開放非銀行事業從事預付式行動付款服務法制議題之研究

刊登期別
2006年03月
 

※ 開放非銀行事業從事預付式行動付款服務法制議題之研究, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=766&no=86&tp=1 (最後瀏覽日:2026/02/10)
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新加坡金融監管局發布金融服務產業轉型藍圖,以提升金融科技創新力

  考量金融服務業面對科技之影響,金融領域必須轉型,以維持競爭力與時並進,新加坡金融監管局於2017年10月30日發布金融服務領域之產業轉型藍圖(Industry Transformation Map),旨於成為一個連結全球市場、支持亞洲發展,以及為新加坡經濟服務之全球金融中心。   該產業轉型藍圖包含了三部分,分別係:商業策略、創新與監理、以及就業與技能。   一、商業策略:成為領先國際財富管理樞紐。為推動亞洲發展,新加坡金管局預計與業界合作,將新加坡發展為私募市場融資平台。   二、創新和監管:發展重點為促進金融領域創新之普及,並鼓勵使用科學技術提升效率與創造機會,其具體方式包括: 透過API應用程式介面,鼓勵金融機構提升創造力和科技創新。 與金融機構合作打造常用的工具,如電子支付、電子身分識別(know-your-client)機制等。 促進和投資研發,開發新的解決方案,包括使用分帳式技術進行銀行間的支付與貿易融資。 擴展與其他Fintech中心之間的跨境合作協議,讓新加坡成為國外Fintech新創企業之育成基地。 使用科學技術,簡化金融機構監管。   三、就業和技能:新加坡金管局將擴大金融服務業的人才庫,加強新入和中期轉換跑道之人員在資訊科技上的專業技能。   該金融服務產業轉型藍圖之目標為,每年在金融領域達到4.3%實際增長值,並創造3,000個工作,其中金融科技領域部分達成1,000個工作機會。

「自動駕駛車(self-driving car)」可否合法上路?

  「自動駕駛車(self-driving car)」一般而言係指於汽車安裝感測器(sensors)以及軟體以偵測行人、腳踏車騎士以及其他動力交通工具,透過控制系統將感測到的資料轉換成導航道路,並以安全適當的方式行駛。其目前可分為兩類:「全自動駕駛車(full autonomous)」以及「半自動駕駛車(fully autonomous)」,全自動駕駛車係指可於指定地點出發後不需駕駛人(driver)在車上而到達目的地者之謂。全自動駕駛車又可為「用戶操作(user-operated)」與「無人駕駛車(driverless car)」。   目前包含賓士(Mercedes)、BMW、特斯拉(Tesla)等公司均預期於不久將來會發布一些具備自動駕駛特徵的車種,科技公司如Google亦對於自動駕駛車的科技研發不留餘力。   而從2012年開始,美國有17州以及哥倫比亞特區便開始在討論允許自動駕駛車上路的相關法規,而只有加利福尼亞州(California)、佛羅里達州(Florida)、內達華州(Nevada)及華盛頓哥倫比亞特區(Washington, D.C.)有相關法律的施行,其他州則尚未表態。而大部分的州傾向認為應由人類來操控(operating)汽車,但對於具體上到底有多少比例之汽車任務需由人類操控而多少比例可交由機器則尚有模糊空間。而是否肯認「人工智慧操控」符合法規之「人類操控」亦不明朗。不過在法律存有這樣灰色地帶時刻,Google搶先於加利福尼亞州進行測試其自動控制系統,期望之後於自動駕駛車逐漸上市普及後能搶占商機。

因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議

2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

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  美國柏克萊﹙Berkley﹚市議會日前無異議通過既有有害物質法令修正之決議,企圖涵蓋奈米物質之情形,此其為奈米科技地方性立法之首例。此項行動迫使研究人員及製造人必須於研究或生產過程中,申報所使用的奈米材料,以及提出有效管理奈米物質的證明。 在商業世界當中,奈米科技的目標是在原子或分子層次,藉由改變或創造新的成份,以發展出新的產品及材料。不過,這些材料是否會產生環境及健康方面的問題,目前尚不得而知。   此項修正已蘊釀兩年。市府官員表示,此項法規修正主要在於監管奈米新創事業﹙startups﹚或小型企業﹙small business﹚,而非國家型實驗室﹙the national lab﹚所造成的影響,因為後者目前係由美國能源部﹙Department of Energy﹚所管理,地方法規對其並無管理權限。一開始,國家實驗室相當反對柏克萊市的這項計畫;不過,經過溝通其表示未來將繼續支持該市市府的行動。   負責柏克萊市有害物質管理事務的Nabil Al-Hadithy表示,他期許這項新法成為其他城市有效管理奈米物質的榜樣,並希望其他城市能夠將這樣類型的規範,有效運用在全加州的健康及安全法規上。

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