中國大陸為推動商業銀行電子支付業務健全發展、保障電子支付業務中當事人之權益、防範電子支付業務風險並確保銀行與客戶之資金安全, 繼 中國銀行業監督管理委員會 (銀監會)於 5 月 19 日發佈《電子銀行業務管理辦法(徵求意見稿)》(草案)之後,中國人民銀行 於 6 月 9 日公佈《電子支付指引(徵求意見稿)》 (草案), 公開諮詢大眾的意見。該草案規定電子支付指令 ( Electronic Payment Instruction, EPI ) 與書面支付憑證可以相互轉換,兩者具有同等效力。 為達到安全控制,該草案不僅要求銀行採用規定的資訊安全標準、技術標準、業務標準,建立有效的管理制度,同時要求確保業務處理系統的安全性、交易資料的不可否認性、資料儲存的真實性、客戶身份的辨識性,以妥善管理安全認證資料。此外,該草案還對支付過程中所發生的錯誤與責任作了詳細規定。 在風險控制方面, 銀行亦應針對不同客戶,在電子支付業務類型、單筆支付金額和每日累計支付金額等方面作出合理限制。銀行通過網路提供網上支付業務,公司行號與個人客戶之單筆支付金額不得超過 5 萬元。 該草案所稱電子支付是指公司行號或個人通過電子終端機,直接或間接向銀行業金融機構發出支付指令,實現貨幣支付與資金轉移。 電子支付的業務類型分為網上支付(透過網路)、電話支付、移動支付(透過行動通訊設備)、銷售點終端 (point of sale) 交易、自動櫃員機 (ATM) 交易和其他電子支付。
基因改造 70g胖老鼠減重成為40g中研院今天發表一份研究成果:利用「基因改造」,成功的將七十公克的胖老鼠減重到四十公克,而且沒有什麼副作用。未來經過人體實驗,將有機會成為人類減肥的最新方法。 研究團隊發現,脂肪細胞活性與細胞內的粒腺體含量有關,而「粒腺體」就相當於細胞的「火力發電廠」,專門幫助代謝熱量、並轉化為能量供體內使用。當脂肪細胞含有大量粒線體的時候,就可以自行代謝體內所堆積的油脂、健康瘦身。計劃主持人、分子生物研究所副研究員李英惠解釋:利用藥物刺激,可以誘發體內的一種「Gs蛋白」,在老鼠胚胎上進行基因改造,或是後天以藥物餵食老鼠,活化體內GS蛋白質,透過各種方式,証明GS蛋白質的確可以增加脂肪細胞中粒腺體含量和活性,慢慢的代謝掉細胞內堆積的油脂。研究團隊還意外發現,改造後的老鼠,不但不容易發胖,而且平均壽命還增加了20%。 目前動物實驗已經證明:體內具有這種改造過的脂肪細胞,不但不容易發胖,壽命也可以增長。未來經過人體實驗,將有可能成為人類「健康減肥」的最新方法。
大阪框架(Osaka Track)2019年6月28日於日本大阪舉行的G20高峰會上,大阪框架(大阪トラック、Osaka Track)再次躍上國際檯面,日本首相安倍晉三在G20高峰會的數位經濟議程當中,倡議建立大阪框架作為資料跨境流通之標準。安倍強調數位化對促進各國經濟發展與創新意義重大,而在數位時代下資料作為重要的成長動力來源,為了能最大化資料運用的可能性與發展潛力,建立一套國際通用的資料流通機制顯然已勢在必行。 「大阪框架」概念的首次提出,源自2019年1月23日安倍首相於瑞士達沃斯所舉辦的世界經濟論壇(World Economic Forum)中所發表的演講,強調資料將是21世紀經濟發展的關鍵資源,透過建立一套國際通用的資料自由流通機制,將有助於確保在數位時代下各種新興科技的創新與發展,不會受到各國管制措施及資料在地化(data localization)政策所阻礙。 「大阪框架」的核心為建立「可資信任的資料自由流通機制」(Data Free Flow with Trust,簡稱DFFT),透過建構國際所共同信任的資料跨境流通機制,將有助於推動包含電子商務在內等各式資料之流通與利用,進而促進數位創新;安倍宣示2019年大阪G20高峰會為大阪框架的起始點,並強調基於此前提出之WTO電子商務共同聲明,期許能透過WTO各會員國的合作,實現建立國際通用的資料跨境流通機制之目標。
新加坡金融管理局(MAS)發布「人工智慧風險管理工具包」新加坡金融管理局(MAS)於 2023 年中旬啟動「MindForge 計畫」,旨在協助金融機構強化其人工智慧(AI)風險管理能力。該計畫於2026年3月20日完成第二階段,並發布由MAS聯合24家領先銀行、保險公司與資本市場公司等產業夥伴共同開發的「人工智慧風險管理工具包」。該工具包內含「AI風險管理營運手冊」(下稱「營運手冊」)與「AI風險管理實施案例」(下稱「實施案例」),提供實務資源以管理涵蓋「傳統AI」、「生成式AI」及「新興代理型AI」技術的相關風險,確保產業能安全且負責任的導入AI。「營運手冊」依據MAS的監理期望,將AI 風險管理框架分為四大核心:一、範圍與監管:建立AI治理框架並釐清AI監督的角色與責任。二、AI風險管理:透過組織的系統、政策與程序,識別AI應用情境,進行風險重大性評估,並建立AI盤點清單。三、AI生命週期管理:實施AI應用完整生命週期的控制措施。四、促成因素:發展組織能力、基礎設施與資源,以確保能持續支持負責任的AI應用。「實施案例」則收錄如星展銀行(DBS)及瑞士寶盛(Julius Baer)等機構的AI風險管理實務。未來,MAS 將於「BuildFin.ai」倡議下成立專責小組,持續開發建構管理新興技術風險的框架。 相較於新加坡著重建立全方位治理架構,資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心(下稱「資策會科法所創智中心」)於同年 2 月發布之「金融業人工智慧(AI)風險管理實務指引」,則更強調將風險控管「整合」至既有流程中,透過與業務流程的結合實踐韌性管理。該指引奠基於「人工智慧基本法」,並進一步連結「台灣智慧財產管理規範(TIPS)」驗證角度,協助機構精準掌握應用情境並具體化風險。透過將管控機制立基於資安、資訊及智財三大支柱,降低法遵成本與業務衝擊,並藉由分階段與分級管理,引導金融機構從核心防護逐步深化管控機制。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)