GL independently verifies whether organizational change increases or decreases capital velocity — before and after transformation.
GL does not design transformation. It does not implement automation. It verifies whether capital efficiency actually improved.
% of eligible processes completing their core workflow without friction-induced failure.
Weighted policy and capital impact scored 0–10 against transformation objectives.
Annual hours consumed by structural friction — approvals, rework loops, bottlenecks.
Mental load index (0–10) reflecting complexity imposed on users navigating the system.
Automation, ERP, and AI initiatives frequently increase complexity without improving capital velocity. GL measures the delta that matters.
Cross-domain application of the GL formula across education, digital governance, healthcare, housing, climate, and identity systems.
| # | Country / System | Domain | GL Score | Signal |
|---|---|---|---|---|
| 01 | Estonia · e-Governance | Digital Identity | 4.17 | High |
| 02 | Singapore · SkillsFuture | Workforce Dev. | 3.84 | High |
| 03 | UK · NHS Digital | Healthcare | 0.89 | Friction |
| 04 | Denmark · Energy | Climate Infra. | 2.56 | Moderate |
| 05 | Finland · Education | Public Education | 3.20 | High |
| 06 | Canada · Housing | Urban Housing | 0.74 | Friction |
| 07 | Germany · Industry 4.0 | Manufacturing | 1.92 | Moderate |
| 08 | South Korea · Smart City | Urban Infra. | 2.88 | Moderate |
| 09 | New Zealand · Digital ID | Identity | 1.44 | Moderate |
Three tiers for different stages — from diagnostic assessment to board-ready verification.
Baseline GL assessment. Identify friction before committing to transformation.
Before & after GL measurement. Verify whether transformation improved capital efficiency.
Full independent verification for board presentation, investor reporting, or M&A due diligence.
The thinking behind GL — from framework development to international validation.
For enterprise scoping, partnership inquiries, or academic collaboration.
GL 不設計轉型，不實施自動化，只驗證資本效率是否真正提升。
合資格流程在無摩擦失敗情況下完成核心工作流程的百分比。
加權政策與資本影響，對照轉型目標評分 0–10。
每年因結構摩擦耗費的小時數——審批、返工迴圈、決策瓶頸。
系統複雜性對使用者造成的心智負荷，標準化為 0–10 指數。
自動化、ERP 和 AI 計劃常常增加複雜性，卻未改善資本速度。GL 測量真正重要的差值。
GL 公式跨域應用於教育、數位治理、醫療、住房、氣候和身份系統。
| # | 國家 / 系統 | 領域 | GL 分數 | 信號 |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 愛沙尼亞 · 電子治理 | 數位身份 | 4.17 | 高效率 |
| 02 | 新加坡 · SkillsFuture | 勞動力發展 | 3.84 | 高效率 |
| 03 | 英國 · NHS 數位化 | 醫療保健 | 0.89 | 高摩擦 |
| 04 | 丹麥 · 能源轉型 | 氣候基礎設施 | 2.56 | 中等 |
| 05 | 芬蘭 · 教育改革 | 公共教育 | 3.20 | 高效率 |
| 06 | 加拿大 · 住房戰略 | 城市住房 | 0.74 | 高摩擦 |
| 07 | 德國 · 工業 4.0 | 製造業數位化 | 1.92 | 中等 |
| 08 | 南韓 · 智慧城市 | 城市基礎設施 | 2.88 | 中等 |
| 09 | 紐西蘭 · 數位身份 | 身份系統 | 1.44 | 中等 |
GL 不设计转型，不实施自动化，只验证资本效率是否真正提升。
符合条件的流程在无摩擦失败情况下完成核心工作流程的百分比。
加权政策与资本影响，对照转型目标评分 0–10。
每年因结构摩擦耗费的小时数——审批、返工循环、决策瓶颈。
系统复杂性对用户造成的心智负荷，标准化为 0–10 指数。
自动化、ERP 和 AI 项目常常增加复杂性，却未改善资本速度。GL 测量真正重要的差值。
GL 公式跨域应用于教育、数字治理、医疗、住房、气候和身份系统。
| # | 国家 / 系统 | 领域 | GL 分数 | 信号 |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 爱沙尼亚 · 电子治理 | 数字身份 | 4.17 | 高效率 |
| 02 | 新加坡 · SkillsFuture | 劳动力发展 | 3.84 | 高效率 |
| 03 | 英国 · NHS 数字化 | 医疗保健 | 0.89 | 高摩擦 |
| 04 | 丹麦 · 能源转型 | 气候基础设施 | 2.56 | 中等 |
| 05 | 芬兰 · 教育改革 | 公共教育 | 3.20 | 高效率 |
| 06 | 加拿大 · 住房战略 | 城市住房 | 0.74 | 高摩擦 |
| 07 | 德国 · 工业 4.0 | 制造业数字化 | 1.92 | 中等 |
| 08 | 韩国 · 智慧城市 | 城市基础设施 | 2.88 | 中等 |
| 09 | 新西兰 · 数字身份 | 身份系统 | 1.44 | 中等 |