• Теги
    • избранные теги
    • Компании1260
      • Показать ещё
      Разное702
      • Показать ещё
      Страны / Регионы228
      • Показать ещё
      Люди155
      • Показать ещё
      Формат55
      Международные организации26
      • Показать ещё
      Издания57
      • Показать ещё
      Показатели22
      • Показать ещё
      Сферы3
Выбор редакции
28 апреля, 19:31

How to Invest in PayPal's Strong Q1 Results Via ETFs

PayPal shares surge after reporting Q1 earnings. These ETFs can be helpful for investors who want to ride PayPal's strong results.

Выбор редакции
28 апреля, 15:39

Amazon (AMZN) Beats Earnings and Revenue Estimates in Q1

Amazon.com's (AMZN) fourth-quarter 2016 earnings per share (EPS) of $1.48 cents surpassed the Zacks Consensus Estimate of $1.03.

Выбор редакции
28 апреля, 14:07

DST Systems' (DST) Q1 Earnings & Revenues Beat Estimate

DST Systems Inc. (DST) reported encouraging first-quarter results.

28 апреля, 14:00

IBM Executive Shares Four Lessons Learned In The Battle To "Have It All"

Sophia Bonnet, IBM Executive, discussed how she has stepped up, spoken up, and stood up for herself and others in her own personal journey to be a leader who models equality.

Выбор редакции
28 апреля, 12:06

IBM X-Force: 58% атак на финансовый сектор осуществляется инсайдерами

Количество атак на финансовый сектор экономики возросло на 29% в 2016 году.

28 апреля, 08:06

Текст: Создатель Ethereum Виталик Бутерин: «Блокчейн поможет искоренить коррупцию ( Ольга Любимова, )

Виталик Бутерин / Фото: Аня Марченкова/Inc. Платформу Ethereum называют одной из самых передовых технологий в сфере блокчейна и криптовалют. Ее придумал программист российского происхождения Виталик Бутерин. С шести лет он живет в Канаде, куда эмигрировали его родители. В 2014 году, оставив учебу в Университет Уотерлу, чтобы реализовать свою идею, Бутерин получил грант на $100 тысяч от фонда основателя PayPal Питера Тиля и выиграл премию World Technology Awards, обогнав Марка Цукерберга. Cегодня капитализация Ethereum — больше $4 млрд, а интерес к платформе проявляют IBM, Acronis, JPMorgan Chase, Deloitte, Royal Bank of Scotland, Сберб...

28 апреля, 08:02

Суперкомпьютер Watson от IBM заглядывает в души и «рисует» психологические портреты

С момента своего появления в 2008 году суперкомпьютер Watson «громит» людей в викторине Jeopardy, помогает шеф-поварам создавать блюда по нетрадиционным рецептам и даже предлагает техническую помощь. Однако, что произойдет, если искусственный интеллект проявит свои возможности в качестве «фото-автомата»? Чтобы выяснить это, обозреватель ознакомился с работами, размещенными на выставке «Искусство с Watson: скрытые портреты», которая будет демонстрироваться в Нью-Йорке вплоть до 7 мая. В  галерее представлены портреты таких исторических личностей, как Мари Кюри и Никола Тесла, которые Watson помог создать художникам, снабжая их данными, собранными с использованием сервиса Tone Analyzer.

Выбор редакции
28 апреля, 01:12

IBM патентует беспилотник для наблюдения за домашними питомцами

Высокие технологии все больше проникают в наш быт. У этого явления есть как положительные, так и отрицательные стороны. Положительных, наверное, все же больше, ведь не будь современных технологий, жить было бы гораздо сложнее. Новые устройства разных видов появляются буквально каждый день, если не каждый час. IBM — один из лидеров в разработке новых технологий и устройств, уже несколько лет подряд компания держит лидерство в количестве полученных патентов. На днях был подан новый патент — на этот раз на устройство, которое направлено на бытовой сектор, а не на корпоративный. Речь идет о беспилотном летательном аппарате, который должен работать в качестве робота, присматривающего за домашними питомцами. Дрон может кормить, тренировать животных и присматривать за тем, чтобы они не перевернули весь дом вверх дном в отсутствие хозяина. Читать дальше →

Выбор редакции
27 апреля, 18:48

Teradata (TDC) Q1 Earnings Beat Estimates, Revenues Miss

Teradata Corporation (TDC) reported first-quarter 2017 results, wherein adjusted earnings per share of 20 cents topped the Zacks Consensus Estimate of 19 cents.

Выбор редакции
27 апреля, 16:37

Big Blue Blows It Again: How Low Can IBM Revenue Go?

“Big Blue” isn’t so big anymore. IBM revenue missed expectations last quarter, and the stock has been tumbling. How low can it go?

Выбор редакции
27 апреля, 16:30

The Zacks Analyst Blog Highlights: Netflix, International Business Machines, Lam Research, eBay and Facebook

The Zacks Analyst Blog Highlights: Netflix, International Business Machines, Lam Research, eBay and Facebook

Выбор редакции
27 апреля, 13:30

Работоспособность серверов банка «Югра» восстановлена

Банк Югра выразил благодарность всем клиентам, которые с пониманием отнеслись к возникшим трудностям. Во второй половине дня 25 апреля в связи с нарушением в системе внешнего энергоснабжения произошел сбой, повлиявший на работу оборудования, входящего в программно-аппаратный комплекс информационных систем банка. Как сообщает ТАСС, утром 26 апреля была восстановлена работоспособность автоматизированной системы банка и процессингового центра (полностью работает система по обслуживанию платежных карт, банкоматов, pos-терминалов, эквайринг), по всей региональной сети банка осуществляется обслуживание клиентов. Одновременно в связи с сокращением скорости обработки операций и большим объемом накопившихся в течение 25 апреля клиентских запросов, несколько увеличилось время обслуживания клиентов. Система удаленного банковского обслуживания работает на платформе IBM. В настоящее время специалисты компании занимаются оперативным восстановлением работоспособности системы. Мы принимаем меры для отладки всех сервисов, однако это может занять еще несколько часов. Работоспособность всех систем банка с нормальной скоростью будет восстановлена в ближайшее время - пояснили в пресс-службе кредитной организации. Сейчас для проведения операций можно обратиться в любое отделение банка и отправить платеж без взимания комиссии.

27 апреля, 13:00

Why Do IoT Companies Keep Building Devices with Huge Security Flaws?

Earlier this year an alarming story hit the news: Hackers had taken over the electronic key system at a luxury hotel in Austria, locking guests out of their rooms until the hotel paid a ransom. It was alarming, of course, for the guests and for anyone who ever stays at a hotel. But it came as no surprise to cybersecurity experts, who have been increasingly focused on the many ways in which physical devices connected to the internet, collectively known as the internet of things (IoT), can be hacked and manipulated. (The hotel has since announced that it is returning to using physical keys.) It doesn’t take a great leap to imagine an IoT hostage scenario, or all of the other ways hackers could wreak havoc with the networked objects we use every day. Smart devices permeate our homes and offices. Smoke detectors, thermostats, sprinklers, and physical access controls can be operated remotely. Virtual assistants, televisions, baby monitors, and children’s toys collect and send data to the cloud. (One of the latest toy breaches, involving CloudPets teddy bears, is now the subject of a congressional inquiry.) Some smart technologies can save lives, such as medical devices that control intravenous drug doses or remotely monitor vital signs. Insight Center Getting Cybersecurity Right Sponsored by Accenture Safeguarding your company in a complex world. The problem is that many IoT devices are not designed or maintained with security as a priority. According to a recent study by IBM Security and the Ponemon Institute, 80% of organizations do not routinely test their IoT apps for security vulnerabilities. That makes it a lot easier for criminals to use IoT devices to spy, steal, and even cause physical harm. Some observers attribute the failure to the IoT gold rush, and are calling for government to step in to regulate smart devices. When it comes to cybersecurity, however, regulation can be well-intentioned but misguided. Security checklists that are drafted by slow-moving government bodies can’t keep up with evolving technology and hacking techniques, and compliance regimes can divert resources and give a false sense of security. Add up all the different federal, state, and international agencies that claim a piece of the regulatory pie, and you get a mishmash of overlapping requirements that can confuse and constrain companies — but leave hackers plenty of room to maneuver. The Obama administration pushed regulatory proposals for cybersecurity infrastructure in its early years, but eventually pivoted to a more effective risk-management approach. This was embodied by the widely acclaimed National Institute of Standards and Technology (NIST) Cybersecurity Framework, which was developed in collaboration with the industry and provides risk-based guidance and best practices that can be adapted to an organization of any size or profile. Early signs are that the Trump administration plans to continue the NIST approach. A wise next step would be to build on that success and develop a similar framework for IoT. Rather than trying to dictate specific controls for a diverse, growing set of technologies, the framework could harmonize international best practices for IoT and help companies prioritize the most important security strategies for their organization. This is essentially what the bipartisan Commission on Enhancing National Cybersecurity recommended to the new administration in December. A framework could also serve as a much-needed coordination point for a number of fragmented IoT efforts currently under way in federal agencies. It would be a mistake, however, for the IoT industry to wait for governments to step in. The problem is urgent, and it will become even more so as new IoT attacks come to light, as they certainly will. IoT providers can demonstrate that they are serious about security by taking some basic steps. First, security and privacy should be incorporated into design and development. Most security testing of IoT devices occurs in the production phase, when it is too late to make significant changes. Planning and investment up front can go a long way. For example, many IoT devices share default user names and passwords that are well known and can be found with a quick Google search. Because most consumers do not change those settings, products should be designed to ship with unique credentials, or require users to set new credentials upon first use. This would thwart the easiest and most widespread method of compromising IoT devices. Just last fall, hackers used known factory credentials to infect thousands of DVRs and webcams with the Mirai botnet, which was used to cause massive internet outages. Second, IoT devices should be able to receive software updates for their entire life span. New software vulnerabilities are often discovered after a product is released, making security patching critical to defend against threats. If there are limits to the length of time that updates can reasonably be provided, then the product should be clearly labeled with an “expiration date,” past which security will no longer be maintained. Third, transparency to consumers should be improved. Unlike mobile phones and computers, IoT devices often operate without human supervision or visibility. Many of these objects lack screens to display messages. As with other types of product recalls, owners need to be notified when the device has a security issue and told how to apply security updates. When IoT devices are resold, there should be a simple way to conduct a factory reset to erase data and credentials. For example, IBM Security recently demonstrated how sellers of used cars can retain access to vehicles’ remote functions (like geolocation) without buyers being aware. It is still early days in the world of IoT, but it’s a fast-moving world, with billions of new devices being connected every year. And the window on building a trustworthy ecosystem is closing. Will others follow the Austrian hotel’s example, disconnecting when their devices, and their trust, are breached? The IoT industry should not wait to find out. We can either invest now in securing that trust, and safely enjoy the benefits of this remarkable technology, or we can expect hackers to wreak more havoc and governments to intervene in a heavy-handed manner.

27 апреля, 10:07

Суперкомпьютер Watson от IBM заглядывает в души и «рисует» психологические портреты

Этой супермашине не потребовалось много времени, чтобы понять, насколько я был встревожен, пишет обозреватель Эдгар Альварес

27 апреля, 08:29

Попытки компьютеризировать ваш мозг. Илон Маск — не единственный

Всё в этой сфере не так революционно как «нейронное кружево» Маска. Но зато менее страшно и намного более реально. Илон Маск хочет объединить компьютер с человеческим мозгом, построить «нейронное кружево», создать «прямой кортикальный интерфейс», как бы это ни выглядело. В последние месяцы основатель Tesla, SpaceX и OpenAI неоднократно намекал на эти планы, а затем совсем недавно The Wall Street Journal сообщил, что Маск запустил компанию под названием Neuralink, целью которой является имплантировать крошечные электроды в мозг. «Однажды это «позволит мыслям напрямую взаимодействовать с сетью».

Выбор редакции
27 апреля, 00:53

Semiconductor Industry Outlook - April 2017

Semiconductor Industry Outlook - April 2017

Выбор редакции
27 апреля, 00:00

Tech Roundup: NFLX, IBM, LRCX, EBAY, FB

Technology companies like Netflix (NFLX), International Business Machines (IBM), Lam Research (LRCX) and eBay (EBAY) announced results last week even as President Trump's order on H1B visas cast a shadow over tech stocks.

Выбор редакции
26 апреля, 13:30

Российские адаптеры объединят тысячи вычислительных узлов в суперкомпьютерные сети

Объединённый холдинг "Росэлектроника" (входит в госкорпорацию "Ростех") объявил о начале поставок на гражданский рынок коммуникационных адаптеров, способных объединять тысячи компьютеров в высокоскоростные сети для решения суперкомпьютерных задач в области аналитики, прогнозирования и проектирования. Платформа под названием "Ангара" даёт возможность формировать вычислительные системы самого разного масштаба. Адаптеры позволяют взаимодействовать узлам, находящимся как в одном здании, так и на расстоянии в несколько тысяч километров друг от друга.В одной сети могут концентрироваться мощности до 32 тысяч компьютеров. При этом обеспечивается взаимодействие узлов разных производителей, в том числе с разной архитектурой центральных процессоров.Основой адаптеров служит сверхбольшая интегральная схема (СБИС) ЕС8430. Утверждается, что по функциональности, производительности и надёжности "Ангара" сопоставима с современными разработками мировых лидеров в этой области - Cray, IBM, Mellanox."Разработка решает проблему дефицита вычислительных мощностей в отечественной промышленности и науке. Создаваемые сети способны решать множество задач - от прогноза метеорологической обстановки до моделирования запуска космических аппаратов. Что важно, это делается без огромных вложений в строительство новых суперкомпьютерных объектов, на базе уже существующих мощностей", - заявляет "Росэлектроника". Более подробное описание, желающие могут увидеть по этой ссылке. https://servernews.ru/931123(https://servernews.ru/951...)

Выбор редакции
26 апреля, 02:07

Результаты исследования: мнение компаний и покупателей о новых технологиях разительно различаются

Практически ежедневно разные компании докладывают о новых технологиях. Виртуальная и дополненная реальности, мобильные платежи, умные системы для дома и виртуальные примерочные — все это, по мнению разработчиков, достойные инновации, которые должны нравиться покупателям. Но недавнее исследование IBM показало, что у покупателей иное мнение, которое зачастую вообще не совпадает с мнением разработчиков этих новинок. Если точнее, то около 70% покупателей, мягко говоря, не слишком впечатлены новыми достижениями цифровых брендов и маркетологов. Все эти дисплеи в магазинах, виртуальная реальность или голосовые команды, как считают многие — скорее, блажь, чем реально необходимые продукты. Покупателям нужно другое, но к мнению рядового потребителя, как оказалось, редко прислушиваются. Читать дальше →

02 февраля, 13:10

Управляемые компьютером хедж-фонды вышли в лидеры

Искусственный интеллект вновь демонстрирует свое могущество: хедж-фонды, которые используют алгоритмы, выходят в лидеры рейтингов эффективности, что, тем не менее, делает математиков и программистов главными компонентами успешного инвестирования

21 января, 13:49

Фонд Medallion: как работает уникальная машина по зарабатыванию денег?

Перевели статью Bloomberg о Renaissance Technologies и его фонде Medallion. Рекомендуем к прочтению. Фонд Medallion можно назвать самым чёрным ящиком во всей финансовой системе США. Он прославился далеко за пределами страны благодаря своим финансовым успехам и окружающей его атмосфере максимальной секретности, только усиливающей интерес к фонду. Medallion создан в 1988 году инвестиционной компанией Renaissance Technologies и специализируется на количественных методах инвестирования. Средняя годовая доходность с момента основания превышает 40%. В 1993 Medallion прекратил принимать деньги от сторонних инвесторов и сегодня работает исключительно на сотрудников Renaissance Technologies. В чём секрет уникальной машины по зарабатыванию денег? В 100 км к востоку от Уолл-стрит, участок земли, напоминающий по форме китовый хвост, разделяет залив Лонг-Айленд и залив Конскайенс. Здесь расположились роскошные виллы с собственными пирсами, теннисными кортами, бассейнами и зелёными аллеями. Район носит название Олд Филд, но соседи зовут его по-другому – ривьера Ренессанс. Как можно догадаться, самые богатые жители этого района – учёные, работающие в хедж-фонде Renaissance Technologies, базирующемся в соседнем районе Ист Сетокет.О владельцах роскошных вилл почти ничего не известно, как и о самой компании. Имя Renaissance Technologies на слуху у всех, но никто не знает, что происходит внутри. Известно, что компания управляет несколькими фондами, в т.ч. Institutional Equities Fund, Institutional Diversified Alpha и Medallion Fund. Последний – самый успешный – работает только для трёхсот сотрудников Renaissance Technologies и нескольких избранных, имеющих многолетние тесные связи с компанией. Все три фонда основаны на количественных методах анализа фондового рынка. Сегодня это самый наукоёмкий подход к инвестированию. Около 90 сотрудников Renaissance Technologies обладают учёной степенью.По данным Bloomberg, за последние 28 лет Medallion получил $55 млрд прибыли, что на $10 млрд больше, чем у фондов под управлением миллиардеров Рея Дэлио и Джорджа Сороса. Более того, прибыль Medallion получена за более короткий срок и с меньшими активами под управлением. Сегодня Renaissance ограничивает не только количество людей, которые могут вступить в фонд, но и размер инвестиций. Это необходимо для того, чтобы стратегии Medallion, основанные на количественных методах анализа рынка, продолжали работать. Сумма активов под управлением, превышая определённый порог, начинает влиять на рынок, и алгоритмы не могут работать так, как запрограммированы. Поэтому Renaissance удерживает объём средств Medallion между 9 и 10 млрд долларов. Это в два раза превышает размер активов, находившихся под управлением Medallion десять лет назад. Сегодня прибыль фонда снимается каждые полгода.Благосостояние учёных из Renaissance превышает ВВП многих стран и всё больше влияет на политику Соединённых Штатов.Например, сопредседатель компании Роберт Мерсер поддерживал Теда Круза во время праймериз и Дональда Трампа во время президентских выборов. По данным Центра за ответственную политику, Мерсер пожертвовал $22,9 млн и тем самым стал третьим по величине спонсором Республиканской партии. В то же время Джим Саймонс, основатель Renaissance, и Генри Лофер, бывший руководитель исследовательских работ, оказались по другую сторону баррикад – в сумме они пожертвовали $30 млн Демократической партии. Спикер компании Джонатан Гэстелтер заявил, что собственники и руководители Renaissance отказались комментировать ситуацию. Это довольно типичный ответ для структуры, максимально закрытой для общественности. Чтобы хоть что-то узнать о компании, было проведено журналистское расследование. Факты, изложенные ниже, получены в результате двух сотен интервью с людьми, которые лично знают учёных из Renaissance: учились, работали вместе или же конкурировали с ними. «Renaissance Technologies – это коммерческая версия «Манхэттенского проекта» (кодовое название программы США сер. XX в. по разработке ядерного оружия, проводившейся в атмосфере максимальной секретности – прим.)», – утверждает Эндрю Ло, профессор финансов в Школе Слоана Массачусетского технологического университета и председатель компании AlphaSimplex, которая занимается исследованиями в области финансовой математики. Ло превозносит основателя Renaissance Джима Саймонса за то, что тот сумел объединить такое количество учёных: «Они асы в области количественных инвестиций. Никто не может с ними сравниться».Естественно, больше всего споров и обсуждений разгорается вокруг финансовых успехов главного фонда Renaissance, Medallion. Результаты его работы поражают воображение инвесторов и кажутся невозможными. В 2000 году Medallion получил доходность 98,5%; в 2007 – 85,9%; в 2008 – 98,2%. Своим успехам фонд, разумеется, обязан учёным-математикам и количественным методам анализа фондового рынка. Это направление инвестирования сейчас считается самым перспективным. По данным Bloomberg, в 2016 году клиенты вложили $21 млрд в алгоритмические хедж-фонды и одновременно забрали $60 млрд из компаний, специализирующихся на других направлениях. Стоит привести ещё один достойный пример: фонд Two Sigma, управлявший в период кризиса капиталом в $5 млрд, резко увеличил свои активы до $37 млрд. И даже такие консервативные трейдеры как Пол Тюдор Джонс и Стив Коэн внедряют инструменты количественного анализа в своё программное обеспечение в надежде увеличить доходы. Специализация на количественных методах инвестирования – не единственная причина успеха фонда Medallion. Конкуренты говорят о нескольких преимуществах компании. Первое: компьютеры Renaissance – одни из мощнейших в мире. Сотрудники обладают большим количеством – и качеством – информации. Поэтому они находят больше сигналов, на которых основываются их «предсказания», и создают лучшие стратегии для управления капиталом. Renaissance всегда вкладывала много средств в развитие процессов сбора, сортировки и проверки данных, а также – в обеспечение их доступности для сотрудников. «Когда у тебя появляется идея, ты хочешь проверить её как можно быстрее. И если ты получаешь информацию в неподходящем формате, это сильно замедляет процесс», – говорит Ник Паттерсон, который проработал исследователем в Renaissance 8 лет.Ещё одна сильная сторона компании – контроль затрат на биржевую торговлю и пристальное внимание к тому, какое влияние на рынок оказывают сделки фондов Renaissance. Однако всё это – не уникальные преимущества. Компьютерные технологии становятся всё дешевле, всё больше компаний обращаются к количественным методам инвестирования, а конкуренты оттачивают своё мастерство.Продолжит ли Medallion так же успешно чеканить деньги?Разумеется, значительная часть успеха заключается в профессионализме сотрудников. Объединение такого количества учёных – целиком и полностью заслуга Джима Саймонса. Его без преувеличения называют математическим гением. Саймонс – профессор Массачусетского технологического института и Гарварда, лауреат премии Освальда Веблена в области геометрии и соавтор теории Черна-Саймонса. Он родился в 1938 году в Массачусетсе, отец – владелец обувной фабрики, мать – домохозяйка. Их предки переселились в США из Российской империи в конце XIX века. В 1964-1968 Джим Саймонс занимал должность исследователя (дешифровальщика) в Институте оборонного анализа, где он проводил работу по выявлению сообщений на фоне помех. Цель алгоритмической биржевой торговли очень похожа – построить модели, которые улавливают торговые сигналы из хаоса, создаваемого рынками. Часто сигналы очень тихие, но, тем не менее, они могут помочь определить, как будет меняться цена акций, облигаций или барреля нефти. Это комплексная проблема. Колебания цен зависят от фундаментальных причин и процессов, а иногда от нерационального поведения людей, совершающих покупки и продажи. Несмотря на то, что Саймонс лишился работы в Институте оборонного анализа после того, как осудил войну во Вьетнаме в своём письме в New York Times, приобретённые им во время криптографической работы связи помогли создать Renaissance, а спустя несколько лет и Medallion. В течение следующего десятилетия Саймонс возглавлял кафедру математики в университете Стони Брук и одновременно упражнялся в торговле товарными фьючерсами.  В 1977 году он распрощался с академической работой, чтобы попробовать себя в управлении активами. (Впоследствии Саймонс и его коллеги пожертвуют университету $250 млн. Стони Брук находится всего в трёх километрах от Ист Сетокета, где базируется Renaissance). Саймонс покупал и продавал товарные активы, делая свои ставки на основе фундаментальных показателей, таких как спрос и предложение. Увидев неэффективность этого подхода, он решил обратиться к своим знакомым среди криптографов и математиков за помощью в выявлении паттернов, биржевых закономерностей. Он связался с бывшими коллегами из Института оборонного анализа Элвином Берлекампом и Леонардом Баумом, а также с коллегами из университета Стони Брук профессорами Генри Лофером и Джеймсом Эксом. «Я предположил, что существуют способы предсказания цен методами статистики, – сказал Джим Саймонс корреспонденту из журнала Numberphile. – В итоге мы создали такие алгоритмы». В сущности, эти алгоритмы либо следуют за трендом (трендследящие модели), либо действуют против него (реверсные). Фонд Renaissance пользовался и первыми, и вторыми. Поначалу результаты были разными: в 1988 году доход составил 8,8%, а в 1989 году компания понесла убытки в размере 4,1%. Но в 1990 году, сконцентрировавшись на краткосрочной торговле, Medallion показал 56% прибыли после налогообложения. «Я был уверен, что наши модели будут работать лучше, – говорит Берклекамп, который несколько лет назад покинул Renaissance, чтобы вернуться к академической деятельности, и является почётным профессором в Калифорнийском университете в Беркли. – Но я не думал, что они будут работать настолько хорошо». В начале 90-х высокая годовая прибыль стала нормой в Renaissance: 39,4%, 34%, 39,1%. Многие инвесторы, узнавшие о прорыве Renaissance, пытались пробиться в Medallion, но их игнорировали. С 1993 года фонд не принимает инвестиций со стороны. Комиссионные также взлетели вверх: от 5% с активов и 20% с доходов до 5% с активов и 44% с доходов. Полное отсутствие клиентоориентированности стало визитной карточкой Renaissance. Боннефой – один из последних сторонних инвесторов, которых «выдавили» из Medallion в 2005 г. – вспоминает, как набирал Манхеттанский номер, чтобы узнать записанную на автоответчик ежемесячную прибыль. «Они непомерно задрали цены на свои услуги, и, тем не менее, остались на голову выше остальных», – говорит Боннефой. Доходность – вот первое и единственное, что нужно Medallion, чтобы поддерживать свой имидж. До сих пор корпоративный сайт renfund.com выглядит так, будто не менялся со времён Netscape. Вдохновлённый успехом Medallion, в середине 90-х Саймонс занялся расширением штата учёных. Любой, кто обладал опытом работы на Уолл-cтрит или хотя бы образованием в сфере финансов, мог попробовать свои силы в компании. «Мы нанимаем людей, которые проявили себя в исследовательской деятельности», – пояснил однажды Саймонс. Следующий поток талантливых людей – большая часть которых до сих пор составляет костяк компании – пришёл из исследовательского центра IBM имени Томаса. Дж. Уотсона в Йорктаун Хейтс. Эта команда занималась проблемами распознавания речи и машинным переводом. Когда эти задачи только начинали решать, учёные-программисты объединялись с лингвистами и пытались преобразовать грамматику в код. В IBM группа учёных, включая Мерсера и Брауна, утверждала, что эти проблемы лучше решать с помощью статистики и теории вероятности. Их руководитель Фредерик Джелинек любил говорить: «Как только я увольняю лингвиста, система начинает работать лучше». По словам учёных, работавших в том исследовательском центре, исследователи загружали в компьютеры «тонны данных». Однажды, по свидетельствам коллег, Мерсер не появлялся в течение нескольких месяцев, загружая в компьютер французские глаголы во всех формах. Результатом приложенных усилий стал алгоритм, который определял, что к фразе «Le chien est battu par Jean» ближе всего фраза «Жан укусил собаку». Те же принципы и полученный новый опыт учёные применили для создания алгоритма распознавания речи: «Давая аудитории сигнал х, спикер, возможно, на самом деле сказал у». «Проблемы распознавание речи и перевода находятся на пересечении математики и информатики», – утверждает Эрни Чан, который работал в исследовательском центре IBM в середине 90-х и сейчас возглавляет алгоритмический фонд QTS Capital Management. По его словам, учёные решали не только академические задачи, они развивали теории и создавали программное обеспечение для внедрения полученных решений. Работа группы в конечном итоге сделала возможным создание программы Google Translate и программы Siri компании Apple. По словам человека, знавшего Мерсера и Брауна, в 1993 году они вышли на руководство IBM со смелым предложением: создать алгоритмы для управления подразделением IBM – пенсионным фондом с капиталом в $28 млрд. IBM проигнорировало их предложение, посчитав, что компьютерные лингвисты не могут разбираться в прогнозировании инвестиций. Но увлечение Мерсера и Брауна финансовым рынком только начиналось. В том же 1993 году Ник Паттерсон, который раньше работал дешифровщиком для Великобритании и США, присоединился к Renaissance и сблизился с Брауном и Мерсером. «У IBM были серьёзные проблемы, моральное состояние было никакое, и работа на Renaissance была выходом из ситуации», – говорит Паттерсон. Он трудился в Renaissance вплоть до 2001 года, а в настоящий момент работает старшим биологом-вычислителем в исследовательском Институте Брода и занимается исследованиями в области генетики. По его словам, Мерсер и Браун решили присоединиться к команде Renaissance, привлечённые пятидесятипроцентной прибавкой к зарплате. Они разместились в мансарде в Сетокете и часто ужинали вместе. Когда приносили счёт, они доставали специальный калькулятор, который генерировал случайные числа. Оплачивал счёт тот, кому выпадало большее число. Когда Мерсер и Браун стали работать на Renaissance, им поручили проводить исследования в разных областях, но вскоре стало понятно, что они лучше работают в паре, чем по отдельности. Они подпитывали друг друга: Браун был оптимистом, а Мерсер – скептиком. По словам Паттерсона, Питер очень креативный и генерит множество идей, а Боб обычно отвечает, что над этими идеями ещё нужно серьёзно поразмыслить. Они стали руководить группой, занимавшейся акциями, которая теряла деньги. «Им понадобилось четыре года, чтобы заставить систему работать. Джим был очень терпелив», – говорит Паттерсон. Вложения окупились. Много лет спустя, на конференции по компьютерной лингвистике 2013 года, Браун сказал: «Renaissance основала пара математиков. Они и понятия не имели, как программировать. Они учились этому, читая компьютерные справочники, а это не самый хороший способ обучения». По сведениям из документов, поданных в Министерство труда США, сегодня та самая группа, занимающаяся акциями, зарабатывает большую часть прибыли Medallion, используя деривативы и заёмные капиталы, превышающие собственный в 4-5 раз. Renaissance подал эти сведения в Министерство труда в связи с заявлением об изменении пенсионных программ для работников. Часть их средств в Medallion планируется перевести в Индивидуальный Пенсионный План. Предполагается, что сотрудники не будут никогда платить налоги с доходов, полученных в результате использования уже заработанного. Это сэкономит им миллионы долларов. В команде Renaissance работали и другие ветераны IBM: близнецы, разработчики теории струн, Стивен и Винсент Делла Пьетра, разработчик алгоритма распознавания человеческой речи Лалит Бал, специалист по обработке цифровых сигналов Мукунд Падманабан, программист Дэвид Маджерман, и Глен Уитни, который писал программное обеспечение во время летней практики. «Основная идея, усвоенная в IBM, заключается в том, что целое больше, чем просто сумма частей», – вспоминает Эрни Чан. По словам людей, близких к Renaissance, помимо Мерсера и Брауна, специалистов в области исследований языка, на успех системы существенно повлияли астрофизики. Эти учёные значительно преуспели в «отсеве» сигналов от шума. Специалисты в области теории струн, братья Делла Пьетра были лишь первыми из многих с подобным опытом. Близнецы всегда работали в паре. Будучи учениками старших классов, они закончили научную программу Колумбийского университета с отличием, в студенческие годы изучали физику в Принстоне; получили учёные степени в Гарварде в 1986. Стивен Строгац, профессор математики в университете Корнелл, помнит, как они, только поступив в Принстон, учились в классе универсальной алгебры. «Они всегда сидели рядом. Размышляя, они постоянно спорили. Их математические дискуссии всегда были жаркими, они постоянно поправляли преподавателя или объясняли что-то друг другу», — говорит он.  Чан, работавший с ними в IBM, вспоминает, что близнецы всегда кричали исключительно друг на друга, а с остальными были добры и милы. Тот факт, что они близнецы, добавил ещё одну особенность. «Они практически читают мысли друг друга», – утверждает Чан. В Renaissance, дабы упростить проведение дискуссий, братья Делла Пьетра заняли соседние кабинеты, разделённые лишь внутренним окном. Паттерсон, которому какое-то время они отчитывались, также отмечал, что «братья очень креативны и постоянно друг с другом конкурируют». Переход из IBM не всем давался легко. Атмосфера в Renaissance сильно отличалась от той, к которой они привыкли. Об этом времени Браун вспоминает так: «Мы очень быстро поняли, что мир финансовых рынков сильно отличается от IBM. Он безжалостен. Или твои стратегии работают лучше, чем у других, и ты зарабатываешь деньги, или твои алгоритмы работают хуже, и ты прогораешь. Это давление заставляет тебя сконцентрироваться». Изменения в образе мышления были не единственными стимулами учёных из Renaissance, голодных до исследований больших объёмов данных. Они также обрели нечто неосязаемое – ощущение, что они стали частью семьи. Джим Саймонс выглядел как заботливый отец семейства. Ни один другой руководитель Renaissance не обладал такими навыками работы с людьми, говорят те, кто знаком с ним и с компанией. Он вдохновил своих ботаников-квантов сплотиться, работать вместе. «У нас царит атмосфера открытости. Мы следим за тем, чтобы каждый знал, чем занимается любой из сотрудников компании. Чем быстрее происходит этот обмен информацией, тем лучше. Вот что стимулирует людей», – отметил Саймонс во время своей речи в Массачусетском технологическом институте в 2010 г. В Renaissance разные команды ответственны за разные области исследования, но на практике каждый может работать над любой задачей. Каждый вторник проводится общее собрание, чтобы обсудить возникшие идеи. Разумеется, Саймонс работал и над совершенствованием технологий количественных инвестиций. В 2000 году он дал интервью изданию Institutional Investor, в котором объяснил  философию своей фирмы и алгоритмов Medallion. «Система должна состоять из постоянно создающихся слоёв. Рассматривая каждую новую идею, мы должны понять: это что-то принципиально новое, или оно похоже на то, что мы уже делали», – сказал он. Как только это становится понятно, группа исследователей определяет, в каком объёме новый алгоритм можно использовать. Сигналы могут со временем исчезать, но обычно их не удаляют из кода совсем, поскольку они могут возникнуть вновь, или их игнорирование может иметь неожиданные последствия. Когда люди из IBM были приняты в Renaissance, Medallion генерировал годовую прибыль в размере около 30% после налогообложения практически исключительно на торговле фьючерсами. Тогда было просто выявить паттерны и обратить в свою пользу отклонения. Один из бывших инвесторов сообщил, что учёные Renaissance обратили внимание на то, что опционы и фьючерсы Standard&Poor закрываются с разницей в 15 минут, и это какое-то время лежало в основе механизма извлечения прибыли. В системе использовалось большое число подобных отклонений, и учёные Renaissance подробно изучали каждое из них. В совокупности эти отклонения позволили зарабатывать миллионы, а немного позже и миллиарды. Но по мере того как финансовый рынок становился сложнее, и всё больше квант-исследователей направляли свои усилия на расшифровку сигналов рынка, подобные отклонения, «неэффективности рынка», начали исчезать. На конференции в 2013 году Браун упомянул о наблюдениях, которыми Medallion поделился со сторонними инвесторами. Изучая сведения об облачности, они выявили связь между солнечными днями и подъёмом рынков от Нью Йорка до Токио. «Оказывается, когда в Париже облачно, вероятность того, что рынок пойдет вверх, понижается», – сказал Браун. Однако это не то, на чём можно заработать много денег, поскольку эта тенденция прослеживается в пятидесяти с небольшим случаев из ста. «Но дело в том, что если бы сигналы, в которых было бы больше смысла, были явными, их бы уже давным-давно использовали в торгах… Мы ищем все больше и больше закономерностей, и наши специалисты, 90 человек из которых обладают учёной степенью, просто сидят и целыми днями наблюдают за паттернами. У нас более 10 000 процессоров, которые непрерывно работают в поисках сигналов», – продолжил Браун. Учёные из Renaissance разработали корпоративный язык программирования для построения своих алгоритмов. По словам людей, знакомых с деятельностью компании, код, на основе которого работает фонд Medallion, состоит из нескольких миллионов строчек. По данным другого источника, иногда позиции удерживаются в течение секунд, а иногда – в течение нескольких месяцев. Команда из IBM многое сделала для повышения эффективности количественных инвестиций Renaissance. Поскольку алгоритмы фонда были ориентированы на закрытие сделок в течение короткого времени, исследователи уделили время тому, чтобы изучить стоимость операций и то, как их собственные действия влияют на рынок. По мнению квант-аналитиков, последняя проблема особенно сложная. Они также следили за тем, чтобы сделки и доход соответствовали тому, что было запланировано системой, поскольку выставление неадекватной цены или другой компьютерный сбой могли провалить всю операцию. И практически с самого основания компании Саймонс указал на ещё одну опасность: общий размер инвестиций влияет на результат инвестирования. Слишком много денег может привести к отсутствию доходности. Также Саймонс отмечал, что необходимо быть готовым к ущербу, который может нанести работа других компаний. В письме, обращённом к инвесторам фонда акций, основатель компании Renaissance писал: «Мы верим в то, что обладаем совершенным набором торговых сигналов, но некоторыми из них несомненно пользуются другие хедж-фонды, также зарабатывающие на росте или падении рынка». Ещё одна зона риска для Renaissance – утечка кадров и информации. Случаи ухода из компании крайне редки. За исключением учёных, которые увольняются, чтобы вернуться к академической работе или заняться благотворительностью, сотрудники не уходят из Renaissance. Да и зачем бы они стали это делать? Задачи разнообразные, коллеги – суперпрофессионалы, а оплата труда исключительно высокая. Однако были и исключения. В 2001 году Renaissance нанял русского учёного Александра Белопольского, который, как и многие его коллеги, приехал на запад после развала Советского Союза. Паттерсон возражал против его принятия на работу, поскольку тот совсем недавно пришёл работать на Уолл-стрит. Опасения оправдались. В 2003 году Александр Белопольский и другой русский учёный Павел Вольфбейн объявили, что они переходят в фонд Millenium Partners, у которого они выторговали себе крупные бонусы и право получать собственные доходы. Renaissance подал в суд на них и на Millenium, опасаясь, что бывшие сотрудники будут использовать инсайдерскую информацию. Впоследствии стороны урегулировали конфликт во внесудебном порядке. Примерно в это же время на Renaissance работал другой учёный с русскими корнями Алексей Кононенко. Он получил учёную степень в Пенн Стейт в 1997 году и также недолгое время работал на Уолл-стрит. В Renaissance, к неожиданности многих, он получил повышение в составе группы, исследовавшей акции. Руководители обсуждали повышение Кононенко на регулярном ужине в доме Саймонса. Человек, знакомый со сложившейся ситуацией, утверждает, что некоторые учёные не могли понять, почему выдвинулся Кононенко, хотя многие проработали в компании гораздо дольше него. Со стороны это выглядело как сетования старшего товарища на то, что на должность назначили его более молодого коллегу. Другие люди, знакомые с положением дел в компании, утверждают, что русский учёный фактически выиграл борьбу за власть. Его продвижение стало целым событием. Какие бы ни были причины повышения Кононенко, результатом стало то, что Renaissance сохранил источник своего благосостояния: с момента того самого ужина Medallion получал годовой доход в размере более 40% после налогообложения. Согласно индексу миллиардеров Bloomberg, Саймонс, которому до настоящего времени принадлежит не менее 50% компании, благодаря Medallion владеет состоянием в размере $15,5 млрд. Активы Брауна, Мерсера и Лофера оцениваются в сотни миллионов долларов. Последнему принадлежит второй по величине пакет акций Renaissance (около 25%). То, сколько денег сотрудника находится в Medallion, зависит от его вклада в прибыль компании. Одним из способов получить больший кусок общего пирога является слаженная совместная работа. Сотрудников поощряют количеством акций, которые они могут купить. В дополнение, четверть их заработка сберегается и инвестируется в Medallion, где эти деньги работают в течение 4 лет, причём сотрудники также уплачивают комиссию по модели «5% и 44%». Как только каждый сотрудник Medallion становится богатым, это меняет его образ жизни. Поезд до Манхеттена уступает место вертолёту. Учёные меняют Honda на Porsche. Люди начинают заниматься теми хобби, о которых мечтали. Кузен Саймонса Роберт Лури, который возглавляет исследования в области фьючерсов, построил для своей дочери огромную арену для катания на лошадях. Яхты стали своеобразным must have. Мерсер заказал целую серию, и каждую назвал «Морская сова». На яхте Саймонса длинной 222 фута построен камин, который топится дровами. Обе яхты оборудованы такими современными средствам движения, что им не нужны якоря. Будучи заводилой, Саймонс всегда сам планировал корпоративные путешествия – на Бермудские острова, в Доминиканскую Республику, во Флориду, в Вермонт – и поощрял сотрудников, чтобы они брали с собой семьи. Одна из традиций компании – катание на лыжах. Саймонс, курильщик со стажем, дабы не отказываться от своей любимой привычки, оформил одному из ресторанов специальную страховку. Когда соперников и бывших инвесторов спрашивают, как Renaissance удаётся продолжать получать столь ошеломляющие прибыли, они единодушно отвечают: «Renaissance двигается вперёд быстрее, чем кто бы то ни было». Однако не всегда, когда все остальные спотыкались, Renaissance оставался на ногах. В августе 2007 года ипотечный кризис привёл к падению нескольких крупных алгоритмических хедж-фондов, включая управлявший $30 млрд фонд Goldman Sachs. Менеджеры этих фирм вынуждены были закрыть позиции, что только ухудшило ситуацию. По информации инсайдеров, кризис обошелся Medallion в $1 млрд – одну пятую его активов. Руководители Renaissance, опасаясь, что хаос сметёт их собственный фонд, дабы укрепить позиции свернули рискованные операции и начали продавать активы. Они были близки к капитуляции, когда рынок восстановился. За остаток года Medallion отыграл потери, и к концу 2007 года его прибыль составила 85,9 %. Руководство Renaissance усвоило один важный урок: не нужно вмешиваться в работу алгоритмов.  Кванты утверждают, что ни одна система не живёт вечно. Они задаются вопросом, насколько долго будет действовать магия Medallion. Прошло 7 лет с тех пор, как основатель компании Джим Саймонс вышел на пенсию. Однако фонд продолжает делать деньги теми же темпами. Даже в первой половине 2016 года, когда многие фонды понесли убытки, Medallion заработал более 20%. Renaissance снова нарастил своё благосостояние и влияние. Сегодня Renaissance успешен под управлением Брауна и Мерсера, но обоим уже за 60, и люди задумываются над тем, какова будет ситуация при их преемниках. Анекдотичная ситуация имела место на закрытой конференции в 2016 году. Кто-то из аудитории задал квантам вопрос: «Кого вы видите для себя в качестве идеального работодателя?» Раздались нервные смешки, затем последовал честный ответ: «Джима Саймонса».(Ист. — Bloomberg)

21 марта 2016, 15:00

Трансформируйся или Умри. Пять признаков того, что бизнесу нужно меняться

Совместно с РБК начинаем уникальный эксперимент, какого не было в мировой деловой практике. Трансформация большой компании в прямом эфире. Каждую неделю - актуальные, живые, снабжённые цифрами и фактами статьи о Трансформации Билайна. Каждую неделю - не только о хорошем и о том какие мы молодцы, обязательно о том, где мы допустили ошибки или прямо говоря зафакапились. Каждую неделю - о том, что произошло, происходит и будет происходить на пути больших изменений.Это не кейс, в котором заранее все известно. Это не кейс, в котором все уже в прошлом. Это не кейс, в котором читателю нельзя ничего изменить. Включайтесь. Критикуйте. Помогайте. Советуйте. Открываю в соцсетях для этого новый тег ‪#‎ТрансформируйсяИлиУмри.‬ Об этом моя первая статья с аналогичным названием. Начинаем!Нам по жизни спокойнее и комфортнее, если все происходит как-то эволюционно, без рывков и потрясений. Но в реальной жизни такая комфортная стратегия не дает никаких преимуществ. Ни человеку, ни организации. На самом деле такая эволюционная стратегия приводит к самым печальным результатам. Рано или поздно.Самая эффективная и при этом безусловно очень рискованная стратегия в бизнесе, особенно в трудные времена, — это кардинальная, глубокая, порою очень болезненная и всегда трудная Трансформация.Когда без Трансформации не обойтисьВ принципе, изменения в окружающем мире происходят постоянно и изменения в Компании должны стать просто частью процесса, частью культуры. Но есть пять простых признаков, когда нужно начинать Трансформацию немедленно, прямо сейчас. Или угасание, жалкое существование, или, еще хуже, смерть бизнеса неизбежно придут рано или поздно.#1Компания долгое время теряет позиции на рынке своим конкурентамЭто очевидный случай, когда нужно начинать прямо сейчас. Если Компания последовательно и неизбежно теряет позиции на рынке, теряет Клиентов, то спасением может быть только радикальная Трансформация. Таких примеров в истории огромное количество — Chrysler в автомобильной индустрии в 70-е годы 20 века до прихода Ли Якокки, Apple до возвращения Стива Джобса в компанию. И этот список можно продолжать почти до бесконечности.Если падаешь на рынке, проигрываешь конкурентам , то твой путь — радикальная Трансформация.#2Бизнес-модель в индустрии кардинально меняетсяЭта ситуация гораздо более серьезная, чем описанная выше. Ведь остановить падение по отношению к конкурентам гораздо проще, чем остановить структурные изменения в целой индустрии. Посмотрите как стремительно поменялась бизнес-модель в индустрии car on demand, когда Uber и подобные сервисы просто меняют правила игры и все начинает работать совершенно по-другому.В телекоммуникационной отрасли все происходит чуть медленнее, но тоже все очень сильно меняется. Сервис для Клиента все больше не просто связь и подключение к интернету, а то, что можно сделать с помощью девайса и мобильного приложения. Телекоммуникационные компании все больше теряют связь с Клиентом, на их место приходят OTT (over the top) сервисы — Facebook, WhatsApp и подобные им приложения.Если в индустрии меняется бизнес-модель — жди беды и начинай Трансформацию прямо сейчас, иначе будет поздно.#3Новые технологии приходят и все меняетсяЭто продолжение того, что описано в #2, потому что бизнес-модель, собственно, тоже технология — технология взаимодействия субъектов. Новые технологии создают другие возможности для того, чтобы делать то же самое для Клиентов, но гораздо более эффективным способом или делать что-то совершенно новое для Клиентов. Технологии гидроразрыва пласта, поставленные на поток в массовом порядке, кардинально изменили ландшафт нефтяной индустрии, позволив осваивать месторождения нефти и газа, которые до этого были вообще не месторождениями, по сути. А сейчас дают большое количество нефти и газа и меняют расклад сил в индустрии, кардинально влияют на баланс спроса и предложения. Технология 3G в индустрии мобильных телекоммуникаций кардинально изменила рынок, поскольку сделала скорости мобильного интернета приемлемыми для того, чтобы свободно смотреть сайты, пользоваться почтой, картами и смотреть видео. Это кардинально изменило самого Клиента, его привычки и способы коммуникаций. Те, кто это пропустили — сильно потеряли. Те, кто это увидел и начал двигаться раньше — выиграли. Но дело даже не том, чтобы традиционные телеком-игроки вовремя начали развитие 3G. Дело в том, что скоростной мобильный интернет запустил целую цепочку революционных преобразований в огромном количестве индустрий, не только в телекоме. Uber, например, был бы мертворожденным ребенком, если бы не было мобильного интернета.Если появляются новые технологии, которые меняют традиционные представления о том, как делать бизнес и что предоставлять Клиенту, — Трансформируйся или умри.#4Темпы роста доходов в индустрии падают с каждым годомЕсли темпы роста индустрии падают с каждым годом и даже если они все еще имеют положительные значения — жди беды и готовься к худшему. Посмотрите, как взлетела и потом поэтапно сокращалась в темпах роста индустрия по производству компьютеров. Вспомните, какими яркими брендами, звездами корпоративного рынка Америки и всего мира были еще каких-то пятнадцать-двадцать лет назад компании по производству компьютеров — Dell, Compaq, IBM, HP. Но сейчас все по-другому. Потому что индустрия поменялась в связи со спросом. И выиграл тот, кто вовремя сориентировался — кто-то сменил индустрию и вовремя полностью вышел из этого бизнеса (IBM), кто-то продолжает сражаться, радикально меняя бизнес-модель (Dell), кто-то диверсифицировался настолько, что перестал быть чисто производителем компьютеров, и преуспел (Apple). Но те, кто не менялись, погибли — их купили и они трансформировались принудительно после покупки (Compaq) или полностью растворились.Если индустрия начинает двигаться к стагнации в доходах — затевай Трансформацию в своей Компании.#5Маржинальность и количество зарабатываемых денег в индустрии сокращаетсяВыручка от твоих услуг, конечно, хороший индикатор для того, чтобы вовремя понять, когда и насколько радикально нужно меняться. Есть еще один не менее важный показатель, который определяет здоровье и любой компании, и целой индустрии — это сколько в конечном итоге остается денег на конце. То есть кэш после всего, что ты заработал на Клиенте и отдал другим для того, чтобы можно было заработать. В конечном итоге если кэша на конце нет, то компания и целая индустрия не может жить бесконечно долго, этому точно придет довольно печальный конец.Если маржинальность бизнеса и количество генерируемых денег неуклонно сокращается (для большинства компаний из интернет-бизнеса это, скорее, показатель темпов сокращения отрицательного денежного потока), то надо что-то делать. Суровые законы экономики таковы, что сокращающийся положительный денежный поток легко может стать отрицательным. Для него переход нулевой отметки не является чем-то экстраординарным. Бизнес не является безубыточным по определению, за исключением индустрий, где государство регулирует тарифы по модели “Затраты+”. Но такие индустрии мы не берем в расчет — это самые ужасно скучные и непривлекательные индустрии в мире. Это вообще не бизнес по сути.Бизнес в любом массовом ритейле, где чувствительность к маржинальности крайне большая, может быть убит падением маржинальности даже при росте выручки. Именно поэтому ритейл все больше идет в интернет и онлайн продажи, где затраты на предоставление Клиенту того же сервиса при правильном подходе существенно меньше.Мастодонты digital-бизнеса, самые дорогие стартапы в свое время, не находя возможностей монетизации и зарабатывания денег, разоряются, если вовремя не прислоняются к более крупным игрокам, у которых модель зарабатывания денег уже сформирована и развивается. И дальше больше! Потому что жить постоянно в убыток, без света в конце туннеля по зарабатыванию денег или возможности продажи тому, кто уже знает, как зарабатывать, невозможно.Поэтому, если компания и целая индустрия начинает меньше зарабатывать денег — надо что-то менять. И менять серьезно! К сожалению, как правило, в таких ситуациях компании выбирают более легкий путь и сваливаются в усиление “доения” своих действующих Клиентов. Поднимают цены или ограничивают уровень сервиса. Что лишь усугубляет проблему и создает критическую угрозу для будущего. А там не за горами и #1, усугубленный всеми остальными пунктами.Поэтому, если маржа падает и зарабатываемый кэш тает — начинай Трансформацию.Достаточно только одного совпаденияЧтобы сильно озаботиться проблемами вашего бизнеса, не нужно ждать, когда все из признаков случатся. Любой из этих признаков — уже серьезный звонок для начала изменений. Если звонят все — то, боюсь, уже поздно. Вы что-то пропустили какое-то время назад. И чем тяжелее ситуация, тем радикальнее и быстрее нужно действовать.Действуйте прямо сейчас. И получите удовольствие и от самого процесса изменений, и от его результатов, если получится.Ваш Михаил СлободинЕсли статья оказалась интересной — поделись. Мне будет приятно и другим читателям будет понятно, что это действительно полезно и интересно.

28 декабря 2015, 10:02

Мифы Перестройки. Кибернетика

Виктор Глушков - пионер советской кибернетикиПомимо генетики, еще одной "жертвой сталинизма" в науке принято считать кибернетику. 9 сентября 1985 г. в "Правде" было опубликовано очередное конъюнктурное стихотворение Евгения Евтушенко:«В лопающемся френчеКабычегоневышлистенко,сограждан своих охраняяот якобы вредных затей,видел во всей кибернетикелишь мракобесье и мистикуи отнимал компьютерыу будущих наших детей»С этих "стихов", как и с "Белых одежд" Дудинцева ("о генетике", 1986), начиналась перестройка.Еще одно характерное высказывание: Ордена Трудового Красного Знамени Н.П. Бехтерева в книге «Магия мозга и лабиринты жизни» свою гипотезу о «геноциде» генетиков («А за «продажную девку империализма» шли на костер – в его современном варианте – расстрел, лагерь, дальнее голодное выселение.») она приправила гонениями на кибернетику: «И еще. Не привозили и не покупали бы мы сейчас «персоналок» (персональных компьютеров), если бы другой придворный острослов и иже с ним не остановили на годы технологию и методологию вычислительной техники, утверждая, что кибернетика – лженаука. (ссылка)» (Манипулируя при этом своим доверчивым читателем через отождествлением разработки и строительства вычислительной техники с кибернетикой) Что же было на самом деле?Заметим, что Сталин по теме кибернетики не высказывался, не было никаких постановлений ЦК или "общесоюзных дискуссий".  Все «гонения» на кибернетику вылились в несколько критических статьи в прессе, две из которых вышли после смерти Сталина.4 мая 1950 г. в "Литературной газете" вышла статья Бориса Агапова "Марк III, калькулятор". Далее появились "Кибернетика — "наука" мракобесов" Михаила Ярошевского ("Литературная газета", 5 апреля 1952 г.) и "Кибернетика или тоска по механическим солдатам" К.Гладкова ("Техника — молодёжи", 1952, №8).Затем, уже после смерти Сталина, в журнале "Вопросы философии" (1953, № 5) за подписью "Материалист" выходит статья "Кому служит кибернетика", посвященная, главным образом, критике взглядов Норберта Винера, разрекламированного на Западе ("Доктор Винер сделал для познания человеческого мозга то, что Эйнштейн сделал для познания Вселенной", — писала, в частности, американская газета "N.-Y. World Telegramm").Еще через год, в "Кратком философском словаре" за 1954 год, было сказано: "Кибернетика (от др.-греч. слова, означающего рулевой, управляющий) — реакционная лженаука… форма современного механицизма". И опять — никаких "оргвыводов". В вышедшем в 1955 году дополнительном тираже 4-го издания «Краткого философского словаря» критическая статья про кибернетику уже отсутствует. Кстати, не было её и в предыдущем, 3-м издании, увидевшем свет за год до смерти Сталина.При этом за 1950-1954 гг. были завершены испытания и начата регулярная эксплуатация первой в континентальной Европе вычислительной машины МЭСМ (начало разработки -1948 год, под началом д.ф-м.наук С.А. Лебедева), начата опытная эксплуатация ЭВМ М-1 и работы по проектированию машины M-2, завершена разработка и начата опытная эксплуатация БЭСМ-1, на тот момент — самой быстродействующей ЭВМ в Европе, начат серийный выпуск ЭВМ "Стрела" (1953-1956 г), начата разработка ЭВМ "Урал-1"Вопросами развития новой отрасли интересовался лично И. В. Сталин. Например, когда вице-президент Академии Наук Украинской ССР М. А. Лаврентьев написал Сталину о необходимости ускорения исследований в области вычислительной техники и перспективах использования ЭВМ, то он был вскоре назначен директором созданного летом 1948 года в Москве Института точной механики и вычислительной техники (ИТМиВТ) АН СССР.Развивались и фундаментальные исследования. А.А. Ляпуновым был предложен операторный метод, позволивший создать теорию синтаксических структур программ. В 1953 году А.А. Ляпунов сформулировал постановку задачи автоматизации программирования. Она была успешно использована в первых отечественных трансляторах. Летом 1954 года появилась программирующая программа ПП-1 (отдел прикладной математики Института математики АН СССР), а в 1955 году — ее улучшенный вариант ПП-2.В СССР, как указывает А.Трубицын, МЭСМ была запущена в то время, когда в Европе была только одна ЭВМ, — английская ЭДСАК, запущенная на год раньше. Но процессор МЭСМ был намного мощнее за счет распараллеливания вычислительного процесса.Аналогичная ЭДСАК машина, ЦЭМ-1, была принята в эксплуатацию в Институте атомной энергии в 1953 году, но также превосходила ЭДСАК по ряду параметров.Разработанный лауреатом Сталинской премии С.А. Лебедевым принцип конвейерной обработки, когда потоки команд и операндов обрабатываются параллельно, применяется сейчас во всех ЭВМ.Новая ЭВМ БЭСМ в 1956 году была лучшей в Европе и использовалась в Европейском центре ядерных исследований (ЦЕРН).В феврале 1964 г. сам Н.Винер дал интервью журналу "U.S. News & World Report":Вопрос. Вы нашли во время вашей последней поездки в Россию, что Советы придают большое значение вычислительной машине?Ответ. Я скажу вам, насколько большое. У них есть институт в Москве. У них есть институт в Киеве. У них есть институт в Ленинграде. У них есть институт в Ереване, в Армении, в Тбилиси, в Самарканде, в Ташкенте и Новосибирске. У них могут быть и другиеВопрос. Используют ли они эту область науки полностью, если сравнить с нами?Ответ. Общее мнение — и оно идет от самых разных лиц — таково, что они отстают от нас в аппаратуре: не безнадежно, а немного. Они впереди нас в разработке теории автоматизации…"(Обратим внимание, что институты не оладьи, их быстро не напечёшь. Их сначала надо задумать, найти специалистов, определить задачи, выделить средства, построить и т.д.)Однако в 1967 году ЦК КПСС принял решение копировать американскую машину IBM-360 под названием Единая Система "Ряд". Именно тогда "у будущих наших детей" и были "отняты компьютеры" отечественного производства. Хотя во время космических полетов по программе "Союз—Аполлон" советские ученые, используя БЭСМ-6, получали обработанные результаты телеметрической информации за минуту — на полчаса раньше, чем их американские коллеги. Эти мифы продолжают повторять и сейчас, в стремлении путём лжи представить СССР «чёрной дырой», «Мордором», память о котором надо стереть и благодарить организаторов Перестройки за дарованные нам по их мнению, «свет и свободу». Но мы ничего не забываем.Источники: I, II, IIIОригинал взят у arctus

06 октября 2015, 20:21

IBM создает подразделение для продвижения Watson

IBM сформировала подразделение под названием Cognitive Business Solutions, которое вплотную займется продвижением технологий искусственного интеллекта. Об этом пишет газета The Wall Street Journal.

03 сентября 2015, 11:34

Когнитивная система IBM Watson: принципы работы с естественным языком

IBM Watson — одна из первых когнитивных систем в мире. Эта система умеет очень многое, благодаря чему возможности Watson используются во многих сферах — от кулинарии до предсказания аварий в населенных пунктах. В общем-то, большинство возможностей Watson не являются чем-то уникальным, но в комплексе все эти возможности представляют собой весьма мощный инструмент для решения разнообразных вопросов. Например — распознавание естественного языка, динамическое обучение системы, построение и оценка гипотез. Все это позволило IBM Watson научиться давать прямые корректные ответы (с высокой степенью достоверности) на вопросы оператора. При этом когнитивная система умеет использовать для работы большие массивы глобальных неструктурированных данных, Big Data. Каковы основные принципы работы IBM Watson с языком? Об этом — в продолжении. Читать дальше →

07 августа 2015, 19:55

IBM покупает "глаза" для Watson за $1 млрд

Суперкомпьютер Watson получит способность видеть. Платформы Merge Healthcare, ведущего поставщика решений для обработки медицинских изображений, будут интегрированы с сервисами IBM Watson Health Cloud. Общая сумма сделки составит $1 млрд.

05 марта 2015, 20:57

Что общего между IBM и алхимией? Элементарно, Watson

Американская IBM купила компанию AlchemyAPI с целью усовершенствования своего суперкомпьютера Watson. Специалисты приобретенного актива займутся разработкой технологий Big Data. Сумма сделки не раскрывается.

13 августа 2014, 13:02

Начало искусственному интеллекту положено

Оригинал взят у ihoraksjuta в Начало искусственному интеллекту положеноIBM представило чип с 1 миллионом нейронов и более 256 миллионов синапсов   Гипотеза о том, что человек не может сравниться в изобретательности с природой не новая — в 60–х нейронные сети были очень популярны, но тогда не хватало фундамента электроники, сегодня нейроные сети применяются во многих областях (например, распознание изображения), однако работают на "железе", которое предназначено для несколько другого подхода (архитектура фон Неймана). Технологии подтянулись, и вот "Большой Синий" представляет чип имитирующий работу мозга (neurosynaptic core), или более точно для работы нейронных сетей, как вдохновения для одного из методов искусственного интеллекта. Этот чип имитирует 1 млн нейронов и 256 млн синапсов, человеческий мозг имеет около 86 млрд нейронов и около квадриллиона синапсов. Т.е. нужно увеличить мощность чипа в 86 тысяч раз, чтобы получить аналог человеческого мозга "по мощности" (там всё сложнее и только мощности не хватит для искусственного разума).  Ещё важный фактор — чип очень энергоэффективен по потреблению энергии и выделению тепла. Т.е. сейчас 16 чипов (которые работают) заменяют 4 стойки с серверами (которые бы выполняли схожую задачу), выделяя при этом значительно меньше тепла 21 век начинается...  

26 июня 2014, 09:56

Первые на чемпионате мира по программированию

Победителем Чемпионата мира по программированию ACM-ICPC, самого престижного соревнования в этой сфере, стали студенты Санкт-Петербургского государственного университета.Подробнее: http://www.cnews.ru/top/2014/06/25/rossiyane_pobedili_na_chempionate_mira_po_programmirovaniyu_576986Трое студентов Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ) стали победителями 38-го Чемпионата мира по программированию Ассоциации Вычислительной Техники (Association for Computing Machinery International Collegiate Programming Contest, ACM-ICPC), глобальным спонсором которого выступает корпорация IBM. В 2014 г. финал ACM-ICPC прошел в столице Урала, Екатеринбурге. Соревнование для программистов со штаб-квартирой в Университете Бэйлора, также известное как «Битва интеллектов» (Battle of the Brains), объединило 122 студенческие команды, которые всего за 5 часов должны были справиться с несколькими сложнейшими задачами из реальной жизни. Команда СПбГУ в составе Егора Суворова, Дмитрия Егорова и Павла Кунявского решила 7 задач за 5 часов. Чемпионы по программированию получили награду «Самый умный приз» (The World's Smartest Trophy), а также предложения стажировок или работы в IBM и других ИТ-компаниях, сообщили организаторы соревнований. Второе место заняла команда Московского государственного университета (МГУ), третье — Пекинский университет. Впервые за пределами США финал ACM-ICPC состоялся в 1999 г. в Нидерландах, а затем в разные годы чемпионат принимали университеты Канады, КНР, Японии, Чехии, Польши, Швеции и России. В борьбе за право назваться интеллектуальной столицей 2014 г. победил Екатеринбург. Более 30 тыс. участников из 2,3 тыс. университетов 91 страны соревновались в отборочных турнирах за возможность приехать на финал в Россию. Список победителей чемпионата ACM ICPC 2014 Санкт-Петербургский государственный университет, (золотая медаль, чемпион мира); Московский государственный университет, (золотая медаль, 2-ое место); Пекинский университет, (золотая медаль, 3-е место); Национальный университет Тайваня, (золотая медаль, 4-ое место); Варшавский университет, (серебряная медаль, 5-ое место); Шанхайский транспортный университет, (серебряная медаль, 6-ое место); Токийский университет, (серебряная медаль, 7-ое место); Загребский университет, (серебряная медаль, 8-ое место); Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (ИТМО), (бронзовая медаль, 9-ое место); Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», (бронзовая медаль, 10-ое место); Университет Циньхуа, (бронзовая медаль, 11-ое место); Университет им. Коменского, (бронзовая медаль, 12-ое место).  Команда Санкт-Петербургского государственного университета Каждой из команд-участников, включающих по 3 человека, предоставлялся компьютер и 5 часов на решение 10-12 математических задач. Решением задачи является программа, успешно прошедшая тесты жюри. Побеждает команда, решившая наибольшее число задач, а в случае равенства правильных ответов — команда, затратившая на это меньше времени. В 2013 г. финал ACM-ICPC прошел в Санкт-Петербурге. Победителями соревнования в прошлом году также стали питерские студенты, из Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики (НИУ ИТМО).(с)  

25 апреля 2014, 07:36

Тенденции в ИТ секторе США

С этой Украиной народ совсем все запустил. Учитывая степень накала можно предположить, что ньюсмейкеры искусственно нагоняют истерию, чтобы отвлечь внимание от более глобальных тенденций, как например развал Еврозоны, провал «японского чуда» и политики Абе, затяжная рецессия в США, очередной провал корпоративных отчетов. Кстати, в последнее время говорят о чем угодно, но только не о последних результатах крупнейших мировых гигантов. Что там с ними?  Из 30 наиболее крупных ИТ компаний в США 11 компаний сокращают годовую выручку по сравнению к 2013 году. Это HPQ, IBM, Intel, Western Digital, Computer Sciences, Seagate Technology, Texas Instruments и другие. Наибольшее годовое сокращение выручки у Seagate Technology – почти 15%. С оценкой 5 летних тенденций, то в наихудшем положении Hewlett-Packard, IBM, Computer Sciences и Texas Instruments, у которых выручка находится на 5 летних минимумах. В таблице данные, как сумма за 4 квартала. Но есть и те, кто вырываются вперед – Microsoft, Google, Ingram Micro, Qualcomm. Apple замедляет в росте и переходит в фазу стагнации с последующим сокрушительным обвалом на фоне роста конкуренции. Intel в стагнации, как 3 года. Данные за 1 квартал предварительные, т.к. еще далеко не все отчитались. Но общие тенденции нащупать можно. Примерно 35-40% крупных компаний сокращают бизнес активность, 25-35% компаний в стагнации и еще столько же растут. Отмечу, что рост отмечает в отрасли, связанной так или иначе с мобильными девайсами – либо производство софта, либо реклама на них, или поставки аппаратной части, как Qualcomm. По прибыли.  Здесь еще хуже. Мало компаний, показывающих приращение эффективности. Около 60% компаний сокращают прибыль, либо стагнируют. Относительно стабильный тренд увеличения прибыли у Google, Oracle, Qualcomm. Хотя темпы прироста наименьшие за 3 года. 

Выбор редакции
01 мая 2013, 20:07

Специалисты IBM сняли первый в мире нано-мультфильм

Ученые из компании IBM сняли самый маленький в мире мультфильм, который называется A Boy and His Atom («Мальчик и его атом»). Мультфильм снят с использованием туннельного микроскопа, изобретение которого принесло его создателю Нобелевскую премию. Этот микроскоп позволяет визуализировать любой объект вплоть до атомов, из которых и состоит картина, снятая специалистами корпорации. По информации от IBM, фильм уже занесен в Книгу рекордов Гиннесса. Подписывайтесь на RT Russian - http://www.youtube.com/subscription_center?add_user=rtrussian RT на русском - http://russian.rt.com/ Vkontakte - http://vk.com/rt_russian Facebook - http://www.facebook.com/RTRussian Twitter - http://twitter.com/RT_russian Livejournal - http://rt-russian.livejournal.com/

28 января 2013, 10:20

Exxon Mobil вновь самая дорогая компания в мире

Нефтяной гигант Exxon Mobil обошел Apple по капитализации. Компьютерная компания удерживала пальму первенства ровно год, с 25 января 2012 г. Сейчас стоимость Exxon составляет $417 млрд, а Apple - $413 млрд. Третье место - за Google, капитализация которой немногим меньше $250 млрд, за ней идут Berkshire Hathaway, Wal-Mart, Microsoft, General Electric и IBM, стоимость которых не дотягивает до $230 млрд.Стоимость акций Apple снизилась на 37% с пиковых значений, достигнутых 19 сентября 2012 г. Последний квартальный отчет, который говорит о снижении темпов роста продаж, разочаровал инвесторов, которые принялись избавляться от бумаг компании, что привело к падению котировок на 12% за одну торговую сессию. Напомним, что чистый квартальный доход Apple увеличился на 1% до $13,1 млрд. В пересчете на акцию это $13,81, что чуть лучше прогнозов. Продажи составили $54,5 млрд (+18%). Компания также сообщила, что спрос на iPhone достиг рекордных 47,8 млн, что на 29% лучше, чем результат того же квартала прошлого года.Акции Exxon в свою очередь вели себя более спокойно, их цена на последний год менялась несильно, оставаясь в диапазоне $75-$90.

22 января 2013, 21:58

Суперкомпьютер IBM начал отчаянно материться.

Суперкомпьютер IBM начал отчаянно материться     ВАШИНГТОН, 18 января. Сотрудник IBM Эрик Браун, работающий "тренером" знаменитого суперкомпьютера Watson, созданного этой компанией, допустил грубую ошибку, загрузив в него словарь городского жаргона.     Умная машина с легкостью освоила новые знания, попутно срастив их с ранее усвоенным словарем медицинских терминов, передает "Новолитика".     Результат не заставил себя ждать: Watson начал сквернословить, ибо решительно не понимает разницу между "приличным" и "неприличным". Поначалу это изрядно всех повеселило, но потом стало ясно, что просто так все оставить нельзя.     Разработчики планировали обогатить и разнообразить словарный запас своего подопечного. Но знакомство с ругательствами не пошло суперкомпьютеру на пользу. Никакие попытки внести коррективы к успеху не привели.     Теперь Брауну со своими коллегами придется вручную чистить память суперкомпьютеру и ставить дополнительные словарные фильтры. И не очень понятно, сработает ли это или нет.     Напомним, Watson — часть проекта DeepQA компании IBM, цель которого состоит в исследовании перспектив создания компьютеров, способных конкурировать с человеком при ответах на вопросы, сформулированные на естественном языке.     Система названа в честь Томаса Ватсона, под чьим руководством IBM в первой половине XX века превратилась в крупнейшую транснациональную корпорацию.     источник РосБалт