歐盟頒布新的能源相關產品環保設計指令
歐盟能源使用產品環保設計指令（Directive 2005/32/EC establishing a framework for the setting of ecodesign requirements for energy-using products）自2005年施行4年後，從上(11)月20日起，已通過新的能源相關產品環保設計指令（Directive 2009/125/EC establishing a framework for the setting of ecodesign requirements for energy-related products），更新取代舊有指令。本新指令最主要特色，在於將環保設計適用範圍從「能源使用產品」擴大延伸至「能源相關產品」。
繼去（2008）年10月歐盟執委會才公告指示清單，篩選出10種在2009-2011年優先執行環保設計措施之能源使用產品類別後，其包括：空調和換氣系統、電子和燃油的加熱設備、食品備製設備、工業和實驗室鍋爐、機床、網路連結、資料處理和資料儲存設備、冷藏和冷凍設備、聲音和影像設備、變壓器及用水設備等，依歐盟新指令規定，未來不只是使用到能源的產品，其他所有能有助節約能源之產品，以及對末端使用者而言為獨立部分且其環保績效可獨立評估之服務，皆屬新指令之適用範圍。例如，蓮蓬頭與其他衛浴設備、隔離材料與雙層玻璃等。
新指令依規定將於2011年10月21日全面實施，執委會應於3年內公告優先執行之產品種類，而各會員國應於2010年11月20日前訂定國內法規。
歐盟新指令主要影響，將使更多元產品之生產者擔負起製作生態特性說明（ecological profile）之責任，且需於符合指令要求後始得於產品標示CE標示。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
茲因回應2008年針對環境議題所召開之國家諮詢會議，並考量整體環境變遷快速，有待解決之相關問題與過往相較已有所不同，法國政府於2009年1月7日公布新修正之環保法令草案，力求與時俱進；其新環境法規草案著重以下主題：建築與都市計畫、交通、能源與氣候、生物多樣性、風險、健康與廢棄物處理。 其中值得注意者，係針對可能導致危害環境或人體健康的奈米粒子材料，於新法中加以規範。依該新環保法草案第73條，除非個案內容有損國家安全因而為特例之外，現行製造、輸入與使用奈米粒子材料於產品之業者，必須就該奈米材料之性質、數量與使用方式加以揭露，使公眾周知；此外，於主管機關的要求下，業者應評估並呈報該奈米材料之暴露程度與所潛藏之風險。 之所以將奈米粒子納入規範當中，係參考「化學物質登記、評估、授權和管制法」(Registration, Evaluation, Authorisation and Restriction of Chemical substances，REACH)，基於永續發展之目標，因而於產品製造及銷售的過程中，賦予製造商與進口商特定之責任與義務；亦即業者必須以負責任之態度製造、進口或使用化學物質，進而取得該化學物質之相關資訊，使之透明化，以確保人體健康和環境免於受到負面影響，促成風險管理措施之順利運行。 該等觀念彰顯了本次法國環境法規修改之特色，其六大主題之規範更需要諸多政府部門的通力合作；再者，法國於積極發展奈米科技的同時，以客觀之態度審視其優缺點，試圖掌握奈米粒子材料之特性，作為管理潛在風險之判斷基準。該法案於2009年2月10日送至議會待表決，後續發展仍值得注意。
新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書，協助金融AI代理之風險治理新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書，協助金融AI代理之風險治理 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月18日 今（2026）年7月3日，新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore, 簡稱MAS）聯合多家國際金融機構與金融科技公司共同發布《代理金融運行時安全防護框架》（Safeguards for Agentic Finance at Runtime，簡稱SAFR）產業白皮書[1]，針對金融領域AI代理（AI agents）提出前瞻性的治理框架。 壹、事件摘要 MAS於2025年11月發佈BuildFin.ai計畫，其目的是要讓金融機構、科技業者與研究機構一起解決金融業導入AI時的共同問題。簡單來說，BuildFin.ai計畫提供了金融科技業者一個應用共創平台，由業者提出問題，再讓產、官、研各界共同思索對策以促進金融業的AI應用，並同時強化其風險治理[2]。另外，隨著AI代理的新興技術發展，新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority, IMDA）亦已於今年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI）第1.5版，透過風險評估機制、人類問責制、技術管控流程、終端使用者注意義務等面向建構AI代理的治理機制[3]。 因而，MAS在前述新加坡的政策趨勢下，也同步意識到金融領域導入AI代理技術的發展，包括金融AI代理可以發起支付、提交交易訂單、核准信用申請、申報監管報告，以及結算保險理賠等自主執行能力，其風險特性與傳統AI不同，因此有及早規劃因應的必要性。於是，MAS透過BuildFin.ai計畫與螞蟻國際、Circle、匯豐銀行、摩根大通、宏利、萬事達卡、華僑銀行和Visa等八大金融業界開會討論，決定共同撰寫SAFR產業白皮書，提供一套可操作性的治理框架，協助金融業者可以應用此方法以有效提升金融業導入AI代理的風險治理。 貳、重點說明 以下就SAFR分為兩部分進行簡要說明，第一部分為金融AI代理的系統風險，第二部分則為金融AI代理的治理架構： 一、金融AI代理的系統風險 （一）執行前保障（pre-execution assurance）的機制欠缺 傳統AI的風險治理主要管控在「部署前」與「使用後」，前者主要透過模型風險管理（model risk management）的方式，於部署前對AI系統進行驗證；後者則以審計（audit）方法去檢視事後發生的情況進行追蹤。然而，這兩種常規風險管理機制，都無法及時在AI代理決策執行前的當下就問題發生進行識別與處理，因此凸顯出對執行前保障的機制欠缺[4]。 （二）人機治理介面流於形式 現行人類審核機制目地主要應付於權宜之計，比如，一則通知、一封電子郵件警示，並未有具體的制度化與管理流程。換言之，沒有處理期限、缺乏標準的決策格式，也沒有審計記錄，SAFR批評這是流於形式、缺乏實質內容的人工監督[5]。 （三）碎片化的系統格式 新加坡的金融業者都各自於AI部署系統建立自身專屬的防護網（guardrails），其結果導致各系統間無法互相操作（non-interoperable），且無法在整個機構內部以一致的格式進行審計。因此，其風險並無法有效整合識別，不僅耗費成本過多，也無法讓金融業者能攜手合作處理[6]。 二、金融AI代理的治理架構 SAFR針對前述三大問題提出了應對方案，透過結構化的升級協議和統一的治理模式以解決AI系統的安全治理與監管挑戰。換言之，SAFR為AI代理定義了資料結構、評估邏輯與升級協議，並提出「治理封裝」（governance envelop）的技術概念，作為AI代理執行動作前的數位申請書，將其執行動作的參數、推理軌跡與身分元資料統合打包，並依SAFR的四階段治理流程進行管理以確保AI代理執行的即時把關[7]。 （一）身分驗證（Agent identity） AI代理的每項行動會綁定至一個已被認可且註冊的AI代理身分帳號，在進行任何其他評估流程之前，檢核系統必須先對照該AI代理的註冊身分進行驗證，並於AI代理帳號的註冊庫中進行查詢比對。另外由於AI代理會執行不同動作，一個AI代理可在不同行為註冊複數個身分帳號，檢核系統就會比對與判定該AI代理帳號的行為與身分是否吻合一致，若身分驗證失敗，檢核系統會拒絕AI代理的執行動作，並記錄於審計日誌中[8]。 （二）控制安全機制（Controls Repository） 控制安全機制是系統用來驗證其規則的場域，由於金融AI代理經過身分驗證後，其執行行為是否符合內部組織政策、金融法規、產品規則與使用者的授權範圍等，需要進一步的控管與檢核。因此，該系統會就允許的行動類型、決策邏輯、行為條件、有效期限與責任歸屬進行編碼操作，來逐一檢視AI代理的行為是否符合控制安全機制的要求[9]。 （三）結果處置引擎（Disposition Engine） 在結果處置引擎階段會根據控制安全機制的檢核結果給予裁示判斷，其判斷有四種結果，拒絕、升級、自動執行與觀察。拒絕為禁止其行動，升級則是要由人工審核，自動執行是通過並允許其行為，觀察則是認為有疑慮但損害不大者，可放行其行為但會被記錄在案供後續追蹤[10]。整體而言，透過不同層級的檢核標準以確認AI代理執行的範圍與權限。 （四）審計日誌（Audit Log） 最後審計日誌將會如實紀錄上面三階段的系統審核流程，並以「只能新增、無法修改」且「具備防篡改特徵（tamper-evident）」的形式，記錄了每一次的治理決策。每一筆記錄都包含了六個要素：提交時的治理封裝、作為行動檢查依據的授權令、結果處置引擎產生的結果、所套用的具體規則、得出該結果的依據，以及在每個階段所耗費的時間。透過此審計日誌具權威效力的記錄，可用於風險治理與生命週期的監督[11]。 參、事件評析 整體而言，SAFR藉由技術操作流程的治理框架來應對AI代理的新興發展，並藉由治理封裝的技術概念來實行四階段的驗證流程，以確保AI代理的有效監督。另外，SAFR又提供務實的解決方案，由於AI代理的運作早已有業者開發或部屬，如要用SAFR的治理機制其技術成本高昂，故提供匝道模式（gateway pattern）建立整體的外掛防護機制，不需要針對每個AI代理系統使用原生內嵌（native instrumentation）方式[12]。亦即，採取「先求有、再求好」的務實策略，雖然沒辦法提供最精準、最深層的檢核流程，但至少匝道模式能提供最基礎的技術防護措施，確保AI代理的風險可以於一定程度內控制，然後再針對新開發的AI代理要求以原生內嵌模式進行系統改良。 回到臺灣，目前金融領域已有大規模的AI導入，未來亦可預見AI代理的應用，其風險治理則必須謹慎對待。目前，金融監督管理委員會（下稱金管會）已於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧（AI）指引」，作為金融機構導入、使用及管理AI的參考[13]。為了因應AI代理趨勢的發展，行政院於今年7月核定頒布的「人工智慧風險分類框架」已針對AI代理的使用納入風險識別的子項目之一[14]，並且金管會正研議將前沿AI（Frontier AI）[15]與AI代理[16]的應用作為金融風險治理的一環。 因此，新加坡與業界合作撰寫的產業白皮書對金管會而言是很好的借鏡經驗，透過業界第一手的實務觀察，再與政府和研究機構攜手合作，思考相對應的治理對策，並提出具操作性與前瞻性的技術防護措施，強化AI代理的風險治理。同時，SAFR的具體指導方針讓金融業者可以採用與施行，以降低AI代理的系統性風險，甚至金融專業領域自主形成的產業治理框架，對其他目的事業具有一定程度的示範效果。總的來說，新加坡AI代理的治理模式對於金融領域具有參考價值的重要性。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/） [1] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR), https://www.mas.gov.sg/publications/monographs-or-information-paper/2026/safeguards-for-agentic-finance-at-runtime (last visited August 18, 2026). [2] Monetary Authority of Singapore, MAS’ Financial AI Builder Programme - Buildfin.ai, https://www.mas.gov.sg/schemes-and-initiatives/buildfinai(last visited August 18, 2026). [3] 陳益智，新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9511（最後瀏覽日：2026年9月9日）。 [4] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR) Version 1.0, p. 6. [5] id [6] id [7] id. at 7. [8] id. at 10. [9] id. at 10-11. [10] id. at 11-12. [11] id. at 12-13. [12] id. at 16. [13] 金融監督管理委員會，金管會發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」，https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202406200001&dtable=News（最後瀏覽日：2026年9月9日）。。 [14] 參考（B6）AI自主代理之授權外行為：AI Agent系統具備自主規劃、呼叫外部工具與持續執行複雜任務之能力，可能因目標設定不完整或環境變化，導致行為逐漸偏離原始指令，乃至自主取得超出授權範圍之系統存取權限。多代理人協作系統更可能因代理人間相互觸發，產生開發者與使用者均未預期的連鎖反應，使人類難以及時介入糾正。 [15] 金融監督管理委員會，金管會提醒金融業強化前沿AI模型攻擊風險整備，https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202607140002&dtable=News（最後瀏覽日：2026年9月9日）。 [16] 經濟日報，金管會推動金融科技 規劃三大監理方向 建立「AI管 AI」新架構，https://money.udn.com/money/story/5613/9486677（最後瀏覽日：2026年9月9日）。
金融憑證增至22家 網路報稅人次可望締新猷又到了報稅的季節。依據財政部統計，台灣使用網路報稅人口年年成長，在2002年約有35萬人使用網路報稅，2003年成長超過1倍，有75萬人口使用網路報稅，而去年則有102萬人口使用網路報稅，較前年成長36%。 使用金融憑證網路報稅可簡化繁瑣報稅程序，去年只有8家金融機構提供報稅服務，今年則提高至22家，預估今年透過網路報稅的納稅人，可望衝破歷年人數。包括元富證、元京証、台証證、日盛金控、國泰、新光人壽等22家金融機構，己於3月17日經財政部審核通過，可使用台灣網路認證公司之網路銀行、網路下單及網路保險憑證用於94年個人綜合所得稅網路結算申報，透過申報軟體，使用「金融憑證」即可查詢下載93年度「夫、妻、未成年子女」之戶籍資料、扣 (免)繳及股利憑單所得資料，逐筆確認修正無誤，由電腦自動試算稅額後，傳輸申報資料，並自行列印收執聯保存，完成報稅手續。
BS 10012：2017個人資訊管理系統新版標準已發布BS 10012:2009個人資訊管理系統近期轉版，英國標準協會已於2017年3月31日發布BS 10012:2017新版標準，此次修改主要係為遵循歐盟一般資料保護規則GDPR (General Data Protection Regulation )之規定。為了讓企業組織能更有效率整合內部已導入之多項標準，新標準採用ISO/IEC附錄SL之高階架構（High Level Structure），該架構為通用於各管理系統的規範框架。 2017新版架構由原本的6章變為為10章，新架構如下： 第1章 範圍 第2章 引用規範 第3章 專有名詞與定義 第4章 組織背景 第5章 領導統御 第6章 規劃 第7章 支援 第8章 營運 第9章 績效指標 第10章 改善 新標準主要修改內容如下： 個資盤點單需增加「法規」盤點項目，且應載明個資流向(軌跡紀錄)。 風險管理架構參酌ISO 31000:2009修改。 組織增設資料保護官(Data Protection Officer, DPO)。 個資蒐集、處理及利用： （1）蒐集前須先告知當事人並取得其同意。 （2）蒐集應有必要性且最小化。 （3）兒童個資蒐集、利用須先經監護人同意。 （4）若個資利用目的為開放資料（Open data）須作去識別化。 個資必須維持正確且最新。 個資保存不超過處理目的存在必要之期限(保存期限)。 增加個資完整性與機密性要求。 預先諮詢與授權，例如：網頁有使用cookies需明確告知瀏覽者。 個資管理目標與量測，包括欲導入範圍、現況評估等有效性目標。 增添文件管理規範。 BS 10012:2009版本將於2018年5月25日廢止，公司驗證轉版的過渡期為24個月，因此2019年3月未轉版者證書失效。