跨領域專業合作 資策會科法所：「資料分析」與「機器學習」將成未來重要監管工具
(中央社訊息服務20210120 14:44:16)
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「機器學習與資料分析將成未來主管機關之主流監管模式」。財團法人資訊工業策進會科技法律研究所（資策會科法所）律師王柏霳指出，開發具自我學習能力的演算法，由海量資料中導出知識以進行預測的「機器學習」，不僅在商業決策應用上受到青睞，主管機關亦藉此來進行產業監管，並擬訂政策方向。 王柏霳分享，由於管制科技（Regtech）及監理科技（Suptech）應用的普及，國際上陸續出現將資料分析應用於監管的趨勢。如美國司法部於2019年4月提出企業法遵專案評估指引（Evaluation of Corporate Compliance Programs Guidance），指導聯邦檢察官利用資料分析之概念進行企業法遵調查，目前已成功應用於醫療與保全領域之詐欺行為防治上。同年11月也宣布公司法遵專門人員是否妥善應用資料分析於公司內控上，將納入為評估項目之一，可見資料分析應用之重要性。 王柏霳進一步分享，歐盟於2011年即開啟信用分析資料集專案(Analytical Credit Datasets），並於2016年制定個人信用與信用風險資料蒐集規章（Regulation (EU) 2016/867 on the collection of granular credit and credit risk data），自2018年開始蒐集信用資料，在2020年正式施行該規章，所蒐集資料預計透過「資料分析」與「機器學習」，對歐元區銀行放貸業務進行監管。 資策會科法所法律研究員余和謙也指出，主管機關為達到利用管制科技執法之目的，將面臨資料取得及資料品質的重要議題，即主管機關必須有向各業務管理單位要求提供資料之權力，且取得之資料也須具有一定品質。對此，歐盟「個人信用與信用風險資料蒐集規章」，即立法明訂各金融機構有提交「附買回協議外之存款」、「透支」、「信用卡債務」等借貸資料之義務，此一作法值得我國參考借鏡。 王柏霳表示，因應國際趨勢發展，若要落實推動資料分析監管應用，培育法律、金融與資料分析等跨領域人才，至關重要；余和謙也補充，資策會科法所長期追蹤國際科技及科技法制發展，並扮演我國科技產業推展之重要角色，協助政府因應科技發展擬訂合適之管制規範，對跨領域人才之培育更是不遺餘力。欲了解更多管制科技、新興技術、科技法制相關最新動態，可至資策會科技法律研究所官方網站搜尋。 |
