歐盟「永續經濟活動分類規則」(Taxonomy Regulation)

  自從2004年聯合國發布之「Who Cares Wins」文件首次提及ESG原則,近年來國際企業不斷倡導ESG原則,即企業針對環境(Environmental)、社會(Social)、公司治理(Governance)三大面向之要求。歐盟從一開始倡導呼籲企業遵守ESG原則的階段逐漸發展為將ESG原則融入具有法律效力之規範。目前歐盟針對ESG原則擁有兩大基石,也就是2019年11月頒布的「歐盟永續財務揭露規則」(Sustainable Finance Disclosure Regulation)以及2020年6月頒布的「永續經濟活動分類規則」(Taxonomy Regulation)。

  「永續經濟活動分類規則」係起源於歐盟委員會於2018年3月發布之「歐盟關於金融永續發展行動計畫」。直到2020年6月,歐洲議會與歐盟理事會終於共同公布「永續經濟活動分類規則」,該法規的目的為:為歐盟建立一個統一通用的法律框架,以分類經濟活動是否具有環境永續性。該法規規定所有金融商品都必須根據該分類規則進行分類。對於宣佈具有環境永續性之商品,皆必須揭露如何適用分類規則以及符合該分類規則;而針對不符合環境永續性之其他商品(包括那些具有ESG目標但不具備環境永續性的商品)將必須提出聲明該金融商品未符合歐盟的永續經濟活動分類規則。

  而針對金融商品是否具備環境永續性,需視其是否對於下列事項作出重大貢獻。例如:減緩氣候變化;適應氣候變化;水和海洋資源的持續利用和保護;發展可循環性經濟;污染防治;生物多樣性和生態系統的保護和恢復。

  「永續經濟活動分類規則」雖然於2020年6月公布,並於同年7月12日生效,但其中許多重要規定仍尚未明文,須待後續授權之施行細則規範。重要時程如下:

  1. 2020年12月31日通過就氣候相關目標的科技篩選標準之施行細則。
  2. 預計於2021年12月31日通過就所有其他環境相關目標的科技篩選標準之施行細則。
  3. 預計於2022年1月1日達成氣候相關之目標。
  4. 預計於2023年1月1日達成所有其他環境相關之目標。

  隨著歐盟「歐盟永續財務揭露規則」以及「永續經濟活動分類規則」的發展,逐漸將ESG原則融入法規中,可以明顯看出國際間對於ESG原則愈發要求。我國金管會亦跟隨國際潮流,於2020年8月公布之「綠色金融行動方案2.0」提及永續金融之概念,是以,我國企業亦應著重企業自身針對ESG原則之要求,以與國際趨勢接軌。

相關連結
※ 歐盟「永續經濟活動分類規則」(Taxonomy Regulation), 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8666&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/23)
引註此篇文章
你可能還會想看
日本修訂《數位行政推動法》,完善行政機關雲端服務之使用環境

日本自2002年制定《活用資訊通信技術推動行政相關法律》(情報通信技術を活用した行政の推進等に関する法律,現簡稱《數位行政推動法》)以來,已歷經多次修正,旨在因應國家面臨數位轉型時代,持續調整法規以促使資訊通信技術有效應用於行政領域,並提升國家行政效率、改善國民使用政府服務之便利性為目的。日本數位廳(デジタル庁)於2024年12月9日向日本國會提出修正案,經通過後已於2025年3月8日開始施行。關於《數位行政推動法》本次修正重點簡要如下: 1. 增訂第18條第1項、第2項,要求中央(国家)與地方政府(地方公共団体)共用雲端服務環境之規章制度: 透過立法要求中央(国家)應採取相關必要措施,使地方政府(地方公共団体)能共用雲端服務,並促進公共資訊系統的有效利用,以及完善資訊系統之開發與維運,據以強化資訊共享基礎。 2. 增訂第18條第3項、第4項,使行政機關利用雲端服務之責任明確化: 明訂各行政機關,應提供行政事務專用的雲端服務,並開發符合服務需求之公共資訊系統,據以有效提升政府公共服務品質。 3. 增訂第19條第1項至第3項,要求中央(国家)與地方政府(地方公共団体)建立共同使用雲端服務之相關費用規章: 有關雲端服務提供者(Cloud Service Provider,簡稱CSP),包含AWS、Google Cloud、Microsoft Azure等,與行政機關簽訂相關之雲端服務合約,若地方或民間因使用同一雲端服務而須另支付CSP雲端使用費時,為強化公部門雲端服務基礎環境治理,依本條規定授權先由日本各府省廳、地方政府、行政法人等先向數位廳支付雲端服務使用費,再由數位廳統籌後向CSP支付款項,同時由數位廳訂下規格要求,以利公部門採購作業,促使行政機關與CSP之間的合約、雲端服務品質等得到一元化管理。 日本為了促進國家之行政事務能更有效率地推展,透過立法要求中央與地方間之行政機關應完善雲端服務基礎環境供行政事務專用,與建立相應之費用規章,以強化機關間資訊共享。不僅如此,依據本次修正之第18條「應採取必要措施」,其未來所採用之行政規則與具體實踐方式,如何有效提升行政資訊系統效率,仍可持續關注其發展情況。日本藉由持續完善法規與操作機制,打造中央與地方能夠共享、互通的公務體系雲端服務環境,提升人民使用數位化公共服務品質之作法,值得我國未來參考借鏡。

澳洲隱私專員主張應從嚴認定個人資料去識別化

  澳洲隱私保護辦公室(Office of the Australian Information Commissioner, OAIC)專員今年(2016)4月發表聲明認為,在符合特定條件之情形下,亦即,去識別化過程符合OAIC認定之最高標準時,去識別化後之資料不適用「1988隱私法案」(Privacy Act);澳洲企業組織目前所進行之個人資料去識別化,是否已符合「1988隱私法案」之規範要求,OAIC仍持續關注。OAIC近期準備提出去識別化認定標準之指引草案。   澳洲「1988隱私法案」揭示了「澳洲隱私原則」(Australian Privacy Principles, APPs),就非公務機關蒐集、利用、揭露與保存設有規定,APPs第6條更明文限制非公務機關揭露個人資料,於特定情況下,APPs允許個人資料經去識別化後揭露。例如,APPs第11.2條規定,若非公務機關當初之蒐集、利用目的已消失,須以合理方式將個人資料進行銷毀或去識別化。   如非公務機關係合法保有個人資料,即無銷毀或去識別化義務;此外,若所保有個人資料屬健康資料者,因係澳洲政府機關以契約方式委託非公務機關,非公務機關亦無銷毀或去識別化義務。應注意者,APPs原則上禁止非公務機關基於學術研究、公共衛生或安全之目的,主動蒐集個人健康資料 (APPs第16B(2)條),同時亦禁止基於學術研究、公共衛生或安全目的,就保有之個人資料進行去識別化 (APPs第16B(2)(b)條)。如非基於前述目的,且符合APPs第16B(2)條之要件者,非公務機關始得基於研究、公共衛生或安全目的蒐集個人健康資料 (APPs第95A條)。   其他如「稅號指引」(Tax File Number Guidelines)、隱私專員所提「2014隱私(財務信用有關研究)規則」(Privacy Commissioner’s Privacy (Credit Related Research) Rule 2014) 等,均就個人資料去識別化訂有相關規範。   未來以資料為導向之經濟發展,將需堅實的隱私保護作為發展基礎,澳洲去識別化個人資料認定標準之提出,以及標準之認定門檻,殊值持續關注。

德國提出反競爭-數位化法草案(GWB-Digitalisierungsgesetz)擬進一步擴大競爭監管機關之職權

  德國聯邦經濟事務暨能源部(Federal Ministry for Economic Affairs and Energy)於2020年1月24日提出反競爭-數位化法草案(GWB-Digitalisierungsgesetz),主要係針對競爭法相關規範進行修正、調適,意在解決數位經濟中濫用市場地位、權力不平衡之問題。因大型數位公司和營運平台往往擁有大量的用戶資料而居於市場優勢支配地位,將阻礙、影響到其他新進公司的整體競爭和創新發展。   從而,數位經濟時代的競爭政策需要有適當的競爭規則和監管手段,以便強化有效的市場競爭,本草案進一步擴大德國競爭監管機關(Bundeskartellamt)的職權,目的在嚴格監管濫用市場力量之大型數位公司和平台營運商(如FACEBOOK、GOOGLE等),同時增加競爭對手的市場創新和共享資料存取的機會,確保相關規定與執法達到適當平衡。   茲將該草案擬修正之主要內容,重點整理如下: 禁止大型數位公司刻意阻礙用戶將其個人資料移轉至其他數位服務提供者的限制競爭行為-促使用戶更易選擇轉換到其他平台,使德國競爭監管機關在判斷數位公司是否涉及限制競爭行為時,有更明確的介入依據。 提出有關濫用(abuse)的新概念,係針對「在跨市場競爭上具顯著影響」之公司(paramount significance for competition across markets),並賦予德國競爭監管機關新的干預權限-在評估時,德國競爭監管機關不僅會考慮單一市場,也會透過規定的要件檢視整體市場(例如:該公司在一個或數個市場上的主導地位、財力、對資料或其他資源的存取、垂直整合)。若競爭監管機關發現該公司雖尚未在市場上取得主導地位,但依其判斷已經對於跨市場競爭具顯著影響性,除有正當理由外,原則上可以提出命令,並禁止該公司繼續進行特定行為。 提出「中介力量(Intermediation power)」的概念—對於依賴中介者(Intermediaries)(例如多樣化數位平台)提供產品或服務的企業而言,中介者對於控制市場的進入具有一定程度之影響力。由於這種影響力可能遭濫用,因此草案中引入「中介力量」的概念,擴大數位服務提供者市場力量的評估標準,需考量中介者對於市場進入的影響性。 重新定義和擴大關鍵設施原則(Essential Facility Doctrine)之規定—關於是否應強制公司授予對資料的同意存取權及如何規範這種存取權限,存在爭議,為了強化競爭法的存取權,草案擬重新定義和擴大關鍵設施原則的規定,使其他公司可向居於市場優勢地位的企業要求開放資料、網路或其他基礎設施的存取權限以開展業務,否則將阻礙競爭。 濫用相對市場力量(relative market power)原則之擴大適用—現行法雖規範具有相對市場力量之公司不得濫用此地位,但此原則僅適用於對中小型企業的保護。因此,草案希望擴大保護大型公司,避免其受到傳統或數位平台的濫用行為所影響。因為資料的使用對於在數位經濟中提供相關服務、創新和競爭而言相當重要。 賦予競爭監管機關充份權限以避免市場獨占(monopoly)發生—現行法下若已經有一定規模但尚未具主導地位的公司試圖以反競爭行為(anti-competitive manner)引發市場傾銷(tipping of the markets)時,競爭監管機關並無權干預。草案則擬賦予競爭監管機關在公司居於主導優勢地位前介入的權利。又,為因應數位市場變化,並使競爭監管機關可即時介入,草案在程序上擬放寬競爭監管機關為暫時性措施(Interim measures)的要件。 針對企業併購之新規範—擬規範小型公司之連續併購(Successive acquisition)以及「殺手併購」(killer acquisitions)行為,係因現行法對於前者之交易情形並未規範需要通知主管機關,而有致市場壟斷之虞,因此於草案中擬為規範;後者則是考量此惡意的手段係透過阻礙新創公司對其創新產品的研發,以達到避免與收購方自身產品競爭之目的,因此草案擬增訂規範予以限制。   該草案目前預計將於2020年下半年通過,使德國競爭監管機關在數位經濟領域針對數位公司和平台營運商的執法上有所變化,後續值得留意。

日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度

2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而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)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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