歐盟執委會(European Commission)於2023年6月28日提出第三版支付服務指令(Third Payment Services Directive, PSD3)草案,目前預計於2024年底前通過最終版本,並於2026年施行。
相較第二版支付服務指令(PSD2),PSD3強化歐盟電子、數位支付和金融服務規範,補強安全性(Security)、透明度(Transparency)與促進創新(Innovation),建立更適合歐盟的支付架構。其旨在保護消費者權益和個人資訊,改善支付產業競爭環境,提高消費者對資料掌控度,促進創新金融產品服務發展。
PSD3修正重點歸納如下:
一、消費者保護:強化對未經授權交易之保護,完善支付詐欺或支付錯誤之賠償方案,減少消費者潛在損失。
二、開放銀行(Open Banking):持續推動開放銀行發展,透過加強規範第三方支付服務提供者(Third party payment provider, TPP)與提供更標準化與更安全的應用程式介面(Application Programming Interface, API),促進創新金融產業服務發展。
三、支付系統安全性:強化客戶身分認證(Strong Customer Authentication, SCA),促進支付過程的透明度與安全性。
四、因應新型詐欺:導入新規定與工具對抗日益增加的網路詐欺風險。
五、跨境支付:加強跨境支付措施與降低成本,推動歐盟市場一體化。
六、支付創新與多元化:導入區塊鏈或其他更先進的即時支付系統。
七、監管:制定更明確的法規,加強各方監管,確保市場公平與穩定。
日本於2021年7月13日公布〈智慧財產推進計畫2021〉。〈智慧財產推進計畫〉為智慧財產戰略本部自2003年開始,每年持續修訂至今的行動計畫。今年最新公布的〈智慧財產推進計畫2021〉,指出日本企業在智財.無形資產的投資活動相較於其他國家有嚴重停滯之現狀,並提出今後智財戰略的7項重點施政: 促進智財、無形資產的投資及運用:藉由企業揭露自身的經營戰略,吸引投資者關注智財並投資,藉此建立智財交易環境。 推動「運用標準戰略」:數位化使產業結構改變,從傳統金字塔型價值鏈轉為以功能連結的階層模式;此轉變讓標準戰略成為建立市場競爭優勢不可或缺的手段。 建立促進數據活用的環境:例如制定跨領域合作的數據流通基礎方針,或是創建數位交易市場,將數據交易的價值可視化,藉此吸引投資。 建立著作權集中許可制度:為解決數位化所產生的權利處理成本問題,需建立可以快速處理龐大且多樣化的著作權集中許可制度。 強化智財權在初創或中小企業、農業領域的運用:例如提供企業智財布局的諮詢窗口、建立農業技術的商業機密保護制度。 強化支援智財運用的體制、營運和人才基礎:例如商標審查效率強化、實現各級學校智財教育的普及。 重建COOLJAPAN戰略:因應疫情後的社會變化,追加建立數位技術的運用,以確保COOLJAPAN戰略持續發展。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
國防訓儲制將有重大變革,研發納入替代役行政院跨部會會議審查通過替代役條例修正草案,將研發役納入替代役,取代現行的國防訓儲制,惟研發替代役規劃內容並不等同於現行國防訓儲制,例如:國防訓儲限制預官申請,但研發替代役並未限制,此將使海外人才、海外小留學生等符合科技研發資格的碩博士,均可申請回台進入科技廠商服研發替代役。 此外,國防訓儲制在入伍短暫基礎訓練後,就如同後備軍人進入民間科高科技企業領一般工程師高薪,並享有分紅、配股,被外界抨擊為不公,未來研發替代役將改革這項缺點。將來申請服研發替代役者,在一年多的法定義務役期過後,超過的服役期限替代役男始可領取一般工程師薪水。 研發替代役役期除一年四個月法定義務役外,最長可申請延長三年,但期限要報院核定,具有彈性。至於科技大廠最關心的員額數量,仍將依內政部替代亦審議委員會審查各需用機關替代議員額需求要點第3點進行審查並視兵源調度,然員額可望逐年提升。 內政部並將進一步訂定研發替代役申請辦法,使海外人才可透過網路申請,預料研發替代役將可吸引海外學人歸國貢獻研發,對提升產業競力將有助益。替代役修正修正草案送行政院院會通過後,將送交立院審議,行政院表示會積極爭取法案在本會期過關,最快九十六年可實施。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。