英國電信管理局(OFCOM)經過兩年的調查,於2010年12月21日發佈一項反對聲明(Statement of Objections),認為英國電信公司(BT)自2008年7月至2009年4月間的批發終端語音電話(wholesale end-to-end voice calls)產品訂價,可能涉嫌價格擠壓(margin squeeze)之濫用獨占地位行為,違反英國1998年競爭法第二章與歐洲聯盟運作條約第102條規定。 本案係由THUS與Gamma Telecom兩家公司向OFCOM提出檢舉;該兩公司均係由BT提供其批發電話產品,再轉提供服務予家用或商業零售客戶。檢舉人指稱,由於BT的訂價低於成本,並意圖消滅或削弱市場競爭,將迫使部份提供載具預選(Carrier Pre-Selection)服務的業者退出市場。 在OFCOM作成最終決定前,BT仍可在十二週內以書面或口頭表示意見;BT的發言人則反駁了此項指控,並表示將充分參與OFCOM的調查。然而,如BT經確認違反競爭法,將可能遭OFCOM處以批發電話業務年收入百分之十的罰款。據分析師表示,罰款金額可能達數千萬英鎊。
加拿大隱私主管機關發布個人資料保存與處理指引文件在世界各國,無論是公務機關或非公務機關,均無可避免地大量蒐集個人資料,這些資料包括一般民眾、雇員、顧客或潛在客戶等。對此,加拿大隱私委員會辦公室(Office of the Privacy Commissioner of Canada,簡稱OPC)發布關於「個人資料保存與處理指引文件:原則與良好實作」(Personal Information Retention and Disposal:Principles and Best Practices),以協助聯邦機構與私人機構對組織內部保有之個人資料,做好妥善保存與處理。 OPC建議組織應在內部制定相關管理政策與程序,並於指引文件中提出11項參考要點,其中包括1.是否定期審查蒐集個人資料與保有目的之關連與妥適性?多久審查一次;2.對於保有之個人資料及保存目的是否進行清查與盤點?多久確認一次?3.個人資料儲存的形式與地點為何?是否有備份?4.法律是否有規定最低保存期限?5.組織如何處理個人資料與相關備份檔案?6.對於儲存個人資料之裝置或設備,是否採行適當地安全維護措施?7.個人資料保管與處理相關政策的核決人為誰?8.對於利用資料生命週期追蹤資料,是否存在適當管制程序?9.內部員工是否了解並熟悉組織關於個人資料保存與處理之政策規定?;是否有制定文件銷毀之安全措施?10.資料等候處理期間是否受到安全妥善之保管?11.對於使用資料之第三方,是否有透過合約或其他機制進行有效監督管控措施?是否制定定期查核機制?等,期以協助組織掌握政策與程序制定要領。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
英國擬設立數位交易所,改革政府購買數位工具之方式英國創新科技部(Department for Science, Innovation and Technology,下稱創新科技部)2025年6月7日發布消息,英國政府正在建立第一個國家數位交易所(National Digital Exchange, NDX),並預計於2026年試行,數位交易所可協助英國各政府機關可以更快速且容易地購買合適的數位工具,並期望每年節省12億英鎊(約等於新臺幣481億元)的政府支出,並賦予公務員(使用者)可對供應商進行評分。 2025年1月25日英國政府公布「數位政府現狀審查(State of digital government review)」報告,英國政府2023年於數位技術支出超過260億英鎊(約等於新台幣10,435億元),英國有數百萬人民仰賴政府機關、醫院、學校及相關機構所提供的數位服務,另報告中指出英國二級醫療機構及地方議會仍各自辦理雲端服務、網路與設備採購,因此採購時各機關錯失了與供應商議價的能力,此外僅有28%的公部門主管表示,其所在的部門有能力追蹤並確保供應商提供的技術及服務符合其價值。 國家數位交易所係由創新科技部進行審核與管理,需求機關可自國家數位交易所購買所需之數位工具,上架之數位工具除經創新科技部審核外,亦由該部會與供應商進行全國統一的價格協商,採購方可根據其實際需求透過人工智慧與供應商進行配對,藉由國家數位交易所採購數位工具,相較於需求機關自行辦理採購流程花費數月時間,可減少至幾小時,此外國家數位交易所目標於3年內將參與政府採購的中小型企業比例提升至40%。 我國數位發展部及經濟部現行亦有針對軟體、資訊服務及數位新創產品或服務辦理共同供應契約,供全國公務機關參與訂購,除可節省我國政府機關自行辦理採購案所花費時間及人力,透過複數決標的採購方式,單一產品可以有較多的供應商供機關選擇,同時提升供應商的曝光機會,以促進我國資訊產業發展。英國新設立之國家數位交易所後續制度及未來運作方向,值得持續追蹤。