新加坡智財融資計畫介紹
新加坡智財融資計畫介紹
科技法律研究所
法律研究員 羅育如
2014年12月23日
壹、前言
新加坡政府於2013年3月份提出IP (Intellectual Property) Hub Master Plan 10年期計畫[1]，目標是成為亞洲智慧產權匯流中心。本文針對其中的智財融資計畫(IP Financing Scheme；IPFS)進行觀察，目的在於了解新加坡政府如何運用政府資源，協助建構智財交易市場。
貳、重點說明
新加坡政府2014年4月18日公布總值為1億新元(約24億新台幣)的智財權融資計畫，以協助新加坡本地的企業通過所持有的智財權獲得銀行的融資。
根據這項計畫，新加坡智財局將委託新加坡三家智財鑑價機構，為那些擁有智財權的企業進行鑑價，而相關企業則可以智財權為抵押，向參與本計畫的三家當地銀行—星展銀行(DBS Bank Ltd)、華僑銀行(Oversea-Chinese Banking Corporation (OCBC) Ltd)和大華銀行(United Overseas Bank (UOB) Ltd)申請企業貸款，用以擴展企業業務。
而新加坡智財局將依據不同企業貸款的申請情況，以計畫經費承擔部分違約風險，對於企業的智財資產融資負擔連帶責任(the Government partially underwrites the value of IP used as collateral)。須強調的是，該項計畫的申請資格需符合兩個標準：1.必須是新加坡企業；2.擔保品必須包含已獲證的專利。其餘具體推動作法，介紹如下：
一、申請流程
智財權融資計畫的申請流程分為三個步驟[2]，首先必須向任選三家融資銀行的其中一家提出初步評估申請。接著則從三家合格之專門鑑價服務公司中，挑選適合的IP鑑價師，針對要作為擔保品的已獲證專利，進行價值評估。最後，該申請企業再將專業鑑價報告以及融資申請書，提交給融資銀行作審查。
二、合格之專業鑑價機構
如欲成為融資銀行可接受之合格智財權鑑價服務公司，必須通過新加坡智財局的評選機制，參加評選的公司必須符合以下四個條件：
1.在專利鑑價領域至少五年經驗。
2.過去曾替營業額500萬新元(約一億兩千萬台幣)的企業進行過智財鑑價。
3.曾經評鑑過至少100萬新元(約2400萬台幣)智財價值的案件。
4.每年的營業額最少為100萬新元(約2400萬台幣)。
目前通過評選之合格鑑價服務公司包括American Appraisal Singapore Pte Ltd(地點在新加坡)、Consor Intellectual Asset Management(地點在美國)以及Deloitte & Touche Financial Advisory Services Pte Ltd(地點在新加坡)。換言之，除上述三家公司外，融資銀行將不接受其他公司提供之智財權鑑價報告。
三、智財鑑價費用補助
新加坡智財局會補助欲申請智財權融資計畫之企業智財鑑價費用，但前提條件是，申請企業必須獲得通過融資審查，並提取100%獲准貸款之後，政府才會補助智財鑑價費用，而補助費用計算方式有三種選擇，政府從中選擇較低金額作為補助費用，包括：
1.50%智財鑑價費用。
2.該項智財價值2%。
3.新幣2.5萬(約60萬台幣)。
參、事件評析
一般而言，銀行不接受智財資產作為企業融資的擔保品，因為智財資產無明確的交易以及流通市場，當企業無法依約償還貸款時，銀行無法買賣智財擔保品，取回資金。
為了解決這個根本性的問題，新加坡政府透過智財融資計畫，直接提供資金挹注，協助銀行承擔智財融資風險，使企業可透過智財資產實質的取得資金，一方面讓企業更加願意投注智財相關費用，因為智財產出除了可用於內部製造與創新之外，還可以成為融資擔保品，協助企業取得資金。另一方面則可活絡智財交易市場，因為雖然政府承擔部份銀行風險，但智財交易市場還是會因為有需求而慢慢浮現。
[1] IP STEERING COMMITTEE, Intellectual Property (IP) Hub Master Plan─Developing Singapore as a Global IP Hub in Asia (2013) http://www.ipos.gov.sg/Portals/0/Press%20Release/IP%20HUB%20MASTER%20PLAN%20REPORT%202%20APR%202013.pdf(最後瀏覽日2014/10/15)
[2] Intellectual Property Financing Scheme, ipos.gov, http://www.ipos.gov.sg/IPforYou/IPforBusinesses/IPFinancingScheme.aspx(last visited Oct. 15, 2014).
基因改造作物的商業化普遍在各地受到管理規範，如今全球即將步入上市階段的基因改造作物與日俱增，相反地在歐洲地區相關核准作業程序卻遲滯緩慢。這主要起因於各國家地區對於基因改造產品所採取管理方式與法律規範各有不同，相關產品的安全評估標準及法律審查程序也有所差異，因此目前基因改造作物產品雖然在同一時間內申請上市核准，之後仍難以取得全球各國家地區之核准。 今(2009)年7月，歐盟所屬之研究單位Joint Research Centre(JRC)指出基因改造作物產品的非同期性核准(asynchronous approval)將為全球農業市場交易帶來相關一連串的問題。根據JRC研究，某些國家地區如歐盟，採取全面禁止基因改造作物(“zero-tolerance policy”)，立法禁止核准基因改造作物以進口商品之名義輸入，即便某些基因改造作物已在本國境內允許種植並且將其歸類為安全，但任何含有上述微量基因改造作物成分之農產品，也同樣遭歐盟禁止輸入，歐盟全面禁止基因改造作物產品之作法形同架設了一道產品交易的禁令。以過往經驗為例，因歐盟全面禁止基因改造作物之管理方式，已導致產品無法輸入，大幅影響該地區的動物飼料。 隨著全球基因改造作物種植面積及商業使用量增加的發展趨勢，未來恐將難以在全球市場中取得毫無添加基因改造作物的產品，尤其當這些基因改造作物是允許在其他國家境內種植，但卻未獲歐盟批准者。因此，相對於未添加基因改造作物產品之價格將因此上揚，而仰賴動物飼料進口輸入的歐盟則應多加關切此事。 為能降低含有微量基因改造作物商品所帶來的衝擊，JRC歸納「全球基因改造作物商業化流程研討會」中專家學者之意見，建議歐盟宜再次考量全面禁止政策之必要，或改以容許低含量基因改造作物產品之上市標準予以取代；其他建議則包括簡化核准程序，設立各國互相認可的基因改造作物風險評估方法，以及彈性落實國際食品標準委員會相關之規定，以期能減少日後基因改造作物產品非同期性核准之影響。
歐盟針對數位革命之法制障礙展開討論歐盟布魯塞爾會議規劃組織（QED）在2016年12月針對第四次工業革命法制議題提出討論，呼應2016年4月歐盟執委會提出之歐洲產業數位化政策，加速標準建立，並且預計調整現行法律規制，著重於資料所有權、責任、安全、防護方面等支規定，討論重點如下： 1.目前面臨之法律空缺為何 2.歐洲產業數位化是否須建立一般性法律框架 3.標準化流程是否由由公部門或私部門負責 4.相容性問題應如何達改善途徑 5.資料所有權部分之問題如何因應 6.數位化之巨量資料應如何儲存與應用，雲端是否為最終解決方式 7.如何建立適當安全防護機制。 8.一般資料保護規則是否足以規範機器產生之數據 9.各會員國對於資料保護立法不同，其間如何調合朝向資料自由發展之方向進行 我國2016年7月由行政院通過「智慧機械產業推動方案」，期待未來朝向「智慧機械」產業化以及產業「智慧機械化」之目標進行，未來，相關法制配套規範，如個人資料保護、巨量資料應用、以及標準化等議題，皆有待進一步探討之必要。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
德國資料保護會議通過「哈姆巴爾宣言」，針對人工智慧之運用提出七大個資保護要求德國聯邦及各邦獨立資料保護監督機關（unabhängige Datenschutzaufsichtsbehörden）共同於2019年4月3日，召開第97屆資料保護會議通過哈姆巴爾宣言（Hambacher Erklärung，以下簡稱「Hambacher宣言」）。該宣言指出人工智慧雖然為人類帶來福祉，但同時對法律秩序內自由及民主體制造成巨大的威脅，特別是人工智慧系統可以透過自主學習不斷蒐集、處理與利用大量個人資料，並且透過自動化的演算系統，干預個人的權利與自由。 諸如人工智慧系統被運用於判讀應徵者履歷，其篩選結果給予女性較不利的評價時，則暴露出人工智慧處理大量資料時所產生的性別歧視，且該歧視結果無法藉由修正資料予以去除，否則將無法呈現原始資料之真實性。由於保護人民基本權利屬於國家之重要任務，國家有義務使人工智慧的發展與應用，符合民主法治國之制度框架。Hambacher宣言認為透過人工智慧系統運用個人資料時，應符合歐盟一般資料保護規則（The General Data Protection Regulation，以下簡稱GDPR）第5條個人資料蒐集、處理與利用之原則，並基於該原則針對人工智慧提出以下七點個資保護之要求： （1）人工智慧不應使個人成為客體：依據德國基本法第1條第1項人性尊嚴之保障，資料主體得不受自動化利用後所做成，具有法律效果或類似重大不利影響之決策拘束。 （2）人工智慧應符合目的限制原則：透過人工智慧系統蒐集、處理與利用個人資料時，即使後續擴張利用亦應與原始目的具有一致性。 （3）人工智慧運用處理須透明、易於理解及具有可解釋性：人工智慧在蒐集、處理與利用個人資料時，其過程應保持透明且決策結果易於理解及可解釋，以利於追溯及識別決策流程與結果。 （4）人工智慧應避免產生歧視結果：人工智慧應避免蒐集資料不足或錯誤資料等原因，而產生具有歧視性之決策結果，控管者或處理者使用人工智慧前，應評估對人的權利或自由之風險並控管之。 （5）應遵循資料最少蒐集原則：人工智慧系統通常會蒐集大量資料，蒐集或處理個人資料應於必要範圍內為之，且不得逾越特定目的之必要範圍，並應檢查個人資料是否完全匿名化。 （6）人工智慧須設置問責機關進行監督：依據GDPR第12條、第32條及第35條規定，人工智慧系統內的控管者或處理者應識別風險、溝通責任及採取必要防範措施，以確保蒐集、處理與利用個人資料之安全性。 （7）人工智慧應採取適當技術與組織上的措施管理之：為了符合GDPR第24條及第25條規定，聯邦資料保護監督機關應確認，控管者或處理者採用適當的現有技術及組織措施予以保障個人資料。 綜上所述，Hambacher宣言內容旨在要求，人工智慧在蒐集、處理及利用個人資料時，除遵守歐盟一般資料保護規則之規範外，亦應遵守上述提出之七點原則，以避免其運用結果干預資料主體之基本權利。