公部門握有資料寶庫：如何善用而不暴露公民個資

公部門握有資料寶庫：如何善用而不暴露公民個資

公共行政機關的數位轉型，有賴全新的公共資料治理方式。匿名化、假名化、隱私強化技術（Privacy Enhancing Technologies, PET）、k-匿名與合成資料，已成為兼顧創新、人工智慧、互通性、安全及公民權利保障的核心工具。

在公共行政機關的數位轉型過程中，資料已成為創造公共價值、改善服務，以及支援更多資料驅動決策的關鍵資產之一。與此同時，確保資訊運用完全符合安全、透明與公民權利保障原則，也變得愈來愈重要。

資料驅動的公共行政：打造以公民為本服務的五個關鍵步驟

以**歐盟《一般資料保護規則》（Regulation (EU) 2016/679，GDPR）**為起點的歐洲法規架構，已深刻重塑兩者之間的平衡。資料保護與創新不再被視為彼此對立，而是成熟數位治理中相輔相成的要素。「隱私設計」（privacy by design）與「隱私預設」（privacy by default）等概念，要求在設計流程與數位平台之初，就將資訊保護納入其中。

公部門資料治理：創新與隱私之間的新平衡

在這樣的背景下，資料假名化與匿名化格外重要。兩者經常被當成同義詞使用，實際上卻有截然不同的意涵。在假名化的情況下，透過另外保存並妥善保護的補充資訊，理論上仍可重新建立資料與當事人身分之間的關聯；匿名化則是以不可逆的方式消除資料與個人之間的連結，即使與其他資料庫進行關聯或交叉比對，也無法重新識別當事人。

這項區別不只涉及技術，也具有深遠的法律與策略意義。經過假名化的資料仍屬於 GDPR 的適用範圍；真正匿名化的資料則能促進公共資訊資產的新型態運用，在加強隱私保障的環境中，支援進階分析、系統互通、開放資料，以及人工智慧模型。

新的公部門資料治理正是沿著這個方向發展：建立一套能夠兼顧創新、智慧運用資料與數位信任的治理模式。

隱私強化技術與人工智慧：無可避免的結合

公共行政機關的資料平台正逐步轉向先進的預測分析模式，將公共資訊資產轉化為策略工具，用來預測現象、支援複雜決策，並提升各機關的規劃能力。如今的重點已不只是蒐集與查詢資料，而是建立能夠產生知識、串聯異質資訊，並提供高附加價值洞見的智慧生態系。

在這樣的環境中，**生成式人工智慧**為公共資訊資產的搜尋、取用與價值發揮帶來前所未有的加速效果。使用自然語言查詢大量資料、找出隱藏關聯、協助發掘資訊來源，以及支援進階決策流程，都為更加資料驅動、主動且以公民為本的公共行政開啟了新可能。

隨著這項發展，隱私強化技術（Privacy Enhancing Technologies, PET）也扮演愈來愈重要的策略角色。如今，PET 被視為在安全、可靠並符合法規的前提下，推動進階資料運用的關鍵要素之一。進階匿名化、合成資料、資料遮罩與資訊流保護等技術，能在發揮資料資產價值的同時，大幅降低個人資訊外洩及當事人遭重新識別的風險。

PET正成為新型公部門資料經濟的重要推動工具。它能讓機關在不損害公民基本權利保障的情況下，共享資料、開發預測模型、提供人工智慧演算法所需資料，並促進機關之間的互通。在彼此連結日益緊密的公共生態系中，這些技術也有助於強化可問責性、透明度與數位信任，而這些要素已是任何公部門創新策略不可或缺的基礎。

然而，真正的挑戰不只在於能否取得新技術。公部門人工智慧的價值，主要取決於為其提供資料的生態系品質。準確性、可靠性、可追溯性、互通性、法規遵循與資訊保護，都是建立真正可靠、透明且能長期維持之模型的必要條件。

這正是資料治理扮演核心角色之處：它不只是監督與控管機制，更是一項能夠推動創新、建立信任，並以負責任方式發揮公共資訊資產價值的策略工具。

從「受保護」的資料走向「可運用」的資料

多年來，資料保護一直被視為限制。如今，治理較成熟的行政機關正採用不同思維：保護資料，是為了更妥善地運用資料。

真正的進展不只是「隱藏」敏感資訊，而是建立能夠安全共享資料、支援進階分析、提供人工智慧模型所需資料、降低重新識別風險，並將可問責性與法規遵循納入設計的生態系。

在這樣的環境中，進階匿名化與合成資料生成技術具有重要的策略地位。

k-匿名：可衡量、可驗證的匿名化

k-匿名（K-Anonymity）是較成熟的資料保護技術之一，能夠大幅降低間接識別當事人的風險。

其原則簡單卻有力：針對一組間接識別屬性，資料集中的每一筆紀錄，都必須與至少另外 k-1 筆紀錄無法區分。

實務上，這代表必須避免有人利用看似無害的屬性組合，例如年齡、郵遞區號、職業、性別與地理區域，推斷出某人的身分。

這項模型的概念公式如下：

k 值愈大，資料集的匿名化程度就愈高。

在本文分析的區域性專案中，其作法並不只是在技術上套用匿名化，也導入了「衡量指標與報告機制，以驗證資料集的匿名化程度」。

這一點特別重要，因為它象徵資料保護從「宣稱已完成」，轉向可衡量、可驗證及可治理的保護方式。

合成資料：不暴露真實資料的創新方式

除了 k-匿名，另一項在資料驅動公共行政中日益重要的技術，就是合成資料。

合成資料不同於傳統匿名化資料集，並不是單純對原始資料進行遮罩。它是人工產生的資料，能重現真實資料的統計特徵、關聯性與模式，但不包含可直接連結至當事人的資訊。

專案文件指出，這類資料集的設計目標是「保留輸入資料的統計特徵」。

這項技術的影響十分深遠。運用合成資料，公共行政機關可以：

  • 開發及測試人工智慧演算法；
  • 模擬決策情境；
  • 與外部合作夥伴共享資料集；
  • 支援研究與創新環境；
  • 建立開發沙盒；
  • 在不暴露真實個人資料的情況下進行資料分析。

換句話說，合成資料能夠加速安全創新。

邁向「隱私設計」的資料治理

公共行政機關的新型資料架構正朝向更加整合的模式發展。資訊從資料擷取（ingestion）、儲存（storage）、處理（processing），到供應（provisioning）及視覺化（visualization）的完整生命週期，都透過跨領域的知識管理與法規遵循流程進行一致治理。這項作法不只能提升公共資訊資產的品質與可用性，也能使其真正具備互通性、可擴充性，並可供進階數位服務、進階分析與人工智慧模型使用。

這項轉型完全符合歐洲的新策略架構，包括《資料治理法》（Data Governance Act）、**《資料法》（Data Act）、《人工智慧法》（AI Act），以及歐洲共同資料空間（Common European Data Spaces）**策略。這些規範與策略正逐步重新定義公共領域的資料管理。在這樣的環境中，隱私不再只是事後檢查或行政法遵要求，而是數位生態系中的結構性要素，從平台、流程及分析模型的設計階段就整合其中。

因此，今天真正的挑戰不只涉及技術，也涉及文化、組織與策略：建立一套能以智慧、可靠且永續的方式發揮資訊資產價值，同時不犧牲權利保障、公民信任與機關互信的公共行政體系。

k-匿名與合成資料等技術，如今已不只是技術工具，更是建立新型資料治理文化的關鍵要素。在這套治理模式中，創新、互通性與基本權利保障不再是彼此衝突的目標，而是同一項發展策略的不同組成部分。

這正是公共行政機關未來幾年最重要的課題之一：將資料保護從法定義務，轉化為推動永續創新的力量。

因此，愈來愈多公共機關必須開始思考一個問題：我們是否已準備好將資料治理從法定義務，轉化為公共創新的真正引擎？