何謂英國金融科技創新計畫( Project Innovate )？
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」
日本特許廳（Japan Patent Office，後稱JPO）於2024年6月駁回Google公司對來自中國大陸的深▲せん▼小▲ちぇ▼科技有限公司（後稱中國大陸公司）有關「FITBEING」文字商標的註冊異議，認為中國大陸公司的「FITBEING」商標與Google公司的「FITBIT」商標在外觀、發音等方面存在顯著差異，因此不會對消費者造成混淆。 中國大陸公司於2023年1月在日本申請註冊「FITBEING」文字商標，指定於第14類的「鐘錶和計時儀器」等商品。Google公司於同年8月對該商標提出異議，主張「FITBEING」商標與其於2018年註冊的「FITBIT」文字商標，在拼寫及發音上相似，並有致相關消費者混淆誤認之可能，違反日本商標法第4條第1項第11款、第15款。此外，Google公司亦表示其「FITBIT」文字商標已為Google穿戴設備的「周知」標識，應具有排他性。 JPO指出，儘管「FITBEING」和「FITBIT」在拼寫上皆以「FITB」開頭，惟二者字尾的「ING」和「IT」無論在文字外觀、字母數量還是音節數量上的差異皆具顯著差異。此外，JPO亦評估「FITBIT」商標是否為「周知」商標。依日本商標法第4條第1項第10款規定，與消費者廣泛認識其為表示他人營業商品或服務之商標相同或近似，使用於同一或類似之商品或服務者，不得註冊商標。本案中，JPO指出Google公司所提供的證據，包括各國市場調查報告和廣告宣傳資料，卻未能提交足夠的日本市場調查資料，以證明「FITBIT」在日本已被相關消費者廣泛認識為Google穿戴式設備的「周知」標識。因此，基於雙方商標近似及周知程度，JPO駁回了Google公司的異議，認定兩商標無導致消費者混淆誤認之虞。 由本案可知，日本JPO對商標近似性的判斷標準與我國大致相同，均會考量商標的外觀、發音及涵義的差異。企業在設計創作商標時，應檢視商標的外觀、讀音以及涵義，避免欲註冊商標與現有商標近似，以避免無法取得註冊商標。此外，若欲主張「周知商標」，企業應確保提交充分的當地市場調查資料證明商標的知名程度，包括當地市場的消費者調查結果及銷售資料等，當面臨爭議時，用以主張商標的著名程度。 本案目前經JPO駁回Google公司的異議後，尚無進一步的訴願或訴訟公開資訊。 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/）
英國實行個人健康和社會照護資訊連結服務（care.data）隨著英國國家健康服務（National Health Service, NHS）的改革，英國於去（2012）年3月27日通過衛生和社會照護法（The Health and Social Care Act 2012）。當中一項主要的變革即是成立衛生與社會照護資訊中心（The Health and Social Care Information Centre, HSCIC）作為醫療健康資料的專責機構。而這樣的變革，也影響過去病歷資料的蒐集、分享和分析方式。依據衛生和社會照護法的規定，HSCIC若受到衛生部長（Secretary of State for Health）指示、或來自照護品質委員會（Care Quality Commission, CQC）、英國國家健康與臨床卓越研究院（National Institute for Health and Clinical Excellence, NICE）、醫院監管機構Monitor的命令要求時，在這類特定情況之下，可以無需尋求病患同意，而從家庭醫師（GP Practice）處獲得病患的個人機密資料（Personal Confidential Data, PCD）。 今(2013)年3月獲NHS授權， 由HSCIC於6月開始執行的care.data服務，即是依據前述立法所擬定之方案。care.data藉由定期蒐集醫療照護過程中的相關資料，對病患於國內所為的各項健康和社會照護資訊（例如病患的住院、門診、意外事故和緊急救護記錄）進行具延續性之連結。以提供即時、正確的NHS治療和照護資訊給民眾、門診醫師和相關部門之官員，進而達到care.data所設定的六項目標，支援病患進行治療的選擇、加強顧客服務、促進資訊透明性、優化成果產出、增加問責性，並驅動經濟成長。 然而，由於care.data是以英國民眾就醫行為中，屬於基礎醫療的家庭醫師（General Practitioner, GP）系統為基礎，所提取的資料包括家族歷史、接種疫苗、醫師診斷、轉診記錄、生理指標，以及所有NHS處方。其次，care.data在進行初級和次級資料連結時，將會透過NHS號碼、生日、性別和郵遞區號，這四項可識別資料的比對。因此雖然care.data在涉及敏感性資料時會加以排除，但此項服務仍引起社會上相當大的爭議。包括部分醫師、隱私專家和的社會團體皆提出質疑，質疑care.data是否有充分告知病人、HSCIC所宣稱的匿名性是否足夠、此項服務對醫病關係的衝擊、該服務所宣稱的資料分享退出機制（opt-out）並未妥善等。 care.data是NHS所推出的創新資料現代化服務，但同時也涉及病患隱私權保護之議題。反觀我國近來所推動的醫療健康資訊加值再利用政策，英國的案例值得我們持續觀察其發展。
加拿大安大略省通過修正健康資訊保護法加拿大安大略省議會於2016年5月三讀通過修正健康資訊保護法（Health Information Protection Act, HIPA）。該法案藉由一連串措施，包括增加隱私保護、問責制與提升透明度，以提高病人地位。 1.在符合指令定義內，將違反隱私之行為強制性地通報與資訊與隱私專員； 2.強化違反個人健康資訊保護法之起訴流程，刪除必須於犯罪發生之六個月內起訴之規定； 3.個人犯罪最高額罰款提升到50,000元至100,000元，組織則為250,000元至500,000元。 而健康資訊保護法也將更新照護品質資訊保護法（Quality of Care Information Protection Act, QCIPA），有助於提升透明度，以保持醫療系統的品質，更新內容包括： 1.確認病患有權得知其醫療相關資料； 2.釐清不得對關於受影響的病患與家屬保留重要事項之資訊與事實； 3.要求健康與長照部（Minister of Health and Long-Term Care）每五年定期審查照護品質資訊保護法。 安大略省亦正著手研究由專家委員會提出，所有關於提升照護品質資訊保護法所稱重大事故透明度之建議。 藉著透過該目標，將可提供病患更快的醫療，更好的家庭與社區照顧，安大略政府希望可以透過上開手段以保護病患隱私以及加強其資訊透明度。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日，聯邦司法會議證據規則諮詢委員會（Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules）以8比1投票結果通過一項提案，擬修正《聯邦證據規則》（Federal Rules of Evidence，FRE），釐清人工智慧（AI）生成內容於訴訟程序中之證據能力，以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定，對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範，所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰，《聯邦證據規則》修正草案（下稱「修正草案」）擬新增第707條「機器生成證據」（Machine-Generated Evidence），並擴張第901條「驗證或識別證據」（Authenticating or Identifying Evidence）的適用範圍。 本次增訂第707條，針對AI生成內容作為證據時，明確其可靠性評估標準，以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性（Explainability）等問題，進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定，AI生成內容作為證據必須符合以下條件： 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益； 2. AI系統於產出該內容時，係以充分且適當之事實或資料為輸入依據； 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法，並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定：「為符合證據之驗證或識別要求，提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類，意即明文要求提出AI生成內容作為證據者，須提出足夠證據，以證明該內容具有真實性與可信度，方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛，如何在引入生成式AI的同時，於司法創新與證據可靠性之間取得平衡，將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題，值得我國審慎觀察並參酌因應，作為制度調整與政策設計的參考。