各州如何適應數字技術

1）為什麼國家需要數字重組

經濟速度。實時支付，平臺市場和AI服務領先於傳統的公共管理周期。

風險的全球性。網絡攻擊、數據流出、加密交易和跨境平臺不屬於領土框架。

公民的期望。服務「如最佳應用程序」：快速，透明，24/7，移動第一。

決策的可證明性。政策和法規正在轉向數據，模型和指標的語言。

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2）數字公共基礎設施（DPI）

三只DPI鯨魚：

1.數字身份（eID/移動 ID，可驗證的會計數據）。

2.數字支付（快速計算，開放API，finsectors兼容性）。

3.數據註冊表/總線（人口，商業，設施註冊表；機構間交流；編譯訪問）。

原則：開放標準,默認安全性,數據最小化,「按設計隱私」,私有系統與國有系統的兼容性。

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3）監管： 從「紙質」到智能（RegTech/SupTech）

RegTech for Business：機器可讀要求，自動報告，API調節，「compliance-as-code」。

SupTech用於監管機構：流數據，低風險板，異常變量，抽查「通過信號」。

沙箱（沙箱）和飛行員：使用新模型（fintech，遠程醫療，iGaming，Web3）進行快速實驗。

持續監督：遙測而不是罕見的檢查；口音-支付、負責任的營銷、消費者保護。

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4）數據政策和隱私

統一數據分類法：哪些數據是個人，商業，敏感的；誰是業主和經營者。

交換規則：角色訪問協議，公民同意協議，審核跟蹤。

默認信任：加密、別名化、差分隱私和ZK確認。

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5）網絡安全作為基礎

國家威脅模型：關鍵基礎設施（能源，運輸，金融，DPI），供應商和鏈條。

零信任體系結構：強大的身份驗證，細分，活動記錄，持續監控。

演習和垃圾箱：應對計劃，備用渠道，事件處理，與私營部門的協調。

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6）公共管理中的人工智能

應用方案：防凍、就業和健康預測、交通和應急管理。

倫理學和可解釋性：模型寄存器，偏移量審計，「人類循環」，公民上訴。

AI數據：高質量數據表展示，模型指標和護照目錄，版本和可重復性。

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7）稅收和數字經濟

在線收銀機和實時報告：減少影子營業額。

平臺和市場：傭金，退貨，消費者保護和廣告透明度的規則。

新資產和代幣：估值，會計，轉換稅；控制資金來源。

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8）數字服務轉型（GovTech）

超級應用程序和門戶：單一登錄、個性化、實時應用程序狀態。

生活事件：「出生」，「進入」，「開業」，「移動」-服務包「一鍵」。

可用性和包容性：離線點，簡單接口，多語言性，輔助技術。

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9）fintech，Web3和iGaming： 各州如何制定規則

加密和Web3雙軌：虛擬資產提供商許可證+行業許可證（遊戲、支付、投資）。

KYC/AML和資金來源：面向風險的方法，骨幹分析，根據「旅行規則」共享屬性。

負責任的遊戲和營銷：年齡過濾器，限制，監察員/ADR，付款遙測。

稅收和報告：統一的數據格式,能夠自動完成申報。

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10）變革管理： 人力資源，文化，夥伴關系

新角色：公共服務產品經理，數據架構師，ML運營工程師，SupTech分析師。

培訓和再培訓：國家周期學院，面向所有人的網絡安全和人工智能道德模塊。

PPP模型：國家設定標準和邏輯，私營部門制定和擴大。

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11）數字化轉型成功的指標

服務可用性：服務「完全在線」的比例，結果的時間，公民的NPS。

節約和效果：降低交易成本，增加稅費而不提高稅率。

安全：事件數量和清除時間，漏洞覆蓋，零信任系統份額。

監管：具有API報告的企業份額,發布監管更新「代碼」的時間。

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12）到2030年的路線圖

對於中央當局

1.數據和服務清單，集成和風險圖。

2.運行DPI 1。0： eID,快速支付,數據總線,註冊表與審計登錄.

3.RegTech/SupTech內核：機器可讀規則，報告API，低風險板。

4.網絡基金：零信托，SOC，演習，備用輪廓。

5.倫理學和AI：模型寄存器，XAI原理，上訴。

6.沙盒和標準：加速飛行員，開放式數據電路，業務兼容性。

適用於行業監管機構（包括賭博和金融）

1.持續監視：遙測流（付款、RTP/付款、營銷）。

2.公共KPI和風險閾值，自動變量，「通過信號」抽查。

3.供應商輪廓：KYC/AML/onchein分析提供商和付款網關的資格。

4.保護消費者：監察員、答復時限、投訴統計、透明報價。

適用於地區和直轄市

1.以中心為中心的統一標準，本地「生活事件」。

2.數字中小企業服務：註冊，許可，補貼-「一天之內」。

3.數據解決方案：運輸，生態，社會服務-分析到日常管理。

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13）支票單（簡短）

國家機構

• eID和單一輸入；
• API和註冊表目錄；
• 關鍵規則的策略代碼；
• SOC/零信托/演習；
• AI模型和XAI寄存器；
• 創新沙箱；
• NPS/時間到服務的指標。

監管機構

• SupTech風險面板；
• 流報告；
• 監察員/ADR；
• 數據標準和訪問協議；
• 獨立審計和bagbounty。

商業活動

• RegTech集成和API報告；
• KYC/AML作為代碼+logi；
• 網絡最低限度：MFA，細分，訪問日誌；

[] privacy by design;

• 參與沙箱和飛行員。

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14）常見錯誤以及如何避免錯誤

IT而不是策略。不修改程序的數字化=昂貴的模擬。解決方案：重新設計流程。

封閉標準。Vendor-lock-in會幹擾積分。解決方案：開放數據模式和可移植性。

收集「所有」數據。泄漏和阻力的風險。解決方案：最小化和處理目標。

II是「黑匣子」。不信任和法律風險。判決：XAI，模型註冊表，上訴。

安全性「以後」。技術債務成倍增加。解決方案：安全設計和保護預算等於菲奇預算。

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15）結果

建立數字基礎設施（ID支付-數據），將法規轉換為機器可讀格式，引入SupTech監督和「默認安全」的州將獲得三個好處：

1.為公民和企業提供快速便捷的服務，2.管理風險（網絡、金融、Web3、iGaming）, 3.可持續、可衡量的經濟影響。

到2030年，那些將政策轉變為代碼，數據轉變為解決方案，安全性和隱私成為體系結構基礎的人將受益。