Категорія: Великі Дані та Аналітика

Штучний інтелект (ШІ) закріпив своє місце як рушійна сила глобальних інновацій. Конференції штучного інтелекту стають все більш захоплюючими, ніж будь-коли, і включають події, які обіцяють переформатувати галузі, надихнути на прориви та об’єднати геніальні уми.

Незалежно від того, чи є ви ентузіастом штучного інтелекту, бізнес-лідером чи фахівцем із обробки даних, ці конференції – це те, що відбувається. Давайте зануримося в конференції штучного інтелекту, які потрібно відвідати у 2025 році, і дізнаємося, чому ви не можете дозволити собі їх пропускати.

• Дата: 14 – 15 січня 2025 року
• Середній: Особиста зустріч
• Розташування: Hilton London Syon Park, Лондон, Великобританія
• Ключові спікери:
  • Робін Мобассері, виконавчий віце-президент із впровадження та послуг AI та Analytics, Wells Fargo
  • Шеллі Генрі, директор апаратного забезпечення Microsoft
  • Дара Сосульскі, керівник відділу штучного інтелекту та управління моделями HSBC
  • Шруті Колі, керівник відділу даних, інновацій та штучного інтелекту, лабораторія інновацій, Департамент праці та пенсій (DWP)
• Ціна: Від £1399

Цей перший саміт має на меті об’єднати лідерів інженерів штучного інтелекту та експертів з інфраструктури, щоб переосмислити, як підприємства розробляють, розгортають і масштабують додатки на основі ШІ. Учасники з перших вуст дізнаються про створення генеративних екосистем штучного інтелекту в корпоративному масштабі за допомогою спеціально створених повноцінних платформ.

Ключові теми включають ефективне керування обчислювальними ресурсами штучного інтелекту, задоволення потреб штучного інтелекту в будь-якому масштабі за допомогою інфраструктури, розробленої для індивідуальних робочих навантажень, і адаптацію до еволюції основних моделей штучного інтелекту.

Дослідіть найкращі компанії штучного інтелекту

Тут міститься опис агентства

Тут міститься опис агентства

Тут міститься опис агентства

• Дата: 28 – 29 січня 2025 року
• Середній: віртуальний
• Розташування: Тільки онлайн
• Ключові спікери:
  • Чандра Донелсон, головний офіцер із даних та штучного інтелекту ВПС США
  • Персеваль Сондаг, старший директор цифрової трансформації та науки про дані, Novo Nordisk
  • Луїс Веландіа, головний спеціаліст із даних та аналітики, Best Doctors Insurance
• Ціна: Безкоштовно з онлайн реєстрацією

Подія обіцяє цікаву лінійку, яка включає понад 20 видатних спікерів із провідних організацій. Учасники можуть розраховувати на отримання цінної інформації про останні тенденції та проблеми в області даних і аналітики. Очікується, що понад 500 професіоналів візьмуть участь у цьому заході, що забезпечує багату платформу для спілкування, навчання та співпраці.

Конференція охопить широкий спектр критичних тем, включаючи управління даними, великі дані та демократизацію даних. Сесії, присвячені регулюванню та відповідності, допоможуть учасникам орієнтуватися в складнощах політики, пов’язаної з даними, що розвивається, тоді як обговорення конфіденційності та безпеки торкатимуться проблем захисту даних у все більш цифровому середовищі.

• Дата: 4 лютого 2025 р
• Середній: Особиста зустріч
• Розташування: вул. Regis Saadiyat Island Resort, Абу-Дабі, ОАЕ
• Ключові спікери:
  • Алан Лай, засновник і генеральний директор Profileprint
  • Алан Хсі, технічний директор і керівник відділу розвитку інновацій Asus
  • Кінгслі І. Ндох, засновник і генеральний директор Hurone AI
  • Стівен Берт, керівник служби обробки даних, уряд Канади
  • Прашант Чандрасекар, генеральний директор Stack Overflow
• Ціна: Абонемент відвідувача безкоштовний за умови онлайн-реєстрації

AI Everything GLOBAL 2025 має на меті прискорити глобальний імпульс шляхом сміливої ​​співпраці, служачи платформою, де міжнародна спільнота штучного інтелекту може об’єднатися, щоб надихнути та отримати натхнення. Подія підкреслює прагнення ОАЕ сприяти інклюзивному середовищу штучного інтелекту та позиціонувати себе як світового лідера у сфері штучного інтелекту.

Очікується, що подія приверне понад 15 000 відвідувачів з більш ніж 60 країн, включаючи 200+ стартапів і 150+ інвесторів.

• Дата: 11 – 12 лютого 2025 року
• Середній: Особиста зустріч
• Розташування: 2050 Gateway Place, Сан-Хосе, США
• Ключові спікери:
  • Ельза Юнгман, засновник і генеральний директор HelloBiome
  • Теджас Чопра, старший інженер-програміст Netflix
  • Сандіп Джа, головний менеджер технічної програми LinkedIn
  • Саураб Вішвас Джоші, технічний керівник, старший штатний інженер (платформа ML), Pinterest
• Ціна: Від 1499 доларів США

Цей саміт зосереджений на масштабуванні інновацій у глибокому та передовому машинному навчанні для реального впливу. Він пропонує професіоналам платформу для ознайомлення з останніми досягненнями та застосуваннями ШІ.

Це надає унікальну можливість вчитися у піонерів штучного інтелекту, які перебувають на передньому краї досліджень і промисловості. Учасники можуть досліджувати приклади з реального світу, відкривати нові тенденції та розуміти бізнес-цінність ШІ. Подія сприяє співпраці через інтерактивні мережеві сесії та пропонує розуміння останніх технологічних досягнень і галузевих тенденцій.

• Дата: 12 лютого 2025 р
• Середній: Особиста зустріч
• Розташування: The Minster Building, Лондон, Великобританія
• Ключові спікери:
  • Віней Віджай Сінгхм Головний спеціаліст з штучного інтелекту Департаменту житлового будівництва та розвитку міст
  • Алессандро Розз, головний науковий співробітник і головний науковий співробітник з машинного навчання Lastminute.com
  • Клер Лебарц, директор MALT
• Ціна: Від £695

Цей саміт, який організовує RE•WORK, спрямований на розширення можливостей головних спеціалістів зі штучного інтелекту та інших старших спеціалістів зі штучного інтелекту для стимулювання інновацій, впровадження етики та стратегічного впровадження штучного інтелекту в своїх організаціях. Саміт охопить широкий спектр тем, важливих для впровадження та управління штучним інтелектом, включаючи етичний штучний інтелект, відповідність нормативним вимогам, масштабованість штучного інтелекту, NLP для чат-ботів і нові тенденції.

Саміт CAIO надає лідерам унікальну можливість дослідити зміну ролі штучного інтелекту в трансформації галузей. Подія поєднує в собі обговорення високого рівня, тематичні дослідження та мережеві сесії для вирішення проблем і можливостей масштабування штучного інтелекту в бізнесі.

• Дата: 26 – 27 лютого 2025 року
• Середній: Особиста зустріч
• Розташування: 237 Park Avenue, Нью-Йорк, США
• Ключові спікери:
  • Тарун Суд, директор із обробки даних, American Century Investments
  • Хардік Дейв, директор Digital & Data Platforms, Blackrock
  • Ерджан Учак, віце-президент Cerberus Capital Management
  • Аріджіт Бхаттачарія, керівник відділу управління даними, Northern Trust Asset Management
• Ціна: Від 499 доларів США

CDAO Financial Services 2025 зосереджується на просуванні фінансових інновацій за допомогою високоякісних даних і аналітики, пропонуючи трансформаційний досвід, де експерти галузі заглиблюються в новітні стратегії для використання рішень на основі даних, управління ризиками, дотримання нормативних вимог і впровадження штучного інтелекту для розвитку бізнесу.

Він пропонує унікальну можливість вчитися у лідерів галузі, відкривати нові тенденції та спілкуватися з колегами в спільноті фінансових даних і аналітики. Учасники отримають уявлення про останні досягнення та стратегії використання даних, ШІ та цифрової трансформації для стимулювання зростання бізнесу.

• Дата: 24 квітня 2025 р
• Середній: Особиста зустріч
• Розташування: Готель Equarius, Sentosa Gateway, Сінгапур
• Ключові спікери:
  • Аджай Хосе, старший віце-президент, керівник рішень у сфері штучного інтелекту та машинного навчання, DBS Bank
  • Судхір Тіку, віце-президент і керівник, APAC і Китай – Bosch
  • Мяо Сонг, глобальний ІТ-директор, GLP
• Ціна: Безкоштовно для керівників рівня VP і C-Suite, ціни для інших учасників починаються від 499 доларів США

Конференція має на меті зібрати понад 20 доповідачів і 120 учасників, у тому числі вищих керівників і керівників, які спеціалізуються на штучному інтелекті, цифровій трансформації, інноваціях, технологіях і даних.

Подія досліджуватиме, як штучний інтелект трансформує організації, стимулює цифрові інновації та вирішує проблеми реального світу, з такими ключовими темами, як трансформація та рентабельність інвестицій, відповідальний штучний інтелект, орієнтований на людину штучний інтелект та впровадження штучного інтелекту.

• Дата: 8 травня 2025 р
• Середній: Особиста зустріч
• Розташування: Королівський іподром Рендвік, Рендвік, Австралія
• Ключові спікери:
  • Вітус Чу, керівник відділу стратегії та архітектури даних, Resolution Life
  • Крістофер Лопес, керівник відділу даних і аналітики PetSure
  • Шанталь Веласк, керівник відділу даних і аналітики, Uniting
• Ціна: Від 1399 австралійських доларів

Конференція має на меті зібрати понад 15 доповідачів і понад 100 учасників, у тому числі старших керівників даних, таких як CDAO, CDO, технічні директори, директори та менеджери з різних секторів Австралії.

Data Architecture Sydney зосереджуватиметься на ключових темах, таких як забезпечення якості, модернізація, бізнес-інфраструктура та відповідність архітектури, надаючи платформу для архітекторів даних і лідерів для обміну думками та практичними рішеннями.

Захід проводиться разом із CDAO Sydney та Enterprise AI Sydney, пропонуючи учасникам унікальну можливість поспілкуватися з міжфункціональними експертами та отримати інформацію, яка поєднує архітектуру даних, штучний інтелект та розширену аналітику.

• Дата: 13 – 14 травня 2025 року
• Середній: Особиста зустріч
• Розташування: Рибацька пристань Хаятт, Сан-Франциско, США
• Ключові спікери:
  • Судіп Дас, керівник відділу машинного навчання/AI, DoorDash
  • Рахул Зенде, головний науковий співробітник Федеральної кредитної спілки ВМС США
  • Вінсент Госселін, генеральний директор і співзасновник Taipy
  • Кетлін Малей, віце-президент аналітики Experian
• Ціна: Безкоштовно для керівників рівня VP і C-Suite, ціни для інших учасників починаються від 499 доларів США

CDAO West Coast збирає професіоналів із обробки даних та аналітики на два дні навчання, спілкування та співпраці в Сан-Франциско. Основні теми, які розглядаються, включають управління даними, великі дані, безпеку даних, штучний інтелект і цифрову трансформацію.

Конференція пропонує підібраний контент для оптимізації міжгалузевого навчання та співпраці, дискусій за круглим столом, сесій із запитаннями та відповідями з доповідачами та можливостей інтерактивного спілкування. Він розроблений для лідерів у сфері обробки даних і аналітики, включаючи CDAO, CDO, CAO, CTO, CIO, CEO, науковців з обробки даних, інженерів із обробки даних та інших професіоналів у цій галузі.

• Дата: 13 – 15 травня 2025 року
• Середній: Особиста зустріч
• Розташування: Бостонський виставковий конференц-центр, Бостон, США
• Ключові спікери:
  • Алекс Пентланд, професор, засновник і директор MIT Connection Science
  • Доктор Джон Крон, головний науковий співробітник Nebula.io
  • Доктор Вільям В. Стрейлайн, головний технічний директор Міністерства оборони США, головний відділ цифрових технологій та штучного інтелекту
• Ціна: Від $479

Ця головна подія відома тим, що пропонує передові семінари, практичні навчальні заняття та ідеї від лідерів галузі в галузі ШІ та науки про дані. На конференції представлено понад 60 практичних посібників, семінарів і тренінгів, які охоплюють такі теми, як машинне навчання, глибоке навчання, обробка природної мови тощо.

ODSC East 2025 розроблений для широкого кола учасників, від початківців до експертів, і пропонує гнучкі варіанти перепусток для різних інтересів і графіків.

Висновки AI Conferences 2025

Конференції штучного інтелекту – це не просто події; це екосистеми, де народжуються ідеї та процвітає співпраця. Незалежно від того, чи збираєтеся ви занурюватися в глибоке навчання в Нью-Йорку, досліджувати корпоративний штучний інтелект у Сінгапурі чи розробляти стратегію в Лондоні, є конференція штучного інтелекту, адаптована до ваших амбіцій.

Позначте свій календар, пакуйте візитні картки та готуйтеся бути враженими. Інновації не чекають — вони живі та процвітають на цих епічних зібраннях!

Як ми врятуємо планету?

Все частіше ми виявляємо, що відповідь пов’язана з іншим питанням: що ми можемо зробити з найновішими та найпотужнішими технологіями, які є у нас під рукою?

Так, багато людей вважають, що ШІ матиме позитивний вплив на кліматологію. Питання в тому, як.

Кращі дані та кращі системи

У недавній презентації про те, як застосовувати ці технології, Емре Генсер розповідає про те, як знайти спосіб створити єдиний уніфікований інтерфейс шляхом отримання хороших наборів даних, які допоможуть нам вирішувати виклики, з якими ми стикаємося. Генсер є співзасновником і генеральним директором Sesame Sustainability і колишнім головним науковим співробітником MIT Energy Initiative.

«Щоб уникнути дорогих помилок, вам потрібно проводити аналіз знову і знову, — говорить він. — За допомогою сотень або тисяч сценаріїв — для цього потрібна новаторська платформа, яка може швидко переглядати варіанти, оцінювати здійсненність і визначати найбільш оптимальну з точки зору витрат декарбонізацію. варіанти».

Генсер працював над цим деякий час.

«Протягом останнього десятиліття мене спонукало одне питання: як ми можемо перетворити цей виклик на можливість?» запитує він, вказуючи, що ця подорож почалася для нього в програмі Energy Initiative Массачусетського технологічного інституту. Ґрунтуючись на багаторічних дослідженнях Енергетичної ініціативи Массачусетського технологічного інституту, Gençer запустив Sesame Sustainability, щоб надати ці можливості промисловим користувачам.

Sesame Sustainability революціонізує підхід організацій до енергетичних інновацій та сталого розвитку. Передові програмні рішення Sesame поєднують настроювані технологічні модулі, потужні аналітичні інструменти та функції безперебійної співпраці, що дозволяє користувачам повністю розкрити свій потенціал. Завдяки експертно підібраній глобальній ідеї та інтегрованому техніко-економічному аналізу Sesame дає змогу командам приймати обґрунтовані рішення та точно орієнтуватися в складних проектах відновлюваної енергетики.

По суті, Генсер виступає за централізовані системи, які спрощують аналіз.

Кунжутна стійкістьКунжут

«Нам потрібен новий інтегрований підхід до моделювання, спосіб об’єднати всі важливі компоненти в єдину систему», — говорить він. «Інтеграція платформи об’єднує дані на рівні заводу з підібраними базами даних і настроюваними моделями перших основних. Ця потужна комбінація дозволяє вам ефективно зрозуміти технічний, економічний і екологічний вплив вашого вибору, забезпечуючи прийняття обґрунтованих рішень. Зверніть увагу на це: без інтегрованого підходу вам потрібно покладатися на фрагментований аналіз, і тепер ви можете використовувати, ваша команда може використовувати, платформу, яка може впевнено візуалізувати весь шлях до чистого нуля».

Він навів приклад автопарку вантажівок і відповідні рішення, які необхідно прийняти.

«У вас є багато варіантів, — пояснює він. «Ви можете електрифікувати вантажівки за допомогою акумуляторних електровантажівок. Ви можете використовувати водень з електричними вантажівками на водневих паливних елементах. Або ви можете використовувати альтернативні види палива, такі як біопаливо або синтетичне паливо. Як щодо вимог до інфраструктури? У вас є зарядні станції? У вас є заправні станції? У вас є весь ланцюг поставок? Дізнайтеся про альтернативні види палива, і ви зможете легко побачити на простому прикладі, кількість аналізу, який вам потрібно виконати, зростає експоненціально. Тепер давайте зануримося глибше. Зелений водень. Отже, ми можемо використовувати зелений водень для живлення наших вантажівок для далеких перевезень…»

Елементи дизайну

Він стверджує, що проектування системи вимагає деяких інструментів ШІ, які є в нашому розпорядженні.

«Те, на що раніше були потрібні місяці аналізу, тепер відбувається за мить», — каже він, зауважуючи, що нові системи замінюють традиційні дослідницькі системи, які були фрагментовані таким чином, що перешкоджало прогресу.

Хочете більше про потенціал ШІ?

Я знайшов ось що: Всесвітній економічний форум підкреслив здатність штучного інтелекту допомогти нам.

Наприклад, автори припускають, що усунення поломок котлових труб на електростанціях шляхом підключення роботизованих інспекцій до програмного забезпечення штучного інтелекту може заощадити багато енергії, а регулювання термостата за допомогою штучного інтелекту заощадило 113 мільярдів кВт-год енергії між 2011 і 2022 роками.

Однак вони пом'якшують це застереженням:

«Навіть найдосконаліші системи не можуть розраховувати на максимальну продуктивність без хорошої дієти. Ми повинні підживлювати ці технології, що змінюють світ, активами даних першого порядку. Глобальні ініціативи, такі як net zero, зростатимуть і падатимуть залежно від нашої здатності це зробити правильно».

Енергоспоживання систем штучного інтелекту також величезне, що викликає занепокоєння щодо їх вартості, впливу на навколишнє середовище та впливу на стабільність мережі. Така платформа, як Sesame, відіграє важливу роль у пошуку найкращих стратегій для мінімізації цих проблем шляхом оптимізації використання енергії, зменшення викидів вуглецю та гарантування того, що стабільність мережі залишається незмінною. Використовуючи розширений аналіз і інтегроване моделювання, Sesame допомагає визначити стійкі шляхи відповідального розгортання ШІ.

Це все звучить правильно для мене. Від Давосу до зустрічей у США широке співтовариство зацікавлених сторін шукало, як вирішити ці проблеми. Багато хто виявляє, що такі рішення можуть справді мати величезний вплив на те, що ми можемо зробити для нашого світу.

VanillaPlus головний редактор Джордж Малім відвідав DTW Ignite 24 у Копенгагені та повернувся додому з новою ясністю щодо перспектив постачальників комунікаційних послуг монетизувати моделі B2B2X через ринки, доступ до API та розумне застосування ШІ.

Постачальники послуг зв’язку (CSP) мають проблеми. Вони стикаються з нескінченною потребою інвестувати в наступне покоління мобільної інфраструктури, тоді як усі інші, хто бере участь у мобільному ланцюжку створення вартості, отримують левову частку доходу. Невдалі спроби залучити нові доходи від вмісту, роздрібної торгівлі та ігор, наприклад, призвели до того, що щомісячні мобільні підписки приносять дохід, який на деяких ринках ледь можна купити пінну каву.

Це не окупить завершення 5G, не кажучи вже про 6G і майбутню мережеву інфраструктуру, тому переосмислення триває вже кілька років. Зрозуміло, що CSP не є природними торговими посередниками чи творцями контенту, і важко зрозуміти, як середній дохід від мобільного мобільного користувача (ARPU) можна радикально підвищити без чіткої та значної додаткової вартості для споживачів. Є кілька віддалених прикладів, коли це відбувається, як-от гравці з низькою затримкою на розвинених ринках, таких як Південна Корея, які платять премію за послуги, але реальність така, що ринок мобільних пристроїв не обійдеться на 50 центів, які він отримує за підтримку турбо -кнопка посилення для ігор або відеоконференцій.

CSP потребують відходів на суму більше 50 центів

Це означає, що корпоративний ринок є місцем, де має відбуватися підвищення доходу. Існує реальна можливість на кількох вертикальних ринках. Одним із прикладів, який згадав Міхал Гарріс, старший віце-президент із глобального маркетингу компанії Beyond Now, на нещодавній виставці DTW Ignite 24 у Копенгагені, була сільськогосподарська галузь. Такі послуги, як підключені зонди для аналізу ґрунту, можуть дозволити фермерам значно підвищити ефективність використання добрив, а вартість послуги легко переважить підвищення врожайності та економія коштів.

У всіх галузях є численні приклади, які подібні до цього, але помилка телекомунікаційної галузі в минулому полягала в спробі стати експертами вертикального ринку. Це займає надто багато часу, часто не відповідає конкретним потребам вертикалі та відволікає від основної діяльності CSP. CSP не повинні ставати експертами в агробізнесі, вони повинні підтримувати сільськогосподарський бізнес у використанні технологій і отримувати від цього додатковий дохід.

«Основна проблема CSP — це зростання», — підтверджує Гарріс. «Якщо ви запитуєте клієнта B2B, що йому потрібно, це ніколи не лише зв’язок, тож вам потрібні партнери, і завдання полягає в тому, як зробити його більш оперативним і створити механізм для партнерства».

Зараз ми всі на ринку

В ідеалі цей механізм повинен мати форму ринку, на якому CSP можуть продавати свої можливості, які можуть включати такі послуги, як виставлення рахунків і запобігання шахрайству поряд з мережевими пропозиціями, на ринку разом з іншими організаціями. У сценарії сільського господарства фахівець із сільського господарства може піти на ринок і просто купити те, що йому потрібно, у CSP, щоб підключити його послугу та ввімкнути суміжні служби для її підтримки.

Компанія Beyond Now нещодавно оголосила, що її цифрову бізнес-платформу обрали Odido, раніше T-Mobile Netherlands, і Tele 2 Mobile, щоб сприяти швидкому впровадженню своїх 40 партнерів для безперешкодного спільного створення та спільного продажу своїх рішень, отримуючи вигоду від швидшого час виходу на ринок і покращена здатність масштабувати операції. Використовуючи платформу, Odido зможе більш ефективно задовольняти цифрові потреби своїх клієнтів B2B, і компанія планує запустити нові послуги, включаючи фіксований Інтернет, партнерські продукти, мобільний зв’язок і SD-WAN.

«Ринкові майданчики є обов’язковими для продовження телекомунікаційної галузі», — додає Гарріс. «Які перешкоди і що заважає операторам це робити? Телекомунікаційна компанія вважає, що у них є екосистема, але це жменька постачальників, як правило, з великих компаній, які можуть впоратися з тривалим процесом».

Постачальники послуг усвідомили необхідність змін і беруть участь у переході на ринки. «Ми вирішили створити комерційну платформу, яку ми запустили та комерціалізували», — сказав Кевін Лі, головний спеціаліст із цифрових технологій у BT Group. «Ми не продаємо нічого швидкопсувного, але все, що вимагає зв’язку, ми віримо, що можемо продати. Що, якщо є третя особа, наприклад клієнти або мандрівники Vodafone? Нам потрібно створити ідентифікаційну платформу, яка дозволить клієнтам зареєструватися та насолоджуватися пропозиціями».

«Комерційна платформа — це легке завдання, а найскладніше — це платформа ідентифікації, яка відокремлена від решти CRM, тому нам потрібно інтегруватися зі сторонніми сторонами, куди б клієнт не чекав, поки ми їх приведемо», — додає він. «І з платформою, і з API ми повинні йти туди, де є клієнти. Ми маємо право грати тут».

CSP повинні підтримувати ринкові майданчики на гіпермасштабованих швидкостях

Гарріс згадує, що одному клієнту знадобилося більше року, щоб досягти підписаної угоди після того, як було підтверджено першу пропозицію про партнерство, і це просто не працюватиме для моделей B2B2X, які зараз надходять на ринки. «Це інший спосіб мислення», — підтверджує вона.

«Це відрізняється різноманіттям необхідних навичок і здібностей. Вам потрібні партнери для безпеки, Інтернету речей і таких вертикалей, як сільське господарство. Якщо раніше ви працювали з кількома компаніями, вам потрібно працювати з сотнями тисяч, і це вже не лінійне партнерство, що складається з постачальника, CSP і торгового посередника. Це набагато динамічніший ринок, де ви продаєте повні рішення, а не просто перепродаєте підключення та Microsoft 365».

Щоб забезпечити таку динаміку, CSP повинні зробити свої прикладні програмні інтерфейси (API) доступними для третіх сторін, щоб вони могли створювати привабливі послуги для підприємств. Донедавна це сприймали параною, що унікальну цінність CSP буде передано через розкриття API, але впевненість CSP у розкритті принаймні деяких API зростає. Моделі та ринки для монетизації API вже діють, і нові підприємства будуються навколо нещодавно відкритих можливостей.

Відкриті API можуть захистити прибутки CSP

«Приваблення почалося з усвідомлення того, що мобільний широкосмуговий внутрішній трафік сам по собі не допоможе трансформувати галузь – потрібен буде ще один потік доходу», – пояснює Йоакім Сореліус, голова глобальної мережевої платформи Ericsson, продуктів і проектування. «Ось звідки почався ринок мережевих API та поширення мережі».

«У нас є портфель ризиків, але недостатньо просто пропонувати його клієнтам», – додає він. «Змінилися два аспекти; один — це агрегація для надання того самого типу API в тому самому регіоні. Open Gateway і GSMA зробили тут чудову роботу. Другий аспект — спільнота розробників і визначення того, що має сенс виставляти». З повідомленням у лютому 2024 року про те, що служба доступу до API ClearX дозволяє розробникам отримувати доступ до зв’язку та мережевих API із Google Cloud Marketplace, давно обіцяна ідея про те, що майбутнє порятунок CSP може бути досягнуто шляхом відкриття API через ринки, зробила значний крок вперед. Думка проста: якщо CSP нададуть свої API розробникам через ринок, вони зможуть монетизувати їх і змінити прибутковість, маючи сенс продовжувати інвестиції в мережеву інфраструктуру. Роблячи це для організацій за межами телекомунікацій, можна створювати нові послуги та отримувати нові доходи.

Потрібна більша відданість справі

CSP обережно запускають, перш ніж вони зможуть увійти в цю нову еру. Є побоювання, що надання доступу до занадто великої кількості API може бути радше загрозою, ніж можливістю, але бути напіввагітною нереально. Жорсткий контроль над доступом кількох пов’язаних із ідентифікацією або мережею API не дозволяє іншим організаціям впроваджувати інновації та створювати необхідний обсяг нових послуг, які підживлюються можливостями CSP. Як наслідок, темп задають інші.

«ClearX і Google Cloud оголосили про першу ринкову площадку в Google Cloud для API відкритого шлюзу GSMA, і до того часу API CAMARA надавалися корпоративним клієнтам, але не через ринкові майданчики», — каже Енді Тіллер, виконавчий віце-президент із продуктів і послуг для учасників. на ТМ Форум. «Це виводить Open Gateway на інший рівень, і ми бачимо, як розробники створюють продукти, використовуючи API оператора TM Forum. Послуги включають класичні відкриті пропозиції API, такі як служби ідентифікації, які використовують дані CSP для ідентифікації та аудиту клієнтів».

Sorelius бачить зростаючий портфель послуг, що приносять прибуток, від яких отримають вигоду CSP. «Можливості полягають у запобіганні шахрайству, якості за вимогою та агрегації загальної інформації про пристрій. Це правильні API, і я вважаю, що сьогодні 90% адресного ринку займаються шахрайством і ідентифікацією. У цьому просторі є велика цінність, і SMS не приносять належного досвіду користувача».

Питання якості

«У якості за вимогою прості випадки використання пропонують найбільшу віддачу», — каже він. «Пристрої торгових точок (POS) — це великі можливості, і в угоду про рівень обслуговування програми можна включити, щоб була якість [network] фрагмент, який підтримує невеликий момент використання мережі, який вимагає транзакція. Відеоконференції також застосовуються, особливо для цільових програм, таких як телемедицина. Це не споживча гра».

Тіллер погоджується: «Напевно, більш захоплюючим є якість за вимогою, і всі технології тут, щоб це зробити. Якщо ви займаєтесь хмарними іграми та хочете надати клієнту будь-яку точку світу кнопку посилення, ви можете також стягувати плату за десять використань кнопки посилення на місяць. Це нова бізнес-модель, яка захоплює, і Open Gateway просунувся набагато далі, ніж попередні ініціативи».

Застосування ШІ

Не забуваймо, що підвищення на десять, 50 центів на місяць наближається до вартості цієї чашки кави та означає майже подвоєння ARPU від деяких абонентів. Незважаючи на це, кнопки ідентичності та посилення лише дряпають поверхню можливостей, що визнає Тіллер. «Очевидно, що є більш загальний інтерес до моделей B2B2X, у яких CSP може бути першим або другим B», — пояснює він. «Якщо ми використовуємо штучний інтелект для автоматизації налаштованих послуг і стягування плати за них, ми можемо створити нові можливості отримання прибутку».

Ці можливості поширюються на всю мережу CSP і включають такі можливості, як виставлення рахунків і стягнення плати, а також ідентифікаційні дані та дані клієнтів. Штучний інтелект відіграватиме все більшу роль у визначенні та визначенні того, як надаються послуги, а також у забезпеченні плавної автоматизації процесів у підтримці торгових майданчиків і послуг, доступних через відкритий API.

«Що ми справді намагаємося зробити, оскільки штучний інтелект пускає коріння, це визначити, які варіанти використання є найбільш доречними для даних, на яких ми працюємо», — каже Чад Дунавант, виконавчий віце-президент і головний директор із продуктів і стратегії CSG. «Ми використали дані рахунків-фактур, які у нас є, у великі мовні моделі та оцінили, як ми можемо використовувати GenAI, щоб задовольнити очікування споживачів щодо отримання відповідної інформації від оператора. Ми також бачимо, що інструменти штучного інтелекту підключаються до каталогу, щоб забезпечити персоналізацію».

Для Лі з BT Group ШІ ще не довів свою цінність, тому потрібна подальша робота. «Ми наполегливо працюємо над тим, щоб отримати переваги штучного інтелекту, але моделі доходів немає, а також потрібно враховувати прогресивні витрати», — каже він.

Частково це пояснюється зрозумілою довгостроковою стурбованістю постачальників послуг, що розкриття їхніх API дає конкурентам ключі до їхнього королівства. Додавання штучного інтелекту лише посилює втрату контролю. Постачальники послуг раніше обпалювалися своїми спробами вийти на нові ринки, і вони не хочуть, щоб поєднання штучного інтелекту та відкритих API приносило користь партнерам, якщо вони також не отримають справедливої ​​вигоди.

«Оператори дуже стурбовані відносинами з клієнтами та хочуть захистити відносини, які вони мають, але вони можуть включити мережеві API у пропозиції для клієнтів», — стверджує Сореліус. «Наразі ринок формується, і існує кілька різних партнерств і платформ для API, але те, що ми намагаємося зробити для кожної країни, це розблокувати API для кожного ринку. Для цього знадобиться автентифікація, і ми намагаємося спочатку звернути увагу на ринки з точки зору вартості. Зрозуміло, що всі бачать можливість. Це має сенс, але наразі ситуація трохи схожа на курку з яйцем».

Прокоментуйте цю статтю нижче або через X: @VanillaPlus і відвідайте наш веб-сайт VanillaPlus

за Аарон Никодим2024-12-30T21:00:00

Департамент медіа та комунікацій (COM) Коледжу вільних мистецтв і соціальних наук (CLASS) Міського університету Гонконгу (CityUHK) співпрацює з China Unicom Global Limited (China Unicom) над проектом боротьби з шахрайством «Новаторська технологія , Пов’язуючи світ: Великі дані та нова роль штучного інтелекту в запобіганні шахрайства», використовуючи інноваційні програми великих даних і штучного інтелекту (ШІ) для вирішити зростаючу проблему глобального телекомунікаційного шахрайства. Всесвітня Інтернет-конференція (WIC) визнала цю співпрацю «Видатними прикладами спільної побудови спільноти зі спільним майбутнім у кіберпросторі 2024 року», що підкреслює відданість CityUHK використанню інноваційних технологій для вирішення реальних проблем і сприяння інтеграції технологій і соціальна відповідальність.

Саміт WIC Wuzhen 2024 під темою «Цифрове майбутнє, орієнтоване на людей та AI for Good – розбудова спільноти зі спільним майбутнім у кіберпросторі» відбувся в Wuzhen, Чжецзян. Професор Майкл Цеасоційований віце-президент (інновації) та директор CityUHK Academy of Innovation (CAI), і Доктор Мен Шусенголова та президент China Unicom, поділився результатами проекту щодо технологічних інновацій та соціального впливу на саміті.

Станом на жовтень 2024 року поліція Гонконгу зафіксувала понад 36 000 випадків шахрайства, що на 7,3% більше, ніж у минулому році, із загальними збитками на суму 7,04 мільярда гонконгських доларів. У всьому світі збитки від шахрайства досягли 1 трильйона доларів США, причому на Азію припадає 67% від загальної суми, що становить 5,4 трильйона гонконгських доларів. Це відображає тенденцію до того, що шахрайство стає серйозною глобальною проблемою злочинності.

Професор Це заявив: «Телекомунікаційне та мережеве шахрайство є однією з найгостріших соціальних проблем сьогодні. Щодня в усьому світі здійснюється понад 80 мільйонів шахрайських дзвінків, що призводить до фінансових втрат на мільярди юанів». Він зазначив, що ці шахрайства сплетені разом через складну мережу незаконних галузей. Зі швидким технологічним прогресом проблема телекомунікаційного та інтернет-шахрайства стає все більш серйозною, що призводить до значних щорічних економічних втрат у всьому світі.

Він додав: «CityUHK у співпраці з науковцями з материкової частини країни та China Unicom прагне фундаментально підвищити обізнаність громадськості про запобігання шахрайству за допомогою великих даних та технологій штучного інтелекту, надаючи ефективні наукові рішення для глобальних зусиль проти шахрайства. Ми продовжуватимемо зміцнювати нашу співпрацю з нашими глобальними партнерами, сприяючи більшій кількості міжрегіональних досліджень, вивчаючи нові тактики шахрайства та постійно вдосконалюючи персоналізовані моделі оцінки ризиків для подальшого вдосконалення глобальних ініціатив по боротьбі з шахрайством».

Нагороджений дослідницький проект був ініційований Професор Сяофань Люасистент професора COM, включно з членами команди Професор Шухуа Чжоупрофесор кафедри COM, Професор Лі Крістал Цзяндоцент КОМ, Професор Фіона Фуй-Хун Нахз Сінгапурського університету менеджменту та дослідницька група під керівництвом Професор Є Ву з Центру досліджень обчислювальної комунікації Пекінського педагогічного університету. Проект, який отримав нагороду, зосереджується на проблемі глобального телекомунікаційного та інтернет-шахрайства, зокрема на соціальній та економічній шкоді, завданій телекомунікаційним шахрайством. Він аналізує тактику, яку використовують шахраї, і розкриває стратегії маніпулювання довірою та емоціями жертв, заглиблюючись у людський фактор, що стоїть за шахрайством.

Завдяки об’єднанню даних із багатьох джерел із різних регіонів світу, включаючи поліцейські звіти, висвітлення в ЗМІ та соціальних мережах, проект створив глобальну базу даних випадків шахрайства. Він використовує великі дані та технології ШІ для поглибленого аналізу випадків шахрайства. Крім того, за допомогою великих мовних моделей він точно характеризує моделі поведінки та риторичні стратегії шахраїв, а також психологічні риси жертв, тим самим підвищуючи можливості запобігання шахрайству та обізнаність громадськості.

Команда також тісно співпрацювала з China Unicom. З моменту створення проекту China Unicom розповсюдила понад 1,5 мільярда текстових повідомлень громадського здоров’я, провела майже 4000 інформаційних заходів проти шахрайства та видала 30 мільйонів цільових попереджень, значно покращивши обізнаність громадськості та можливості запобігання шахрайству. Проект підвищив точність системи фільтрації шахрайських викликів на 40% і знизив рівень помилкових спрацьовувань на 50%, отримавши широке визнання в усьому світі.

WIC є однією з найвпливовіших щорічних подій у глобальному інтернет-секторі, зосереджена на обговоренні глобальних проблем і політики в Інтернеті. Цього року дослідження CityUHK було відзначено як один із 13 видатних кейсів.

Слідкуйте за всіма діловими новинами, корпоративними новинами, останніми подіями та останніми новинами на Live Mint. Завантажте додаток The Mint News, щоб отримувати щоденні оновлення ринку.

більшеменше

AWS re:Invent 2024, що проходила цього року з 1 по 5 грудня в Лас-Вегасі, штат Невада, є навчальною конференцією, організованою AWS для глобальної спільноти хмарних обчислень. Особиста подія включає основні оголошення, бесіди про інновації, семінари, лабораторії конструктора тощо.

Цього року re:Invent підкреслює наше прагнення допомогти кожному користувачеві приймати кращі рішення на основі даних за допомогою Amazon QuickSight, включаючи впровадження нових можливостей генеративної бізнес-аналітики (BI), які допоможуть вам краще використовувати неструктуровані дані, проводити поглиблений аналіз , і багато іншого. QuickSight дозволяє організаціям надавати статистичні дані за допомогою сучасних інтерактивних інформаційних панелей, вбудованої аналітики, піксельних звітів і природної мови. Ці консолідовані можливості BI QuickSight забезпечили йому позицію в квадранті лідерів у сітці G2 для аналітичних платформ.

У цій публікації ми обговорюємо деякі запуски нових функцій, а також ключові події та заходи від re:Invent.

Запуск функцій

Amazon Q у QuickSight об’єднує статистичні дані зі структурованих і неструктурованих даних

Тепер загальнодоступний Amazon Q у QuickSight надає користувачам уніфіковану інформацію зі структурованих і неструктурованих джерел даних завдяки інтеграції з Amazon Q Business. Завдяки Amazon Q у QuickSight бізнес-користувачі тепер можуть доповнювати статистичні дані з традиційних джерел даних BI, таких як бази даних, озера даних і сховища даних, контекстною інформацією з неструктурованих джерел. Зокрема, відповіді на запитання та відповіді та історії даних тепер можна доповнити даними з документів, веб-посилань, електронних листів, зображень, повідомлень і понад 40 джерел, щоб надати додатковий контекст, допомагаючи вам краще використовувати корпоративні дані та приймати більш обґрунтовані рішення.

Можливість аналізу сценаріїв Amazon Q у QuickSight тепер доступна в попередній версії

Тепер у попередній версії можливість аналізу сценаріїв Amazon Q у QuickSight допомагає легко знаходити рішення складних проблем. Тепер Amazon Q крок за кроком проведе вас через поглиблений аналіз даних, пропонуючи аналітичні підходи, автоматично аналізуючи дані та узагальнюючи результати з пропонованими діями. Цей агентський підхід розбиває аналіз даних на низку простих для розуміння виконуваних кроків, допомагаючи бізнес-користувачам знаходити рішення проблем без спеціальних навичок і виконувати аналіз складних сценаріїв у 10 разів швидше, ніж електронні таблиці.

Останні запуски

QuickSight продовжує надавати користувачам нові функції для панелей інструментів, візуалізації, піксельних звітів, вбудовування тощо. Щоб ознайомитись із широким набором останніх інновацій, відвідайте наш огляд запусків до re:Invent або подивіться нашу сесію re:Invent. Що нового в Amazon QuickSight, як описано далі в цій публікації.

Keynotes

Мет Гарман, головний виконавчий директор AWS

У цій захоплюючій доповіді генеральний директор AWS Мет Гарман розповідає про те, як AWS впроваджує інновації в кожному аспекті провідної у світі хмари. Подивіться, як ми ділимося тим, як Amazon Q у QuickSight тепер допомагає бізнес-користувачам доповнювати статистичні дані зі структурованих даних контекстною інформацією з неструктурованих джерел, що веде до більш обґрунтованого прийняття рішень, економії часу та значної конкурентної переваги в бізнес-ландшафті, керованому даними.

Свамі Сівасубраманян, віце-президент відділу штучного інтелекту та даних AWS

Доктор Свамі Сівасубраманян, віце-президент відділу штучного інтелекту та даних в AWS, представляє цю спонукальну до роздумів основну доповідь про те, як можна використовувати надійну основу даних для створення інноваційних та диференційованих рішень для ваших клієнтів. Під час цього основного виступу д-р Свамі Сівасубраманян демонструє, як нова можливість аналізу сценаріїв Amazon Q у QuickSight допомагає користувачам моделювати рішення складних проблем без спеціальних навичок.

Розмови про інновації

Діліп Кумар, віце-президент Amazon Q Business в AWS, ділиться своїм баченням майбутнього роботи, ілюструє, як організації можуть отримати максимум від своїх корпоративних даних через Amazon Q Business і Amazon Q у QuickSight, і ділиться історіями трансформації від Jabil, Kepler, Miro, Nasdaq, Asana, Accenture та ін.

Секційні засідання

Переосмисліть бізнес-аналітику за допомогою генеративного ШІ

Дізнайтеся, як генеративні можливості штучного інтелекту Amazon Q у QuickSight можуть допомогти вам швидше отримувати статистичні дані та приймати кращі рішення. Дізнайтеся, як бізнес-користувачі можуть використовувати природну мову для отримання інформації за допомогою запитань і відповідей на дані та резюме, а також створювати візуально переконливі розповіді, щоб пояснювати та ділитися думками. Подивіться, як бізнес-аналітики можуть швидко створювати інформаційні панелі та обчислювати за допомогою генеративного ШІ. Послухайте, як клієнти Availity та Anthology використовують ці можливості, щоб надати інформацію про найважливіші програми охорони здоров’я та електронного навчання відповідно.

Що нового в Amazon QuickSight

Дізнайтеся про останні інновації QuickSight щодо інформаційних панелей, візуалізації, піксельних звітів, вбудовування тощо. Дізнайтеся, що нового в Amazon Q у QuickSight і як нові генеративні можливості BI ще більше допомагають бізнес-аналітикам і бізнес-користувачам керуватися даними.

Уніфікуйте статистичні дані зі структурованих і неструктурованих даних за допомогою Amazon Q

Перегляньте зараз, щоб побачити, як Amazon Q у QuickSight доповнює відповіді інформацією з неструктурованих джерел корпоративних даних, таких як документи, веб-сайти тощо, надаючи додатковий контекст для прийняття обґрунтованих рішень. В Amazon Q Business тепер ви можете отримувати розширені відповіді зі структурованими даними з того самого інтерфейсу користувача. Ви можете отримати повніші відповіді для прийняття обґрунтованих рішень, використовуючи свої джерела знань із будь-якої програми.

Спростіть аналіз бізнес-сценаріїв за допомогою Amazon Q у QuickSight

Amazon Q у QuickSight тепер включає досвід аналізу даних за допомогою штучного інтелекту (у попередній версії), який допомагає швидко знаходити відповіді на складні проблеми. Amazon Q спрощує поглиблений аналіз завдяки покроковим інструкціям, заощаджуючи години ручної обробки даних і відкриваючи можливість приймати рішення на основі даних у вашій організації. Послухайте, як такі клієнти, як GoDaddy і Rehrig Pacific Company, використовують Amazon Q для моделювання рішень складних проблем без спеціальних навичок чи електронних таблиць. Дізнайтеся, як ви можете швидше приймати кращі рішення за допомогою аналізу даних за допомогою ШІ.

Покращуйте свої додатки за допомогою вбудованих Amazon QuickSight і Amazon Q

Удосконалюйте свої програми за допомогою вбудованої аналітики від QuickSight і генеративних можливостей BI Amazon Q. Ознайомтеся з найкращими методами інтеграції інтерактивних візуалізацій, запитів природною мовою та запитань і відповідей на дані без керування інфраструктурою. Послухайте, як Docebo використовує вбудовану аналітику для обслуговування понад 4000 клієнтів у всьому світі. Дізнайтеся, як aCommerce, провідний інструмент електронної комерції в Південно-Східній Азії, надає клієнтам миттєвий аналіз конкурентоспроможності понад 250 000 брендів, використовуючи потужність Amazon Q.

Amazon QuickSight: уніфіковані точні звіти та інформаційні панелі

Дізнайтеся, як QuickSight допомагає вам створювати інформаційні панелі та піксельні звіти, використовуючи ті самі джерела даних в одному інтерфейсі. Подивіться, як Opendoor, новатор у сфері нерухомості, використовує звіти та інформаційні панелі з ідеальним пікселем, щоб дозволити своїм користувачам приймати кращі рішення на основі даних. Подивіться, як ми використовуємо Amazon Q для легкого створення звітів природною мовою. Отримайте уявлення про ключові відмінності між піксельними звітами та інформаційними панелями, а також про переваги масштабованості, доступності та економії коштів від перенесення звітів у хмару.

Перехід на QuickSight: скоротіть витрати та підвищте продуктивність

Відкрийте для себе найкращі практики та перевірені стратегії переходу від застарілої BI до QuickSight. Послухайте від Itaú, великого приватного банку LATAM, який розповідає про свій шлях переходу від застарілих систем до QuickSight, охопивши 7800 авторів і 22 000 активних користувачів через 5500 інформаційних панелей. Також дізнайтеся, як Whole Foods Market керувався відмінностями функцій між різними інструментами візуалізації та QuickSight, і дізнайтеся про їхню стратегію міграції корпоративних даних.

Масштабуйте BI для всіх своїх користувачів за допомогою Amazon Q у QuickSight

Дізнайтеся, як фінансовий лідер Capital One використовує переваги простоти використання, масштабованості, надійності та безпеки QuickSight, щоб надавати статистичні дані понад 16 000 користувачам, підтримуючи 2600 інформаційних панелей і створюючи 120 000 звітів на місяць. Подивіться, як ви також можете надати BI всім у вашій організації. Досліджуйте підключення різних джерел даних, керування користувачами та групами в масштабі та впровадження найкращих операційних практик. Дізнайтеся, як генеративні можливості BI Amazon Q у QuickSight дозволяють користувачам отримувати доступ до статистичних даних за допомогою природної мови.

Інші види діяльності

Лаунж GenAI, розташований у Вольтері на курорті The Venetian Resort Las Vegas, пропонував клієнтам можливість спілкуватися зі співробітниками AWS і отримати інформацію про те, як вони можуть принести переваги генеративного штучного інтелекту своїм організаціям. Кілька сотень особистих зустрічей було проведено з клієнтами майже в усіх галузях, і багато хто поділився трансформаційним ефектом, який генеруючий штучний інтелект має на їхні організації, зокрема від Amazon Q у QuickSight.

Корисні ресурси

На додаток до сеансів re:Invent, які обговорюються в цій публікації, дізнатися більше про QuickSight можна легко за допомогою цих корисних ресурсів:

• Спільнота QuickSight. Ознайомтеся з цим єдиним магазином, де ви зможете ознайомитися з бізнес-аналітикою, із запитаннями та відповідями з можливістю пошуку, оголошеннями про нові новинки, відео-інструкціями, статтями, демонстраціями, подіями, куточком розробника щодо вбудованої аналітики, групами користувачів тощо.
• YouTube-канал QuickSight – підпишіться, щоб бути в курсі останньої інформації QuickSight. Перегляньте сотні відео, включаючи семінари QuickSight, інструкції та демонстрації.
• Бази даних і аналітика AWS LinkedIn – підписуйтеся, щоб бути в курсі останніх ідей та інновацій від AWS, щоб розкрити весь потенціал своїх даних.

Висновок

Re:Invent 2024 продемонстрував безперервну еволюцію QuickSight із новими можливостями, які дають змогу бізнес-користувачам отримувати висновки та приймати кращі рішення на основі даних. Дізнайтеся, як клієнти використовують QuickSight і generative BI для вирішення бізнес-завдань і перетворюють знання на інновації на сторінці нашого продукту.

Про автора

Кріс Вайцель є старшим менеджером з маркетингу продуктів Amazon Q у QuickSight.

Віце-прем’єр-міністр і міністр цифрової економіки та суспільства (DE) пан Прасерт Чантаравонгтонг оголосив про серію з дев’яти ключових ініціатив у наступному році. Ці ініціативи спрямовані на підвищення цифрової грамотності, подолання цифрового розриву, підвищення безпеки під час цифрової взаємодії та зміцнення довіри суспільства до цифрової екосистеми, узгоджуючи головну місію Міністерства щодо стимулювання цифрової трансформації Таїланду.

Платформа DE-fence, розроблена спільно з Національною комісією з цифрової економіки та суспільства (BDE), протидіє шахрайству, зокрема шахрайству в кол-центрах. Завдяки інтеграції баз даних операторів зв’язку, Королівської поліції Таїланду, Управління по боротьбі з відмиванням грошей та інших агенцій, він ідентифікує підозрілі дзвінки та SMS-повідомлення в режимі реального часу, пропонуючи сповіщення, оцінку ризиків та інструменти звітування для негайного вжиття заходів.

Він оцінює ризик, пов’язаний із вхідними номерами, виявляє відхилення в SMS-посиланнях і дозволяє миттєво повідомляти через гарячу лінію AOC 1441, забезпечуючи швидке втручання правоохоронних органів. Крім того, платформа включає просвітницьку кампанію для підвищення обізнаності про нові тактики шахрайства, озброюючи громадян практичними знаннями, щоб розпізнавати та уникати онлайн-шахрайства.

Інші значні зусилля спрямовані на розвиток цифрових навичок, BDE та Національне статистичне управління (NSO) мають на меті навчити 250 000 осіб через громадські цифрові центри. Ця ініціатива націлена на людей у ​​сільській місцевості та районах із недостатнім рівнем обслуговування, допомагаючи зменшити цифровий розрив та сприяти інклюзивному зростанню.

Крім того, Міністерство реалізує безпаперову ініціативу через урядову центральну хмарну систему (GDCC). Завдяки інтеграції платформ e-Document і e-Office ця ініціатива підвищує ефективність роботи урядових установ, приносячи користь понад одному мільйону користувачів і просуваючи цілі Плану розвитку цифрового уряду.

National Telecom (NT) пропонує новорічні акції, зокрема безкоштовні дзвінки та SMS у мережах NT, знижки на широкосмуговий зв’язок і звільнення від міжнародних дзвінків. Пошта Таїланду надає знижки на службу EMS і посилок, знижки на ThailandPostMart.com і шанси виграти авіаквитки. Ці пропозиції спрямовані на зниження витрат і забезпечення безперебійного підключення під час святкового сезону.

На місцевому рівні міністерство просуває проект «1 округ, 1 ІТ-спеціаліст», щоб гарантувати, що в кожному районі Таїланду буде доступ до кваліфікованого ІТ-фахівця, який може допомогти з цифровими інструментами та вирішенням проблем. Крім того, Комітет із захисту персональних даних (PDPC) запустив програму Smart PDPA, оснащену такими функціями, як перевірка особи через ThaID, інструменти керування файлами cookie, шифрування PDF та можливості безпечного обміну даними. Ці інструменти розроблені, щоб допомогти користувачам захистити свою особисту інформацію під час навігації онлайн-платформами.

Метеорологічні послуги також були вдосконалені завдяки запуску метеорологічного департаменту програми TMD Weather Application. Ця програма надає точні прогнози погоди, сповіщення про конкретне місце та дані, що охоплюють до 126 днів наперед, забезпечуючи зручність і готовність для користувачів у всьому Таїланді. Інтуїтивно зрозумілий дизайн програми забезпечує доступність для всіх вікових груп, включаючи людей похилого віку, дозволяючи їм залишатися в курсі змін погодних умов без зусиль.

Продовжуючи підтримку цифрової освіти, Агентство сприяння розвитку цифрової економіки (DEPA), Інститут великих даних (BDI) і Агентство розвитку електронних транзакцій (ETDA) пропонують безкоштовні навчальні програми. Сюди входять курси з швидкої розробки штучного інтелекту, цифрового підприємництва, онлайн-безпеки та передових цифрових навичок для різних секторів. Учасники також отримають сертифікати, що підвищить їх працевлаштування та здатність до інновацій.

Віце-прем’єр-міністр Прасерт підкреслив постійну відданість міністерства боротьбі з онлайн-загрозами та зниженню кіберзлочинності у співпраці з іншими відповідними відомствами. Ці ініціативи відображають довгострокове бачення створення цифрового стійкого суспільства, де громадяни можуть впевнено та безпечно брати участь у цифровій економіці.

Оскільки Таїланд вступає в 2025 рік, ці проекти обіцяють розширити можливості людей, зміцнити громади та рухати вперед цифрове майбутнє країни. Міністерство продовжує стежити за прогресом цих ініціатив, гарантуючи, що вони принесуть вимірні переваги громадянам і ефективно сприятимуть досягненню цілей цифрової трансформації Таїланду.

З журналу pv 24.12-25.01

Трохи більше десяти років тому національні лабораторії Sandia заснували Collaborative PV Performance Modeling Collaborative (PVPMC). За словами Сандії, PVPMC підвищує прозорість і точність у моделюванні продуктивності фотоелектричної системи, а організація допомагає об’єднати зацікавлені сторони для вдосконалення методів моделювання. Джошуа Стайн, старший науковий співробітник Sandia, вважає, що настав час зробити подібні зусилля, щоб пролити світло на аналітику даних для моніторингу продуктивності фотоелектричних установок.

«Не вистачає стандартизації та гармонізації в тому, як люди говорять про аналіз та моніторинг несправностей», — пояснив він pv журнал. Наразі деякі компанії пропонують послуги, які включають аналіз даних, ідентифікацію та класифікацію несправностей на основі даних моніторингу фотоелектричних установок. Однак кожна з цих компаній використовує власний набір визначень несправностей, що означає, що дуже важко порівняти та порівняти цінність цих послуг.

«Уявіть, що кожен лікар чи лікарня, яку ви відвідали, використовували б власний набір діагнозів і клінічних практик». сказав Штейн. «Було б дуже важко і заплутано отримати другу думку. Більшість розвинених галузей промисловості стандартизують свої визначення несправностей і процедур пом’якшення. Сонячна фотоелектрична система ще не зовсім готова».

З одного боку, впровадження методів машинного навчання для автоматизації виявлення несправностей у фотоелектричних системах ще більше заплутало картину. Стайн обережно пояснив, що він не проти машинного навчання. «Автоматизоване виявлення помилок на основі ML є корисним, оскільки воно може призвести до високомасштабованої аналітики», — сказав Стайн.

Переосмислення KPI

Технічні ключові показники ефективності (KPI) є важливими для оцінки фотоелектричних установок, від етапу розробки до контрактних угод між власниками активів і постачальниками O&M.

«Хоча стандарти IEC і ASTM визначають деякі ключові показники ефективності, такі як коефіцієнт продуктивності (PR) і тести на потужність, їхні методи розрахунку часто відрізняються або покладаються на інтерпретацію користувача, що призводить до невизначених результатів», — сказав колега Stein з Sandia Labs Маріос Терістіс.

«Наприклад, існує значна гнучкість в обробці даних, що може викликати упередження, які впливають на контракти та фінансові рішення. Без чітких визначень KPI та узгоджених розрахунків контракти можуть постраждати несправедливо – не через фактичне недовиконання чи перевиконання, а через упередженість розрахунків», – додав він.

Погані дані – це дані, які не є корисними, тому що вони були отримані невідповідними способами. Він містить помилки або він не чистий. Це, у свою чергу, створює проблеми для зацікавлених сторін PV, які покладаються на це, щоб сказати їм, яка фактична продуктивність їхньої системи.

Стандартна галузева практика полягає в тому, що власники активів укладають субпідряд з постачальником O&M для забезпечення експлуатації та технічного обслуговування. Це означає, що договірна угода, яка передбачає, що електростанція підтримується належним чином і відповідає певним KPI.

«Якщо у вас погана якість даних, то в оцінку KPI буде внесено деяке зміщення. Це упередження може бути позитивним або негативним. У гіпотетичному сценарії, коли упередження зв’язків з громадськістю є негативним, тоді постачальник O&M несправедливо сплачуватиме штрафи через якість даних, а не через низьку продуктивність», — сказав Терістіс.

Це також працює у зворотному напрямку, коли постачальник послуг з експлуатації та технічного обслуговування може отримати вигоду через упередженість, спричинену якістю даних, а не надмірною продуктивністю підприємства. Терістіс продовжив: «У деяких випадках операційний PR порівнюється з PR до будівництва, створеним програмним забезпеченням для проектування PV, що призводить до порівняння «яблука з апельсинами»: чи різниця в PR спричинена надто оптимістичним моделюванням перед будівництвом чи фактична недостатня продуктивність?»

Прозорість програми

Theristis розпочав нову програму для вирішення цих проблем – PV O&M Analytics Collaborative (PVMAC). Він представив проект на конференції EU PVSEC, що відбулася у Відні у вересні 2024 року.

«Наша мета полягає в тому, щоб створити мережу співпраці для підвищення прозорості програмного забезпечення та послуг аналітики PV, співпрацювати з моніторинговими/аналітичними компаніями, постачальниками O&M, власниками активів, страховиками та допомогти цим зацікавленим сторонам об’єднатися, щоб узгодити необхідні стандарти та покращити загальна прозорість ринку», – сказав він.

Команда також використовує суперкомп’ютери Sandia Labs для моделювання в Сполучених Штатах, щоб зменшити невизначеності в оцінці KPI.

PVMAC все ще дуже новий, але протягом наступних кількох місяців дослідники зустрінуться з промисловістю, щоб провести інтерв’ю та тести, такі як сліпі аналітичні порівняння. Це передбачає надання зацікавленим сторонам реальних або синтетичних даних про продуктивність і прохання їх ідентифікувати та класифікувати недоліки та обчислити KPI.

«Сліпі порівняння — чудовий спосіб оцінити стан галузевої практики та узгодженість між різними постачальниками.

«Ми очікуємо, що ці порівняння висвітлять розбіжності в тому, як різні компанії визначають недоліки та обчислюють KPI», — сказав Стайн.

«Ми плануємо провести спеціальні сесії з аналітики експлуатації та технічного обслуговування, несправностей і гармонізації KPI на наших майбутніх семінарах PVPMC», — додав Терістіс.

Стандартизація продуктивності

Двоє вчених сподіваються, що, висвітливши будь-які невідповідності, буде легше досягти консенсусу щодо кроків, необхідних для стандартизації. Наприклад, постачальника O&M, який пропонує гарантію продуктивності, можна спонукати погано очищати датчики освітленості, оскільки брудний піранометр робить продуктивність PV кращою, ніж вона є насправді. Мета Стайна і Терістіса — швидко визначити, чому фотоелектрична установка не працює ефективно, і запропонувати стратегії вирішення проблем.

Багато що поставлено на карту, навіть невеликий відсоток неефективності великої фотоелектричної установки призводить до значних фінансових втрат. Стайн вважає, що вимірювання продуктивності фотоелектричної системи не дуже відрізняється від вимірювання здоров’я людини.

«Ви збираєте дані про свого пацієнта, наприклад, життєво важливі показники, історію хвороби, якщо вони вказують на більш серйозну проблему, ви замовляєте додаткові тести. Принаймні в медицині стандарти в основному міжнародні, тому не має значення, куди б ви не поїхали, вас оцінюватимуть подібним чином.

«Я сподіваюся, що з PV ми зможемо мати подібну систему. Нафтогазову промисловість, наприклад, стандартизовано. Якщо ви йдете на нафтову вишку чи газову турбіну в будь-якій країні світу, стандарти схожі», – сказав він.

Заплутана мережа

Погане управління електростанцією також може створити проблеми. Терістіс попередив, що, незважаючи на те, що доступно багато продуктів і послуг O&M, власники активів можуть не мати «кількісних знань» про потенційні переваги інвестування в якість даних, O&M та аналітичні можливості. «Ці рішення не досягли прозорості та не мають незалежної перевірки», — сказав він.

За словами Штейна, використовувати контрольовані методи машинного навчання для класифікації краще, ніж неконтрольовані, оскільки перші дозволяють вам повідомити алгоритму, що таке категорії.

«Але багато людей обирають без нагляду, що в основному говорить про наявність проблеми, не обов’язково вказуючи проблему», — сказав Стайн. «Це може заплутатися в алгоритмах кластеризації, які стверджують, що всі ці проблеми в чомусь схожі, і тоді, якщо ви використовуєте ту саму практику для кількох наборів даних, ви можете отримати кластеризовані дані, але вони згруповані з інших причин.

«Це одна з небезпек машинного навчання; він працює для певного набору даних, але його важко поширити на інший набір даних, на якому ви його не тренували».

Якщо машинне навчання має ефективно використовуватися для моніторингу виявлення помилок, галузь повинна спочатку домовитися про визначення цих помилок. Не всі компанії, які продають і використовують штучний інтелект або рішення машинного навчання для виявлення недоліків, використовують ці методи послідовно та прозоро, сказав Стайн.

«Ми бачили проблему в тому, що не всі компанії роблять те саме. Деякі компанії роблять дуже хорошу роботу і мають дуже цінні продукти, але там ніхто насправді не придумав стандартів і валідації, щоб ці компанії могли бути належним чином оцінені, чи не так?»

Вчений попередив, що виною може бути «ажіотаж ШІ». «Багато компаній рекламують, що їх програмне забезпечення використовує технологію штучного інтелекту, але мало хто хоче описати, як саме вона використовується. І тому кожна компанія має свій власний «посібник з діагностики» щодо того, що може піти не так із фотоелектричною системою», — сказав він.

«Штучний інтелект іноді просто модне слово».

Популярний контент

Штучний інтелект продовжує революціонізувати співпрацю між покупцями та постачальниками та управління інформацією, пропонуючи компаніям трансформаційні можливості для оптимізації ланцюгів постачання.

Застосування штучного інтелекту в цій області виходить за рамки традиційних випадків використання, зосереджуючись на стратегічному узгодженні, прийнятті рішень, орієнтованих на дані, і зменшенні ризиків. Нижче наведено кілька способів, за допомогою яких технологія створює стійкі та гнучкі екосистеми ланцюга поставок.

Спільне прогнозування попиту. Прогнозування з підтримкою штучного інтелекту надає прогнозну інформацію на основі історичних даних, ринкових тенденцій і збоїв у реальному часі. Наприклад, один роздрібний продавець ділиться з постачальниками прогнозами попиту, створеними штучним інтелектом, для узгодження графіків виробництва та рівня запасів. У цьому випадку система штучного інтелекту може аналізувати моделі купівлі споживачів і сезонні коливання, щоб передбачити попит на новий продукт.

Як реалізувати:

• Розгортайте моделі машинного навчання, навчені на історичних даних про продажі та запаси.
• Використовуйте канали даних у реальному часі з ринкових тенденцій і соціальних мереж, щоб уточнити прогнози.
• Створюйте портали постачальників, де обмінюються прогнозами, згенерованими штучним інтелектом, що полегшує спільне планування.

Такий підхід гарантує, що постачальники готові задовольнити попит, мінімізуючи дефіцит і перевиробництво.

Динамічний скоринг ризиків при виборі постачальника. Моделі штучного інтелекту можуть аналізувати такі змінні, як фінансова стабільність, геополітичні умови та історичні показники. Якщо група закупівель оцінює потенційних постачальників на предмет високого ризику, система штучного інтелекту збирає дані з публічних записів, звітів про аналіз ринку та документів, наданих постачальниками, для розрахунку балів ризику для кожного постачальника.

Як реалізувати:

• Інтегруйте інструменти ШІ зі сторонніми постачальниками даних для аналізу ризиків.
• Розробіть інформаційні панелі оцінки ризиків, де менеджери із закупівель зможуть імітувати різні сценарії постачальників.
• Використовуйте показники ризику для диверсифікації портфелів постачальників, віддаючи пріоритет постачальникам із низьким рівнем ризику та високою вартістю.

Динамічне підрахунок ризиків забезпечує збалансовану мережу постачальників, здатну витримувати збої.

Програми розвитку постачальників на основі ШІ. ШІ може виявити прогалини в можливостях і порекомендувати цілеспрямовані заходи. Одна заявка передбачає, що автомобільна компанія використовує ШІ для оцінки технічної та операційної зрілості своїх постачальників. Наприклад, це може підкреслити низький рівень впровадження автоматизації постачальником і рекомендувати спеціальні навчальні програми для подолання розриву.

Як реалізувати:

• Аналізуйте дані про продуктивність постачальника за допомогою моделей ШІ, щоб визначити сфери, які потребують покращення.
• Розгортайте навчальні платформи на основі штучного інтелекту, щоб надавати персоналізовані навчальні матеріали.
• Встановіть періодичні оцінки для вимірювання ефективності програм розвитку.

Поєднуючи можливості постачальника з цілями організації, такі програми сприяють довгостроковим партнерствам.

Управління розумними контрактами. ШІ може автоматизувати угоди з постачальниками. Теоретичний сценарій використання передбачає, що логістична фірма автоматизує умови оплати на основі термінів доставки та стандартів якості. Системи штучного інтелекту відстежують показники продуктивності та ініціюють виплати, коли виконуються заздалегідь визначені умови.

Як реалізувати:

• Співпрацюйте з юридичними та ІТ-командами, щоб визначити параметри контракту.
• Інтегруйте технологію блокчейн для безпечного та захищеного від втручання виконання контракту.
• Використовуйте ШІ для поточного аналізу контрактів, виявлення відхилень або порушень відповідності.

Це забезпечує прозорість, зменшує затримки та зміцнює довіру постачальників.

Проактивне зниження ризиків постачальника. ШІ чудово справляється з виявленням сигналів раннього попередження про біду постачальника. Наприклад, фармацевтична компанія проводить моніторинг геополітичного середовища регіону постачальника. Якщо штучний інтелект передбачить потенційні збої через нормативні зміни, компанія може створити запаси або визначити альтернативні джерела.

Як реалізувати:

• Створіть системи штучного інтелекту, які збирають дані з новинних видань, урядових звітів і галузевих тенденцій.
• Навчіть прогностичні моделі для визначення порогових значень ризику та створення сповіщень для команд із закупівель.
• Співпрацюйте з постачальниками для розробки планів на випадок непередбачених ситуацій, забезпечуючи мінімальні збої.

Це створює більш стійкий ланцюжок поставок, здатний адаптуватися до непередбачених викликів.

Моніторинг продуктивності в реальному часі. Системи ШІ можуть відстежувати такі показники, як точність доставки, швидкість реагування та якість. Компанія споживчої електроніки може використовувати штучний інтелект для аналізу рівня дефектів у багатьох постачальників. На основі висновків компанія може перерозподілити замовлення найкращим постачальникам.

Як реалізувати:

• Розгорніть датчики Інтернету речей у критичних точках взаємодії для збору даних у реальному часі.
• Використовуйте аналітичні платформи на основі штучного інтелекту, щоб створювати інформаційні панелі продуктивності.
• Створіть цикли зворотного зв’язку, за допомогою яких постачальники отримають рекомендації щодо вдосконалення на основі даних.

Моніторинг у режимі реального часу сприяє постійному вдосконаленню та зміцнює відносини з постачальниками.

Симуляція сценарію для співпраці постачальників. Варіант використання включає в себе глобальний бренд одягу, який використовує штучний інтелект, щоб оцінити вплив дефіциту сировини. Симуляція дає уявлення про диверсифікацію стратегій пошуку та оптимізацію виробництва.

Як реалізувати:

• Розробіть моделі штучного інтелекту, які включають такі змінні, як час виконання замовлення постачальником, затримки транспортування та витрати на сировину.
• Виконайте моделювання, щоб перевірити стійкість мереж постачальників за різних умов.
• Співпрацюйте з постачальниками для впровадження висновків, забезпечуючи спільний підхід до зменшення ризиків.

Симуляції сценаріїв підвищують готовність, покращуючи загальну гнучкість ланцюжка поставок.

Покращена співпраця між покупцями та постачальниками через платформи обміну даними. Приклад: технологічна компанія використовує ШІ для обміну прогнозами попиту, статусами замовлень і рівнями запасів зі своїми постачальниками через безпечну платформу.

Як реалізувати:

• Інвестуйте в хмарні платформи ШІ, які централізують дані від багатьох зацікавлених сторін.
• Забезпечте безпеку даних і відповідність галузевим стандартам.
• Використовуйте аналітику штучного інтелекту, щоб генерувати інформацію та сприяти спільному прийняттю рішень.

Демократизуючи доступ до важливої ​​інформації, платформи обміну даними створюють міцніші, засновані на довірі партнерства.
Варіанти використання штучного інтелекту у співпраці постачальників і управлінні інформацією ілюструють його потенціал для трансформації операцій ланцюга постачання. Від прогнозування попиту та управління ризиками до смарт-контрактів і моніторингу продуктивності, системи на основі ШІ створюють більш гнучкі, прозорі та стійкі ланцюжки поставок. Операціоналізація цих варіантів використання вимагає стратегічного підходу, зосередженого на якості даних, міжфункціональній співпраці та постійному вдосконаленні моделей ШІ. Оскільки технології штучного інтелекту продовжують розвиватися, їхнє застосування в управлінні ланцюгами поставок переосмислить те, як організації співпрацюють із постачальниками, створюючи цінність завдяки інноваціям та ефективності.

Мега Чаудхарі є старшим менеджером компанії Deloitte Consulting. Погляди, висловлені тут, є її власними і не відображають погляди її нинішніх чи попередніх роботодавців.