有鑑於線上市集(如Google Play)、訂房網站等線上平台提供了迅速進入國際消費市場之機會, 因此成為了數百萬企業提供服務的首選之地。然而,存在於「平台對商家」(platform–to-business, P2B)之間的某些結構性問題,卻導致了企業之間的不公平交易行為。是以,歐洲議會、歐盟理事會與歐盟執委會於2019年2月14日就「提升線上中介服務商業用戶的公平性與透明性規則」(Regulation on promoting fairness and transparency for business users of online intermediation services),達成政治協議,歐洲議會並已於2019年4月17日批准。
該規則為全世界第一個針對線上平台與商業用戶訂定之規則,係數位單一市場策略(Digital Single Market Strategy)的一部分,預計適用於整個線上平台經濟,亦即,目前在歐盟境內營運的7000個線上平台或市集都包含在內,無論是科技巨擘,抑或是規模雖小但對商業用戶具重要議價能力的新創公司(small start-ups)皆屬之。此外,新規則中涉及搜尋結果排序透明度之部分,亦將適用於搜尋引擎。
其中,由於數以百萬計的中小企業是構成歐盟經濟的重要支柱,是以此番訂定的新規則,係專門針對此些較無議價能力的中小企業而設計。中小企業可自新規則中獲益之項目主要有四:
1. 禁止特定不公平行為
(1) 不得突然且未附理由的暫停帳號使用權
線上平台不得在無明確理由或未提供申訴可能性之情況下,暫停或終止賣家帳戶。
(2) 條款與條件需簡明易懂且變更時須提前通知
條款與條件需易於取得且以簡明易懂之文字書寫,當條款與條件有所變更時,線上平台需在15天之前通知,使賣家得即時調整業務,並可視業務調整複雜度適時延長通知期間。
2. 提升線上平台透明度
(1) 排序透明化
市集與搜尋引擎需揭露其排序商品或服務的主要參數,以利賣家進行適度優化。
(2) 強制揭露線上平台的部分商業行為
由於部分線上平台除了提供市集促進交易進行,更在該市集中身兼賣家之角色,是以,為維護公平競爭的環境,新規則強制此些線上平台全面揭露任何可能給予自家產品的優勢。此外,該等線上平台還需揭露所蒐集之資料及使用方式,尤其是與其他商業夥伴共享之資料。當涉及個人資料時,則有一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)之適用。
3. 增設爭端解決機制
(1) 建立投訴處理系統
線上平台應建立內部投訴處理系統以對商業用戶提供適當協助。
(2) 設置調解程序
線上平台應提供調解之協助,以助賣家在法庭外解決爭議,有效節省時間與金錢。
4. 規則之實施
商業公會能對違反規則之線上平台提起告訴,以降低賣家對平台報復行為的恐懼,並降低個別賣家的訴訟成本。
在歐洲議會批准後,一旦歐盟理事會同意,新規則將在公布後12個月後正式施行,且為了確保新規則與時俱進,歐盟將在適用後的18個月內進行檢視,並設立專門的線上平台觀測站(Online Platform Observatory),以監控市場的變化,並確保新規則有效施行。
韓國於今年1月份爆發史上規模最大的個資外洩案,國民銀行執行長李健浩、國民銀行信用卡公司執行長沈在吾、樂天信用卡公司執行長朴相勳與農協銀行信用卡公司執行長孫京植等人,亦因此請辭以示負責。 為防止將來金融機構再次發生個人資料外洩等事件,韓國金融服務委員會(Financial Services Commission, FSC)與相關部會於3月份發佈一連串要求,以下為其基本原則 1. 金融機構將被要求在處理客戶的個人資料時的每一個階段,包括蒐集、保存、使用和銷毀客戶資料時,都必須擔負起更多的責任。 2. 確保金融消費者可主張關於其個人資料之相關權利,包括金融消費者可決定金融機構於何時如何使用其個人資料。 3. 提升金融機構對於其客戶之個人資料保護責任,包括提升首席資訊安全官(Chief Information Security Officer, CISO)獨立性與責任、加重金融機構於資訊安全違規時相關罰則。 4. 政府將採取更多措施以確保金融機構的網路安全。 5. 金融機構必須建立緊急應變機制,以確保面對未來可能的資料外洩事故時,可迅速有效的應對。 韓國政府於於3月底已對不需修改法律之部分開始執行,而涉及《使用和保護信用資料法》和《電子金融交易法》部分亦待議會修法。
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。
日本推升農業資料契約指針成為補助計畫要點日本農林水產省(以下簡稱農水省)從2021年起於補助計畫要點中規定,農業關係人利用農水省補助金導入智慧農機、無人機、農業機器人、IoT機器等所產生資料,且為系統服務業者取得、保管的情況下,須符合2020年農業領域AI資料契約指引要求之相關程序(下稱GL合規)。系統服務業者可依據農水省網站所提供的GL合規CHECKLIST,自行向律師、專利師等諮詢,評估其與農業資料提供者間契約是否GL合規。農水省亦於2020年年底召開兩場相關說明會,條列出須GL合規之補助計畫清單,且相關計畫規定預計於2021年生效(2021年1月6日至2月10日公開招募之智慧農業實證計畫即已有相關規定)。 前述規定係源自於2020年7月17日日本閣議通過最新版「規制改革實施計畫」,其中與「農業資料利用」相關實施項目為:利用農水省補助金導入智慧農業機械時所締結之契約,應符合2020年農業領域AI資料契約指引之核心精神,保障農民可使用其提供給系統服務業者所保管之數據資料。日本政府為促進農業關係人提供資料,於2020年制定農業領域AI資料契約指引,做為農業資料提供者與智農機具系統服務業者訂立契約時之參考。為更進一步促使系統服務業者獲得農業資料提供者的信賴,透過規制改革實施計畫,將該農業資料契約指針推升成為補助計畫要點,可作為我國農業領域推動資料提供、保護、或流通運用機制之借鏡。
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。