英國不贊同歐盟新視聽媒體服務指令
自 2005 年 9 月起，歐盟開始針對電視無國界指令（ Television without Frontiers Directive ）的修正進行討論。歐盟考慮將該指令修改為視聽媒體服務指令，擴大其規範範圍，使其包括各種與電視相似（ TV-like ）的服務，並將所有視聽媒體服務區分成線性（ linear ）及非線性（ no-linear ）服務，分別給予不同程度的管制。
不過英國有許多業者及團體對於這項新指令的制訂深表不贊同，其認為： (1) 就非線性服務（例如隨選視訊）而言，目前既有法規以及業者自律規範已足以保障消費者； (2) 線性及非線性的分類方式可能不適宜作為法律定義的基礎； (3) 新指令將可能阻礙新進業者參與市場的意願，甚至導致投資者轉向其他國家發展。所以希望透過連署，要求歐盟重新檢視這項新指令。
2023年11月7日美國消費者金融保護局（Consumer Financial Protection Bureau, CFPB）發布擬議規則制定通知（notice of proposed rulemaking），計劃將一般性數位支付應用程式提供者的「較大參與者」（larger participants）納入監管，基於非銀行支付市場對消費者的日常金融生活日益重要，考量相關消費者保護風險，而有必要將此類支付公司納入《消費者金融保護法》（Consumer Financial Protection Act, CFPA）的監管範圍。 根據擬議規則，「提供一般性數位支付應用程式」是指消費者藉由應用程式的資金轉帳功能和數位錢包功能，進行「一般性」數位支付交易的應用程式。申言之，該數位支付應用程式係用於一般性產品或服務的消費，而非特定供應商所提供，且僅限用於支付其所提供商品或服務之數位交易手段。 此外，「較大參與者」之定義為透過行動通訊或網路應用程式提供數位錢包或個人對個人（person-to-person, P2P）支付的非銀行機構，並每年完成超過500萬筆支付交易，且該機構不屬於《小型企業法》（Small Business Act, SBA）所定義的小型企業（small business），根據CFPB估計，擬議規則將擴大監管於現行17家非銀行支付機構，其全年交易金額將近130億美元。 有鑑於消費者資訊貨幣化（Monetization）之資料治理議題，及數位支付領域的大型科技公司因持續發展而產生市場壟斷疑慮，CFPB擬藉由此項擬議規則擴大監管措施，將美國大型數位支付科技公司納入監管，要求其遵守CFPA的規範，使數位支付領域的非銀行機構及存款機構同步受到監管，一方面維持數位支付市場之公平競爭環境，並同時確保消費者受到CFPA的保障，降低消費者在使用數位支付時的交易風險。 近年我國因疫情的零接觸政策及數位經濟時代來臨，數位支付應用因而蓬勃發展，我國於2023年11月21日三讀通過《金融消費者保護法》修正案，將電子支付業納入金融服務業，逐步加強金融消費者權益保護，我國應持續追蹤外國金融消費者保障動態，在金融消費者保障上持續前進。
歐盟發佈關於監督金融業之數據保護準則歐洲數據保護監督組織(European Data Protection Supervipsor,EDPS)發表「關於在歐盟監督金融業之數據保護準則」(Guidelines on Data Protection for Financial Services Regulation)，以作為確保歐盟的數據保護規範，將被整合進正在發展中的金融政策與相關規定之實用工具。該準則為金融市場監督機制的一部分，在金融業對個人資料的處理上，特別是透過監控、記錄保留、回報、以及資訊交換這些存有侵犯個人資料和隱私權風險的措施予以規範。 該準則包含10項步驟與建議，旨在協助歐盟後續金融監督政策的制定，其中一些重要的建議如下： (1)應評估資訊之處理是否可能妨礙隱私權。 (2)應為數據的處理建立法律基礎。 (3)評估適當的資訊保留期限並給予正當化依據。 (4)建立個人資料傳輸至歐盟外的正當法律依據。 (5)提供個人資料保護權利的適當保障。 (6)衡量適當的數據安全保護措施。 (7)應為數據處理的監督提供特定之程序。 有鑒於2008年金融危機的影響，該準則透過提供一個能確保個人資料被妥善保護的有效方法，期以重建金融市場的信心。Giovani Buttarelli，作為新任歐洲數據保護監督委員，在一份伴隨準則釋出的聲明稿當中表示：「個人資料的價值已經隨著數位經濟的成長不斷增加，確保各行業的個人資料得以受到保護也益顯重要。歐洲數據保護監督組織(EDPS)計畫對不同行業制定相關保護規範，此準則是第一個發佈的。」
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。