考量金融服務業面對科技之影響,金融領域必須轉型,以維持競爭力與時並進,新加坡金融監管局於2017年10月30日發布金融服務領域之產業轉型藍圖(Industry Transformation Map),旨於成為一個連結全球市場、支持亞洲發展,以及為新加坡經濟服務之全球金融中心。
該產業轉型藍圖包含了三部分,分別係:商業策略、創新與監理、以及就業與技能。
一、商業策略:成為領先國際財富管理樞紐。為推動亞洲發展,新加坡金管局預計與業界合作,將新加坡發展為私募市場融資平台。
二、創新和監管:發展重點為促進金融領域創新之普及,並鼓勵使用科學技術提升效率與創造機會,其具體方式包括:
三、就業和技能:新加坡金管局將擴大金融服務業的人才庫,加強新入和中期轉換跑道之人員在資訊科技上的專業技能。
該金融服務產業轉型藍圖之目標為,每年在金融領域達到4.3%實際增長值,並創造3,000個工作,其中金融科技領域部分達成1,000個工作機會。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
生技公司 Cell Therapeutics Inc.(http://www.cticseattle.com/) 於週ㄧ (04.10.2006) 表示該公司已取得新的抗腫瘤藥物專利。 該件由美國專利暨商標局 (U.S. Patent and Trademark Office) 核准,並且為 Cell Therapeutic 之歐洲子公司所擁有之專利涵蓋了目前正進行臨床前測試的治療劑- CT-45099 ,以及其類似物,該治療劑屬於小分子的抗細胞骨架蛋白 (Tubulin) 藥劑。細胞骨架蛋白細形成微管 (Microtubule) 的主要成份,而 CT-45099 以及其類似物可藉由阻斷細胞骨架蛋白達到抵抗腫瘤的目的。 根據該公司表示,相較於其他腫瘤治療藥劑,如 TaxolR 以及 TaxotereR ,於細胞分裂時穩定細胞骨架蛋白並且防止其分解,以殺死腫瘤細胞; CT-45099 係於細胞分裂時阻斷細胞骨架蛋白的組裝,並且使細胞骨架蛋白處於不穩定的狀態,以殺死細胞。此外,該治療劑可被使用於治療結腸、肺、胃以及前列腺之腫瘤細胞株。 Cell Therapeutics 也表示,該新型抗細胞骨架治療劑並不容係受到多重抗藥性 (Multi-drug resistance, MDR) 的影響,而多重抗藥性是腫瘤細胞對標準化學療法所發展出的最常見抵抗方式之ㄧ。 Cell Therapeutics 所擁有的該專利預計在 2022 年 4 月到期。
歐盟法院裁決:網站「預先選取同意」不構成ePrivacy Directive及GDPR合法有效的同意歐洲聯盟法院(CJEU)2019年10月1日對Planet49案(Case C-673/17)作出裁決。Planet49 GmbH為線上遊戲公司,用戶必須註冊並填寫姓名、地址等資料,點擊「參加」鍵後,會出現兩個選項框,一為「同意接收贊助商及合作夥伴的廣告訊息」,用戶必須勾選此一選項始可參加;另一選項框是「同意將用戶的Cookies用於廣告目的與分析」,此一選項已被預先勾選,而用戶可以取消勾選;在選項旁附有說明(如Cookie的用途等),並告知用戶可以隨時刪除所設置的Cookie。 歐盟法院針對《電子通訊隱私指令》(ePrivacy Directive, ePD)以及《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)進行闡明,重點如下: 一、ePD所要求對於Cookie儲存與使用的「同意」必須符合GDPR的「同意」原則,必須是當事人自願、具體、知情且明確的同意,本案「預先勾選同意」不構成有效同意。 二、「同意」必須特定對象,而不能藉由其他標的加以包裝、暗示,用戶點擊「參加遊戲」不能代表「Cookie的同意」。 三、ePD是對於用戶資料儲存與取得的保護,不論是否涉及「個人資料」均有ePD的適用,而必須取得用戶同意。 四、對於Cookie的使用必須清楚揭露,包括Cookie用途、運作期間、第三方是否有機會取得此一資訊等,以確保用戶確實了解其所為「同意」的內容與範圍。
強化驗證技術以遏止網路犯罪美國聯邦政府與企業界正朝向增加驗證技術的使用,以遏止線上詐騙的盛行,所謂「雙重驗證( ”two-factor” Authentication)」機制,為美國聯邦財政機構檢測委員會(Federal Financial Institutions Examination Council, FFIEC )與美國芝加哥直銷協會( The Direct Marketing Association, DMA )推行,主要要求檢查除用戶名稱和密碼以外的東西來確認顧客的身份。 美國聯邦財政機構檢測委員會 —包括聯邦儲備(Federal Reserve)和聯邦存款保險公司(Federal Deposit Insurance Corp.,FDIC)等管理者在內,要求銀行2006年底皆必須加強網上身份驗證措施,如給每個顧客一份加密的憑證,這些憑證會向銀行證明用戶的真實身份。且該加密的憑證不會向發放該憑證的其它網站做出回應,這樣既保護了用戶,也保護了銀行。此外,美國聯邦財政機構檢測委員會審查員亦會定期檢查銀行的執行情況;而以美國芝加哥直銷協會為例,其要求會員於交易時所使用之電子郵件,須取得電子郵件系統的驗證,以確保電子郵件係由該協會成員所發出。 如同美國芝加哥直銷協會執行長 John A. Greco 所言,消費者可藉由此種驗證方式增加更多信心,對於其所取的資訊係來自可靠來源並具有合法性,可使市場減低網路犯罪之產生並對於政府、企業及消費者有更多保障。
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧(AI)治理指引,並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會(The Federation of State Medical Boards, FSMB)於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」(Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice)指引,明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟,以履行其倫理與專業職責,期能藉此降低對患者造成傷害之風險;本指引之特色在於,其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下,以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管: (1)透明度與揭露(Transparency and Disclosure): 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度;各州醫療委員會應制定明確之指導方針,向患者揭露AI之使用情況,其有助於患者與醫師之理解,但不會造成不必要之行政負擔;FSMB 應制定文件,詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性,以協助醫療委員會發揮監管者之角色,並應制定常見問題與最佳實務文件,作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 (2)教育與理解(Education and Understanding): FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴,應為醫師、醫療委員會與患者,確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源,該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 (3)負責任之使用與問責(Responsible Use and Accountability): 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具;選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告,並應設計一個定期檢視工具功效的流程;AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計,以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準(standard of care);FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 (4)公平性與近用(Equity and Access): 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處;FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則:醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響;FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 (5)隱私與資料安全(Privacy and Data Security): AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施,以保護AI開發與評估時所利用之患者資料,通常情況下應告知患者資料如何被利用,且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策,包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 (6)監督與監管(Oversight and Regulation): 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時,不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力,其包括問責議題之考慮,特別是當AI系統變得更加自主時;各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」(practice of medicine)進行法律定義,以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 (7)法律法規之持續審查與調整(Continual Review and Adaptation of Law and Regulations): 各州醫療委員會應在FSMB之支持下,隨著AI之不斷發展,持續檢視與更新與AI相關之指引與法規;政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響,例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響;FSMB 應建立一個專門團隊,持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出,AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任,醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同,醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性,因此於將AI系統用於患者照護前,醫師應以合理努力識別與解決偏差(如虛假或不準確之資訊等)。