Blog

Цей простір запропонує новий спосіб досліджувати економічні, соціальні та геополітичні явища за допомогою щоденних даних, інтерактивних візуалізацій та інструментів на основі ШІ. Розділ пропонує безпрецедентний спосіб стежити за економічними подіями в режимі реального часу, а також за економічними, соціальними та геополітичними проблемами через події, про які щодня повідомляють ЗМІ, представлені за допомогою інтерактивних візуалізацій та інструментів на основі ШІ.

Новий розділ структуровано навколо трьох основних областей вмісту: економіка в режимі реального часу, економіка високої чіткості та геополітичний аналіз за допомогою ШІ.

• Економіка в реальному часі: надає високочастотні індикатори, які дозволяють щоденно відстежувати ключові змінні, такі як споживання, інвестиції та галузева діяльність, використовуючи анонімні дані взаємодії з клієнтами BBVA або користувачами методів оплати.
• Економіка високої чіткості: надає інформацію, розподілену за регіонами, провінціями та містами, що дозволяє детально відслідковувати місцеві економічні показники, використовуючи ті самі дані.
• Геополітичний аналіз з AI: використовує обробку природної мови та методи ШІ для оцінки невизначеності, геополітичного ризику та міжнародної напруженості на основі тисяч щоденних новин, серед іншого вмісту та тем.

Прихильність до інновацій та поширення економічного розуміння

З цією ініціативою, Дослідження BBVA прагне надати суспільству більш доступну, динамічну та актуальну інформацію, зміцнюючи при цьому своє лідерство у використанні великих даних та штучного інтелекту в економіці.

«У BBVA Research ми прагнемо інновацій, застосованих до економічного аналізу. Цей новий розділ «Великі дані» є ще одним кроком вперед у нашій меті — надати дані більшій кількості людей у ​​більш наочний та корисний спосіб, щоб сприяти кращому розумінню економічної та соціальної реальності». Хорхе Сісіліа, керівник відділу досліджень BBVA та головний економіст групи BBVA.

Новий інструмент відкриває двері до нової парадигми аналізу, яка дозволить дослідникам, установам і ЗМІ відстежувати економічні та соціальні зміни в реальному часі.

Доступний на http://bigdata.bbvaresearch.com, цей розділ доповнює традиційні звіти та публікації BBVA Research, пропонуючи інтуїтивно зрозумілий досвід перегляду з завантажуваними графіками та міжнародними порівняннями в різних сферах: споживання, інвестиції, зовнішня торгівля та порівняння між різними географічними регіонами, надаючи глобальну перспективу.

ШІ – це вже не просто реклама. Це стало основоположною частиною роботи компаній. Від фінансових послуг у Сінгапурі до гігантів електронної комерції в Японії та компаній, що займаються програмним забезпеченням в Австралії, штучний інтелект забезпечує функції продуктів, автоматизує операції та формує конкуренцію компаній. Але оскільки розробники поспішають будувати, команди безпеки часто залишаються в невіданні, і тут закрадається ризик.

У нещодавньому опитуванні 100 світових лідерів у галузі безпеки кожен четвертий визнав, що він має обмежений доступ до служб штучного інтелекту, які працюють у їхньому середовищі, або зовсім не бачить їх. Це прогалина, якою можуть і будуть користуватися зловмисники, особливо в той час, як місцеві підприємства прискорюють ініціативи ШІ паралельно з розвитком регіональних правил і законів про конфіденційність даних.

Темпи впровадження ШІ випереджають темпи управління. Дані Wiz показують, що 75% організацій зараз використовують моделі штучного інтелекту, які розміщуються самостійно. Подібна кількість розгорнула виділені стеки AI/ML. У хмарних середовищах OpenAI все ще домінує в усьому світі, але нові платформи, такі як DeepSeek, набирають обертів. Коли DeepSeek-R1 був запущений на початку цього року, його використання зросло втричі всього за два тижні, що є ознакою того, як швидко змінюються переваги та платформи.

Таке швидке впровадження створює реальний ризик: неправильно налаштовані служби, нечіткість власності на дані, витік облікових даних і значно ширша зона атаки. Незважаючи на те, що штучний інтелект створює величезний потенціал, він також представляє три нові виклики безпеці, які лідери APJ не можуть дозволити собі ігнорувати.

Shadow AI: невидима загроза

Різні команди у вашому бізнесі, швидше за все, створюють інструменти штучного інтелекту без залучення служби безпеки чи ІТ-команд. Іноді несвідомо, іноді, щоб уникнути тертя. Незалежно від того, чи йдеться про маркетинг, який використовує чат-бот на базі LLM, чи про розробників, які тестують моделі з відкритим вихідним кодом, шаблон незмінний. Інструменти розгортаються, конфіденційні дані обробляються, і ніхто з служби безпеки не дізнається про це, доки щось не піде не так. У суворо регульованих галузях це може призвести до порушення резидентності даних або недотримання місцевих законів, зокрема PDPA Сінгапуру, Закону Австралії про конфіденційність, APPI Японії та PIPA Південної Кореї. Ці закони встановлюють суворі умови щодо того, як дані збираються, передаються та обробляються, особливо коли задіяний штучний інтелект, і недотримання цих вимог може призвести до штрафних санкцій, шкоди репутації та операційного ризику.

Спроба заборонити використання штучного інтелекту за межами офіційних каналів часто має зворотний результат. Розробники знаходять обхідні шляхи, і використання просто йде підпільно. Натомість потрібен підхід, який заохочує відповідальне експериментування. Це включає створення чітких інструкцій для команд, створення стандартних захисних огорож у робочих процесах розробки та отримання видимості в хмарних середовищах. Коли команди бачать, що відбувається, і розуміють ризики, вони отримують набагато кращі можливості для захисту, не сповільнюючи інновації.

Протокол моделі контексту (MCP): новий кордон API

MCP — це з’єднувальний рівень, який дозволяє LLM взаємодіяти з даними, інструментами та програмами — по суті це структура API для моделей ШІ. MCP є потужним і гнучким, але також схильним до багатьох тих самих ризиків, які ми вже давно спостерігаємо в ланцюжку постачання програмного забезпечення. Нерідко можна знайти плагіни, отримані з неофіційних реєстрів, конфігурацій автоматичного запуску або двійкових файлів, які не були належним чином перевірені. Ці сценарії відкривають двері для видавання себе за іншу особу, друкарських помилок або зловмисних розширень, особливо якщо дозволи надто широкі.

Для підприємств в APJ, які покладаються на інтеграцію сторонніх розробників або працюють у гібридних хмарних середовищах, MCP може стати невидимою точкою входу для зловмисників. Як і будь-який рівень інтеграції, до нього слід ставитися ретельно: розуміти, які плагіни використовуються, хто має доступ і чи надходять вони з надійних джерел. Ризики, які здаються абстрактними на папері, можуть швидко перерости у виробництво, якщо немає засобів контролю.

Витік секретів: зростаючий вектор атаки

У швидкому розвитку штучного інтелекту ярлики є звичайним явищем. Розробники можуть жорстко закодувати облікові дані, забути змінити ключі API або залишити секрети в загальнодоступних сховищах. Під час сканування GitHub Wiz виявив, що чотири з п’яти секретів, які найбільше розкриваються, пов’язані зі службами штучного інтелекту, включаючи ключі доступу для OpenAI, AWS Bedrock та інших ресурсоємних кінцевих точок.

Ці ключі є цінними цілями. У разі виявлення їх можна використовувати для доступу до конфіденційних даних, активації дорогих хмарних ресурсів або запуску бічних атак у вашій інфраструктурі. Для організацій, які мають справу з транскордонними потоками даних або вимогами відповідності до конкретних країн, наслідки можуть бути значними. А зі зростанням вартості обчислень ШІ зростає фінансовий стимул для зловмисників використовувати вкрадений доступ.

Рішення починається з видимості. Організаціям потрібен спосіб відстежувати, де зберігаються облікові дані, як вони використовуються та чи належним чином вони визначені. Відстеження ненормальної поведінки та автоматизація ротації є важливими кроками, але ще важливішим є створення культури, де безпека є частиною того, як штучний інтелект створюється з першого дня.

Як безпека може наздогнати

Штучний інтелект рухається швидше, ніж було розроблено для більшості програм безпеки. Але це не означає, що безпека має відставати. Те, що зараз потрібно керівникам безпеки, – це зміна підходу, яка починається з визначення повного кола штучного інтелекту, визначення зон впливу та інтеграції заходів безпеки в сам життєвий цикл розробки.

Мова йде не про додавання тертя. Йдеться про додавання впевненості, щоб команди могли будувати, не сумніваючись, чи безпечно те, що вони роблять, чи відповідає вимогам. У такому різноманітному, швидкозростаючому та суворому регіоні, як APJ, ця впевненість має значення.

Безпека має сприяти, а не блокувати. Коли групи безпеки можуть бачити, що працює, розуміти, як це пов’язано, і вбудовувати управління в робочі процеси штучного інтелекту з самого початку, саме тоді організації можуть вільно та безпечно впроваджувати інновації.

Автор Елісон Фромм

Коли минулої весни зміни в тарифах і правилах створили торговельну невизначеність, Салік Техамі, MBA '25, і четверо його однокласників розпізнали бізнес-можливість і створили стартап, який став одним із багатьох успішних результатів програми Johnson Cornell Tech MBA.

«Наш продукт — це власна платформа на основі штучного інтелекту, яка допомагає командам із дотримання торгових норм бути більш проактивними», — сказав Техамі. Стартап команди, SAIL, став одним із переможців щорічної нагороди Cornell Tech Startup Awards цього року, отримавши інвестиції в розмірі 100 000 доларів США та забезпечивши основу для розвитку.

Курси для стартапів. Придбання. Мільйони початкового фінансування. Такі можливості знайомі випускникам Johnson Cornell Tech MBA, і сьогодні веб-сайт бізнес-освіти Poets & Quants назвав програму №4 серед найкращих у світі програм MBA для підприємництва 2026 року.

«Наші студенти привносять свої амбіції та інтелект, а наші викладачі та наставники галузі створюють простір для неймовірного зростання та успіху», — сказав Ендрю Каролі, декан Коледжу бізнесу імені Чарльза Філда Найта Корнельського університету. «Визнання нашої спільної прихильності в цьому рейтингу є підтвердженням».

Дізнайтеся більше на веб-сайті Cornell SC Johnson College of Business.

Нове дослідження показує, що 15,6 мільйона розробників у всьому світі наразі використовують власні хмарні технології, причому більшість із них сприяють професіоналам серверної частини та DevOps.

Висновки, отримані в результаті великого опитування, проведеного Cloud Native Computing Foundation (CNCF) і аналітичною компанією SlashData, надають детальний огляд практик і інфраструктурних стратегій розробників у всьому світі.

Опитування показує, що 77 відсотків розробників бекенда зараз використовують принаймні одну хмарну технологію. Професіонали Backend і DevOps разом складають 58 відсотків усіх користувачів, що свідчить про глибину інтеграції цих підходів у корпоративні середовища. Такі технології, як API-шлюзи та мікросервіси, залишаються поширеними, з показниками впровадження серед розробників серверних програм 50 і 46 відсотків відповідно.

Деякі нові практики, такі як спостережливість, Kubernetes, інженерія хаосу та незмінна інфраструктура, продовжують поширюватися більш поступовими темпами. Вони розглядаються як ознаки розвитку сектору, який рухається від раннього впровадження до комплексного функціонування інфраструктури та процесів розвитку.

«Ці дані підтверджують те, що ми бачимо в екосистемі: нативна хмара виходить далеко за рамки використання традиційної серверної та контейнерної інфраструктури. Розробники впроваджують нативні хмарні технології, починаючи від проектування платформи та закінчуючи ШІ, щоб задовольнити надійність, масштабованість і експлуатаційні потреби», — сказав Кріс Аніщик, технічний директор CNCF.

Звіт визначає помітні зміни в стратегіях хмарної інфраструктури. Використання гібридної хмари зросло до 32 відсотків серед усіх розробників проти 22 відсотків у 2021 році. Багатохмарне розгортання також завоювало переваги, тепер становить 26 відсотків, що дозволяє організаціям досягти більшої гнучкості та зменшити залежність від окремих постачальників. Поява тенденції до розподіленої хмари, яку використовують 15 відсотків розробників серверної частини, відображає зростаючі потреби виконувати робочі навантаження ближче до джерел даних і кінцевих користувачів.

«Сама DevOps була схожа на маятник. У минулі роки у вас зазвичай був спеціаліст DevOps, який міг бути вбудованим у команду, або хтось, хто більше зосереджений на інфраструктурі в команді», — сказав Боб Кіллен, старший менеджер технічної програми CNCF. «Тепер, оскільки у нас є внутрішні переселенці та деякі з цих інших речей, це відходить у зворотний бік. Ми бачимо більше операційної платформи, команди, зосередженої на інженерії, з розробниками, які використовують більше хмарних інструментів, [and] вони все ще вважають себе бек-енд розробниками».

Розробники штучного інтелекту та машинного навчання демонструють іншу модель впровадження хмарних технологій. Лише 41 відсоток професійних розробників штучного інтелекту вважаються «хмарними» попри те, що вони покладаються на надійну інфраструктуру. Близько 30 відсотків розробників штучного інтелекту використовують платформи машинного навчання як послуги (MLaaS), які спрощують операції шляхом абстрагування управління інфраструктурою.

“Багато [AI developers] споживають SAS, тому вони спілкуються як із кінцевою точкою чату GPT чи чимось подібним, але всі ці служби працюють у хмарній інфраструктурі, тому переважна більшість [machine learning] Сервіси SAS використовують Kubernetes під капотом, — сказав Кіллен. — Тож вони просто використовують його, споживають, але вони цього не усвідомлюють. Тож вони насправді не знають, що там за завісою».

CNCF робить висновок, що екосистема хмарних технологій вступає у фазу, зосереджену на автоматизації, спостережливості та стійкості в розробці. Перехід від впровадження інструментів до оптимізації систем.

Публічні дані, від опитувань перепису населення до адміністративних записів, є важливими для вирішення основних суспільних проблем, таких як продовольча безпека, зміна клімату та економічний розвиток. Для Африки, де проживає наймолодше та найшвидше зростаюче населення у світі, ці дані є двигуном майбутнього, керованого ШІ.

Подібно до того, як континент перейшов від стаціонарних телефонів до мобільних технологій, африканські країни готові запровадити нові, готові до ШІ підходи до інфраструктури публічних даних. Щоб допомогти реалізувати цей потенціал, Google виділяє 2,25 мільйона доларів на модернізацію загальнодоступних систем даних Африки, щоб зробити їх доступними, надійними та готовими до епохи ШІ.

Це фінансування буде використано Data Commons, наше відкрите сховище знань, яке перетворює та організовує різноманітні загальнодоступні дані світу в єдиний надійний ресурс. Зокрема, це означає співпрацю з організаціями для відображення різнорідних наборів даних у графі знань Data Commons, створення єдиного ресурсу, який можна запитувати та аналізувати за допомогою нових інструментів штучного інтелекту, які розроблятимуть проекти.

Створення регіонального Data Commons для Африки

Google.org надає 750 000 доларів США Економічній комісії ООН для Африки (UNECA) для запуску регіонального Data Commons для Африки. Цей проект створюватиме платформи з підтримкою штучного інтелекту для інтеграції наборів даних з усього континенту, зосереджуючись на таких критичних сферах, як продовольча безпека, торгівля та економічний розвиток.

Окрім платформи, ми маємо намір сприяти встановленню регіональних стандартів етичного обміну даними та зміцнювати технічні навички національних статистичних служб (NSO). Початковим результатом цих зусиль стане створення єдиної основи даних, готової до штучного інтелекту, яка зрештою дасть можливість політикам приймати кращі рішення на основі даних і прискорить позитивні результати для суспільства на всьому континенті.

⇓ Більше від ICTworks

за Телефон для голосування на 17 листопада 2025 р

Зареєстровано під: Фінанси
Докладніше про: Донорське фінансування, фінансова інклюзія, mBanking, Корпус милосердя

Wayan Vota був співзасновником ICTworks. Він також був співзасновником Technology Salon, Career Pivot, MERL Tech, ICTforAg, ICT4Djobs, ICT4Drinks, JadedAid, Kurante, OLPC News та деяких інших. Висловлені тут думки є його власними і не відображають позицію його роботодавця, будь-якої з його організацій або будь-якого спонсора ICTWorks.