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從人工到AI：統一企業如何用Google Cloud實現食品安全的智能升級？

作者：管理員於 2025-03-05

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統一企業與Google Cloud合作，利用其先進的AI技術，推出「AI食安通報系統」，以提升食品安全的預警效率與準確性。該系統結合Google Cloud Vertex AI平台和Google Gemini模型，能快速從海量的跨語言資料中提取關鍵信息，進行深度分析和自動生成報告。與傳統人工處理方式相比，這一創新系統大幅縮短了處理時間，從225小時縮減至僅5小時，每月節省97%的作業時間。

此外，該系統能夠每日進行超過50次資料搜尋，顯著提升資訊覆蓋範圍，並加強風險預警的準確性。統一企業也與合作夥伴合作，將AI食安通報系統推廣至整個供應鏈，特別是在上游原物料供應商中，進一步建立起更完善的食品安全監控體系。這一合作不僅提升了企業的運營效率，還促進了全供應鏈食品安全管理的透明化，確保了更高的食品安全標準。

從人工到AI：統一企業如何用Google Cloud實現食品安全的智能升級？

文章概述

統一企業（1216）為了有效應對日益嚴峻的食品安全挑戰，與統一集團旗下子公司統一資訊合作，攜手 Google Cloud，共同開發了基於 Google Cloud Vertex AI平台與 Google Gemini模型的「AI食安通報系統」。該系統可迅速處理海量且多語言的數據，並將資訊歸納整理以便快速生成報告，從而加速食安風險預警的速度。這項創新的合作使得統一企業能夠更加高效、精準地處理食品安全問題，提升管理和決策的效率。

食品安全的重要性

食品安全在現代社會中具有極高的重要性。隨著全球化與資訊流通的迅速發展，食品安全問題變得越來越複雜，涉及範圍廣泛。傳統的人工監控方式已無法滿足現代企業對高效、精準管理的需求，這也是統一企業選擇引入先進技術來提升食品安全監控能力的主要原因。

企業在食品安全管理中的挑戰

統一企業在以往的食品安全管理中，面對繁雜的數據和信息流，通常依賴人工進行信息搜尋、整理及分析。這不僅耗時耗力，還容易造成關鍵信息的遺漏，對風險預警的效率和準確性造成了極大的挑戰。

AI技術在食品安全中的應用

隨著科技的進步，人工智能（AI）技術在各行各業的應用越來越廣泛，尤其是在食品安全領域。統一企業與 Google Cloud 合作，透過AI技術實現了對食品安全的風險預警，從而提高了應對突發事件的反應速度與準確性。下面將介紹 Google Cloud Vertex AI 平台與 Google Gemini 模型在食品安全領域中的應用，並探討其優勢與未來發展潛力。

Google Cloud Vertex AI 平台介紹

Google Cloud Vertex AI 平台是Google Cloud 提供的一個強大而先進的人工智能平台，專為企業提供高效的機器學習和數據分析功能。這個平台不僅支援機器學習模型的訓練與測試，還能幫助企業部署和優化其AI應用，並使數據處理達到更高的自動化水平。在食品安全領域，Vertex AI 能夠加速數據的處理和分析過程，讓企業在面對大量的監測數據和信息時，能夠快速從中發現潛在的安全風險，並及時做出應對。

通過Vertex AI，統一企業能夠在多語言、多數據來源的環境下，快速有效地收集並處理來自全球各地的食品安全信息。這不僅提高了數據分析的準確性，還大大縮短了數據處理的時間。AI模型能夠自動從各種資料中識別出關鍵訊息，並提供準確的預警和分析，協助管理層及時作出決策，減少因為信息遺漏或處理不及時而帶來的風險。

Google Gemini 模型的功能與優勢

Google Gemini 模型是Google Cloud 中一個強大的自然語言處理（NLP）模型，專門設計用來處理和生成語言。其強大的語言理解和文本生成能力，使得Google Gemini 在多語言資料處理、文本分析與信息分類方面具有無可比擬的優勢。對於食品安全領域而言，Google Gemini 能夠高效處理來自不同國家和地區的多語言資訊，並快速分析海量資料，從中提取出與食品安全相關的關鍵訊息。

Gemini 模型能夠從複雜的文本中識別出關鍵詞、事件、數據和趨勢，並進行自動分類和摘要。這樣一來，企業就能在食品安全監控和危機管理中，快速地洞察風險並作出反應。以統一企業的「AI 食安通報系統」為例，這一模型可以自動從新聞報導、政府公告、社交媒體和其他公開資料中，精確提取出與食品安全相關的事件和趨勢，並生成清晰明確的報告，從而幫助企業提高風險應對的速度和精確度。

AI食安通報系統的工作流程

AI食安通報系統是一個結合了人工智能技術、機器學習模型和大數據處理能力的工具，旨在提高食品安全風險預警的效率和準確性。以下將深入探討系統的工作流程，並以表格形式進行詳細分析，幫助更好地理解其運作方式。

數據收集與處理

AI食安通報系統的第一步是數據收集。系統從各個來源收集與食品安全相關的信息，包括但不限於：

政府公告：涉及新的法規政策、食品安全標準的更新。
媒體報導：新聞報導、社交媒體等，這些資料通常會涉及突發食品安全事件。
違規資訊：來自各類檢查機構或執法機構的違規報告。

這些資料大多數是非結構化的，包含不同語言、格式和類型的內容。通過Google Cloud的強大處理能力，這些原始數據會被清洗、轉化為結構化數據，以便後續的分析。數據轉換的過程不僅能處理文字數據，還能處理圖片和視頻等多種格式的資料。

資料來源	描述	處理方式	結果
政府公告	新法規政策與食品安全標準更新	自動抓取、篩選與標記重要信息	提供最新法規變更報告
媒體報導	媒體與社交平台的新聞與報導	自然語言處理（NLP），識別關鍵詞、情感分析	提供新聞摘要與風險提示
違規資訊	來自檢查機構與執法單位的違規報告	結構化數據處理與歸類	生成違規信息摘要與預警報告

信息分析與預警

一旦數據被收集並處理完畢，AI食安通報系統會利用強大的AI模型來分析這些數據，並根據不同的風險指標進行分類，生成預警報告。這些模型會根據資料中識別的關鍵信息來判斷潛在的食品安全風險，並依風險級別將其分類為不同的預警級別。這些報告會自動推送給相關部門，幫助企業迅速掌握當前的風險狀況，並採取相應的應對措施。

分析過程	描述	方法	結果
數據篩選	過濾無關或低風險的資料	機器學習與數據過濾算法	提取關鍵風險指標
情感分析	判斷信息的情感態度，如危險性、緊急性等	自然語言處理（NLP）	判斷報導中隱含的風險或警告信息
風險級別評估	分析資料的潛在風險，並分配風險級別	AI風險分析模型，基於歷史數據與模式	生成風險報告，分為高、中、低等級

AI食安通報系統利用強大的數據分析和處理能力，能夠實現高度的自動化預警。系統生成的報告會依風險級別被即時推送至相關部門，確保食品安全風險能夠被快速、準確地識別和處理。報告不僅會包括簡要的風險分析，還會提供詳細的建議與應對措施。

實際應用與結果

通過AI食安通報系統，統一企業能夠更高效地應對食品安全風險，實現了以下成果：

時間節省：過去需要225小時處理的工作，現在僅需5小時，節省了97%的時間。
風險預警精度：系統能夠將風險分級並生成準確的報告，避免了人工篩選時的疏漏。
信息來源擴展：每日信息搜尋次數從10次提升至50次，提升了風險識別的全面性。

實際成果	描述	成效
時間效率提升	通過AI自動化處理，節省了大量的人工處理時間	每月節省97%的作業時間
風險預警精度提升	AI系統能更準確地識別風險並分級	提高了報告準確性與反應速度
資訊來源增加	每日資料搜尋次數由10次增加至50次	擴大了風險識別的資料範圍

AI食安通報系統通過數據收集、處理、分析與預警的全自動化流程，大大提升了食品安全風險管理的效率與準確性。這不僅降低了人工處理的時間成本，還增強了食品安全風險識別的全面性與精確度。隨著AI技術的不斷進步，未來該系統的應用範圍有望進一步擴大，並為整個食品行業提供更加先進、高效的解決方案。

統一企業與Google Cloud合作的成果

統一企業與Google Cloud的合作標誌著企業在食品安全管理領域的一次重大創新。通過導入AI食安通報系統，統一企業不僅提升了食品安全風險的識別能力，還大幅度優化了操作流程，節省了時間和成本，提高了食安預警的效率。以下是這些成果的詳細分析：

1. 時間與成本節省

導入AI食安通報系統後，統一企業在食品安全相關事務的處理時間大幅縮減。過去，食品安全資料的收集和處理需要人工耗費大量時間，每月大約需要225小時來完成這些工作。然而，AI食安通報系統的應用使得這一過程的時間需求降至僅需5小時，節省了近97%的作業時間。這一變革不僅顯著降低了人力成本，還釋放了更多資源，用於其他高價值的業務運營。

處理方式	時間成本	節省比例	效果
傳統人工處理	225 小時/月	-	高人力投入，耗時長
AI食安通報系統	5 小時/月	97% 節省時間	顯著提高效率，降低成本

隨著這一效率提升，統一企業可以將更多的精力集中在戰略規劃和其他核心業務上，從而推動業務增長和創新。

2. 提高食安預警效率

AI食安通報系統的另一大優勢在於其能夠提高食品安全風險預警的效率。傳統的食品安全資料搜集每月僅能進行10次資料搜尋，這種頻次無法及時捕捉到所有潛在的風險。而導入AI系統後，每天資料搜尋次數提升至50次以上，大幅增加了資料的覆蓋面。這不僅擴大了潛在風險的識別範圍，也提高了預警的精確度。

資料搜尋次數	搜尋次數（傳統方法）	搜尋次數（AI系統）	提升比例
日常資料搜尋	10 次/月	50 次/月	提升 5 倍
預警精度與效率	較低	更準確且及時	明顯提升

這種效率的提升，使得企業能夠快速反應並處理突發的食品安全風險，及時向相關部門發送預警，進一步保障消費者的食品安全。

3. 推動全供應鏈合作

除了提升內部管理的效率外，統一企業與Google Cloud的合作還推動了全供應鏈合作的進一步發展。統一企業不僅將AI食安通報系統應用於自身企業內部，還積極推動將該系統與上游原物料供應商進行對接，建立更為完善的食品安全監控體系。這樣的合作模式，有助於確保整個供應鏈在食品安全方面的透明度和合規性，並強化各方對食品安全的共同責任。

合作範圍	參與方	成果
內部運營	統一企業各部門	精準管理食品安全風險
上游供應商合作	原物料供應商	建立更完善的監控體系
供應鏈透明合作	整個供應鏈	提高食品安全標準與協同

這種協同效應有助於提升整體供應鏈的食品安全水平，減少潛在風險的影響，並確保消費者能夠獲得更安全、更有保障的食品。

AI 食安通報系統前後對比

項目	傳統方式	AI 食安通報系統
作業時間	225小時/月	5小時/月
資料搜尋次數	10次/日	50次/日
資訊處理效率	低	高
預警準確度	較低	顯著提高

結論

統一企業與Google Cloud的合作成功推動了AI食安通報系統的應用，顯著提高了食品安全風險的預警效率，減少了人工處理時間並提高了資訊處理的準確性。這一創新系統不僅對統一企業的運營帶來積極影響，還為企業在應對未來食品安全挑戰中提供了重要的技術支撐。

統一企業與Google Cloud的合作，為企業在食品安全領域的創新發展鋪平了道路。通過導入AI食安通報系統，統一企業在短時間內實現了時間與成本的大幅節省，並顯著提高了風險預警的精度和效率。此外，該系統的應用不僅限於內部管理，還推動了整個供應鏈的合作和透明度，有助於打造更為穩固的食品安全管理體系。隨著這些技術的進一步發展，未來統一企業將能夠在食品安全領域發揮更大的領導作用，為消費者提供更加安全的食品選擇。