電信產業號碼資料庫之應用與法制議題－以個人隱私保護為中心
美國聯邦總務署（General Service Administration）於2024年6月27日發布《新興科技優先審查架構》（Emerging Technologies Prioritization Framework），該架構係為回應拜登總統針對AI安全所提出之第14110號行政命令，而在「聯邦政府風險與授權管理計畫」（Federal Risk and Authorization Management Program，以下簡稱FedRAMP）底下所設置之措施。 一般而言，雲端服務供應商（cloud service providers）若欲將其產品提供予政府單位使用，需依FedRAMP相關規範等候審查。《新興科技優先審查架構》則例外開放，使提供「新興科技」產品之雲端服務供應商得視情況優先審查。 現階段《新興科技優先審查架構》所定義之「新興科技」係為提供下列四種功能的生成式AI技術： 1.聊天介面（chat interface）：提供對話式聊天介面的產品。允許用戶輸入提示詞（prompts），然後利用大型語言模型產出內容。 2.程式碼生成與除錯工具（code generation and debugging tools）：軟體開發人員用來協助他們開發和除錯軟體的工具。 3.圖片生成（prompt-based image generators）：能根據使用者輸入之文字或圖像而產生新圖像或影像的產品。 4.通用應用程式介面（general purpose API）：基於API技術將前述三項功能加以整合的產品。 美國政府為挑選最具影響力的產品，要求雲端服務供應商繳交相關資料以利審查，例如公開的模型卡（model card）。模型卡應詳細說明模型的細節、用途、偏見和風險，以及資料、流程和參數等訓練細節。此外，模型卡應包含評估因素、指標和結果，包括所使用的評估基準。 《新興科技優先審查架構》第一波的申請開放至2024年8月31日，且FedRAMP將於9月30日宣布優先名單。這項措施將使生成式AI技術能夠以更快的速度被導入政府服務之中。
新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書，協助金融AI代理之風險治理新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書，協助金融AI代理之風險治理 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月18日 今（2026）年7月3日，新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore, 簡稱MAS）聯合多家國際金融機構與金融科技公司共同發布《代理金融運行時安全防護框架》（Safeguards for Agentic Finance at Runtime，簡稱SAFR）產業白皮書[1]，針對金融領域AI代理（AI agents）提出前瞻性的治理框架。 壹、事件摘要 MAS於2025年11月發佈BuildFin.ai計畫，其目的是要讓金融機構、科技業者與研究機構一起解決金融業導入AI時的共同問題。簡單來說，BuildFin.ai計畫提供了金融科技業者一個應用共創平台，由業者提出問題，再讓產、官、研各界共同思索對策以促進金融業的AI應用，並同時強化其風險治理[2]。另外，隨著AI代理的新興技術發展，新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority, IMDA）亦已於今年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI）第1.5版，透過風險評估機制、人類問責制、技術管控流程、終端使用者注意義務等面向建構AI代理的治理機制[3]。 因而，MAS在前述新加坡的政策趨勢下，也同步意識到金融領域導入AI代理技術的發展，包括金融AI代理可以發起支付、提交交易訂單、核准信用申請、申報監管報告，以及結算保險理賠等自主執行能力，其風險特性與傳統AI不同，因此有及早規劃因應的必要性。於是，MAS透過BuildFin.ai計畫與螞蟻國際、Circle、匯豐銀行、摩根大通、宏利、萬事達卡、華僑銀行和Visa等八大金融業界開會討論，決定共同撰寫SAFR產業白皮書，提供一套可操作性的治理框架，協助金融業者可以應用此方法以有效提升金融業導入AI代理的風險治理。 貳、重點說明 以下就SAFR分為兩部分進行簡要說明，第一部分為金融AI代理的系統風險，第二部分則為金融AI代理的治理架構： 一、金融AI代理的系統風險 （一）執行前保障（pre-execution assurance）的機制欠缺 傳統AI的風險治理主要管控在「部署前」與「使用後」，前者主要透過模型風險管理（model risk management）的方式，於部署前對AI系統進行驗證；後者則以審計（audit）方法去檢視事後發生的情況進行追蹤。然而，這兩種常規風險管理機制，都無法及時在AI代理決策執行前的當下就問題發生進行識別與處理，因此凸顯出對執行前保障的機制欠缺[4]。 （二）人機治理介面流於形式 現行人類審核機制目地主要應付於權宜之計，比如，一則通知、一封電子郵件警示，並未有具體的制度化與管理流程。換言之，沒有處理期限、缺乏標準的決策格式，也沒有審計記錄，SAFR批評這是流於形式、缺乏實質內容的人工監督[5]。 （三）碎片化的系統格式 新加坡的金融業者都各自於AI部署系統建立自身專屬的防護網（guardrails），其結果導致各系統間無法互相操作（non-interoperable），且無法在整個機構內部以一致的格式進行審計。因此，其風險並無法有效整合識別，不僅耗費成本過多，也無法讓金融業者能攜手合作處理[6]。 二、金融AI代理的治理架構 SAFR針對前述三大問題提出了應對方案，透過結構化的升級協議和統一的治理模式以解決AI系統的安全治理與監管挑戰。換言之，SAFR為AI代理定義了資料結構、評估邏輯與升級協議，並提出「治理封裝」（governance envelop）的技術概念，作為AI代理執行動作前的數位申請書，將其執行動作的參數、推理軌跡與身分元資料統合打包，並依SAFR的四階段治理流程進行管理以確保AI代理執行的即時把關[7]。 （一）身分驗證（Agent identity） AI代理的每項行動會綁定至一個已被認可且註冊的AI代理身分帳號，在進行任何其他評估流程之前，檢核系統必須先對照該AI代理的註冊身分進行驗證，並於AI代理帳號的註冊庫中進行查詢比對。另外由於AI代理會執行不同動作，一個AI代理可在不同行為註冊複數個身分帳號，檢核系統就會比對與判定該AI代理帳號的行為與身分是否吻合一致，若身分驗證失敗，檢核系統會拒絕AI代理的執行動作，並記錄於審計日誌中[8]。 （二）控制安全機制（Controls Repository） 控制安全機制是系統用來驗證其規則的場域，由於金融AI代理經過身分驗證後，其執行行為是否符合內部組織政策、金融法規、產品規則與使用者的授權範圍等，需要進一步的控管與檢核。因此，該系統會就允許的行動類型、決策邏輯、行為條件、有效期限與責任歸屬進行編碼操作，來逐一檢視AI代理的行為是否符合控制安全機制的要求[9]。 （三）結果處置引擎（Disposition Engine） 在結果處置引擎階段會根據控制安全機制的檢核結果給予裁示判斷，其判斷有四種結果，拒絕、升級、自動執行與觀察。拒絕為禁止其行動，升級則是要由人工審核，自動執行是通過並允許其行為，觀察則是認為有疑慮但損害不大者，可放行其行為但會被記錄在案供後續追蹤[10]。整體而言，透過不同層級的檢核標準以確認AI代理執行的範圍與權限。 （四）審計日誌（Audit Log） 最後審計日誌將會如實紀錄上面三階段的系統審核流程，並以「只能新增、無法修改」且「具備防篡改特徵（tamper-evident）」的形式，記錄了每一次的治理決策。每一筆記錄都包含了六個要素：提交時的治理封裝、作為行動檢查依據的授權令、結果處置引擎產生的結果、所套用的具體規則、得出該結果的依據，以及在每個階段所耗費的時間。透過此審計日誌具權威效力的記錄，可用於風險治理與生命週期的監督[11]。 參、事件評析 整體而言，SAFR藉由技術操作流程的治理框架來應對AI代理的新興發展，並藉由治理封裝的技術概念來實行四階段的驗證流程，以確保AI代理的有效監督。另外，SAFR又提供務實的解決方案，由於AI代理的運作早已有業者開發或部屬，如要用SAFR的治理機制其技術成本高昂，故提供匝道模式（gateway pattern）建立整體的外掛防護機制，不需要針對每個AI代理系統使用原生內嵌（native instrumentation）方式[12]。亦即，採取「先求有、再求好」的務實策略，雖然沒辦法提供最精準、最深層的檢核流程，但至少匝道模式能提供最基礎的技術防護措施，確保AI代理的風險可以於一定程度內控制，然後再針對新開發的AI代理要求以原生內嵌模式進行系統改良。 回到臺灣，目前金融領域已有大規模的AI導入，未來亦可預見AI代理的應用，其風險治理則必須謹慎對待。目前，金融監督管理委員會（下稱金管會）已於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧（AI）指引」，作為金融機構導入、使用及管理AI的參考[13]。為了因應AI代理趨勢的發展，行政院於今年7月核定頒布的「人工智慧風險分類框架」已針對AI代理的使用納入風險識別的子項目之一[14]，並且金管會正研議將前沿AI（Frontier AI）[15]與AI代理[16]的應用作為金融風險治理的一環。 因此，新加坡與業界合作撰寫的產業白皮書對金管會而言是很好的借鏡經驗，透過業界第一手的實務觀察，再與政府和研究機構攜手合作，思考相對應的治理對策，並提出具操作性與前瞻性的技術防護措施，強化AI代理的風險治理。同時，SAFR的具體指導方針讓金融業者可以採用與施行，以降低AI代理的系統性風險，甚至金融專業領域自主形成的產業治理框架，對其他目的事業具有一定程度的示範效果。總的來說，新加坡AI代理的治理模式對於金融領域具有參考價值的重要性。 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://keid.nat.gov.tw/tips/） [1] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR), https://www.mas.gov.sg/publications/monographs-or-information-paper/2026/safeguards-for-agentic-finance-at-runtime (last visited August 18, 2026). [2] Monetary Authority of Singapore, MAS’ Financial AI Builder Programme - Buildfin.ai, https://www.mas.gov.sg/schemes-and-initiatives/buildfinai(last visited August 18, 2026). [3] 陳益智，新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9511（最後瀏覽日：2026年9月9日）。 [4] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR) Version 1.0, p. 6. [5] id [6] id [7] id. at 7. [8] id. at 10. [9] id. at 10-11. [10] id. at 11-12. [11] id. at 12-13. [12] id. at 16. [13] 金融監督管理委員會，金管會發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」，https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202406200001&dtable=News（最後瀏覽日：2026年9月9日）。。 [14] 參考（B6）AI自主代理之授權外行為：AI Agent系統具備自主規劃、呼叫外部工具與持續執行複雜任務之能力，可能因目標設定不完整或環境變化，導致行為逐漸偏離原始指令，乃至自主取得超出授權範圍之系統存取權限。多代理人協作系統更可能因代理人間相互觸發，產生開發者與使用者均未預期的連鎖反應，使人類難以及時介入糾正。 [15] 金融監督管理委員會，金管會提醒金融業強化前沿AI模型攻擊風險整備，https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202607140002&dtable=News（最後瀏覽日：2026年9月9日）。 [16] 經濟日報，金管會推動金融科技 規劃三大監理方向 建立「AI管 AI」新架構，https://money.udn.com/money/story/5613/9486677（最後瀏覽日：2026年9月9日）。
以因應AI發展為主軸的個資保護新策--韓國發布第3次個人資訊保護基本計畫以因應AI發展為主軸的個資保護新策--韓國發布第3次個人資訊保護基本計畫 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年10月05日 為因應人工智慧的發展需求，各國開始重新檢視個人資訊保護體系與資料運用需求間之平衡，韓國個人資訊保護委員會（以下簡稱PIPC）發布的新一期基本計畫，具體回應此致力平衡的趨勢[1]。該計畫首度將AI風險治理提升為韓國個資保護政策的最高主軸，事故因應策略與規範原則均明顯轉向，以「值得信賴的個人資訊環境，安心享有的人工智慧（AI）社會」為願景，建立韓國未來3年將推動之個人資訊政策藍圖。 壹、事件摘要 韓國PIPC於2026年7月3日發布《促進以信賴為基礎之人工智慧（AI）創新的第3次個人資訊保護基本計畫（2027-2029）》。韓國個資基本計畫係PIPC依法每3年會同中央行政機關首長共同訂定之計畫，提出：AI大轉型時代個人資訊保護體系革新、確立以事前預防為重心之保護體系、提升策略性個人資訊治理層級、增進國民權益及落實信賴文化等4大策略及12項推動課題[2]。希望藉此可以因應處理，因AX（人工智慧轉型）資料需求急遽增加及資料運用方式改變，法律不確定性隨之提升、以事後制裁為核心的既有管理查核體系韌性不足、權利救濟制度之近用性受限、數位環境日趨複雜等情況，對個資所可能擴大產生的難以預測議題。 貳、重點說明 韓國個資基本計畫之四大策略具有清楚之推進邏輯，自資料治理架構之根本轉型出發，先解決「AI能否合法使用個人資訊」之前提問題，使資料運用取得規範上的合法性基礎；繼以常態性查核、責任與誘因機制、韌性基礎設施等三個層次，控管開放隨之而來之風險，避免規範鬆綁演變為保護真空；再透過強化部會共同管理與跨境傳輸網絡擴大，確保國內監理轉型與國際資料流通接軌，使企業於跨境營運時有一致可循之規則；最終回到個別國民，透過單一窗口與新型救濟工具，確保相關政策效益得以具體反映於國民實際感受之權利保障上。此四層推進由制度鬆綁走向風險控管、再走向治理整合、終及國民權益，構成一條完整的政策論證鏈，而非各自獨立之政策拼圖。 一、革新AI時代個人資訊保護體系 （一）轉型為能靈活反映AI環境之個人資訊監理體系 1. 迅速消弭人工智慧轉型（AX）過程中伴隨之個人資訊處理不確定性，設置「人工智慧轉型（AX）安心支援中心」，作為量身訂做之創新支援綜合窗口，作為全國各地皆可連結、運用假名化、匿名化資料的據點。 2. 藉推動MyData第2階段（自2027年起），建立、推廣將所生價值回饋予資訊主體之機制，並以資料融合技術為基礎，推動解決福祉、照護、醫療等社會難題。 （二）強化因應AI基本社會之隱私風險對策 1. 檢討代理式AI（Agentic AI）決策責任架構，並就實體AI（Physical AI）常態性資訊蒐集環境因應之權利保障、事前風險評估等，設計新興技術監理體系，研擬得以超前因應急遽變動AI網路威脅之風險管理模型。 2. 為確立正確性、透明性，將深偽技術（deepfake）等資料竄改之防範對策、冒名防範及AI透明性予以制度化。 二、確立以事前預防為重心之保護體系 （一）透過常態性查核體系強化事故預防 1. 建置高風險群集中查核、部會聯合查核等常態性查核體系，並藉導入結合AI技術之評鑑（含資訊保護暨個人資訊保護管理體系ISMS-P認證）。 2. 對公部門，將優先推動強化額外安全措施基準、建立包含脆弱點查核、查核結果公開在內的常態性防禦體系，提升查核及評鑑制度之實效性。 （二）強化事故發生的預防措施與採行誘因 1. 強化積極性獎勵措施，給予超前部署保護投資者減免外洩課徵金（性質為代替不利行政處分之金錢制裁，與我國「罰鍰」概念未必完全對應）。 2. 支援代表人（CEO）及個人資訊保護長（CPO）之法定角色責任於實務現場落地。 3. 強化提升鑑識技術、建置技術分析環境等調查能量，並以履行強制金強化調查實效性，大幅強化個人資訊監督功能及法規違反嚇阻力。 4. 強化因應個人資訊非法流通措施，包括新設非法流通處罰依據、提升偵測、刪除技術等。 （三）建置以強化韌性為目標之保護基礎設施 1. 轉型以中小企業外洩時之復原因應技術支援為核心，確立以韌性為核心之因應體系。 2. 推動建立因應實體AI擴散之資安實體整合安全體系，並考量代理式AI型攻擊增加之情形，推動安全措施基準改善。 3. 推動加密技術開發及個人資訊保護強化技術（PET）研究開發（R&D）之擴大，並培育保護專業人才、建置AI資安人力平台。 三、提升個資治理橫向整合、保障國際傳輸安全 （一）就通訊、教育、僱用等高風險領域，強化由主管部會共同管理之機制，並於個人資訊威脅發生時建置早期預警體系，強化危機因應能量。 （二）消弭重複監理、確保數位監理整合性，強化與金融、公平交易等相關監理機關間之協力，並與人工智慧及資料政策主管機關密切協力，釐清數位領域各法令間之適用關係。 （三）依法律體系相似性、貿易規模等因素，採取量身訂做之因應方式擴大與不同國家的資料相互傳輸網絡，並強化對保護水準相對不足國家之資料管理因應能力，將安全威脅降至最低。 （四）運用標準契約條款、拘束性企業規則（Binding Corporate Rules, BCR）工具，擴大安全跨境傳輸。同時並行實施跨境傳輸現況調查、新設跨境傳輸影響評估等，一併建立風險管理體系。 四、完備單一窗口國民權利保障支援體系 （一）建置自外洩侵害發生時之申報起，至損害賠償止解決全部程序之單一窗口支援體系。 （二）開發以AI為基礎之資訊主體權利行使工具（AX平台），以支援國民簡便確認自身個人資訊處理現況並行使權利。 （三）設立資訊主體權益增進專責機構、推動導入損害回復同意議決制、積極辦理爭議調解等，落實迅速之損害賠償及爭議解決制度。 參、事件評析 韓國於前一期計畫（2024-2026）係以「引領資料經濟時代」為首要策略，AI僅列為其中一項課題，聚焦自動化決策、生體辨識、雲端服務等個別監理精進，事故因應以「法制嚴正、迅速執行」為主軸，偏重裁罰而非預防。此次計畫將AI提升為因應核心，依風險程度為比例對應的監理措施，並以韌性支援協助取代單純之事後裁罰思維，同時新增課徵金減免、履行強制金等積極與消極誘因並行措施，顯示韓國個資治理已由個資風險監理層次，朝向積極運用與保護的治理機制強化方向推進。其以「以風險程度區分監理密度」的設計思路，讓大規模生物特徵資料處理、AI訓練用個資等高風險情境課予更嚴格之事前把關義務，但相對地，亦在一般個資利用情境簡化合規負擔。 我國將來個資面對AI發展，所需處理的議題應非僅有消極之違規處罰、行政檢查，而是如何透過積極配套措施，在強化保護的同時促進個資的運用。本文建議未來個資會裁罰體系外，應參考韓國的因應策略，透過減免機制正向誘導企業自主投資保護措施，避免企業因唯恐受裁罰而於事故發生後選擇隱匿、而非通報；以扶助企業營運韌性角度，提供支援方案。在個人資料權益保護面，修法賦予資料可攜權並擴大運用我國MyData平台，強化個人資料運用的自主與權益主張支援，有策略地因應AI浪潮下的個資發展趨勢。 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） [1]韓國個人資訊保護委員會新聞稿，《促進基於信任的人工智慧創新第三個個人資訊保護基本計畫（2027-29）》發布，2026年7月3日，網址：https://pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS074&mCode=C020010000&nttId=12228（最後瀏覽日：2026/09/23）。 [2]同前註1，詳見該頁面新聞稿及其計畫全文附檔，[260703 10시보도] 신뢰로 여는 AI 혁신, 달라지는 개인정보 체계로 이끈다(정책과).hwpx。
韓國發布藥價制度改善方案兼顧創新補償與學名藥結構改革韓國保健福祉部（The Ministry of Health and Welfare, MOHW）於2025年11月28日召開健康保險政策審議委員會（건강보험정책심의위원회），正式發布「藥價制度改善方案」。此項改革被視為韓國製藥產業近13年來最大規模的結構性調整，核心目標在於打破產業長期過度依賴學名藥的現狀，透過重新分配健保資源，將重心轉向支持「創新藥品」與「必需藥品」的研發及供應。 在強化創新新藥補償方面，政府為解決藥價偏低導致新藥上市延遲及出口受限的困境，將導入多項革新措施。 首先是自2026年第二季開始擴大實施「藥價靈活契約制」，允許藥品公開價格維持國際水準，實際支付價格則透過回饋調控，以消除跨國藥廠對全球參照價格的疑慮。此外，針對重症及罕見疾病藥物，計畫於2027年起彈性調高經濟效益評估門檻，並將罕病藥物健保登錄期由240天大幅縮減至100天內。針對具革命性療效的新藥，更預計於2028年建立「先登錄、後評估」機制，獲准後可立即供應藥品，後續再依真實世界證據調整藥價。 新制擬將學名藥及專利過期藥品的價格上限，由原廠藥的53.55%降至與主要先進國家相當的40%水準。針對已上市藥品，自2026年起將分三年進行階段性調降；同時廢除齊頭式的加算優惠，改採階梯式定價，規定同一成分藥品第11項學名藥起，藥價將較前一順位自動折減5%，藉此抑制低品質學名藥的失序競爭。 另一方面，為確保供應鏈脆弱的國家必需藥品供應，政府將提高低價藥品的成本補償上限至5億韓元，並新設最高7%的政策加成。若藥品使用韓國國產原料藥，將給予額外價格優惠，並在一定期間內豁免價機制，以鼓勵本土供應鏈韌性。韓國政府期盼透過市場機制的重組，迫使藥廠轉型投入創新研發或進入國內必需藥品供應鏈，以改善製藥產業結構。惟此舉引發業界強烈反彈，如何在改革陣痛期維持基礎藥品的穩定供應，將是政策能否順利落地的關鍵。