因應綠色採購 環保標章實驗室認證問題有待解決

  近年來,國際企業強調「綠色商機」,綠色競爭力更成為台灣企業進軍國際市場的指標之一。政府配合綠色風潮,鼓勵國內綠色生產及綠色消費,在政府採購法增列綠色採購條款,並通過「機關優先採購環境保護產品辦法」。然而這些美意,卻可能因為環保標章實驗室認證問題,大打折扣。


  造成上述結果的主要原因是,我國因相關環保法令不周全,環保管理、監督單位權責不一,形成三不管局面,影響廠商競爭力。舉例而言,現在環保署嚴格把關環保標章實驗室,檢查近
20 家實驗室,最後只認定三家有合格檢測能力,廠商要取得環保標章,一定要找這三家業者,形成供需嚴重失衡局面,廠商耗時、浪費金錢,還是拿不到環保標章。


  另外,環保標章實驗室的管理單位,應該是環保署還是經濟部標準檢驗局;發生爭議事件,環保署和標準局各有說詞。環保標章是環保署核發,但實驗室檢測、管理則由標檢局負責,故而出現三不管的局面。



  今年
7 1 ,歐盟全面執行 RoHS (無鉛製程)環保措施,明年,歐盟開始執行 WEEE (廢棄電機電子產品回收)環保措施,由於台灣資訊大廠 98% 為出口導向,這兩個規定使我國資訊廠商不得不審慎因應之,然而, RoHS WEEE 僅是一個開端,未來歐盟一旦通過 REACH 規則,因環保要求而受影響的產業將更多,可見環保標章實驗室認證問題,必須嚴格看待並儘速解決。

※ 因應綠色採購 環保標章實驗室認證問題有待解決, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=476&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/02/04)
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資通安全法律案例宣導彙編 第5輯

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。

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