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World File Search System社会保障
社会保障管理局的敏捷软件开发
SSA 实施了一些适当的控制和实践来管理其敏捷软件开发项目。但是，我们发现该机构有机会改进其控制措施、实施额外控制措施并完善其敏捷方法的使用。SSA 为某些领域制定了灵活的敏捷开发指南，但它没有充分授权，其质量保证流程也没有强制执行某些关键的敏捷最佳实践。我们发现 SSA 没有遵循与计划工作交付有关的关键敏捷开发最佳实践的情况；系统要求、功能和特性的适当开发；敏捷开发团队的规模和组成；团队政策和其他基本实践的定义；经验教训；以人为本的设计实践；测试；同行评审。
改革英格兰的成人社会保障
3 卫生和社会保健部 (DHSC) 制定国家政策，并对整个护理系统的绩效向议会和公众负责。DHSC 负责通过支出审查流程商定中央政府对成人社会保健的资金，该流程属于由升级、住房和社区部 (DLUHC) 监督的地方政府资金总体系统。DLUHC 负责地方当局运作的财务框架，并根据《2014 年护理法》规定的法定职责，向为其当地护理和支持提供资金的地方当局分配资金。大多数护理由地方当局委托给英格兰近 18,000 家独立护理提供商之一，其中包括私人、非营利和志愿组织。成人社会护理通过不同的服务类型提供，例如养老院或家庭护理。护理质量委员会 (CQC) 是英格兰该行业的独立监管机构；它负责监管所有注册提供商的质量，并评估约 60 家可能“难以替代”的提供商的财务可持续性。自 2023 年 4 月起，它承担了新的职责，即评估英格兰地方当局如何履行《护理法》第 1 部分规定的职责。
社会保障补偿基金，SICAV-FIS
半导体生产瓶颈似乎是造成许多供应问题的原因。确实，半导体销售额在过去五年里翻了一番，但需求仍然超过供应。半导体芯片对于越来越多的商品来说确实越来越不可或缺，从基本计算设备（手机、个人电脑）到汽车行业和许多其他领域。疫情不仅增加了专业用途电子设备的需求，也增加了休闲领域（例如电子游戏）对电子设备的需求。加密货币挖矿可能也发挥了重要作用：根据剑桥替代金融中心的数据，比特币的“哈希率”（用于描述矿工集体计算能力的行业术语）在美国从 2020 年 9 月到 2021 年 9 月增长了 428%。
社会保障组织中的人工智能
在日益严峻的环境中，世界各地的社会保障机构在提供优质服务方面遇到了巨大障碍。挑战包括资源和基础设施有限，需求不断增加，这阻碍了它们为其成员和总体目标人群提供全面支持的能力。克服这些障碍需要创新战略和国际合作，以确保提供全面的服务以及公平和可持续的社会保障。这就是人工智能 (AI) 成为社会保障中一项关键和支持技术的地方。它可以帮助显著减轻资源压力，将重点放在特定人群上，帮助深入了解以前未被发现的模式，并总体上改善服务提供。
社会保障管理局气候行动计划
对于图 1 中所示的每个潜在问题，我们描述了导致问题的气候变化影响、受影响的功能、问题对气候变化的敏感性以及适应问题的能力。我们为敏感性和适应能力分配了 1 到 5（非常低到非常高）的分数，并计算这些分数的平均值以得出脆弱性的排名。对于风险评估，我们分配了 1 到 5 的分数，以描述在没有任何干预的情况下问题的后果。同样，我们分配了一个分数，以传达影响将发生的科学信心程度，以及影响在整个机构中的空间和时间范围。图 2 中描述的这个过程使我们能够生成支持适应优先级的排名。这里我们使用电力供应中断的例子。这个例子说明了能源弹性作为一种适应机制的必要性，这有助于整合我们的气候变化适应和缓解行动。
银行帐户逮捕和社会保障福利
2024年6月7日，亲爱的Finlay，《农村支持计划外观》的草稿大纲是封闭式的，并以广义的方式列出了拟议的结构和内容。旨在阐明我们在计划期间的战略重点，并建立在愿景和路线图中已经列出的内容。它反映了农业改革计划中正在进行的工作，该计划正在通过持续的共同开发和账单流程所告知。如第2阶段所述，在开发新系统的细节时，我们在实践中受到了限制。第一个计划必须考虑从传统欧盟CAP计划到新的四层框架的分阶段过渡。路线图列出了过渡期，我们正在与农村合作伙伴和利益相关者在框架中共同开发层的细节。鉴于我们所在的阶段和过渡期，该计划的第一个版本将是一个活生生的文件和迭代。将使用法案中提出的权力在二级立法中提供变更的细节，包括每个层中的支持。这将遵循正常过程，并通过相关的影响评估以及议会审查包括咨询。我已经明确表示，我们的方法始终是与我们的行业共同开发，并确保最适合立法和法规来工作和交付结果。在大纲计划中，基本付款方案（BPS）用作第1层支持的代理，以提供一个说明性的示例，说明将为每个层所采用的方法提供介绍。农业环境气候计划（AEC）用于说明CAP下收集的数据类型以及可能构成未来报告的数据。
社会保障管理局和人工智能治理1
尽管人们普遍怀疑数据分析和人工智能 (AI) 在裁决中的应用，但社会保障署 (SSA) 率先推出了开创性的 AI 工具，并将其嵌入到其裁决过程的多个层面。这是怎么发生的？我们可以从 SSA 的经验中为政府的 AI 吸取什么教训？我们首先讨论 SSA 在数据基础设施、政策和人员方面的早期战略投资如何为 AI 奠定基础。其次，我们记录了 SSA 如何克服各种组织障碍，开发出一些最先进的裁决用例。第三，我们阐明了公共部门 AI 创新和治理的重要经验教训。我们强调了领导力在克服组织障碍方面的重要性，以及涵盖技术和领域知识的“混合专业知识”、运营数据、早期试点和持续评估。AI 不应被视为一次性的 IT 产品，而应被视为持续改进的一部分。AI 治理是质量保证。关键词：人工智能、社会保障、裁决、创新、行政法