簡析日本電子帳簿等保存制度與電子資料真實性之確保
資訊工業策進會科技法律研究所
2024年03月29日
日本一般社團法人數位信任協議會於2024年3月15日以數位資料真實性確保的重要性及證明其真實性的時戳技術為題,舉行JDTF電子帳簿保存法解說研討會。研討會中由國稅廳課稅總括課解說電子帳簿保存法上與資料真實性相關的利用者需留意的要點,以及時戳技術的利用意義,並舉出具體的利用者事例作為介紹。
壹、事件摘要
日本電子帳簿等保存制度係指,稅法上等有保存必要的「帳簿」或是「收據、請求書等與國稅相關的文件」,非以紙本方式,而是以電子資料的形式保存的制度,此制度被區分為電子帳簿等保存、掃描保存及電子商業交易資料保存等3種制度[1]。
貳、重點說明
日本電子帳簿保存法於2022年的修法中,廢除電子帳簿等保存制度以及掃描保存制度的承認制度等[2],其中尤其值得關注的是電子商業交易的電子保存義務化。意即,自2022年起個人事業者或法人需要以符合特定要件的方式保存該電子商業交易資料。惟由於日本過往對於所接收的電子商業交易資料均以書面原本的形式進行保存,因此2022年的電子帳簿保存法修正案,雖將所接收的電子商業交易資料以電子資料的形式進行保存作為原則,但是由於許多公司尚無法應對電子資料的保存要求,故日本將2022年1月1日至2023年12月31日的2年間,作為電子商業交易資料保存的宥恕期間,在宥恕期間內無法滿足電子商業交易資料且有正當理由的公司,仍然可以將電子商業交易資料以書面的形式保存,並在稅務調查時將所保存的資料以書面形式提交給稅務機關[3]。日本電子帳簿保存法中所指之宥恕期間,係指自2022年起至2023年12月31日間,無法將電子商業交易資料以電子資料形式進行保存的企業,在符合特定之條件下,使其得繼續維持書面資料保存的期間。須留意宥恕期間僅有2年,公司或法人須於宥恕期間的2年內建立可以符合電子資料保存要件的環境整備。以下就2024年實施的日本電子帳簿3種制度進行說明。
一、電子帳簿等保存制度
對於自身最初透過電腦等製作的帳簿如會計軟體製作的入出帳等,或是與國稅相關的資料如透過電腦製作的請求書、決算書等,在符合具備系統相關資料如系統概要書或操作說明書、在保存場所具備電腦、程式、螢幕、印表機及其操作指南,並將記錄事項以畫面或書面的形式呈現,使其可以快速輸出,以及可以應對稅務職員基於質問檢查權的電子資料下載要求等的要件下,可以不以書面列印紙本的方式,而係以數位資料的形式保存的制度[4][5]。
二、掃描保存制度
決算相關資料以外的國稅相關資料,在符合輸入期間的限制、時戳的付與、版本管理、具備可讀取的裝置、可以快速輸出、具備系統概要書等,以及確保檢索機能等的要件下,能以手機或掃描機器掃描的電子資料形式取代該資料書面原本進行保存[6][7]。
三、電子商業交易資料保存制度
被課與所得稅申告或法人稅等帳簿、資料保存義務者,在處理訂單、契約書、收據、報價單、請求書等或與其相當的電子資料時,在確保真實性及可視性的要件下,需要保存該電子商業交易資料[8]。
電子商業交易資料保存制度中的確保真實性要件包含接收已付與時戳的資料、對所保存的資料付與時戳、不論是資料的接收還是保存,皆已可留存訂正刪除履歷或無法進行訂正刪除的系統進行,以及制定關於防止不正當訂正刪除的事務處理規則並依循。可視性要件則包含具備監控、操作說明書等資料以及具備充足的資料檢索要件[9]。
日本電子帳簿等保存制度雖區分為3種不同的制度,惟其中對個人事業者及法人具有強制效力的僅有電子商業交易資料保存制度,電子帳簿等保存制度及掃瞄保存制度則係設置誘因機制促使業者遵循,如電子帳簿等保存制度中創設其所保存的帳簿如符合訂正刪除履歷留存等「優良電子帳簿」的要件,則可減輕過少申告加算稅的稅金[10];掃描保存制度則讓企業可以透過手機或掃描機器將資料原本掃描成電子資料並以之取代書面紙本進行保存,減少企業保存書面資料的空間成本,同時亦可減低資料檢索時所需花費的時間與人力成本。
參、事件評析
日本電子帳簿保存法中對個人事業者與法人在保存電子商業交易資料時,課以確保電子資料真實性以及可視性的義務,並透過時戳技術的利用,確保個人事業者與法人可以達成電子資料真實性以及可視性的要求。
對於電子資料真實性的管理,我國資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心於2021年發布重要數位資料治理暨管理制度規範(下稱EDGS),協助企業管理內部重要數位資料。EDGS中亦肯認應保存電子資料的訂正刪除歷程,並以時戳技術及存證技術確保資料未經變更、刪除及竄改之真實性。我國企業如欲對自身的數位資料進行管理及存證等,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EDGS建立資料管理流程,以降低數位資料管理相關風險。
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[1]国税庁,〈電子帳簿保存法の内容が改正されました〜 令和5年度税制改正による電子帳簿等保存制度の見直しの概要 〜〉,頁1(2023年),https://www.nta.go.jp/law/joho-zeikaishaku/sonota/jirei/pdf/0023003-082.pdf(最後閱覽日:2024/03/26)。
[2]〈税務手続の電子化に関する資料〉,財務省,https://www.mof.go.jp/tax_policy/summary/tins/i04.htm(最後閱覽日:2024/03/26)。
[3]国税庁,〈電子帳簿保存法一問一答【電子取引関係】〉,頁35(2022),https://www.nta.go.jp/law/joho-zeikaishaku/sonota/jirei/pdf/0021006-031_03.pdf(最後閱覽日:2024/03/26)。
[4]同註1。
[5]国税庁,〈はじめませんか、帳簿・書類のデータ保存(電子帳簿等保存)〉,頁1-2(2023),https://www.nta.go.jp/law/joho-zeikaishaku/sonota/jirei/tokusetsu/pdf/0023006-085_02.pdf(最後閱覽日:2024/03/26)。
[6]同註1。
[7]国税庁,〈はじめませんか、書類のスキャナ保存〉,頁1-2(2023),https://www.nta.go.jp/law/joho-zeikaishaku/sonota/jirei/tokusetsu/pdf/0023006-085_03.pdf(最後閱覽日:2024/03/26)。
[8]同註1。
[9]同註3,頁8。
[10]同註5,頁2。
美國聯邦通訊委員會(FCC)主席Genachowski於2009年9月21日表示,FCC將提出新的網路開放指導原則,要求包括無線網路服務提供商在內的業者,維持網路中立,不得因傳送或下載資訊種類之差異而進行流量差別管理。此提案若經同意,預計將能有效避免如AT&T、Verizon與Comcast等大公司故意阻斷或是降低特定消耗大量頻寬網頁流量,或對不同用戶收取差異價格的情況。 現行的網路開放原則係於2005年提出,僅要求網路營運商不得阻斷(stop)使用者接取合法的網路內容、應用與服務,或抵制(prevent)不讓使用者以無害的設備,如智慧手機,連線接取相關服務。 FCC預計在現行的指導原則上加入兩條新的原則,以更確保網路的開放與中立性。此兩條新的原則包含對寬頻網路服務提供業者不得歧視的網路內容與應用規範之種類,以及對網路服務提供業者透明化其網路管理作法之要求等。 FCC主席表示,雖然這樣的提案肯定會遭受到電信業者的反對,但FCC仍應積極維護網路公開與自由。
美國的全球食品追溯中心(GFTC)提出食品追溯的「關鍵追蹤事項」及「重點資料元素」架構在近來國際食安問題事件頻傳的氛圍下,如何透過食品供應鏈相關資料的紀錄、串接與分析,達到食品追溯(Food Traceability)目的已成為全球性議題。有鑑於此,美國的全球食品追溯中心(Global Food Traceability Center, GFTC)在跨種類的食品供應鏈中針對數位資料的採集和追蹤,以建立共通架構為目的,提出食品追溯的「關鍵追蹤活動」以及「重點資料元素」,作為監管機構和產業界在建立追溯系統時可依循的標準。 由於現今食品供應系統涉及範圍大部分已擴及全球,其複雜性大幅提升了各國政府對整個食品產業的監管以及促進追溯實踐的困難度。隸屬美國食品科技研究所(IFT)的GFTC於2014年8月19日發表了一篇「食品追溯最佳實踐指南」(A Guidance Document on the Best Practices in Food Traceability)報告,指出當食品相關疫情爆發時進行食品追溯即有全球性的需求;該指南主要以食品安全及追溯相關規範的立法者和食品產業界為對象,針對六大類食品產業-烘焙、奶製品、肉類及家禽、加工食品、農產品和海產類提供一個可茲遵循的追蹤架構。在一條食品供應鏈中,有許多環節是進行追蹤時必要的資訊採集重點,被視為「關鍵追蹤活動」(Critical tracking events, CTEs),而各種「關鍵追蹤活動」的紀錄項目即為「重點資料元素」(Key data elements, KDEs)。 根據該指南所定義的CTEs包含: 1.運輸活動(Transportation events)-食品的外部追蹤,包括「運送活動」(Shipping CTE)和「接收活動」(Receiving CTE),指食品在供應鏈的點跟點之間藉由空運、陸運或船運等物理性的移動。 2.轉換活動(Transformation events)-食品的內部追蹤,連結食品經過各種結合、烹煮、包裝等加工的輸入到輸出過程,包括「轉換輸入活動」(Transformation Input CTE)和「轉換輸出活動」(Transformation Output CTE)。 3.消耗活動(Depletion events)-係將食品從供應鏈上去除的活動。其中,「消費活動」(Consumption CTE),指食品呈現可供顧客消費狀態的活動,例如把新鮮農產品放在零售店供顧客選購;「最終處置活動」(Disposal CTE)指將食品毀棄、無法再作為其他食品的成分或無法再供消費的活動。 而紀錄上述CTEs的KDEs例如各項活動的擁有人、交易對象、日期時間、地點、產品、品質等,應將該指南所列出之各項KDEs理解為紀錄CTEs的最基本項目。目前最大的問題是食品監管的要求和產業界執行可行性間的差距,故如何縮小此差距仍為各國政府當前最大的挑戰。
關於軟體產品的智慧財產權保護建議近期軟體產品(特別是演算法)的智慧財產權保護受到各界廣泛注意,2022年12月美國實務界律師特別撰文對此提出相關智財權保護建議。軟體產品通常涉及演算法,指由人工智慧(AI)和分析組成,用於解決特定問題的一組規則。專利通常被企業預設為保護技術產品的最佳形式。 然而在2014年,美國最高法院在Alice Corp. v. CLS Bank International一案中可以發現將軟體申請專利保護可能存在風險,如:(一)軟體可能被認為是抽象概念(abstract ideas),非專利適格標的,而無法受專利法保護;(二)通常不易主張專利權,或可能在訴訟過程中因舉證責任造成機密資訊揭露等風險。因此該文作者認為難以受專利法保護之演算法、用於基於機器學習或訓練模型的資訊和資料集等軟體資料,亦可考慮透過營業秘密來保護,並提出以下營業秘密管理的建議: 1.員工教育訓練:建議企業可在僱傭的各階段(僱傭時、每年、終止時)採行相關措施、訓練,以減少營業秘密的竊用,及防止未來員工抗辯不知道該資訊是營業秘密。 2.機密標示:建議企業透過此階段審視組織對於機密文件之界定,再透過機密標示配合存取權限設定,協助企業控管與防止機密外流。 3.執行:瞭解需要受管理的營業秘密是什麼以及其為何重要。 4.監控和衡量員工參與度:建議企業採取相關監測機制檢視員工活動,及早發現離職動向與管控營業秘密資訊。 5.避免資訊揭露:建議企業應確保在向消費者或客戶行銷的過程中不洩露營業秘密,或至少採取相關保護措施,如簽訂保密契約。 6.確保資料安全:建議企業可建置網路安全策略、設置密碼、存取限制、外部設備使用下載或儲存限制等管控措施。 綜上所述,對於從事軟體開發的企業,除以專利保護產出成果外,還可從技術本質、後續是否容易主張、是否適合公開等面向,評估搭配營業秘密保護成果。並在選擇以營業秘密保護成果時,採行相關的管理措施避免營業秘密外洩而造成企業損失,包括:劃定需管理的營業秘密、制定員工教育訓練與相關管制措施,如機密標示、權限控管,並可搭配預警機制以便能夠即早發現異常。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日,聯邦司法會議證據規則諮詢委員會(Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules)以8比1投票結果通過一項提案,擬修正《聯邦證據規則》(Federal Rules of Evidence,FRE),釐清人工智慧(AI)生成內容於訴訟程序中之證據能力,以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定,對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範,所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰,《聯邦證據規則》修正草案(下稱「修正草案」)擬新增第707條「機器生成證據」(Machine-Generated Evidence),並擴張第901條「驗證或識別證據」(Authenticating or Identifying Evidence)的適用範圍。 本次增訂第707條,針對AI生成內容作為證據時,明確其可靠性評估標準,以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性(Explainability)等問題,進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定,AI生成內容作為證據必須符合以下條件: 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益; 2. AI系統於產出該內容時,係以充分且適當之事實或資料為輸入依據; 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法,並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定:「為符合證據之驗證或識別要求,提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類,意即明文要求提出AI生成內容作為證據者,須提出足夠證據,以證明該內容具有真實性與可信度,方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛,如何在引入生成式AI的同時,於司法創新與證據可靠性之間取得平衡,將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題,值得我國審慎觀察並參酌因應,作為制度調整與政策設計的參考。