Blog

Акції HIVE Blockchain Technologies Ltd подорожчали на 7,34 відсотка після різкого зростання настроїв щодо криптовалют.

Оновлення в реальному часі о 12:13:11 EST: У п'ятницю, 28 листопада 2025 р., акції HIVE Blockchain Technologies Ltd [NASDAQ: HIVE] зростає на 7,34%! Відкрийте для себе основні чинники цього руху, а також наш експертний аналіз у детальній розбивці нижче.

Короткий фінансовий огляд

Коли ми заглиблюємось у фінансовий ландшафт HIVE Digital Technologies, нещодавні прибутки показують вражаючий дохід у 87,3 мільйона доларів США за 2 квартал, що перевищує оцінки аналітиків. Таке помітне зростання порівняно з 22,6 млн доларів США за рік до цього підкреслює агресивну стратегію розширення ринку та потенціал адаптації HIVE. Незважаючи на боротьбу із втратою на акцію, цей стрибок доходу катапультує позицію компанії.

Фінансові показники компанії малюють інтригуючу картину. З рентабельністю EBITDA 63% і валовою рентабельністю 10,3% прибутковість здається досяжною. Однак попереду ще є робота, оскільки маржа до оподаткування та прибутку лежать на негативній території. Спокусливий потенціал для подальшого розвитку полягає в поступовому прогресі HIVE у розробці штучного інтелекту, який об’єднує такі зростаючі сектори, як високопродуктивні обчислення.

Остання траєкторія акцій демонструє коливання, закрившись на рівні 3,43 долара після коливань між 2,98 і 3,79 долара за останні тижні. Ці цифри відображають поєднання обережного оптимізму та стратегічних ставок.

Реакція ринку: штучний інтелект і біткойн стимулюють стратегічне зростання

Стратегічна угода з Dell Technologies зміцнює позицію HIVE щодо різкого повороту в інфраструктуру ШІ. Така співпраця — це більше, ніж угоди рукостискання; вони планують майбутнє інтеграції технологій у глобальний бізнес. Крім того, експоненційне зростання потужностей HIVE у видобутку біткойнів підкреслює, наскільки дивіденди приносить хвиля криптовалюти. Це прорахована гра, яка може схилити потоки доходів на користь підприємства.

Тим часом підвищення цільової ціни до 10 доларів не тільки підвищує довіру інвесторів, але й виступає як змінна в ринкових прогнозах, що виходять за рамки традиційних показників. Незважаючи на те, що компанія повідомляє про нижчі витрати в своєму показнику EBITDA за 3 квартал, вона орієнтується на розробку штучного інтелекту та хмари, створюючи основу для майбутніх прибутків.

Фіскальний огляд окреслює тверде розуміння щодо покращення операційних можливостей, одночасно описуючи потенційні шляхи розширення цифрових активів. Переважаючий вітер штучного інтелекту та криптовалюти відповідає глобальним тенденціям, які прогнозують революцію в галузевих структурах, зміцнюючи позиції HIVE на ринку.

Висновок

Таким чином, HIVE Digital Technologies — це компанія, яка знаходиться на перетині зростання та інновацій. Їхні стратегічні операції зі штучним інтелектом і видатні успіхи у видобутку біткойнів викликають оптимізм на ринку, незважаючи на труднощі з прибутком. Як каже Тім Боен, провідний тренер із StocksToTrade: “Час і досвід навчили мене, що втрачені можливості є частиною гри. Завжди є інша підготовка за рогом”. Це торгове розуміння є життєво важливим для розуміння позиції HIVE на ринку. Шлях вперед залежить від збереження цієї динаміки з одночасним балансуванням прибутковості. Майбутнє HIVE залежить від постійної адаптації та стратегічного узгодження.

Це біржові новини, а не інвестиційні поради. StocksToTrade News надає оновлення фондового ринку в режимі реального часу, щоб висвітлити ключові каталізатори, що спричиняють короткострокові зміни цін. Наше покриття розроблено для активних трейдерів та інвесторів, які процвітають на швидкозмінних ринках, зосереджуючись на нестабільних секторах, таких як пенні-акції, акції штучного інтелекту, акції Robinhood та інші моментальні ігри. Від звітів про прибутки та схвалення FDA до злиття, нових контрактів і незвичайних обсягів торгів, ми розподіляємо події, які можуть спровокувати значні зміни цін.

Хочете покращити свою торгову гру? Дослідіть StocksToTrade, найкращу платформу для трейдерів. Завдяки потужним інструментам, розробленим для коливання та денної торгівлі, інтегрованому скануванню новин і навіть моніторингу соціальних мереж, StocksToTrade тримає вас на крок попереду.

Ознайомтеся з нашим коротким посібником для нових трейдерів!

Готові створювати списки спостереження? Перегляньте ці підібрані списки:

Коли ваш список спостереження буде створено, зробіть наступний крок і торгуйте з упевненістю за допомогою надійної платформи StocksToTrade. Не пропустіть — отримайте 14-денну пробну версію всього за 7 доларів США та відчуйте перевагу, необхідну для процвітання на сучасних ринках, що швидко розвиваються.

Agentic AI , Events , Microsoft Ignite

Раджеш Рамачандран з АББ про те, як AI забезпечує прогнозний моніторинг і технічне обслуговування

Метью Перрі •
28 листопада 2025 р

Сучасні промислові підприємства потребують цифрових систем, які швидко розвиваються, і швидкі темпи операційних змін штовхають компанії до перегляду застарілих моделей розробки. Штучний інтелект допомагає галузям пришвидшувати цикли розробки, підвищувати продуктивність і просувати оновлення та інновації в режимі реального часу, сказав Раджеш Рамачандран, глобальний директор з цифрових технологій у АББ.

Дивіться також: Розблокування продуктивності підприємства та інновацій за допомогою Secure Agentic AI

Галузям промисловості потрібне програмне забезпечення, яке адаптується до даних у реальному часі, надає можливості прогнозування та спрощує складні інженерні завдання. За словами Рамачандрана, за допомогою копілотів штучного інтелекту та автоматизованих інструментів моделювання промисловість може створювати, розгортати та вдосконалювати рішення, які ефективно використовують оперативні дані, одночасно задовольняючи вимоги клієнтів щодо швидкості та гнучкості.

«Завдяки елементу орієнтованого на людину штучного інтелекту, який дає знання людям на передовій, а також використовує ще один агентний штучний інтелект для закритої оптимізації, це [digital operation] стає набагато стійкішим [for industries]”, – сказав він.

У цьому відеоінтерв’ю з Information Security Media Group на Microsoft Ignite 2025 Рамачандран також обговорив:

• Автономні операції, що забезпечують більшу стійкість і оптимізацію енергії;
• Як орієнтований на людину ШІ підвищує безпеку в критичній інфраструктурі;
• Як мобільний агентський ШІ перетворює діагностику в реальному часі для команд на передовій.

Рамачандран має три десятиліття глобального досвіду лідерства у створенні та трансформації організацій, орієнтованих на технологічні інновації, у всьому світі. В АББ Рамачандран керує глобальною цифровою стратегією, інтелектуальним лідерством і впровадженням цифрового портфоліо та зростанням цифрового бізнесу відповідно до потреб екосистеми Індустрії 4.0. Він має великий досвід у сфері технологій, платформ і розвитку бізнесу та успішно керував багатьма стратегічними трансформаційними програмами разом із керівними директорами організацій зі списку Fortune 500.

про перехід на Data Science у 2026 році?

Якщо відповідь «так», ця стаття для вас.

Я Сабрін. Останні 10 років я працював у сфері ШІ по всій Європі — від великих компаній і стартапів до дослідницьких лабораторій. І якби сьогодні мені довелося почати заново, я б, чесно кажучи, все одно вибрав цю сферу. чому

З тих самих причин, які привели багатьох із нас сюди: інтелектуальний виклик, вплив, який ви можете мати, любов до математики та програмування та можливість вирішувати реальні проблеми.

Але дивлячись у бік 2026 року… чи варто воно того?

Якщо ви прокрутите сторінку LinkedIn, ви побачите дві команди, які борються: одна каже, що «Наука про дані мертва», а інша каже, що вона зростає завдяки тенденції ШІ.

Коли я дивлюся навколо себе, я особисто думаю, що нам завжди будуть потрібні обчислювальні навички. Нам завжди будуть потрібні люди, які зможуть зрозуміти дані та допомогти прийняти рішення. Числа завжди були всюди, і чому вони зникнуть у 2026 році?

Однак ринок змінився. І щоб орієнтуватися в цьому зараз, вам потрібні хороші вказівки та чітка інформація.
У цій статті я поділюся власним досвідом роботи в дослідницькій та промисловій сферах, а також наставництва понад 200 спеціалістів із обробки даних за останні кілька років.

Отже, що зараз відбувається на ринку?

Я буду чесним і не продам тобі жодної мрії про це.
Мета полягає не в упередженості, а в тому, щоб дати вам достатньо інформації, щоб прийняти власне рішення.

Чи є професійна сім’я Data Science більш широкою, ніж будь-коли?

Однією з найбільших помилок молодших спеціалістів з обробки даних є те, що вони вважають, що Data Science — це одна робота.

У 2026 році Data Science — це велика сім’я ролей. Перш ніж написати один рядок коду, вам потрібно зрозуміти, де ви підходите.

Людей захоплює ШІ: як ChatGPT розмовляє, як Neuralink стимулює мозок і як алгоритми впливають на здоров’я та безпеку. Але давайте будемо чесними: не всі початківці спеціалісти з обробки даних будуть створювати такі проекти.

Для цих ролей потрібна сильна прикладна математика та розширені навички програмування. Чи означає це, що ви ніколи не досягнете їх? Ні. Але вони часто призначені для людей із докторським рівнем, науковців із обчислювальної техніки та інженерів, які навчаються саме для цих нішевих робіт.

Давайте візьмемо реальний приклад: сьогодні (27 листопада) я побачив пропозицію про роботу спеціаліста з машинного навчання та обробки даних у компанії GAFAM.

Якщо подивитися на опис, вони просять:

• Патенти
• Першоавторські публікації
• Дослідницькі внески

Чи всі, хто цікавиться Data Science, мають патент чи публікацію? Звичайно ні.

Ось чому ви повинні уникати руху наосліп.

Якщо ви щойно закінчили навчальний курс або на початку навчання, подача заявки на вакансію, яка явно потребує публікації наукових досліджень, принесе лише розчарування. Ці дуже спеціалізовані вакансії зазвичай призначені для людей із високим академічним досвідом (доктор філософії, постдокторація або обчислювальна інженерія).

Моя порада: будьте стратегічними. Зосередьтеся на ролях, які відповідають вашим навичкам.
Не витрачайте час на подачу заявок скрізь.

Використовуйте свою енергію для створення портфоліо, яке відповідає вашим цілям.

Ви повинні розуміти різні підполя в Data Science і вибрати те, що відповідає вашому досвіду. Наприклад:

• Аналітик даних про продукт / науковець: життєвий цикл продукту та потреби користувачів
• Інженер машинного навчання: розгортання моделей
• Інженер GenAI: працює на LLM
• Classic Data Scientist: умовивід і передбачення

Якщо ви подивитеся на роль спеціаліста з обробки даних у Meta, то технічний рівень часто більш адаптований до більшості спеціалістів із обробки даних на ринку порівняно з роллю основного інженера-дослідника штучного інтелекту або старшого спеціаліста з обробки даних.

Ці ролі більш реалістичні для тих, хто не має докторського ступеня.

Навіть якщо ви не хочете працювати в GAFAM, майте на увазі:

Вони задають напрямок. Те, що їм потрібно сьогодні, завтра стане нормою скрізь.

А як щодо програмування та математики у 2026 році?

Ось суперечлива, але чесна правда про 2026 рік: Аналітичні та математичні навички важливіші, ніж просто кодування.

чому Зараз майже кожна компанія використовує інструменти ШІ для написання коду. Але штучний інтелект не може замінити вашу здатність:

• розуміти тенденції
• поясніть, звідки походить значення
• розробити правильний експеримент
• інтерпретувати модель у реальному контексті

Кодування все ще важливо, але ви не можете бути «загальним імпортером» — тим, хто лише імпортує sklearn і запускає .fit() і .predict().

Дуже скоро агент штучного інтелекту може зробити це за нас.
Але ваші математичні та аналітичні здібності все ще важливі, і завжди будуть.

Простий приклад:
Ви можете запитати ШІ: «Поясніть PCA так, ніби мені 2 роки».

Але ваша справжня цінність як Data Scientist виникає, коли ви запитуєте щось на зразок:

“Мені потрібно оптимізувати виробництво води моєю компанією в певному регіоні. Цей регіон стикається з проблемами, через які мережа стає недоступною за певними шаблонами. У мене є сотні функцій щодо цього стану мережі. Як я можу використовувати PCA і бути впевненим, що найважливіші змінні представлені на ПК, який я використовую?”

-> Цей людський контекст є вашою цінністю.
-> AI пише код.
-> Ви вносите логіку.

А як щодо панелі інструментів Data Science?

Почнемо з Python. Як мова програмування з великою спільнотою даних, Python все ще є важливою та, ймовірно, першою мовою, яку потрібно вивчати майбутнім спеціалістам із обробки даних.

Те саме для Scikit-learn, класичної бібліотеки для завдань машинного навчання.

Ми також можемо побачити в Google Trends (кінець 2025 року), що:

• PyTorch зараз більш популярний, ніж TensorFlow
• Інтеграція GenAI розвивається набагато швидше, ніж класичні бібліотеки
• Інтерес аналітика даних залишається стабільним
• Ролі інженера з обробки даних і спеціаліста зі штучного інтелекту зацікавили більше людей, ніж звичайні ролі спеціаліста з обробки даних

Не ігноруйте ці моделі; вони дуже допомагають приймати рішення.

Ви повинні залишатися гнучкими.

Якщо ринку потрібні PyTorch і GenAI, не залишайтеся лише на Keras і старому NLP.

А як щодо нового стека на 2026 рік?

У цьому дорожня карта на 2026 рік відрізняється від 2020 року.
Щоб отримати роботу сьогодні, вам потрібно бути готовий до виробництва.

Контроль версій (Git): Ви будете використовувати його щодня. І, чесно кажучи, це одна з перших навичок, яку потрібно освоїти на початку. Це допоможе вам організувати ваші проекти та все, що ви дізнаєтесь.

Незалежно від того, чи розпочинаєте ви магістерську програму чи навчальний табір, не забудьте створити свій перший репозиторій GitHub і вивчіть кілька основних команд, перш ніж йти далі.

AutoML: Зрозумійте, як це працює та коли його використовувати. Деякі компанії використовують інструменти AutoML, особливо для спеціалістів із обробки даних, які більше орієнтовані на продукт.

Інструмент, який я маю на увазі, і до якого ви можете отримати безкоштовний доступ, є Dataik. У них чудова академія з безкоштовними сертифікатами. Це один із інструментів AutoML, який вибухнув на ринку за останні два роки.
Якщо ви не знаєте, що таке AutoML: це інструмент, який дозволяє створювати моделі ML без кодування. Так, воно існує.

Пам’ятаєте, що я раніше говорив про кодування? Це одна з причин, чому інші навички стають більш важливими, особливо якщо ви орієнтований на продукт Data Scientist.

MLOps: Блокнотів уже не вистачає. Це стосується кожного. Ноутбуки гарні для дослідження, але якщо в якийсь момент вам знадобиться розгорнути свою модель у виробництві, ви повинні вивчити інші інструменти.

І навіть якщо вам не подобається інженерія даних, вам все одно потрібно розуміти ці інструменти, щоб ви могли спілкуватися з інженерами даних і працювати разом.

Коли я говорю про це, я думаю про такі інструменти, як Докер (перегляньте мою статтю), MLflow (посилання тут), і FastAPI.

LLMs і RAG: Вам не потрібно бути експертом, але ви повинні знати основи: як працює LangChain API, як навчити невелику мовну модель, що означає RAG і як це реалізувати. Це справді допоможе вам виділитися на ринку та, можливо, просунутися далі, якщо вам знадобиться створити проект із залученням агента ШІ.

Портфоліо: якість над кількістю

Як ви можете довести, що можете виконати роботу на цьому швидкому та конкурентному ринку? Я пам’ятаю, що я написав статтю про те, як створити портфоліо 2 роки тому, і те, що я збираюся тут сказати, може виглядати дещо суперечливим, але дозвольте мені пояснити. До того, як ChatGPT та інструменти штучного інтелекту заполонили ринок, було дуже важливо мати портфоліо з купою проектів, щоб продемонструвати свої різні навички, як-от очищення та обробка даних, але сьогодні всі ці основні кроки часто виконуються за допомогою інструментів штучного інтелекту, які готові до цього, тому ми зосередимося більше на створенні чогось, що вирізнить вас і змусить рекрутера захотіти з вами познайомитися.

Я б сказав: “Уникайте виснаження. Будуйте розумно”.

Не думайте, що вам потрібно 10 проектів. Якщо ти студент чи молодший, достатньо одного-двох хороших проектів.

Скористайтеся часом, який ви маєте під час стажування або останнього проекту початкового кемпу, щоб створити його. Будь ласка, не використовуйте прості набори даних Kaggle. Подивіться в Інтернеті: ви можете знайти величезну кількість реальних даних про випадки використання або дослідницькі набори даних, які частіше використовуються в промисловості та лабораторіях для створення нових архітектур.

Якщо ваша мета не заглиблюватися в технічну сторону, ви все одно можете продемонструвати інші навички у своєму портфоліо: слайди, статті, пояснення того, як ви думали про цінність бізнесу, які результати ви отримали та як ці результати можна використовувати в реальності. Ваше портфоліо залежить від роботи, яку ви хочете.

• Якщо ваша мета більше орієнтована на математику, рекрутер, ймовірно, захоче побачити ваш огляд літератури та те, як ви реалізували останню архітектуру своїх даних.
• Якщо ви більше орієнтовані на продукт, мене більше зацікавлять ваші слайди та те, як ви інтерпретуєте результати ML, ніж якість вашого коду.
• Якщо ви більше орієнтовані на MLOps, рекрутер подивиться, як ви розгортали, контролювали та відстежували свою модель у виробництві.

На завершення я хочу нагадати вам, що ринок швидко змінюється, але це ще не кінець Data Science. Це просто означає, що вам потрібно більше знати, де ви підходить, які навички ви хочете розвивати, і як ви себе представляєте.

Продовжуйте вчитися та створіть портфоліо, яке справді відображає вашу особу. Ви знайдете своє місце ❤️

Якщо вам сподобалася ця стаття, не соромтеся стежити за мною в LinkedIn, щоб дізнатися більше про штучний інтелект, науку про дані та кар’єру.

👉 LinkedIn: Сабрін Бендімерад
👉 Середній: https://medium.com/@sabrine.bendimerad1

Доповнена реальність (AR) змінює те, як бренди прямого споживання (D2C) взаємодіють зі своїми клієнтами. Замість того, щоб покладатися виключно на традиційні цифрові точки дотику, бренди використовують доповнену реальність, щоб забезпечити захоплюючий, персоналізований досвід, який усуває розрив між онлайн-покупками та фізичною роздрібною торгівлею. Ця зміна має особливе значення для компаній D2C, які залежать від сильної залученості клієнтів, лояльності до бренду та інноваційної взаємодії споживачів.

Kings Research прогнозує, що глобальний ринок доповненої реальності на ринку роздрібної торгівлі зросте з 9,11 мільярда доларів США у 2025 році до 67,73 мільярда доларів США до 2032 року, демонструючи оцінки CAGR 33,19% за прогнозований період. У цьому аналізі розглядається, як AR впливає на стратегії D2C, ключові варіанти використання технології, приклади провідних брендів і майбутні наслідки.

Чому брендам D2C потрібні постійні інновації, щоб залишатися конкурентоспроможними?

За останні роки бренди, які прямі для споживачів, стрімко зросли. Комісія з міжнародної торгівлі США повідомляє, що бренди D2C захоплюють частку ринку, обходячи традиційні канали роздрібної торгівлі та залучаючи споживачів безпосередньо через цифрові платформи (Джерело: usitc.gov). Ця модель дає брендам більше контролю над клієнтським досвідом, цінами та даними. Однак тиск конкуренції є сильним, і споживачі все більше вимагають більш насичених, більш інтерактивних подорожей до покупок.

Електронна комерція, яка забезпечує більшість операцій D2C, продовжує стабільно розвиватися. За оцінками Бюро перепису населення США, у першому кварталі 2025 року роздрібні продажі електронної комерції досягли 300,2 мільярда доларів США, що становить 16,2 відсотка від загального обсягу роздрібних продажів (Джерело: census.gov). Ця зростаюча частка підкреслює як можливість, так і необхідність: бренди D2C повинні впроваджувати інновації, щоб виділятися на переповненому цифровому ринку. AR пропонує один із найпереконливіших шляхів диференціації, залучення та утримання клієнтів.

Як бренди D2C використовують AR для покращення взаємодії з клієнтами?

• Віртуальна примірка та візуалізація підгонки: Одним із важливих застосувань AR для брендів D2C є віртуальні спроби. Бренди одягу, окулярів і косметики можуть використовувати доповнену реальність, щоб дозволити споживачам побачити, як товари виглядають на них перед покупкою. Це зменшує невизначеність, знижує рівень повернення та зміцнює довіру клієнтів. Бренди, які використовують середовище для примірки доповненої реальності, можуть відтворювати частини досвіду в магазині в цифровому вигляді, що особливо цінно для онлайн-покупців, які не можуть фізично торкнутися або спробувати продукти.
• Інтерактивне налаштування продукту: AR дозволяє брендам надавати інструменти налаштування в реальному часі. Клієнт, який розробляє персоналізований чохол для телефону, сумочку чи ювелірний виріб, може використовувати AR, щоб налаштувати кольори, текстури чи форми та одразу візуалізувати, як ці зміни виглядатимуть у реальному житті. Цей інтерактивний рівень посилює відчуття власності та особистий зв’язок, посилюючи D2C дух індивідуальних продуктів, орієнтованих на споживача.
• Експериментальний маркетинг і оповідання бренду: Бренди, спрямовані безпосередньо на споживача, процвітають завдяки наративу та спільноті. Доповнена реальність може підсилити ці сильні сторони, створюючи захоплюючий досвід, який розповідає історію продукту, демонструє його використання або пов’язує його з місією бренду. Наприклад, бренд засобів по догляду за шкірою може надати досвід доповненої реальності, показуючи, як його інгредієнти діють на клітинному рівні, або імітувати вплив регулярного використання. Таке оповідання поглиблює взаємодію з клієнтами, підтримує лояльність до бренду та відрізняє пропозиції D2C від альтернатив масового ринку.
• Практично розширені торгові площі: Деякі бренди D2C мають спливаючі магазини або виставкові зали. Доповнена реальність може збагатити ці фізичні середовища, доставляючи інтерактивний вміст, накладення цифрових продуктів або додаткову інформацію через смартфони чи окуляри доповненої реальності. Клієнти, які відвідують ці підібрані місця, отримують багатошарову інформацію про продукт, сценарії використання або створений користувачами контент, який допомагає їм приймати обґрунтовані рішення про покупку.
• Залучення та підтримка після покупки: AR може підтримувати клієнтів D2C після покупки. Бренди можуть надавати AR-керовані збірки, інструкції з використання або поради з обслуговування. Бренд меблів D2C, наприклад, може надати накладення AR, яке показує, як поетапно зібрати або обслуговувати предмет меблів. Це покращує взаємодію з користувачем, знижує витрати на обслуговування клієнтів і підвищує рівень задоволеності.
• Соціальна комерція та фільтри AR: Багато брендів D2C покладаються на соціальні мережі для відкриття та продажу. Фільтри доповненої реальності на таких платформах, як Instagram або Snapchat, можуть дозволити користувачам випробувати продукти або досліджувати віртуальні середовища брендів. Ці фільтри створюють орієнтований на користувачів вміст, який може стати вірусним, збільшуючи охоплення за відносно низьку вартість. Вони також заохочують соціальні докази та вплив однолітків, що має вирішальне значення для розвитку D2C.

Які бренди D2C лідирують у впровадженні AR?

Кілька брендів D2C вже інтегрують AR у свої шляхи клієнта. Warby Parker, бренд окулярів D2C, використовує AR у своєму мобільному додатку, щоб клієнти могли віртуально приміряти оправи. Це допомагає зменшити віддачу, підтримує прийняття рішень клієнтами та сприяє тому, що більшість онлайн-покупців орієнтуються на мобільні пристрої.

Бренд косметики L'Oreal (який керує каналами D2C) запустив свій AR-додаток «Style My Hair», який дозволяє споживачам тестувати різні варіанти зачісок і кольорів волосся в режимі реального часу. Цей захоплюючий досвід допомагає приймати рішення про покупку та сприяє глибшій взаємодії з клієнтами.

Меблевий стартап IKEA, хоча і не суто D2C для всіх продуктів, пропонує каталог AR через свій додаток IKEA. Клієнти можуть розміщувати віртуальні меблі у своїх житлових приміщеннях, щоб оцінити розмір, стиль і відповідність. Ця функція відображає те, як захоплюючий AR може подолати розрив між цифровим переглядом і фізичним домашнім середовищем.

Основні переваги AR для прямих споживацьких брендів

• Нижчі показники повернення L: Примірка або візуалізація продукту допомагає зменшити невизначеність. Клієнти, які можуть віртуально протестувати товари перед покупкою, з меншою ймовірністю повернуть їх. Це зниження доходів покращує рентабельність і операційну ефективність.
• Покращені коефіцієнти конверсії: AR допомагає клієнтам приймати впевнені рішення про покупку. Коли покупці почуваються більш впевненими щодо того, як продукт виглядатиме чи функціонуватиме в реальному світі, вони, швидше за все, здійснять угоду. Це сприяє вищим коефіцієнтам конверсії для брендів D2C, які інвестують у доповнену реальність.
• Сильніша диференціація бренду: Нові або нішеві бренди D2C отримують переваги від AR, коли це посилює їхню ідентичність. Бренди, які наголошують на персоналізованому досвіді, майстерності чи інноваціях, отримують конкурентну перевагу за допомогою ефектних інтерактивних інструментів.
• Покращене утримання клієнтів і лояльність: Взаємодія на основі AR виходить за межі оплати. Пропонуючи підтримку AR після покупки, бренди підтримують контакт із клієнтами, підвищуючи задоволеність і знижуючи витрати на підтримку. Ця послідовна взаємодія, що додає цінність, може сприяти довгостроковій лояльності.
• Рентабельний маркетинг: Фільтри доповненої реальності та досвід у соціальних мережах стимулюють органічне зростання. Користувачі діляться своїм досвідом доповненої реальності, фактично стаючи амбасадорами бренду. Для брендів D2C, які працюють із обмеженим маркетинговим бюджетом, це посилення із вуст в уста є особливо цінним.

З якими проблемами стикаються бренди D2C під час впровадження AR?

• Технічна складність і вартість розробки: Розробка AR вимагає спеціальних навичок: 3D-моделювання, відстеження, мобільна оптимізація та дизайн UX. Деякі бренди D2C можуть вважати ці ресурси дорогими або важко виправданими, доки AR не підтвердить рентабельність інвестицій.
• Фрагментація пристрою та сумісність: Користувачі отримують доступ до доповненої реальності на різноманітних пристроях, від смартфонів високого класу до старих моделей. Забезпечення постійного високоякісного досвіду доповненої реальності в цьому спектрі потребує ретельного тестування та оптимізації.
• Користувацький досвід і перешкоди для впровадження: Деякі клієнти можуть сприймати інструменти AR як трюки, якщо вони погано розроблені. Дизайнери повинні переконатися, що AR-дослідження є інтуїтивно зрозумілими, корисними та відповідають реальним рішенням щодо покупки. Інакше користувачі можуть від них відмовитися.
• Конфіденційність і безпека даних: Програми AR часто потребують доступу до камери та можуть збирати просторові дані про середовище користувачів. Бренди повинні впроваджувати суворі гарантії конфіденційності, чітко повідомляти про використання даних і дотримуватися відповідних норм захисту даних.
• Вимірювання ROI: Кількісна оцінка впливу інвестицій у доповнену реальність на бізнес залишається складною для багатьох брендів, які працюють безпосередньо зі споживачами. Такі показники, як збільшення конверсії, зниження прибутку або підвищення залученості, необхідно відстежувати та співвідносити з використанням AR, щоб підтвердити інвестиції.

Які стратегічні зміни мають бути зроблені брендами D2C, щоб досягти успіху з AR?

Бренди, що працюють безпосередньо зі споживачами, які інвестують у AR, повинні розробити чітку стратегію AR, пов’язану з етапами шляху клієнта. Ця стратегія має визначати, де AR додає найбільшу цінність: випробування, візуалізація, налаштування чи підтримка після покупки.

Партнерство буде важливим. Щоб прискорити розгортання, бренди можуть співпрацювати з технологічними компаніями, що спеціалізуються на AR, постачальниками 3D-активів або фірмами з розробки мобільних додатків. Аутсорсинг частин конвеєра AR може скоротити час виходу на ринок і розподілити ризик витрат.

Стратегія даних повинна розвиватися. Бренди повинні збирати інформацію про те, як клієнти використовують функції доповненої реальності, що вони пробують, як довго вони взаємодіють і чи пов’язане залучення доповненої реальності до покупок. Ці відомості сприяють ітерації, персоналізації та розширенню.

Вирівнювання маркетингу має вирішальне значення. Доповнена реальність повинна інтегруватися з кампаніями в соціальних мережах, платформами електронної комерції та робочими процесами підтримки клієнтів. Бренди повинні рекламувати інструменти доповненої реальності, щоб стимулювати впровадження та інформувати споживачів про їх цінність.

Перспективи на майбутнє

Доповнена реальність ставатиме все більш популярною для брендів D2C. З удосконаленням мобільного обладнання та використанням пристроїв із підтримкою доповненої реальності все більше користувачів доповненої реальності такі функції, як примірка, налаштування та візуалізація, стануть очікуваними, а не новими.

Штучний інтелект ще більше покращить AR. Генеративні моделі можуть допомогти створити масштабний віртуальний пробний вміст, забезпечуючи майже миттєве відображення текстури та персоналізовану візуалізацію. Доповнена реальність, керована штучним інтелектом, може пропонувати персоналізовані рекомендації щодо продуктів на основі середовища або стильових уподобань клієнта.

Інтеграція AR з іншими захоплюючими технологіями, такими як змішана реальність (MR) або віртуальна реальність (VR), забезпечить глибше залучення. Бренди D2C можуть використовувати гібридний досвід для імітації використання продукту в контексті реального світу користувача або поєднання реальних і віртуальних виставкових залів.

Можливе стратегічне використання доповненої реальності в ланцюзі поставок і операцій. Бренди можуть розробляти інструменти на основі доповненої реальності для комплектування зі складу, контролю якості або логістики, поєднуючи взаємодію споживача з ефективністю серверної роботи. Це може створити операційну цінність, окрім переваг для клієнтів.

Висновок

Доповнена реальність готова змінити спосіб взаємодії брендів зі своїми клієнтами. Здатність доповненої реальності забезпечити віртуальні спроби, налаштування продукту, захоплюючу розповідь і підтримку після покупки тісно пов’язана з пріоритетами моделі D2C. Провідні бренди вже використовують AR, щоб диференціювати, залучати та утримувати клієнтів.

Проблеми залишаються у вартості розробки, прийнятті користувачами та вимірюванні. Однак стратегічні інвестиції в інфраструктуру доповненої реальності, аналіз даних і партнерство, швидше за все, принесуть значну віддачу. Бренди D2C наступного покоління, які вбудовують AR у свій основний досвід роботи з клієнтами, отримають конкурентну перевагу, пропонуючи багатші, впевненіші та більш захоплюючі подорожі до покупок.

Спільнота OpenAtom openEuler («openEuler») успішно завершила Конференцію операційних систем і саміт openEuler 2025 у Пекіні 14–15 листопада. Під темою «Intelligence Unbounded, Open Source Beyond» дводенна подія зібрала світових лідерів галузі, учасників відкритого коду та партнерів екосистеми для просування інновацій в ОС і прискорення розробки відкритої глобальної інфраструктури програмного забезпечення.

З моменту запуску з відкритим вихідним кодом у 2019 році openEuler стрімко розвивався, тепер охоплюючи понад 2100 організацій-членів і понад 23 000 глобальних учасників. Очікується, що до кінця 2025 року встановлена ​​база ОС на основі openEuler перевищить 16 мільйонів розгортань, що зробить її одним із кращих варіантів для цифрової трансформації в Інтернеті, телекомунікаціях, фінансах, комунальному господарстві та енергетичному секторі Китаю.

Дивлячись у майбутнє, спільнота націлюється на наступний етап розвитку та інновацій. До кінця 2025 року openEuler офіційно запустить свою ОС наступного покоління, призначену для SuperPods, заклавши основу для ери штучного інтелекту та посиливши глобальну співпрацю.

Голова фонду OpenAtom Чен Сяомін у своєму виступі підкреслив, що відкрите програмне забезпечення процвітає завдяки співпраці та що екосистеми розвиваються завдяки спільним зусиллям. Він підкреслив, що кожен крок вперед для openEuler залежить від тісної координації між партнерами з обладнання, постачальниками програмного забезпечення та глобальними розробниками.

Перший випуск ОС openEuler для SuperPods

Оскільки робоче навантаження ШІ зростає з безпрецедентною швидкістю, звичайним кластерам серверів важко встигати. Щоб вирішити ці проблеми, галузь переходить до SuperPods — надвеликих кластерів, які об’єднують кілька фізичних машин в об’єднаний обчислювальний блок, здатний навчати ШІ та робити висновки.

На саміті доктор Сюн Вей, голова комітету OpenAtom openEuler, анонсував openEuler 24.03 LTS SP3, першу версію, що підтримує SuperPods.

Він окреслив три визначальні можливості, необхідні для такої ОС:

• Глобальна абстракція ресурсів з уніфікованою адресацією пам’яті та об’єднанням пристроїв
• Гетерогенна конвергенція ресурсів із високою пропускною здатністю та низькою затримкою
• Глобальний перегляд ресурсів із сумісними та рідними API для підвищення продуктивності робочих навантажень SuperPoD AI

Він зазначив, що openEuler прагне використовувати обчислення SuperPod та штучний інтелект, прискорюючи глобалізацію та пропонуючи світу вибір нової ОС.

Сюн Вей виступає з програмною промовою

Розвиток можливостей ШІ для прискорення цифровізації галузі

Повноцінне рішення ШІ: Intelligence BooM 2511 “Qiaoyumian”

Для робочих навантажень штучного інтелекту в центрі обробки даних openEuler представив останній випуск повноцінного рішення штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом Intelligence BooM — 2511 «Qiaoyumian» після випуску 2507 «Huimian» у липні 2025 року (назви обох випусків були натхненні традиційною китайською локшиною).

Нова версія підтримує:

• Тонка настройка понад 50 типів моделей
• 10–30% підвищення ефективності гетерогенних висновків
• Швидка адаптація для додатків AI agent

Рішення вже комерційно прийнято партнерами, зокрема Powerleader і HUAKUN.

Створення промислової автоматизації нового покоління

У сфері промислової автоматизації openEuler продовжує вдосконалювати вбудовані можливості, включаючи розгортання системної інфраструктури MIxed-CriticAlity (MICA), ядро ​​реального часу UniProton і технологію віртуалізації openEuler Embedded.

Разом ці технології досягають мікросекундного рівня відгуку та були розгорнуті на таких підприємствах, як China Southern Power Grid і Phoenix Contact, прискорюючи конвергенцію IT-OT.

конфіденційне обчислювальне рішення openEuler Arm CCA

Безпека залишається головним пріоритетом, оскільки впровадження ШІ прискорюється.

openEuler спільно з Arm, Linaro, Baidu AI Cloud, KylinSoft, Kylinsec, UnionTech, Шанхайським університетом Цзяо Тонг, Науково-технічним університетом Хуачжун і Глобальним обчислювальним консорціумом (GCC) спільно випустили перше в світі конфіденційне обчислювальне рішення на основі Arm CCA на ОС з відкритим кодом.

Це рішення:

• Реалізує повну підтримку конфіденційних віртуальних машин CCA
• Робить openEuler першою ОС з відкритим кодом із вбудованою підтримкою CCA VM
• Досягає накладних витрат на продуктивність нижче 5% через надійні канали введення-виведення
• Зберігає розгалужену екосистему програмного забезпечення openEuler, плавно інтегруючи конфіденційні обчислювальні навантаження

Технічний директор Linaro Грант Лікелі підкреслив довгостроковий внесок Linaro в екосистему Arm і зазначив, що з моменту приєднання до спільноти openEuler у 2021 році компанія відіграла ключову роль у впровадженні Arm CCA на openEuler.

Запуск конфіденційного обчислювального рішення openEuler Arm CCA

Зміцнення глобальної екосистеми та розширення міжнародної співпраці

Цього року AMD, Inspur Cloud і Digital China приєдналися до openEuler як нові члени. Завдяки цьому всі три провідні виробники чіпів — Intel, Arm і AMD — тепер є частиною спільноти, що є важливою віхою.

Марія Тан, старший віце-президент AMD, підкреслила відкрите партнерство AMD з китайським ринком і продовження співпраці з openEuler у сфері ШІ, хмарних і конфіденційних обчислень. Вона також підкреслила, що AMD повністю адаптувала свої серверні процесори для openEuler, забезпечуючи безперебійну інтеграцію всієї платформи.

Марія Тан виступає на саміті

Ендрю Вафаа, старший директор програмного забезпечення Arm Communities & Fellow і PyTorch Board, підкреслив прагнення Arm забезпечити довгострокову сумісність і спільні інновації з openEuler.

Ендрю Вафаа виступає на саміті

На саміті спільнота представила свою першу групу партнерів-піонерів глобалізації, включаючи LINX SOFTWARE, Chinasoft International, Wind River, UnionTech, xFusion, Hoperun, KylinSoft і Kylinsec. Ці партнери спільно прискорять міжнародне впровадження openEuler.

openEuler також поглиблює співпрацю з глобальними фондами відкритого коду. Нещодавно спільнота налагодила нову технічну співпрацю з Zephyr Project і LF AI & Data Foundation. На сьогоднішній день openEuler уклав партнерські відносини з 15 глобальними організаціями з відкритим кодом у сферах штучного інтелекту, хмарних технологій, великих даних, кластерних обчислень і вбудованих технологій.

Поки уряди та фінансові установи борються зі стрімким зростанням цифрових активів, у Японії відбувається тиха революція, яка відкриває погляд у майбутнє. Використовуючи стейблкойни, такі як JPYC, для державних облігацій і стимулювання економіки, Японія демонструє, що ці активи можуть стати інструментами національного економічного суверенітету, а не загрозою для контролю центрального банку.

Зі зміною глобального фінансового ландшафту Айшварі ГуптаGlobal Head of Payments & RWA at Багатокутникпрогнозує «суперцикл» стейблкойнів, у якому кількість емітентів може зрости до понад 100 000 протягом п’яти років. Цей сплеск, стверджує він, змусить традиційні банки докорінно реструктуризувати те, як вони управляють капіталом, щоб уникнути втрати актуальності.

Розширення суверенітету, не втрачаючи контроль

Переважаючим наративом серед багатьох регуляторів є страх, зокрема, що стейблкойни позбавляють центральні банки їх монетарного впливу. Гупта заперечує цю точку зору, стверджуючи, що при правильній інтеграції стейблкойни фактично розширюють силу валюти.

«Мова не йде про те, що уряд втрачає контроль», — пояснив Гупта The Fintech Times. «Це більше схоже на надання більшої влади валюті будь-якої країни… якщо ви подивитеся на економіку США, попит на нафтодолари зменшувався, а потім з’явилися стейблкоїни, і раптом усі захотіли долари США, тому що мали до них доступ».

Гупта припускає, що рішення монетарної політики, такі як зміни ставки Федеральної резервної системи, впливають на стейблкойни так само, як і на традиційні фіатні монети, тобто уряд зберігає свої макроекономічні важелі.

«Суперцикл» і битва за депозити

Наразі ми перебуваємо на початку того, що Гупта називає «суперциклом», коли кожна велика організація — від банків до великих технологічних компаній — намагатиметься запустити власний стейблкоїн.

«Я думаю, що через п’ять років, за моїм прогнозом, буде щонайменше сто тисяч стейблкоїнів».

Однак цей вибух цифрових активів становить критичну загрозу для традиційних банківських моделей. Десятиліттями банки покладалися на депозити з низькими відсотками (CASA – Current Account Savings Account) як на дешеве джерело капіталу. Оскільки стейблкоїни тепер пропонують прибутковість, яку банки часто не можуть або не хочуть зрівняти, цей капітал рухається в ланцюжку.

«Капітал буде витікати з банків, що означає, що це зменшує здатність банку фактично створювати кредити, оскільки фактично гроші в банку допомагають їм створювати кредити, а це також певним чином збільшує вартість капіталу», — попередив Гупта.

Зростання депозитних токенів

Щоб протистояти цій втечі капіталу, Гупта передбачає, що банки випускатимуть «депозитні токени» — цифрові представлення депозитів клієнтів, які дозволяють грошам залишатися в екосистемі банку, пропонуючи при цьому корисність технології блокчейн.

Використання JP Morgan як приклад, Гупта описав майбутнє, коли людина з високим капіталом може використовувати депозитний токен (JPMD) для торгівлі на біржі, як Coinbase жодного разу не переміщаючи базовий фіат із-під зберігання банку. Ця модель захищає баланс банку, одночасно задовольняючи потреби клієнтів у мобільності цифрових активів.

Консолідація Хаосу

З прогнозованим виходом на ринок 100 000 стейблкойнів фрагментація неминуча. Гупта вважає, що рішення полягає в рівнях поселення — нейтральній інфраструктурі, яка абстрагує складність від користувача.

Майбутні платіжні напрямні, ймовірно, працюватимуть як «сітка», де користувач зможе платити в одній валюті (наприклад, JPMD), а продавець отримує іншу (наприклад, USDC), при цьому конвертація відбуватиметься безперешкодно у фоновому режимі. У цьому зрілому стані конкретний бренд стейблкойнів стає невидимим для споживача, подібно до того, як сьогодні є базова технологія свайпу кредитної картки.

Analytic Partners другий рік поспіль зайняла перше місце в останньому магічному квадранті Gartner для рішень для моделювання комплексу маркетингу. Ця оцінка відображає постійне визнання її стратегій і платформ, які дозволяють проводити маркетинговий аналіз і приймати рішення на рівні підприємства.

Лідерство Gartner

Нещодавня оцінка Gartner поставила Analytic Partners найвищу за «Здатність виконувати» та найвищу за «Завершеність бачення» серед усіх постачальників рішень для моделювання комплексу маркетингу. Оцінка є частиною щорічного огляду сектору, класифікуючи компанії на основі надання послуг і бачення майбутнього розвитку ринку.

«Ми маємо честь бути визнаними лідером другий рік поспіль і раді бути визнаними найкращими за «Завершеність бачення» та найвищими за «Здібність до виконання», — сказала Ненсі Сміт, президент і генеральний директор Analytic Partners.

Платформа компанії GPS Enterprise та інтелект ROI Genome були особливо виділені як основні фактори підтримки рішень на основі даних для компаній у фінансах, маркетингу та операційній діяльності.

Оцінки можливостей

У супровідному звіті Gartner про критичні можливості аналітичних партнерів оцінено за дев’ятьма ключовими критеріями. Компанія отримала найвищі оцінки у восьми категоріях: «Швидкість до цінності», «Можливість адаптації маркетологів», «Можливість адаптації між функціями», «Комплексна аналітика та виконання», «Self-Service Modeling Workbench», «Креативна оцінка», «Таксономія творчих даних» і «Відстеження бренду».

Analytic Partners також отримали найвищий рейтинг у звіті Critical Capabilities у сценаріях використання Enterprise Mix Modeling і Mix Modeling for Branding, обидва оцінивши 4,25 з 5 можливих.

«Ми вважаємо, що «Критичні можливості Gartner» демонструють важливість комерційних можливостей, управління складністю та крос-функціональне впровадження для збільшення швидкості до цінності», — сказала Меггі Мерклін, директор із роботи з клієнтами Analytic Partners.

«У всіх галузях ми бачимо, як лідери підприємств об’єднуються навколо єдиного джерела правди для прийняття рішень. Наші клієнти використовують комерційну аналітику для прийняття рішень щодо ціноутворення, виробництва, засобів масової інформації та творчості, кількісно оцінюючи вплив кожної дії. Результатом є швидше прийняття рішень, більш точне узгодження керівництва та вимірне зростання підприємства», — сказав Мерклін.

Еволюція комерційної аналітики

Компанія пояснює свої останні рейтинги еволюцією своєї системи комерційної аналітики. Цей підхід має ширшу перспективу порівняно з традиційним моделюванням комплексу маркетингу, спрямованим на об’єднання бізнес-важелів із заходами зростання всієї організації. Analytic Partners заявляє, що її рішення надають практичну інформацію, яка допомагає узгодити такі функції, як фінанси, маркетинг і операції.

Підприємство представило нові функції на своїй платформі, такі як аналіз на основі ШІ та можливості для динамічного творчого аналізу та оцінки впливу на бренд. Вони розроблені, щоб запропонувати клієнтам аналітику, яка відображає поточні зміни в маркетинговому секторі.

Огляд платформи

GPS Enterprise — це інтегрована аналітична платформа Analytic Partners, яка поєднує інтеграцію даних, аналітичні інструменти та механізми оптимізації. Система включає ROI Genome, пропонуючи інтелектуальні дані для прийняття бізнес-рішень щодо цілей зростання. Платформа була створена для задоволення потреб прийняття рішень у складних середовищах і спрямована на підтримку масштабованості бізнесу при дотриманні стандартів безпеки даних і конфіденційності.

Методологія Magic Quadrant від Gartner забезпечує порівняння ефективності постачальників у масштабах ринку, враховуючи такі фактори, як бачення, здатність до виконання та спеціальні можливості. Отримані результати використовуються підприємствами для оцінки відповідності постачальників технологій їхнім змінним вимогам.

Зображення, створене ШІ Браяном Пенні через Pixabay

Загроза кібератак на уряди та національні установи є реальною та зростає. Під час вебінару експерти державного та приватного секторів зібралися разом, щоб обговорити виклики та способи їх вирішення – у Канаді та за її межами

Як і інші країни, Канада невтомно працює, щоб бути на крок попереду зловмисників, які організовують кібератаки.

Загроза від кібератак є глобальною, але необхідні конкретні відповіді відрізняються від країни до країни залежно від їхніх унікальних обставин. Кожен уряд має свої слабкі місця в кібернетичному просторі, чи то через його внутрішні структури, геополітичний вплив, застарілу технологічну інфраструктуру чи комбінацію цих та інших факторів. І все ж кожне рішення, успішно застосоване в одній країні, може стати уроком для іншої про те, як досягти спільної мети національної безпеки.

Під час вебінару Глобального урядового форуму, який проводився за підтримки партнера Google Cloud Security, експерти державного та приватного секторів з Канади зібралися разом, щоб обговорити кіберпроблеми та способи їх вирішення, торкнувшись найкращих методів, а також загроз і можливостей, які представляє ШІ.

Докладніше: спільна проблема: як уряди борються з кіберзагрозами

TTP і «червона команда»

Ерік Сове, головний інформаційний директор Канадської ради з питань мистецтв, сказав, що в складній системі речей, які уряди роблять і не знають про так званих «поганих акторів», тактика, яку використовують ці актори, тепер відносно добре зрозуміла. В уряді Канади ці знання підтримуються декількома структурами, які використовує адміністрація, разом із регулярними внутрішніми оцінками.

«Я намагаюся думати про ландшафт загроз трохи менше навколо гравців, а трохи більше навколо того, якими основними стратегіями вони будуть слідувати», — сказав він. «Це можливість для організації відчути себе на висоті».

Тим не менш, він сказав, що урядам важко бути в курсі широкого ландшафту кіберзагроз, який постійно змінюється, де колись помітні загрози стають невідомими, а нові та незнайомі загрози постійно виявляються.

Джастін Лафонтен, директор з технологічного аналізу Управління Уповноваженого з питань конфіденційності Канади, сказав, що Уповноважений з питань конфіденційності має «унікальне становище», щоб зрозуміти природу та масштаб кіберзагроз, з якими стикається департамент.

«Ми є регулюючим органом, який забезпечує дотримання Закону про конфіденційність, який визначає, як федеральні урядові департаменти мають вирішувати питання конфіденційності, а також визначає, як приватний сектор має обробляти особисту інформацію», — пояснив він.

У разі порушення особистої інформації громадян Канади обов’язково потрібно повідомити про це уповноваженого з питань конфіденційності. Маса даних, яка накопичується з часом, дає комісіонерові «унікальну точку зору», з якої можна захистити власні системи.

Для відділів, які не мають таких самих переваг, Лафонтен погодився з думкою Сове про те, що найкраще зосередитися на тому, що в кібербезпеці називається «TTP» (тактика, техніка та процедури, які застосовуються поганими акторами), а також на «червоній команді».

За словами Лафонтена, червоне об’єднання — це коли команда експертів з кібербезпеки «вдягає капелюх поганих хлопців» і намагається зламати внутрішні системи своєї організації, щоб «знайти вразливі місця та використати їх до того, як це зроблять справжні погані люди».

Докладніше: канадський міністр сигналізує про необхідність кібербезпеки та цифрових облікових даних

Практики державного та приватного секторів

Джессі Джордан, заступник керівника відділу кіберстратегії Mandiant Canada, Google Cloud, розповів про те, наскільки добре – з його точки зору в приватному секторі – органи державного сектору розуміють масштаб і природу існуючих кіберзагроз.

«Деякі з найбільш відданих і кваліфікованих людей, з якими я працював, працюють у державному секторі, – сказав він. – Вони усвідомлюють глибину інциденту та вплив, за який вони відповідальні».

Він підкреслив, що майже всі кіберпроблеми, з якими стикається державний сектор, такі ж, як і приватний сектор, навіть якщо на карту поставлено інше, і що ресурси наразі розтягнуті «в усіх галузях».

Як державний, так і приватний сектори отримали тривожний дзвінок на початку цього року, коли з’явилися новини про те, що «працівників із внутрішньої інформації» використовують для «викрадання інтелектуальної власності». [and] іншу конфіденційну інформацію» в Північній Кореї, сказав він.

У блозі Google Cloud узагальнено тактику країни, ілюструючи загрози, з якими стикаються уряди. “Давно відомо, що режим Північної Кореї брав участь у кіберзлочинності та інших кіберопераціях для досягнення своїх стратегічних цілей. Однією з його останніх тактик було створення фальшивих працівників – імен, резюме та навіть особистостей – для того, щоб їхніх ІТ-працівників дистанційно найняли як співробітників у великі компанії та на високооплачувані технічні посади”.

У своїх виступах Джордан також розповів, чому державний сектор може навчитися у приватного сектору, зокрема про те, як можна використовувати штучний інтелект для покращення практики кіберзахисту.

“Ми багато говоримо про негативні сторони штучного інтелекту, але є багато позитивних моментів з точки зору переваг захисника. Ми також бачимо багато співпраці в питаннях безпеки, модернізації кіберзахисту та обміну розвідданими”.

Колега Джордана Алішіа Хуей, яка є головним консультантом Mandiant Canada у Google Cloud, підкреслила, що багато останніх атак використовували «певну форму соціальної інженерії… таким чином порушуючи бізнес-процеси, які фактично існують».

«Як ми, професіонали з безпеки, насправді дивимося на те, щоб переконатися, що у нас є не тільки це розуміння [of the threats] але чи інтегруємо деякі з цих перевірок у бізнес-процеси та споряджаємо тих працівників на першому місці, які взаємодіють із громадськістю або які можуть стати мішенню для більш витончених атак?» — запитала вона.

Вона сказала, що одним із способів спорядити працівників на передовій є такі ініціативи, як Місяць інформування про кібербезпеку.

Докладніше: Відповідальність за кібербезпеку державного сектору Великобританії переходить до Урядової цифрової служби

Діпфейки, розчарування та потреба «довіряти, але перевіряти»

Джордан сказав, що він вважає, що робиться достатньо, щоб розвинути обізнаність чиновників, щоб вони могли практикувати елементарну кібергігієну, але, зрозуміло, важко йти в ногу з сучасними загрозами, включно з тими, які створює ШІ.

«Ми бачимо багато глибоких фейків штучного інтелекту, як-от клонування голосу, [which are] стає досить просунутим. Деякі дуже просунуті моделі тепер можуть… використовувати наші голоси та трохи зібрати інформацію [capability]легко обманом змусити людей і служби обслуговування надати паролі або надати доступ зловмисникам до середовища».

Він сказав, що його найбільше розчарування викликає те, що чиновники використовують однакові паролі для кількох входів. На його думку, це маленькі помилки, які не може собі дозволити жодна сучасна організація.

Лафонтен сказав, що його двома «любимцями» були «відсутність багатофакторної автентифікації» і, як і Джордан, поширеність «повторного використання облікових даних».

«Я клянусь, якби ці два були пом’якшені або реалізовані належним чином, 90% порушень не сталося б», — сказав він.

На думку Сове, необхідно бути терплячими щодо темпів прогресу, але не піддаватися самовдоволенню.

“В уряді Канади ми маємо трирічний цикл планування безпеки з “оновленням” щороку. Це гарний часовий горизонт, про який варто подумати. Вам потрібно думати про це в довгостроковій перспективі. Модернізація системи займає багато часу. Щорічне оновлення вашого трирічного плану дає змогу пристосуватися до нових або змінних векторів загроз чи вказівок і дає змогу досягти того, чого можна досягти за коротший проміжок часу”.

Хуей завершив головну тему обговорення: довіру. Усі кібератаки зловживають довірою людей, незалежно від того, видають вони себе за користувача чи переконують його зробити щось, що не в їхніх інтересах. Хочемо ми це визнавати чи ні, сказала вона, довіра робить нас уразливими. Але довіра також необхідна для того, щоб бути людиною. Баланс здорової підозрілості та вродженої людської довіри ось що робить такі фрази, як «довіряй, але перевіряй», такими важливими для впровадження в організації.

«Ми всі люди, тож які засоби контролю ми можемо запровадити [so that] ми все ще ставимося до цього як до людей, але також запроваджуємо засоби контролю, щоб зменшити здатність суб’єктів загрози скористатися цим?»

“Як боротися з найпоширенішими загрозами, з якими стикається уряд Канади вебінар був проведений Global Government Forum у партнерстві з партнером Google Cloud Security 2 жовтня 2025 року. Перегляньте вебінар повністю тут і почуйте відповіді учасників дискусії на низку інших питань, пов’язаних з кібербезпекою.