日本納稅作業效率和全世界其他先進國家相比仍然偏低,根據世界銀行之調查,日本企業每年花費納稅作業的時間約330小時,是OECD會員國平均時間的1.9倍。為有效提高企業處理稅捐事務作業之效率,日本財務省研擬要求企業申報法人稅和消費稅時必須以電子方式進行,目標是在今年6月前提出具體草案,納入2018年度的稅制改正大綱。
日本自2004年起開辦法人及自然人透過網路申報納稅,各地稅務署可透過國稅綜合管理(SKS)系統讀取申報書類並取得其內容,且由於相關申報書類依法應保存9年,利用電子申報方式可有效節省空間成本程序負擔。
以2015年為例,法人稅全年總申報件數約196萬件,其中已有75%是經由網路申報。但另一方面,資本額1億元以上的日本企業經由網路申報者則僅有52%,理由除了大企業多有自成一格的總務會計系統,以及普遍仍存在以收據等文件進行報帳的習慣外,佔稅收全體約4成的地方稅目前仍有許多地方政府尚未提供電子申報之服務也是重要原因,就此總務省亦將持續進行基礎設施之整建以克服此問題。
我國自1998年擘劃電子化政府起至今已邁入第五階段,為能達成「便捷生活」、「數位經濟」及「透明治理」三大目標以及「打造領先全球的數位政府」之願景,應可參考前述日本政府之各項作法。
歐盟執委會於2020年11月10日對Amazon發佈反托拉斯調查之初步調查結果,針對其2019年7月之首次調查提出調查意見書(Statement of Objections, SO),認定Amazon使用大量非公開賣家資料,減少自身作為零售商之競爭風險,相關可能違反歐盟運作條約(TFEU)第102條禁止濫用市場主導地位。 歐盟於2019年7月17日對Amazon展開首次反托拉斯調查。Amazon作為平台,具有雙重身分,第一個身分是作為零售商,在網站上銷售商品;第二個身分是作為平台商,提供第三方賣家銷售商品的市場。因此歐盟認為Amazon在平台上收集價格或活動統計資料,將調查Amazon和第三方賣家的標準協議中,是否允許Amazon分析賣家的買賣統計資料?以及第三方賣家使用「黃金購物車」(Buy Box)的機制為何? 歐盟執委會調查說明,Amazon作為平台,可以大量使用第三方賣家資料,例如訂購及發貨數量、賣家收入、報價次數、物流資料、賣家表現評價、消費者索賠資訊等。然而相關統計數字及資料進入Amazon業務自動化系統,使Amazon零售業務可以大量使用上述非公開資料,以調整自身產品零售報價和業務決策,降低自身作為零售商的市場競爭風險。 此外,歐盟執委會認為,Amazon的「黃金購物車」和「Prime label」機制,使平台上的第三方賣家必須選擇使用Amazon物流、倉儲和售後服務(Fulfillment by Amazon, FBA),才能取得平台的「黃金購物車」和「Prime label」標章,才可能增加產品搜尋曝光度、交易成功率,進而提高銷售量(據統計,Amazon平台超過八成之交易是透過黃金購物車完成)。因此導致消費者大多選擇購買曝光度高、也就是使用Amazon物流的賣家,形成賣家之間的不公平競爭。歐盟執委會後續將啟動第二輪調查,且未言明結束調查時間。
歐盟執委會發布「歐洲健康資料空間」規則提案,旨在克服健康資料利用之障礙歐盟執委會(European Commission)於2022年5月3日發布「歐洲健康資料空間」(European Health Data Space, EHDS)規則提案,其旨在克服健康資料利用之障礙,以充分發揮數位健康與健康資料之潛力。EHDS為一個專門用於健康之資料共享框架(health-specific data sharing framework),針對患者以及用於研究、創新、政策制定、患者安全、統計或監管目的等電子健康資料之運用,建立明確規則、通用標準與實務、基礎設施與治理框架,無論是個人、醫療人員、健康照護提供者、研究人員、監管人員、產業界皆可由此受益。 EHDS之具體內容主要包括九個章節: (1)第一章為一般條款(General provisions),內容包括本規則之主題與範圍,並闡明定義、以及與其他歐盟法規之關係; (2)第二章為電子健康資料之原始利用(Primary use of electronic health data),其針對歐盟一般資料保護規則(GDPR)所載權利,增訂補充性之配套保護機制,並設定醫事人員及其他健康從業人員針對EHD之義務; (3)第三章為EHR系統與福祉應用(EHR systems and wellness applications),其主要重點為EHR系統之強制性自我認證計畫(mandatory self-certification scheme),要求其需符合可互通性與安全性等基本要求,並界定EHR系統中各經濟營運商(economic operator)之義務、EHR系統合規(conformity)要求,並負責EHR系統市場監督機構之義務; (4)第四章為電子健康資料之二次利用(Secondary use of electronic health data),如將資料用於研究、創新、政策制定、患者安全或監管活動。本章定義一組資料類型,規範可利用之既定目的以及受禁止之目的(如商業廣告、增加保險、開發危險產品),並規定會員國必須建立健康資料近用機構(health data access body),以便電子健康資料的二次利用,並確保由資料持有者所產生之電子資料可提供給資料使用者; (5)第五章為其他行動(Additional actions),其旨在提出其他措施以促進會員國之能量建構(capacity building),以配合EHDS之發展,包括數位公共服務之資訊交換、資金,並規範於EHDS下非個人資料之國際近用規定; (6)第六章為歐洲治理與協調(European governance and coordination),其創建「歐洲健康資料空間委員會」(European Health Data Space Board, EHDS Board),促進數位健康當局及健康資料近用機構之間的合作,特別是電子健康資料之原始與二次利用間之關係,並包含歐盟基礎設施聯合管理小組(joint controllership groups for EU infrastructure)相關規定,其任務在於就電子健康資料之原始與二次利用所需之跨境數位基礎建設進行相關決策; (7)第七章為授權與委員會(Delegation and Committee),其允許歐盟執委會通過關於EHDS之授權法案(delegated acts),並希望根據C (2016) 3301號決定成立一個專家小組,以便於準備授權法案、實施本規則時提供建議與協助; (8)第八章為附則(Miscellaneous)規定,其中包含關於合作與處罰之規定,以及要求於本規則實施後進行評估與檢視之條款; (9)第九章為延遲適用與最終條款(Deferred application and final provisions),其規定本規則與個別條款之生效日。
歐盟單一專利法院(UPC)將於2023年開始運作歐盟單一專利法院((Unified Patent Court, UPC)預計於2023年6月1日正式運作,歷經英國脫歐等事件後,於去年(2021)12月2日奧地利批准單一專利法院協議暫行議定書(Protocol to the Agreement on a Unified Patent Court on provisional application, PAP-Protocol)並提交後,正式進入最後階段。 UPC為歐盟所設立之國際法院,對歐盟授予之專利具管轄權,負責審理歐洲專利的侵權與訴訟案。UPC之裁決結果將適用於所有UPC成員國,透過建立單一的審理制度,避免各國法院標準不一致的情形。截至目前(2022年12月20日),已有16個歐盟成員國批准單一專利法院協議(下稱協議)。 現有歐洲專利(EP)將直接適用UPC制度,為降低影響,協議給予專利權人申請退出單一專利制度(Unitary Patent, UP)的選擇權,若未於規定時間內提出申請,仍可於UPC啟用後7年內提出。其他針對UPC提出幾點說明: 一、UPC成員國之歐洲專利,皆受到UPC管轄。 二、UPC分為初審法院(Court of First Instance)與上訴法院(Court of Appeal),初審法院為UPC成員國之地方或區域法院並非單一法院。 三、訴訟期限於初審分為三階段,總時程約為12至14個月,上訴法院受理後原則不會再發回初審法院,審理過程約為12個月。 四、UPC管轄權僅限於專利事務,如侵權訴訟、專利撤銷、申請強制令等。 五、UPC受協議、歐洲專利公約及有關的國際協議、規範等約束。
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC)與衛生、身心障礙及高齡照護部(Department of Health, Disability and Ageing)聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》(AI Clinical Use Guide),旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場,卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰,試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心,將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段,強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制,並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出,當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時,可能構成醫療器材,須符合澳洲醫療用品管理管理局(Therapeutic Goods Administration, TGA)的相關法規要求。 在風險治理方面,該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI,指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高,臨床人員不得過度依賴系統建議,仍須以專業判斷為核心。同時,文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制,持續監測效能、偏誤與病安事件,並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面,指引強調知情同意與透明揭露,醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案,並遵循《1998年隱私法》(Privacy Act 1988)對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引,展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向,為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源:AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).