英國BEIS發布第一代（SMETS1）智慧電表相容性公眾諮詢
英國商業、能源和產業策略部（Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS）於2018年4月17日發布公眾諮詢，議題為「最大化第一代（SMETS1）智慧電表的相容性（interoperability）」，該諮詢將截止於2018年5月24日。
英國對於SMETS1的推廣分為兩階段進行，基礎建設階段始於2011年，主要安裝階段則於2016年11月開始，國家數據及通訊供應商－資料通訊公司(Data Communications Company, DCC)自此階段開始營運，直至2020年智慧電表建置完成。
因現今由各能源供應商使用自身資料及通訊設備裝設第一代智慧型電表，造成消費者無法任意更換能源供應商之情況。對此，英國政府之長期政策目標雖為SMETS1最終可全數透過DCC進行運作，然由於現階段尚未強制能源供應商使用DCC所提供之服務，使用SMETS1的消費者仍無法自由的轉換能源供應商。
本文件提出了兩個方案向公眾諮詢：
- 要求能源供應商於六個月時限內至DCC註冊其所提供且合於規範的SMETS1，或將SMETS1更換為SMETS2（第二代智慧電表）。而於2020年12月31日前，所有未註冊之SMETS1將強制更換為SMETS2。
- 若能源供應商已嘗試所有合適的解決方法，仍無法於2019年底前使SMETS1在智慧模式下運作，就必須在2020年6月底前將SMETS1更換為SMETS2。 若供應商係於2019年後才取得SMETS1，於獲得SMETS1之後的六個月內採取所有相關措施後仍無法令SMETS1以智慧模式運作，亦應更換為SMETS2。最終，所有不能運行智慧模式之SMETS1將於2020年12月31日前被完全汰換。
英國政府期透過更完善的政策規劃改善現階段SMETS1透過個別能源供應商之數據及通訊系統運作之情況，以確保SMETS1之智慧模式於消費者更換供應商時能維持正常運作，使消費者可確實獲取改用智慧電表之利益。我國於2015年已開始推動低壓智慧電表建置，英國面臨之問題值得借鏡，政府於推廣低壓智慧電表之同時應注意智慧電表基礎設施之相容性，以增進低壓智慧電表建置效率及降低建置成本。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
甘琳
法律研究員 編譯整理
BEIS, Maximising interoperability for first generation (SMETS1) smart meters https://www.gov.uk/government/consultations/maximising-interoperability-for-first-generation-smets1-smart-meters
Smart metering implementation programme: Consultation on maximising interoperability for SMETS1 meters, including draft legal text, GOV.UK https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/700382/SMETS1_maximising_interoperability_enrolment_mandate_consultation_.pdf
立法強制 ISP 業者記錄客戶使用狀況以供日後調查之用，此等呼聲近來日形高漲。部分行政部門官員業已表態支持此一作為；另有數位國會議員亦主張，應儘速推動聯邦層級之立法，以協助執法部門對付兒童色情（ child pornography ）問題；甚至在科羅拉多州，目前已有相關法案進入該州參議會接受審理。 立法強制業者留存資料或記錄的作法，固然對於揭發犯罪繩之以法甚有裨益，但由於可能會讓警方得以取得電郵往來、網頁瀏覽、聊天記錄等向來可能經過幾個月之後就會刪除的資料，以致隱私保障人士以及 ISP 業者普遍對此甚感憂慮。歸納而言，其理由主為以下三點：第一，何人始有權限近用相關資料，探查他人上網行為之紀錄，仍待釐清；第二，存留該等資料所需空間勢必可觀，費用究竟由誰支應，亦屬未定；最後，現行法制是否對於警方辦案確實造成障礙，同樣有待探討。 美國司法部（ the U.S. Department of Justice ）去年即已逐步開始推動相關立法，而歐洲議會（ the European Parliament ）去年 12 月審議相關條文增修，要求 ISP 業者以及電信業者就其經手傳輸之所有電子訊息以及通話，均須保存相關紀錄 6 個月至 2 年之譜，更是引發諸多關注及討論。美國眾議院（ the U.S. House of Representatives ）能源商務委員會（ the Committee on Energy and Commerce ）監控調查組（ the Subcommittee on Oversight and Investigations ）預計本月 27 日將召開另一次聽證會，持續就此議題詳加探討。
日本規制改革推進會議促進農業數據利用日本政府規制改革推進會議係由內閣府發布政令所成立，具跨部會協調性質、推動日本法規調適之委員會，規制改革推進會議於今（2020）年7月2日向安倍晉三首相報告，從去年10月起歷經8個月審議規制改革項目的審議結果後，最新版「規制改革實施計畫」於7月17日通過閣議決定。規制改革實施計畫中關於農林水產領域「促進智慧農業普及」項目，除了促進無人機、自動行走機普及、農作物栽培設施設立而調和相關規定外，「農業數據利活用」項目首見於規制改革實施計畫，實施項目包括以下四項： 利用農林水產省補助金（見註1）導入曳引機、農業機器人、無人機、IoT機器等智慧農業機械時，應符合以下要件：根據農業領域AI數據相關契約指引，農民可以使用其所提供給系統服務業者所保管之數據，該契約條文應包含於數據契約中。 農林水產省與農機廠商合作建構OPEN API數據環境，透過使用農機時所取得位置座標、作業紀錄等數據，未來農民可以將此數據使用於非出自該農機廠商的其他軟體。 農林水產省於2022年度預算開始，利用補助金導入農機廠商的農機時，須符合上述第2點OPEN API要求。 農林水產省將發出以下明確通知：因鳥獸害、緊急救難、搜索犯人、農業道路塌陷等應配合公家機關等具高度公共性事務，以及為保護人的生命身體財產等必要之情況，農機廠商如事前已徵得農民的概括性同意，可提供從農民方所取得之數據予有關當局。 日本政府為加速智慧農業落地普及，藉由調和農林水產省補助金規定促進農業數據流通運用，保護農民數據使用權利，且將農業數據擴散利用於公共事務，凸顯日本政府對於農業數據保護與運用的重視，值得我國做為借鏡。 註1：補助金不限於「有關補助金等預算執行適正化相關法律［昭和 30 年法律第 179 號］」（補助金等に係る予算の執行の適正化に関する法律［昭和 30 年法律第 179 号］）的補助金，包括其他交付金、委託費。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
日本公布資料信託功能認定指引ver1.0並進行相關實驗日本總務省及經濟產業省於2017年11月至2018年4月間召開6次「資料信託功能認定流程檢討會」（情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会），檢討具備資料信託功能之「資料銀行」認定基準及模範條款等事項，於2018年6月公布「資料信託功能認定指引ver1.0」（情報信託機能の認定に係る指針ver1.0），以利實現個人資料流通並創造新服務型態。資料銀行係指基於與個人間資料利用契約，透過PDS(personal data store)等系統管理個人資料，根據個人指示或預先設定的條件，於判斷妥當性後向第三方提供資料之行業。目前指引內容包括︰（1）資料信託機能認定基準︰具體內容包括業者適格性、資訊安全原則、資訊安全具體基準、治理體制、業務內容等；（2）模範條款記載事項︰針對個人與資料銀行、資料銀行與資料提供者、資料銀行與接受資料提供者間關係，列出具體應記載事項；（3）資料信託機能認定流程。 作為日本總務省「資料信託功能運用推動計畫」（情報信託機能活用促進事業）一環，日立製作所、東京海上日動火災保險、日本郵局等於2018年9月10日發表將根據「資料信託功能認定指引ver1.0」，進行「資料銀行」個資管理、提供及運用等實驗，參與者分別扮演資料提供者、資料銀行和資料利用者三種角色，未來將會參考實驗結果，提出認定基準改善建議。
新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書，協助金融AI代理之風險治理新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書，協助金融AI代理之風險治理 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月18日 今（2026）年7月3日，新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore, 簡稱MAS）聯合多家國際金融機構與金融科技公司共同發布《代理金融運行時安全防護框架》（Safeguards for Agentic Finance at Runtime，簡稱SAFR）產業白皮書[1]，針對金融領域AI代理（AI agents）提出前瞻性的治理框架。 壹、事件摘要 MAS於2025年11月發佈BuildFin.ai計畫，其目的是要讓金融機構、科技業者與研究機構一起解決金融業導入AI時的共同問題。簡單來說，BuildFin.ai計畫提供了金融科技業者一個應用共創平台，由業者提出問題，再讓產、官、研各界共同思索對策以促進金融業的AI應用，並同時強化其風險治理[2]。另外，隨著AI代理的新興技術發展，新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority, IMDA）亦已於今年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI）第1.5版，透過風險評估機制、人類問責制、技術管控流程、終端使用者注意義務等面向建構AI代理的治理機制[3]。 因而，MAS在前述新加坡的政策趨勢下，也同步意識到金融領域導入AI代理技術的發展，包括金融AI代理可以發起支付、提交交易訂單、核准信用申請、申報監管報告，以及結算保險理賠等自主執行能力，其風險特性與傳統AI不同，因此有及早規劃因應的必要性。於是，MAS透過BuildFin.ai計畫與螞蟻國際、Circle、匯豐銀行、摩根大通、宏利、萬事達卡、華僑銀行和Visa等八大金融業界開會討論，決定共同撰寫SAFR產業白皮書，提供一套可操作性的治理框架，協助金融業者可以應用此方法以有效提升金融業導入AI代理的風險治理。 貳、重點說明 以下就SAFR分為兩部分進行簡要說明，第一部分為金融AI代理的系統風險，第二部分則為金融AI代理的治理架構： 一、金融AI代理的系統風險 （一）執行前保障（pre-execution assurance）的機制欠缺 傳統AI的風險治理主要管控在「部署前」與「使用後」，前者主要透過模型風險管理（model risk management）的方式，於部署前對AI系統進行驗證；後者則以審計（audit）方法去檢視事後發生的情況進行追蹤。然而，這兩種常規風險管理機制，都無法及時在AI代理決策執行前的當下就問題發生進行識別與處理，因此凸顯出對執行前保障的機制欠缺[4]。 （二）人機治理介面流於形式 現行人類審核機制目地主要應付於權宜之計，比如，一則通知、一封電子郵件警示，並未有具體的制度化與管理流程。換言之，沒有處理期限、缺乏標準的決策格式，也沒有審計記錄，SAFR批評這是流於形式、缺乏實質內容的人工監督[5]。 （三）碎片化的系統格式 新加坡的金融業者都各自於AI部署系統建立自身專屬的防護網（guardrails），其結果導致各系統間無法互相操作（non-interoperable），且無法在整個機構內部以一致的格式進行審計。因此，其風險並無法有效整合識別，不僅耗費成本過多，也無法讓金融業者能攜手合作處理[6]。 二、金融AI代理的治理架構 SAFR針對前述三大問題提出了應對方案，透過結構化的升級協議和統一的治理模式以解決AI系統的安全治理與監管挑戰。換言之，SAFR為AI代理定義了資料結構、評估邏輯與升級協議，並提出「治理封裝」（governance envelop）的技術概念，作為AI代理執行動作前的數位申請書，將其執行動作的參數、推理軌跡與身分元資料統合打包，並依SAFR的四階段治理流程進行管理以確保AI代理執行的即時把關[7]。 （一）身分驗證（Agent identity） AI代理的每項行動會綁定至一個已被認可且註冊的AI代理身分帳號，在進行任何其他評估流程之前，檢核系統必須先對照該AI代理的註冊身分進行驗證，並於AI代理帳號的註冊庫中進行查詢比對。另外由於AI代理會執行不同動作，一個AI代理可在不同行為註冊複數個身分帳號，檢核系統就會比對與判定該AI代理帳號的行為與身分是否吻合一致，若身分驗證失敗，檢核系統會拒絕AI代理的執行動作，並記錄於審計日誌中[8]。 （二）控制安全機制（Controls Repository） 控制安全機制是系統用來驗證其規則的場域，由於金融AI代理經過身分驗證後，其執行行為是否符合內部組織政策、金融法規、產品規則與使用者的授權範圍等，需要進一步的控管與檢核。因此，該系統會就允許的行動類型、決策邏輯、行為條件、有效期限與責任歸屬進行編碼操作，來逐一檢視AI代理的行為是否符合控制安全機制的要求[9]。 （三）結果處置引擎（Disposition Engine） 在結果處置引擎階段會根據控制安全機制的檢核結果給予裁示判斷，其判斷有四種結果，拒絕、升級、自動執行與觀察。拒絕為禁止其行動，升級則是要由人工審核，自動執行是通過並允許其行為，觀察則是認為有疑慮但損害不大者，可放行其行為但會被記錄在案供後續追蹤[10]。整體而言，透過不同層級的檢核標準以確認AI代理執行的範圍與權限。 （四）審計日誌（Audit Log） 最後審計日誌將會如實紀錄上面三階段的系統審核流程，並以「只能新增、無法修改」且「具備防篡改特徵（tamper-evident）」的形式，記錄了每一次的治理決策。每一筆記錄都包含了六個要素：提交時的治理封裝、作為行動檢查依據的授權令、結果處置引擎產生的結果、所套用的具體規則、得出該結果的依據，以及在每個階段所耗費的時間。透過此審計日誌具權威效力的記錄，可用於風險治理與生命週期的監督[11]。 參、事件評析 整體而言，SAFR藉由技術操作流程的治理框架來應對AI代理的新興發展，並藉由治理封裝的技術概念來實行四階段的驗證流程，以確保AI代理的有效監督。另外，SAFR又提供務實的解決方案，由於AI代理的運作早已有業者開發或部屬，如要用SAFR的治理機制其技術成本高昂，故提供匝道模式（gateway pattern）建立整體的外掛防護機制，不需要針對每個AI代理系統使用原生內嵌（native instrumentation）方式[12]。亦即，採取「先求有、再求好」的務實策略，雖然沒辦法提供最精準、最深層的檢核流程，但至少匝道模式能提供最基礎的技術防護措施，確保AI代理的風險可以於一定程度內控制，然後再針對新開發的AI代理要求以原生內嵌模式進行系統改良。 回到臺灣，目前金融領域已有大規模的AI導入，未來亦可預見AI代理的應用，其風險治理則必須謹慎對待。目前，金融監督管理委員會（下稱金管會）已於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧（AI）指引」，作為金融機構導入、使用及管理AI的參考[13]。為了因應AI代理趨勢的發展，行政院於今年7月核定頒布的「人工智慧風險分類框架」已針對AI代理的使用納入風險識別的子項目之一[14]，並且金管會正研議將前沿AI（Frontier AI）[15]與AI代理[16]的應用作為金融風險治理的一環。 因此，新加坡與業界合作撰寫的產業白皮書對金管會而言是很好的借鏡經驗，透過業界第一手的實務觀察，再與政府和研究機構攜手合作，思考相對應的治理對策，並提出具操作性與前瞻性的技術防護措施，強化AI代理的風險治理。同時，SAFR的具體指導方針讓金融業者可以採用與施行，以降低AI代理的系統性風險，甚至金融專業領域自主形成的產業治理框架，對其他目的事業具有一定程度的示範效果。總的來說，新加坡AI代理的治理模式對於金融領域具有參考價值的重要性。 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://keid.nat.gov.tw/tips/） [1] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR), https://www.mas.gov.sg/publications/monographs-or-information-paper/2026/safeguards-for-agentic-finance-at-runtime (last visited August 18, 2026). [2] Monetary Authority of Singapore, MAS’ Financial AI Builder Programme - Buildfin.ai, https://www.mas.gov.sg/schemes-and-initiatives/buildfinai(last visited August 18, 2026). [3] 陳益智，新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9511（最後瀏覽日：2026年9月9日）。 [4] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR) Version 1.0, p. 6. [5] id [6] id [7] id. at 7. [8] id. at 10. [9] id. at 10-11. [10] id. at 11-12. [11] id. at 12-13. [12] id. at 16. [13] 金融監督管理委員會，金管會發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」，https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202406200001&dtable=News（最後瀏覽日：2026年9月9日）。。 [14] 參考（B6）AI自主代理之授權外行為：AI Agent系統具備自主規劃、呼叫外部工具與持續執行複雜任務之能力，可能因目標設定不完整或環境變化，導致行為逐漸偏離原始指令，乃至自主取得超出授權範圍之系統存取權限。多代理人協作系統更可能因代理人間相互觸發，產生開發者與使用者均未預期的連鎖反應，使人類難以及時介入糾正。 [15] 金融監督管理委員會，金管會提醒金融業強化前沿AI模型攻擊風險整備，https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202607140002&dtable=News（最後瀏覽日：2026年9月9日）。 [16] 經濟日報，金管會推動金融科技 規劃三大監理方向 建立「AI管 AI」新架構，https://money.udn.com/money/story/5613/9486677（最後瀏覽日：2026年9月9日）。