澳洲財政部發佈群眾募資法制框架選項之諮詢文件
2014年12月澳洲財政部就股權式群眾募資(Crowd-Sourced Equity Funding, CSEF)對外發佈政策框架選項的諮詢文件，為使新創企業容易對廣大的中小投資者籌集資金，該稿件承認政府需要採取行動，以克服現有的監管障礙，以利在澳洲廣泛的使用群眾募資這項工具。
提出討論文件的三個政策選項包括：
一、 公司和市場諮詢委員會（CAMAC）在2014年6月提出的法制框架。
二、 在2014年4月份於紐西蘭生效施行的紐西蘭模式(New Zealand model)的法制框架。
三、 維持現狀。
上述方案各具特色及優缺點，在公司和市場諮詢委員會(CAMAC)的提案中，建議專注於修改聯邦公司法，創造一類特殊的豁免上市公司(不需召開年度股東大會、提供經審計之財務報告等)，且限制符合條件之小型企業才能納入，此外，設定200萬美元的募資上限，並可在12個月內在此範圍內提高募資；在中介機構部分，需持有澳大利亞金融服務執照(AFSL)，對於盡職調查(Due diligence)所承擔的責任要求較低，須提供風險警告予參與群眾募資的投資者，且禁止提供其投資諮詢和貸款；對於投資者之規定，則設有個案均僅能投資2,500澳幣的上限以及12個月內投資股權式群眾募資，總金額不得超過10,000澳幣的限制。
若選擇第二方案，即使用已於2014年4月生效的紐西蘭法制框架，與第一方案相較具有諸多相似之處。然而，兩制間也存有顯著的差異，包括紐西蘭模式並未特別創設一類豁免上市公司、也未將進行股權式群眾募資的公司限制於小企業；對中介機構平台的收費標準不設限制，資訊揭露要求亦較低；而對參加投資者的投資金額限制原則上是近乎相同的。
如果選擇第三個維持現狀方案，在現行法制下意味著群眾募資起始時將面臨50名非員工股東的上限、股份公開報價禁令的限制，設立後須負擔如定期發佈經查核之財報等較一般私有企業更繁重的公司治理要求，此外，中介機構如群眾募資平台等也必須擁有澳大利亞金融服務執照(AFSL)。
諮詢文件訂立2014年12月8日至2015年2月6日這段期間內，向大眾公開徵求建議，並要求各利害關係人如中介機構，包括創投基金與群眾募資平台之意見。以推動群眾募資法制化，並尋求進一步的磋商出可能的立法草案，在確保減少監管障礙與保持充足投資者保護之間取得適當的平衡。可預期的未來這一年群眾募資的法制架構將在澳洲逐漸明朗化。
- Michael Hansel & Richard Hanel, Corporate advisory and governance alert: crowd sourced equity funding – riding the wave of change, Hopgoodganim, Jun 19
- Andrea Beatty, Brad Lynch, Russell Lyons & Becki Tarn, CAMAC's report on equity crowdfunding, JDSUPRA, Jun 19, 2014
- Kye White, Regulation hold-ups put Australia at risk of falling behind in the equity crowdfunding stakes, startupsmart, Sep 18, 2014
- A big step forward for crowd-sourced equity funding, GRTLAWYERS, Dec 12, 2014
- Andrew Macpherson, Equity crowd funding in Australia – Where to now? MacphersonGreenleaf, Dec 18, 2014
- Andrea Beatty, Brad Lynch, Russell Lyons & Becki Tarn, Treasury releases discussion paper on crowd-sourced equity funding, JDSUPRA, Dec 29, 2014
- Australian Government Treasury, Crowd-sourced equity funding discussion paper(2014)
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人工智慧即服務（AI as a Service, AIaaS）人工智慧即服務（AIaaS）之定義為由第三方提供人工智慧（AI）外包服務，其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗，同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有：（1）降低成本：一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本，AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。（2）即用性：AIaaS供應商提供之AI服務為即用性，無須太多專家介入修改即可使用。（3）可擴展性：可由較小之項目開始試驗，逐步擴張調整服務，因此具有戰略靈活性。然而，AIaaS亦有以下潛在缺點：（1）降低安全性：公司必須交付大量資料給AIaaS供應商，因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。（2）增加依賴度：若發生問題時，必須等待AIaaS供應商進行處理。（3）降低透明度：由於是即用性之AI服務，對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。（4）限制創新：因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化，因此限制公司創新發展之可能。