本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國科羅拉多州州長於2021年7月正式簽署《科羅拉多州隱私法》(Colorado Privacy Act, CPA)草案,科羅拉多州正式成為美國第三個制定全面性隱私專法的州,該法將於2023年7月1日施行。 隨著全球化及科技快速發展,以及大數據的應用趨勢,資料的蒐集、處理、利用規模及範圍逐漸擴大,全美各地隱私保護規範遍地開花,期待能促使企業在「保護個人資料」與「資料自由流通」及「資料商業運用」中取得平衡。 2018年美國加州首先制定《加州消費者隱私保護法》(California Consumer Privacy Act, CCPA)成為全美第一州級隱私保護專法後,包含華盛頓州、伊利諾州、紐約州等,也都提出各該州級隱私保護法案,而美國維吉尼亞州議會於今年2月通過《消費者資料保護法》(Consumer Data Protection Act, CDPA)法案,並在3月經由州長簽署,正式成為美國第二個擁有隱私保護專法的州,該法預計於2023年1月1日生效。 科羅拉多州於今年6月將CPA草案送交州長簽署後,於7月順利成為第三個通過隱私保護專法的州。一旦CPA生效,消費者除將享有近用權(right of access)、更正權(right of correct)、刪除權(right of delete)、資料可攜權(right of data portability)外;CPA規定在資料控制者對其消費者進行目標式廣告(targeted advertising)、銷售消費者個人資料,或者將對消費者決策產生重大影響時,消費者享有選擇退出權(right to opt out)。 整體而言,儘管 CPA 與CCPA及CDPA規範相似,在隱私保護規範上可能不是特別具有開創性,但CPA反映了美國各州強化隱私保護的趨勢與決心。舉例而言,去(2020)年不僅美國大選結果受矚目,美國各州隱私保護相關公投案,包含《加州第24號提案》、麻州《汽機車機械資料》、密西根州《電子資訊搜索票》及緬因州波特蘭市《臉部辨識禁令》也獲通過。美國在尚未具有統一聯邦隱私保護法下,透過州級隱私立法,保有各州特色並作為各州隱私保護執法依據。
中國大陸商務部《不可靠實體清單規定》中國大陸商務部於2020年9月19日發布「不可靠實體清單規定」(商務部令2020年第4號),作為建立對外國實體(包含外國企業、其他組織或個人)與中國大陸貿易或投資等國際經貿相關活動實施限制之依據。即便中國大陸商務部主張「不可靠實體清單規定」係為落實《對外貿易法》與《國家安全法》之要求,並未針對特定國家或特定實體,但在美中貿易對抗局勢下,仍被認為顯係針對美國商務部貿易管制規則「實體清單」的反制作為。 依據「不可靠實體清單規定」,中國大陸政府堅持獨立自主的對外政策,互相尊重主權並互不干涉內政,在平等互利的原則下,任何外國實體在國際經貿及相關活動中,凡涉及危害中國大陸國家主權、安全、發展利益,或是違反正常的市場交易原則、中斷與中國大陸企業、其他組織或個人的正常交易,或是對中國大陸企業、其他組織或個人採取歧視性措施,嚴重損害其合法權益,中國大陸即有權透過建立不可靠實體清單制度,對上述外國實體採取相應措施。 中國大陸國務院商務主管部門將設置專責組織,負責就經建議或舉報之外國實體進行調查,凡經調查而被公告列入不可靠實體清單者,中國大陸政府可採取的相應措施包含限制或禁止與中國大陸有關之進出口活動、在中國大陸境內投資、限制或禁止其相關人員或交通工具等入境、限制或取消相關人員的工作許可或居留資格、相應數額的罰款或其他必要措施。若中國大陸企業、其他組織或個人因特殊情況須與被限制之外國實體交易,應事前提出申請取得同意。
英國與新加坡監管沙盒機制概述 日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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)