美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission, FCC)於2024年3月14日通過「衛星補充涵蓋(Supplemental Coverage from Space, SCS)」的監理架構,未來將增修聯邦法規電信專章(Title 47 of Code of Federal Regulation)開放600 MHz、700MHz、800 MHz、1800MHz中部分頻段及AWS H-block(1915-1920 /1995-2000 MHz),容許衛星通訊業者向地面行動通訊業者租用頻譜提供SCS服務。
SCS能讓用戶透過手機等既有的行動通訊終端接收衛星訊號,如Starlink目前正與T-mobile合作試驗,透過其第二代低軌衛星提供的手機直連(Direct to Cell)服務,能大幅延伸地面行動通訊系統的涵蓋區域。但為了最大程度防止有害干擾,FCC劃出6個獨立地理區域(Geographically Independent Area, GIA),地面行動通訊業者若要將頻譜出租予衛星通訊業者,除出租頻率需屬於SCS頻段外,還必須在一個GIA內擁有所有與出租頻率同頻的所有執照(all co-channel licenses),而衛星通訊業者僅能基於頻率租用協議,在該GIA內以次級使用的方式提供SCS服務。
雖然2023年底於杜拜落幕的世界無線通訊大會(WRC-23)才剛決議(Resolution com6/9 WRC-23)把「研究指配新頻率供衛星直接與地面行動通訊終端連接,以補充地面行動通訊的涵蓋範圍」納入WRC-27的議程項目 (Agenda Item 1.13 WRC-27),FCC就搶先開放SCS頻段,但表示會積極參與國際研究與活動,確保在國際電信聯盟(International Telecommunication Union, ITU)的無線電規則(Radio Regulation)下建立的SCS相關國際監理機制能取得重大進展,並隨著SCS市場的發展逐步開放能夠運用的頻段與應用場景,期能充分發揮衛星通訊與地面行動通訊整合的效益,互補不易涵蓋的區域並無縫銜接,達成「未來單一網路」(Single Network Future)的政策願景。
本案系爭專利為Metasearch Systems公司自Harvey Lunenfeld獲得專屬授權之軟體專利(metasearching online system patent,美國專利證號:8,239,451),主要用於整合線上旅遊資訊搜尋引擎及提供旅遊安排服務,於2015年05月遭美國專利審查暨上訴委員會(Patent Trial and Appeal Board,PTAB)經由商業方法專利審查程序宣告無效。PTAB於最終決定書中認定,專利證號8,239,451之美國專利有六項專利範圍(claim)均為無效,主要理由係基於該軟體系統雖然必須與特定硬體結合才能上線運作,但整合諸多線上搜尋引擎提供旅遊資訊搜尋服務,並同時附帶旅遊代訂票券及食宿等功能,並未足以證明其產生優於現有技術之優勢,使該軟體專利本質上仍僅為抽象概念,而不具備專利適格性。是以,軟體研發雖帶來許多便利性,但是若僅為抽象概念運用方式的結合,就只是一種改變消費模式所帶來的便利,並未足以達到具有專利保護必要之重要技術發展。 本案最初源於Metasearch Systems公司於2012年向德拉瓦州聯邦法院對美國運通公司、Expedia Inc.及Preiceline.com Inc.等旅遊網站業者提起專利侵權訴訟,導致被告業者反而就系爭專利之有效性提出質疑。在本案之前美國聯邦最高法院針對軟體專利適格性判斷之議題作成多起重要判決,尤以Alice Corp. v. CLS Bank International對本案爭議最具影響,足見美國專利法制已建立起一個較明確且統一的判斷標準,逐漸在實務個案上產生影響。
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)。
日本通過法案 明確列出無人機禁止飛行範圍有鑑於今年4月底,一架攜帶具有放射性物質的小型無人機墜毀在日本首相官邸的屋頂上,對元首維安構成威脅,日本政府為此決定加強無人機管控。日本國會並於9月通過民用航空法(Civil Aeronautics Law)修正案,明確列出無人機禁止飛行範圍,違反者最高將可處以50萬日圓(約4,200美元)以下罰鍰,但因災害或自然事故發生而利用無人機進行救援、搜索行動不在規範範圍。 法案主要修正內容為,特定空域未經申請不可飛行,例如禁止無人機飛越人口密集的住宅區及機場周邊區域,人口密集地區,以每平方公里人口4,000人為界,因此東京都23區和主要區域城市,將會列為無人機禁航區。另外,在舉行慶祝活動及展覽等會吸引大批群眾暫時聚集的地區上空,無人機亦不可飛行。 然而,通過申請後的飛行區域,仍須遵守幾項要求,如無人機須於日間目視範圍內飛行、無人機與人員及建築物必需保持一定距離,以及未經政府許可,夜間不可使用無人機,並禁止無人機裝載爆炸裝置等會造成人員傷害或財物損失的危險物品。除此之外,並定義「無人機是透過遠程遙控或自動駕駛儀器飛行,且無人機作為機器不能搭載乘客」,但輕量型玩具飛機不包含在內。修訂後的法案將於今年年底前開始施行。 此外,下議院目前仍審議有關禁止無人機靠近重要設施,包含首相官邸、國會、皇宮、核電廠之草案。
新加坡針對閒置頻譜利用之政策管制架構提出公眾諮詢隨著行動通訊需求的提升,各國對無線頻譜資源需求若渴,除了極力釋出更多頻譜資源外,也針對既有頻譜的使用效率加以提升,以滿足頻譜的需求,無線廣播電視為了維護收訊品質,在各頻道之間保留相當大的空白區域,以避免訊號干擾;另一方面,無線廣播電視訊號在人口較少或是有線電視較發達的區域,訊號覆蓋的要求較低,產生許多無訊號的地帶,形成頻譜閒置的狀況。因此目前許多國家將提升頻譜效率的政策,運用在無線廣播電視所使用的頻段上,透過活用上述處於閒置的頻譜資源,滿足更多的無線通訊需求。 目前動態頻譜接取技術就是這樣的一個創新,允許隨機的、免執照使用閒置頻譜,以提高頻譜效率。目前最主流的運用場域在無線廣播電視的頻道上,如前所述,這些頻譜的空白保留區域或是閒置未用的狀況,稱為電視閒置頻譜(TV White Space,TVWS)。TVWS可用以替代類似Wi-Fi功能的無線寬頻通訊,但能夠以更低的功耗與成本加以部署,並擁有更大的涵蓋範圍。TVWS技術亦可以無線連接多種智慧型的終端設備,並具有良好的成本效益,提供更多創新的應用和服務。 新加坡資通訊發展管理局(The Infocomm Development Authority of Singapore,IDA)在2011年起結合相關業者開始進行概念實證運行,目的在驗證新加坡是否具有成功使用TVWS技術的可行性,並於2012年宣布成功。隨後,在IDA的支持下,集合資通訊業者成立「新加坡閒置頻譜先導團隊(Singapore White Space Pilot Group,SWSPG)」的產業協會,在新加坡各地展開了一系列的TVWS先導計畫。 這些先導計畫包括新加坡國立大學的智慧能源控制與智慧電表、新加坡島嶼鄉村俱樂部的寬頻服務、樟宜機場與港口周邊地區提供公共的Wi-Fi熱點。這些先導計畫的作用也在於探詢TVWS技術如何補強既有的寬頻基礎設施,克服新加坡天然環境的限制,提供更多創新的消費和商業應用。這些先導計畫也展現出TVWS可以運用提供良好的多元化的商業服務,深受參與先導計畫的使用者肯定。總體而言,這些先導計畫證明TVWS技術可為新加坡的無線服務提供更多可用頻譜,從而提升了頻譜使用的整體效率。 在這些先導計畫的成功基礎上,IDA認為為了促進TVWS的更大發展,應該展開TVWS設備與使用的的準則定義與確定管制上的的需求,一方面保護既有服務,一方面則必須避免各頻段可能產生的頻率干擾。IDA於2013年6月公布關於TVWS管制架構的公眾諮詢,藉以深入了解產業的需求,制訂完善的管制架構,確保TVWS的發展符合國際趨勢、新加坡的地理條件與市場環境的需求。IDA並希望能於2014年公布TVWS相關設備與服務的準則及管制架構。