美國聯邦首席資料長委員會指出2021年工作重點之一在於促進跨機關的資料共享
2021年1月6日，美國聯邦首席資料長委員會（Federal Chief Data Officers Council, 後稱CDO Council）向美國國會提交報告，報告中指出今年度的工作重點之一將放在促進聯邦政府跨機關的資料共享，以極大化政府資料的價值。
CDO Council是根據2018年的《實證決策基本法》（Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018）所設立，並於2020年1月正式召開第一次會議，該委員會的成員包含聯邦政府各部會的首席資料長（Chief Data Officers, CDO）。該委員會的任務是加強各部會利用資料作為戰略資產的能力，促進聯邦政府資料的管理、使用、保護、傳播和衍生，以達到聯邦資料戰略（Federal Data Strategy）所設定的目標。
美國農業部首席資料長兼CDO Council主席Ted Kaouk表示，以農業部所建置的農業資料共通平台（Ag DATA COMMONS）為例，農業部所屬機關間透過資料共享，已產生許多應用。
譬如：該部所屬的食品與營養局（Food and Nutrition Service, FNS）利用經濟研究局（Economic Research Service, ERS）統計的糧食不安全（Food Insecurity）資料，推動食物箱計畫（Farmers to Families Food Box Program）；農業部所屬風險管理局（Risk Management Agency, RMA）使用平台上其他單位的資料，作為作物保險（crop insurance）的決策依據；農業部所屬食品安全和檢驗局（Food Safety and Inspection Service, FSIS）使用平台上其他單位的資料，來追蹤肉品加工廠的狀況。
CDO Council於去（2020）年10月成立了一個資料共享工作小組（Data Sharing Working Group），負責研究聯邦政府各機關間資料共享的使用案例，希望透過這樣的努力，強化聯邦政府的資料治理，產生高品質與即時性的資料，以此作為政府的決策依據。
謝明均
副法律研究員 編譯整理
Jory Heckman, CDO Council looks to ‘blend data’ across agencies to maximize value, FEDERAL NEWS NETWORK, Feb. 18, 2021, https://federalnewsnetwork.com/big-data/2021/02/cdo-council-looks-to-blend-data-across-agencies-to-maximize-value/ (last visited Feb. 22, 2021).
Brandi Vincent, The nascent group shared details via its first report to Congress—and on a new public website, Nextgov, Feb. 16, 2021, https://www.nextgov.com/analytics-data/2021/02/cdo-council-outlines-fresh-plans-new-year/172077/ (last visited Feb. 22, 2021).
范晏儒，美國總統簽署《實證決策基本法》推動政府資料開放與建構以實證為依據制定政策之基礎，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8189 （最後瀏覽日：2021/02/20）。
創投有限合夥依產創草案第23條之1適用前後差異 資策會科技法律研究所 法律研究員 盧藝汎 106年05月22日 壹、背景說明 因創投業、電影、舞台劇等非採行永續經營模式的產業，不適宜採現行公司組織，為鼓勵資金得以挹注前開事業[1]，立法院於104年6月三讀通過「有限合夥法」[2]。惟法案通過後至今，查經濟部有限合夥資料查詢網站，目前僅有九間有限合夥，其中「德商達佐有限合夥台灣分支機構」及「德商斯德博傳動技術有限合夥台灣分支機構」為外國有限合夥於台灣設立之分支機構，其餘七間公司有影音產業或資訊服務業，並無任何創業投資事業採用，實屬可惜[3]。 事實上，國外針對有限合夥組織此種型態組織，稅制上設有相關配套措施，如美國法採取稅捐轉付（pass through，另有稱此為單層課稅）、德國則稱穿透原則（Transparenzprinzip），其二者名稱雖有異，惟核心思想均係將有限合夥營利所得歸屬於合夥人之所得[4]。然我國在有限合夥法通過後，財政部發布函釋指出，因現行法制賦予有限合夥組織獨立法人格，應比照營利事業課徵營利事業所得稅[5]。爰此，為落實有限合夥法鼓勵新創之立法目的，行政院提出產業創新條例第23條之1草案（下稱草案），引進外國法「穿透課稅原則」，即不對有限合夥組織課徵營利事業所得稅，待有限合夥組織營利所得各合夥人時，對各合夥人課徵所得稅，期待鼓勵創業投資事業採用有限合夥組織，加強對新創事業之投資。 貳、新設立有限合夥組織之創業投資事業適用穿透課稅原則 一、要件及其適用效果 (一)要件 依照草案第23條之1第3項之規定新設立有限合夥組織之創業投資事業適用「穿透課稅原則」應具備下列要件： 自中華民國一百零六年一月一日起至一百零八年十二月三十一日止設立之有限合夥組織之創業投資事業。 設立起五年度約定出資總額、實收出資總額、累積投資新創事業公司之金額限制。 合夥契約約定出資總額 實收出資總額 累積投資新創公司金額 設立當年度 3億元 ✕ ✕ 第二年度 ✕ ✕ 第三年度 1億元 ✕ 第四年度 2億元 達該事業當年度實收出資總額百分之三十或新臺幣三億元。 第五年度 3億元 資金運用於我國境內及投資於實際營運活動在我國境內之外國公司金額合計達其當年度實收出資總額50%。 符合政府政策。 中央主管機關逐年核定。 (二)效果 依照草案第23條之1第3項規定適用之效果如下： 有限合夥組織之創業投資事業免納營利事業所得稅。 有限合夥組織之合夥人獲盈餘分配時依下列方式課稅： (1) 國內外之個人合夥人及營利事業合夥人盈餘分配比例依所得稅法徵免。 (2) 個人合夥人及國外營利事業合夥人就有限合夥分配證券交易所得部分免納所得稅。 二、採穿透課稅原則後與原稅捐制度之效益分析 Ａ國內個人、Ｂ國內營利事業、Ｃ國外營利事業共同設立甲有限合夥組織之創業投資事業，三人的盈餘分配分別為10%、80%及10%，而甲結算之盈餘為100萬元（屬證券交易所得為80萬及非屬證券交易所得為20萬）。試問甲與Ａ、Ｂ、Ｃ應繳多少所得稅？ (一)草案修正前適用所得稅法 甲有限合夥之創業投資事業 應繳納營利事業所得稅＝(100萬元(盈餘)-50萬[6])×12%(稅率)[7]＝6萬 Ａ國內個人 應申報綜所稅營利所得＝（100萬元－6萬）×10%(甲開立憑單淨額予Ａ)＋6萬÷2×10% (可扣抵稅額)＝9.7萬元 營利所得應納稅額＝9.15萬元×5%(稅率)＝0.485萬元 實際繳的所得稅＝0.485萬-6萬÷2×10% (可扣抵稅額) ＝0.1485萬元 Ｂ國內營利事業 所得稅法第42條，獲配之股利淨額或盈餘淨額，不計入所得額課稅。 Ｃ國外營利事業 就源扣繳＝(100萬元-6萬元)×10%(盈餘分配率)×20%(就源扣繳率)＝1.88萬元 (二)草案修正後採行穿透課稅 甲有限合夥之創業投資事業 不計入所得稅。 Ａ國內個人 應納之稅額＝80萬元（非屬證券交易所得之分配）×10%(盈餘配率)×5%(綜合所得稅率)＝0.1萬元 Ｂ國內營利事業 所得稅法第42條，獲配之股利淨額或盈餘淨額，不計入所得額課稅。 Ｃ國外營利事業 就源扣繳＝80萬元（非屬證券交易所得之分配）×10%(盈餘配率)×20%(就源扣繳率)＝0.4萬元 依照上面的案例，新設立有限合夥組織之創業投資事業在盈餘分配條件相同且同一課稅主體稅率相同之情形下，有限合夥組織及期股東採穿透課稅原則享受的稅捐較為優惠： 修正前 修正後 創投有限合夥組織 6萬 不計入 股 東 國內個人 0.185萬 0.1萬 國內營利事業 不計入 不計入 國外營利事業 1.88萬 0.4萬 小 計 8.065萬 0.5萬 參、結論 有限合夥採行穿透課稅原則後，相較採行公司制之課稅，可大幅減少稅捐負擔。同時，考慮到美國稅法（IRC）針對公司稅負，要求符合S章之公司，便可採行「稅捐轉付」即直接歸戶，以股東所得為課稅客體[8]；德國則針對人合性商業組織之營利事業，採取「穿透原則」，得逕自認定屬組織成員所得[9]等立法例下，產創草案第23條之1使創投事業有限合夥組織得採取穿透課稅，與外國法接軌並突破現行所得稅之稅制，殊值肯定。 [1] 立法院公報第104卷第51期，頁325。網址：http://misq.ly.gov.tw/MISQ//IQuery/misq5000Action.action [2] 新制商業組織與有限合夥立法週年的觀察，《月旦民商法雜誌》第54期，廖大穎，頁42，’ [3] 經濟部－有限合夥登記資料查詢。網址：http://gcis.nat.gov.tw/lmpub/lms/dir.jsp?showgcislocation=true&agencycode=allbf [4] 同前揭註2，頁51~頁52。 [5] 參財政部104年12月18日台財稅字第10400636640號函釋。 [6] 基本稅額條例第8條第1項前段。 [7] 基本稅額條例第8條第1項後段。 [8] 有限合夥立法之研究，東吳大學法學院碩士論文，吳宗曄，頁95~頁96。 [9] 參前揭註2，頁52。
行動通信事業提供視訊服務之法律議題研究 新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書，協助金融AI代理之風險治理新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書，協助金融AI代理之風險治理 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月18日 今（2026）年7月3日，新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore, 簡稱MAS）聯合多家國際金融機構與金融科技公司共同發布《代理金融運行時安全防護框架》（Safeguards for Agentic Finance at Runtime，簡稱SAFR）產業白皮書[1]，針對金融領域AI代理（AI agents）提出前瞻性的治理框架。 壹、事件摘要 MAS於2025年11月發佈BuildFin.ai計畫，其目的是要讓金融機構、科技業者與研究機構一起解決金融業導入AI時的共同問題。簡單來說，BuildFin.ai計畫提供了金融科技業者一個應用共創平台，由業者提出問題，再讓產、官、研各界共同思索對策以促進金融業的AI應用，並同時強化其風險治理[2]。另外，隨著AI代理的新興技術發展，新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority, IMDA）亦已於今年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI）第1.5版，透過風險評估機制、人類問責制、技術管控流程、終端使用者注意義務等面向建構AI代理的治理機制[3]。 因而，MAS在前述新加坡的政策趨勢下，也同步意識到金融領域導入AI代理技術的發展，包括金融AI代理可以發起支付、提交交易訂單、核准信用申請、申報監管報告，以及結算保險理賠等自主執行能力，其風險特性與傳統AI不同，因此有及早規劃因應的必要性。於是，MAS透過BuildFin.ai計畫與螞蟻國際、Circle、匯豐銀行、摩根大通、宏利、萬事達卡、華僑銀行和Visa等八大金融業界開會討論，決定共同撰寫SAFR產業白皮書，提供一套可操作性的治理框架，協助金融業者可以應用此方法以有效提升金融業導入AI代理的風險治理。 貳、重點說明 以下就SAFR分為兩部分進行簡要說明，第一部分為金融AI代理的系統風險，第二部分則為金融AI代理的治理架構： 一、金融AI代理的系統風險 （一）執行前保障（pre-execution assurance）的機制欠缺 傳統AI的風險治理主要管控在「部署前」與「使用後」，前者主要透過模型風險管理（model risk management）的方式，於部署前對AI系統進行驗證；後者則以審計（audit）方法去檢視事後發生的情況進行追蹤。然而，這兩種常規風險管理機制，都無法及時在AI代理決策執行前的當下就問題發生進行識別與處理，因此凸顯出對執行前保障的機制欠缺[4]。 （二）人機治理介面流於形式 現行人類審核機制目地主要應付於權宜之計，比如，一則通知、一封電子郵件警示，並未有具體的制度化與管理流程。換言之，沒有處理期限、缺乏標準的決策格式，也沒有審計記錄，SAFR批評這是流於形式、缺乏實質內容的人工監督[5]。 （三）碎片化的系統格式 新加坡的金融業者都各自於AI部署系統建立自身專屬的防護網（guardrails），其結果導致各系統間無法互相操作（non-interoperable），且無法在整個機構內部以一致的格式進行審計。因此，其風險並無法有效整合識別，不僅耗費成本過多，也無法讓金融業者能攜手合作處理[6]。 二、金融AI代理的治理架構 SAFR針對前述三大問題提出了應對方案，透過結構化的升級協議和統一的治理模式以解決AI系統的安全治理與監管挑戰。換言之，SAFR為AI代理定義了資料結構、評估邏輯與升級協議，並提出「治理封裝」（governance envelop）的技術概念，作為AI代理執行動作前的數位申請書，將其執行動作的參數、推理軌跡與身分元資料統合打包，並依SAFR的四階段治理流程進行管理以確保AI代理執行的即時把關[7]。 （一）身分驗證（Agent identity） AI代理的每項行動會綁定至一個已被認可且註冊的AI代理身分帳號，在進行任何其他評估流程之前，檢核系統必須先對照該AI代理的註冊身分進行驗證，並於AI代理帳號的註冊庫中進行查詢比對。另外由於AI代理會執行不同動作，一個AI代理可在不同行為註冊複數個身分帳號，檢核系統就會比對與判定該AI代理帳號的行為與身分是否吻合一致，若身分驗證失敗，檢核系統會拒絕AI代理的執行動作，並記錄於審計日誌中[8]。 （二）控制安全機制（Controls Repository） 控制安全機制是系統用來驗證其規則的場域，由於金融AI代理經過身分驗證後，其執行行為是否符合內部組織政策、金融法規、產品規則與使用者的授權範圍等，需要進一步的控管與檢核。因此，該系統會就允許的行動類型、決策邏輯、行為條件、有效期限與責任歸屬進行編碼操作，來逐一檢視AI代理的行為是否符合控制安全機制的要求[9]。 （三）結果處置引擎（Disposition Engine） 在結果處置引擎階段會根據控制安全機制的檢核結果給予裁示判斷，其判斷有四種結果，拒絕、升級、自動執行與觀察。拒絕為禁止其行動，升級則是要由人工審核，自動執行是通過並允許其行為，觀察則是認為有疑慮但損害不大者，可放行其行為但會被記錄在案供後續追蹤[10]。整體而言，透過不同層級的檢核標準以確認AI代理執行的範圍與權限。 （四）審計日誌（Audit Log） 最後審計日誌將會如實紀錄上面三階段的系統審核流程，並以「只能新增、無法修改」且「具備防篡改特徵（tamper-evident）」的形式，記錄了每一次的治理決策。每一筆記錄都包含了六個要素：提交時的治理封裝、作為行動檢查依據的授權令、結果處置引擎產生的結果、所套用的具體規則、得出該結果的依據，以及在每個階段所耗費的時間。透過此審計日誌具權威效力的記錄，可用於風險治理與生命週期的監督[11]。 參、事件評析 整體而言，SAFR藉由技術操作流程的治理框架來應對AI代理的新興發展，並藉由治理封裝的技術概念來實行四階段的驗證流程，以確保AI代理的有效監督。另外，SAFR又提供務實的解決方案，由於AI代理的運作早已有業者開發或部屬，如要用SAFR的治理機制其技術成本高昂，故提供匝道模式（gateway pattern）建立整體的外掛防護機制，不需要針對每個AI代理系統使用原生內嵌（native instrumentation）方式[12]。亦即，採取「先求有、再求好」的務實策略，雖然沒辦法提供最精準、最深層的檢核流程，但至少匝道模式能提供最基礎的技術防護措施，確保AI代理的風險可以於一定程度內控制，然後再針對新開發的AI代理要求以原生內嵌模式進行系統改良。 回到臺灣，目前金融領域已有大規模的AI導入，未來亦可預見AI代理的應用，其風險治理則必須謹慎對待。目前，金融監督管理委員會（下稱金管會）已於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧（AI）指引」，作為金融機構導入、使用及管理AI的參考[13]。為了因應AI代理趨勢的發展，行政院於今年7月核定頒布的「人工智慧風險分類框架」已針對AI代理的使用納入風險識別的子項目之一[14]，並且金管會正研議將前沿AI（Frontier AI）[15]與AI代理[16]的應用作為金融風險治理的一環。 因此，新加坡與業界合作撰寫的產業白皮書對金管會而言是很好的借鏡經驗，透過業界第一手的實務觀察，再與政府和研究機構攜手合作，思考相對應的治理對策，並提出具操作性與前瞻性的技術防護措施，強化AI代理的風險治理。同時，SAFR的具體指導方針讓金融業者可以採用與施行，以降低AI代理的系統性風險，甚至金融專業領域自主形成的產業治理框架，對其他目的事業具有一定程度的示範效果。總的來說，新加坡AI代理的治理模式對於金融領域具有參考價值的重要性。 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://keid.nat.gov.tw/tips/） [1] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR), https://www.mas.gov.sg/publications/monographs-or-information-paper/2026/safeguards-for-agentic-finance-at-runtime (last visited August 18, 2026). [2] Monetary Authority of Singapore, MAS’ Financial AI Builder Programme - Buildfin.ai, https://www.mas.gov.sg/schemes-and-initiatives/buildfinai(last visited August 18, 2026). [3] 陳益智，新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9511（最後瀏覽日：2026年9月9日）。 [4] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR) Version 1.0, p. 6. [5] id [6] id [7] id. at 7. [8] id. at 10. [9] id. at 10-11. [10] id. at 11-12. [11] id. at 12-13. [12] id. at 16. [13] 金融監督管理委員會，金管會發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」，https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202406200001&dtable=News（最後瀏覽日：2026年9月9日）。。 [14] 參考（B6）AI自主代理之授權外行為：AI Agent系統具備自主規劃、呼叫外部工具與持續執行複雜任務之能力，可能因目標設定不完整或環境變化，導致行為逐漸偏離原始指令，乃至自主取得超出授權範圍之系統存取權限。多代理人協作系統更可能因代理人間相互觸發，產生開發者與使用者均未預期的連鎖反應，使人類難以及時介入糾正。 [15] 金融監督管理委員會，金管會提醒金融業強化前沿AI模型攻擊風險整備，https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202607140002&dtable=News（最後瀏覽日：2026年9月9日）。 [16] 經濟日報，金管會推動金融科技 規劃三大監理方向 建立「AI管 AI」新架構，https://money.udn.com/money/story/5613/9486677（最後瀏覽日：2026年9月9日）。