歐洲發展智慧電網對資訊安全與隱私保護之現況
歐盟執委會於2011年4月發布的「智慧電網創新發展」（Smart Grids: from innovation to deployment, COM(2011) 202 final），在有關資訊安全與隱私的部分指出，應建立消費者（consumer）隱私的保護規範，促進消費者的使用意願並瞭解其能源的使用狀況；在資訊交換的過程中，亦須保護敏感的商業資訊，使企業（companies）願意以安全的方式提供其能源使用訊息。
歐盟保護個人資料指令（Directive 95/46/EC）是保護個人資料的主要規範，同時也適用在智慧電網個人資料的保護上，但此時則需要去定義何謂個人資料，因為在智慧電網的發展中，有些屬於非個人資料。若為技術上的資訊而不屬於個人資料的範圍，能源技術服務業者（energy service companies）則不須經同意即可讀取該些資訊以作為分析使用。考慮將來廣泛建置智慧電網後，各會員國可能遭遇如何認定是否為個人資料及其保護的問題，因此目前傾向採取「privacy by design」的方式，亦即在系統設計之初，即納入資訊的分類，而不做事後的判斷。
對於此，歐盟執委會於2012年3月發布「智慧電表系統發展準備建議」（COMMISSION RECOMMENDATION of 9.3.2012 on preparation for the roll-out of smart metering systems），對於相關定義、資料保護影響的評估（例如各會員國必須填寫並提交執委會提供的評估表格，且提交後則必須遵循相關規範）、設計時的資料保護及預設（例如在系統設計時一併納入對資料的保護，使之符合資料保護的相關法規）、資料保護的方式（例如會員國必須確保個人資料的蒐集、處理及儲存是適當的並且具有關連性）、資料安全（例如對於資料偶然的或非法的破壞、或偶然的喪失等情形，亦應予以規範）、智慧電表的資訊與透明化（例如在蒐集相關個人資料後，仍應依規範提供資料主體相關的訊息）等方面提出建議，供各會員國於制訂相關規範時的依據。
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。
美國能源系統需求面管理法制議題之探討 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 ）」
美國通過最新的電子醫療紀錄之隱私與安全標準美國衛生部隸屬之醫療資訊科技標準委員會（Health IT Standards Committee）為了因應「2009年經濟復甦暨再投資法」（America Recovery and Reinvestment Act, “ARRA”）的通過，制定了新的電子醫療紀錄的隱私、安全標準，以擴大保護電子醫療紀錄的使用安全。 這次制定的電子醫療紀錄的隱私、安全標準，將透過具有足夠防護能力的醫療資訊科技系統標準，來保護電子醫療紀錄的交換，並且擴大適用範圍到醫療照護廠商與提供者，要求其必須在2011年前達到幾項資訊的使用控制標準，包括「醫療保險可攜與責任法」（Health Insurance Portability and Accountability Act, “HIPAA”）與「加密促進標準」（Advanced Encryption Standard）之相關規定，以完備個人電子醫療資訊的保護網。 在此次訂立的標準之下，任何人員或是應用程式欲使用與接近電子醫療紀錄，應符合法律所授予的接近與使用之要件。同時，處理個人醫療資訊的系統，也必須具備對個人醫療資訊加密與解密的能力，以保障個人醫療資訊的安全與完整。除了以上的要求，這些標準也要求相關的適用機構，必須在2013年以前完成符合病歷交換格式（HL7）的使用接近控制、安全宣示標記語言（Security Assertion Mark-up Language, “SAML”）、網路服務認證（Web Service Trust, “WS-Trust”）以及促進資訊標準建置組織（Organization for the Advancement of Structured Information Standards, “OASIS”）的機制，以保障醫療資訊的安全。