為了全力打造英國成為「FinTech 全球領導者地位」,及引領FinTech 國際監管規則的大國,英國金融業務監理局(Financial Conduct Authority, FCA)於2014年10月啟動了金融科技創新計畫(Project Innovate),目的就是能夠追蹤進入金融市場的新興商業模式,其中最重要的建立監理沙盒制度(Regulatory Sandbox),旨在提供企業可以在安全空間內對創新產品、服務、商業模式等進行測試,而不會立即招致參與相關活動的所有監管後果。
金融科技創新計畫增設創新中心(Innovation Hub),為創新企業提供與監管對接等各種支持。
金融科技創新計畫通過促進破壞式創新鼓勵挑戰現有的商業模式,而創新中心主要透過政策與金融科技業者交流,了解是否監管政策能夠更好的支持創新。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國證券交易委員會(United States Securities and Exchange Commission,下稱SEC)於2022年12月8日發布「致公司有關近期加密資產市場發展之樣本函(Sample Letter to Companies Regarding Recent Developments in Crypto Asset Markets)」指引文件(下稱本指引),指導公司應針對自身業務涉及近期加密資產市場動盪事件(如虛擬貨幣交易所破產等),進行直接或間接影響之風險揭露,以符合聯邦證券法規之資訊揭露(如風險及風險暴露等)義務。SEC轄下之企業金融處(Division of Corporation Finance,以下簡稱金融處)認為公司應向投資者提供具體且量身訂製之市場動盪事件報告、揭露公司在動盪事件中之狀況以及可能對投資者造成之影響。爰此,本負有常態報告義務的公司應據此考量現有的揭露內容是否須進行更新。 金融處說明,為加強並監督公司對資訊揭露要求之遵守狀況,爰依據1933年證券法(Securities Act of 1933)及1934年證券交易法(Securities Exchange Act of 1934)內涵,要求公司亦須針對應作出聲明的實際狀況,進一步揭露相關重大訊息,且不得進行誤導。本指引所要求公司明確揭露加密資產市場發展的重大影響,包括公司對競爭對手及其他市場參與者之風險暴露;與公司流動資金及獲取融資能力相關的風險;及與加密資產市場法律程序、調查或監管影響相關的風險等。 值得注意的是,本指引並未列出公司應考量問題的詳細清單,個別公司應視自身情況評估已存在之風險,或是否可能受到潛在風險事項的影響。由於公司所揭露之文件事前通常不會經過金融處審查,因此金融處也敦促各公司應自主依循本指引進行相關文件準備。
資訊揭露與市場競爭評估–研析英國水平協議指引中之資訊交換資訊揭露與市場競爭評估– 研析英國水平協議指引中之資訊交換 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月23日 英國競爭與市場管理局(Competition and Markets Authority,CMA)於2023年8月16日發布《1988年競爭法第一章禁令適用於水平協議之指引》(Guidance on the application of the Chapter I prohibition in the Competition Act 1998 to horizontal agreements,以下簡稱CMA水平協議指引),以規範實際或潛在競爭者間之協議[1]。CMA水平協議指引提供事業擬定協議內容的參考,事業間於業務合作的同時,亦能符合法遵之要求,以維護市場公平競爭。 壹、事件摘要 英國CMA水平協議指引解釋競爭法之適用,尤其是《1998年競爭法》(Competition Act 1998,CA98)第1章禁止水平協議。2023年1月1日,《1998年競爭法(專業協議集體豁免)2022年指令》(SABEO)與《1998年競爭法(研發協議集體豁免)2022年指令》(R&D BEO)生效,於2023年8月16日發布之CMA水平協議指引,協助事業評估特定類型的水平協議是否受益於SABEO和R&D BEO,和遵守競爭法之相關規範[2]。申言之,CMA水平協議指引協助事業評估其所簽訂之協議內容,是否屬於法規範豁免之類型,且合乎競爭法之規定。 CMA水平協議指引說明研發協議[3]、生產協議[4]、採購協議[5]、商業化協議[6]和標準化協議[7]之適用與範例。鑒於大數據分析與機器學習需使用大量的資料;而大數據分析的結果,或機器學習的應用,將影響決策的形成,資訊交換因而更顯重要[8],CMA水平協議指引亦引導事業為合理的資訊交換。 資訊交換不僅為競爭市場的共同特徵,在一般的情形亦有利於消費者;例如資訊交換有助於解決資訊不對等而提升市場效率,事業能藉由比較最佳實踐方案,以提高內部效率;能減少庫存以節省成本,並處理不穩定的需求;或藉由演算法以開發新的產品或服務;[9]或減少搜尋成本,以提供消費者利益[10]。依據實際情況,資訊交換可以是有利於競爭,競爭中立或限制競爭[11]。換言之,競爭市場中適當的資訊交換,有助於事業降低成本,提升效率。 貳、重點說明 CMA水平協議指引第8章為資訊交換(Information Exchange),目的即在指導事業為資訊交換的競爭評估[12]。資訊交換是否會引發限制競爭之效應,取決於市場的特性,包含[13]: (1)市場透明度:越透明的市場,競爭之不確定性越小[14]。 (2)市場集中度:若市場中僅有少數事業,則易於達成共識,與控制市場偏差。若市場高度集中,則訊息的交換,將有助於事業了解競爭者的市場地位和策略,而扭曲競爭,甚而增加共謀(collusion)的風險;若市場分散,則競爭者間資訊的傳播與交換,對市場而言,可能為競爭中立或有利於競爭[15]。 (3)參進障礙:此使外部競爭者無法破壞市場中的共謀結果(collusive outcome)[16]。 (4)市場穩定度:在供需穩定的市場,亦可能有共謀的結果;而需求的波動、市場中事業內部的大幅成長、新事業的參進、顛覆性創新(disruptive innovation),均可能顯示市場的穩定度不足,需提升交流,以促進競爭[17]。 競爭對手間的資訊交換,依據共享資訊的內容、目的、法律與經濟背景,可能為侵權而應受限制。包含與競爭對手交換事業目前或未來的訂價方向、生產能力、商業策略、針對需求的規劃,對未來銷售的預測,和在特定市場上的財務狀況與經營策略[18],提供價格資料而能預測事業未來的行為,和與競爭對手交換潛在參進者所提出之計畫要點[19]。申言之,事業應避免資訊所生之侵權行為;並需考量市場的特性,以評估資訊交換對競爭之限制。 參、事件評析 CMA水平協議指引第8章,提供事業間交換資訊的相關建議。為提升資訊交換對市場的效益,以資訊內容而言,事業須考量資訊交換的目的,以及藉由收集資訊、確認資訊交換的參與者係使用其具有所有權的原始資料、使用歷史資訊、僅交換與達到目標相符且必要的資訊,而能減少具有商業敏感性質的內容[20]。換言之,事業須避免機敏資料的流通,並具有使用資料的權限。 以資訊應用的角度,事業應採取措施,以控制資訊的交換與使用,包含減少頻繁的交換,以特定團隊(clean team)或信託方式進行資訊交換,或使用資料池(data pool)以確認近用資料之所有權[21]。亦即事業須確認資料的來源,與交換資料的相對人,並能管理資料流通的過程。 綜上所論,足夠的資料量,使大數據分析的結果能充分反映市場的實際需求,事業的決策和布局亦更為準確,適當的資訊交換有助於提升事業的市場競爭力。CMA水平協議指引協助事業評估資訊交換對競爭之影響,事業之資訊管理,除內部資訊之維護外,亦包含外部資訊之交換,如資訊交換之必要性,與資訊近用之權限、方式等,或可提供臺灣事業參考。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Guidance on Horizontal Agreements, GOV. UK, Competition and Markets Authority, https://www.gov.uk/government/publications/guidance-on-horizontal-agreements (last visited Aug. 23, 2023). [2]CMA COMPETITION & MARKETS AUTHORITY, Guidance on the application of the Chapter I prohibition in the Competition Act 1998 to horizontal agreements, CMA184 (Aug. 2023), 6, at 6, https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/1178791/Horizontal_Guidance_FINAL.pdf (last visited Sept. 01, 2023). [3]Id., at 35 below. [4]Id., at 83 below. [5]Id., at 124 below. [6]Id., at 145 below. [7]Id., at 203 below. [8]Id., at 165. [9]Id. [10]Id., at 166. [11]CMA Competition & Markets Authority, supra note 8. [12]Id. [13]Id., at 188. [14]Id. [15]Id., at 188-189. [16]Id., at 189. [17]Id. [18]Id., at 190. [19]Id., at 191. [20]Id., at 201. [21]Id.
日本經濟安全保障推進法提出國家經濟安全四大政策日本於2022年5月18日公布「經濟安全保障推進法」,為了確保、防止經濟相關活動危害國家安全,該法將自公布後2年內(至2024年5月17日)分階段施行。日本已於8月1日設立「經濟安全保障推進室」承擔與相關省廳調整作業、制定基本方針及公共評論等,將與日本國家安全保障局(NSS)共同完成經濟安全保障政策。 經濟安全保障推進法主要有四個面向: 一、確保重要物資安定供給(該法第2章)。 二、提供安全基礎設備的審查(該法第3章)。 三、重要技術的開發支援(該法第4章)。 四、專利申請的非公開制度(該法第5章)。 首先就重要物資部分,明定須符合國民生存不可或缺、過分依賴海外支援、若停止出口等原因將導致中斷供給、或實際有中斷供給情事發生等要件,即為重要物資。國家會提供資金等資源援助重要物資的企業經營者,但對其有調查權,若企業不接受調查則受有罰則。 而針對電信、石油等領域之基礎設備,為穩定提供勞務及避免該基礎設備有損害國家安全、社會經濟秩序之虞,於基礎設備引進或維護管理時,企業須事前申報相關計畫書(記載重要設備供給者、設備零組件等),倘認為有妨害國家安全之虞,則可採取禁止設備導入、終止管理等必要措施。 關於重要技術開發支援,列舉了20個領域包括AI、生物技術等,將由經濟安全保障基金撥款,選定各領域之研究人員組成產官協議會委託研究業務等,但應對研究內容為保密,否則設有徒刑等罰則。 另對於科技技術之發明專利,若公開將損及國家安全時,專利廳會將專利申請送交內閣府,採取保全指定措施,於指定期間內,禁止其向外國申請IP、禁止公開發明內容、暫時保留專利核定,防止科技的公開和資訊洩露,但國家應補償不予專利許可所遭受之損失。 針對上開政策已有業者反映國家管理措施太强,將可能成為企業絆腳石,特別是進行審查時有可能導致企業活動速度放慢,應掌握實際情況。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。