開放非銀行從事預付式行動付款服務法制議題之研究
歐盟執委會（European Commission）於去（2011）年11月底宣布，與歐洲電機工程領導組織Orgalime聯盟進行合作，將設立「電動車整合建設示範計畫」，加強推動業界示範營運實務經驗，並結合ICT技術發展，推動歐洲電動車蓬勃發展。歐盟於2011年6月所制定「2011交通政策白皮書--（2011 White Paper on Transport）」，3月所公告「歐盟2050交通遠景（Transport 2050）」規劃政策均係將「電動車產業」視為推動歐盟交通運輸政策之重要支柱；並且，歐盟更是於同年3月所制訂「2011能源效率推動方案（Energy Efficiency Plan 2011）」，明訂運輸專章，宣示將落實推動境內電動車產業相關投資、技術發展及基礎建設。 並且，歐盟對於電動車推動策略，係定位為結合ICT技術與交通工具之重要實踐。由歐盟執委會所支持成立的歐洲綠色車輛促進組織--「ICT4FEV」，其於2010年12月所公布「ICT for the Fully Electric Vehicle」及所2009年10月所制訂「European Roadmap Electrification of Road Transport」，宣示電動車之推動，對於節約能源與氣候保護的關鍵影響因素，並且規劃於科技領域各項研發工作，強化ICT技術、相關零組件及其系統，可扮演之重要角色，包括儲能系統、運輸技術、車輛整合、安全、電網整合運輸系統整合等。ICT4FEV並宣示未來將持續推動及檢視政府應備規範，並進行相關法令之調修工作。
美國白宮發布「美國就業計畫」說明文件，加強投資基礎建設與科技研發美國白宮於2021年3月31日發布「美國就業計畫」說明文件（FACT SHEET: The American Jobs Plan），針對美國當前所面臨基礎建設老舊、失業率攀升、氣候變遷與來自中國的技術競爭等問題，預計在未來八年內每年投資約GDP的1%，共投入約2兆美元（約合新台幣56兆元）於修復與升級國家基礎建設、振興製造業、投資基礎科學研究、支持供應鏈、推動能源轉型、幼兒教育及長照醫療等項目上。 本說明文件指出，雖然美國為世界上最富裕的國家，但許多基礎建設都逐漸變得老舊或不合時宜，部份人民仍無法享有高速網路與價格可負擔的房屋，而在疫情的衝擊下不僅導致工作機會喪失，更威脅到國家經濟安全。除此之外，美國在科技研發、製造與人才培育上開始落後於最大的競爭對手，顯示政府有必要加快在基礎建設與科技研發的投資，以重建美國的國家競爭力並創造更多的就業機會。 針對投資基礎建設部分，包含交通基礎建設如修復高速公路、橋樑，並升級港口、機場及運輸系統，並改善飲水、電力與網路布建，提供全體人民可負擔、可靠的高速寬頻服務；除了提高基礎建設在面對氣候變遷危機時的韌性，也提供美國人民更安全、可靠、便利的生活條件。在更新基礎建設的同時，將採用符合永續性及創新性的建築材料，並優先使用在美國製造與販售的零組件，以支持國內產業與創造就業機會。 而在投資科技研發部分，相對於中國大陸正大力投資於研發，其研發支出為世界第二，美國在投資科技研發占GDP比率卻持續下降，為了支持研發團隊克服高度創新（high-innovation）技術的障礙，有必要提高對於國內研究人員、實驗室及大學院校的投資。因此白宮呼籲國會支持國家科學基金會（NSF）投資500億美元設立技術局（technology directorate），用於整合國家研究資源，投入半導體及高級通訊技術、高級能源技術及生物技術的研發，並預計投資400億美元於全國實驗室研究設施與網路的升級。 除此之外，白宮規劃投資350億美元於研發克服氣候變遷危機的技術解決方案，包括開發減少排放和建立氣候適應力的新方法，並呼籲國會投資100億美元於傳統黑人大學（HBCUs）、弱勢族群教育機構（MSIs）的科技研發以避免種族與性別落差，投資200億美元於區域創新中心及社區再生基金，向國家標準技術協會（NIST）投資140億美元推動產官學合作研發，以及規劃310億美元用於中小企業信貸、創投及研發資金，特別是地區型的小型孵化器及創新聚落，以支持有色人種及弱勢族群的新創事業成長。
因應國際法規變動趨勢的營業秘密管理建議因應國際法規變動趨勢的營業秘密管理建議 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年06月24日 因應技術進步導致資訊的存取與分享更加容易，營業秘密侵權爭議也隨之增長，綜觀國際政策推動或許多跨國智財專家均逐漸重視營業秘密爭議相關議題，並論及營業秘密相關法規趨勢、訴訟經驗、建議企業可執行的營業秘密管理做法等，以下將綜整相關趨勢與專家觀點並提出我國企業建議。 壹、法規變動趨勢 從國際趨勢以觀，各國針對「競業禁止」規定，有逐漸對其嚴格審查與進行法規監管的趨勢，而這也使得透過限制性條款避免機密資訊外洩的難度提高，企業多轉而透過營業秘密管理來加強防護。 一、競業禁止 本文列舉了近期美國與英國對於競業禁止法規監管的趨勢。 （一）美國將從聯邦層級禁止「競業禁止」條款 美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission，下稱FTC）於今年，2024年4月23日推出一項最終規定「Non-Compete Clause Rule[1]」，該規則將針對除了高級管理人員以外之員工，使僱主與員工之間已簽訂競業禁止協議無效，並禁止未來僱主與員工簽訂競業禁止合約。 （二）英國擬立法限制「競業禁止」之最高法定期限 英國目前的競業禁止相關限制係基於英美法，以法院的個案判決及既判例來執行。英國政府於2020年12月4日至2021年2月26日期間向公眾進行諮詢，並就諮詢意見之政府回覆於2023年發布報告[2]，英國政府在該報告中提出，就目前國際實務上競業禁止條款之執行期間除了美國部分州已直接被禁止外，多半未進行太多限制，如德國最高為24個月、義大利最長可達三至五年，而英國政府提出其擬將在議會時間允許的情況下提出立法領先引入「最多三個月[3]」之上限，對於競業禁止條款進行限制。 二、合理保密措施 承上所述，基於「競業禁止」條款的效力可能因為政策、法規變動或在不同國家的規定不同而導致已簽署之競業禁止條款失去效力、尚未簽署之契約禁止再簽署競業禁止條款或只允許在受有限制之情況下簽署等，企業透過此類限制性條款來避免機密資訊外洩的難度提高，使的企業多轉而透過其他日常營業秘密管理措施來加強防護，及證明企業有落實營業秘密的「合理保密措施」之法律要件。 以美國加州為例，該州多年前就禁止「競業禁止」約定，故當地企業早已轉往透過建置營業秘密政策和保護措施來加強防護。 貳、具體營業秘密管理措施之建議 一、合理保密措施之目的 合理保密措施除了作為補足無法使用限制性條款（競業禁止條款）之替代管制措施具有「預防營業秘密洩漏之效果」以外；更具有在營業秘密侵權發生後，訴訟上舉證之用。許多智財實務專家表示，無論是在哪一國法規的管轄下，權利人共通性的困難多在於訴訟的舉證上，因此專家建議企業應留存營業秘密管制措施之執行紀錄以作為將來涉訟時舉證之用。 二、營業秘密管理之具體作法 參照實務上專家的建議，本文彙整將實務上被推薦之具體營業秘密管理做法[4]羅列如下： （一）確立並可以識別營業秘密範圍 對於企業而言，首先應識別並記錄出營業秘密（機密）範圍，才能明確管制措施的範圍，並透過機密的標示（例如浮水印）來使員工能夠認知到接觸的資訊為公司重要的營業秘密。 （二）監控 針對下載、複印、數據傳輸行為或者其他可能包含機密資訊之公司設備等行為公司應進行監控。 （三）使用行為管制 公司應限縮傳播範圍（包含禁止員工通過電子郵件將資訊發送到個人電子郵件或將機密文件攜出公司等）；並於不使用時妥善存放保管並上鎖或設置密碼管控。 （四）人員管制 員工作為營業秘密管控機制重要的一環，專家建議應對員工進行教育訓練（告知營業秘密重要性或提供有關如何識別和保護機密資訊的培訓）；與相關人員（員工、承包商、合作單位）簽署保密契約（confidentiality agreements）明確定義機密資訊之範圍以及禁止未經授權的使用與揭露；設立離職員工管控機制（包含離職面談、保存相關設備、甚至如果員工可能進入競爭對手工作，企業可評估是否進一步請合格第三方進行鑑識或取證員工身上是否攜帶機密資訊等，以作為未來若涉訟之舉證）等。 參、評析 綜上所述，企業或許已經理解建立合理保密措施並留存作為訴訟時舉證之證據的重要性，並了解些許零散的管理做法，但可能產生管理措施如何才算是完善的疑問，為了提供企業更全面的管理建議，資策會科法所創意智財中心以其在智財領域之研究與實務經驗的積累發布「營業秘密保護管理規範」[5]（下稱管理規範）將管理措施透過十個單元建立PDCA管理循環。 經查，上述國際法規變動下實務專家討論之營業秘密管理措施均包含在管理規範內，如「（一）確立並可以識別營業秘密範圍」會對應到管理規範第4單元「營業秘密的確定」章節；「（二）監控」會對應到管理規範之第5單元「營業秘密的使用管理」及第7單元「網路與環境設備管理」；「（三）使用行為管制」會對應到管理規範之第5單元「營業秘密的使用管理」；「（四）人員管制」會對應到管理規範之第6單元「員工管理」與第8單元「外部活動管理」。 管理規範除了提供更加多元完善的管理做法（如定義出的營業秘密應進行機密分級、設定保密期限建立管理清單；除了管制流通、複製行為，後端的銷毀或使用紀錄留存、預警措施之建立也很重要；對於員工的管控不僅是離職時，更是從入職時就有風險需要管控；或者更後端的爭議處理機制、監督與改善機制之建立等）以外，更重要的是，管理規範納入了企業應考量的相關法律風險，以「（二）監控」之建議為例，管理規範第6.3.2條進一步要求應對員工進行「宣導」，告知員工「會監控其使用營業秘密行為並保存相關電磁紀錄」，此規定對於企業而言十分重要，因為若未進行告知，可能會因為侵害員工的隱私權，違反刑法妨害秘密罪以及通訊保障及監察法之違法監察通訊罪，而使雇主被判刑。 由此可知，企業在建立營業秘密合理保密措施之相關機制時，亦需要注意措施的完善與合法性，企業除了可參考管理規範系統性建立營業秘密管理機制外，亦可以此管理規範做為檢視自身管理措施符合性之依據，進而促進企業有效落實營業秘密管理。 [1]Federal Trade Commission, FTC Announces Rule Banning Noncompetes (2024), https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2024/04/ftc-announces-rule-banning-noncompetes (last visited May 15, 2024). [2]Consultation outcome Measures to reform post-termination non-compete clauses in contracts of employment, GOV.UK, https://www.gov.uk/government/consultations/measures-to-reform-post-termination-non-compete-clauses-in-contracts-of-employment#full-publication-update-history (last visited Jun. 19, 2024). [3]同前註，引述原文：「The government will introduce a statutory limit on the length of non-compete clauses of 3 months and will bring forward legislation to introduce the statutory limit when parliamentary time allows.」。 [4]Q&A: Trade secret disputes, Financier Worldwide Magazine, Financier Worldwide Magazine, https://www.financierworldwide.com/qa-trade-secret-disputes (last visited Jun. 05, 2024). [5]<營業秘密保護管理規範>，財團法人資訊工業策進會科技法律研究所網站，https://stli.iii.org.tw/publish-detail.aspx?no=72&d=7212（最後瀏覽日：2024/06/14）。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。