美國CVAA義務豁免之案例介紹與分析
美國聯邦政府與企業界正朝向增加驗證技術的使用，以遏止線上詐騙的盛行，所謂「雙重驗證（ ”two-factor” Authentication）」機制，為美國聯邦財政機構檢測委員會(Federal Financial Institutions Examination Council, FFIEC )與美國芝加哥直銷協會( The Direct Marketing Association, DMA )推行，主要要求檢查除用戶名稱和密碼以外的東西來確認顧客的身份。 美國聯邦財政機構檢測委員會 —包括聯邦儲備（Federal Reserve）和聯邦存款保險公司（Federal Deposit Insurance Corp.，FDIC）等管理者在內，要求銀行2006年底皆必須加強網上身份驗證措施，如給每個顧客一份加密的憑證，這些憑證會向銀行證明用戶的真實身份。且該加密的憑證不會向發放該憑證的其它網站做出回應，這樣既保護了用戶，也保護了銀行。此外，美國聯邦財政機構檢測委員會審查員亦會定期檢查銀行的執行情況；而以美國芝加哥直銷協會為例，其要求會員於交易時所使用之電子郵件，須取得電子郵件系統的驗證，以確保電子郵件係由該協會成員所發出。 如同美國芝加哥直銷協會執行長 John A. Greco 所言，消費者可藉由此種驗證方式增加更多信心，對於其所取的資訊係來自可靠來源並具有合法性，可使市場減低網路犯罪之產生並對於政府、企業及消費者有更多保障。
歐盟研究揭示研發策略新方向 將以氣候變遷、能源、健康與中小企業為主軸歐盟執委會於6月公布新的一般策略架構（Common Strategic Framework，CSF），在歐盟第七期研究架構計畫（FP7）於2013年告一段落後，CSF鎖定的研發策略方向仍會繼續，然此同時也引發一些不同的意見。為此執委會於6月間邀集產官學研進行討論，並於6月底揭示了新的計畫—Horizon 2020—。 歐盟執委會早於2011年初即發佈歐盟競爭力白皮書，揭櫫了未來新一期研究架構計畫之政策方向，其對於現有政策結構與資助機制有不小的衝擊。 新的CSF以氣候變遷、能源、健康與中小企業為研發資助之主軸，而為瞭解並蒐集各界包括大學、國有研究機構、各國政府以及企業界的意見，執委會於今年2月間發布了意見徵詢綠皮書以預先蒐集各界意見。根據執委會的規劃，新的CSF除要求教育體系應跟隨業界研發人才需求的腳步外，更鼓勵中小企業未來投入創新活動，因為執委會發現，歐洲的企業研發投資經費總額，僅有日本和南韓的一半。 歐盟執委會表示，氣候變遷、能源、健康與中小企業為未來研究資源資助與投入的方向，以呼應歐洲民眾的期待。此外，針對目前計畫所存在的行政效率不彰、缺乏透明性及計畫遲延等問題，也將列入未來改善重點，為此，歐洲議會已於6月進行FP7期中檢討時通過解決方案，日後將靠各國分別於歐盟及國家層級的計畫執行與管理中落實。 Horizon 2020計畫將於2014至2020年間斥資800億歐元於研發與工作機會的創造，以提升歐盟競爭力，後2013時期（post-2013）歐盟則將致力於化解計畫執行的分歧，確實協調各國投入新計畫的步調一致性。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
美國參議員提案修改股票選擇權（stock option）租稅處理優惠美國參議員Carl Levin最近提出一項名為「終止公司股票選擇權租稅優惠法」（Ending Corporate Tax Favors for Stock Options Act, S. 2116，以下簡稱：股票選擇權租稅優惠終止法）的草案，主要目的是希望改變公司對於股票選擇權費用化的租稅處理（tax treatment of corporate stock option deductions）。 就租稅意義而言，公司發給員工（包括高階經理人及一般員工）的股票選擇權為薪資的一種，而根據美國內地稅法規定，目前公司在申報股票選擇權的薪資支出（compensation expense）減項時，可以申報的費用比公司帳簿上所登載的更高。由於此一稅法上獨厚股票選擇權的處理，使得近年來許多美國企業支付給主要高階經理人的薪資，有一大部分是股票選擇權，此現象在科技產業亦甚為顯著，其結果造成公司高階經理人與一般員工的薪資差距越益擴大。 「股票選擇權租稅優惠終止法」要求公司於薪資支出項下申報的股票選擇權費用，必須與公司帳簿所記載的數目一致，同時，股票選擇權也應與其他類別的公司薪資費用一樣，同樣受到1百萬美元的費用上限之申報限制，至於股票選擇權申報費用的時點，則不須要等到選擇權行使（exercise）的年度。