科技化創新金融服務規範研析—以行動支付和第三方支付為例
高科技企業申請促產條例相關租稅減免浮濫，尤其是在可享高額抵減的研發項目上，爭議最多。實務上，人才培育的投資抵減減稅空間較少，頂多幾十萬元或幾百萬元，但研發投資抵減最高可達幾十億元，因此常見的爭議也最多。由於研發費用可提列為費用、又可抵稅，對企業來說效益很高，因此很多公司都先申報為研發費用，等被國稅局查到再說；另將製造、銷售費用列為研發費用的情形不勝枚舉。 依照公司研究與發展及人才培訓支出適用投資抵減辦法審查要點第１點附表，研發支出只有包括全職研發人員薪資等九種支出才能抵減，而且業者須附薪資表及證明文件證明，才能減稅。但因為研發誘因優渥，企業總是先報再說，因此行政法院投資抵減的相關訴訟，十之八九都是國稅局勝訴。根據公司研究與發展及人才培訓支出適用投資抵減辦法第５條規定，公司的研發支出，在同一課稅年度內得按百分之三十抵減當年度應納營所稅額；支出總金額超過前二年度研發經費平均數者，超過部份得按百分之五十抵減當年度應納營所稅，當年度營所稅額不足抵減者，得在以後四年度營所稅額抵減。 國稅局提醒，申請研發減免企業必須提供研究計畫等證明，否則舉證不足反將被國稅局要求補稅，恐衝擊公司當年獲利。一般來說，適用投抵減稅金額愈高的公司，也愈常被選案查核，確保公司沒有僥倖逃稅心理。如果投抵項目涉及大陸地區，像是人才培訓支出，則應依臺灣地區與大陸地區人民關係條例第２４、２５、２５條之１條等法令規定，經主管機關核准，否則也將遭國稅局剔除補稅。
Dell與Alcatel-Lucent在東德州“線上買賣”（Online Buying）專利侵權訴訟，Dell敗訴美國東德州聯邦地方法院的法官於今年2月5日，對Dell指稱Alcatel-Lucent侵害其所有之兩項線上管理顧客及產品資料的電腦製造方法專利乙案作出判決。判決指出，因為Dell無法向陪審團證明Alcatel-Lucent有引誘或侵害Dell專利權的事實，而Alcatel-Lucent亦無法以明確且具說服力的證據證明系爭案件中Dell所有的專利為無效，所以本案亦無任何損害賠償問題。Dell於訴訟中所主張的兩項專利權，主要為關於加速促進顧客線上下單購物的技術，其美國專利權號碼分別為6,182,275及6,038,597。關於本判決結果，原告Dell方面尚未表示是否會對本判決提起上訴，然被告法商Alcatel-Lucent則對此判決結果表示則肯定。 Alcatel-Lucent與Dell之間的專利訴訟並未就此結束, Alcatel-Lucent在加州之前起訴Dell, Gateway及Microsoft專利侵權之訴訟，主要為影像解碼及選擇影像播放模式技術之專利，專利號碼分別為4,958,226; 4,383,272; 4,763,356；5,347,295及 4,439,759.，該專利訴訟自2003年開始在加州纏訴。Alcatel-Lucent主張被告三家公司應給付專利侵權之損害賠償一共超過美金30億的天價，本案業已上訴，審理的法院已訂期將於近日展開審判。然而，由於Gateway去年被宏碁(Acer)併購後，已積極地與Alcatel-Lucent進行談判，雙方並於今年2月中達到庭外和解的協議。所以，Dell在東德州敗訴的消息，是否會影響其未來在加州是否會繼續訴訟或尋求庭外和解的態度，將是市場人士專注的焦點。
美國《確保關鍵礦產安全可靠供應的聯邦戰略》《確保關鍵礦產安全可靠供應的聯邦戰略》（A Federal Strategy to Ensure Secure and Reliable Supplies of Critical Minerals），為美國商務部於2019年6月4日發布的一項國家層級礦產行動計劃，制定依據為美國總統於2017年12月20日發布的13817號行政命令，戰略目標是強化美國製造業與國防工業及礦產供應鏈彈性，推進研究開發工作，減少美國對中國大陸等外國實體的關鍵礦產資源依賴。 美國商務部表示，確保關鍵礦產供應穩定及供應鏈彈性，對於美國經濟繁榮與國防安全至關重要，過去美國過分依賴外國關鍵礦產資源及供應鏈，導致經濟和軍事出現戰略性弱點。據統計共有35種與美國經濟與國家安全相關的礦產品，包括鈾、鈦和稀土元素，為智慧手機、飛機、電腦和GPS導航系統及風力發動機、節能照明與混合動力汽車電池等綠色科技產品的必要組成。35種關鍵礦產中有31種選擇進口，其中更有14種關鍵礦產是完全依賴國外進口。 《確保關鍵礦產安全可靠供應的聯邦戰略》提出6項行動綱領包括：（1）推動關鍵礦產供應鏈的轉型研究、開發與部署；（2）加強美國關鍵礦產供應鏈和國防工業基地；（3）強化與關鍵礦產相關的國際貿易合作；（4）提升對國內關鍵礦產資源知識；（5）提升在美國聯邦土地上獲得關鍵礦產資源的機會，並簡化授權開採的審查程序；（6）增加美國關鍵礦產資源勞動力等。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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://www.tips.org.tw）