新加坡國會於2020年11月通過個人資料保護法之修正案

  新加坡通訊暨資訊部(Ministry of Communications and Information, MCI)於2020年11月2日發布新聞稿表示,新加坡國家議會(Parliament of Singapore)通過個人資料保護法(Personal Data Protection Act, PDPA)修正案。主要由新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)擔任執行與管理機關,而新加坡個人資料保護法僅適用於私人企業、非公務機關。

  新加坡通訊暨資訊部特別強調,該個人資料保護法於2013年1月生效,而近年物聯網、人工智慧等新興科技瞬息萬變,隨著資料量急遽增長,企業組織利用個人資料進行創新,成為了社會、經濟和生活的一部分,此次修法意在因應新興科技的進步與新商業模式的發展,使該法可適應、接軌於複雜的數位經濟趨勢,同步維護消費者在數位經濟中的權益,更加符合國際框架,使總部位於新加坡的公司在擴展全球市場時,有助其調整和降低合規成本與風險。主要將加強消費者保護並支持企業業務創新,希望以最大程度提高私部門收益、減少蒐集和利用個人資料的風險,以取得平衡,修訂重點整理如下:

  1. 透過組織問責制度,加強消費者之信任;
  2. 加強組織使用個人資料開發創新產品,提供個人化服務、提高組織之營運效率;
  3. 資料外洩時的強制性通知規定、責任(可參見26A條以下);
  4. 提高企業造成資料外洩時的罰款最高額度,當企業組織年營業額超過1000萬美金者,可處以該組織在新加坡年營業額的10%,或100萬新加坡幣(約62萬歐元),以較高者為準(可參見48J條以下);
  5. 強化個人資料保護委員會的執法權限,提高執法效率;
  6. 為了強化消費者的自主權(consumer autonomy)、對其個資的控制權,規範資料可攜義務(data portability obligation),使個人能要求將其個人資料的副本傳輸到另一個組織(可參見26F條以下);
  7. 允許企業在特定合法利益(legitimate interests)、業務改善(business improvement purpose)之目的情況下,對於個資之蒐集、使用、揭露,得例外不經當事人同意,意即不需經當事人事先同意,即可蒐集、利用或揭露消費者個資,例如開發改善產品和進行市場調查研究、在支付系統中進行異常檢測以防止詐欺或洗錢、改善營運效率和服務等目的。(可參見附表一第三、第五部分)
  8. 允許關聯企業(related corporations)間,在基於「明確定義相關限制」(clearly defined limits)之相同目的前提下,例如透過具有拘束力的公司規則(binding corporate rules)施以一定限制時,可在彼此內部間蒐集、揭露個人資料。(可參見附表一第四部分)
  9. 針對「視為同意」(deemed consent)之相關規定,包含告知後同意(consent by notification)做進一步修訂,將允許企業組織在具契約必要性等特定情形下,在未明確徵得當事人同意之下,向另一個組織或外部承包商(contractors)揭露其個人資料,以利履行契約(fulfil contracts),但該組織與該當事人之間的契約中需有明示條款(express terms)。(可參見15A條以下)

相關連結
你可能會想參加
※ 新加坡國會於2020年11月通過個人資料保護法之修正案, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8580&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/28)
引註此篇文章
你可能還會想看
日本內閣通過AI研發及活用推進法草案

日本內閣於2025年2月28日通過並向國會提出《人工智慧相關技術研究開發及活用推進法案》(人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案,以下簡稱日本AI法),旨在兼顧促進創新及風險管理,打造日本成為全球最適合AI研發與應用之國家。規範重點如下: 1. 明定政府、研究機構、業者與國民之義務:為確保AI開發與應用符合日本AI法第3條所定之基本原則,同法第4至第9條規定,中央及地方政府應依據基本原則推動AI相關政策,研發法人或其他進行AI相關研發之機構(以下簡稱研究機構)、提供AI產品或服務之業者(以下簡稱AI業者)及國民則有配合及協助施政之義務。 2. 強化政府「司令塔」功能:依據日本AI法第15條及第17至第28條規定,日本內閣下應設置「AI戰略本部」,由首相擔任本部長,負責制定及推動AI基本計畫,統籌推動AI技術開發與應用相關政策,並促進AI人才培育、積極參與國際交流與合作。 3. 政府調查及資訊蒐集機制:為有效掌握AI開發、提供及應用狀況,防止AI應用侵害民眾權益,日本AI法第16條規定政府應蒐集、分析及調查國內外AI技術研發及應用趨勢,並得基於上述結果,對研究機構或AI業者採取指導、建議或提供資料等必要措施。

勢在必行的全球企業最低稅負制

  經濟暨合作發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development,下稱OECD)為因應數位化時代下,跨國企業集團透過數位科技所帶來有別於傳統交易的新交易模式等避稅安排使其獲益與稅負顯不相當,亦即稅基侵蝕問題,於2019年提出兩大支柱:支柱一為連結關係與利潤分配;而支柱二為全球反稅基侵蝕規定(Global Anti-Base Erosion rules,下稱GloBE),即本文討論之全球企業最低稅負制。然而全球企業最低稅負制提出之初,因歐盟各國意見不同無法形成共識,直至今(2021)年4月5日因美國財政部長葉倫(Janet Louise Yellen)公開表示正與G20成員國研議推動全球企業最低稅負制,加上近期歐盟各國態度已轉趨支持並附和,此議題終於再度引發國際與我國關注。   事實上,最低稅負制在我國並非新議題,我國早已制定「所得基本稅額條例」並施行多年,其中包括個人與營利事業基本稅額,然而GloBE所規範之全球企業最低稅負制將無可避免地於一定程度上影響我國營利事業所得稅及基本稅額的稅(法)制的調整與變動。加上我國自2019年3月脫離歐盟避稅觀察名單(俗稱灰名單)後,為避免再次被認列避稅天堂,稅制持續與國際接軌,故由OECD提出且美國贊同之全球企業最低稅負制,如各國拍板,我國將勢在必行。

英國智慧財產局發布新的智慧財產打擊侵權戰略

  2022年2月4日英國智慧財產局(以下簡稱IPO)發布的2022至2027的智慧財產打擊侵權戰略,主要著重於智慧財產的保護,打擊智慧財產侵權行為,以保護英國企業的智慧財產。   有鑑於智慧財產侵權/犯罪被視為低風險高回報的侵權行為,此次發布的智財戰略,主要在於強化英國原有的智慧財產執法機制,著眼於對於智慧財產現今與未來所會面對的挑戰,可著重於三大主軸,包含建立夥伴關係,與其他國內外夥伴合作,將智慧財產執法資源進行整合,建立打擊智慧財產侵權的網絡;發揮領導效用,透過與夥伴的合作,強化其他國家打擊智慧財產犯罪的能力,確保英國企業的智慧財產在海外亦受到充分保護;教育提升,藉由與夥伴的合作,一起展開有效的智慧財產活動,減少智慧財產侵權行為,以及消費者認識智慧財產犯罪和侵權的行為,避免無意間捲入侵權行為中。   除以上三大主軸之外,該戰略並採用於打擊組織犯罪所用的4Ps方法,包含預防(prevent)、保護(protect)、準備(prepare)和追查(pursue),以確保跨部門合作可被有效執行。   該戰略並不是針對現行智慧財產侵權/犯罪問題提出解方,而是針對智慧財產的長期所需,試圖建立一個基本框架,確保透過公私合作關係(包含國內合作與國際合作)解決智慧財產侵權/犯罪結構,使英國企業更有信心將資源投入在創新上。

日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營

日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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)

TOP