英國為救受Covid-19影響之小型企業成立簡易辦理之復興貸款計畫
新冠病毒業務中斷貸款計畫（CORONAVIRUS BUSINESS INTERRUPTION LOAN SCHEME，CBILS）係因應疫情於3月23日由隸屬於英國政府之英國商業銀行（British Business Bank為推動中小型企業發展之政策性銀行）所提供八成信用擔保的中小型企業紓困貸款計畫，但承辦銀行授信緩慢或不願承貸，導致成效不彰飽受批評。
英國商業銀行正視小型企業具規模小、缺少抵押物、信用不足、營業資訊不透明及缺乏與銀行間的往來紀錄之特徵，易有不易通過授信徵審，難以獲得融資紓困之問題。業於5月4日另行啟動復興貸款計畫（BOUNCE BACK LOAN SCHEME，BBLS），小型企業只需於受理該計畫之承貸銀行網站填寫1份簡易申請表，輸入公司名稱、地址、公司註冊編號、2019年之預估年營業額與銀行代碼跟帳號，即可申請承貸金額為2,000英鎊以上，最高至企業營業額之25％（上限為50,000英鎊）之六年期之小規模貸款，該貸款提供十成擔保，銀行無需進行授信評估，亦不得要求小型企業進行任何其他形式之個人擔保，BBLS開放至今僅一週，申請件數已高於CBILS。
我國中央銀行之小規模營業人簡易申貸方案以十成信用提供小額貸款，與BBLS相似，惟我國小規模營業人簡易申貸方案採取簡易評分表進行審核，評分表內仍就負責人個人信用及不動產擔保設定進行分數評比，與英國無須進行授信評估頗有差異，雖我國受疫情影響程度未如英國嚴重，但小規模營業人仍受有衝擊，兩國之小額貸款同為十成擔保，我國或可參酌英國授信放寬之作業，提供小規模營業人更寬一點、快一點、方便一點的活水挹注，使小規模營業人度過疫情難關及加速復甦。
2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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）
WTO歐盟生技產品案解析（上） 談傳統民俗文化藝術之保護－兼論原住民族傳統智慧創作保護法草案 中國大陸國務院於2014年11月19日通過其《促進科技成果轉化法修正案（草案）》，並將提請全國人大常委會審議中國大陸國務院常務會議於2014年11月19日通過其《促進科技成果轉化法修正案（草案）》，並將提請全國人大常委會審議。本次修法重視「國家制定政策，充分發揮市場在科技成果轉化中的決定性作用，建立科技成果轉化市場導向機制和利益分配機制」，其中明文規定中國大陸國務院和地方各級人民政府應當加強財政、稅收、產業、金融、政府採購等政策，以強化科技成果轉化相關活動，推動科技與經濟結合，加速科學技術進步，實現創新驅動發展。 按中國大陸《促進科技成果轉化法》係於1996年10月1日施行，歷經2007年之修訂，共計6章37條。本次通過的修正草案，增加至9章58條，其中保留和擴充現行法13條，修改合併20條，刪除4條，新增29條。本次修法加大其政府對於科技成果轉化的財政性資金投入，並可引導其他民間資金投入。此外，本次修法也放寬中國大陸高等院校和重點研究院所之科技成果的歸屬，讓其能夠順利地轉化至民間企業。例如：草案第8條規定利用財政性資金設立的科研機構、高等學校可以採取合作實施、轉讓、許可和投資等方式，向企業和其他組織轉移科技成果，並且國家鼓勵這類機構優先向中小企業轉移科技成果。 另，草案第10條亦規定科研機構、高等學校對其依法取得的科技成果，可以自主決定轉讓、許可和投資，通過協定定價、在技術市場掛牌交易等方式確定價格。相關修正大幅放寬成果運用的彈性，惟科研機構、高等學校仍應依草案第14條規定，向主管部門提交科技成果轉化情況年度報告；主管部門應當將科技成果轉化情況納入對科研機構、高等學校的考核評價體系。 本次修法還有一個重點是放寬中國大陸科研機構的研究員及大學教授從事科技成果轉化活動。例如：草案第13條規定利用財政性資金設立的科研機構、高等學校應當建立符合科技成果轉化工作特點的職稱評定、崗位管理、考核評價和工資、獎勵制度。而草案第19條第一項規定，科研機構、高等學校科技人員可以在完成本職工作的情況下兼職從事科技成果轉化活動，或者在一定期限內離職從事科技成果轉化活動。同條第二項亦規定科研機構、高等學校應當建立制度規定或者與科技人員約定兼職、離職從事科技成果轉化活動期間和期滿後的權利和義務。 綜上，本次修法除強化中國大陸研發成果之運用外，更替中國大陸大學教授打開一條前往民間服務或創業的康莊大道，影響不可謂不大，但修正草案最後尚須經中國大陸全國人大常委會審議通過，將持續觀察審議之最終結果。