Blog

Венчурний капітал може відігравати вирішальну роль у майбутньому поведінковій медичній допомозі.

Зокрема, інвестори можуть допомогти підключити різні зацікавлені сторони та точки даних, щоб полегшити догляд за цінністю в галузі поведінкового здоров'я.

“Коли ви думаєте про роль, яку можуть відігравати інвестори чи стартапи, коли мова йде про догляд на основі цінності, ви повинні подумати про тактику позаду, що означає догляд на цінності, яка його мета і у що потрібно вірити, щоб успішно зняти його?” Кейтлін Донован, партнер General Catalyst, заявила на ціннісній події поведінкового бізнесу.

General Catalyst – це венчурна фірма, яка має понад 33,6 дол. Його портфель поведінки включає Elemy, Educy, Instride Health, Ophelia Health, Sondermind та Spring Health.

Сумільна природа поведінкового здоров'я ускладнила перехід до домовленостей на основі цінностей. Зокрема, успішна домовленість про цінність повинна включати механізм позитивного циклу зворотного зв'язку між платником, який володіє цим ризиком населення та постачальником, який надає допомогу, повідомляє Донован.

Сьогодні охорона здоров'я, як правило, має багато точкових рішень; Навіть у спільноті поведінкового здоров’я є ряд якісних платформ, які пропонують дуже специфічний тип догляду. Наприклад, деякі послуги пропонують виключно догляд за наркоманією або терапію депресії або лікування ОКР. Тим не менш, вони рідко з'єднуються.

Для роботи справжньої домовленості про догляд за цінністю, різним зацікавленим сторонам потрібно ділитися своїми даними та взаємодіяти. Крім того, повинно бути міцна комунікація про те, як поведінкове здоров'я впливає на загальні медичні витрати та спосіб відстежувати це.

“Там, де венчурний капітал може прийти, це допомагає з'єднати деякі з цих крапок і з'ясувати, що є правильною компанією, яка може бути клеєм, який вирішує деякі з них, реально, проблеми з даними, щоб мати можливість виконувати це бачення”, – сказала вона.

Підключення даних – це лише одна частина в головоломці створення змістовних з'єднань у екосистемі охорони здоров'я.

Компанії з питань поведінки, особливо ті, що розбивають ціннісну домовленість, проходять тонку межу між наданням досвіду досвіду пацієнтів та глибоким розумінням правил платників.

Донован зазначив, що компанії, які новачок у медичній допомозі, часто будують для пацієнта. Однак пацієнт рідко покупець.

“Отже, розуміння потреб та високорегульованої екосистеми покупців – це те, що вам потрібно зробити, щоб мати можливість швидко рости та розвинути достатньо велику базу пацієнтів, щоб дійсно досягти успіху”, – сказала вона. “Часто компанії занадто сильно перекочуються в будь-якому напрямку, де вони або справді хороші компанії з обслуговування пацієнтів і ефективно будують поза екосистемою. Ви бачите, що з компаніями, які приймають лише готівку. Але потім вони потрапляють у стелю… з іншого боку, ви бачите компанії, які дійсно розуміють правила і майже забувають про пацієнта”.

Компанії, які потрапляють у друге відро, часто мають справді незграбні процеси, і хоча платник може дати їм контракт, вони не можуть залучити пацієнтів; Тому вони не можуть забезпечити однакову цінність у догляді.

“Те, що я закликаю людей думати, – це пам’ятати, що вам потрібно тримати обидва ці речі в голові, коли ви будуєте свій процес та досвід”, – сказав Донован. “Досвід пацієнта та досвід споживачів повинні бути столовими ставками, і там має бути мінімально життєздатний продукт, коли ви думаєте про те, як обслуговувати пацієнтів, але якщо ви не думаєте про те, як скласти себе назад в екосистему, це створює головну проблему”.

Роботодавці – ще одна частина екосистеми. Багато пацієнтів спочатку отримують доступ до послуг охорони здоров'я через свою EAP. Однак ці послуги мають шапку. Постачальники повинні усвідомлювати з'єднання всіх переваг для досвіду пацієнта і, наприкінці дня, отримати оплату.

“Роздумуючи про те, як з'єднати ці світи по-перше, при цьому ще вшановуючи правила та купівля моделей платників, я думаю, що може створити справді переконливий результат, як для пацієнтів, так і для певної основної вартості системи”,-сказала вона.

Що тут відбувається?

Ринок криптовалют охолоджується, біткойн ковзає до 108 807 доларів – відзначивши 2,2%. Інші криптовалюти, такі як Ethereum, також знаходяться вниз тенденція.

Що це означає?

Широкі фінансові боротьби не пошкодили криптовалюти, оскільки вони відчувають помітні зниження. Біткойн побачив, що його обсяг торгів скорочується на 11,2%, врегулюючись на рівні 66,75 мільярдів доларів. Ethereum приєднався до спаду з падінням на 2,6%, а криптовалюти, такі як XRP, BNB та Кардано, пішли за костюмом, хоча Солана піднялася на 0,6%. Традиційні фінансові ринки, такі як NASDAQ 100, S&P 500 та Dow Jones, також закінчилися червоним кольором. Індекс ринку Coindesk впав на 2,2%, підкресливши обережну атмосферу ринку. Однак, як це не парадоксально, загальний обсяг криптовалют зросла на 0,7% до 172,27 мільярда доларів, що вказує на нестабільність а не масовий розпродаж.

Чому я повинен піклуватися?

Для ринків: Криптовалюти відображають тремтіння ринку.

Криптовики перегукуються з глобальними рухами власного капіталу, показуючи хитрі настрої інвесторів у всій галузі. Оцінка криптовалютної сфери скоротилася до 3,44 трлн, знизившись на 1,8%, серед інфляція-Забірний світ обережно ставиться до ризикованих ставок.

Більша картина: Інтерес Ціни пульсації на всіх активатор басейни.

Падіння врожайності казначейства США розкривають зв'язки між криптовалютою та традиційними ринками. Нижня врожайність, яку часто сприймають як безпечний притулок, сигналізують про економічні тремтіння, що впливають на дії інвесторів. Ця крапля говорить про потенційно повільніший прогноз росту, закликаючи криптовалюти переоцінити своє позиціонування проти змін у традиційних фінансах.

Так багато змінилося в маркетингу, оскільки професор Філіп Котлер писав Управління маркетингомнайбільш широко використовуваний маркетинговий підручник у світі. Я мав задоволення протягом багатьох років розмовляти на конференціях з професором Котлером, і він завжди шукав нові інструменти, які б трансформували маркетинг. Я пам’ятаю, коли на ринку прийшли інструменти CRM; Він був абсолютно в захваті!

Помітним прикладом такого інструменту був би штучний інтелект (AI), який швидко перетворився з футуристичної концепції до основного сприяння сучасному маркетингу. У 2025 році AI – це не просто казкове слово; Це критичний рушій ефективності, персоналізації та зростання в маркетинговому ландшафті. Я подумав, що зараз настав час взяти інвентаризацію восьми найпотужніших додатків AI для маркетингу – шляхи, які AI може перетворити, як бренди з'єднуються з аудиторією, оптимізувати кампанії та сприяти результатам бізнесу.

Ознайомлення з клієнтами та сегментація

AI досконало при аналізі масових наборів даних для розкриття діючих розумінь клієнтів. Завдяки розширеним алгоритмам маркетологи можуть автоматично сегментувати аудиторію на основі демографії, поведінки, уподобань та історії купівлі. Це дає змогу гіперцільованими кампаніями, які резонансували з конкретними групами, покращуючи рівень конверсії та лояльність клієнтів.

Прогнозування аналітики: Моделі AI прогнозують майбутню поведінку клієнтів, такі як ймовірність купівлі або забиття, що дозволяє маркетологам проактивно налаштувати стратегії.

Покоління особи: Інструменти AI можуть створювати детальні персони, керовані даними, навіть для важкодоступних сегментів, що підтримують більш ефективне націлювання та обмін повідомленнями.

Персоналізація в масштабі

Зараз споживачі очікують персоналізації, і AI дозволяє одночасно забезпечити індивідуальний досвід мільйонам користувачів.

Рекомендаційні двигуни: Такі платформи, як Amazon та Netflix, використовують AI для аналізу даних користувачів та надання персоналізованих рекомендацій щодо продукту чи вмісту, значно підвищуючи залучення та продажі.

Динамічний створення контенту: AI може генерувати індивідуалізовані електронні листи, вміст веб -сайтів та публікації соціальних медіа, забезпечуючи, щоб кожен клієнт отримував відповідні повідомлення.

Створення та оптимізація вмісту

Інструменти, що працюють на AI, революціонують контент-маркетинг шляхом автоматизації та вдосконалення створення, оптимізації та розподілу контенту.

AI Assistants: Такі інструменти, як Jasper AI та ContentShake AI, допомагають маркетологам генерувати якісні публікації в блозі, копію оголошень та вміст соціальних медіа, дотримуючись рекомендацій щодо голосу та стилю.

Оптимізація SEO: Такі рішення, як Serfer SEO, аналізують тенденції пошуку та вміст конкурентів, надаючи діючі рекомендації щодо вдосконалення органічного рейтингу.

Генерування візуального вмісту: Платформи AI можуть створювати зображення, відео та навіть тривимірні візуалізації продуктів, впорядкування творчих робочих процесів та забезпечення швидкої ітерації.

Автоматизація маркетингу та CRM

Платформи автоматизації, керованих AI, є центральними в сучасних маркетингових операціях, управління повторювальними завданнями та оркестрування складних кампаній по декількох каналах.

Управління кампаніями: Такі інструменти, як Salesforce Einstein та Adobe Marketo Engage Використовуйте AI для автоматизації планування, виконання кампанії та оптимізації, звільнення маркетологів для зосередження уваги на стратегії.

Ведучий бал та виховання: Алгоритми AI оцінюють потенційні клієнти на основі залучення та придатності, пріоритетності зусиль з продажу та підвищення рівня конверсії.

Розмовний CRM: Чатботи та віртуальні помічники, такі як Chatspot Hubspot, автоматизувати взаємодію клієнтів, від відповіді на запити до кваліфікованих потенційних клієнтів.

Купівля реклами та ЗМІ

AI трансформує цифрову рекламу, оптимізуючи витрати, націлювання та креативне в режимі реального часу.

Програмна реклама: Такі платформи, як Albert.ai, автоматизують купівлю реклами, сегментація аудиторії та оптимізація кампанії, постійно вивчаючи та покращують ефективність.

Генерація копій AD: Інструменти AI генерують та перевіряють декілька варіацій AD, визначивши найбільш ефективні повідомлення для різних сегментів.

Прогнозування продуктивності: Моделі AI прогнозують результати кампанії, що дозволяє маркетологам більш ефективно виділяти бюджети та максимально збільшити рентабельність інвестицій.

Маркетинг соціальних медіа

Інструменти, що працюють на AI, впорядковують та покращують управління соціальними медіа, від планування контенту до залучення аудиторії.

Планування вмісту та аналітика: Такі рішення, як Flick.Social Automate Post Pladuling, пропонують оптимальні часи розміщення та проаналізувати продуктивність.

Оптимізація хештега: AI визначає тенденційні та актуальні хештеги, збільшення відкриття вмісту та охоплення.

Аналіз настроїв: AI контролює соціальні розмови, забезпечуючи розуміння сприйняття брендом та нових тенденцій.

Обслуговування клієнтів та чатів

Чат-боти, керовані AI, тепер є основним продуктом цифрового обслуговування клієнтів, що надає миттєву підтримку 24/7.

Автоматизована підтримка: Чатботи AI обробляють загальні запити клієнтів, вирішують проблеми та посилюють складні випадки для людських агентів, покращуючи задоволення та зменшуючи витрати.

Розмовний маркетинг: Боти можуть кваліфікувати потенційні клієнти, керувати користувачами через воронку продажів та навіть закрити транзакції на платформах обміну повідомленнями.

Дослідження ринку та конкурентоспроможний інтелект

AI прискорює та поглиблює дослідження ринку, що дозволяє брендам випереджати конкурентів.

Соціальне слухання: Інструменти AI аналізують онлайн -розмови, щоб визначити нові тенденції, кроки конкурентів та настрої споживачів.

Автоматизовані опитування та інтерв'ю: AI може спілкуватися з персоналами або реальними клієнтами, щоб зібрати відгуки та розуміння в масштабах.

Я відчуваю, що навіть професор Котлер здивований би тим, як швидко AI наділяє маркетинг. Найважливіші програми AI з маркетингу – розуміння, персоналізація, створення контенту, автоматизацію, рекламу, соціальні медіа, обслуговування клієнтів та дослідження ринку – це принципово переробляє те, як здійснюється маркетинг. Зокрема, користувачі CRM та маркетологи, які охоплюють ці інновації, орієнтовані на AI, готові доставляти більш релевантні, ефективні та вражаючі кампанії, встановлюючи нові стандарти залучення клієнтів, які забезпечать нове зростання бізнесу в 2025 році та за її межами. Вони впевнені, що захоплюючі часи в CRM та високотехнологічних!

Бартон Голденберг (bgoldenberg@ismguide.com) є президентом ISM, Inc. З тих пір 1985 р. ISM допомагав глобальним корпораціям успішно застосувати використання провідних технологій Edge – IA, просторові обчислення (VR/AR/XR), цифрові спільноти та CRM – для покращення продажів, маркетингу та обслуговування клієнтів. Його Думка про лідерство Включає співавтор Успіх бізнесу у подкасті віртуального світу AIспівавтор нагороди AI та просторові обчислювальні ресурсні ресурсита автор трьох ділових книг, включаючи Остаточний посібник з соціального CRM. Він також користується великим попитом як основний доповідач (www.bartongoldenberg.com) Нещодавно розмовляючи в CES 2025 і незабаром виступить за адресою Побоювання 2025 в AS, Сад У Торонто, У вас саміт в Силіконовій долині та в CES 2026 у Лас -Вегасі.

Штучний інтелект у генетичній медицині пропонує великий потенціал для поліпшення діагностики та лікування. Однак стійка реалізація ШІ в клінічних умовах представляє проблеми для провайдерів та організацій. Це дослідження оцінює використання інструментів фенотипування нового покоління в діагностичному процесі, зосереджуючись на F2G. Наш огляд виявило лише одне дослідження, яке стосується оцінки користувачів F2G [13]. Ця відсутність включення точок зору медичних працівників в інтеграцію AI не є унікальною для генетики, також з’являється в інших медичних сферах [28,29,30]. Наше дослідження сприяє критичними факторами, що впливають на прийняття та відторгнення інструментів NGP та висвітлює умови, які або полегшують, або перешкоджають їх використанню в клінічних робочих процесах у генетиці.

Наш огляд підкреслив, що F2G успішно освоїв переклад із використання в дослідницькому контексті на звичайну допомогу, критичний крок для інструментів ШІ в охороні здоров'я [29]. Хоча численні дослідження, що використовують F2G, для повідомлення про описи справ, вони часто не включають конкретні деталі робочого процесу. Переважаюча увага на показниках ефективності, таких як точність DeepGestalt або GestaltMatcher, часто нехтує досвідом клініцистів, що є важливим для успішного прийняття нових технологій [31, 32]. Marwaha та ін. Використовує коротку анкету для захоплення думки користувачів на рік після впровадження в одному закладі, надаючи початковий огляд досвіду користувачів [13]. Спираючись на це, наше дослідження використовувало напівструктуровану методологію інтерв'ю з учасниками різноманітних лікарень для покращення цих висновків. Хоча Marwaha та ін. Визнав F2G корисним для прийняття діагностичних рішень, вони також визначили значні застереження щодо точності, поінформованої згоди, конфіденційності та поглинання пацієнтів [13]. У відповідності з цими висновками, наші учасники повідомили про сприятливу зручність використання F2G; Однак вони висловили занепокоєння щодо процесу поінформованої згоди.

Наші респонденти підкреслили, що використання F2G є лише одним компонентом діагностичного процесу. Більше того, всі користувачі повідомили про його використання на додаток до молекулярних генетичних аналізів. Вилучені робочі процеси узгоджуються з дослідженнями інтеграції AI у робочі процеси [28]. Опитувані описані F2G як прості у використанні та позитивну оцінку його корисності, які є ключовими учасниками наміру використовувати нову технологію [33]. Крім того, ми визначили кілька ключових факторів, що впливають на рішення фактично використовувати F2G. Тиск у часі був найчастіше цитованим фактором, що впливає на використання учасників F2G, що вирівнюється з результатами інших досліджень інтеграції AI [18, 22]. Однак часовий тиск відзначався як менш інтенсивне в генетиці, ніж в інших спеціальностях, таких як педіатрія. Більшість користувачів повідомили про використання F2G для дисморфних пацієнтів, а деякі робили це з цікавості або коли підозрюваний стан був незрозумілим. Це примітно, оскільки продуктивність цих інструментів спирається на відмінність дисморфізмів обличчя [7]. Щоб оптимізувати співвідношення витрат і вигод часу та продуктивності ШІ, учасники повідомили, що вибирають відповідних пацієнтів для аналізу обличчя, на що вказує їх схеми використання. Для більшості користувачів конкретні характеристики пацієнтів були центральними у їхньому рішенні використовувати F2G, як це відображено у їхніх відповідях про те, як часто вони використовують інструмент. Враховуючи високу частку захворювань при дисморфізмі обличчя [2, 3]Інструменти NGP надалі матимуть достатньо випадків використання. Однак у науковому контексті аналіз менш чітких розладів також може бути корисним, оскільки AI також може розпізнати закономірності, які не завжди очевидні для людей [34].

Аналіз робочого процесу показав, що консультація та фотографія пацієнтів є стандартними етапами генетичних оцінок. Це може пояснити спостережувану відсутність конкретних фасилітаторів або бар'єрів, пов'язаних з F2G на цьому етапі. Однак після отримання згоди пацієнтів було виявлено додаткові фактори впровадження для успішної інтеграції F2G. Ми спостерігали більше фасилітаторів, ніж бар'єри, потенційно вказуючи на хорошу відповідність робочого процесу. Розподіл фасилітаторів та бар'єрів у різних елементах моделі робочої системи підкреслює складність прийняття інструментів AI, таких як F2G. Такі фасилітатори, як зручність використання, інвестиції в часі та доступність, тісно пов'язані з самим рішенням AI, а саме елементом інструментів та технологій, підкреслюючи важливість хорошого дизайну при впровадженні ШІ в клінічних умовах. На відміну від цього, такі бар'єри, як отримання згоди та додаткові робочі етапи, пов'язані з елементом завдань, що дозволяє припустити, що адміністративні процеси можуть перешкоджати плавній інтеграції. Крім того, відсутність смартфонів або планшетів для багатьох учасників для багатьох учасників представляє значну перешкоду, що змушує опору на зовнішніх фотографів та настільних комп'ютерів, що ускладнює робочий процес. Ці питання вказують на більш широкі організаційні виклики, такі як потреба в кращому рівні місцевої підтримки та більш безпроблемна інтеграція ІТ, які були задоволені різним рівнем задоволення серед учасників. Кількість бар'єрів та фасилітаторів, пов'язаних з організацією елементів, підкреслює, що може мати організаційна підтримка впливу, тим більше, що це було серед факторів, яке рішення користувачів інформують про використання F2G. Наприклад, процес отримання згоди був центральним бар'єром для використання, який може бути пом'якшений організацією, що забезпечує стандартизовані форми для використання F2G. Важливо уточнити, що згода пацієнтів потрібна лише для дослідницьких заходів, таких як технічна перевірка ефективності алгоритму AI. Подібно до численних платформ послідовності наступного покоління (NGS), програмне забезпечення NGP часто позначається “лише для дослідницьких цілей”, що може призвести до плутанини користувачів. Якщо ці інструменти будуть затверджені як медичні пристрої для підтримки рішень у майбутньому та стануть частиною акредитованих робочих процесів, це використання, як правило, не потребує додаткової згоди пацієнтів. Елемент робочої системи “люди” були ідентифіковані в основному для фасилітаторів та бар'єрів, пов’язаних із завданнями, але троє користувачів також визначили свого керівника як сильний вплив на їх робочий процес за допомогою F2G. Ми не визначили жодних фасилітаторів чи бар'єрів, пов'язаних з навколишнім середовищем, ймовірно, тому, що введення F2G як веб-рішення AI на основі AI не призвело до жодних змін.

Salwei та Carayon окреслили три найважливіші соціотехнічні міркування щодо інтеграції ШІ в системи охорони здоров’я: вирівнювання з робочими системами, сумісність з існуючими робочими процесами та вдосконалення процесів прийняття клінічних рішень [17]. Аналізуючи бар'єри та фасилітатори робочої системи, наше дослідження змогло продемонструвати загальну користь F2G у робочій системі, підтримуючи їх першу розгляд. Вивчаючи, як F2G вписується в робочий процес та позитивні відгуки щодо часу, необхідного для його використання, ми виявили, що він добре інтегрується з існуючим робочим процесом, який підтримує другий розгляд. Хоча F2G не є обов'язковим кроком у діагностичному процесі, учасники вважали це цінним для діагностичних цілей та обговорень випадків, які узгоджуються з висновками Marwaha et al. [13]. Це підтримує третій розгляд щодо інтеграції робочого процесу. В цілому ми виявили, що F2G-це добре інтегроване рішення AI, що дає позитивні результати, такі як підвищення задоволеності користувачів, коротший час діагностики та більший прийняття технології. Позитивна оцінка клініцистів щодо використання F2G відповідає первинним перевагам, які учасники, які шукали від ШІ в генетиці, а саме поліпшення діагностики та підвищення ефективності, які є актуальними в умовах охорони здоров'я [35, 36]. Інформація, отримана в цьому дослідженні, може бути використана для успішного впровадження інших інструментів NGP, таких як GestaltMatcher та Fenoscore [4, 7]. Незважаючи на те, що наукова користь від цих інструментів вже була доведена, демонструючи їх точність, їх безшовний перенесення в клінічну рутину є важливим для того, щоб насправді сприяти значним вдосконаленню діагнозів рідкісних генетичних розладів. Цього можна досягти лише шляхом виявлення та вирішення проблем клініцистів під час впровадження, забезпечуючи плавне вписування у робочий процес.

Учасники, як правило, розглядали інструменти AI та NGP як корисні для покращення процесів догляду, ефективності, діагностики та зменшення навантажень на охорону здоров'я. Однак вони висловили занепокоєння щодо потенційного зловживання, надмірної залежності, упередженості та втрати професійних навичок. Це резонує з дослідженням Hallowell et al. який досліджував перспективи зацікавлених сторін щодо технології NGP [37]. Вони додатково підкреслили, що інструменти NGP можуть демократизувати доступ до діагнозів – аспект, не піднятий в наших інтерв'ю, ймовірно, через широку доступність методів генотипування в Німеччині. Це показує обмеження нашого дослідження: всі учасники були прийняті на роботу в Німеччині для забезпечення порівнянних робочих процесів. Зважаючи на те, що F2G розгортається в усьому світі, майбутні дослідження повинні вивчити інтеграцію робочого процесу в різних країнах та установах охорони здоров'я для визначення загальновизнаних рекомендацій. Крім того, наш огляд літератури демонстрував швидкий синтез наявних досліджень, пов’язаних із F2G, тоді як більш систематичний та суворий підхід може бути більш ефективним у забезпеченні включення всіх відповідних досліджень (тобто з сірої літератури). Незважаючи на те, що наша швидкість відповіді був нижчим, ніж очікувалося, було досягнуто достатньо насичення даних, оскільки пізніші інтерв'ю не виявили нових тем. Слід зазначити, що ми мали на меті включити як педіатрів, так і генетиків; Однак лише генетики відповіли. Педіатри, які можуть отримати найбільшу користь від НГП для пацієнтів із дисморфізмом обличчя, часто мають коротший час візиту, роблячи свою точку зору на співвідношення витрат і вигод NGP особливо цінним [38, 39]. Майбутні дослідження повинні надати пріоритет цій групі користувачів для оцінки їх конкретних потреб та проблем. Нарешті, обмежена кількість інтерв'ю, особливо з некористувачами, можливо, запровадила упередженість. Майбутні дослідження повинні вивчити детальні порівняння між різними групами користувачів, можливо, вивчаючи кореляції з різноманітними характеристиками користувачів [40].

Наше дослідження посилює існуючу літературу про технології NGP, оцінюючи інтеграцію F2G як конкретний випадок використання в різних установах. За допомогою інтерв'ю клініцистів ми склали робочий процес використання F2G, який ефективно включений у звичайну практику, незважаючи на додатковий крок у діагностичному процесі, не замінюючи молекулярне генетичне тестування. Це вказує на те, що технологія NGP може значно підвищити ефективність та якість охорони здоров'я, за умови, що прийняття клініцистів додатково посилюється. Наш аналіз фасилітаторів та бар'єрів за допомогою моделі робочої системи підкреслює основні міркування щодо майбутнього проектування та впровадження, зокрема важливість зручного дизайну та забезпечення організаційної підтримки.

Глосарій

Біткойн: Перша децентралізована криптовалюта з використанням технології blockchain. Він використовує технологію з відкритим кодом, однорангові, щоб діяти без центрального авторитети банків. Натомість управління транзакціями та виданням біткойнів здійснюється колективно мережею.

Blockchain: метод запису даних структуровано. Дані (які можуть бути записані на розподіленій книзі або структурованому записі), як правило, згруповані у «блоки», які мають математично пов'язані або «прикуті» до попереднього блоку, назад до оригінального або «генезис».

Криптовалюта: цифрова валюта, використовуючи певну форму розподіленої книги, в якій вартість передається, зберігається або торгується в електронному вигляді в децентралізованій системі, використовуючи криптографію, а не будь -який центральний банк чи актор. Криптовалюта – це підмножина криптовалют.

Цифровий актив: будь -який актив, який представлений цифровим або в електронному вигляді. Існує багато різних типів цифрових активів, не всі вони зможуть класифікувати як рухомі властивості. У цьому контексті він використовується в широкому розумінні.

Розподілена книга: цифровий магазин інформації або даних. Розподілена книга ділиться (тобто розподілена) серед мережі комп'ютерів (відомих як вузлів) і може бути доступна для інших учасників. Учасники схвалюють і врешті -решт синхронізують доповнення до книги за допомогою узгодженого механізму консенсусу.

Розподілена технологія книги ( DLT): Технологічні системи, що дозволяють працювати та використовувати розподілену книгу. DLT Системи та процеси дозволяють комп'ютерам оновлювати записи синхронізованим шляхом по всій DLT мережа.

Верок цінні папери: Також називають “акціями” або “акціями”, вони представляють право власності, як правило, у вигляді акцій капіталу, що включає як загальні, так і бажані акції.

Фунгібле: суб'єктивна якість речей, які партії готові прийняти як взаємно взаємозамінні з іншими речами подібного роду, якості та оцінки. Наприклад, монети з фунтами, як правило, трактуються як клас побічних речей, оскільки одна фунта монета загальновизнана контрагентами як еквівалентна та взаємозамінна з іншою монетою фунта.

Несправедливий маркер (Nft): Це криптовалютні активи, які представляють підтвердження титулу унікального цифрового активу. Це цифрові жетони, які є еквівалентом сертифікатів власності на віртуальні (а іноді і фізичні) активи, такі як твори мистецтва, колекціонування чи музика.

Juniper Networks запустив новий екземпляр Local Mist Cloud в Японії для вирішення зростаючого попиту на безпечні мережі, керовані AI в країні.

Новий екземпляр Cloud Microservices розроблений для забезпечення японським клієнтам та партнерам підвищену спритність, стійкість та масштаб, а також локальний хостинг та зберігання даних для підтримки дотримання вимог до внутрішньої конфіденційності, безпеки та ефективності. Цей крок узгоджується з орієнтацією на мереж ялівця на таких галузях, як державний сектор та інші регульовані сфери, де локалізація даних та дотримання регуляторів є особливо значущими.

Juniper Networks повідомила про значне зростання на японському ринку, що підживлюється збільшенням поглинання його мережної платформи Mist AI. Видатні організації, включаючи Університет Токіо, Seven & I Holdings, Jatco, JA Osaka Densan, University Otemon Gakuin та QT Net, були ранніми усиновлювалими цією платформою. За даними компанії, розгортання японського хмарного екземпляра має на меті запропонувати кращі показники, підтримувати високі стандарти відповідності та покращити локалізацію платформи.

Мережева платформа MIST AI відзначається своєю операційною ефективністю, що забезпечує до 90% менше запитів на підтримку, пов'язані з мережею, та до 85% нижчих операційних витрат (OPEX) порівняно з традиційними рішеннями. Очікується, що місцевий хмарний екземпляр підвищить цю ефективність, особливо для клієнтів із суворими вимогами до локалізації та відповідності.

Звертаючись до місцевого ринку, рішення Juniper підібрані до японської мови, з повністю локалізованим порталом клієнтів для створення безперебійного та інтуїтивного досвіду користувачів. Це підтримує як клієнтів державного, так і приватного сектору, оскільки ініціативи цифрової трансформації продовжують прискорюватися в Японії.

Hiroyuki Ishida, VP VP Sales, Японія, Juniper Networks, прокоментував: “Запуск місцевого екземпляра хмарного туману в Японії в поєднанні з постійними зусиллями для забезпечення продукту та підтримки рідних японських ораторів, підкреслює нашу прихильність до надання безпечних та інтелектуальних мережних рішень, що виконують унікальні потреби в японському ринку. Пропозиції бездротового, SD-WAN, NAC та в приміщенні, що допомагають компаніям будь-яких розмірів оптимізувати досвід кінцевих користувачів та оператора, знижуючи при цьому кошти “.

Сертифікація безпеки також є видатною особливістю Mist Solutions, які є сертифікованими SOC 2 Type II та ISO 27001, дотримуючись визнаних міжнародних стандартів. Juniper Networks повідомляє, що попит на такі функції сприяв його зростанню, заявивши, що зростання замовлення перевищив 25% у порівнянні з роком у 2024 році для туману та супутніх продуктів.

Партнери японської ІТ -екосистеми відповіли на оголошення.

Президент та генеральний директор JASUYUKI AISU, Yasuyuki, зауважив: “Як дистриб'ютор рішень Juniper, що додається до вартості, у Японії ми продовжуємо запуск місцевого екземпляра хмари Mist в Японії як значну віху. зміцнить регіональну співпрацю та залишатиметься прихильним до забезпечення високоефективних гібридних мереж як в умовах, так і в хмарних умовах “.

Shoji Takebuchi, директор, генеральний менеджер з питань закупівель та продажів, Div., Дайвабо-інформаційна система, сказав: “У DIS ми раді бачити запуск екземпляра хмарного екземпляра Juniper Mist у Японії. Поєднавши цю локальну хмарну пропозицію з нашою керованою мережею моніторингу та підтримці для обслуговування користувачів, і ми зможемо надати надійні, надійні мережеві середовища, та широкий діапазон користувачів,-ввімкнено. Завдяки нашій загальнонаціональній мережі продажів, що базується на громаді, охоплює 96 локацій та приблизно 19 000 компаній-партнерів по всій Японії “.

Додаткова підтримка запуску надійшла від Toyoaki Ohnishi, віце -президента, послуги технологічного життєвого циклу, підрозділу технологічного бізнесу, IBM Японія, яка заявила: “Запуск місцевої хмари туману в Японії є значним просуванням, особливо у відповідь на сильний попит клієнтів державного сектору. Він також приносить змістовні пільги для наших партнерів з продажу. Мережі для створення додаткової вартості для наших клієнтів “.

Йота Кішігамі, директор та виконавчий директор Netone Partners, прокоментувала: “Ми раді бачити, як запуск екземпляра хмарного екземпляра Juniper Mist у японському регіоні. З внутрішніми операціями клієнти тепер можуть очікувати більш сильної безпеки, дотримання та надійності. Виробництво, але також у таких галузях, як місцеве самоврядування, школи, охорона здоров'я та тагода.

Компанія підтвердила, що подібні хмарні екземпляри MIST також працюють у кількох інших країнах, включаючи США, Канаду, Великобританію, Німеччину, Саудівську Аравію, Австралію та Індію.

Immersive запустив нове рішення щодо оперативної технології (ОТ) на основі сценаріїв (ОТ), спрямоване на підготовку промислових команд для вирішення загроз у критичних оперативних умовах.

Нове програмне забезпечення як послуга (SaaS) пропонується для задоволення унікальних вимог середовищ ОТ, які історично відстали при впровадженні надійних заходів безпеки. Зі збільшенням загрози інфраструктурі ОТ ОТ зросла, останні результати галузі свідчать про те, що 73% професіоналів ОТ повідомили про вторгнення, що впливають на їхнє середовище.

Рішення Immersive зосереджується на підвищенні обох команд Червоних, які імітують зловмисників, та синіх команд, які захищають системи, надаючи інтерактивні та підготовки на замовлення, розроблене для оснащення професіоналів здатністю виявляти, порушувати та реагувати на кібер-загрози, що стосуються OT. Цей підхід призначений для обслуговування організацій на всіх етапах зрілості безпеки з постійними оновленнями вмісту.

Перший випуск продукту вирішує потреби в навчанні оборонних, образливих та орієнтованих на відповідність командах, що працюють в середовищах ОТ та включають необхідні інструменти для проведення занурених кібер-свердлів.

Танос Карпузіс, головний директор з технологій Immersive, прокоментував проблеми безпеки, що стоять перед сектором. “Оперативна технологія зараз є передовою метою для викупного програмного забезпечення, нападів національної держави та вразливості ланцюгів поставок, але навчання, доступне для захисту, історично відставав”,-сказав Карпузіс.

Карпузіс додав: “Immersive заповнив цю прогалину на ринку безперервними вправами та практичними, самостійними лабораторіями, щоб довести та покращити життєво важливі кібер-можливості. Оскільки ставки настільки високі для промислових систем, потреба в надійних заходах безпеки та ретельної підготовки не можуть бути завищені”.

Основні особливості навчального набору з кібербезпеки оперативної технології Immersive включають адаптивну оцінку навичок OT/ICS, яка наразі знаходиться в бета -версії. Ця оцінка інтегрована в лабораторії за замовчуванням до базового знання користувачів у безпеці OT та промислових систем контролю (ICS). Ця функція доступна виключно для клієнтів з ліцензією ОТ.

Платформа пропонує практичні лабораторії з оборонним фокусом, де користувачі можуть навчитися протидіяти різним суб'єктам загрози та зловмисним програмним забезпеченням, характерним для середовищ ОТ, розробляючи навички розвідки кібер-загрози. Колекція, присвячена суб'єктам загрози ОТ, дозволяє учням досліджувати тактику, методи та процедури груп, спрямованих на системи ОТ, з акцентом на рамки MITER ATT & CK як для ІКС, так і для підприємств.

Наступним компонентом є колекція зловмисних програм OT, яка знайомить користувачів із зловмисним програмним забезпеченням, що впливає на як звичайні ІТ-системи, так і специфічну для OT інфраструктуру, таку як програмовані логічні контролери. Колекція інтелекту з кіберзагрози OT має на меті створити основні можливості CTI, пристосовані до ОТ, підтримуючи відстеження кампаній, спрямованих на ці системи.

З точки зору вправ на основі команд, рішення включає в себе вправи на кібер-діапазон, які імітують такі напади, як, проведені актором загрози піску, що дозволяє учасникам практикувати стратегії виявлення та реагування в контрольованій параметрі лабораторії.

Команди лідерства можуть використовувати компонент кризового моделювання, призначеного для доповнення технічних вправ. Цей навчальний сценарій спрямований на вдосконалення спілкування, прийняття рішень та реагування на інциденти в періоди високого операційного стресу.

Марк Шмітц, головний виконавчий директор Immersive, відзначив історичну відсутність підготовки, орієнтованих на ОТ в рамках кібер-програм. “Ефективне навчання з кібербезпеки Історично було помічено в програмах кібер -тренінгу, незважаючи на його критичне значення для оперативної стійкості”, – сказав Шмітц.

Шмітц продовжував: “Посилення практичної підготовки та впровадження кібер -дрилів для команд ОТ є ключовим для побудови тривалої стійкості та підтримання безперебійних операцій. Враховуючи серйозні ризики для продуктивності, фінансів і навіть навколишнього середовища, надійної стратегії навчання не просто рекомендується – це імператив”.

Запуск цього нового кібер -рішення Immersive має відповідь на зростаючу частоту та тяжкість кібер -інцидентів, спрямованих на промислові системи, посилюючи необхідність всебічної та практичної підготовки для команд операційних технологій.