Blog

Ванкувер, Британська Колумбія, 15 січня 2025 р. (GLOBE NEWSWIRE) — Spirit Blockchain Capital Inc. (CSE: SPIR) (“Дух» або «Компанія”), оголошує про успішне виконання раніше оголошеної конвертації боргу з EOS Network Ventures, що є важливою віхою в стратегічному плані розвитку Spirit. Ця транзакція не тільки зміцнює баланс Spirit, але й підтверджує інноваційний підхід Компанії до управління активами блокчейну та стратегії отримання прибутку.

Компанія завершила випуск 6 470 588 простих акцій («Поширений акції”) за ціною 0,17 дол. США за акцію для погашення боргових зобов’язань у 1 100 000 дол. США перед EOS Network Ventures (“Конвертація боргу”). Це перетворення демонструє міцну впевненість обох сторін у майбутній траєкторії розвитку та операційній стратегії Spirit.

«Успішне виконання цієї конверсії боргу з EOS Network Ventures означає більше, ніж просто зміцнення балансу – це сильне підтвердження нашого стратегічного бачення», – сказав Льюїс Бейтман, генеральний директор Spirit. «Це партнерство ідеально узгоджується з нашою місією розблокувати цінність екосистеми блокчейн. Ми зосереджені на розробці інноваційних стратегій отримання прибутку та розширенні нашої присутності в просторі цифрових активів. Підтримка EOS Network Ventures, важливого гравця в індустрії блокчейнів, підтверджує, що наш підхід резонує з основними учасниками ринку».

Конвертація боргу також відображає прагнення Spirit змінити роль блокчейну в сучасному фінансовому світі. Розширені можливості продуктивності EOS Network Ventures дозволяють практично розгортати технологію блокчейн, включаючи можливості в банківській справі та відкритих фінансах. Spirit поєднує адаптивність і відкритість технології блокчейн з надійністю традиційних практик фінансового менеджменту, щоб забезпечити постійну віддачу при використанні децентралізованих протоколів. Разом з EOS Network Ventures Spirit поділяє амбіції започаткувати нову еру децентралізованих фінансових екосистем, побудованих на блокчейн-платформах, які забезпечують стабільне створення цінностей у реальному світі.

EOS Network Ventures додала: «Ця угода зі Spirit є свідченням нашого спільного зобов’язання сприяти зростанню та впровадженню технології блокчейн практичними й ефективними способами. Передова блокчейн-інфраструктура EOS Network Ventures розроблена для того, щоб дати таким проектам, як Spirit, можливість подолати розрив між традиційними фінансами та децентралізованими протоколами, прокладаючи шлях до більш стійкої та інклюзивної фінансової екосистеми».

Spirit продовжує реалізацію своєї стратегії виявлення та використання можливостей в екосистемі блокчейну, приділяючи особливу увагу генеруванню прибутку та оптимізації казначейства. Партнерство Компанії з EOS Network Ventures дозволяє Spirit ще більше розширювати свої стратегічні ініціативи та підвищувати цінність для акціонерів за допомогою інноваційних блокчейн-рішень.

Прості акції, випущені в рамках Конверсії боргу, підлягають встановленому законом чотиримісячному періоду утримання відповідно до чинного законодавства про цінні папери.

Конвертація боргу є «операцією пов’язаної сторони», як визначено в Багатосторонньому документі 61-101 («MI 61-‎‎101”), оскільки EOS Network Ventures є дочірньою компанією Іва Ла Роза, директора Spirit. Конвертація боргу звільняється від формальних вимог щодо оцінки MI 61-101, оскільки цінні папери Компанії котируються на Канадській біржі цінних паперів («CSE”). Конвертація боргу також звільнена від ‎вимоги ‎схвалення міноритаріїв MI 61-101, оскільки справедлива ринкова вартість винагороди за Конверсію боргу ‎не перевищує 25% ринкової капіталізації Spirit‎.‎

Компанія Spirit також рада повідомити, що випустила 416 198 звичайних акцій на основі раніше випущених варрантів на купівлю звичайних акцій із валовим доходом приблизно 74 915,64 доларів США.

Spirit також оголошує, що він призначив професійну корпорацію SRCO, сертифікованих професійних бухгалтерів‎, аудитором корпорації з 13 січня 2025 року. Відставка колишнього аудитора корпорації, Reliant CPA PC‎, була прийнята корпорацією з 13 січня, 2025 рік.

Для отримання додаткової інформації про Spirit Blockchain Capital Inc. та його ініціативи відвідайте:
www.spiritblockchain.com

З питань ЗМІ звертайтеся:
Льюїс Бейтман, головний виконавчий директор
info@spiritblockchain.com

Прогнозні заяви

Цей прес-реліз містить прогнозні заяви та прогнозну інформацію в розумінні чинного законодавства про цінні папери. Використання будь-яких слів «очікувати», «передбачати», «ціль», «продовжувати», «оцінювати», «мета», «може», «буде», «проектувати», «повинен», «вірити» , «плани», «має намір» і подібні вирази призначені для ідентифікації прогнозної інформації або заяв. Прогнозні заяви в цьому випуску новин включають заяви щодо передбачуваного завершення Компанією Конверсії боргу. Прогнозні заяви та інформація базуються на певних ключових очікуваннях і припущеннях, зроблених Компанією. Незважаючи на те, що Компанія вважає, що очікування та припущення, на яких ґрунтуються такі прогнозні заяви та інформація, є обґрунтованими, не слід надмірно покладатися на прогнозні заяви та інформацію, оскільки Компанія не може дати жодних гарантій, що вони виявляться правильно. Оскільки прогнозні заяви та інформація стосуються майбутніх подій та умов, за своєю природою вони містять невід’ємні ризики та невизначеність. Фактичні результати можуть суттєво відрізнятися від очікуваних на даний момент через низку факторів і ризиків, включаючи, без обмежень, ризик того, що Dogecoin та інші криптовалюти можуть працювати не так, як очікувалося, що прибутки від інвестицій Компанії в цифрові технології можуть бути відсутніми або обмежені. активи, що цифрові активи можуть бути невдалою інвестицією, що стратегія отримання прибутку може не виконуватися, як викладено тут, або взагалі, і що навіть якщо вона буде успішною що стратегія може не призвести до вигод для Компанії або підвищення вартості акціонерів. Інвестиції в цифрові активи є ризикованими та дуже спекулятивними. Інвестори можуть втратити всі свої інвестиції. Фактори, які можуть суттєво вплинути на таку перспективну інформацію, описані в розділі «Фактори ризику» в розгорнутому проспекті емісії Компанії від 8 серпня 2022 року та в інших публічних повідомленнях Компанії, доступних у профілі Компанії на сайті SEDAR+ на www. sedarplus.com. Компанія не бере на себе зобов’язань оновлювати прогнозну інформацію, за винятком випадків, передбачених чинним законодавством. Така прогностична інформація є найкращим судженням керівництва, яке базується на доступній на даний момент інформації. Жодна прогнозна заява не може бути гарантована, і фактичні майбутні результати можуть істотно відрізнятися. Відповідно, читачам радимо не покладатися надмірно на прогнозні заяви чи інформацію.

CSE не розглядала, не схвалювала та не схвалювала вміст цього прес-релізу.

Te Pūkenga – Новозеландський інститут навичок і технологій шукає партнера для розширення публічної та приватної хмарної стратегії Unitec, що базується в Окленді, а також для розміщення та керування її системами.

Програма також пропонує обраному провайдеру можливість придбати або взяти на себе управління «сучасним і доглянутим» центром обробки даних Unitec.

Очікується, що успішний кандидат надасть сучасну платформу, яка забезпечить масштабованість з потенціалом значного збільшення потужності залежно від майбутніх потреб, а також підтримуватиме гібридне середовище публічних і приватних хмар.

«Ваша пропозиція також має забезпечувати найкращу у своєму класі безпеку», — йдеться в тендері, оприлюдненому цього тижня. «Постачальники матимуть чинну загальнодержавну угоду або угоду про загальні можливості ІКТ, що є нашим кращим контрактним методом, і відповідатимуть принципам суверенітету даних маорі», — йдеться в тендері.

Допомога в міграції з VMware на Hyper-V від Microsoft також буде перевагою.

«Ми шукаємо стратегічного партнера, який підтримує наше зростання шляхом впровадження передових технологій, сприяння інноваціям, впровадження найкращих бізнес-практик і пропонування можливостей для навчання та сертифікації», — йдеться в тендері.

Озираючись на роботу Форуму над новими технологіями у 2024 році та наперед до 2025 року

У 2024 році новітні технології зіграли ключову роль у суспільному житті. Постійний прогрес у моделях штучного інтелекту відкриває критичні можливості для демократів у всьому світі використовувати інноваційні цифрові платформи та нові можливості обробки мови, щоб допомогти громадянам спілкуватися, поглибити громадянську участь і забезпечити підзвітність урядів.

У той же час авторитаризм, створений за допомогою технологій, підриває громадянські свободи. Від Росії до Ірану та Венесуели автократи використовують такі інструменти, як цифрові ідентифікаційні платформи, камери розпізнавання облич і нові інтернет-шлюзи, щоб цензурувати слова та залякувати своїх критиків. Вони також просувають свою програму на різних міжнародних форумах. На цьому тлі в 2024 році було прийнято кілька великих глобальних угод про управління технологіями, включаючи Глобальний цифровий договір і Конвенцію ООН проти кіберзлочинності, які можуть змінити цифрове ігрове поле майбутнього.

У другій половині 2024 року Форум дослідив ці нові, швидко мінливі розробки, а також можливості та ризики, які нові технології створюють для демократичної практики та управління. Ми розглянули багатообіцяючі приклади демократичних інновацій і відстежили тривожні зусилля автократичних держав просувати антидемократичні норми на глобальному рівні та використовувати технології, що потребують даних, для соціального контролю. Читайте нижче, щоб дізнатися, куди ми рухаємось у 2025 році. Основні моменти нашої роботи у 2024 році включають:

Звіт/Подія | Використання ШІ для демократії: громадянські інновації на цифровому ігровому полі

Незважаючи на те, що представники громадянського суспільства можуть зіткнутися з важкою боротьбою в застосуванні інструментів ШІ для демократії, їхні етичні та інноваційні підходи до використання цих технологій на благо є критично важливими для протидії цифровим авторитарним моделям. У жовтні Форум запустив a звіт показуючи есе за Фернанда Кампаньюччі, Карл Міллері Бет Керлі про те, як ШІ можна пристосувати для посилення громадянської активності. Досягнення в обробці мови, наприклад, можуть допомогти полегшити перевірку державних документів і сприяти створенню нових форм громадського обговорення за допомогою ШІ. Учасники презентації також розглянули, як групи громадянського суспільства, які борються з обмеженими ресурсами, можуть подолати перешкоди на шляху розробки інструментів штучного інтелекту, які відповідають їхнім потребам і цінностям. Технічний директор NED Ден О'Мейлі також надав коментарі на звіт про подію запуску.

Велике питання | Яким чином закони про кіберзлочинність легалізують репресії?

Автократи в усьому світі працюють над тим, щоб придушити інакомислення в Інтернеті за допомогою поєднання внутрішніх правових інструментів і цифрового стеження. Форум запитав чотирьох провідних експертів:Андрій Петровський (Фонд SHARE), Ненден Секар Арум (SAFEnet), Метехан Дурмаз (SMEX), і Еллі Фанк (Freedom House) — про ризики авторитарного зловживання закони про кіберзлочинність ставляться до демократії. Авторитарні режими використовують нечіткі закони, щоб придушити інакомислення вдома, і респонденти пояснили, як Конвенція ООН про кіберзлочинність (прийнята 24 грудня) може узаконити ці зловживання в усьому світі. Щоб подолати ці небезпеки, вони закликають демократичних учасників протистояти ратифікації нової Конвенції про кіберзлочинність, виступати за посилений захист прав людини та надавати громадянському суспільству можливість захищати свободи в Інтернеті. Без надійних гарантій і активної громадської участі договір загрожує стати інструментом транснаціональних репресій і стеження.

---

Питання та відповіді експерта | Ірен Мвендва про жінок, дані та демократію

Цей обмін один на один між Бет Керлі і Ірен Мвендвавиконавчий директор африканського технічного колективу Policy, висвітлює шляхи до побудови цифрових екосистем і екосистем даних які краще сприяють демократичній участі. Ключові теми включають потребу в локалізованих і репрезентативних підходах до розробки ШІ, краще розуміння екосистем даних і більш широку участь у проектуванні та розробці інструментів ШІ, які підтримують громадську участь.

Подія | Попередження цифрових репресій: авторитарні інновації та демократична відповідь На закритому семінарі, який відбувся на початку року, Форум співпрацював із китайським проектом Global Sharp Power Project Інституту Гувера та Стенфордським інкубатором глобальної цифрової політики, щоб вивчити ризики, пов’язані з автократами, такими як Комуністична партія Китаю (КПК), використання передових технологій для просування цифрового авторитаризму. Ці підсумкові роздуми розглядають наслідки для прав людини таких досягнень, як технології прогнозування на основі штучного інтелекту, цифрові валюти центрального банку та системи доповненої чи віртуальної реальності, а також стратегії, які демократії можуть застосувати для пом’якшення цих загроз. Подія | Захист демократичних цифрових норм у глобальному технологічному управлінні Основні результати закритого семінару, організованого Форумом і Центром міжнародної допомоги ЗМІ, підкреслюють, що ландшафт у глобальних органах управління технологіями швидко змінюєтьсящо має серйозні наслідки для демократичних норм і свободи ЗМІ. Семінар також визначив стратегії реагування, щоб протистояти дедалі активнішій авторитарній владі в цих умовах. Нарешті, учасники підкреслили, що правозахисники, які працюють на глобальному рівні, можуть посилити свій вплив шляхом кращого залучення та мобілізації національних мереж правозахисників, включно з тими, хто раніше не був залучений до глобального цифрового управління. У лютому 2025рФорум планує опублікувати звіт про те, як прогрес Китаю в чотирьох передових технологіях — ШІ, цифрових валютах, квантових технологіях і захоплюючих технологіях — може загрожувати демократичним нормам у всьому світі та поглибити авторитаризм, орієнтований на дані. У звіті також визначено ефективні стратегії залучення для забезпечення того, щоб демократичні принципи були вбудовані в майбутнє глобального управління технологіями, оскільки нові технології трансформують наші суспільства. Форум також спиратиметься на попередню роботу та досліджуватиме наступні нові сфери: Перспективи створення нових демократичних коаліцій після минулорічної бурхливої ​​активності в глобальне цифрове управління; як цифрова інфраструктура і моделі управління з Китаю та інших країн впливають на державні проекти цифровізації; і Змінне обличчя “цифровий суверенітет“якщо держави починають переслідувати”суверенний ШІ», а також стратегії, які можна застосувати, щоб запобігти повзанню авторитаризму норми кіберсуверенітету. Щоб залишатися на зв’язку, слідкуйте за нами на нашому LinkedIn сторінка і наш X і Facebook облікові записи. Також приєднуйтесь до нас онлайн на нашому події висвітлюючи наші останні дослідження та підписатися на наші інформаційні бюлетені які аналізують клептократію, інформаційні проблеми та проблеми нових технологій, а також висвітлюють іншу діяльність Форуму та публікації.

Це щотижневе оновлення відстежує деякі з найбільших криптовалют за часткою ринку: біткойн та ефір. Хоча обидва вважаються високоризиковими, коли справа доходить до інвестування, вони мають фундаментальні відмінності, про які інвестори повинні знати. Ми також включили XRP, оскільки на початку цієї серії це була одна з найбільших криптовалют. Відповідно до Вікіпедії, криптовалюта — це «цифровий актив, призначений для роботи як засіб обміну, який використовує криптографію для захисту своїх транзакцій, контролю створення додаткових одиниць і перевірки передачі активів».

Щоб краще зрозуміти цикли крипторинку, читайте більше тут.

Bitcoin

Біткойн був першою у світі криптовалютою та децентралізованою цифровою валютою. Перша біткойн-транзакція відбулася на початку 2009 року і з тих пір поширилася по всьому світу.

Протягом минулого тижня ціна біткойна на момент закриття залишалася нижче 100 000 доларів, але продовжує триматися вище 90 000 доларів. BTC зріс на ~2% з початку року.

Ефір

Ether — це ще одна криптовалюта, яка працює на платформі блокчейну Ethereum і має другу за величиною частку ринку, незважаючи на те, що вона є найновішою з трьох обговорюваних у цій статті з її запуском у липні 2015 року.

Минулого тижня ціна ефіру на момент закриття торгів впала більш ніж на 10%. Зараз ETH знизився на ~4% з початку року.

XRP

XRP, яка належить Ripple і була запущена в 2012 році, деякий час була однією з найбільших криптовалют, поки на ринку не з’явилися нові монети. Ми включили його в цю статтю для довідки.

Зараз XRP зріс на ~15% з початку року.

Біткойн проти ефіру проти XRP

Було створено індекс, щоб відобразити ці три криптовалюти разом, враховуючи їхню суттєво різну історію ціноутворення. Біткойн очолює чарт. Іншими словами, з усіх трьох криптовалют найбільше змінилася ціна біткойна.

10 січня 2024 року SEC схвалила спотові біткойн ETF від ряду емітентів, таких як Grayscale Bitcoin Trust ETF (GBTC), iShares Bitcoin Trust (IBIT), Fidelity Wise Origin Bitcoin Fund (FBTC), ARK 21Shares Bitcoin ETF (ARKB). , Bitwise Bitcoin ETF (BITB), Coinshares Valkyrie Bitcoin Fund (BRRR). Ось кілька коротких висновків із запуску спотового біткойн ETF.

23 липня 2024 року було запущено декілька спотових ефірних ETF від ряду емітентів, таких як Grayscale Ethereum Trust (ETHE), Franklin Ethereum ETF (EZET), Bitwise Ethereum ETF (ETHW), iShares Ethereum Trust (ETHA), Fidelity Ethereum ETF (FETH). Ось що потрібно знати інвесторам.

Спочатку опубліковано на Advisor Perspectives.

Щоб отримати більше новин, інформації та стратегії, відвідайте Криптоканал.

Я редактор електронного дизайну, який зосереджується на вбудованому програмному забезпеченні та системах. Як старший директор із контенту, я також керую Microwaves & RF і працюю з великою командою редакторів, щоб регулярно надавати інженерам, програмістам, розробникам і технічним менеджерам цікаві та корисні статті та відео. Перегляньте наші безкоштовні інформаційні бюлетені, щоб побачити найновіший вміст.

Ви можете надсилати прес-релізи для нових продуктів для можливого висвітлення на веб-сайті. Я також зацікавлений в отриманні наданих статей для публікації на нашому веб-сайті. Скористайтеся нашим шаблоном і надішліть мені разом із підписаною формою випуску.

Перегляньте мій блог AltEmbedded on Electronic Design, а також його останні статті на цьому сайті, перелічені нижче.

Ви можете відвідати мої соціальні мережі за цими посиланнями:

Я здобув ступінь бакалавра електротехніки в Технологічному інституті Джорджії та ступінь магістра комп’ютерних наук в Університеті Рутгерса. Я все ще трохи програмую, використовуючи все від C і C++ до Rust і Ada/SPARK. Я трохи програмую PHP для веб-сайтів Drupal. Я опублікував кілька модулів Drupal.

Я все ще знаю програмне забезпечення та електронне обладнання. Дещо з цього можна знайти в серії відео Kit Close-Up. Ви також можете побачити мене на багатьох наших відео TechXchange Talk. Мене цікавить низка проектів від робототехніки до штучного інтелекту.

15 січня 2025 рокуАлекс Девересон, Кріс Анагностопулос, Девід Шампань, Хьюг Лавандьє, Лівен ван дер Векен, Томас Девенінс та Ульріх Вейхе
з Алексом Пелуффо, Бенджі Ліном, Дженніфер Хоу та Марен Екхофф

Минуло два роки відтоді, як поява генеративного штучного інтелекту (generative AI) перевернула очікування щодо того, що можливо в бізнесі, і організації починають усвідомлювати його справжню цінність, використовуючи generative AI, наприклад, для підвищення продуктивності розробників програмного забезпечення або ефективність маркетингових кампаній і операцій з обслуговування клієнтів. Ці перші результати узгоджуються з дослідженнями McKinsey, які показали, що 75 відсотків вартості сценаріїв використання штучного інтелекту покоління буде надходити з чотирьох сфер: маркетинг і продажі, розробка програмного забезпечення, робота з клієнтами та дослідження та розробки.

З цих чотирьох науково-дослідні розробки залишаються найменш цінованими і, можливо, найбільш переконливими. Це тому, що окрім підвищення продуктивності та ефективності лабораторних дослідників, останні розробки в галузі штучного інтелекту мають потенціал трансформувати весь процес досліджень і розробок, істотно прискорюючи швидкість метаболізму, з якою досліджуються ідеї, і навіть створюючи абсолютно нові гіпотези для дослідження. GPT-4, який підтримує ChatGPT, та інші великі мовні моделі (LLM) уже використовують досягнення в обробці людської мови для досягнення прогресу в наукових дисциплінах. Наприклад, останній препринт Microsoft демонструє потужний потенціал GPT-4 для аналізу та синтезу складної наукової інформації в таких галузях, як біологія, відкриття ліків, обчислювальна хімія та дизайн матеріалів.¹ Оскільки так багато наукової інформації базується на тексті, LLM успішно використовуються в різних контекстах, наприклад, для виявлення закономірностей експресії ДНК у ракових клітинах і для вирішення інженерних проблем в аерокосмічному дизайні.²

Але для реалізації повного потенціалу ШІ для наукових відкриттів і розробок потрібен інший підхід до ШІ — підхід, який ми визначили як «науковий ШІ».

Що таке науковий ШІ?

Як випливає з назви, Scientific AI використовує AI для створення та перевірки наукових гіпотез. Він включає в себе інструменти та практики штучного інтелекту, розроблені спеціально для наукових застосувань, наприклад методи, які використовують великі обсяги наукових даних, особливо необроблені об’єктивні вимірювання, для забезпечення міждисциплінарних наукових висновків. На відміну від інструментів штучного інтелекту, які використовуються для підвищення ефективності та продуктивності операцій (інструментів, які, швидше за все, стануть товарними), науковий штучний інтелект використовує власні дані та досвід, маючи потенціал для підвищення інновацій і стати справжньою конкурентоспроможністю.

Ми віримо, що науковий штучний інтелект має потенціал для вирішення деяких найскладніших, давніх проблем, з якими стикаються дослідники в широких галузях науки, таких як хімія, біологія, матеріали та фізика, допомагаючи просувати інновації в усіх галузях, де наука має значення. Це можна зробити кількома важливими способами.

Робота через силоси

Наукові відкриття довгий час спиралися на окремі підходи з даними та методами, розробленими для вирішення дуже специфічних проблем. Вісім років тому в статті, яка закликала до прийняття більш міждисциплінарних підходів, Біотехнологія природи нарікав: «Дослідницькі силоси продовжують перешкоджати біологічним дослідженням».³ Зовсім недавно стаття 2023 року в Синтез природи стверджував, що «відокремлений характер звичайних дослідницьких зусиль щодо відкриття нових матеріалів і молекул» залишається проблемою у відкритті хімікатів і матеріалів.⁴

Такі наукові сфери, як аналіз генома та фізичне моделювання, так само досягли плато інновацій, частково через складність синтезу кількісної інформації, отриманої за допомогою методів моделювання, які чітко адаптовані до окремих типів даних. Науковий штучний інтелект відкриває вихід із глухого кута, створюючи підходи, які потенційно можуть розірвати розбіжності в наукових відкриттях і розробці продуктів. Науковий штучний інтелект може використовувати прогрес у базових моделях, які є мультимодальними за своєю природою та узагальнювати в різних областях даних або навіть галузях, наприклад, використовувати базові моделі хімії для покращення відкриття ліків і полімерів, а також використовувати досягнення в ширшій екосистемі штучного інтелекту, як-от генерація синтетичних даних і причинно-наслідкове машинне навчання.

Інтегруючи різноманітний масив даних, основні моделі можуть екстраполювати за межі своїх суворих периметрів навчання, щоб отримати чисту нову ідею. Наприклад, моделі, спочатку розроблені для відкриття ліків, які поєднують молекулярну інформацію та зображення, можна перепрофілювати для синтезу спеціальних хімікатів; моделі, розроблені для комп’ютерного зору в рослинах, можна пристосувати до виявлення раку в клітинах людини; або моделі, розроблені для прогнозування згортання білків антитіл, можуть бути використані для розробки ферментів харчових продуктів.

Вихід за межі тексту та мови

Багато з найпопулярніших і найпотужніших сучасних програм штучного інтелекту та штучного інтелекту покоління засновані на тексті, але ядро ​​критичних даних у дослідженнях і розробках базується не на тексті, а натомість дуже різнорідне, охоплюючи зображення, молекулярні структури, динамічні системи, показники активності та статистичні дані. відповіді. Це ядро ​​важливих даних отримано з різноманітних джерел, таких як чашки Петрі, препарати, клінічні випробування, мікроскопи, радари та інші наукові прилади. Оскільки більшість промислових досліджень і розробок покладаються на ці модальності даних для відкриття нових продуктів, потенціал впливу нових базових моделей на основі таких джерел даних дуже високий.

Наприклад, білкова інженерія є основною рушійною силою досліджень і розробок у кількох основних галузях, таких як фармацевтика (наприклад, терапевтичні антитіла), медична діагностика (такі як матриці афінності на основі антитіл), промислова хімія (такі як технічні ферменти для миючих засобів) і відновлювані джерела енергії (такі як ферменти, що перетравлюють пластик). Усі ці галузі починають отримувати вигоду від революційних основ білкових моделей, таких як RoseTTAFold і AlphaFold 3. (Провідні дослідники, що стоять за цими технологіями, отримали Нобелівську премію з хімії 2024 року та залучили понад 1 мільярд доларів у рамках фінансування серії A, щоб продовжити переклад ці технології для промисловості.⁵ ) Так само моделі фундаменту, такі як Uni-Mol, FM4M і SPMM⁶— які вивчають властивості хімічних структур — дозволяють дослідникам передбачати природу малих хімічних молекул і навіть генерувати раніше невідомі.

Робота в ітераційних циклах

Моделі штучного інтелекту пропонують проекти, лабораторні дослідники та інженери перевіряють ці пропозиції, а отримані дані включаються в штучний інтелект для отримання нових ідей. Цей процес створення, тестування та вдосконалення стимулює інновації через покращення даних і постійне навчання. У світі, де все більше моделей ШІ стають відкритими, а таланти можуть вільно переходити від одного гравця до іншого, шлях до диференціації залежить від даних і навчання цих моделей за допомогою циклів активного навчання. Доступ до даних є основною конкурентною перевагою, яка може перетворитися на цінність, лише якщо дані правильно інтегровані та можуть перетікати туди-сюди від ШІ до лабораторій. Ми вже бачимо, як інвестори в науковий штучний інтелект віддають перевагу компаніям із циклами активного навчання, які створюють власну ідею шляхом тонкого налаштування конкретних наборів даних.

І ці ітераційні цикли стануть ще міцнішими з появою агентного штучного інтелекту, який дозволить дослідникам спілкуватися та ділитися досвідом із керованими штучним інтелектом агентами знань, навченими на широкій базі наукових знань та історичних даних, що охоплюють різні галузі. Говорячи більш розмовною мовою, це світ, у якому супутник ШІ може сказати дослідникам: «Не запускайте цей експеримент; це було зроблено раніше і не вдалося» або «Остання особа, яка проводила цей аналіз, досягла найкращого прогресу на цьому наступному етапі».

Важливо розуміти, що велика кількість нових доказів, які, ймовірно, буде створено науковим штучним інтелектом, матиме різний рівень достовірності залежно від обсягу даних, кількості циклів навчання та ступеня зовнішньої перевірки. Іншими словами, не всі докази однакові. Щоб отримати максимальну віддачу від наукового штучного інтелекту, організаціям потрібно буде створити бізнес-процеси, здатні використовувати та, за потреби, додатково перевіряти ідеї різного ступеня достовірності.

Початок роботи з науковим ШІ

Багато галузей — від фармацевтики та сільського господарства до автомобілебудування, аеронавтики та енергетики — отримають значну користь від розгортання наукового ШІ. Наш аналіз показує, що ця цінність буде надходити з двох джерел: прискорення продуктивності завдяки швидкості та більша ймовірність успіху (швидше обертання колес), одночасно створюючи нові рішення та домени (створюючи абсолютно нові колеса). Тим не менш, оскільки науковий ШІ глибоко впливає на весь процес досліджень і розробок, для успішного впровадження в масштабах йому потрібен набір будівельних блоків трансформації. Структура McKinsey, яка може забезпечити успішну аналітичну трансформацію, включає шість ключових параметрів, які необхідно враховувати: план, пов’язаний з науковою та бізнес-цінністю, цифрові та аналітичні можливості, архітектура даних, технічна архітектура, талант і гнучка операційна модель, а також впровадження та масштабування план, який детально описує дорожню карту від перших суперкористувачів до широкого впровадження. Розглядаючи всі шість вимірів протягом процесу наукових відкриттів, організації можуть забезпечити масштабне розгортання наукового ШІ з прямим впливом на стратегічні пріоритети.

Навіть з урахуванням цих чинників організації повинні бути обережними, намагаючись робити занадто багато одночасно. Замість того, щоб запускати низку доказів концепції, компаніям краще розгортати меншу кількість ініціатив (навіть лише одну або дві), які можна пов’язати зі стратегічними та бізнес-цілями та служити основою для майбутніх ініціатив. Стратегія сприяння прийняттю в довгостроковій перспективі також є важливою. Науковий штучний інтелект може бути потужним, але це також нова здатність, для реалізації якої може знадобитися деякий час. Надмірні обіцянки на ранніх етапах можуть призвести до розчарування та скепсису серед користувачів, що підриває довгостроковий потенціал технології. Але завдяки належній структурі та надійній загальноорганізаційній стратегії Scientific AI віщує нову еру творчості, інновацій та трансформації.

Алекс Девересон є партнером лондонського офісу McKinsey, де Девід Шампань є старшим партнером і Марен Екхофф є видатним науковцем з даних; Кріс Анагностопулос є партнером офісу в Афінах; Юг Лавандьє є старшим партнером паризького офісу, де Алекс Пелуффо є консультантом; Лівен ван дер Векен є старшим партнером офісу в Ліоні; Томас Девенінс є партнером женевського офісу; Ульріх Вейхе є старшим партнером у Франкфуртському офісі; і Бенджі Лін є асоційованим партнером в бостонському офісі, де Дженніфер Хоу є старшим керівником активу.

¹ Microsoft Research AI4Science і Microsoft Azure Quantum, «Вплив великих мовних моделей на наукові відкриття: попереднє дослідження з використанням GPT-4», arXiv, листопад 2023 р.
² Wenpin Hou і Zhicheng Ji, «Оцінка GPT-4 для анотації типу клітини в одноклітинному аналізі RNA-seq», Природні методи25 березня 2024 р., том 21; Метью Дж. Ха та Крістофер С. Пірсон, Використання ChatGPT для розробки інструментів інженерного проектування та аналізудокумент зустрічі форуму AIAA SCITECH 2024, AIAA 2024-0914, січень 2024 р.
³ «Так довго до силосів», Біотехнологія природи2016, том 34.
⁴ Мілад Аболхасані та Євгенія Кумачева, «Розвиток автономних лабораторій у хімії та матеріалознавстві», Синтез природи2023, том 2.
⁵ «Девід Бейкер: факти», Nobel Prize Outreach, доступ 8 січня 2025 р.; Анналі Армстронг, «Нова потужна компанія Xaira, що займається відкриттям ліків зі штучним інтелектом, отримала 1 мільярд доларів США», Fierce Biotech, 24 квітня 2024 р.
⁶ Qiankun Ding та ін., «Uni-Mol: універсальна структура навчання 3D молекулярного представлення», ChemRxiv, 6 березня 2023 р.; «Вступ до базових моделей IBM для матеріалів (FM4M)», GitHub, доступ 8 січня 2025 р.; Jinho Chang і Jong Chul Ye, «Двонаправлена ​​генерація структури та властивостей через єдину модель молекулярної основи», Комунікації природи2024, том 15.

У сфері страхування, яка швидко розвивається, великі дані та розширена аналітика – це не просто модні слова; вони є рушійними силами трансформаційних змін у тому, як страховики оцінюють ризик, цінову політику та взаємодіють із клієнтами. З наближенням до 2025 року інтеграція спеціалізованих джерел даних, аналітики в режимі реального часу та розуміння, керованого штучним інтелектом, змінить підхід галузі до управління ризиками. Тут ми досліджуємо ключові інновації та тенденції, що формують майбутнє оцінки страхових ризиків, підкріплюючись цифрами та фактами з провідних галузевих джерел.

Інтеграція спеціалізованих джерел даних

Одним із найбільш значних досягнень в оцінці страхових ризиків є інтеграція спеціалізованих джерел даних. Страховики все більше використовують дані про клімат і здоров’я для покращення своїх процесів андеррайтингу. Наприклад, інформація про зміну клімату з локальних джерел використовується для розрахунку потенційних ризиків пошкодження майна та проблем зі здоров’ям, спричинених кліматом. Цей підхід дозволяє страховикам розрізняти страхувальників із різними профілями ризику, наприклад, активних триатлоністів і малорухливих осіб із прихованими ризиками для здоров’я (Gradient AI, 2025).

Використання даних про стан здоров’я з розумних годинників та інших пристроїв, які можна носити, ще одна зміна ситуації. Відстежуючи інформацію, пов’язану з фітнесом, страховики можуть пропонувати більш персоналізовані ціни полісів і оцінку вимог. Це не тільки підвищує точність оцінки ризиків, але й підвищує задоволеність клієнтів, надаючи індивідуальні страхові рішення (Gradient AI, 2025).

Аналітика даних у реальному часі

Перехід від використання історичних даних до розуміння в реальному часі революціонізує страхову галузь. Тепер страховики використовують дані в режимі реального часу з таких пристроїв, як дрони та датчики IoT, щоб краще розуміти ризики та покращувати взаємодію з клієнтами. Цей підхід у реальному часі допомагає виявляти нові тенденції, покращувати оцінку ризиків і адаптувати політику ціноутворення відповідно до поточних умов (EpayPolicy, 2025).

Наприклад, моніторинг поведінки водія в режимі реального часу за допомогою телематики може призвести до більш точного визначення ціни автострахування. Аналізуючи дані про швидкість, схеми гальмування та час водіння, страховики можуть запропонувати динамічні моделі ціноутворення, які винагороджують звички безпечного водіння. Це не тільки знижує ризик нещасних випадків, але й стимулює страхувальників застосовувати більш безпечні методи водіння (Plunkett Research, 2025).

Розширений ШІ та машинне навчання

Штучний інтелект і машинне навчання знаходяться в авангарді цифрової трансформації страхової галузі. Ці технології надають наступні найкращі рекомендації щодо андеррайтингу та управління претензіями, допомагаючи андеррайтерам регулювати ліміти покриття, а спеціалістам з регулювання претензій визначати оптимальні шляхи врегулювання. Статті, керовані штучним інтелектом, дозволяють страховикам приймати більш обґрунтовані рішення, зменшити ручний контроль і прискорити процес розгляду претензій (Gradient AI, 2025).

Про це свідчить статистика 76% страхових компаній США вже впровадили генеративні можливості штучного інтелекту принаймні в одній бізнес-функції, причому обробка претензій, обслуговування клієнтів і розповсюдження є провідним впровадженням (Insurance Thought Leadership, 2025). Крім того, 70% керівників страхових компаній планують запровадити ініціативи штучного інтелекту в індустрії позовів, підкреслюючи зростаючу залежність від штучного інтелекту для оптимізації операцій і підвищення ефективності (Wisedocs, 2025).

Прогностична аналітика на основі алгоритмів машинного навчання також відіграє вирішальну роль у виявленні аномалій у даних претензій. Позначаючи потенційно шахрайські дії, страховики можуть оптимізувати робочі процеси та зменшити збитки. Цей проактивний підхід до виявлення шахрайства не тільки захищає прибутки страховика, але й підвищує цілісність процесу страхування (SPD Tech, 2025).

Персоналізована ціна ризику

Інтеграція аналітики великих даних дозволяє страховикам створювати персоналізовані моделі ціноутворення на основі точної оцінки ризиків. Сегментуючи клієнтів на основі їх поведінки та демографічних показників, страховики можуть запропонувати індивідуальні страхові рішення, які відображають індивідуальні профілі ризику. Це включає динамічне коригування ціни на основі факторів ризику в реальному часі, таких як звички водіння та показники здоров’я (Binariks, 2025).

Аналіз геопросторових даних є ще одним інструментом, який страховики використовують для коригування моделей оцінки ризиків і адаптації політики до конкретних регіональних ризиків. Наприклад, нерухомість, розташовану в районах, схильних до повеней, можна оцінити точніше, що призведе до більш відповідного покриття та ціноутворення. Цей рівень персоналізації не тільки покращує задоволеність клієнтів, але й покращує здатність страховика ефективно управляти ризиками (SPD Tech, 2025).

Покращена відповідність і прозорість

У сфері страхування, що розвивається, відповідність і прозорість є не просто нормативними вимогами, а важливими компонентами побудови довіри споживачів. Оскільки страховики впроваджують більш складні моделі, керовані ШІ, забезпечення прозорості в процесах прийняття рішень стає першочерговим. Ці моделі все більше узгоджуються з нормативними вказівками, включаючи зрозумілі компоненти штучного інтелекту, які забезпечують чітке розуміння процесів прогнозування, яке можна перевірити. Ця прозорість має вирішальне значення для підвищення довіри споживачів і спрощення дотримання нормативних документів, дозволяючи страховикам з більшою легкістю керувати складними ландшафтами відповідності (Gradient AI, 2025).

Крім того, інтеграція технології блокчейн революціонізує прозорість у страховій галузі. Blockchain створює безпечний, незмінний запис транзакцій, гарантуючи, що всі сторони мають доступ до єдиного джерела правди. Ця технологія є особливо корисною для автоматизації виконання контрактів за допомогою смарт-контрактів, які зменшують ймовірність суперечок і забезпечують дотримання всіма сторонами погоджених умов. Усуваючи двозначності та розбіжності, блокчейн підвищує операційну ефективність і зміцнює довіру між страховиками та страхувальниками (ASNOA, 2025).

Прагнення до прозорості також спонукає страховиків застосовувати більш зручні для споживачів практики. Наприклад, страховики все частіше надають страхувальникам доступ до власних даних, що дозволяє їм зрозуміти, як їхня поведінка та дії впливають на профілі ризиків і премії. Це розширення прав і можливостей не тільки зміцнює довіру, але й заохочує страхувальників брати участь у поведінці, що зменшує ризик, що в кінцевому підсумку приносить користь як страховику, так і застрахованим.

Крім того, регуляторні органи визнають важливість прозорості та тісно співпрацюють зі страховиками, щоб розробити рамки, які підтримують етичне використання ШІ та великих даних. Ця співпраця спрямована на те, щоб технологічний прогрес не ставив під загрозу права споживачів або конфіденційність. Стимулюючи середовище співпраці та взаєморозуміння, регулятори та страхові компанії можуть працювати разом, щоб створити більш прозору та підзвітну страхову галузь.

Покращена відповідність і прозорість мають вирішальне значення для майбутнього страхування. Використовуючи такі технології, як штучний інтелект і блокчейн, страховики можуть надати чітку, піддатливу перевірці інформацію про свої процеси, зміцнити довіру споживачів і забезпечити дотримання нормативних стандартів. Оскільки галузь продовжує розвиватися, ці елементи відіграватимуть ключову роль у формуванні більш прозорого та надійного страхового середовища.

Автоматизація та ефективність

Поштовх до автоматизації продовжує залишатися рушійною силою страхової галузі. Використовуючи передові інструменти оцінки ризику та автоматизацію на основі даних, страховики можуть оптимізувати операції та зробити процеси швидшими та ефективнішими. Це включає в себе автоматизацію ручних, трудомістких завдань під час обробки претензій, скорочення часу обробки з тижнів до годин або навіть хвилин (EpayPolicy, 2025).

Андеррайтинг, керований штучним інтелектом, покращує прибутковість і задоволеність клієнтів, пропонуючи швидші та більш індивідуальні послуги. Автоматизуючи рутинні завдання, страховики можуть зосередитися на більш складних процесах прийняття рішень, що в кінцевому підсумку покращує загальний досвід клієнтів (Gradient AI, 2025).

Гібридна хмара та квантові обчислення

Запровадження гібридних хмарних рішень і квантових обчислень має революціонізувати масштабованість даних, довіру та безпеку в страховій галузі. Гібридні хмарні рішення пропонують страховикам гнучкість масштабувати свої ІТ-ресурси відповідно до попиту, ефективно керуючи піковими навантаженнями без надмірних інвестицій у локальну інфраструктуру. Поєднуючи приватні та публічні хмарні ресурси, страховики можуть оптимізувати витрати та сприяти бездоганній інтеграції даних із різних джерел, забезпечуючи обмін даними та їх аналіз у реальному часі (Insurtech Insights, 2025).

Квантові обчислення пропонують безпрецедентну обчислювальну потужність, дозволяючи страховикам обробляти складні обчислення та моделювання набагато швидше, ніж традиційні комп’ютери. Це особливо корисно для моделювання ризиків та актуарних розрахунків, дозволяючи страховикам розробляти більш точні моделі ціноутворення та краще розуміти нові ризики. Квантові обчислення також можуть оптимізувати різні операційні процеси, такі як управління портфелем, виявлення шахрайства та обробка позовів, підвищуючи ефективність і знижуючи витрати (Insurtech Insights, 2025).

Інтеграція великих даних, ШІ та розширеної аналітики змінює підхід страхової галузі до оцінки ризиків. Використовуючи ці технології, страховики можуть запропонувати точніші ціни на поліси, покращити взаємодію з клієнтами та підвищити операційну ефективність. Оскільки ми наближаємося до 2025 року, подальше впровадження цих інновацій матиме вирішальне значення для формування майбутнього управління страховими ризиками.

цитати:

• Градієнт ШІ. (2025). Що чекає ШІ у страхуванні: 6 тенденцій, на які варто звернути увагу. Отримано з Gradient AI
• EpayPolicy. (2025). Попереду: 6 прогнозів для страхового ландшафту. Отримано з EpayPolicy
• Дослідження Планкетта. (2025). 10 основних тенденцій, що формують індустрію страхування. Отримано з Plunkett Research
• SPD Tech. (2025). Аналітика даних у страхуванні: стратегічна перевага для трансформації управління ризиками. Отримано з SPD Tech
• Бінарікс. (2025). Оцінка страхових ризиків за допомогою Big Data Analytics. Отримано з Бінарікс
• ASNOA. (2025). Технології ШІ та страхова індустрія: тенденції, на які варто звернути увагу. Отримано з ASNOA
• Insurtech Insights. (2025). Лідери розкривають, що чекає на страхування: 20 тенденцій, які трансформують галузь. Отримано з Insurtech Insights
• Лідерство страхової думки. (2025). AI у страхуванні: прогнози на 2025 рік. Отримано з Insurance Thought Leadership
• Wisedocs. (2025). Тенденції штучного інтелекту у 2025 році для сфери страхування, права та медицини. Отримано з Wisedocs

Вже п’ятий рік поспіль компанія Walt Disney повертається на конференцію AFROTECH як корпоративний спонсор. AFROTECH — це найбільша конференція року з чорношкірих технологій, у якій беруть участь понад 20 000 технологів, які збираються для цифрових та особистих подій, наповнених динамічним програмуванням щодо нових тенденцій, можливостями спілкування з лідерами галузі та бесідами з найкращими рекрутерами в галузі технологій.