日本資訊信託功能認定指引第二版
日本於2018年6月公布「資料信託功能認定指引第一版」（情報信託機能の認定に係る指針ver1.0），期待藉此推動資料銀行發展，促進資料流通和利用。第一版指引係以資料銀行應具備之功能為中心，惟伴隨資料銀行業務發展，指引內除資料銀行基本功能外，亦應規範個人資料管理及向第三方提供資料之條件等內容，加上有論者認為第一版內有關資料銀行定義過於偏重功能描述，故總務省和經濟產業省於2019年1月起召開檢討會，重新檢討上開指引，最終於2019年10月8日公布「資料信託功能認定指引第二版」（情報信託機能の認定に係る指針ver2.0）。
第二版指引更新重點包括︰（1）修正資料銀行定義︰第一版指引僅強調資料銀行之功能，第二版則增加資料銀行之目的和資料銀行與個人間關係等內容；（2）重新定義並詳細說明資料種類和蒐集方法；（3）修正資料信託功能認定基準︰新增複數業者共同經營資料銀行，隱私保護對策以及確保資料銀行透明性和個人資料之自主控制等規定；（4）新增資料信託功能模範條款之應記載事項︰包括與限制行為能力人締結契約之程序，以及向第三方提供資料之條件等規定。為確保資料銀行透明性和個人資料之自主控制，第二版指引新增資料倫理審查會規定，要求資料銀行設置資料倫理審查會並定期向其報告，審查會則應就個人與資料銀行間契約、個資利用目的、向第三方提供資料之條件等事項提供建議。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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周晨蕙
組長 編譯整理
美國國會於2021年3月9日提出「2021年儲能稅制獎勵及設置法草案」（Energy Storage Tax Incentive and Deployment Act of 2021, H.R.1684），擬擴大投資稅額抵減制度（Investment Tax Credit）之適用範圍。有鑑於現行投資稅額抵減制度並不包含儲能設備，然儲能設備對於再生能源發展又具有重要地位，故為獎勵儲能設備之設置，同時輔助再生能源發展，美國國會遂提出前揭草案，並修正美國1986年國內稅收法（Internal Revenue Code of 1986, 26 U.S. Code）§48（a）（3）（A）（vii）以及§25D（a）規定，擬將投資稅額抵減制度擴張及於儲能設備，亦即，未來如草案通過後，不論是發電業者或用電戶只要有合乎規範設置儲能設備，即可適用投資稅額抵減制度，並依照其投資於儲能設備之額度抵減所得稅。 依照美國1986年國內稅收法，現行美國投資稅額抵減制度主要是依照發電業者或用電戶「開始設置再生能源發電設備之時點」以及「設置成本」給予不同程度之所得稅抵減，如發電業者或用電戶越早開始設置再生能源發電設備，發電業者或用電戶可申請抵減所得稅之額度則越高，最高可達該再生能源發電設備成本之30%；反之，如開始設置的時間越晚，則可申請抵減所得稅之額度則越低。舉例言之，如申請人於2020年1月1日以前開始設置再生能源發電設備，而於2024年1月1日前將再生能源發電設備投入營運，此時可申請抵減所得稅之額度可達該再生能源發電設備成本之30%，反之，如為2021年間開始設置，而於2024年1月1日前將再生能源發電設備投入營運，此時可申請抵減所得稅之額度僅有該再生能源發電設備成本之22%。 依美國國家稅務局（Internal Revenue Service, IRS）「針對投資稅額抵減制度施工起點標準」行政函釋（Beginning of Construction for the Investment Tax Credit），有兩種判定再生能源發電設備有開始設置之標準，其一為「物理工作物標準」（Physical Work Test），其二為「5%成本支出標準」（Five Percent Safe Harbor），申請人只要符合任一標準，即可被認定有開始再生能源發電設備設置之行為。於「物理工作物標準」下，只要該再生能源發電設備之重要基礎零件已開始組裝，即可被認定為已經有再生能源發電設備設置的行為；於「5%成本支出標準」下，只要申請人已經支出該再生能源發電設備成本之5%，即可被認定有開始再生能源發電設備設置之行為。但不論以上開何種標準，申請人都必須有不中斷且持續進行設置之事實，始可被認定為其開始設置再生能源發電設備的時間點較早，而申請抵減較多之所得稅，否則即有可能被認定開始設置的時間點較晚，而僅得申請抵減較少之所得稅。
歐盟提出設立歐洲技術研究院（European Institute of Technology, EIT）之規劃草案歐盟在最新一期的研發剛要計畫（ The Seventh Framework Proposal ）中，除了持續以計畫補助方式推動歐盟的研發能力外，最值得注意者乃有關設立「歐洲技術研究院」（ European Institute of Technology, EIT ）的規劃。最近歐盟執委會已經提出 EIT 設立的法源基礎草案，根據目前規劃， EIT 旨在吸引產學研各界菁英加入，肩負打破產學研界間之藩籬之使命，未來 EIT 除為產學研合作之參考模式外，並將扮演歐洲地區創新、研究與高等教育之菁英領航者（ a flagship for excellence ），期使歐盟得更有效率地面對全球化及知識經濟社會所帶來之挑戰。 就組織面而言， EIT 係整合由上而下及由下而上兩種組織結構： EIT 本身具有獨立之法人格，其內部除設置管理局（ Governing Board , GB ）監督組織運作外，並有約六十位常設之科學及職員人力；另 EIT 將由數個知識及創新社群（ Knowledge and Innovation Communities, KICs ）組成，各 KICs 代表不同區域之大學、研究組織與企業，各 KISs 與 EIT 以契約規範彼此間的權利義務關係；至於各個 KICs 的組織結構，以及其如何達到契約目的，則交由其自治。目前歐盟執委會規劃在 2013 年以前建構約六個 KICs ，預計在此以前， EIT 需要來自公私部門總計約 24 億歐元（ €2.4bn ）的經費資助。 由於 EIT 的設立尚須經過歐洲議會及歐盟理事會同意，若執委會目前所提出的設立規劃草案順利取得前述兩機構同意，預計 EIT 將可能從 2008 年起正式運作，並在 2010 年以前完成兩個 KICs 的設立。
啟動印度專利市場：印度推出國家智財政策草案2014年12月19日，印度官方智財政策智庫公佈草擬的國家智財政策，該智庫成員囊括法官、律師等智財領域專家。草案的主要口號，為打造「創新印度」！ 為達成利用智慧財產權，推動國內先進技術發展之目標，配合「國內自產自銷」、「推動數位內容軟實力」等相關政策，草案提出8大智財政策改革面向，包含：「智財意識推廣」、「智財創造」、「新智財法令與法制架構」、「智財管理運用」、「國內創新商業化」、「智財執法」、以及「智財人力培育」等。其中值得注意的，為根據印度專利局資料顯示，印度專利申請案統計中有75％的申請來源為國外，印度智財政策智庫認為，這對國內創新與科技產業、學研機構來說是個警訊，應強化國內研發人員對於商業化與智慧財產權的相關知識；並且，對於促進智財權創造以及技術商業化，草案亦提出研發補助、租稅減免方案，期能增進國內智財創新動能；最後，因應增加國內專利申請數量與品質之目標，提昇國內專利審查能耐，即為必要配合之政策。 我國2013年推出智財戰略綱領至今，已進入第3年，面對國際上瞬息萬變的市場與法制環境，新興市場如印度最新作出之智財政策，對我國政府具有一定參考價值。
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。