2023年11月7日美國消費者金融保護局(Consumer Financial Protection Bureau, CFPB)發布擬議規則制定通知(notice of proposed rulemaking),計劃將一般性數位支付應用程式提供者的「較大參與者」(larger participants)納入監管,基於非銀行支付市場對消費者的日常金融生活日益重要,考量相關消費者保護風險,而有必要將此類支付公司納入《消費者金融保護法》(Consumer Financial Protection Act, CFPA)的監管範圍。
根據擬議規則,「提供一般性數位支付應用程式」是指消費者藉由應用程式的資金轉帳功能和數位錢包功能,進行「一般性」數位支付交易的應用程式。申言之,該數位支付應用程式係用於一般性產品或服務的消費,而非特定供應商所提供,且僅限用於支付其所提供商品或服務之數位交易手段。
此外,「較大參與者」之定義為透過行動通訊或網路應用程式提供數位錢包或個人對個人(person-to-person, P2P)支付的非銀行機構,並每年完成超過500萬筆支付交易,且該機構不屬於《小型企業法》(Small Business Act, SBA)所定義的小型企業(small business),根據CFPB估計,擬議規則將擴大監管於現行17家非銀行支付機構,其全年交易金額將近130億美元。
有鑑於消費者資訊貨幣化(Monetization)之資料治理議題,及數位支付領域的大型科技公司因持續發展而產生市場壟斷疑慮,CFPB擬藉由此項擬議規則擴大監管措施,將美國大型數位支付科技公司納入監管,要求其遵守CFPA的規範,使數位支付領域的非銀行機構及存款機構同步受到監管,一方面維持數位支付市場之公平競爭環境,並同時確保消費者受到CFPA的保障,降低消費者在使用數位支付時的交易風險。
近年我國因疫情的零接觸政策及數位經濟時代來臨,數位支付應用因而蓬勃發展,我國於2023年11月21日三讀通過《金融消費者保護法》修正案,將電子支付業納入金融服務業,逐步加強金融消費者權益保護,我國應持續追蹤外國金融消費者保障動態,在金融消費者保障上持續前進。
美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。
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