國際貿易管制下的鯊魚與魟魚保育新里程碑

2025 年 11 月 28 日，位於烏茲別克的 CITES（《瀕臨絕種野生動植物國際貿易公約》）第 16 屆締約方大會通過了對超過 70 種鯊魚與魟魚的加強保護措施，並將鯨鯊、鬼蝠魟等列入附錄一，進一步限制其國際貿易。另一項重要決議是將五種鯊魚（污斑白眼鮫、紅肉 Y 髻鮫、八鰭 Y 髻鮫、Y 髻鮫及鼠鯊）納入附錄二，要求出口國必須取得 CITES 輸出許可文件。這些動作不僅是生物多樣性保育的勝利，也對全球貿易、供應鏈與資訊管理提出了全新挑戰。 (來源 1, 2)

一、CITES 附錄一與附錄二的差異及其對企業的意義

附錄一：禁止任何商業性國際貿易。企業若涉及該類物種，必須停止進口、出口及相關加工。
附錄二：允許商業性貿易，但必須取得出口許可，並且貿易必須符合持續性標準。企業需要建立審核機制，確保來源合法、數量可持續。

對於 IT 系統而言，貿易管制的資訊流與合規檢查須整合至端到端供應鏈管理平台。企業應當開發或採購能夠自動判讀貿易文件、追蹤產品來源的系統，例如利用區塊鏈技術記錄每批鯊魚產品的捕撈、加工、運輸資訊，並將 CITES 允許與限制的規範嵌入合規檢核模組。 (來源 2)

二、這資料驅動的保育與監測：AI 與物聯網的角色

隨著 CITES 對於多種鯊魚與魟魚的管制，海洋監測數據的需求日益增加。透過 AI 影像辨識技術，可在自動化捕撈裝置上即時識別捕獲物種，避免誤捕保育類鯊魚。結合物聯網（IoT）傳感器，實時上傳捕撈時間、地點、重量等關鍵數據至雲端，供後續合規檢核與研究分析使用。

以下為一段簡易 Python 範例，示範如何將捕撈資料寫入雲端資料庫並觸發合規檢查：

📂 收合（點我收起）

import requests, json, datetime

def log_capture(species, weight, location):
    payload = {
        "species": species,
        "weight": weight,
        "location": location,
        "timestamp": datetime.datetime.utcnow().isoformat()
    }
    # 觸發合規檢查 API
    response = requests.post(
        "https://api.example.com/compliance/check",
        headers={"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"},
        json=payload
    )
    if response.status_code == 200:
        print("合規檢查成功")
    else:
        print("合規檢查失敗:", response.text)

# 模擬捕撈事件
log_capture("污斑白眼鮫", 12.5, "北太平洋 35°N 140°E")

此範例雖簡化，但說明了如何將實時捕撈資訊與合規檢查流程串接，減少人工審核錯誤並提升合規效率。

三、跨境資料合規與隱私考量

在全球化供應鏈中，資料往往跨越多個司法管轄區。CITES 的附錄二要求出口國提供合法許可，若資料存於雲端，必須依據目的地國的隱私法（如歐盟的 GDPR）處理個人或敏感資訊。IT 安全團隊須評估雲端服務商的合規證照，並在資料傳輸時採用端對端加密。為避免資料外泄，可在傳輸前使用資料遮罩或同態加密技術，確保即使資料被攔截，也無法被解讀。

四、對產業的實務建議

建立「貿易管制資訊管理平台」：整合 CITES 資料、貿易文件、海關申報以及 AI 辨識結果。
執行「資料治理與合規審核」：制定資料存取權限、加密標準與審計追蹤機制。
投資 AI 與 IoT 監測：提升捕撈物種辨識準確率，減少誤捕。
與法務、海關合作：確保所有貿易文件符合最新 CITES 附錄規範，避免罰款或產品扣押。

五、結語

CITES 對 70+ 種鯊魚與魟魚的保護與將 5 種鯊魚納入附錄二，標誌著國際貿易管制向更嚴格、資料驅動的方向邁進。IT 與資訊安全團隊在此變革中扮演關鍵角色：從合規檢核、數據治理到 AI 監測，皆需納入企業治理框架。透過技術與合規的深度結合，企業不僅能符合國際規範，更能在保護海洋生態的同時，維持商業價值與市場競爭力。