由欧洲社会网络（ESN）每年举办的欧洲社会服务会议（ESSC）汇集了所有对社会福利感兴趣的人，就当代社会政策和实践交流知识。今年是第26届ESSC，题为"投资-创新-变革：赋予人民和社区权力"，首次与西班牙安达卢西亚地区政府的地区平等和社会政策部联合举办。会议在美丽的城市塞维利亚举行。这是一次世界级的会议，组织得很好，演讲者很好，节目也很精彩？嗯，信息和通信技术常常决定了在政策和服务提供方面可以做什么或不能做什么。未能建立适当的信息和通信技术战略和能力，可能会影响政府满足公众期望的能力，这可能会产生政治影响。社会保障机构处理纸质表格的日子一去不复返了，办案人员只有在填写完所有表格后才做出决定。在整个会议期间，来自各个部门的各种组织举办了研讨会，展示了来自欧洲各地的最新良好做法范例。在2018年的总体主题"通过赋予人民和社区权力来改善服务"中，社会福利中心在以下四个方面提出了创新举措：

投资于以人为本的服务投资于新形式的伙伴关系对社会服务劳动力的投资投资科技

我上周听到的一个好例子是关于安达卢西亚的语音识别。个案工作者不必在探视或咨询后做笔记，而可以使用技术记录他们的笔记。根据研究，录音比打字更不容易出错。如本文所示，声音的重要性与日俱增。

SAP也受ESN邀请参加了他们的会议，这是值得骄傲的！SAP的参与由其公共部门智库SAP数字政府研究所（SIDG）牵头，该研究所旨在通过利用数字技术满足公民和政府服务消费者的需求，为政府创造价值。小岛屿发展中国家特别注重动态社会保障领域。例如，该研究所与澳大利亚国立大学联合发表了一篇题为"社会保障管理中的数字推动"的论文，解释了预测分析如何有助于推动行为改变，以取得更好的社会和经济成果。

为筹备这次会议，SIDG发表了四篇文章，探讨应用数字技术实现数据驱动的政府：

新兴技术实现数据驱动的政策和实践用预测分析法解决棘手的问题利用机器学习提高客户移情能力利用实时计算克服大数据挑战

SAP应邀举办研讨会，探讨预测分析、机器学习和实时计算在社会服务政策和实践中的应用。会议包括昆士兰州国家税务局开发的机器学习原型视频。此外，SAP还为数据驱动的政府提出了一个成熟度模型草案，并鼓励ESN成员和代表进行实时贡献。一旦最终确定，该模型将使各机构和政府能够自我评估其对数据驱动的转型的准备情况。研讨会结束后，提出了许多问题，主要是关于机器学习能力的使用（和培训），如上述视频所示。

机器学习使算法能够从现有数据中"学习"，大淘客，并在没有明确编程的情况下实现最佳结果。一旦算法经过训练，就可以根据新数据预测未来的结果。机器学习的进步使算法在自然语言理解、图像和语音识别方面变得高度精确。

高级分析：将高级分析功能集成到应用程序中，全国大数据中心，使企业用户能够动态分析数据，并推动更好的决策。授权用户受益于业务流程中的嵌入式分析，可以实时了解其不断变化的环境，模拟业务决策的影响，并取得更好的结果。

智能组织

过去九年的全球经济增长主要由技术推动。创纪录的企业利润和新的商业模式都可以与技术驱动的创新联系在一起。技术降低了进入壁垒，各地竞争激烈。标准普尔500指数成份股平均每两周更换一次，而且这种"下跌率"正在加快——赢家和输家之间的差异取决于他们接受数字技术的能力。未来十年将出现更多的构造变化。智能企业的时代将由机器学习、人工智能、物联网和高级分析技术推动。我们最近经常听到这些短语，但到目前为止，组织已经建立了收集大量数据的系统，数据分析平台，但他们还没有从中学到很多东西。答案是：在整个组织中嵌入这些技术。

为什么这很重要？计算机已经能够很好地解释和理解新的数据源，低价云服务器，比如电话中的声音、电子邮件的文本以及视频和照片中的内容。随着计算机能力的不断成熟，他们将根据从这些数据源收集到的信息采取行动，运用洞察力和学习能力不断提高。人类工作者将从重复性的工作中解放出来，将把更多的时间花在创造性和战略性的工作上，而这些工作是计算机所做不到的。社会工作者和在社会服务或福利领域工作的每一个人都关注需要帮助的人的福祉：残疾人、老年人、幼儿：弱势群体。让现代技术在某种程度上帮助员工更多地关注需要他们关注的人。

可见性、专注性和敏捷性

组织将用更少的时间完成更多的工作，给他们的"客户"带来更好的体验，找到新的方法和所需的关注和关怀的来源。

所有这些都有很多需要解开的东西，但随着组织向智能化组织的发展，这里有一些可以预期的细节：