核心观点
本报告探讨了技术如何帮助打击欧盟内的野生动物网络犯罪。报告指出，随着在线市场在野生动物走私中日益普及，执法机构面临着前所未有的挑战。传统的手动数据收集方法效率低下，而技术，特别是数据分析和人工智能工具，具有巨大的潜力来改变这一现状。
关键数据
- 调查涵盖的在线平台中，40%的野生动物交易广告发布在Facebook的公共用户/业务页面上，60%发布在针对爱好者的Facebook群组中。
- 大多数优先考虑的物种都列在CITES附录I/欧盟附录A中。
- 65%的卖家是业余爱好者，其中大部分是收藏家和/或繁殖者。
- 40%的卖家是专业繁殖者、宠物店、出口/进口商或动物中心/公园。
研究结论
尽管技术取得了长足的进步，但目前还没有一种万能的、可扩展的、可靠的、系统的和可重复的方法来自动检测野生动物网络犯罪。自动系统仍然会产生大量不相关的结果，需要执法官员进行大量的清理工作。此外，数据挖掘和机器学习依赖于对关键数据集的分析，而收集这些数据需要巨大的努力和资源。
建议
报告建议执法机构采取以下措施来应对野生动物网络犯罪：
- 建设和集中必要的核心数据集，以扩大自动化解决方案的应用范围。
- 加强与民间社会（非政府组织和学术界）的合作，以开发量身定制的工具。
- 加强国家级网络部门与野生动物犯罪部门之间的内部合作，以有效应对野生动物网络犯罪的跨学科性质。
- 加强执法机构之间的合作，以分享最佳实践和野生动物犯罪知识。
- 加强执法机构与私营部门在数据收集和分析方面的合作，以开发高效的工具并采取果断行动。
- 加强执法机构内部技能建设，以提高将技术解决方案整合到野生动物犯罪监控日常活动中的能力。
