日本公平交易委員會公布資料市場競爭政策檢討會報告書，提出建構資料市場公平競爭環境之政策建議
日本公平交易委員會（公正取引委員会）於2021年6月25日發布關於資料市場競爭政策檢討會（データ市場に係る競争政策に関する検討会）報告書。所謂資料市場，不僅指資料從產出、蒐集、整理儲存（蓄積）、加工、分析到利用等各階段的交易，尚包含向終端使用者提供相關商品或服務。其類型包含企業經營所產出的「產業資料」（産業データ），以及與個人相關的「個人資料」（personal data，原文為パーソナルデータ）。近年來，數位平台型業者參與資料市場、活用資料經營相關商業活動的情形漸增。同時，資料不同於傳統交易客體，具備以下特徵：（1）技術上容易複製；（2）無法建立排他性佔有；（3）需透過累積與解析方能創造其價值；（4）可藉由累積使用資料持續優化產品機能。而累積大量資料的數位平台業者，亦可能藉此形成獨占、寡占、排除其他競爭者等。
基此，本報告書針對此一競爭秩序現況，提出以下建議：
- 建構鼓勵新業者加入資料市場的機制：應充分考量各潛在參與者之需求，同時留意利用資料之事業退出市場經營時，不應對使用該事業服務的個人造成不利益。
- 針對產出資料之行為建立獎勵機制，同時促進業界自由且易於取用資料。
- 區分各企業經營共通事項之協調領域、以及企業間各自專業化經營之競爭領域。就前者提供共通性指引與開放行政保有資料供利用，對後者則須管制妨害公平競爭之行為。
- 確保資料可攜性，與不同系統間的互通性（interoperability，原文為インターオペラビリティ），讓使用者容易轉換其所利用的平台服務。
- 優化關於個資利用的說明義務內容，尤其針對平台在不知情下蒐集資料的情形，應額外規範業者採取相應配套措施，避免造成當事人不利益。
- 就數位平台形成的市場寡占與資料獨占蒐集問題，可考量採取令其他業者能公平取用資料之措施。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉純妤
法律研究員 編譯整理
〈「データ市場に係る競争政策に関する検討会」報告書について〉，日本公平交易委員會，https://www.jftc.go.jp/houdou/pressrelease/2021/jun/210625_data.html （最後瀏覽日：2021/10/05）。
〈データ市場に係る競争政策に関する検討会報告書〉，日本公平交易委員會，https://www.jftc.go.jp/houdou/pressrelease/2021/jun/210625_report.pdf （最後瀏覽日：2021/10/05）。
許祐寧，〈美國眾議院發布反壟斷五大法案，恢復數位市場競爭並防堵科技平台壟斷〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8725 （最後瀏覽日：2021/10/05）。
劉書妤，〈日本經產省發布《促進資料價值創造的新資料管理方法與框架（暫定）》之綱要草案徵求意見〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8719 （最後瀏覽日：2021/10/05）。
鑑於網際網路發達，日常生活中之購物、儲匯業務均能透過網路完成，為生活增加許多的便利，然犯罪行為亦隨著科技之發展，悄悄的從傳統社會轉移到虛擬世界。根據美國司法部公佈的資料顯示，目前因違反美國 18 U.S.C. §1030 電腦詐欺法規定（ Fraud and Related Activity in Connection with Computers ）而進入司法程序的電腦犯罪案件，主要包括：竊取私人資料、線上非法交易（網路詐欺等）、駭客攻擊行為、製作或散佈病毒、遙控僵屍網路、竄改信用卡資料等行為。其中 Jeanson James Ancheta 案是一個具指標意義的案件。 今年五月洛杉磯 R. Gary Klausner 法官做出 Jeanson James Ancheta 案的判決，該案是美國境內第一起因為使用僵屍網路（ botnets ）而被判刑的案件。 Ancheta 被控攻擊政府網站、對數千台電腦主機進行駭客攻擊，並利用被攻擊的電腦串聯成僵屍網路，進行寄發廣告信或具破壞性的駭客攻擊以牟利而遭起訴。本案判決 Jeanson James Ancheta 因散佈電腦病毒、違反電腦詐欺法（ Computer Fraud Abuse Act ）、違反垃圾郵件法案（ CAN-SPAM Act ）被判以 57 個月的有期徒刑。 根據助理檢察官 Aquilina 表示，該案件是美國近年來處理電腦犯罪案件中，量刑最重的一個判決，希望透過此一判決，對僵屍網路操控者（ botmasters ）及居心不良的駭客產生嚇阻之效果。
英國金融科技未來政策展望英國為眾多國家中致力發展金融科技的佼佼者，其相關政府部門-英國金融行為監理總署（Financial Conduct Authority, FCA）早於2016年即推出世界首例金融監理沙盒（Financial Regulatory Sandbox）制度，同時也與英格蘭銀行致力發展開放銀行業務、金融創新項目以及監管措施改革等等。也因為英國為金融科技提供了良好的環境以及養分，使目前英國金融科技佔全球市場總額10%，並有71%的英國公民至少接受一間金融科技公司提供服務；2020年金融科技為英國吸引了41億美元的投資，遠超德國、瑞典、法國、瑞士和荷蘭的總和。 為使英國金融科技持續成長，英國財政大臣於2020年要求針對英國金融科技現況及未來發展進行獨立性研究，該研究並於2021年2月公布。根據研究報告指出，英國金融科技正面臨下述三大問題： 其他國家紛紛仿效英國之成功模式，致使英國金融科技不再具有獨占地位。 英國脫離歐盟導致監管措施的不確定性。 新冠肺炎的來襲，迫使各國均快速發展並靈活運用金融科技，導致英國金融科技優勢地位逐漸喪失。 為了解決上述三大問題，研究報告提出了五項建議計畫： 針對政策以及監管方式之持續進步 雖然英國目前仍處於金融科技政策以及監管的領先地位，但隨著業務、科技等發展，必須確保政策以及監管方式繼續保護金融消費者，同時創造鼓勵創新和競爭的環境。因此建議的方案包含：實施新型態監理沙盒（Scalebox）；建立一個數位經濟工作小組以確保政府各部門之一致性；確保金融科技成為貿易政策的一部分。 培養人才 英國需要確保金融科技擁有充足的國內和國際人才供應，以及因為預計在2030年，英國有90%勞動者需要學習新技能，因此也需要培訓和提升現有和未來勞動力技能的方案。因此建議的方案包含：辦理針對成年人進行再培訓和提高技能之短期課程；創建一個新的簽證類型，以提高獲得全球人才的機會；為學習金融科技的學生以及創業者建立媒合平台，設置金融科技人才管道。 建立友善的投資環境 英國雖然透過私募基金成功地為英國金融科技事業募資，但英國仍應該持續加強金融科技事業從初創到公開發行的一系列融資過程，尤其是融資的後期階段。因此建議的方案包含：擴大金融科技獎勵措施以及便利金融科技事業籌資（包含：擴大研發稅收抵免額度、企業投資計畫、風險投資信託）；英國應該另行增設一個約10億英鎊之基金供金融科技發展使用；放寬英國上市公司限制（例如：雙層股權結構）；創設一個全球金融科技指數以擴大金融科技事業知名度。 與國際合作 雖然英國目前取得金融科技的成功和未來數位貿易崛起的機會，但仍應採取更多的措施用以獲得更多國際支持，這將會成為英國在脫離歐盟後針對國際開放性作出的重大表態。因此建議的方案包含：針對金融科技提出國際行動方案；推動設立金融、創新和技術中心，並成立國際金融科技工作小組；推出國際金融科技認證組合。 英國國內整合 金融科技在國家的支持下，英國各地皆分布大量的金融科技人才。為了保持英國作為金融科技中心的地位，英國須注重規模和支持區域專業，尤其是大學正在創造的重要的智慧財產權。因此建議的方案包含：培育十大金融科技重鎮，而每個重鎮均應設置一個以強化金融科技、培養專家以及增加國家競爭力為目的的三年目標；通過金融、創新和技術中心協調國內金融科技發展策略；通過進一步的投資計畫加快金融科技重鎮的發展以及成長。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則（GDPR）第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」（Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679，2018年2月6日進一步修正，下稱指引），處理對個人資料自動化決策（automated decision-making）和個人檔案剖析（Profiling）的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議，旨在幫助資料控制者（controller）合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求，內容包括下幾點：1.定義自動化決策和分析，以及GDPR對這些概念的處理方法；2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定；3.對自動決策和分析的一般規定；4.兒童和個人檔案剖析（Profiling）的建立；5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括： 個人檔案剖析（Profiling），意謂收集關於個人（或一群個人）的資料，並分析他們的特徵或行為模式，加以分類或分群，放入特定的類別或組中，和/或進行預測或評估（例如，他們執行任務的能力，興趣或可能的行為）。 禁止對個人資料完全自動化決策，包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析，但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利，自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定，（履行契約所必需的），自動化個人決策時，應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性，同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清，關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時，控制者應以簡單的方法，告訴資料主體其背後的理由或依據的標準，而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料，其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如，在信用評等的情況下，應有權知道其資料處理的基礎，資料主體並能對其作出正確與否的決定，而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響，或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定，指出僅在某些情況下才有其適用（例如，保護兒童的福利）。 在基於自動化處理（包括分析）以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下，進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。