德國數位經濟2017監測報告及建議
德國經濟與能源部於2017年12月公布數位經濟2017監測報告，就ICT及網路經濟的表現和競爭力統計各產業數位經濟程度，並針對德國數位轉型現況及挑戰進行分析並提出相關建議。
報告資料指出， 在六大創新應用潛力的部分，14%的企業已投入工業4.0改造，集中於機械製造業，數量有逐步上升趨勢；物聯網應用則以服務業居多，特別是知識密集型服務提供者；33%的企業有提供智慧服務，以客戶為導向的企業，例如資通訊業、金融保險業，使用比例更為明顯；19%企業開始利用巨量資料，多集中於大企業或先進產業；11%企業有利用機器人及感測器；人工智慧則尚處於起步階段，而使用者多集中於資通訊產業。就上述資料顯示，推動數位轉型尚待加強。另外，今年監測報告聚焦「數位聯網及合作」議題，結果顯示，約六成的企業與其商業客戶有進行數位聯網，而只有約四成的公司與新創公司有合作，因此尚有許多創新潛力尚未得到充分利用。
國際數位經濟排名第六，落後美國、南韓、英國、日本、芬蘭。在獲得風險資本可能性的表現最佳，整體創新能力也處於相對領先地位，惟電子化政務服務較為落後，有待加強。在關鍵政策需求部分，以寬頻建設促進政策、創建數位化友善法律框架，以及獲取創新基礎的公共知識最受矚目。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國金融監理機關，針對RBS集團旗下之三間銀行2012年所發生的資訊安全問題，共處以五千六百萬英鎊的罰款。 RBS、NayWest以及Ulstet的客戶於2012年6月，因為銀行執行的軟體更新發生技術上問題，在使用服務（包含線上服務）時，遇到存款結餘及付款執行的正確性問題。 針對此項資訊上的問題，英國金融行為監管局（FAC）處以四千二百萬英鎊的罰款；另一機關，英國審慎管理局（PRA）亦罕見地再以違反「金融機構應以適當風險管理系統以及合理之注意義務，有效管控其服務」規定之理由，另對該銀行處以一千四百萬的罰款。這是首次2個主管機關對於銀行未能有效辨識及管理其已暴露之資訊風險共同處罰之案例。 PRA指出，資訊風險管理系統適當的發揮功能以及控制，是一個公司健全不可或缺的部份，同時對於英國金融體系的穩定也特別重要。 FCA亦試圖開始評估銀行對於他們所曝光的資訊風險的管理程度，以及銀行的管理階層如何去掌握自己銀行，因為技術錯誤所造成的影響程度。 RBS聲明公司已經在主營運系統外建置了鏡像系統，可以繼續處理「主要客戶服務」的顧客交易；同時也可以修復主營運系統。
新加坡個資保護法責任指南新加坡個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)的基本原則之一在於可歸責性(Accountability)之建立，原因在於個資保護的責任歸屬，是組織對個資的持有與控制所為的承諾與責任表示。因此，PDPA第11、12條之法遵責任，組織必須對所持有或控制的個資負責，並且需制定並實施資料保護政策、溝通並告知員工相關政策、及履行PDPA義務所必須施行之流程與作法。於組織責任而言，PDPA雖有強制性義務責任，但應忖量組織內部責任歸屬的措施，而非僅將責任落於遵守法律的程度，組織必須從合於法規的方法轉為基於責任歸屬的方法來管理個人資料。 從而，該指南在政策、人員、流程等領域中透過資料生命週期的循環，確立組織責任歸屬。從落實良好的責任制始於組織領導力的概念出發，設定組織管理高層之職責與調性，繼而規劃處理個資及管理資料風險的方法。並由組織人員治理面向，確立溝通資訊與員工培訓知識與資源。除此之外，也在特定流程設置上，紀錄個人資料流動，了解如何收集、儲存、使用、揭露、歸檔或處理個人資料為流程的首要任務，繼而確認資料保護層面主要的差距與需要改進的領域。再將資料保護實踐於業務流程、系統、商品或服務。
美國與歐盟共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》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。
日本通過《減少食品損耗促進法》隨著地球人口增加，糧食問題日益嚴重，而土地資源有限及氣候變遷也影響著產量。除了開源—提升糧食產量之外，如何節流—減少糧食浪費，也成為各國重要課題。日本為因應聯合國永續發展目標（SDGs）中的具體目標12.3：「在2030年之前，達到減少生產供應鏈糧食損失，同時掌握消費端食物浪費流向。」並改善國內食物大量損耗的問題，參議院於2019年5月24日表決通過由跨黨派議員聯盟提出的《減少食品損耗促進法》（食品ロス削減推進法）。有鑑於日本的循環型社會法制體系中，已有以實現食品環保3R（Reduce, Reuse, Recycle）為目的之《食品循環利用法》（食品リサイクル法），《減少食品損耗促進法》要求中央及地方政府在依既有相關法規，實施食品廢棄物減量時，也應考量本法之目的和內容，適當地推行措施。 《減少食品損耗促進法》將「減少食品損耗」定義為：「防止仍能食用的食品不被廢棄之社會性措施。」並定義「食品」 係除《醫藥品、醫療機器等法》第2條第1項所稱之「藥品」、同條第2項所稱之「醫藥部外品」及同條第9項所稱之「再生醫療等製品」以外之飲品及食物。 依《減少食品損耗促進法》之規定，未來內閣府將設立名為「減少食品損耗促進會議」（食品ロス削減推進会議）之專責機關，制定減少食品損耗的基本方針，並審議相關重要事項及推動政策之實施，而地方政府也應努力制定具體的相關促進計畫。本法也鼓勵企業與中央和地方政府合作，積極減少食物廢棄物，同時希望消費者自主採取行動。「減少食品損耗」作為從食品的生產到消費各階段的重要目標， 將成為新的全民運動。