自資料流通機制建置擴大資料經濟市場
資訊工業策進會科技法律研究所
2020年03月25日
壹、事件摘要
過往,我國之資料開放政策著力於「政府資料開放」,並將之提供予民眾及企業運用。推動上,提出主動開放,民生優先、制定開放資料規範、推動共用平台及示範宣導與服務推廣四大策略,整體成效斐然,已獲國際肯認。然而,伴隨網際網路資通訊技術的發展,智慧聯網技術的進步,人工智慧(artificial intelligence, AI)、物聯網(Internet of Things, IoT)、區塊鏈、AR/VR等涉及資料運用之新興科技相繼萌芽,觸發對資料的大量需求。
特別是我國在新興科技領域之新創企業,為扣合「少量、多樣、個人化」的長尾型市場(Long Tail Market)發展趨勢,以形塑可應對少數大量應用、重視產品或服務客製化特性之商業模式[1],資料更是驅動其成長不可或缺的石油。只是勘查我國私部門資料開放現況,首先是《個人資料保護法》等法令遵循事宜,致使企業釋出資料意願較低;次者是跨國大企業資料霸權時代下,新創、中小企業難以在資料獲取上與之競爭;其三則是即便已有資料交易管道,仍尚乏可提升資料交易透明度、信任度及品質之措施可循。是以,亟待相應措施緩解上開問題。
觀測國際間促進私部門資料釋出與流通之作法,一者係透過中介作為決定資料釋出與否之交易模式(如美國之資料仲介);二者係回歸資料自主理念,由個人決定資料是否釋出之形式(如歐盟My Data 、日本情報銀行)。為回應上開問題,本文擇定日本以個人為出發點之資料流通措施為例,研析其促進資料交易流通所採行之制度與服務模式,期能作為我國擬訂資料經濟促進措施時,可攻錯的他山之石。
貳、重點說明
一、日本情報銀行制度建立背景
日本在資料流通與運用所面臨的挑戰,與我國同樣面臨個資法遵、資料交易信任度不足以及難與資料霸權者相競爭的困境。
據研究顯示,單以日本100家主要的線上購物網站為對象調查,即有高達一半比例的業者將用戶資料與外部各方共享而未具體向用戶明示,甚至未提供用戶拒絕提供資料的方式。由於普遍發生個人資料由營運業者蒐集後,進行目的外利用,致使在資料共用及利用上,容易因為業者未充分解釋利用之資料內容及對用戶的好處,而降低用戶同意或協力提供資料之意願[2]。此外,日本也意識到多數資訊被GAFA(Google、Apple、Facebook、Amazon)等大型網路服務業者掌控,從而壓縮日本本土業者的生存空間 [3],為避免未來資料可能會被大型網路服務業者所壟斷,不利未來日本資通訊與數位化社會發展,日本政府認為有必要建立被個人信任的第三方制度協助處理資料,以鞏固國家資料價值發展能量。
為此,日本提出情報銀行概念,並且由總務省與經濟產業省於2017年11月至2018年4月間相繼召開6次「資料信託功能認定機制檢討會」(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「情報銀行」認定基準及契約建議記載事項[4],期藉此機制形塑有利(個人)資料流通之模式[5]。
二、日本情報銀行制度介紹
(一)情報銀行架構
日本情報銀行架構係建立於其既有的PDS(Personal Data Stores)及資料交易市場平台之上。所謂PDS是由個人管理、儲存資料的機制,並可提供予第三方使用資料,還可分為由個人擁有終端載具,自行管理個人資料的分散型,以及由個人委託營運商(即提供服務之第三方)儲存與管理資料的集中型。至於資料交易市場,則係一種對供需雙方進行仲介,促使雙方通過買賣等方式進行交易之機制。是以,資料交易市場本身具有媒合之功能,但以匿名化資料及非屬個人資料為大宗。由於資料交易市場的仲介性質,須保持中立性,本身不會參與資料之蒐集、保存、處理和交易活動。
情報銀行則是自資料交易市場衍生,同時結合了PDS之特性,因此資料銀行本身會進行資料的蒐集、保存、處理和交易行為,並根據與個人簽訂之契約,利用PDS系統管理個人資料,按個人指示或其預先設定之條件管理個人資料,必要時對資料作匿名化,以提供予第三方使用。
圖 1日本個人資料交易架構

資料來源: 21世紀政策研究所,データ利活用と產業化,2018年5月。
(二)情報銀行功能-資料信託
情報銀行的建立,相當性地將顛覆過往GAFA(Google、Apple、Facebook、Amazon)公司的商業模式。
透過情報銀行機制,過往資料持有業者提供匿名加工、統計資料交易模式下,所無法克服獲取個人同意的難題將可獲得解消。情報銀行基於以個人為中心的資料活用精神,導入「資料信託」作法大幅度提升個人資料利、活用之意願。
資料信託之「信託」,並不一定係指法律上的信託概念,而是類似信託一樣的做法,係屬一種經濟關係,分別由信託人(資料主體)、受託人(資料銀行)及受益人(可能是信託人本人)所組成[6]。具體來說,信託人通過信託行為,預先指定或設定條件將其資料信託予受託人,並由受託人按信託人設定信託之目的,為其管理個人資料,並應善盡管理個人資料之義務。
情報銀行以信託方式進行個人資料管理,可能從事個人資料匿名化、協助談判交易條件、監控資料使用方式、代收和管理使用費以及支付與管理個人利益[7]等五類事項。
(三)情報銀行之驗證系統與運作機制
為確保資料流通基礎的安全性、資料流通情形揭露之透明性以及情報銀行業者之可靠性,總務省在2018年10月偕同日本IT團體聯盟組成「情報銀行推進委員會」,設計「情報信託機能驗證指引」(2018年6月發布第1版;2019年10月提出第2版)作為情報銀行驗證之基礎。只是,該驗證並不具強制性,未取得者仍可進行情報銀行之業務,僅係藉由驗證手段建立社會大眾對情報銀行之信心[8]。而就情報銀行的驗證基準,可分成業者資格、資料安全、資料治理及業務內容,分述如下:
截至2020年2月為止,日本IT團體聯盟進行了三波情報銀行認定,共三井住友信託銀行、FiliCa Pocket Marketing、J.Score、中部電力株式會社等四家業者通過情報銀行認證[9]。
除了推行建立情報銀行驗證系統外,日本總務省考量業者與資料主體間地位的不平等,以及業者在擬定資料信託契約上,或可能需要由政府提供一定程度提示,一併推出資料信託機能定型化契約應記載事項,敘明契約應涵蓋如情報銀行業務範圍、權利義務、損害賠償等內容,以明確情報銀行和個人間就資料利用之目的、範圍以及權責關係。其中,特別的是,由於日本《個人資料保護法》對於個人資料之蒐集、處理及利用係以個人同意為基礎開展,是故,在資料信託機能定型化契約應記載事項中特別就此明示情報銀行應該按照個人事前同意的範圍為個人控制資料。只是,如何解釋事前同意的範圍,整體來說,所同意的範圍必須是個人可以預測的範圍內進行解釋和操作。再者,為了確保個人資料的可控性,針對資料需求者再提供資料予其他第三人情況,強調必須就第三方和使用目的適度獲得個人同意才可為之。
值得一提的是,情報銀行必須設置「資料倫理審查委員會」諮詢體制,就情報銀行業務考量其適當性並提供建議,包含:個人與情報銀行間契約內容、使用情報銀行信託個人資料之目的、將信託資料提供予第三方之條件等[10]。
參、事件評析
一、我國現況
我國自行政院2012年第3322次院務決議推動政府資料開放以來,持續就政府資料開放不斷精進,包含2015年建置資料開放規範與相關環境[11]、2017年討論個人資料運用與政府資料開放政策,提出以民為本的「數位服務個人化(My Data)」,打造「一站式」服務措施[12]。實質上,已隱然含有回歸資料自主理念,由個人決定資料是否釋出之精神。
我國所推行之My Data服務可分為二種,一是按照個人需求,透過平台讓個人可下載自己的個人資料;二是透過線上服務授權,由民眾授權政府或民間業者取得個人資料,如醫療、戶政、教育、金融、勞健保或水電等方面之資料,再由相關領域之業者提供民眾所需的整合式個人化服務[13]。惟目前我國在My Data應用上,仍是以民眾自行下載政府機關所蒐集資料,再由民眾依其意願與需求提供予政府機關或民間企業為主,整體上,相當程度緩解《個人資料保護法》的限制,直接由資料主體釋出資料予資料利用者;藉由個人控制自己資料形式突圍資料霸權現象。但在建立資料交易透明度與信任度上,仍尚乏相應機制;在推行資料流通機制並擴大資料經濟市場之作為上,尚未有如同日本情報銀行機制等資料流通機制做為橋樑,協助弭平私部門資料流通最後一哩路之障礙。
二、我國未來制度設計方向建議
誠如前述,我國My Data機制現階段仍以公部門持有之個人資料為主,較缺乏私部門持有之個人資料。究其原因主要有三,一為業者釋出資料時,有其《個人資料保護法》等法令遵循上之成本及考量;二是社會普遍就個人資料被利用之情況的信任度不足;三則係欠缺誘因鼓勵業者或個人將資料釋出。
是以,或許如同日本情報銀行之作法,藉由可信任之第三方作為資料流通基盤,鼓勵促進個人資料加值再利用,避免私部門運用時囿於法規範而有所侷限。只是,於此必須注意日本情報銀行機制採用之資料信託,倘欲轉化為適於我國現行法規者,或需考量資料本身性質並非財產權之範疇,無法作為信託契約標的情形,而宜採行委任契約作法為妥。此外,在信任度與透明度建立上,日本通過驗證機制和資料倫理委員會的審查制度雙重管控做法,亦值得我國未來設計資料流通機制時引為借鏡。
肆、結語
有鑑於資料逐漸成為影響競爭力的重要因素,且如今大量的個人資料皆掌握在國外大型網路服務商手中,為有效提升我國業者的國際競爭力,政府或可參考日本情報銀行之模式,由民間機構分別負責驗證、擔任情報銀行之角色,並引入資料倫理審查會,透過公正之第三方審查資料流通平台業者是否公允,以促成資料經濟發展與保障個人資料之環境的形成。
[2]データ流通環境整備検討会,〈AI、IoT時代におけるデータ活用ワーキンググループ 中間とりまとめ〉,頁5(2017/3)。
[3]松ヶ枝優佳,〈データ主義時代の新たな銀行「情報銀行」とはなにか〉,Open Innovation Japan,2019/03/11,https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/55684?page=4(最後瀏覽日:2020/02/19)。
[4]周晨蕙,〈日本公布資料信託功能認定指引ver1.0並進行相關實驗〉,科技法律研究所,2018/10,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=55&tp=1&i=156&d=8115(最後瀏覽日:2020/02/19)。
[5]情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会,〈情報信託機能の認定に係る指針ver2.0〉,2019/10,https://www.soumu.go.jp/main_content/000649152.pdf(最後瀏覽日:2020/02/19)。
[6]辰巳 憲一,〈個人情報信託の経済分析~プライバシー情報を保護しながら信託で一元管理する~〉,学習院大学経済論集第48巻第2号,頁98(2011/7)。
[7]同前註。
[8]Jiji, Japan Grants Certification for First Time to ‘Information Banks’, The Japan Times (July 9, 2019), https://www.japantimes.co.jp/news/2019/07/09/business/japan-grants-certification-first-time-information-banks/#.XkymJygzZhE (last visited Feb. 19, 2020).
[9]一般社団法人日本IT団体連盟,〈日本IT団体連盟、「情報銀行」認定(第1弾)を決定〉,2019/06/26,https://itrenmei.jp/topics/2019/3646/;一般社団法人日本IT団体連盟,〈日本IT団体連盟、「情報銀行」認定(第2弾)を決定〉,2019/12/25,https://www.itrenmei.jp/topics/2019/3652/;一般社団法人日本IT団体連盟,〈日本IT団体連盟、「情報銀行」認定(第3弾)を決定〉,2020/02/17,https://www.itrenmei.jp/topics/2020/3657/(最後瀏覽日:2020/02/19)。
[10]日本IT團體聯盟,「情報銀行」の推進に向けた取組みについて,2019年9月30日。
[11]國家發展委員會,〈政府資料開放〉,https://www.ndc.gov.tw/Content_List.aspx?n=9B973A5871579AC7(最後瀏覽日:2020/02/20)。
[12]國家發展委員會,〈數位服務個人化(My Data)〉,https://www.ndc.gov.tw/cp.aspx?n=8B6C9C324E6BF233&s=460617D071481C4B(最後瀏覽日:2020/02/20)。
[13]王若樸,〈國發會My Data政策未來怎麼走?學者建議應跨產業推動資料治理〉,iThome,2019/09/12,https://www.ithome.com.tw/news/133002(最後瀏覽日:2020/02/20)。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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世界智慧財產權組織發佈2015年全球創新指數排名世界智慧財產權組織於2015年9月17日發佈的2015年全球創新指數報告(The Global Innovation Index)顯示,瑞士、英國、瑞典、荷蘭和美國是世界上最具創新力的前5名國家。 全球創新指數自2007年起每年發布,2015 年全球創新指數是該指數的第8版,由康乃爾大學(Cornell University)、歐洲工商管理學院(INSEAD)和聯合國專門機構世界智慧財產權組織(WIPO)共同發布,現已成為重要的評比基準,為全球國家競爭力與政策發展重要項目。世界智慧財產權組織總幹事Francis Gurry在當天的新聞發佈會上說:「每個國家都必須找到最佳的政策組合,以調整其經濟內部創新與創造的潛力」。從整體觀看,今年前25位排名都是高收入經濟體,與以往相較變動不大。值得注意的是,瑞士已連續5年位居第一,英國則從4年前的第8位躍升至第2位。英國的智慧財產權部長說:「產出優秀的科研成果向來是英國的優良傳統,英國人口比率佔不到世界1%,但發表頂尖的研究成果佔16%,卓越的科研是英國躍升國際創新排名第2位的主要原因。英國政府致力於創新研發、為新創提供足夠的智慧財產權保護、支持新創產業。」其後依次為:瑞典、荷蘭、美國、芬蘭、新加坡、愛爾蘭、盧森堡和丹麥。亞洲國家中只有新加坡進入前10名。 該份報告顯示,在創新質量方面,其中美國和英國保持領先,主要是因為其擁有世界級的大學;接著是日本、德國和瑞士。在創新質量上得分較高的中等收入經濟體則有中國、巴西和印度。 為了支持全球創新討論、指引各項政策、強調良好的作法,需要利用相關指標對創新和相關政策表現進行評估。全球創新指數創造出一種環境,即是使這些相關創新因素得到持續評估,其特色列舉如下: 1. 141個國家的現況介紹,包括根據79項指標所得出之數據、排名與優勢情形。 2. 根據30多個國際公私部門指標所得出的79個數據表,其中55個是可靠數據,19個是綜合指標,5個是問卷調查。 3. 公開透明且可複製的計算方法,其中每個指數排名(全球創新指數、產出和投入分項指數)有90%的置信區間,加上對影響每年排名的因素進行分析。 2015年全球創新指數是以兩個分項指數的平均值計算。創新投入分項指數衡量的是顯現出創新活動的國家經濟因素,這些因素共分為五大類:(1)機構,(2)人力資本與研究,(3)基礎設施,(4)市場成熟度,和(5)商業成熟度。「創新產出分項指數」是由創新成果的實際創新產出為證,分為兩大類:(6)知識與技術產出及(7)創意產出。
歐盟公布2016年歐洲創新計分板報告為確保各會員國能有效執行歐盟科研架構計畫(Horizon 2020),歐盟執委會每年針對各會員國整體創新能力及研發活動進行評估,據此研提創新競爭力排名,並定期公布歐盟創新計分板報告(European Innovation Scoreboard, EIS)。而觀諸最新公布2016歐盟創新計分板報告((European Innovation Scoreboard 2016),可歸納以下三項要點: (一) 2016歐盟創新研發能力成長趨緩 由於研發資金政策之限制以及英國脫歐影響下,相較於去年(2015)歐盟創新計分板報告(European Innovation Scoreboard 2015, EIS)之統計,今年度(2016)歐盟整體之創新研發能力成長趨緩。 (二) 2016創新研發先驅仍為瑞典,部分國家仍有大幅度之成長 而今年之歐盟創新計分板報告在整體創新競爭力排名上,第一名仍為瑞典,其次則為丹麥,芬蘭,德國和荷蘭。而相較於去年之排名,拉脫維亞、馬爾他、立陶宛、荷蘭等國家則有顯著之成長。 (三) 在個別指標項目中,會員國創新表現亦有不同 此外,獨立創新指標項目中,各會員國亦有不同之創新表現,例如:在「創新人力資源」及「學術研究項目」中,由瑞典榮獲最具競爭力之國家;而在「創新財政環境」項目中第一名為芬蘭;「創新私人投資」、「創新網絡」及「中小企業創新」等三大項目中,則分別由德國、比利時及愛爾蘭奪冠。
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC)與衛生、身心障礙及高齡照護部(Department of Health, Disability and Ageing)聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》(AI Clinical Use Guide),旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場,卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰,試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心,將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段,強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制,並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出,當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時,可能構成醫療器材,須符合澳洲醫療用品管理管理局(Therapeutic Goods Administration, TGA)的相關法規要求。 在風險治理方面,該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI,指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高,臨床人員不得過度依賴系統建議,仍須以專業判斷為核心。同時,文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制,持續監測效能、偏誤與病安事件,並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面,指引強調知情同意與透明揭露,醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案,並遵循《1998年隱私法》(Privacy Act 1988)對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引,展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向,為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源:AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).