歐盟公布2016年歐洲創新計分板報告

  為確保各會員國能有效執行歐盟科研架構計畫(Horizon 2020),歐盟執委會每年針對各會員國整體創新能力及研發活動進行評估,據此研提創新競爭力排名,並定期公布歐盟創新計分板報告(European Innovation Scoreboard, EIS)。而觀諸最新公布2016歐盟創新計分板報告((European Innovation Scoreboard 2016),可歸納以下三項要點:

(一) 2016歐盟創新研發能力成長趨緩

  由於研發資金政策之限制以及英國脫歐影響下,相較於去年(2015)歐盟創新計分板報告(European Innovation Scoreboard 2015, EIS)之統計,今年度(2016)歐盟整體之創新研發能力成長趨緩。

(二) 2016創新研發先驅仍為瑞典,部分國家仍有大幅度之成長

  而今年之歐盟創新計分板報告在整體創新競爭力排名上,第一名仍為瑞典,其次則為丹麥,芬蘭,德國和荷蘭。而相較於去年之排名,拉脫維亞、馬爾他、立陶宛、荷蘭等國家則有顯著之成長。

(三) 在個別指標項目中,會員國創新表現亦有不同

  此外,獨立創新指標項目中,各會員國亦有不同之創新表現,例如:在「創新人力資源」及「學術研究項目」中,由瑞典榮獲最具競爭力之國家;而在「創新財政環境」項目中第一名為芬蘭;「創新私人投資」、「創新網絡」及「中小企業創新」等三大項目中,則分別由德國、比利時及愛爾蘭奪冠。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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日本對於中小企業之智財協助措施—以知的財產推進計畫2018之具體實施內容為例

日本對於中小企業之智財協助措施—以知的財產推進計畫2018之具體實施內容為例 資策會科技法律研究所 陳昱宏 法律研究員 107年11月12日 一、前言   日本知的財產戰略本部在2013年6月決定「知的財產政策願景」,作為日本推動智財計畫之政策主軸。5年來,隨著時間推移,社會環境及科技亦快速變化,日本知的財產戰略本部即於2018年6月12日推出新版「知的財產政策願景」。不論新舊版「知的財產政策願景」,均以強化中小企業智財戰略作為計畫推動目標之一,此係因日本內閣認為中小企業肩負起地方經濟之重責大任,為能使其活用智財能量,從2016年起即推出各種協助措施,如「活化地方智慧財產行動計畫」、「智財綜合協助窗口」等等。本文即欲以「2018知的財產推進計畫」中第5、8項之內容,介紹日本對於中小企業智財協助措施,提供我國未來在協助中小企業智財發展政策措施上不同思維。 二、中小企業等專利費用減免制度   2018日本知的財產推進計畫第5項為「為促進中小企業活用智財,除加強對於中小企業宣傳專利法修正後中小企業專利費用減半,及申請流程」。   日本特許廳官網即於2018年7月公布了「專利費等減免制度」之相關措施[1],該制度係以個人、法人、研發型中小企業及大學為對象,在滿足一定要件之前提下,就專利申請費用及專利費(第1至10年)及與申請國際專利有關之調查手續費用,可申請減免。特許廳除附上相關規定之連結外,亦整理減免對象一覽表如下: 減免對象 法源依據 措施內容 中小新創企業 及小規模企業 產業競爭力強化法第66條 〈專利[2]〉 專利申請費用:減免1/3 專利費(第1至10年):減免1/3 調查手續費、送件手續費:減免1/3 預備調查手續費:減免1/3 研發型中小企業 產業競爭力強化法第18條 中小製造業高度化法第9條 〈專利[3]〉 專利申請費用:減免1/2 專利費(第1至10年):減免1/2 研發型中小企業 (亞洲據點化推動法) 亞洲據點化推動法第10條 〈專利[4]〉 專利申請費用:減免1/2 專利費(第1至10年):減免1/2 經認定能帶動地方 經濟發展中小企業 促進地方發展強化法第21條 〈專利[5]〉 專利申請費用:減免1/2 專利費(第1至10年):減免1/2 經認定之重點 推動計畫中小企業 福島再興條例第84條 〈專利[6]〉 專利申請費用:減免1/2 專利費(第1至10年):減免1/2   針對相關措施特許廳製作手冊及問題集[7]供中小企業參考。然而減免措施琳瑯滿目,且減免條件多有不同,中小企業未必能確知自己是否符合減免條件,故特許廳設計了簡易選單協助個人及中小企業[8]及研發型中小企業自行檢視[9]。 三、智慧財產商業性評價書   知的財產推進計畫2018第8項說明「為了使金融機構在對企業進行商業性評估時,能充分考量企業所擁有之智財能量,所以在『智慧財產商業性評價書』,應考量金融機關之意見,強化對於中小企業製作評價書之支援」。   日本金融廳在2016年之年度金融行政方針中提及,為使金融機構充分發揮融資之機能,確保金融制度完善。所以希望建立一套不過度依賴擔保品或保證人之制度,透過往來企業之業務及發展性,為適當之評價(商業性評價),以此為融資或佐證之制度。如此除了提供金融機關一個持續可能之新型態業務選擇外,亦可活化地方經濟。企業所擁有之智慧財產權所具有之隱性價值,常為經營者所忽略,為能將此等資產加以活用,智財商業性評價書相關業務交由智慧財產主管機關特許廳主責辦理,並設有智財金融入口網站[10],供金融機構查詢,評價書製作流程如下: 金融機構就往來之中小企業客戶,向特許廳委託機構申請評價。 特許廳委託機構(三菱UFJ研究及管理顧問股份有限公司)將評價書作成費用交付與有合作之調查公司(多家)及下達相關指示。 合作之調查公司向中小企業為調查,並聽取相關意見。 合作之調查公司將做成之調查評價書交予特許廳委託機構。 特許廳委託機構將調查評價書交予金融機構。 金融機構將調查評價書加以活用於融資 資料來源:圖1 圖解智財評價書   以下有幾個注意事項[11]:     重點一:只有金融機關(包括地方創投基金)可以申請。     重點二:金融機關申請前應向往來企業說明。     重點三:以持有商標、專利(發明、新型、設計)等智慧財產權之企業為評價對象     重點四:金融機關可於申請時,選擇調查公司     重點五:評價書在提供予金融機關一段時間後,相關事務局可向金融機關為事後追蹤。   該入口網站亦說明,此制度之優點在於手續簡單(無須檢附任何資料),無須費用費用完全由特許廳負擔。 四、我國展望   我國中小企業相對於大型企業而言,在智慧財產權之意識或保護上均屬相對弱勢,政府除持續宣導智慧財產制度之重要性及優點之外,亦應考慮是否能有相關之協助措施,幫助其充分活用智財能量。本文所介紹日本2018知的財產推進計畫中兩項政策措施,前者透過專利費用之減免,使中小企業在不過度負擔之情形下,能善用專利制度,保障自己智慧財產之結晶,後者透過評價書之製作,使中小企業能獲得銀行在資金上之挹注。   我國對於中小企業雖已有專利費用減免措施,惟限於專利年費,且僅有6年[12]優惠期間;另,我國雖已形成無形資產評價產業,但金融機構對於智財融資,仍處於觀望階段,中小企業未必能透過無形資產評價取得資金需求,故若能適當取法日本對於中小企業在智慧財產取得面及融資面之協助,應能使我國中小企業對於智慧財產加以活用,提升我國整體競爭力。 [1] 〈特許料等の減免制度〉,特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/genmensochi.htm(最後瀏覽日:2018/10/25)。 [2] 〈中小ベンチャー企業、小規模企業を対象とした審査請求料・特許料・国際出願に係る手数料の軽減措置について〉,特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chusho_keigen.htm(最後瀏覽日:2018/10/25)。 [3] 〈研究開発型中小企業に対する審査請求料及び特許料(第1年分から第10年分)の軽減措置について〉,特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chusho24_4.htm(最後瀏覽日:2018/10/25)。 [4] 〈研究開発型中小企業(アジア拠点化推進法)に対する審査請求料及び特許料(第1年分から第10年分)の軽減措置について〉,特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chushoasia24_11.htm(最後瀏覽日:2018/10/25)。 [5] 〈地域経済牽引事業の促進による地域の成長発展の基盤強化に関する法律に基づく審査請求料及び特許料(第1年分から第10年分)の軽減措置について〉,特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chiiki_kenin_shinsaryo_tokkyoryo.htm(最後瀏覽日:2018/10/25)。 [6] 〈福島復興再生特別措置法第84条に基づく審査請求料及び特許料(第1年分から第10年分)の軽減措置について〉,特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/fukushima_genmen.htm(最後瀏覽日:2018/10/25)。 [7] 〈リーフレット「特許関係料金減免制度のご案内 概要版(対象:個人・中小企業等)〉,特許廳網站https://www.jpo.go.jp/shiryou/s_sonota/pdf/panhu/exemption_info.pdf(最後瀏覽日:2018/10/25)。 [8] 〈個人・中小企業向け特許料等減免制度の簡易判定ページ〉,特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/hantei_kani.htm (最後瀏覽日:2018/10/25)。 [9] 〈簡易判定ページ〉,特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/hantei_kani/kenkyu_00.htm (最後瀏覽日:2018/10/25)。 [10] 〈智財金融ポーダルサイト〉,智財金融入口網站http://chizai-kinyu.go.jp/ [11] 〈平成30年度中小企業等知財金融促進事業の意義・事業紹介〉,平成30年度中小企業等知財金融促進事業知財金融基礎研修会・公募説明会第二部,頁12(最後瀏覽日:2018/09/05)。 [12] 〈專利Q&A〉,經濟部智慧財產局網站https://www.tipo.gov.tw/ct.asp?xItem=504276&ctNode=7633&mp=1

Google就隱私權議題與美國FTC達成初步和解,消費者團體呼籲FTC採取更嚴厲的手段

  今年三月底,Google與美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)就Buzz案達成和解。2010年時FTC控告Google Buzz未確實保護消費者的個人資料,侵犯了消費者的隱私權,違反「聯邦貿易委員會法」(FTC Act)以及美國與歐盟所訂定之「安全港架構協議」(U.S.-EU Safe Harbor Framework)。FTC表示,Google搭配在其Gmail中的網路社交服務Buzz,讓Gmail使用者誤以為其可以自主決定是否加入該社群,但事實上縱使Gmail使用者選擇不加入,也無法完全移除此項服務。甚者,選擇加入Buzz的消費者,亦無法找到明確的方式,控制其分享的個人資料。FTC控告Google未取得消費者的同意,將Gmail的資料(通訊錄名單)供社交網路使用,構成目的範圍外的使用。     依據Google與FTC和解內容,Google必須執行一套更為嚴謹的隱私權制度,不得再有誤導消費者其個人資料開放程度的行為,並且在爾後二十年都需接受獨立機構的隱私審查。初步和解內容開放30天(至2011年5月2日 )供社會大眾提供意見,之後FTC將提出最終和解內容。迄今為止,消費者團體提出的意見,包括要求FTC限制Google持有個人資料的時間,將隱私權保護制度適用到其所有的產品,對其儲存於雲端系統的個人資料進行加密動作,以及在進行個人資料蒐集前,應彈跳出視窗取得消費者同意等     值得注意的是,FTC在和解案中關於隱私權政策的客體所使用的語彙為「涵蓋資料」(covered information )而非「個人資料」(personal information),「涵蓋資料」所包含的範圍除了傳統的「個人資料」,尚包含IP位址、個人實體位址,以及通訊名單等等。     本案是FTC首度依職權要求業者採取更為嚴謹的隱私權保護制度以保障消費者權益,亦是FTC初次依「安全港架構協議」所採取的行動。本案對於線上服務的隱私權保護無疑是一大進展,但亦有論者擔心嚴苛的隱私權保護制度,反將造成小公司或新業者市場參進的障礙,愈發壯大Google的市場地位。     除此之外,Google的Buzz服務亦被消費者以集團訴訟提起告訴,最終和解金為850萬美元。     隨著Google成為搜尋引擎界的龍頭,其近年的一舉一動皆備受美國以及歐洲管理當局嚴密注意,今年二月份時,Google即時街景服務亦因不當蒐集個人資料而被法國裁罰14萬美元。

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。

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