全部類別
照片
政府機關
國內公司行號
國外公司行號
非營利組織
中文稿
英文稿
電信
有附件
無附件
受理採訪通知

會員登入
| 舒適閱覽 :

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

資策會科法所律師王柏霳表示,「資料分析」與「機器學習」將成未來重要監管工具
資策會科法所律師王柏霳表示,「資料分析」與「機器學習」將成未來重要監管工具
資策會科法所法律研究員余和謙指出,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之重要議題
資策會科法所法律研究員余和謙指出,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之重要議題
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)「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。

資策會科技法律研究所官方網站:https://stli.iii.org.tw/


訊息來源:資策會科技法律研究所

本文含多媒體檔 (Multimedia files included):
http://www.cna.com.tw/postwrite/Detail/286933.aspx
附件下載
  

Top 中央社訊息平台首頁
新聞稿刊載服務請洽本社業務行銷中心人員,電話(02)2505-1180 轉 712、781、785 或 797 本平台資料均由投稿單位輸入後對外公布,資料如有錯誤、遺漏或虛偽不實,均由投稿單位負責
關閉提示
訊息提示
顯示提示