德國聯邦內政部提出2025年數位政策計畫，加強推動國家行政數位化
德國聯邦內政部（Bundesministerium des Innern und für Heimat, BMI）於2022年4月28日公布「數位德國－主權、安全性，及以公民為中心」（Digitales Deutschland – Souverän. Sicher. Bürgerzentriert.）政策文件。BMI作為確保網路與資訊安全，與政府機關數位轉型之聯邦主管機關，在「以公民和企業為數位行政之主要服務對象，並加強國家行政效率」之前提下，規劃2025年前預計達成之目標與具體措施，分述如下：
（1）以公民與企業為中心的國家服務數位化：政府應以使用者導向（Nutzerorientierung）作為行政數位化的指導原則，推動簡易、具透明度，且可隨時隨地使用之數位行政服務，包含制定如何提供良好數位化行政服務之指引、調修《網路近用法》（Onlinezugangsgesetz）等。
（2）國家現代化：未來聯邦法律應於立法程序中，確認數位化之可行性，並刪除其中有關書面形式之要求。另應加強聯邦政府內部之系統整合、促進行政工作數位化，並透過訓練計畫讓員工適應數位化環境。
（3）資訊安全架構的現代化：調整德國聯邦資訊安全局（Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI）職權，強化BSI與資訊技術安全中央辦公室（Zentrale Stelle für Informationstechnik im Sicherheitsbereich, ZITiS）等資安主管機關之數位能力與技能。
（4）資料合法開放與使用：加強行政機關之資料能力與相關分析技能，並以歐盟「資料法案」（Data Act）為法律基礎，為資料品質與資料使用建立標準。
（5）強化數位主權（Digitalen Souveränität）與互通性：為確保國家在數位領域的長期能量，必須加強個人與公部門的數位能力，使其能在數位世界中獨立、自主與安全地發揮作用。與此同時，BMI亦與各邦及聯邦資訊技術合作組織（Föderale IT-Kooperation, FITKO）合作，建立可信賴之標準與介面，並借助開源軟體（Open-Source）、開放介面與開放標準，降低對個別技術供應商之依賴。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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羅文妗
專案經理 編譯整理
Bundesinnenministerin Nancy Faeser: "Wir wollen unser Land moderner, bürgernäher und digitaler machen.", BUNDESMINISTERIUM DES INNERN UND FÜR HEIMAT, Apr. 28, 2022, https://www.bmi.bund.de/SharedDocs/pressemitteilungen/DE/2022/04/digitalprogramm.html (last visited June 5, 2022).
BUNDESMINISTERIUM DES INNERN UND FÜR HEIMAT, Digitales Deutschland – Souverän. Sicher. Bürgerzentriert. (2022), https://www.bmi.bund.de/SharedDocs/downloads/DE/veroeffentlichungen/themen/it-digitalpolitik/digitalprogramm.pdf;jsessionid=03DF8B54D823E3E5DB8906A4EFC912A4.1_cid295?__blob=publicationFile&v=3 (last visited June 5, 2022).
陳祺潔，〈歐洲五大電信公司聯合呼籲歐盟建立Open RAN創新生態系統〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8822 （最後瀏覽日：2022/06/06）。
謝明均，〈歐盟正式通過資料治理法（DGA），歐盟資料共享發展跨出一大步〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8829 （最後瀏覽日：2022/06/06）。
柏坤儀，〈數位主權新近政策與法制之發展趨勢〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8684 （最後瀏覽日：2022/06/06）。
美國「2009年經濟復甦暨再投資法」（America Recovery and Reinvestment Act, ARRA），將醫療產業中的醫療資訊科技列為重點發展項目之ㄧ。以國內全面採行「電子病歷健康記錄」（electronic health records, EHRs）系統為目標，共挹注190億美元的經費，透過聯邦醫療保險或醫療補助計畫的機制支付獎勵金，鼓勵醫師或醫療院所採購並建置院內的電子醫療資訊系統。自2011年至2015年，醫師或醫療院所符合實質EHR使用者（meaningful EHR user）的標準，至多可獲得44000美元的獎勵金；倘於2015年後，其尚未成為實質EHR使用者，則將以每年多1%的比例，逐年減少其醫療保險補助額，直至2019年將減少5%。為了施行此政策，ARRA規定主管機關須於2009年12月31日前確立EHR的標準，包含了相互運用性（interoperability）、臨床功能性（clinical functionality）及安全性等標準。 EHR系統的基礎，也就是電子醫囑（e-prescribing）所涵蓋的功能，能提供臨床及藥費的即時資訊，供醫師判斷何種藥物（包含學名藥）最為安全，且可符合病患經濟負擔；亦可顯示該病患用藥紀錄，及其他醫生曾開立的處方，供醫師比對並觀察病患潛在的藥物過敏現象，若系統偵測出藥物間相斥的情形，亦將自動發出安全警示。此外，以電腦輸入處方並自動傳送至領藥處的模式，不僅可省卻病患冗長的等候領藥時間，亦能減少藥劑師因難以判讀字跡所導致的配藥錯誤。 一項由美國藥物照顧管理協會（Pharmaceutical Care Management Association, PCMA）所贊助的調查研究指出，ARRA中的病歷健康資訊科技化措施，將使e-prescribing的運用率，在未來五年內增加75%；而在往後10年，此將減少約3500萬筆的用藥指示錯誤，消弭因服藥錯誤導致的死亡事件，並能節省220億的用藥支出；其所帶來的效益實遠超過政府所挹注的經費。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
日本數位廳發布資料治理指引，協助企業運用資料提升企業價值日本數位廳發布資料治理指引，協助企業運用資料提升企業價值 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年09月05日 隨著AI迅速普及已成為不可逆轉的趨勢，經濟與社會產生重大變革，手機、家電及各種智慧裝置大量蒐集資料，似已成為維持經濟與社會運作不可或缺的重要要素，在國際上已出現如歐洲共同資料空間（Common European Data Space）等先進的資料運用案例，日本亦開始推動企業跨領域資料運用，藉此提升企業生產力與附加價值[1]。 壹、事件摘要 日本數位廳（デジタル庁）於2025年6月20日發布資料治理指引（データガバナンス・ガイドライン），以企業經營者為適用對象，歸納總結資料治理之必要性、應採取之做法，與實踐治理過程中應留意之要點，協助企業推動數位轉型，發揮資料最大效用，持續提升企業價值，並進一步實現超智慧社會[2]（Society 5.0）願景[3]。 貳、指引重點 本指引歸納總結實踐資料治理的四大支柱，概述如下： 一、設計符合跨境傳輸資料實際狀況之業務流程 資料共享與協作的主要目的是推動數位轉型與提升企業價值，因此，運用跨境資料時，需要調查當地國家或地區法規，釐清國際規範，並預測後續法規動向，克服法規限制。為評估運用跨境資料之潛在風險，則須透過如顧問公司、諮詢公司等第三方外部機構進行調查與監控，採取適當風險因應措施。為明確責任，須事先與資料共享之利害關係人，將瑕疵擔保責任透過契約與相關規定明文化。在修改業務流程時，亦須與相關組織及利害關係人共享資訊，確保資料在生命週期中的可追溯性[4]。 二、確保資料安全（データセキュリティ） 以資料生命週期為基礎，掌握運用跨境資料可能產生之風險，並依照相關組織與利害關係人值得信賴之程度，進行風險分析制定因應策略。針對業務流程中取得的資料，應限制在資料產生者允許之範圍內，始得進行運用，以維護資料使用正當性。此外，亦須特別留意資料完整性，確保資料來源值得信賴且未受到偽冒，以及資料內容未遭到竄改或洩漏[5]。 三、提升資料成熟度（データマチュリティ） 制定並推動可提升資料成熟度[6]之方針，持續改善流程，將資料價值最大化，並將風險最小化，提升企業綜合能力。資料長（Chief Data Officer, CDO）須發揮領導能力，建立能迅速因應變化的體制，明確各組織相關負責人與其角色，並推動具備資料相關技能之人才培育招聘計畫。資料長亦須分析導入如AI等先進技術之費用效益，向經營者提出建議。除了公司自身狀況會影響資料成熟度外，亦可能受到資料共享與協作之利害關係人的資料成熟度水準影響。因此，公司亦須將採取之具體措施與相關資訊分享予利害關係人，並向社會公開公司目前資料成熟度水準，持續強化企業與利害關係人及社會之間的相互信賴程度[7]。 四、制定並定期檢討AI等先進技術運用行動方針 為使AI等先進技術發揮最大力量，並降低對社會與個人可能造成的負面影響，企業應參考經濟產業省（経済産業省）於2025年3月28日發布之AI業者指引第1.1版[8]（AI事業者ガイドライン第1.1版），並考量個人資料保護、機敏資料保護、透明度、可問責等重要因素，針對涉及資料運用的各種實務運用場景，由CDO主導制定運用AI等先進技術運用行動方針（AIなどの先端技術の利活用に関する行動指針），並適時檢討持續改善內容[9]。 參、事件評析 當資料留存在企業內部未被有效運用時，不僅會成為企業和產業發展之阻礙，也將導致社會整體效率低落。本指引歸納總結實踐資料治理的四大支柱。為達成協助企業運用資料推動數位轉型，提升企業價值之目標，除了需要企業管理階層主導，亦須獲得公司內部與利害關係人之理解與支持。企業應積極與其他企業、組織和機構進行資料共享與協作，積極參與資料治理，提高產品與服務價值及企業聲譽，進而促進社會永續性發展[10]。 隨著國際上已出現先進資料運用案例，我國亦須關注資料運用國際趨勢推動創新發展，日本推動企業跨領域運用資料之做法，亦可為我國未來實踐資料治理提供借鏡。 [1]〈データガバナンス・ガイドライン〉，デジタル庁，頁2-3，https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/71bf19c2-f804-488e-ab32-e7a044dcac58/b1757d6f/20250620_news_data-governance-guideline_01.pdf （最後瀏覽日：2025/09/02）。 [2]〈Society 5.0〉，内閣府，https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html （最後瀏覽日：2025/09/02）。 [3]前揭註1。 [4]同前註，頁13。 [5]同前註，頁15-16。 [6]資料成熟度係指企業根據其戰略或經營需求，有效運用資料的能力。可參閱同前註，頁5。 [7]同前註，頁18-19。 [8]〈AI事業者ガイドライン〉，経済産業省，https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20240419_report.html （最後瀏覽日：2025/09/02）。 [9]前揭註1，頁20-23。 [10]同前註，頁24-25。