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World File Search System监管者
卫生服务执行疫苗接种者培训计划Covid- ...
COVID-19，疫苗特异性训练，基本生命支持（BLS），肌肉注射技术，包括药物准备和过敏反应的管理。在S.I.S下接种疫苗接种的每个专业小组都需要完成如上所述的COVID-19特定培训以及由其监管者批准的培训的某些或所有其他培训组成部分，或者在验光师和物理治疗师的情况下，HSE批准的培训计划。这些培训的组成部分仅作为在线交付，或者面对面的在线和面对面的融合。每个学科都将被要求接受培训的相关组成部分，他们在所需的技能上具有胜任，并且他们的认证是最新的。此外，IT系统提供商与首席信息官办公室（HSE）一起将提供适当的ICT培训课程。
欧洲委员会布鲁塞尔，2024 年 7 月 2 日 SWD(...
自上任以来，冯德莱恩委员会一直致力于让欧洲适应数字时代，加强欧盟的数字主权，并制定全球标准，重点是让欧盟的数字基础设施为未来世界做好准备。近年来，欧盟激励世界其他地区确保 (i) 数字技术和服务为人民服务，促进社会更加开放、民主和可持续；(ii) 数字经济对大型和小型企业都保持竞争力和公平性。然而，欧盟的立场在 2023 年和 2024 年发生了重大转变，而且转变幅度比上任头几年更大。欧盟正在超越其先锋监管者的角色，成为一个积极的全球参与者，并越来越意识到技术作为其主权和竞争力工具的战略重要性。
NMEC 是需求方计划的未来吗？
本文无法明确评估 NMEC 项目的每个方面，也无法最终回答标题中的问题，但它试图提供一个初步的观点，因为项目已经完成了多年的实施和一轮评估。作为监管者和评估者，本文的作者从我们的角度提供了监督 NMEC 运作的政策护栏的观点，以及对 NMEC 劳动的第一批成果的仔细审查。我们对 NMEC 未来的潜在成功没有任何先入为主的立场。本文将尝试回答以下问题：NMEC 方法是否能够充分解决非常规事件 (NRE) 以对计算出的节省充满信心？在 NMEC 环境中，项目和评估操作必须如何改变？NMEC 是否会带来超出通过更传统的项目可能实现的节省？
绘制黑暗模式学术图景
暗黑模式在数字服务和监管中越来越普遍，描述了设计人员使用欺骗性、操纵性或强制性策略来鼓励最终用户做出不符合他们最佳利益的决定的情况。过去几年中，有关暗黑模式的研究也显着增加。在这篇系统综述中，我们评估了 2014 年至 2022 年期间对暗黑模式进行实证描述的文献（n=79），以确定这些模式在数字系统中的存在、影响或用户体验。根据我们的分析，我们确定了当前评估暗黑模式的背景、存在和影响的关键领域；描述了常见的学科观点和框架概念；描述了主导方法；并概述了进一步提供方法支持和学术研究的机会，以增强学者、设计师和监管者的能力。
欧盟与全球工业和贸易协会联合声明
我们的组织呼吁建立高效、稳定和创新的 IT 系统，以使海关流程与快速发展的供应链保持一致。这些系统还应通过简化、商业友好的程序来提高企业竞争力，确保运营平稳、可预测，特别是对于值得信赖的经济运营商而言。数字解决方案（例如可互操作平台和实时数据共享）对于实现有利于贸易和安全的边境、能够实施集中清关和“单一窗口”方法至关重要。这些进步将确保海关程序既高效又能够支持欧盟和世界各地的面向未来的海关改革。海关 IT 系统必须积极采用最新技术，而不能采取事后过度监管的被动立场。立法者和监管者应确保新海关立法中任何与 IT 相关的要素都能够快速更新系统流程和技术。
多德-弗兰克法案后的系统性风险：应急资本和监管策略的必要性
监管者的智慧。由于金融机构天生脆弱，流动性危机可预测，本文提出了一种“纾困”替代方案：即“或有资本”制度，在预定的时间点，大型金融机构的很大一部分债务证券将转换为股权证券。然而，与早期的或有资本提案不同，转换将以渐进、增量的方式进行，债务将转换为具有累积股息和投票权的高级、不可转换优先股。这种设计的目的是 (1) 以阻止过度冒险的方式稀释股权，(2) 创造一类有投票权的优先股股东，他们将理性地规避风险，并抵制普通股东增加杠杆和风险承担的压力，以及 (3) 避免“全有或全无”的过渡，这可能会引起政治阻力和官僚犹豫不决，而是通过构建更渐进的变革。
了解金融服务中的人工智能
作为一名经济学家，同时也是一名监管者，我非常渴望了解公司如何管理这些活动的风险。我想到了两个故事。一家公司谈到了他们的风险管理框架的重要性，尤其是技术风险和第三方提供商风险管理。尽管已经制定了新的控制措施和委员会，但风险框架提供了风险监督的基石。另一家公司谈到了 GenAI 的产出，例如最初由人工智能起草的客户沟通，然后通过传统的风险和合规处理器接受人工监督。这两个故事似乎都是明智的做法，因为它们允许将人工智能整合到完善的风险和合规流程中。重要的是要记住，这些流程之所以存在，是因为人类犯错的时间比人工智能长得多。这种方法甚至克服了“幻觉偏差”，即人工智能编造不基于事实的信息这一备受讨论的习惯。