食品药物管理署(下称食药署)自109年3月5日起于边境导入大数据分析技术，建置「边境预测智能系统（Border Prediction Intelligent System, BPI）」，挖掘潜在食安风险，辅助边境不合格产品命中之精准度，将问题产品阻绝于境外。以生鲜冷藏冷冻水果为例，导入前后的平均不合格率由3.0%提升至3.8%，显示精准抽验的成效。
我国输入的产品逐年增加，100年起至113年底已自40万馀批增加至76万馀批，在人力、经费有限及产品多元化的情况下，又需兼顾通关时效，爰食药署于109年间起开始导入BPI之人工智能技术，辅助边境抽验之决策。
业者申报输入食品及相关产品时，首先透过食药署负责掌理全国输入食品资讯之「边境查验自动化管理资讯系统(Import Food Information System, IFI)」核判，倘属IFI判定为一般或加强抽批机率的产品，则由BPI之人工智能AI预测智能模型进行风险预测。BPI是蒐集国内外开放资料及食品云相关系统资料，借由7种机器学习算法运算100多个特征因子(包含产品报验资料、历史违规纪录、国内外食品安全警讯等资讯)建立预测模型，利用大数据即时运算风险机率，并以7种算法集成投票以决定是否抽验。再由IFI依据产品风险项目及边境查验人员的经验综整判断检验项目，以进行后续的取样检验，倘检验结果为不合格的产品，业者应办理退运或销毁，以阻挡不合格产品于境外，同时针对该产品也会提高其抽验机率，最高至100%逐批查验。
以每年报验批数达3万馀批，查验机率为2~10%的一般抽批查验之生鲜冷藏冷冻水果分析，于导入BPI前后的抽验结果，其平均检验率下降2.4%，约可减少检验费用400馀万元，不合格命中率由3.0%提升至3.8%，提升约三成，显示以较少的人力物力达到精准抽验之成效。
食药署利用IFI与BPI的2个系统协同合作，与边境查验人员共同守护国人的食用健康安全。