何謂「Regtech」？
有別於金融科技（Fintech）著重於運用科技手段使金融服務變得更有效率，因而形成促進金融產業發展的一種經濟產業。在美國源於對2008年金融風暴的恐懼，更傾向在金融科技提升金融服務便利與效率的同時，倡議如何使行政機關在監理過程中更能夠兼顧公平、安全及消費者保護。消費者保障與洗錢防制是行政機關進行金融監理的兩大核心目標，而金融科技服務下的客戶身分核實、信用紀錄與償債能力查核等風險控管措施，在全球發展金融科技方興未艾之際，美國則積極發展監理科技「Regtech」。意指行政機關嘗試透過科技手段有效監理業者的營運動態，如區塊鏈技術（Block-Chain）改變銀行現行運作模式，不僅降低業者營運成本外，更透過科技監理的方式協助業者即時達成法令遵循的目標，縮短法令遵循改善的過渡期間，減輕風險產生的可能。同時，也讓行政機關得以即時預防，並因應任何類似2008年金融風暴之情事的發生。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
澳洲政府於2023年12月通過身分核驗法（Identity Verification Services Act 2023，以下稱IVS法）及其相應修正案（Identity Verification Services (Consequential Amendments) Act 2023，以下稱修正案）。聯邦政府考量IVS法案將影響既有法規，同時提交修正案，兩法案旨在建構身分核驗服務架構，促進驗證流程之監管與透明化。澳洲政府規劃之數位身分系統正逐步法制化，IVS法與同年11月通過之法定聲明修正案（Statutory Declarations Amendment Act 2023）將為該系統奠定基礎。修正案涉及2005年澳洲護照法，以下僅簡要介紹IVS法之驗證服務內涵。 該法規定三項聯邦政府部門可提供之身分驗證服務：文件核驗服務（Document Verification Service, DVS）、臉部核驗服務（Face Verification Service, FVS）與臉部識別服務（Face Identification Service, FIS），並授權相關部門發展對應之認證設施，以電子通訊方式確認身分核驗請求。請求身分驗證服務需獲個人明確同意並告知相關權利後方可進行，其驗證型態分為：核驗（Verification）與識別（Identification），前者涉及確認個人為所宣稱之身分的過程，以一對一比對回傳個人所稱是否為真；後者則為識別個人身分之過程，透由多人或多份文件逐一比對後回傳個人身分。文件核驗使用頻率及範圍最廣泛，公、私部門皆可申請使用；臉部核驗目前僅聯邦政府有使用權限，地方與州政府及私部門未來將可透過書面協議參與。臉部識別因其驗證方式涉及個資使用與隱私議題，請求者限於證人保護機構、執法或情報人員。 IVS法案及其相應修正案於2023年9月提送國會討論，同年12月經參、眾兩院通過。法案審議期間曾有倉促立法的爭議，有論者認為當局急於為公、私部門行之有年的身分核驗行為提供法規依據，並安排極短的法案辦論時間以限縮討論。
加拿大隱私主管機關發布個人資料保存與處理指引文件在世界各國，無論是公務機關或非公務機關，均無可避免地大量蒐集個人資料，這些資料包括一般民眾、雇員、顧客或潛在客戶等。對此，加拿大隱私委員會辦公室（Office of the Privacy Commissioner of Canada,簡稱OPC）發布關於「個人資料保存與處理指引文件：原則與良好實作」（Personal Information Retention and Disposal：Principles and Best Practices），以協助聯邦機構與私人機構對組織內部保有之個人資料，做好妥善保存與處理。 OPC建議組織應在內部制定相關管理政策與程序，並於指引文件中提出11項參考要點，其中包括1.是否定期審查蒐集個人資料與保有目的之關連與妥適性？多久審查一次；2.對於保有之個人資料及保存目的是否進行清查與盤點？多久確認一次？3.個人資料儲存的形式與地點為何？是否有備份？4.法律是否有規定最低保存期限？5.組織如何處理個人資料與相關備份檔案？6.對於儲存個人資料之裝置或設備，是否採行適當地安全維護措施？7.個人資料保管與處理相關政策的核決人為誰？8.對於利用資料生命週期追蹤資料，是否存在適當管制程序？9.內部員工是否了解並熟悉組織關於個人資料保存與處理之政策規定？；是否有制定文件銷毀之安全措施？10.資料等候處理期間是否受到安全妥善之保管？11.對於使用資料之第三方，是否有透過合約或其他機制進行有效監督管控措施？是否制定定期查核機制？等，期以協助組織掌握政策與程序制定要領。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
歐盟有機農民團體反對為新植物育種技術(NPBT)訂定新法歐洲法院(European Court of Justice, ECJ)於2018年7月作出裁定，利用新植物育種技術(New Plant Breeding Techniques , NPBT)誘變(mutagenesis)所得之作物亦屬於基因改造生物(genetically modified organism , GMO)，因此須適用歐盟的基因改造生物管制指令(GMO Directive 2001/18/EC)。 對於不涉及外源基因添加的新植物育種技術，是否應視為基因改造生物，並需獨立於添加外源基因之基因改造生物另制定框架，對此引發了強烈的討論，科學界/農民跟環保團體/有機農法之農民之間抱持著相反的態度。 科學界/農民認為，歐洲法院是以近20年前所通過的基因改造生物管制指令所做出的解釋，並未考量該技術進步所造成的差異，其認為新植物育種技術之誘變與自然產生的誘變無實質差異，而需要就新植物育種技術另外進行立法。 歐盟有機農民運動聯盟(IFOAM EU)於2019年7月24日發出聲明，認為若將新植物育種技術排除於歐盟基因改造生物管制指令之適用，將造成有機農業與傳統非基因改造生物之農民無法於農作物生產過程中排除基因改造生物之存在，最終將使得消費者、農民、食品加工者失去選擇非基因改造生物之選擇自由，故樂見歐洲法院之見解。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」