隨著新型態支付服務應用不斷推陳出新,利用數位支付型代幣(digital payment token)進行洗錢與犯罪愈加猖獗,新加坡國會(Parliament of Singapore)於2021年1月4日通過「支付服務法修正案」(Payment Services (Amendment) Bill),擴大監管範圍,以降低與數位支付型代幣有關的洗錢、資助恐怖主義(money laundering and terrorism financing, ML/TF)及隱匿非法資產風險。
本次修正重點包含(1)賦予新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore, MAS)更大權責,可要求支付服務供應商落實相關客戶保護措施,例如要求數位支付型代幣服務供應商所保管之資產與自有資產分開存放,以確保客戶資產不受損失;(2)將虛擬資產服務供應商(virtual assets service providers)納入法規監管,擴大數位支付型代幣服務定義,使其包括代幣轉讓、代幣保管服務與代幣兌換服務;(3)擴大跨境匯兌服務(cross‑border money transfer service)定義,凡是與新加坡支付服務供應商進行資金轉移,不論資金是否流經新加坡,皆受新加坡金融管理局監管;(4)擴大國內匯款服務(domestic money transfer service)範圍,以涵蓋收付雙方均為金融機構之情形。
新加坡金融管理局表示,本次修法目的是為了因應支付服務產業的廣泛應用,降低潛在犯罪風險與維護金融安全,有效保護消費者權益,並維持金融穩定性與維護貨幣政策有效性。
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。
美國總統歐巴馬計劃增加頻譜執照之收費美國總統歐巴馬於2009年2月26日提出的預算計畫書中(A New Era of RESPONSIBILITY: The 2010 Budge),提議增加無線頻譜收費(wireless spectrum fee)以幫助打銷1.7兆美元的財政赤字,該項提議預計在未來十年內,將為國庫帶來480億美元的財政收入,惟此提議卻遭質疑內容不夠清楚,且可能有礙原先政府提倡更有效率地使用頻譜之目的。 目前相關收費的細節不明。由於先前業者經由拍賣,以高昂價格取得頻譜執照主要係為提供語音及數據服務使用,因此外界推測此費用增加計劃可能針對電視與廣播頻譜收取頻率執照費。不過本案在送交眾議院審議前仍有改變之可能。 歐巴馬執政團隊於提出該項計畫後,Sprint Nextel與Verizon Wireless即刻提出問題,希望進一步了解其內容與相關規範,但白宮尚未針對該等問題做出回覆。收費標準設定勢必對現有現有廣電及電信業者,甚至頻譜交易市場造成影響,甚至影響頻譜使用的效益。 4月預算管理局(OMB)將提出的預算案中,會揭露更多有關該項收費增加的計劃說明。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
澳洲詮釋自動駕駛「恰當駕駛」內涵澳洲國家交通委員會(National Transport Commission, NTC)2017年11月提出「國家自駕車實施指南(National enforcement guidelines for automated vehicles)」,協助執法單位適用目前道路駕駛法規於自駕車案例上。由於澳洲道路法規(Australian Road Rules)第297條第1項規範「駕駛者不得駕駛車輛除非其有做出恰當控制(A driver must not drive a vehicle unless the driver has proper control)」,此法規中的「恰當控制」先前被執法機關詮釋為駕駛者應坐在駕駛座上並至少有一隻手置於方向盤上。因此本指南進一步針對目前現行法規適用部分自動駕駛系統時,執法機關應如何詮釋「恰當駕駛」內涵,並確認人類駕駛於部分自動駕駛系統運作時仍應為遵循道路駕駛法規負責。 本指南僅提供「恰當控制」之案例至SAE J2016第一級、第二級和第三級之程度,而第四級與第五級之高程度自動駕駛應不會於2020年前進入市場並合法上路,因此尚未納入本指南之詮釋範圍之中。本指南依照採取駕駛行動之對象、道路駕駛法規負責對象(誰有控制權)、是否應將一隻手放置於方向盤、是否應隨時保持警覺以採取駕駛行動、是否可於行駛中觀看其他裝置等來區分各級自動駕駛系統運作時,人類駕駛應有之恰當駕駛行為。