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EUDR合规软件如何强化地块级风险评估：深入解析 KOLTIVA 的决策树
编者按
随着企业面临的《欧盟零毁林条例》（EUDR）合规要求日益复杂，深入理解数据、技术与证据如何协同支持尽职调查，已成为企业的重要课题。本文体现了 KOLTIVA 联席产品与技术官 Furqonuddin Ramdhani 的专业见解与技术视角。其工作重点在于推动全球农业供应链中的可追溯性、地理空间分析以及数字化合规解决方案的发展。
本文旨在探讨结构化风险评估方法、实地核查与地理空间智能如何协同发挥作用，帮助企业将合规要求转化为透明、可验证且有充分依据的决策。
执行摘要
《欧盟零毁林条例》（EUDR）从根本上改变了企业证明农业供应链合规性的方式。企业不能再仅依赖供应商声明来证明合规，而必须明确相关大宗商品的生产地点，核实其生产区域在 2020 年 12 月 31 日之后未发生毁林，并证明相关产品符合生产国适用的法律法规。
对于采购橡胶、棕榈油、可可、咖啡、大豆及其他与森林砍伐风险相关的大宗商品的企业而言，挑战不仅在于收集更多数据，更在于如何将不同来源的信息——包括地理空间分析结果、实地数据、生产者声明、合法性证明文件以及可追溯性记录——整合为一致且以证据为基础的决策依据。
为应对这一挑战，KOLTIVA 开发了一套结构化的 EUDR 决策树方法，将地理空间智能、合法性核验、实地证据与风险评估工作流程相结合，帮助企业在规模化运营中作出透明、可追溯且有充分依据的合规决策。
目录
供应链可能拥有生产者名单、供应商声明和交易记录，但这些信息并不一定足以证明相关大宗商品的实际生产地点，也无法单凭这些资料确认其来源是否符合适用的监管要求。
这是企业为遵守《欧盟零毁林条例》（EUDR）而开展准备工作时面临的核心挑战之一。农业供应链可能涉及多个中间商、分散的生产区域、格式不一的文件，以及有限的土地利用历史信息。如果缺乏结构化的评估方法，企业可能难以判断哪些来源需要进一步调查，以及目前仍缺少哪些必要证据。
为什么农业供应链需要结构化的合规方法
EUDR 合规不仅要求企业收集文件并维护供应商记录，还要求企业在生产来源、土地利用历史、适用的法律要求与尽职调查流程之间建立可信的关联
这对农业供应链而言是一项重大挑战，尤其是在涉及数千名小规模生产者、多个中间商、分散的生产区域，以及不同程度的文件完整性时。在这些复杂的供应链环境中，数据量的增加并不必然带来更高水平的合规成效。企业需要一套一致的评估方法，将现有信息转化为可核实的证据和可执行的决策依据。
根据《欧盟零毁林条例》（EUDR），合规要求包含三个不同的方面。
第一，零毁林生产： 相关大宗商品不得来自在 2020 年 12 月 31 日之后发生毁林的土地。
第二，合法生产： 相关产品必须符合生产国适用的法律法规，包括土地使用权、环境保护、劳工、人权及其他相关法律义务方面的要求。
第三，尽职调查： 运营商必须按照规定开展尽职调查，并在适用情况下，于相关产品投放欧盟市场或出口之前，通过欧盟信息系统提交尽职调查声明（Due Diligence Statement，DDS）。
这三项要求相互关联，但必须分别得到满足。符合其中一项要求，并不能弥补其他要求上的不足。
同时满足这三项要求，远不止于计算一个简单的风险评分。企业需要建立结构化的流程，以便在不同供应商、大宗商品及采购地区之间，持续且一致地评估相关证据。
企业经常提出一个看似简单的问题：“企业如何对数千名生产者、供应商、生产地块、文件、地理空间记录及当地信息进行一致的评估，从而形成透明且有充分依据的合规判断？”
这正是结构化评估方法发挥关键作用的地方。企业不应仅依赖主观判断，而应将每项评估标准与预先定义的风险等级及核验步骤相对应。这种方法有助于企业在不同地区、供应商及生产体系之间，以一致的标准评估合规指标，同时更有效地识别信息缺口、数据不一致之处，以及需要进一步调查的潜在风险。
EUDR 合规决策树为落实这一评估方法提供了一种切实可行的途径。通过将评估标准、现有证据和核验步骤整合为逻辑清晰的流程，决策树能够帮助使用者确定需要核查的事项、需要进一步审查的发现，以及在得出合规结论之前可能需要采取的措施。
需要特别强调的是，决策树不应被视为自动生成或最终确定合规结论的工具。它是一种决策支持工具，可用于指导评估、识别潜在风险，并指出需要进一步调查、风险缓解或整改的领域。其目的是支持有据可查的尽职调查流程，并帮助企业证明其已对不合规风险进行了评估，并在必要时按照 EUDR 的要求采取措施，将相关风险降至可忽略的水平。
KOLTIVA 联席产品与技术官 Furqonuddin Ramdhani 表示：“EUDR 合规需要采用系统化的方法，对生产来源数据进行验证，评估地理空间证据，并依据明确的风险标准审查生产活动的合法性。技术层面的挑战在于，如何将地块级地理定位数据、土地利用变化分析、供应商可追溯性信息及文件核验整合到一套一致的评估框架中。当这些数据通过结构化的风险评估方法进行综合分析时，企业便能够识别数据缺口、标记潜在的不合规情形，并为尽职调查决策建立更加透明、以证据为基础的依据。”
深入解析 KOLTIVA 的 EUDR 决策树：两大证据来源
KOLTIVA 的 EUDR 决策树将 EUDR 第 3 条规定的两项基本条件——零毁林生产与合法生产——转化为一系列结构化问题。每条评估路径最终都会对应低、中或高三个风险等级之一。
决策树的每个分支均基于两类证据来源之一：一类是通过案头分析评估的二手数据，另一类是直接从生产者及其生产地块收集的一手数据。任何一类证据都不足以单独支撑完整的评估。该决策树旨在通过两类证据之间的交叉核验，增强评估结果的可靠性。
证据来源一：地理空间智能与案头评估
决策树从生产地块开始。录入 KOLTIVA 可追溯平台 KoltiTrace 的每个地块多边形边界，都会与国家及全球土地利用地图进行叠加分析，以回答决策树最初提出的两个问题：
该地块在 2020 年 12 月 31 日之后是否未发生毁林？
系统将基准日期的森林覆盖情况与毁林及森林退化图层进行比对。如果检测到毁林信号，并不意味着该地块已被直接判定为不合规，而是需要进一步开展案头审查和实地核查，之后才能记录评估结果。
该地块是否位于获准用于相关生产活动的土地上？
系统会将地块多边形边界与保护区及国家土地利用分类进行比对，例如印度尼西亚的森林区域划定情况。地块的地理位置将决定其进入土地合法性评估决策树的具体路径，并进一步确定哪些文件可作为证明其合法性的依据。
在国家层面，公开可获取的指数还可提供有关腐败程度、规避监管风险、供应链复杂性、原住民族分布情况，以及欧盟国家风险分类的背景信息。这些信息有助于确定在评估过程中，应如何考量来自相关国家的文件及其证明力。
证据来源二：生产者与地块调查及配套证明文件
地图无法显示土地权利归属、劳动者的待遇情况，或相关税款是否已依法缴纳。针对这些问题，调查环节通过相应的合规评估决策树，对 EUDR 第 2 条第（40）项所涉及的八项合法性指标进行评估。
生产者层面的问题涵盖第三方权利、自由、事先和知情同意（FPIC）、人权与劳工权利，以及税务事项。
地块层面的问题涵盖土地合法性、环境保护及土地清理历史。
每项调查答案均对应预先设定的低、中或高风险结果，确保相同的答案始终产生一致的风险评级。
上传的证明文件，例如土地权属证书、许可证、税款缴纳凭证及合同，会关联至相应的地块记录。然而，文件上传本身并不构成有效证明。每份文件都需要经过核验，重点包括：
是否与档案中的其他证据一致；
文件实际能够证明的事项及其证明范围；
文件的签发机构或主管部门；
结合证据来源一所提供的腐败风险背景，评估文件是否存在伪造或违规签发的可能性。
两类证据如何相互印证
当生产者的声明与地图分析结果相矛盾时，应对这一冲突进行调查，而不是自动采信其中任何一方。
例如，生产者可能声明 2020 年之后未进行焚烧活动，但地块多边形范围内却出现了 2020 年之后的火灾预警信号。又或者，生产者声称地块不涉及泥炭地，但泥炭地空间叠加分析却显示该区域存在泥炭地。在这些情况下，相关指标不会立即获得风险评级，而是需要先进行案头审查；如果矛盾仍然存在，则应进一步开展实地核查。
随后，每项指标均采用其各项答案中最高的风险等级，而不是计算平均值。森林相关规则的评估结果取决于土地使用权与环境保护两项评估中风险较高的一项；地块的地理空间分析结果与调查结果也按照同样的原则进行综合判定。
只有在确认地块符合零毁林要求，且所有合法性指标均达到低风险水平（无论是直接满足要求，还是经过风险缓解措施后达到该水平）时，才能得出该地块风险可忽略的结论。
结构化评估背后的八项合法性指标. EUDR合规软件
合法性评估很少只是一个简单的“是”或“否”的问题。农业供应链所处的法律环境往往十分复杂，涉及土地治理、劳动法规、税务、环境保护要求及国际贸易等多个领域。KOLTIVA 的决策树围绕八项指标组织合法性评估，并根据不同事项的性质确定相应的评估层级。
结构化的合法性评估框架可涵盖以下八个核心类别：
土地权利。 评估土地所有权、土地权属、土地使用权、权属证书、许可证及相关证明文件。
环境保护。 评估焚烧活动、化学品与危险废弃物处置、环境许可证、水体保护、坡地管理、泥炭地、野生动物栖息地，以及病虫害防治等事项。
森林相关规则与法规。 评估企业及生产活动是否符合森林管理义务、保护区限制、环境保护要求及土地转化相关法规。
第三方权利。 评估社区投诉、基于诚信原则开展的协商，以及土地使用权相关冲突。
劳工权利。 审查劳动合同、劳动者保护措施、就业条件及适用的劳动法规。
人权。 评估农业生产活动中涉及的个人及社区所面临的相关状况。
自由、事先和知情同意（FPIC）。 在相关情况下，评估是否通过适当程序与可能受到影响的社区及原住民族进行协商，并确保其在充分知情的基础上自由表达意见。
税务、反腐败、贸易与海关。 评估农业税务相关证明，以及该方法所界定范围内的相关要求。
这一框架的一个重要特点是，并非所有指标都在同一层级进行评估。土地使用权与环境保护在地块层面进行评估；第三方权利、人权与劳工权利、FPIC 及税务相关问题则在生产者层面收集信息，并将评估结果应用于该生产者名下登记的各个地块。森林相关规则的评估结果则根据土地使用权与环境保护两项指标的评估结果确定。
这种区分具有直接的实践意义。例如，某位生产者的劳工权利评估结果可能令人满意，但其名下某个特定地块仍存在尚未解决的土地使用问题。反过来，如果生产者层面的某项指标出现问题，也可能影响该生产者名下所有已登记地块的评估结果。
通过区分不同指标及其评估层级，这一方法有助于企业明确问题的来源，并识别哪些记录或生产活动需要进一步核查。
如何判定地块的低、中或高风险等级？
KOLTIVA 的决策树采用预先设定的评分规则，根据每项调查答案所能证明的情况，将其映射至相应的风险结果。低、中、高风险之间的区别，并不只是对某个议题严重程度的主观判断，而在于现有证据究竟表明相关要求已得到满足、仍存在未解决的信息缺口，还是已经发生违规行为。
低风险：符合要求且有证据支持。 低风险评级意味着相关要求已得到满足，且有相应的支持性证据可供核验。如果某项要求确实不适用于特定情形，在相关判断依据得到记录和说明的前提下，也可以评为低风险。
中风险：存在缺口或情况尚不明确。 中风险评级表明某项控制措施尚未落实、相关声明缺乏充分证据，或生产者无法确定某项义务是否适用。这类情况意味着存在需要关注的问题，但本身并不能证明违规行为已经发生。根据该评估方法，此类问题通常需要通过风险缓解措施及进一步核验加以解决。
高风险：存在违规行为、不可逆的损害或蓄意拒绝履行义务。 高风险评级表明，相关答案显示存在违法行为、不可逆的损害，或蓄意拒绝遵守相关要求。根据该评估方法，必须有证据证明相关行为或违规事实，而不能仅凭违规行为可能发生的推测作出高风险判定。
这些区分使风险评级比简单的核查清单更具参考价值。它们能够帮助企业判断具体情况需要补充哪些证据、完善哪些控制措施、开展哪些进一步核验，或在发现违规行为时启动升级处理程序。
数字化可追溯性与地理空间智能如何支持以证据为基础的尽职调查，助力 EUDR 合规准备
决策树的实际价值取决于可用于支持评估的信息质量与完整性。数字化可追溯性工具和地理空间技术能够帮助企业整理评估所需的数据、识别信息不一致之处，并更清晰地记录已审查的证据。
KOLTIVA 的数字化可追溯能力，包括 KoltiTrace MIS，可支持生产者信息及供应链数据的收集与管理。在相关数据可获取的情况下，Land Use Tracker 等地理空间工具能够支持土地利用变化分析，并识别可能与毁林相关的风险信号。 EUDR合规软件
这些能力分别满足不同但相互补充的需求。
生产者与地块数据有助于确认相关大宗商品的生产来源。
数字化可追溯记录有助于建立生产信息与供应链活动之间的关联。
地理空间分析支持对土地利用历史及潜在风险的审查。
证据管理有助于整理支持性资料，并识别证明文件方面的缺口。
结构化评估工作流程帮助团队确定哪些问题需要进一步核验或跟进处理。
这些能力的整合有助于减少数据收集、分析与运营决策之间的信息割裂，同时帮助企业以更加一致的方式记录已识别问题的评估过程及处理措施。
Furqonuddin 表示：“卫星影像为了解土地利用历史提供了重要的可视化依据，但仅凭地理空间分析通常不足以确定合规性。真正的价值在于将遥感分析结果与实地证据、地块边界及相关证明文件相结合。只有将这些数据集相互关联，企业才能全面、可靠地了解实际生产状况，并建立有充分证据支持的判断。”
他补充道：“一种常见的误解是，企业只需收集文件便能验证合规性。实际上，每份文件都必须结合其运营背景与地理位置进行评估。数字化核验系统使我们能够将各类声明、许可证及支持性记录直接关联至相应的生产者和地块，从而建立更完善的可追溯体系，并提升评估结果的可靠性。”
完成地块层面的风险评估后，下一步是记录评估发现，并确定需要采取哪些措施。KOLTIVA 的 EUDR 评估方法提出了一个包含五个步骤的流程：记录、标记、风险缓解、重新核验和得出结论。
第一步：记录（Record）。 将每项调查答案、对应的风险评级及支持性文件记录在相关生产者与地块的档案中。
第二步：标记（Flag）。 在交互式地图上标记不符合要求的地块，方便用户查看各地块的合规状态及其背后的具体原因。
第三步：风险缓解（Mitigate）。 针对每项中风险或高风险发现，制定有明确期限的风险缓解措施，并指定具体负责人及重新核验日期。
第四步：重新核验（Re-Verify）。 根据同一套决策树重新评估相关地块。只有在支持性证据发生变化、足以支持调整原有评估结果时，才能关闭相应问题；不能仅因处理期限届满便视为问题已解决。
第五步：得出结论（Conclude）。 当所有指标均达到低风险水平，且地块通过零毁林核查后，即可完成这一评估流程。在此阶段，相关地块可作为得出风险可忽略结论的依据，并纳入尽职调查声明（DDS）。
该评估方法还明确了向采购方提供的信息，包括每个采购地块的毁林情况与土地使用许可相关地图、地块层面的合规状态及其判定依据、各项指标的详细信息、完整的文件记录链，以及尚未解决的中风险和高风险问题清单。
这一流程将每项风险评估与其支持性证据及待处理事项相互关联，为最终的尽职调查决策提供有据可查的依据。
将合规要求转化为有充分依据的决策
EUDR 合规性并非由单一地图、文件、风险评分或数据库决定。
它需要对多种证据来源进行结构化评估，包括地理空间信息、可追溯性数据及相关合法性指标。
EUDR 合规决策树为整合这些信息提供了一种切实可行的方法。
设计合理的决策树并不会通过忽略复杂性来简化合规工作，而是通过建立从证据收集、评估、核验、风险缓解到最终决策的一致流程，让复杂的合规要求更易于管理。
对于涉及可可、棕榈油、橡胶、咖啡、大豆、牛及其他农业供应链的企业而言，这种结构化方法尤其具有价值。未来，实现零毁林供应链不仅取决于更完善的数据，也取决于企业能否更加确信这些数据得到了正确、合理的解读。
在这一不断变化的监管环境中，最具应对优势的企业，将是那些能够建立以证据为基础的合规流程的企业——这些流程既具备足够的一致性以支持规模化应用，又能灵活适应当地实际情况，同时保持足够的透明度以接受审查。
对于正在为 EUDR 合规做准备的企业而言，将可追溯性、地理空间智能与结构化合规工作流程相结合，能够为落实复杂的监管要求、开展可执行的尽职调查奠定更加坚实的基础。
KOLTIVA 致力于可追溯性、生产者层面的数据管理、地理空间智能及供应链合规解决方案，帮助企业强化采购与尽职调查流程中的证据基础。
关于编辑与行业专家
编辑： Gusi Chandikasari，KOLTIVA 社交媒体专员
行业专家： Furqonuddin Ramdhani，KOLTIVA 联席产品与技术官
Furqonuddin Ramdhani 是 KOLTIVA 的联席产品与技术官，负责推动技术解决方案的开发，以加强农业供应链可追溯性、地理空间智能及法规合规能力。他专注于将复杂的供应链挑战转化为可规模化应用的数字化系统，并负责推动产品与技术创新，将可追溯性数据、土地利用监测及风险评估相结合，为以证据为基础的决策提供支持。
他的工作重点在于推动技术在建设透明、可核验且可持续的农业供应链中发挥更大作用，帮助企业应对不断变化的监管要求，包括《欧盟零毁林条例》（EUDR）。
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