國際產業創新合作策略實例 – 歐盟之歐洲科技與創新機構(EIT)
2018年3月21日，歐盟執行委員會（European Commission）發布數位經濟公平課稅（Fair Taxation of the Digital Economy）指令草案，指出在數位經濟模式中，由於創造利益的用戶資料地並不受限於營業處所，因此銷售貨物與提供勞務之增值發生地，與納稅主體之納稅地點分離，而無法為現行來源地原則所評價，嚴重侵蝕歐盟境內稅基。對此，該草案分別提出了數位稅（Digital Tax）與顯著數位化存在（Significant Digital Presence）兩份提案，用以針對特定數位服務利潤制定共同性數位稅制，以確保數位服務業者與傳統的實體公司立於平等的市場競爭地位。 值得關注的是，該草案之長遠解決提案以「顯著數位化存在」（Significant Digital Presence）修正國際間課稅權歸屬之重要人事（Significant People function）功能判斷，並認為建立利潤分配原則時，應參考經濟合作暨發展組織（Organization for Economic Cooperation and Development）稅基侵蝕與利潤移轉（BEPS，Base Erosion and Profit Shifting）行動計劃中DEMPE模式（Development Enhancement Maintenance Protection Exploitation function），決定獲利之分配，作為未來增值利益的認定。 然而不少持反對意見的國家認為，數位經濟只是傳統公司面對數位化，利用無形資產的商業模式改變而已，而此種新興模式並不足以作為開徵數位稅收新稅種。縱使數位經濟下無形資產產生之價值必須重新界定，現行稅收歸屬與國際間租稅協定本身並無不妥，而應強調各國稅捐機關之租稅資訊之合作。愛爾蘭已與捷克共和國、芬蘭、瑞典發表反對聲明，表示數位經濟課稅的方案不應背離BEPS行動計畫之期中報告，並應考慮到國際間因租稅引起的貿易戰爭，以及避免對數位經濟的扼殺。對此，歐盟監管審查委員會（Regulatory scrutiny Board）亦認為，草案並未針對數位稅的有效稅率進行量化分析，嚴重忽略了數位稅對於區域內經濟的衝擊。 由於未能獲得歐盟會員國的共識，法國為了回應黃背心運動（Mouvement des gilets jaunes）的要求， 12月17日法國財政部長已公開表示2019年3月前，將自行針對數位廣告所得與數位資料所得稅收法案送交國內立法程序，該法案將直接以境內網路社群利潤推估大型數位企業之應稅所得，並支持「顯著數位化存在」的認定原則。同時奧地利財政部長也表示，會跟進數位稅收的立法並於2019年1月底公布稅收草案。
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。
加拿大隱私主管機關發布個人資料保存與處理指引文件在世界各國，無論是公務機關或非公務機關，均無可避免地大量蒐集個人資料，這些資料包括一般民眾、雇員、顧客或潛在客戶等。對此，加拿大隱私委員會辦公室（Office of the Privacy Commissioner of Canada,簡稱OPC）發布關於「個人資料保存與處理指引文件：原則與良好實作」（Personal Information Retention and Disposal：Principles and Best Practices），以協助聯邦機構與私人機構對組織內部保有之個人資料，做好妥善保存與處理。 OPC建議組織應在內部制定相關管理政策與程序，並於指引文件中提出11項參考要點，其中包括1.是否定期審查蒐集個人資料與保有目的之關連與妥適性？多久審查一次；2.對於保有之個人資料及保存目的是否進行清查與盤點？多久確認一次？3.個人資料儲存的形式與地點為何？是否有備份？4.法律是否有規定最低保存期限？5.組織如何處理個人資料與相關備份檔案？6.對於儲存個人資料之裝置或設備，是否採行適當地安全維護措施？7.個人資料保管與處理相關政策的核決人為誰？8.對於利用資料生命週期追蹤資料，是否存在適當管制程序？9.內部員工是否了解並熟悉組織關於個人資料保存與處理之政策規定？；是否有制定文件銷毀之安全措施？10.資料等候處理期間是否受到安全妥善之保管？11.對於使用資料之第三方，是否有透過合約或其他機制進行有效監督管控措施？是否制定定期查核機制？等，期以協助組織掌握政策與程序制定要領。