澳洲證券投資委員會(Australian Securities and Investments Commission, ASIC) 於2016年12月15日發布第257號法規指導(Regulatory Guide 257,RG 257)-在未持有AFS或信用執照的狀態下測試fintech產品與服務(Testing fintech products and services without holding an AFS or credit licence)。RG 257並包含澳洲的監理沙盒架構。重要內容如下:
1.有別於其他國家的監理沙盒需要申請方能適用,透過法規以及ASIC澳洲已經提供一些鬆綁機制,換句話說並不需要事先申請就可以取得監管沙盒鬆綁。例如非現金支付產品,包含儲值卡,以及某些國外交易服務。
2.ASIC的fintech 執照豁免見諸於ASIC Corporations (Concept Validation Licensing Exemption) Instrument 2016/1175 以及ASIC Credit (Concept Validation Licensing Exemption) Instrument 2016/1176。
3.ASIC也可個別提供客製化的執照豁免以促進產品或服務測試,個別豁免就比較接近其他國家的監管沙盒架構。
因此基本上,只要符合法定以及上述兩個instruments的規定,就可以自動取得監管沙盒的鬆綁,而無需另外申請,唯需「通知」ASIC,並提供相關資料。監理沙盒的適用期間為十二個月。但是如果不符法定以及Instrument 2016/1175、Instrument 2016/1176的規定,也可以另外向ASIC申請客製化的豁免。
目前可適用Instrument 2016/1175的金融服務包含:
•掛牌的澳洲證券;
•簡易管理的投資架構;
•存款產品;
•某些一般的保險商品;以及
•「授權存款取用機構(authorised deposit-taking institutions,ADIs)」發行的支付產品。
唯須注意的是,Instrument 2016/1176允許有限的信用協助,但是不得提供借貸。另外,使用監理沙盒的fintech企業最多只能有100個零售客戶,以有效控制風險。
近年來,人工智慧(Artificial Intelligence, AI)於藥品生命週期各階段的應用快速發展,有望促進藥品研發創新並縮短上市時程。然而,AI技術開發、部署、運用與維護皆涉及複雜的治理議題,為確保AI產出結果準確且可靠,並保障藥品安全且有效,有必要於藥品監管體系建立AI管理機制。 美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)與歐洲藥品管理局(European Medicines Agency, EMA)於2026年1月14日共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》(Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development),建立AI應用於藥品生命週期的治理框架。 該文件提出10項指導原則,包括: 1.AI開發與使用須符合倫理原則並落實以人為本的價值 2.採取風險為本的方法進行驗證、風險緩解與監督 3.遵循相關法律、倫理、技術、科學、資安及與監管標準,包括優良實務規範(GxP) 4.明確界定使用情境(Context of Use) 5.整合AI技術與使用情境之跨領域專業能力 6.強化資料治理與文件化 7.依循系統設計與軟體工程最佳實務進行模型開發並採用適切資料 8.採行風險為本的效能評估 9.落實AI技術生命週期管理 10.提供清楚且必要的資訊揭露 兩大監管機關強調,該文件可作為未來制定共識標準與監管指引的基礎,並促進國際監管調和與合作。預期將成為各國監管機關建構AI應用於藥品監管體系相關政策、法規與指引的重要參考。
淺談美國行動健康服務應用程式之管理規範 美國專利商標局發布「發明AI」分析報告,由美國專利申請趨勢分析AI技術普及情形美國專利商標局(USPTO)於2020年10月27日發布「發明AI:由美國專利觀察AI普及情形」(Inventing AI: Tracing the diffusion of artificial intelligence with U.S. patents)智財資料分析報告,本報告分析2002年至2018年共16年間美國AI專利之申請資料,發現在AI專利申請數量由3萬件成長至6萬件,成長幅度為100%,而在全體專利當中AI相關專利所占比率,也由原本的9%成長至接近16%,顯示在AI技術研發創新與普及率的顯著成長。 報告指出,自1950年圖靈(Alan Turing)提出「機器能否思考?」問題以來,現今AI技術的發展已經達到連圖靈也會讚嘆的水準,AI技術在發明領域的重要性益發提升,活躍於AI領域的發明人占全體專利權人的比率也從1976年的1%提升到2018年的25%,在組織的發明專利上也呈現相同的趨勢;除了美國銀行(Bank of America)、波音公司(Boeing)以及奇異電子(General Electric)之外,前30大頂尖的AI公司都來自資通訊領域,其中佔據首位者為擁有46,752項專利的IBM,其次為擁有22,076項專利的微軟以及10,928項專利的Google,而AI技術的應用領域也更加多元,並且與在地產業做結合,例如應用在奧勒岡州的健身訓練與設備以及北達科他州的農業上。 USPTO指出,經由專利資料分析顯示AI技術的發展不僅有顯著的成長,並逐漸與在地產業結合、落實在不同產業領域的多元應用,AI對於產業的影響力將不亞於電力或半導體,隨著AI領域發明人的顯著成長,未來將有更多AI技術在各領域的應用出現,而擴大AI影響力的關鍵在於發明者與公司能否成功將AI納入現有或新產品的功能、流程或服務之中。
德國新聯邦個人資料保護法將於2018年5月施行德國聯邦議院在今年4月27日通過「個人資料保護調整和施行法」(Datenschutzanpassungs- und Umsetzungsgesetz, DSAnpUG),其中包含新的德國聯邦個人資料保護法(Bundesdatenschutzgesetz, BDSG)。在這部新的法案中,已施行40年的 BDSG進行大幅調整以符合歐盟個人資料保護規則(Datenschutzgrundverordnung , DSGVO)的標準。 所有歐盟成員國將於2018年5月25日開始適用DSGVO的規定。DSGVO希望能在歐盟成員國內,形成一套具有法律統一性、標準性與高水準的個人資料保護制度。這也意味著侵害個人資料保護的違法行為,如:未使用適當的加密技術以確保個人資料安全,可能受到更嚴重的處罰,最高可達2,000萬歐元或企業全年營業額的4%。 DSGVO的目的在確保歐盟成員國間個人資料保護的共同法制標準,但考量到各成員國間的區域差異,DSGVO也提供國家立法者約60條的開放性條款(Öffnungsklauseln)─允許許多地區的成員國在特定條件下可不依循DSVGO標準。德國聯邦政府在新的BDSG,也運用了這些開放性條款。但有批評者認為,部分新的BDSG規範內容已超越DSGVO的條文規範,如:個資保護專員(Datenschutzbeauftragten)的就業保障。因此,新的BDSG與歐盟法律不符的部分,很可能被宣布違反歐盟法律。另一方面,舊的BDSG僅有48條規定,而新的BDSG則超過85條規定,且更為複雜,這都提高了法律適用上的難度。 雖然新的BDSG其適法性仍有爭議,且是否能通過司法審查亦屬未知。但盡管如此,隨著DSAnpUG 及新的BDSG法律條文制定,未來德國個人資料處理的基本法律框架已確定。由於企業個人資料處理的基本原則已明訂於DSGVO中,且新的BDSG仍是依照DSGVO的規範而制定,因此企業應盡速審查和調整他們的契約和流程,以符合DSGVO的規範要求。