很难实现动态管理和快速反应。例如，在食品安全风险监管中，通常会由卫生部门牵头组织多个部门对食品进行监督检查，并由农业部门提供农产品质量安全检测数据。然而，由于各部门之间信息共享机制不完善，农业部门无法及时地将农产品质量检测数据上传到食品安全监管部门，造成整个食品安全监管信息系统中存在大量的重复信息和冗余信息。此外，由于我国食品安全风险监测制度并没有明确规定各监管部门需要定期向上级部门上报数据，这就使各个监管部门之间缺乏对食品安全监管信息的有效整合。由于各部门之间数据的不共享和不对称性，各监管部门无法及时地了解整个食品安全监管工作中所存在的问题。例如，在农产品质量检测中，农业部门需要监测农产品质量安全的各项指标，但由于检测人员和经费不足等因素，各个监管部门无法及时地掌握整个农产品的质量安全数据[3]。

2.2 缺乏定量化的技术手段

由于目前我国的食品安全风险评估技术手段比较薄弱，在开展食品安全风险监管工作时，常常采用定性评估的方式，导致食品安全风险评估结果存在很大的主观性，往往难以准确地反映实际情况。在此基础上，一旦发生了食品安全事件，监管部门在应对时就会出现不及时、不准确的现象。例如，上海某公司生产了一批由“苏丹红”引起的有毒有害食品，被检出含有“苏丹红”成分。虽然该企业对所有产品都进行了召回处理，但由于我国食品安全风险评估技术手段还比较薄弱，不能对其产品进行定量评估。在该事件发生后，监管部门根据“苏丹红”事件发生的时间、地点、影响等信息对其产品进行了召回处理。然而由于缺乏定量化的技术手段和科学的分析方法，其结果无法被监管部门作为重要的参考依据。

2.3 缺乏法律保障

《中华人民共和国食品安全法》是专门针对食品安全风险评估制定的法律，虽然具有较强的可操作性，但在实际运行中仍然存在着许多问题。《中华人民共和国食品安全法》只规定了如何对食品安全风险进行评估，但没有规定评估结果的公布和使用。《中华人民共和国食品安全法》第五十四条规定：“国家建立食品安全风险评估制度。国务院卫生行政部门负责建立全国食品安全风险评估专家委员会，承担国务院卫生行政部门委托的有关食品安全风险评估工作。”但是，由于相关法律法规并没有对专家委员会的职责和权利进行明确规定，导致在实际操作中并没有一个独立的第三方机构可以代表国家对食品安全风险进行评估，这就导致了我国食品安全风险监管缺乏法律保障。

2.4 标准不统一

我国有众多的食品生产企业，不同企业生产的产品具有不同的质量标准，这就使得市场上出现了各种类型的食品。为了在食品市场中占据优势地位，各企业在生产过程中不能严格按照标准进行操作，导致一些劣质食品流入市场，从而破坏市场正常运营秩序，影响公众健康[4]。

3 大数据技术对于食品安全监管风险预警中存在问题的解决措施

3.1 构建食品安全风险数据仓库，为风险预警提供数据基础

当前，食品安全风险预警工作主要依赖于食品安全监管部门收集到的海量数据，并对这些数据进行整理、存储和分析，以便对可能存在的食品安全风险进行及时识别。大数据技术可以帮助监管部门构建以食品安全风险数据为核心的风险预警系统，实现对食品安全风险的动态监测和分析，从而为风险预警提供必要的数据基础。具体来说，在构建数据仓库时应重点考虑以下两方面内容。①以问题为导向。基于问题导向，从可能存在的食品安全问题入手，收集和整理与食品安全相关的动态信息。②将传统静态数据与动态数据相结合。在构建食品安全监管风险数据仓库时，应将传统静态数据与动态数据相结合，通过对静态数据与动态数据的整合和分析，充分挖掘和利用已有的信息资源，从而提高预警系统的预警能力。

3.2 利用大数据技术，实现多源异构数据的整合

目前，我国食品安全监管风险预警工作中存在着数据来源繁杂、结构分散、形式多样等问题，且由于我国相关数据标准不统一，不同部门、不同企业之间的数据难以共享和交换。在传统的风险预警工作中，由于没有统一的数据标准，各部门、各企业之间无法进行数据交换和共享，也就无法实现对食品安全监管风险的有效预警。而在食品安全监管风险预警系统中，数据仓库作为大数据技术应用的重要载体，可为风险预警工作提供统一的数据来源，提高风险预警工作的效率和质量。因此，在食品安全风险预警中，应充分利用大数据技术优势，建立起多源异构数据仓库。该仓库可由各监管部门、企业等共同建设和维护。在建设过程中，应通过多种渠道收集数据来源并建立统一的食品安全风险监测标准规范。同时，在数据库中应建立相应的信息共享和交换平台。通过这种方式，不仅能够实现对多源异构数据的整合和共享，还能够有效解决由各部门、企业之间的信息不对称而导致的食品安全风险预警工作滞后或难以识别等问题[5]。

3.3 整合监管资源，实现食品安全监管风险预警信息共享

整合食品安全监管资源，构建覆盖全面、运行高效、信息共享的食品安全监管风险预警信息系统，是实现食品安全风险预警的重要基础。目前，我国已建立了国家、省、市、县四级食品安全信息平台，为整合各级政府部门之间的数据提供了基础。在此基础上，应当进一步整合和优化现有的监管资源，实现多部门之间的信息共享。利用大数据技术，充分发挥其作用，形成从“分散式”“孤岛式”数据采集向“协同化”“一体化”数据采集的转变，既能够避免各部门之间产生的信息壁垒和数据孤岛问题，又能够解决不同部门之间的数据冲突问题。同时，还应实现各个部门之间、地区之间和基层之间的数据共享。

4 结语

食品安全监管风险预警是保障食品安全的一项基础性工作，大数据技术可以提高食品安全监管效率。为进一步保障食品安全，需要切实发挥大数据技术的显著优势，以此做到相关风险的及时预警。本文在监管风险预警的完善和优化上，分别从构建食品安全风险数据库、实现多源异构数据的整合、整合监管资源三方面进行了说明，其不仅有助于提升食品安全监管现代化水平，还能为大数据技术在其他领域的应用提供参考。

参考文献

[1]张炜达，张晨.算法行政下食品安全监管的风险与应对：以上海“天眼”系统为例[J].食品科学，2022，43（13）：

302-308.

[2]狄琳娜，穆雨欣.完善我国进口食品安全风险预警体系研究[J].价格理论与实践，2022（7）：56-59.

[3]顾梦悦.地方政府小型餐饮单位食品安全监管优化研究[D].上海：华东师范大学，2022.

[4]刘骏.食品安全风险监测及其规范化建设的初探[J].中小企业管理与科技，2014（9）：151-153.

[5]王云博.风险防控视角下S省食品生产安全监管困境及其优化路径研究[D]太原：山西大学，2023.

作者简介：刘宝慧（1985—），女，山东烟台人，本科，助理工程师。研究方向：食品安全质量管理。