科技巨頭Google目前預計依循Apple Card模式,與花旗銀行、Stanford Federal Credit Union合作開發「Google Card」智慧簽帳金融卡。
雖目前尚未正式發行,但根據TechCrunch報導指出,使用者在連結銀行帳戶後,可向Google Card轉入資金或從卡中轉出資金,消費時會直接從個人連結的銀行帳戶扣款。此外,Google Card將連接到具有新功能的Google應用程式,讓使用者得以輕鬆監管消費狀況、確認餘額或鎖定帳戶。
這對於Google來說,為非常重要的一步,因Google本身掌握巨量資料,因此透過Google Card,Google有機會獲得新的收入和消費數據,其將向消費店家酌收交易手續費,再與銀行拆分;此外,Google Card的隱私權政策中,可能利用用戶消費的交易數據,以改善投放商品廣告的衡量標準,若Google可以其金融商品推動銷售,將使更多的品牌願意購買Google廣告。
長期影響來看,Google Card可為Google提供銀行業務,包括股票經紀業務、財務建議或AI會計、保險、借貸諮詢,而因Google掌握大量數據,將可能使Google比傳統金融機構更能準確的管理金融風險,透過應用程式、廣告、搜尋和Android系統,Google和消費者之間建立深厚關聯,為推廣和提供金融服務建立一個充足的背景。隨著武漢肺炎疫情的漸緩,高利潤的金融商品也將幫助 Google 開發有效的收入機會並藉此提升股價。
隸屬於聯合國之下的潔淨能源部長會議(Clean Energy Ministerial, CEM)於2012年4月25-26日於英國倫敦舉行第三次會議,共有來自23國家的代表以及私人代表參與,針對潔淨能源的議題予以討論,探討如何加強各國政府間的合作,以推動公部門與私人對於潔淨能源發展的參與。此一會議中承諾支持由聯合國秘書長倡議的「全面永續能源(Sustainable Energy for All, SE4ALL)」所設定的2030永續能源目標,承諾改善能源效率、提升再生能源、及確保能源利用。相關內容包括: 1.提高能源效率 有16位參與CEM的政府代表亦參與「超高效的設備和器具部署計畫(Super-efficient Equipment and Appliance Deployment , SEAD)」,承諾將推動能源效率,以幫助消費者和企業獲得節能器具和設備。此一努力將能使消費者在未來二十年節省超過一兆美元,並且估計自2012年至2030年能減少110億公噸的二氧化碳排放。具體措施包括推出全球效率獎章的競賽(Global Efficiency Medal competition)、藉由公私合作來推廣高效能產品、加速照明設備在全球市場的轉型、建立全球通用的產品識別系統等。 2. 促進再生能源及其他低碳能源的發展 例如英國宣布投入六千萬英鎊的資金於碳捕獲(carbon capture)與儲能技術的發展。此外,丹麥,德國和西班牙發布了一個全球性的再生資源地圖,標示世界各地的太陽能和風能能源的潛力,並基於能源價格、財務成本及獎勵計劃,來評估不同國家對這些資源開發的成本效益。 3.確保能源的利用 例如義大利和美國宣布發展印度的照明計畫,將在2015年底提供200萬人現代照明服務。又,在非洲照明方案,已經提供250萬人民離網照明裝置(off-grid lighting devices)。這些計畫均附屬於「全球照明和能源利用合作組織(Global Lighting and Energy Access Partnership, Global LEAP)」,該組織宣布將對於缺乏現代能源選擇的消費者,推動低成本且確保品質的解決方案。 4. 更多跨領域舉措 包括有11個國家同意支持由澳洲和美國為首的聯合國能源計畫;氣候工作基金會(ClimateWorks Foundation)提供三年1百萬美元的技術諮詢報告於「潔淨能源解決方案中心(Clean Energy Solutions Center)」;美國與麻省理工學院(Massachusetts Institute of Technology, MIT)合作的潔淨能源計畫(Clean Energy program)中「教育與授權參與(Clean Energy Education & Empowerment Initiative, C3E)」的部分,由20多名專業婦女同胞擔任「潔淨能源大使(C3E Ambassadors)」,獎勵其在潔淨能源領域的成就等。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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)
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。
英國發布《資料主體近用權指引》說明資料近用權法遵重點及實例解析英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2020年10月21日發布《資料主體近用權指引》(Guidance of Right of access),針對資料主體行使資料近用權之請求(Data Subject Access Request, DSAR),受請求之機構應如何進行識別判斷、簡化處理方式,以及特殊例外情況等法遵重點提供指導方針,並進行實例說明解析,以幫助受請求之機構在面臨資料主體之近用權請求時能快速且有效的處理。 英國「個人資料保護法」(The Data Protection Act 2018)依據歐盟「一般資料保護規則」(GDPR)於2018年重新修訂,其中資料近用權更是對於資料主體相當重要的基本權利,進而影響受請求之機構必須了解如何有效率的處理資料近用權之請求,並確實履行其在法規上所要求的保護義務,主要分為三點: 在資料主體確認其資料近用權所欲請求的範圍之前,受請求之機構依法應回覆時限應予以暫停,以利受請求之機構能有更充裕完整的時間釐清及回應資料主體之近用權請求。 為了避免受請求之機構耗費大量時間判斷何謂「明顯過度之請求」(manifestly excessive request),該指引提供相關定義說明及判別標準。 針對「明顯過度之請求」收取處理費用所包含的項目,例如受請求之機構處理請求所增加人力行政成本,在受請求之機構收取處理費用時可將其納入斟酌。