最近疫情又有反复，为了减少和人接触，不少上班族中午都选择点外卖。但是近年来常常曝出“无证经营”、“幽灵餐厅”、“黑作坊”等问题，让人对外卖安全卫生问题充满担忧。

据调研确实有不少餐饮商家卫生状况堪忧，存在食源性隐患，风险难以把控。网餐商家套证、假证等资质问题更是屡见不鲜，甚至超范围经营的商家也不少见。并且餐饮商家规模不一，数量众多，给市场监管带来了极大的阻力，仅依靠人工全面核查商家资质需要大量人力物力，而传统监管资源有限，人工核查效率会非常低。

为此数之联自主研发了网络餐饮风险预警系统，通过融合大量多源数据，对区域内网络餐饮主体的风险进行预测，为监管人员提供决策辅助建议，提高监管效率。

7*24小时网络商家数据采集

传统方式下需要监管人员一家家人工采集核查信息，人手不够，信息采集效率还低。利用网络餐饮风险预警系统能够实现7*24小时不间断获取当前主流外卖平台的商户公开数据，每天可采集至少上万家餐饮商家信息。

数据示意图

智能证照核查，让问题无处可藏

传统方式下监管人员在获取到数据后还需要识别判断证照是否已公示、超范围经营、假证套证等问题，通过预警系统，基于OCR图像识别算法就能够从数以万计的商家证件图片中，发现证照未公示、证件过期、疑似假证、一证多用等各类违规现象，让证照问题无处可藏，全天候、高频次智能核查，比人眼识别判断效率高1000余倍。

证照分析示意图

构建网络风险词云，锁定问题商家

外卖平台上数据除了商户公开数据外还存在着海量用户评论，这些评论数据能给监管人员带来什么有效帮助呢？网络餐饮风险预警系统基于word2vec+CNN文本识别算法，从成千上万家商户的用户评论中抓取出如“拉肚子”、“恶心”、“过期”等潜在食源性风险关键词，精准识别腹泻、食物中毒等高危风险评论词，构建本地风险词云，从而锁定潜在问题商家，指导日常监管工作精准开展。

评论分析示意图

智能风险预测，实现主动监管

问题商家整改后如何有效监管避免再犯？监管人员可以通过网络餐饮主体风险预测模型对商家在多个平台的经营行为进行动态监控，智能评估其综合风险指数，并形成月度、季度、年度的统计分析报告，有效提高监管效率，促进监管方式从被动到主动、从静态到动态的转变。

风险预测示意图

除了对网络餐饮监管赋能之外，数之联基于多领域监管业务场景应用，综合运用经典统计、机器学习、人工智能等技术构建智慧监管大数据解决方案，全面整合监管数据资源，在食品药品市场安全监管及综合公共服务管理等方面均有应用。