Модели private: Обзор Private Label – Блог практиков

Автор: | 15.04.2021

Содержание

Обзор Private Label – Блог практиков

Online Arbitrage

Начнем с изучения первой. Я работал по модели Private Label, когда еще не было других дополнительных и более интересных. По этой схеме я запустил 30 товаров с оборотом не менее 100 000 долларов в год на каждом.Итак, Private Label - это когда мы сперва создаем товар, а уже потом продаем его.

Пошагово наша задача выглядит так: ищем товар, на который есть спрос, дорабатываем его, ставим на него наш логотип, переупаковываем, отправляем на Амазон и запускаем продажи.

На эту модель требуется немало вложений. Уже на первых этапах нужно около 7-8 тысяч долларов.

Например, мы нашли хороший товар на Алибабе. Здесь он продается за 0.72$, а на Амазон за 12$. Разница в 17 раз. Да, сюда же входит доставка, но все равно мы заработаем 7-8 долларов с продажи.

Растить бизнес, построенный на модели Private Label, можно только постоянно увеличивая ассортимент магазина. А я хочу напомнить, что вложения здесь начинаются от приличных сумм, примерно с 7-8 тысяч долларов за одну позицию.

Отсюда первый минус Private Label - крупные вложения уже на первом этапе работы, а дальше, чем больше ты хочешь заработать, тем больше денег нужно вкладывать в бизнес.

На каждую позицию надо инвестировать немалые суммы, чем крупнее, тем лучше. Также вкладываться нужно и в рекламу, потому что по сути мы продаем продукт под новым брендом. И наша задача - рассказать об этом бренде, продать его людям. 💬

Второй недостаток этой модели - долгий процесс от закупки до доставки. Т.е. мы закупаем товар, проходит 3 месяца, пока он из Китая доедет до Америки. Растаможка, доставка – это 3 месяца минимум, до того, как этот товар начнет продаваться.

Это минусы, которые есть на Private Label. Их немного, но они значительные и отнимающие много важных ресурсов - время и деньги.

Какие плюсы? Плюсы того, что мы работаем по этой системе – это ноль конкурентов. Это наш продукт, что хотим, то и продаем. Прибыль на таких товарах от 50 %.

Второй плюс - неограниченные возможности роста. После того, как мы вывели товар на Амазон, мы можем продавать его и на других площадках, либо просто продать созданный бренд.

Ну, и нельзя умолчать о третьем достоинстве схемы Private Label. Этот метод предоставляет нам возможность путешествовать по всему миру с целью поиска новых поставщиков и знакомства с ними.

Итак, резюмируя все вышесказанное, Private Label - это модель бизнеса на Амазон, которая подходит тем, кто производит свои товары или кто готов продвигать новый бренд. Из-за того, что конкуренты в этой сфере практически отсутствуют, прибыль с таких товаров начинается с 50%.

Требует много денег уже на первых шагах и много времени для доставки товара.

AnyLogic Cloud – веб-сервис для операционного использования моделей

Запуск публичных моделей и экспериментов

Загрузка модели в публичное облако

Контроль доступа к моделям

yes yes yes yes

Дополнительные компьютерные мощности

yes yes yes

Неограниченное время работы модели

yes yes yes

Доступ к внешним ресурсам (базы данных и т. д.)

yes yes yes
yes yes yes

Хранение данных на собственных серверах

yes yes

Настройка облачной инфраструктуры под специальные требования безопасности

yes yes

Интеграция моделей в системы обработки данных

yes yes

Неограниченное количество пользователей

yes yes

Установка на несколько серверов для повышения производительности

yes

Неограниченное количество параллельных запусков моделей

yes

Samvalini led - новые модели полотенцесушителей со светодиодной подстветкой

Американская национальная лаборатория по изучению возобновляемой энергии (NREL) сообщила о создании умного термочувствительного стекла нового поколения, способного темнеть под воздействием солнечных лучей и одновременно генерировать электроэнергию.

1 марта 2021

Термочувствительное  остекление уже не является новинкой на рынке, однако способность стекла генерировать солнечную энергию является безусловно шагом в развитии технологий.  При повышении температуры с 35 до 46 °C стекло постепенно меняет цвет: от желтого до коричневого. Параллельно запускается процесс преобразования солнечной энергии в электричество. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature.

Фотоэлемент изготовлен из перовскита – природного минерала, набирающего популярность в мире альтернативной энергетики. Элементы, использующие в качестве полупроводника перовскит, а не кремний, появились около десяти лет назад. Считается, что спектр преобразуемого в электричество света у перовскита шире, чем у кремния, и в этом его основное преимущество.

Тонкую пленку из этого минерала исследователи поместили между двумя слоями стекла, туда же впрыснули пар растворителя. При повышении температуры пар запускает реакцию, которая заставляет перовскит принимать различные формы: от цепочки до куба. Вместе с изменением структуры вещества изменяется и его оттенок. Понижение температуры возвращает перовскиту его нормальное прозрачное состояние. Переход от одной фазы к другой занимает около семи секунд.

Технология, разработанная учеными из Колорадо, может найти широкое применение в гражданском строительстве. Так, окна-хамелеоны на основе перовскита помогут снизить потребность в кондиционировании воздуха, сократив тем самым расходы на содержание зданий. По данным NREL, на охлаждение жилых и коммерческих объектов в США тратится около 74% от всей вырабатываемой электроэнергии. Прототип окна команда планирует выпустить в течение этого года.

Информация предоставлена порталом https://fasady.pro

О нас

Sber Private Banking запустил стратегию в области ответственного инвестирования – SPB Women Impact EUROPE Index

18 ноября 2019 года

Предпосылками для создания индекса стали исследования, которые установили связь между гендерным балансом в компаниях и участием женщин в управлении с показателями доходности этих компаний и их устойчивостью.

Бизнес с высоким EQ: какие качества помогают женщине построить успешную карьеру. Евгения Тюрикова приняла участие в дискуссии Forbes Woman Club

FORBES WOMAN 11 июня 2019 года

Считается, что женщины, в отличие от мужчин, способны выполнять несколько задач одновременно, и у них больше развиты интуиция и эмоциональный интеллект. Так ли это? И помогают ли эти качества в «большом бизнесе»? Участницы ForbesWoman Club обсудили, как обеспечить равную представленность в бизнесе мужчин и женщин — и нужно ли вводить для этого официальные квоты.

Сбербанк третий ежегодный турнир по гольфу Sber Private Banking Golf Cup 2019

1 июня 2019 года

СберБанк при поддержке Mastercard проводит третий ежегодный турнир по гольфу в рамках семейного клуба Sber Private Banking.

Smart money. Эффективная благотворительность и доступный для этих целей инструментарии

28 мая 2019 года

В конце прошлого года миллиардер Майкл Блумберг, основатель Bloomberg L.P. и известный филантроп, пожертвовал 1,8 млрд долларов своей alma mater – Университету имени Джонса Хопкинса. Примечателен не только факт того, что это рекордное единоразовое пожертвование в адрес образовательного учреждения, но и то, что сделано оно было через эндаумент университета – специальный фонд, позволяющий пролонгировать «полезность» переданной в дар суммы. Всего в эндаументе Университета Хопкинса – более 4,3 млрд долларов, и это 25 место среди крупнейших университетских эндаументов в мире.

Cоветник на ладони. Новая информационная платформа для управления инвестиционным портфелем

28 мая 2019 года

Sber Private Banking выводит на рынок новую информационную платформу, которая упростит управление клиентскими инвестиционными портфелями. Новый сервис не только повысит качество и удобство процесса инвестирования для каждого клиента в соответствии с его индивидуальным профилем, но и позволит банку сделать очередной шаг по пути цифровой трансформации.

Персонально ваш. Евгения Тюрикова об истории и основных трендах развития индустрии Private banking

28 мая 2019 года

Клиенты иногда не видят принципиальной разницы между premium и private сегментами банковского обслуживания. Порой ее не замечают даже сотрудники некоторых банков, и это не курьез, а распространенная на российском рынке проблема. Меж тем ответ на вопрос, что такое private banking здесь и сейчас, довольно прост. Чтобы его получить, надо лишь внимательно посмотреть по сторонам.

Прозрачность 3.0. Мировой опыт проведения амнистии капиталов

28 мая 2019 года

Второй этап амнистии капиталов, успешно завершенный в марте нынешнего года, свидетельствует: спрос на прозрачность есть не только состороны регулятора, но и со стороны бизнеса. Цель амнистии 3.0 остается прежней – создание условий для легализации бизнеса и сокращения теневой экономики.

Капитальные знания. Первая в России программа для специалистов по управлению капиталом

28 мая 2019 года

Cбербанк создает первую в России образовательную программу для специалистов в области управления частными капиталами – CIWM (Certified International Wealth Manager). Интеллектуальные партнеры – Ассоциация управляющих благосостоянием (AIWM) и Швейцарская ассоциация финансовых консультантов (SFAA).

Private banking как драйвер развития рынка эндаументов

Ведомости 5 апреля 2019 года

В России, несмотря на интенсивное развитие благотворительного сектора последние 10 лет, филантропия состоятельных клиентов только начинает набирать обороты и все еще в поисках системных подходов и подходящего инструментария.

Мобильность - один из трендов private banking. Интервью Евгении Тюриковой для РИА «Новости»

ПРАЙМ 4 апреля 2019 года

Одним из трендов бизнеса по управлению частным капиталом является мобильность — клиенты не зажаты в одном банке и, как правило, имеют счета в различных юрисдикциях, что позволяет им выбирать место, где им в конкретный момент времени выгоднее сохранять капитал. Об этом, а также о других трендах бизнеса, о том, как влияет на него цифровизация, о среднем возрасте клиента и развитии рынка благотворительности в интервью «Прайму» рассказала глава Sber Private Banking Евгения Тюрикова.

В Sber Private Banking запустят новую платформу по инвестиционному консультированию клиентов

5 марта 2019 года

Sber Private Banking и компания Refinitiv объявили о начале разработки новой платформы по инвестиционному консультированию. Новые цифровые технологии, дополняющие экспертизу инвестиционных консультантов и аналитиков, автоматизируют процессы формирования и ведения клиентских портфелей, а также повысят эффективность управления инвестициями.

«Счастье моего клиента – мое счастье». Интервью Евгении Тюриковой в журнале MYWAY

MYWAY 1 марта 2019 года

По итогам ежегодной премии «World’s Best Private Banks 2019» лучшим банком в сегменте private banking в России в очередной раз признан Sber Private Banking. За счет чего удается удерживать лидерство? Насколько широки возможности частного банка? Как завоевать доверие клиента? На вопросы MY WAY отвечает глава Sber Private Banking Евгения Тюрикова.

Структура счастья. Евгения Тюрикова о принципах работы и о том, что клиент всегда превыше всего

SPEAR'S Russia #12-1(83) 10 января 2019 года

Если количество свободного времени – это важный критерий счастья, то Евгения Тюрикова строит свой private banking на классических принципах гуманизма. Глава Sber Private Banking рассчитывает создать структуру, которая максимально освободит время банкиров на общение с клиентами, а время клиентов – на зарабатывание денег, которые обеспечат им свободу самореализации, равную человеческому счастью.

Потайная межкомнатная дверь Private RezidentDesign

Потайные двери Private
 Rezident Design

Выполнена без дверной ручки, с панелью из стекла "Серебряное зеркало" и винтажным багетом.

Вместо зеркала возможно использование холста с любимой картиной или добавить к двери автоматический распашной привод или дополнительный замок.

Также возможно усиление зеркала стальным листом для значительного повышения уровня взломостойкости сопоставимого с взломостойкостью стальной двери.

Таким образом дверь идеально сочетается с интерьером Вашей квартиры, офиса или коттеджа!

Также возможно исполнение двери со скрытой дверной ручкой Rezident LD-Secret или LD-Secret-Grande - это завершит образ и сделает дверь еще более особенной.

Рекомендуется использование межкомнатной магнитной защелки - MAGNETIC-FORCE-1-W.

Мы рекомендуем для данного дверного полотна скрытую дверную коробку APMR-Hidden или в случае открывания двери "от себя" скрытую дверную коробку APMR-Hidden Reverse.

Также рекомендуется установить наши петли скрытого монтажа с 3D регулировкой - SCH/AMR2.2, магнитные замки c запирающим механизмом под поворотный фиксатор или цилиндровый механизм - SMX-3 и SMX-1, в зависимости от запирания двери, а также сделать зарезку под дверную ручку из наших коллекций;

Сколько потребуется петель?

Наши дверные коробки комплектуются трехкомпонентным дверным уплотнителем, на сегодняшний день это самый совершенный уплотнитель для межкомнатных дверей.

Стандартные размеры дверных полотен:

  • Высота, мм. - 1900 / 2000 / 2100
  • Ширина, мм. - 600 / 700 / 800 / 900

Также возможно изготовление полотен с заказными размерами, наценка за нестандартное исполнение составляет 30% от стоимости полотна.

Максимальная высота для данной модели двери составляет 4000 мм, максимальная ширина - 1100 мм.

Данная модель двери возможно выполнить с реверсивным открыванием, т.е. "от себя".

АО «ОТП Банк» | Светлана Филиппова: "Мы взяли новый курс в развитии private banking"

ОТП Банк приступил к внедрению новой комплексной стратегии развития private banking в России. Начало пути положено. В феврале банк открывает первый обособленный офис для привилегированных клиентов в Москве. Журнал «Банковское Обозрение» расспросил об изменениях главу private banking Светлану Филиппову

— Светлана, как давно ваш Банк работает в сегменте private banking с российскими клиентами?

— За более чем 10-летнюю историю развития премиальных направлений у нас сформировалась устойчивая клиентская база. Однако ранее мы широко не заявляли об этом направлении. За годы работы нам удалось достичь, пожалуй, самого главного во взаимодействии с клиентами: выстроить долгосрочные и доверительные отношения. Мы всегда тщательно изучаем, какие им интересны продукты и опции, а сейчас также сосредоточили внимание на их предпочтениях и увлечениях.

Исходя из полученных знаний, в 2019 году мы запустили цикл закрытых клубных мероприятий для клиентов private. Это несерийные форматы, которые обеспечивают новые знания и впечатления. Они становятся прекрасным проводником для обратной связи с клиентами. Мероприятия отвечают на актуальный запрос на получение информации из различных сфер, влияющих на стиль жизни. На мой взгляд, это одна из важных составляющих благополучного и успешного private banking.

Мы взяли новый курс в развитии private banking. Выбранная стратегия обусловлена теми возможностями, которые мы сегодня открываем для наших клиентов. Мы выводим на новый уровень нашу сервисную модель, значительно расширили число предлагаемых продуктов, в том числе развиваем линейку инвестиционных продуктов и решений по управлению капиталом, например предложение по инвестированию за рубежом. Это одна из главных задач, которые мы перед собой поставили.

— Как я понимаю, под эти задачи как раз и открывается новый офис private banking. Как будет развиваться филиальная сеть, чтобы обеспечить выполнение стратегии?

— Да, в феврале открывается наш первый обособленный офис для привилегированных клиентов. Также для них работают восемь офисов в Москве и Омске с отдельными зонами private banking. Кроме того, мы уже начали масштабную модернизацию отделений, а в ближайшие два года планируем расширить сеть и создать отделения private banking во всех крупных городах России, где представлен ОТП Банк.

— Не секрет, что в последние годы VIP-клиентуру активно оттягивали на себя госбанки и банки из топ-20. Наметился ли разворот тенденции?

— Клиенты сегмента private banking, как правило, обслуживаются более чем в одном банке. Одновременное размещение капитала в государственном банке и частном с иностранным капиталом довольно актуально. Выбор обусловлен тем, что банки с иностранным капиталом могут предложить клиентам иные продукты и инструменты в части инвестирования или размещения средств за рубежом. Многие клиенты обращаются к нам, ориентируясь на европейское качество сервиса и индивидуальный подход, выстроенный по зарубежным канонам.

— В чем вы видите преимущества вашей модели private banking? Какие услуги наиболее востребованы сейчас клиентами?

— В том числе благодаря тому, что мы входим в крупную европейскую банковскую группу, мы можем предложить нашим клиентам интересные условия по размещению капитала. Например, организовать по запросу открытие счета в Венгрии, спецусловия по конверсионным операциям и переводам денежных средств за рубеж.

Нашими преимуществами я считаю индивидуальный подход к каждому клиенту, высокий уровень экспертизы и качества сервиса.

— От чего в большей степени зависит успех в привлечении клиентов — от удачного маркетинга или от удовлетворенности клиентов, которые советуют ваш Банк своим знакомым?

— В сегменте private banking очевидно, что репутация и качество услуг и сервиса являются определяющими. Рекомендации наших действующих клиентов и партнеров для нас особо ценны. И да, они выступают одним из каналов привлечения. Основа успешного private banking — это релевантное предложение и эксклюзивное качество сервиса.

— На сайте сказано, что вы предоставляете «классические банковские продукты на индивидуальных условиях». Означает ли это, что вы предлагаете клиентам комбинацию сберегательных и высокорисковых продуктов в той пропорции, которая их устраивает?

— Мы находим персональное решение для каждого клиента. У нас сбалансированная линейка сберегательных продуктов, при этом ставки по вкладам для клиентов private banking в нашем Банке одни из самых выгодных на рынке — как в рублях, так и в долларах. Наши клиенты также могут разместить средства на счетах в разных валютах. Вместе с тем мы можем предложить клиентам структурные продукты и стратегии доверительного управления. Комбинация размещения средств выбирается клиентом с учетом целей и потребностей.

— Насколько широкий выбор инвестиционных стратегий вы предлагаете клиенту?

— Мы подходим к решению финансовых вопросов клиента комплексно, прорабатываем все нюансы, предлагаем экспертизу и детали по каждому продукту и инструменту для максимально функционального и эффективного управления портфелем.

ПИФы дополняют нашу линейку инвестиционных продуктов, на сегодня мы предоставляем нашим клиентам широкий выбор фондов под управлением ведущих управляющих компаний. Выбор стратегии осуществляет клиент с учетом целей и отношения к риску.

— Востребованы ли VIP-клиентами срочные вклады?

— В текущих условиях на рынке клиенты все более активно используют альтернативные инвестиционные инструменты, при этом доля консервативных инструментов, таких как вклады, накопительные портфели, остается преобладающей.

Мы выводим на новый уровень нашу сервисную модель и уже значительно расширили число предлагаемых продуктов, в том числе развиваем линейку инвестиционных продуктов и решений по управлению капиталом, например предложение по инвестированию за рубежом

Процентные ставки по вкладам для клиентов private banking у нас максимальные в линейке сберегательных продуктов, плюс ко всему мы предлагаем капитализацию процентов. Вместе с тем клиент может выбрать для себя вклад с возможностью пополнения и частичного востребования средств, с фиксированной процентной ставкой на срок вклада.

— Ваш подход к решению финансовых вопросов клиента включает такие услуги, как кредитование российских клиентов back-to-back, реструктуризация долговых обязательств, привлечение кредитов и долгового финансирования, размещение активов за рубежом...

— Подобные услуги относятся к частным запросам клиента для организации определенных сделок либо решения определенных финансовых вопросов. Мы готовы подходить к их решению в индивидуальном порядке.

— Каковы ваши приоритеты в развитии направления private banking?

— Мы ставим перед собой амбициозные задачи. Наша цель — существенный рост клиентской базы, портфеля пассивов и капитала под управлением.

Рынок private banking продолжает активно развиваться, конкуренция довольно высока, существенная часть клиентов обслуживается в банках в Европе. Удержать лидерские позиции, сохранить и преумножить клиентскую базу смогут те банки, которые в качестве ключевой цели стратегии определяют потребности и цели своего клиента.

Для меня приоритетом является принцип «Знай своего клиента». Понимание клиентских предпочтений позволяет нам развивать и совершенствовать наш бизнес, повышать лояльность клиентов, предлагая им индивидуальные решения в условиях особого комфорта и высокого уровня безопасности.

Private banking: перезагрузка | Финансы и инвестиции

Изменить ситуацию к лучшему можно только с помощью перехода от классической модели private banking к модели партнерских отношений с инвестором. Одним из ее ключевых элементов является участие банков в инвестиционном риске своих клиентов. Для этого необходима разработка соответствующих инвестиционных продуктов, в которых бы были заложены принципы партнерства. Конструкции продуктов и степень участия банков в риске клиентов может быть различной.

На сегодняшний день я вижу три основных подхода:

Использование системы оплаты услуг, ориентированной на результат.

В идеале банкам следует отказаться от регулярной платы за обслуживание, которая обычно рассчитывается как процент от переданных в управление активов. Банки должны зарабатывать свои деньги исключительно в виде доли от полученного инвестором дохода. Риск банка в данном случае заключается в том, что он берет на себя все затраты по доверительному управлению клиентскими деньгами, а его вознаграждение зависит от полученного дохода.

Возможны варианты, когда, например, небольшая плата все-таки берется банком. Причем это должна быть в самом деле небольшая, символическая плата, а не такой жирной кусок, как 2%, взимаемые управляющими хедж-фондов в дополнение к 20% от дохода инвестора.

Участие банков своими деньгами в предлагаемом клиентам продукте.

На мой взгляд, это самый сильный сигнал, который дает понять: банк предлагает те направления и те инструменты, в которые он сам вкладывает свои деньги. Причем подобные схемы должны предполагать участие в них деньгами и самих управляющих портфелями. Это должна быть значимая сумма. Например, 20-30% от годового бонуса. Хорошо бы, если бы вместе с управляющими в подобной программе участвовали и аналитики, и другие члены команды, связанные с управлением клиентских денег.

— Различные комбинации первого и второго подходов.

Например, возможна такая схема. Специально для клиентов открывается фонд, который собирается инвестировать, допустим, в глобальных производителей дженериков. Учитывая перспективность инвестиций в акции подобных компаний, выпускающих относительно дешевые лекарства, предполагается собрать в фонд, скажем, $100 млн за год. 20% этой суммы для начала должен вложить банк. Для желающих инвестировать в этот фонд вместе с банком $1 млн и больше предлагаются особые условия: все затраты по управлению портфелем берет на себя банк, а его ежегодный доход составляет 25% от полученного фондом дохода.

Вместе с тем следует помнить, что банк не является благотворительной организацией и создан для того, чтобы получать прибыль. Поэтому в нашем случае вполне уместным будет условие, согласно которому инвестор платит штраф, если решит выйти из фонда раньше оговоренного срока — 3-5 лет.

Уверен, что конструкции партнерских отношений между банками и клиентами не исчерпываются приведенными примерами. Их может быть гораздо больше.

Переход к новым принципам обслуживания потребует от private panking существенных изменений. Это касается не только самой продуктовой линейки. Новые настройки потребуются в системе стимулирования работников, в работе маркетинговой службы, в рекламе услуг, в обучении персонала и во многом другом.

Можно, конечно, надеяться, что со временем глобальный финансовый кризис утихнет и все вернется на круги своя. Человеческая память коротка, и богатые клиенты вновь пойдут в private banking. Наверное, такая позиция имеет право на существование, но, на мой взгляд, лидерами на этом рынке станут те банки, которые первыми начнут реформы.

Автор — международный финансовый консультант FCP (Financial Management) Ltd

Использование генеративных дифференциально-частных моделей для создания синтетических наборов данных, повышающих конфиденциальность, на основе реальных данных.

| Александра Ватсона | Gretel.ai Engineering and Data Science

В этом посте рассматривается создание вероятностной, генеративной модели машинного обучения, которая использует дифференциально частное обучение для создания поддельных синтетических наборов данных с повышенными гарантиями конфиденциальности и аналогичными статистическими данными исходным данным. Посмотрите наш код на GitHub, чтобы получить примеры, или pip install gretel-synthetics .Мы будем рады услышать ваше мнение!

Открытые наборы данных невероятно ценны для демократизации знаний и позволяют разработчикам и специалистам по обработке данных экспериментировать с данными и использовать их по-новому. Независимо от того, содержат ли наборы данных данные о местоположении, изображения (например, видео с камеры наблюдения) или даже обзоры фильмов, базовые данные, используемые для создания этих наборов данных, часто содержат индивидуальные данные и основываются на них.

Краеугольные камни современных правил конфиденциальности (таких как GDPR в Европе и CCPA в Калифорнии), а также технологий повышения конфиденциальности, таких как дифференцированная конфиденциальность и k-анонимность, сосредоточены на защите конфиденциальности отдельных пользователей в наборе данных.

Для публикации наборов данных по всему миру разработчики и специалисты по обработке данных традиционно использовали набор методов для поддержания статистической информации о данных, снижая при этом риск раскрытия личных данных отдельных пользователей. Эти методы применимы везде, от защиты высокочувствительных данных, таких как состояние здоровья отдельного пользователя в наборе данных медицинских исследований, до возможности отслеживать местоположение отдельных пользователей в наборе рекламных данных. Общие методы включают в себя анонимизацию данных (например, маскирование или замену конфиденциальной информации о клиентах в наборе данных), обобщение данных (группирование отличительных значений, таких как возраст или оценки удовлетворенности, в менее четкие диапазоны) или искажение данных (добавление случайного шума в данные, такие как как даты, чтобы предотвратить присоединение к другому набору данных). Более продвинутые и передовые методы, такие как дифференцированная конфиденциальность, предлагают формальные гарантии того, что никакие данные отдельного пользователя не повлияют на результат всей модели.

Давайте посмотрим, можем ли мы применить сочетание машинного обучения и дифференциальной конфиденциальности для дальнейшего повышения конфиденциальности отдельных пользователей. Потенциальным преимуществом этого подхода является то, что он менее подвержен человеческим ошибкам, чем описанные выше ручные методы. Это также увеличивает гибкость с возможностью создания новых наборов данных любого размера и предлагает формальные математические гарантии конфиденциальности.

Чтобы проверить нашу теорию, мы обучим генеративную вероятностную нейронную сеть на общедоступном наборе данных о совместном использовании поездок, а затем попытаемся создать как синтетические, так и дифференциально частные синтетические наборы данных одинакового размера и распределения. Цель состоит в том, чтобы увидеть, могут ли синтетические (искусственно сгенерированные) данные обеспечить почти такую ​​же полезность и статистическую информацию, что и исходный набор данных, с усиленной защитой личной конфиденциальности. Во второй части мы погрузимся в сопоставление наших недавно созданных синтетических и частных наборов данных с исходными данными по нескольким задачам науки о данных.

Мы собираемся потренироваться и создать наш синтетический набор данных на основе общедоступного потока данных о поездках на электронных велосипедах в реальном времени, который называется GBFS (General Bike-share Feed Specification). Эти данные часто передаются муниципалитетам, чтобы помочь в городском планировании и понимании характера движения.

Пример записи о передаче велосипедов в формате GBFS из Лос-Анджелеса.

Каналы GBFS ведутся в режиме реального времени, поэтому вы можете видеть данные только за последнюю минуту или около того. Для этого эксперимента мы собрали данные за целый день. Давайте посмотрим на данные о поездках в Лос-Анджелес за целый день, чтобы лучше понять их и посмотреть, где мы могли бы улучшить некоторые гарантии конфиденциальности.Вы можете найти необработанную версию набора данных, с которым мы работаем, на нашем Github.

Первоначальные наблюдения показывают, что каждый день отправляется более 6 миллионов обновлений местоположения. Кроме того, координаты GPS довольно точны (0,000001 градус = 0,11 метра!). На самом деле, устройства GPS в скутерах, скорее всего, имеют точность до нескольких метров.

Набор данных содержит 3393 скутера в районе Лос-Анджелеса, каждый из которых сообщает о своем местонахождении в среднем 2755 раз в день (что соответствует сообщению каждые ~ 31 секунду на 75-м процентиле).

Это все здорово, но что действительно интересно, так это то, что в изучении того, куда едут скутеры - такие данные могут помочь где угодно, от гражданского планирования до размышлений о том, где разместить свой новый бар, ресторан или даже где разместить рекламу. Ваш бизнес. Чтобы упростить это, мы работаем только с моментами, когда самокаты сообщали об обновлениях местоположения более чем на 100 м от их предыдущего положения. Мы регистрировали эти обновления в течение одного дня, и вы можете скачать набор данных на нашем Github.Вот формат:

В то время как данные о поездках анонимны в традиционном смысле и отслеживают только местоположения самокатов с течением времени, сочетание точности обновлений местоположения (0,11 м), частоты обновлений (запись местоположения в начале и конец каждой поездки), а возможность однозначного отслеживания самокатов по названию делает эти данные теоретически открытыми для атак повторной идентификации. В атаке повторной идентификации злоумышленник имеет некоторые знания об отдельном пользователе или втором наборе данных, который может быть объединен с анонимным набором данных, что может поставить под угрозу индивидуальную конфиденциальность.Среди широко известных примеров - исследователи, комбинирующие обзоры фильмов IMDB и временные метки с анонимным набором данных Netflix Challenge для деанонимизации обзоров фильмов.

При работе с набором данных самокатов в Лос-Анджелесе опасение будет заключаться в том, что если плохой актер (Алиса) знает что-то о местонахождении другого человека (скажем, Боба), например, где он работает, и что Боб часто ехал домой на самокате с работы. около 16:00 теоретически возможно, что Алиса сможет идентифицировать Боба, покидающего работу на самокате, а затем отследить, куда он ехал.

Наша цель в этом посте - использовать машинное обучение для создания искусственного, синтетического набора данных с почти всеми функциями исходного набора данных, но с повышением конфиденциальности для любых лиц в наборе данных.

Если мы сможем сделать это с использованием синтетических данных, Алиса больше не сможет определять местонахождение Боба, определяя время и местоположение самоката .

Мы начнем с обучения генеративной нейронной сети на реальных данных самоката, а затем воспользуемся нейронной сетью для создания синтетического набора данных, который, как мы надеемся, содержит многие из тех же статистических данных и приложений, что и исходный набор данных, но с улучшенными конфиденциальность пользователя, чтобы злоумышленник, такой как Алиса (в приведенном выше примере), больше не был уверен, что конкретная запись в наборе данных реальна.

Достигнут невероятный прогресс в использовании рекуррентных нейронных сетей (RNN) и генеративных состязательных сетей (GAN) для создания реалистичного, но синтетического текста (ознакомьтесь с GPT-2 OpenAI для создания реалистичного текста) и данных изображений (ознакомьтесь с Habitat Facebook, создавать реалистичную среду). Мы будем использовать аналогичный подход, используя RNN для изучения и создания как синтетических, так и дифференциально частных наборов синтетических данных о совместных поездках на основе реальных данных.

Сначала мы загрузим весь наш тренировочный корпус CSV с данными самоката в виде текстовой строки.Следующим шагом является отображение строк в числовом представлении. Создайте две таблицы поиска: одна отображает символы в числа, а другая - для чисел в символы.

В приведенном выше наборе обучающих данных мы обнаружили 66 различных уникальных символов и сопоставили их с целочисленными значениями. Вот пример того, как выглядит сопоставление в первой строке входных данных:

'3, EVT822, 34'
- - символы сопоставлены с int - →
[8 2 1 19 36 34 13 7 7 2 1 8 9]

Затем мы настраиваем задачу прогнозирования и обучающий набор данных.Мы обучаем нашу модель предсказанию наиболее вероятного следующего персонажа. Входными данными для нашей модели RNN будет последовательность символов, и мы обучаем модель предсказывать выход - следующий символ на каждом временном шаге.

В приведенном выше примере
split_input_target («Так жарко прямо сейчас»)
возвращает («Так жарко прямо сейчас», «Ой прямо сейчас») .

Для построения нашей модели мы будем использовать tf.keras.Sequential для определения модели прогнозирования следующего символа с tf.keras.layers. Встраивание в качестве входного слоя для сопоставления номеров каждого символа с вектором с 256 измерениями. Для классификации мы будем использовать два скрытых слоя tf.keras.layers.LSTM с 256 модулями памяти, три слоя tf.keras.layers.Dropout для облегчения обобщения и слоев tf.keras.layers.Dense слой для нашего вывода. Слой Dense действует как наш выходной слой, используя функцию активации softmax для вывода вероятностного прогноза для следующего символа для каждого из 66 символов, наблюдаемых в нашем обучающем наборе (от 0 до 1).

Построение модели RNN

Во время обучения наша цель - предсказать следующий символ в наборе данных, оптимизируя потери журнала ( cross_entropy ). TensorFlow предлагает несколько вариантов оптимизации, мы будем использовать алгоритм ADAM для обеспечения баланса производительности и скорости.

При создании синтетического набора данных нас не интересует наиболее точная (точность классификации) модель обучающего набора данных. Это будет модель, которая воссоздает обучающий набор, точно предсказывая каждого персонажа.Вместо этого мы ищем баланс между обобщением и переоснащением, который позволяет нам создавать полезные синтетические данные, содержащие статистическую информацию о исходных данных, но при этом сводит к минимуму запоминание данных и удаляет статистические выбросы, влияющие на конфиденциальность пользователей.

history = model.fit (набор данных, эпохи = 15, обратные вызовы [checkpoint_callback])

 Тренировка на 15 шагов 
Эпоха 1/15
15/15 [============= =================] - 55 с 4 с / шаг - потеря: 3,1980
Эпоха 2/15
15/15 [============= =================] - 53 с 4 с / шаг - проигрыш: 2.7035
Эпоха 3/15
15/15 [==============================] - 54 с 4 с / шаг - потеря: 2.2097
Эпоха 4/15
15/15 [==============================] - 54 с 4 с / шаг - потеря: 1.6440
Эпоха 5/15
15/15 [==============================] - 54 с 4 с / шаг - потеря: 1.3700
Эпоха 6/15
15/15 [==============================] - 54 с 4 с / шаг - потеря: 1.2817
Epoch 7/15
15/15 [==============================] - 54 с 4 с / шаг - потеря: 1.2333
Epoch 8/15
15/15 [==============================] - 54 с 4 с / шаг - потеря: 1.2052
Эпоха 9/15
15/15 [==============================] - 54 с 4 с / шаг - потеря: 1.1777
Эпоха 10/15
15/15 [==============================] - 54 с 4 с / шаг - потеря: 1.1635
Epoch 11/15
15/15 [==============================] - 54 с 4 с / шаг - потеря: 1.1498
Epoch 12/15
15/15 [==============================] - 54 с 4 с / шаг - потеря: 1.1359
Эпоха 13/15
15/15 [==============================] - 54 с 4 с / шаг - потеря: 1.1272
Эпоха 14/15
15/15 [==============================] - 54 с 4 с / шаг - потеря: 1. 1208
Эпоха 15/15
15/15 [==============================] - 54 с 4 с / шаг - потеря: 1.1149

Теперь мы готовы использовать нашу модель для создания синтетических записей!

  • В приведенном ниже коде используется распределение по категориям для вычисления наиболее вероятного следующего символа.
  • Новый предсказанный символ добавляется к существующей текстовой строке и на следующей итерации возвращается в модель.
  • Поэкспериментируйте с настройкой temperature , чтобы повлиять на случайность вывода модели, регулируя пороговые значения для выбора следующего символа из категориального распределения.Разумные значения, которые стоит попробовать, - это 0,1–1,0.
  • Чтобы улучшить модель, попробуйте обучиться на большем количестве данных или с увеличенными эпохами с до 30.

Даже после обучения на ограниченном количестве входных данных мы видим, что RNN изучила структуру данных и генерирует реалистичные данные.

 час, bike_id, src_lat, src_lon, dst_lat, dst_lon 
0, ISO583, 33.979251, -118.432186, 33.976328, -118.4362
17, 14606, 34.010976, -118.495253, 34.018563, -118.495253, 34.018563.494045
16, YLB877, 34.03097, -118.48204, 34.036536, -118.492773
0, WLU532, 34.0573, -118.30018, 34.052703, -118.300841
23, QNA776, 34.071466, -118.308630, -348.09 -118.328214, 34.093128, -118.32654
0, TPE726, 34.09905, -118.344236, 34.098878, -118.344676
17, 29816, 34.006241, -118.436058, 34.030886, -118.44072
, 33116211627, -118.44072
, 331162116276 23, XDF543, 34.07141, -118.29108, 34.07227, -118.298716
0, 18765, 33,992941, -118.472911, 33,991931, -118.47385
23, TTD075, 34.078546, -118.29179, 34.073496, -118.295458
0, 26728, 34.050535, -118.474988, 348.42131850, -118.474988, 348.428591850, -118.474988, 348.4285918, 325 -118.46946, 33.988963, -118.449293
23, 14437, 34.00505, -118.485803, 34.036113, -118.465366
23, AYP357, 34. 077973, -118.2

, 34.069976, -118.305033
18, CV12, -118.305033
18, CV12, 348.305033
18, CV12, 348.305033
18, CV12 1, 29137, 34.012515, -118.497033, 34.015683, -118.497155
23, DNX577, 34.062081, -118.265396, 34.059896, -118.27588
23, 29830, 33.97656, -118.3

, 33.975181, -118.3941

Вы можете самостоятельно просмотреть наш образец кода здесь. Для нашего эксперимента с конфиденциальностью мы сгенерируем синтетический набор данных, равный по размеру исходному обучающему набору, на основе ~ 5800 поездок на самокате за 30 эпох. Если вы терпеливы, у вас должно получиться генерировать полезные данные с помощью центрального процессора, но я бы порекомендовал использовать графический процессор - мы будем использовать Nvidia Tesla T4.

Давайте сопоставим наши синтетические данные с исходными, чтобы увидеть, может ли наша модель генерировать полезные данные.Обратите внимание, что с ограниченными входными данными формат вывода не идеален - ожидайте выполнения легкой фильтрации для отсутствующих значений полей и т. Д.!

Наш набор данных о 5800 поездках собран из акций Uber по всей территории Соединенных Штатов, и мы ныряем в регион Лос-Анджелеса, чтобы визуализировать некоторые микропаттерны, которые появляются в нашей модели, которые не будут очевидны на уровне страны. . На первый взгляд, наш синтетически сгенерированный набор данных выглядит неплохо. В океане есть несколько скутеров и несколько скутеров на севере, но у нас есть преимущества того, что кажется статистически похожим набором данных (мы углубимся в это во второй части), и поскольку данные эффективно генерируются Благодаря нашей модели машинного обучения мы надеемся, что значительно снизили вероятность того, что одна поездка будет запомнена нашей моделью, и что злоумышленник сможет использовать ее для нарушения конфиденциальности отдельных пользователей.

Что, если бы мы выпускали набор данных в мир и хотели бы предоставить математические гарантии того, что никакая отдельная поездка в нашем обучающем наборе (в нашем предыдущем примере, Боб, уносящий скутер домой с работы) не будет запомнена нашей моделью даже за счет некоторой точности?

Дифференциальная конфиденциальность также перспективна для поддержки моделей машинного обучения в среде с GDPR, CCPA или HIPAA. Многие компании, создающие модели машинного обучения на основе данных о клиентах, сталкиваются с проблемой, заключающейся в том, что, когда клиент желает удалить свои индивидуальные данные, необходимо также пересчитать любые модели, основанные на их индивидуальных данных.Дифференциальное частное обучение помогает доказать, что данные одного человека не будут запоминаться моделью машинного обучения, и поэтому вы не можете переобучать свои модели. Но эта конфиденциальность достигается за счет снижения точности. Ниже мы видим, что дифференциальную конфиденциальность можно использовать в гораздо меньших и более доступных масштабах, чем вы думаете.

Команда TensorFlow взяла на себя большую часть тяжелой работы по внедрению и выпустила TensorFlow Privacy, расширение для TensorFlow, которое позволяет дифференцированно частное обучение.

Давайте встроим поддержку дифференциального частного обучения в нашу генеративную модель символьной RNN и посмотрим, сможем ли мы по-прежнему использовать ее для создания реалистичных и пригодных для использования данных, сохраняя при этом приемлемое значение потери конфиденциальности (epsilon).

В приведенном выше коде мы вносим изменения в нашу существующую модель, в частности градиентное отсечение и шум в оптимизаторе обучения. Во-первых, нам нужно ограничить, насколько каждая отдельная обучающая точка, выбранная в мини-пакете, может повлиять на параметры модели и итоговое вычисление градиента.Во-вторых, нам необходимо рандомизировать поведение алгоритма, чтобы статистически невозможно было узнать, была ли конкретная точка включена в обучающую выборку. Мы достигаем этого за счет выборки случайного шума и добавления его к обрезанным градиентам. Именно здесь вступает в действие TensorFlow Privacy: он предоставляет код, который обертывает существующий оптимизатор TF, который выполняет оба эти шага, необходимые для обеспечения дифференциальной конфиденциальности.

Затем нам нужно настроить выбор гиперпараметров для поддержки частного обучения с минимальным значением эпсилон. Интуитивно нам нужно уменьшить размер rnn_unit, чтобы минимизировать сложность нашей сети. Настроить другие параметры, чтобы получить полезные результаты из нашего дифференциально закрытого алгоритма, не так-то просто. К счастью, в книге « The Secret Sharer: Evaluating and Testing Unintended Memorization in Neural Networks » Николаса Карлини, Чанг Лю, Эльфара Эрлингссона, Йернея Коса, Дон Сонг исследователи указывают на некоторые полезные параметры для настройки дифференциально конфиденциальной информации. учусь.В частности, замена простого оптимизатора дифференциального частного SGD версией DP RMSProp обеспечила значительно более высокую точность, чем реализация по умолчанию. И здесь мы заметили прирост. Используя параметры RNN и дифференциального обучения конфиденциальности, указанные ниже, мы смогли достичь эпсилон 0,666 и дельты 6,53e-07 с категориальной перекрестной энтропией потери 0,96 в 27000 поездок на велосипедах.

Уф! Теперь, пока мы ждали, давайте изобразим на графике исходные данные о совместном использовании поездок, синтетически созданную (не приватную) версию и, наконец, дифференциально частные синтетические наборы данных и посмотрим, как работает модель DP.

Чтобы количественно оценить конфиденциальность нашего недавно созданного синтетического набора данных, сразу приходит в голову один вопрос.

Запоминала ли наша модель какие-либо входные данные обучения и воспроизводила ли их во время создания синтетического набора данных?

Чтобы проверить это, мы воспользуемся двумя подходами. Во-первых, мы увидим, были ли какие-либо данные обучения запомнены и воспроизведены в точности нашей синтетической моделью (например, повторяющиеся записи). Во-вторых, мы вставим «канарейки», которые являются фальшивыми, но не случайными поездками на самокате, в набор обучающих данных.Наконец, мы обучим модели с использованием различных настроек и сгенерируем синтетические наборы данных для каждой конфигурации. Затем мы можем искать наличие любых обучающих данных (которые могут иметь повторения и перекрытия в местах, приводящих к запоминанию) и канареек (более рандомизированных, но все же реалистичных) в наших синтетических наборах данных.

Чтобы сделать канарейки, мы сгенерировали ограничивающую рамку вокруг области Лос-Анджелеса, интерполировали сетку 30x30, вставили случайный шум как в источник, так и в места назначения, чтобы наша модель не запомнила какие-либо сходства, и произвольно выбрали 100 точек данных для канарейки (канарейки составляют 1.72% от общего набора данных обучения).

Ниже приведены результаты трех моделей, обученных с различными настройками, включая модель «C3», которая использует дифференциальное частное обучение. C2 использует 1024 единицы LSTM и 100 эпох, чтобы намеренно перенастроить данные.

Набор синтетических данных из 12 000 записей, сгенерированный нашими моделями C1 и C3, не содержит ни одной записи, идентичной обучающим или канареечным данным, что указывает на то, что параметры выбора модели хорошо работают в достижении цели сбора статистической информации, но не запоминания данных .Хотя C2 работает очень хорошо (точность 82%) и не запоминает ни одну из наших искусственных канареек, он отлично воспроизвел 30 из 5800 тренировочных записей в 12000 синтетических записях, которые мы сгенерировали. Конфигурация C3 использует дифференцированное частное обучение с DP-эпсилоном 0,66 за 30 эпох, с математическими гарантиями конфиденциальности с падением точности всего на 3% по сравнению с C1.

Набор данных DP явно все еще генерирует статистически релевантные и полезные местоположения (даже если сейчас в океане есть скутеры), это набор данных, который можно использовать с почти такой же точностью и свободно распространять с гарантиями защиты отдельного пользователя конфиденциальность , и это довольно круто.

Посмотрите код на https://github.com/gretelai.

Модели с частным клиентом | SEI

Модели частного клиента

SEI предоставляют основное инвестиционное решение, предназначенное для удовлетворения широкого круга финансовых целей инвесторов. Мы понимаем, что цели инвесторов различны и имеют разные временные горизонты. Наш объективный подход направлен на максимальное увеличение прибыли, ограничение волатильности и управление инвестиционным риском.

Наши 9 моделей делятся на 3 группы:

  1. Ориентация на стабильность: Для инвесторов, которые пытаются защитить себя от убытков, работая над более комфортным уровнем роста.Им удается достичь целевых показателей просадки, чтобы избежать потерь, превышающих целевой процент в большинстве рыночных условий.
  2. Ориентация на рост: Для инвесторов, которые стремятся стабильно накапливать активы со скоростью, соответствующей их толерантности к риску по отношению к их цели. Эти модели основаны на нашем опыте в распределении активов и позволяют инвесторам одновременно владеть акционерным капиталом и фиксированным доходом, чтобы потенциально повысить производительность и управлять рисками.
  3. Ориентация на доход: Для инвесторов с инвестиционными целями, которые стремятся получить общий доход с упором на доход.

Разработан для решения ряда финансовых задач

Юридическая записка

Только для иллюстративных целей.

Ищете масштабируемое решение для управления влиянием налогов на полные диверсифицированные инвестиционные портфели ваших клиентов?

Управляемые налогом версии наших моделей частного клиента построены с использованием наших управляемых налогом акций с большой и малой капитализацией, а также муниципальных и других фондов с фиксированным доходом, не облагаемых налогом.

Юридическая записка

SEI Investments Management Corporation (SIMC) является инвестиционным консультантом Моделей и Фондов SEI. Фонды SEI распределяются SEI Investments Distribution Co (SIDCO). SIMC и SIDCO являются 100% дочерними компаниями SEI Investments Company. Есть риски, связанные с инвестированием, включая потерю основной суммы. Нет никакой гарантии, что цели какой-либо стратегии или фонда будут достигнуты или будут успешными.Никакая инвестиционная стратегия, включая диверсификацию, не может защитить от рыночного риска или убытков.

SIMC никоим образом не заявляет, что налоговые последствия, описанные в рамках ее методов и стратегий налогового управления, будут достигнуты или что любой из методов налогового управления SIMC или любой из ее продуктов и / или услуг приведет к любые конкретные налоговые последствия. Налоговые последствия методов налогового управления, в том числе тех, которые предназначены для сбора налоговых убытков, и других стратегий, которых может придерживаться SIMC, сложны и неопределенны и могут быть оспорены IRS.Ни SIMC, ни ее аффилированные лица не предоставляют консультации по вопросам налогообложения.

Тщательно обдумайте инвестиционные цели, факторы риска, а также сборы и расходы Фондов перед инвестированием. Эту и другую информацию можно найти в полных и сводных проспектах фондов, которые можно получить, позвонив по телефону 1-800-DIAL-SEI. Внимательно прочтите проспект эмиссии перед инвестированием.

Инвестиционные решения, не зависящие от технологий

Тратьте больше времени на развитие своего бизнеса, с доходом и прибыльностью, сопоставимыми с вашим собственным внутренним решением.

Получите доступ к институциональным менеджерам и менеджерам бутиков через наши программы распределения активов под ключ и инвестиционные стратегии

Узнать больше

Бизнес-моделей для частной практики консультирования - Практика терапии

Так вы думали о том, чтобы начать частную консультационную практику? Я не знаю, верно ли это для вас или нет, но в аспирантуре обычно почти нет обучения или курсовых работ по частной практике в качестве терапевта. Фактически, все, что я теперь знаю о частной практике терапевта, я узнал вне аспирантуры и на собственном опыте.

В частной практике нужно носить «деловую шляпу»…

Когда вы начинаете или строите частную консультационную практику, вы должны носить не только «головной убор терапевта», но и «деловую шляпу». Ведь на самом деле частная терапевтическая практика - это бизнес! Даже если это некоммерческая организация, вы должны кое-что знать о бизнес-моделях и иметь некоторые базовые бизнес-знания, чтобы добиться успеха.

В этой статье я хочу обрисовать некоторые базовые «бизнес-модели» для ведения частной терапевтической практики (не бизнес-планы; я надеюсь рассказать об этом позже). Прежде всего, что такое бизнес-модель и чем она отличается от бизнес-плана? Одно из определений бизнес-модели - это просто дизайн или план зарабатывания денег. Это то, как вы определяете, откуда приходят деньги и как они текут в частной практике. Он также определяет, кто управляет бизнесом и предоставляет услуги. Бизнес-план отличается тем, что он более конкретен.В нем изложены конкретные финансовые цели и способы их достижения.

Чтобы выразить все это на психологическом или терапевтическом жаргоне:
бизнес-модель = подход к лечению / модель
бизнес-план = план лечения

Давайте рассмотрим несколько примеров бизнес-моделей для частной практики терапевта. Я сосредоточусь на том, как деньги «текут» или приходят в этих примерах, что в конечном итоге определяет вашу зарплату как терапевта.

Бизнес-модели

(Загрузите БЕСПЛАТНУЮ копию этой инфографики)

Индивидуальный предприниматель Модель

По сути, это простейшая модель, о которой склонно думать большинство людей, когда они начинают частную практику в качестве консультанта.В этой модели вы несете ответственность за создание собственных рефералов, ведение записей и оплату со своего собственного бизнес-счета. Клиенты связываются с вами и просто платят вам напрямую за ваше время. Вы также несете ответственность за оплату накладных расходов или расходов на ведение бизнеса (аренда, электричество, телефон, реклама и другие офисные расходы и т. Д.). Ваша чистая прибыль (получаемая домой зарплата) - это деньги, которые у вас остались после оплаты счетов. Как уже упоминалось, это самый простой способ ведения бизнеса.

Еще одна подкатегория этой модели - если вы решили брать сторонние или страховые выплаты.Это добавляет еще один уровень накладных расходов, поскольку вам придется подавать страховые иски или нанимать кого-то, кто сделает это за вас. Есть несколько плюсов и минусов приема сторонних платежей. Плюсы в том, что это увеличивает количество получаемых вами рефералов. Это также может быть более удобным для клиентов, которые хотят использовать свои льготы по страхованию здоровья. Минусы в том, что вам придется довольствоваться тем, что, по словам страховых компаний, они будут платить вам (более низкие ставки), и тем дополнительным накладным расходам, о которых я упоминал.

Модель для совместной или совместной практики

В этой бизнес-модели вы, по сути, действуете как индивидуальный предприниматель, но с преимуществом разделения накладных расходов с партнером или другим терапевтом. Каждый человек, занимающийся частной практикой, действует независимо. Вы по-прежнему будете нести ответственность за создание собственных рефералов, ведение записей и оплату самостоятельно. Разница, однако, заключается в возможности разделить или разделить расходы на содержание офиса с кем-то другим, который является терапевтом.

Часто люди, которые являются такими партнерами, также предпринимают шаги по созданию LLC или другого юридического партнерства, такого как корпорация, чтобы защитить себя юридически и иметь способ справиться с бухгалтерскими и налоговыми последствиями. Это требует, чтобы вы создали юридическое лицо, что можно легко сделать с помощью такой услуги, как Swyft Filings * или других услуг адвоката. Также проконсультируйтесь с бухгалтером о возможных налоговых последствиях при создании ООО или другого предприятия. Это дополнительный шаг и затраты.Но посоветуйтесь по этому поводу с профессионалами (адвокат, бухгалтер и т. Д.).

* В духе полного раскрытия информации, это партнерская ссылка, которая просто означает, что мы получаем комиссию без каких-либо дополнительных затрат для вас, если вы воспользуетесь этой ссылкой для покупки. Заранее благодарим за использование ссылки!

Модели консультирования по контракту

При таком типе бизнес-модели необходимо учитывать две стороны уравнения. Одной из сторон этого может быть владелец частной практики, который «нанимает» консультанта по контракту для оказания терапевтических услуг для практики.Другая сторона этого будет с точки зрения терапевта, с которым был заключен контракт. Обычно в этой модели гонорар консультанту по контракту получает либо по фиксированной ставке за каждый случай, либо в виде «раздельного гонорара». При «раздельном гонораре» владелец частной практики будет отдавать консультанту по контракту процент от общей суммы гонорара, взимаемой за практику. Типичное разделение платы составляет 60/40 или 70/30. Например, при разделении 60/40 терапевт, проводящий сеанс, сохраняет 60% от общей суммы собранной платы, а практика - 40%.Фиксированная ставка - это просто установленная плата за сеанс, которую практика будет платить терапевту за то, что он видит этого клиента в своей практике, независимо от того, что взимается с клиента.

Контрактное консультирование Практика PRN, модель

В этой бизнес-модели частная практика по-прежнему действует в качестве индивидуального предпринимателя или юридического лица, но по сути является «безвозмездным финансированием» или предлагает свои услуги в качестве терапевта другим установленным практикам. Это может быть или не быть групповой практикой.Это часто называют «PRN» или «работа по мере необходимости» или. Может случиться так, что в устоявшейся практике есть список ожидания, и им нужно пригласить клиентов на прием к консультанту, прежде чем клиенты решат пойти куда-то еще. Практика заключала бы договор с терапевтом, чтобы увидеть этих клиентов за установленную плату или разделенную плату. Другой пример: частный терапевт уезжает в отпуск и ему нужен другой терапевт, который будет дежурить по вызову или встретиться с клиентами, пока их нет.

При использовании моделей консультирования по контракту в частной практике терапевты, которых вы «наняли», не являются сотрудниками, и им нужно будет выставлять вам счета за свои услуги, чтобы IRS оставалось довольным.В конце года вам нужно будет заполнить форму 1099, указав в IRS, сколько вы заплатили им в течение года. Если человек работает терапевтом по контракту, он несет ответственность за уплату собственных налогов и подоходного налога. Если вы работаете терапевтом по контракту, вам может быть выгодно платить предоплаченные налоги ежеквартально. Опять же, проконсультируйтесь по этому поводу у профессионалов!

Модели для групповой практики

Бизнес-модели групповой практики могут сильно различаться. Как правило, они используют одну из ранее упомянутых моделей совместной практики или консультирования по контракту или их комбинацию с консультантами, работающими в группе.

Модель независимого члена группы

В этой подмодели групповой практики каждый человек, входящий в группу, рассматривается как отдельный человек, занимающийся частной практикой, но просто использует «бренд» группы для продвижения своей индивидуальной практики. Может случиться так, что групповая практика делает всю рекламу и создание рефералов как часть того, что они предоставляют в обмен на разделение гонораров. В рамках этого типа деловых соглашений может быть заключено любое количество соглашений о вознаграждении.Обычно при такой групповой практике есть один или два «собственника» практики, и она обычно создается как юридическое лицо. По сути, все члены группы наняты практикой на оказание услуг. Некоторые или все члены группы могут владеть частью практики.

Модель группы работодателей

Другая вещь, которую может сделать групповая практика, - это просто нанять терапевтов с фиксированной заработной платой или почасовой оплатой. Если это не большая практика, наем терапевтов в качестве сотрудников имеет некоторые недостатки.Номер один заключается в том, что как работодатель вы должны предоставлять такие льготы, как страхование по инвалидности и медицинское обслуживание, для тех, кто работает в этой практике. Все это увеличивает накладные расходы и в некоторой степени увеличивает вашу ответственность. Вы также должны соблюдать трудовое законодательство своего штата и оплачивать компенсационное страхование рабочего. Вы должны отслеживать и платить удерживаемые налоги для сотрудников. Излишне говорить, что как владелец этого вида частной практики вы будете управлять сотрудниками и будете нести ответственность за гораздо больше документов.Это, конечно, влияет на вашу прибыль. Конечно, для терапевтов, работающих в частной практике, в которой они были наняты, вы технически не занимаетесь их частной практикой. Они сотрудники этой частной практики.

Нет одной бизнес-модели частной практики консультирования, которая обязательно лучше другой. Все зависит от ваших индивидуальных потребностей и финансовых целей. Большинство терапевтов, занимающихся частной практикой, начинают как индивидуальные предприниматели, а затем развивают свои навыки. А есть такие, которые просто начинают работать консультантом по контракту в уже установившейся практике.Независимо от того, как вы начинаете или развиваете свою частную практику в качестве консультанта, учитесь и просто делайте это!

Знакомьтесь, Гордон Брюэр, MEd, LMFT

Гордон - автор подкаста и блога «Практика терапии». Он также является президентом и основателем Kingsport Counseling Associates, PLLC. Он терапевт, консультант, бизнес-наставник, тренер и писатель. ПОЖАЛУЙСТА, подпишитесь на подкаст The Practice of Therapy в iTunes, Stitcher и Google Play. Следуйте за нами в Twitter @therapistlearn и Pinterest «Поставьте нам лайк» на Facebook.

Частные черты и атрибуты можно предсказать на основе цифровых записей поведения человека

Аннотация

Мы показываем, что легкодоступные цифровые записи поведения, лайки Facebook, могут использоваться для автоматического и точного прогнозирования ряда высокочувствительных личных атрибутов, включая: сексуальную ориентацию , этническая принадлежность, религиозные и политические взгляды, личностные качества, интеллект, счастье, употребление вызывающих зависимость веществ, разлучение с родителями, возраст и пол. Представленный анализ основан на наборе данных о более чем 58000 добровольцев, которые предоставили свои лайки в Facebook, подробные демографические профили и результаты нескольких психометрических тестов.Предлагаемая модель использует уменьшение размерности для предварительной обработки данных о лайках, которые затем вводятся в логистическую / линейную регрессию для прогнозирования индивидуальных психодемографических профилей на основе лайков. Модель правильно различает гомосексуальных и гетеросексуальных мужчин в 88% случаев, афроамериканцев и кавказских американцев в 95% случаев и между демократами и республиканцами в 85% случаев. Для личностной черты «Открытость» точность прогнозов близка к точности повторного тестирования стандартного личностного теста.Мы приводим примеры ассоциаций между атрибутами и лайками и обсуждаем их значение для персонализации и конфиденциальности в Интернете.

Растущая доля человеческой деятельности, такой как социальное взаимодействие, развлечения, покупки и сбор информации, в настоящее время обеспечивается цифровыми услугами и устройствами. Такое цифровое опосредованное поведение может быть легко записано и проанализировано, что способствует появлению вычислительной социальной науки (1) и новых услуг, таких как персонализированные поисковые системы, рекомендательные системы (2) и целевой онлайн-маркетинг (3). Однако широкая доступность обширных записей индивидуального поведения вместе с желанием узнать больше о клиентах и ​​гражданах создает серьезные проблемы, связанные с конфиденциальностью и владением данными (4, 5).

Мы различаем данные, которые фактически записаны, и информацию, которую можно статистически предсказать на основе таких записей. Люди могут решить не раскрывать определенную информацию о своей жизни, например, о своей сексуальной ориентации или возрасте, и тем не менее, эта информация может быть предсказана в статистическом смысле на основе других аспектов их жизни, которые они раскрывают.Например, крупная розничная сеть в США использовала записи покупок клиентов для прогнозирования беременности своих клиентов-женщин и отправки им своевременных и целенаправленных предложений (6). В некоторых случаях неожиданный поток ваучеров на пренатальные витамины и одежду для беременных может быть приветствован, но он также может привести к трагическому исходу, например, раскрывая (или неправильно предлагая) беременность незамужней женщины ее семье в культуре. где это недопустимо (7). Как показывает этот пример, прогнозирование личной информации для улучшения продуктов, услуг и таргетинга также может привести к опасным нарушениям конфиденциальности.

Прогнозирование индивидуальных черт и атрибутов на основе различных сигналов, таких как образцы письменного текста (8), ответы на психометрический тест (9) или появление мест, в которых живут люди (10), имеет долгую историю. Миграция людей в цифровую среду дает возможность основывать такие прогнозы на цифровых записях человеческого поведения. Было показано, что возраст, пол, род занятий, уровень образования и даже личность можно предсказать из журналов просмотра веб-сайтов (11⇓⇓⇓ – 15). Аналогичным образом было показано, что личность может быть предсказана на основе содержимого личных веб-сайтов (16), музыкальных коллекций (17), свойств профилей Facebook или Twitter, таких как количество друзей или плотность сетей дружбы (18⇓ ⇓ – 21) или язык, используемый их пользователями (22). Кроме того, было показано, что местоположение в сети дружбы в Facebook позволяет предсказать сексуальную ориентацию (23).

Это исследование демонстрирует степень, в которой относительно простые цифровые записи человеческого поведения могут быть использованы для автоматической и точной оценки широкого спектра личных качеств, которые люди обычно считают личными. Исследование основано на Facebook Likes, механизме, используемом пользователями Facebook для выражения своей положительной ассоциации с онлайн-контентом (или «лайком»), таким как фотографии, обновления статуса друзей, страницы продуктов Facebook, спорт, музыканты, книги, рестораны. , или популярные веб-сайты.Лайки представляют собой очень общий класс цифровых записей, подобных поисковым запросам в Интернете, истории просмотра веб-страниц и покупкам по кредитным картам. Например, наблюдение за лайками пользователей, связанными с музыкой, дает информацию, аналогичную наблюдению за записями песен, которые слушают в сети, песен и исполнителей, которые искали с помощью поисковой системы в Интернете, или подписок на связанные каналы Twitter. В отличие от этих других источников информации, отметки «Нравится» в Facebook необычны тем, что в настоящее время они по умолчанию общедоступны.Однако эти другие цифровые записи по-прежнему доступны многочисленным сторонам (например, правительствам, разработчикам веб-браузеров, поисковых систем или приложений Facebook), и, следовательно, аналогичные прогнозы вряд ли будут ограничиваться средой Facebook.

Дизайн исследования представлен на рис. 1. Мы выбрали черты и атрибуты, которые показывают, насколько точным и потенциально навязчивым может быть такой прогнозный анализ, включая «сексуальную ориентацию», «этническое происхождение», «политические взгляды», « религия »,« личность »,« интеллект »,« удовлетворенность жизнью »(SWL), употребление психоактивных веществ (« алкоголь »,« наркотики »,« сигареты »),« оставались ли родители человека вместе, пока человеку не исполнился 21 год. , »И основные демографические атрибуты, такие как« возраст »,« пол »,« статус отношений »и« размер и плотность сети дружбы.Пятифакторная модель (9) баллов личности ( n = 54 373) была установлена ​​с использованием вопросника Международного пула параметров личности (IPIP) с 20 пунктами (25). Интеллект ( n = 1350) был измерен с использованием стандартных прогрессивных матриц (SPM) Равена (26), а SWL ( n = 2340) был измерен с использованием шкалы SWL (27). Возраст ( n = 52 700; среднее, µ = 25,6; SD = 10), пол ( n = 57 505; 62% женщин), статус отношений («холост» / «в отношениях»; n = 46 027; 49% одиноких), политические взгляды («либералы» / «консерваторы»; n = 9 752; 65% либералы), религия («мусульмане» / «христиане»; n = 18 833; 90% христиане) и Информация в социальной сети Facebook [ n = 17 601; средний размер = 204; межквартильный размах (IQR), 206; средняя плотность = 0.03; IQR 0,03] были получены из профилей пользователей в Facebook. Потребление алкоголя ( n = 1196; 50% алкоголя), наркотиков ( n = 856; 21% принимают наркотики) и сигарет ( n = 1211; 30% курят) и остались ли родители пользователя вместе, пока пользователю не исполнился 21 год ( n = 766; 56% остались вместе), были записаны с помощью онлайн-опросов. Визуальная проверка изображений профиля использовалась для определения этнического происхождения случайно выбранной подвыборки пользователей ( n = 7000; 73% европеоид; 14% афроамериканец; 13% другие).Сексуальная ориентация задавалась с помощью поля «Интересует» в профиле Facebook; пользователи, интересующиеся только людьми того же пола, были обозначены как гомосексуалисты (4,3% мужчин; 2,4% женщин), в то время как те, кто интересовался пользователями противоположного пола, были отмечены как гетеросексуалы.

Рис. 1.

Исследование основано на выборке из 58 466 добровольцев из США, полученной через приложение myPersonality Facebook (www. mypersonality.org/wiki), которое включало информацию об их профилях в Facebook, список их лайков ( n = 170 лайков на человека в среднем), результаты психометрических тестов и данные опроса.Пользователи и их отметки «Нравится» были представлены в виде разреженной матрицы «Нравится» пользователю, записи которой были установлены на 1, если существовала связь между пользователем и отметкой «Нравится», и 0 в противном случае. Размерность матрицы пользовательских лайков была уменьшена с помощью сингулярного разложения (SVD) (24). Числовые переменные, такие как возраст или интеллект, были предсказаны с использованием модели линейной регрессии, тогда как дихотомические переменные, такие как пол или сексуальная ориентация, были предсказаны с помощью логистической регрессии. В обоих случаях мы применили 10-кратную перекрестную проверку и использовали k = 100 лучших компонентов SVD.Для сексуальной ориентации, семейного статуса родителей и употребления наркотиков использовалось только k = 30 основных компонентов SVD из-за меньшего числа потребителей, для которых эта информация была доступна.

Результаты

Прогнозирование дихотомических переменных.

На рис.2 показана точность прогнозирования дихотомических переменных, выраженная в терминах площади под кривой рабочих характеристик приемника (AUC), что эквивалентно вероятности правильной классификации двух случайно выбранных пользователей по одному из каждого класса (например,г., самец и самка). Наибольшая точность была достигнута для этнического происхождения и пола. Афроамериканцы и американцы европеоидной расы были правильно классифицированы в 95% случаев, а мужчины и женщины были правильно классифицированы в 93% случаев, что свидетельствует о том, что модели онлайн-поведения, выраженные оценкой лайков, значительно различаются между этими группами, что позволяет провести почти идеальную классификацию.

Рис. 2.

Точность прогноза классификации дихотомических / дихотомических атрибутов, выраженных AUC.

Христиане и мусульмане были правильно классифицированы в 82% случаев, аналогичные результаты были достигнуты для демократов и республиканцев (85%). Сексуальную ориентацию было легче различить среди мужчин (88%), чем среди женщин (75%), что может указывать на более широкий поведенческий разрыв (как видно из поведения в сети) между гетеро- и гомосексуальными мужчинами.

Хорошая точность прогнозов была достигнута для статуса отношений и употребления психоактивных веществ (от 65% до 73%). Относительно более низкая точность статуса отношений может быть объяснена его временной изменчивостью по сравнению с другими дихотомическими переменными (например,g., пол или сексуальная ориентация).

Модель была самой низкой (60%) при выводе о том, остались ли родители пользователей вместе или разлучены до того, как им исполнился 21 год. Хотя известно, что развод родителей действительно оказывает долгосрочное влияние на благополучие молодых людей (28), примечательно, что это можно обнаружить по их лайкам в Facebook. Люди с разлученными родителями имеют более высокую вероятность симпатии к высказываниям, связанным с отношениями, например: «Если я с тобой, то я с тобой, я больше никого не хочу» (Таблица S1).

Прогнозирование числовых переменных.

На рис. 3 представлена ​​точность прогнозирования числовых переменных, выраженная коэффициентом корреляции произведение Пирсона и момента между фактическими и прогнозируемыми значениями. Наибольшая корреляция была получена для возраста ( r = 0,75), за которым следуют плотность ( r = 0,52) и размер ( r = 0,47) сети дружбы Facebook. Следующими были черты личности «Открытость» ( r = 0,43), «Экстраверсия» ( r = 0.40) и «Интеллект» ( r = 0,39). Остальные черты личности и SWL были предсказаны с несколько меньшей точностью ( r = от 0,17 до 0,30).

Рис. 3.

Точность предсказания регрессии для числовых атрибутов и признаков, выраженная коэффициентом корреляции Пирсона между предсказанными и фактическими значениями атрибутов; все корреляции значимы на уровне P <0,001. Прозрачные полосы указывают на исходную точность анкеты, выраженную в показателях надежности повторного тестирования.

Психологические черты - это примеры скрытых черт (т. Е. Черт, которые нельзя измерить напрямую). Как следствие, их значения можно измерить только приблизительно, например, оценивая ответы на анкеты. Прозрачные полосы, представленные на рис. 3, указывают на точность использованных вопросников, выраженную их надежностью повторного тестирования (корреляция момента Пирсона между баллами, полученными одним и тем же респондентом в два момента времени). Корреляция между прогнозируемой и фактической оценкой открытости ( r = 0.43) была очень близка к проверке-ретесту надежности на Открытость ( r = 0,50). Это указывает на то, что для черты открытости наблюдение за лайками пользователя примерно так же информативно, как и использование самой оценки личностного теста. По остальным признакам точность прогнозов соответствует примерно половине надежности повторного тестирования анкеты.

Относительно более низкая точность прогноза SWL ( r = 0,17) может быть связана с трудностью отделения долгосрочного счастья (29) от колебаний настроения, которые меняются со временем.Таким образом, хотя оценка SWL включает изменчивость, связанную с настроением, лайки пользователей накапливаются в течение более длительного периода и поэтому могут подходить только для предсказания долгосрочного счастья.

Количество доступных данных и точность прогнозов.

Результаты, представленные на данный момент, относятся к людям, которым было доступно от одного до 700 лайков. Среднее количество лайков составило 68 на человека (IQR, 152). Следовательно, какова ожидаемая точность для случайного человека и как точность прогнозов изменяется в зависимости от количества наблюдаемых лайков? Используя подвыборку ( n = 500) пользователей, которым было доступно не менее 300 лайков, мы запустили модели прогнозирования, основанные на случайно выбранных подмножествах из n = 1, 2,…, 300 лайков. Результаты, представленные на рис. 4, показывают, что даже знание одного случайного лайка для данного пользователя может привести к незначительной точности прогноза. Знание дополнительных лайков увеличивает точность, но с уменьшением отдачи от каждой дополнительной информации.

Рис. 4.

Точность выбранных прогнозов в зависимости от количества доступных лайков. Точность выражается как AUC (пол) и коэффициент корреляции Пирсона (возраст и открытость). Около 50% пользователей в этой выборке имели не менее 100 лайков и около 20% - не менее 250 лайков.Обратите внимание, что для пола (дихотомическая переменная) базовый уровень случайного предположения соответствует AUC = 0,50.

Прогнозирующая сила лайков.

Индивидуальные черты и атрибуты могут быть предсказаны с высокой степенью точности на основе записей лайков пользователей. В таблице S1 представлена ​​выборка лайков с высокой степенью предсказания, связанных с каждым из атрибутов. Например, лучшими предикторами высокого интеллекта являются «Грозы», «Отчет Колберта», «Наука» и «Кудрявый картофель фри», тогда как на низкий интеллект указывают «Сефора», «Я люблю быть мамой», «Харлей». Дэвидсон »и« Леди Антебеллум.Хорошими предикторами мужского гомосексуализма были «Кампания No H8», «Mac Cosmetics» и «Wicked The Musical», в то время как сильными предикторами мужской гетеросексуальности были «Wu-Tang Clan», «Shaq» и «Замешательство после пробуждения». From Naps. " Хотя некоторые из «лайков» явно связаны с предполагаемым атрибутом, как в случае с кампанией «Нет H8» и гомосексуализмом, другие пары более неуловимы; нет очевидной связи между Curly Fries и высоким интеллектом.

Более того, обратите внимание, что несколько пользователей были связаны с отметками «Нравится», явно раскрывая их атрибуты.Например, менее 5% пользователей, отмеченных как геи, были связаны с явно гей-группами, такими как Кампания «Нет H8», «Быть ​​геем», «Гей-брак», «Я люблю быть геем», «Мы не выбирали быть. Мы были избраны геями ». Следовательно, прогнозы основываются на менее информативных, но более популярных лайках, таких как «Бритни Спирс» или «Отчаянные домохозяйки» (оба умеренно указывают на то, что они геи).

Это дополнительно проиллюстрировано на рис. S1, на котором показаны средние уровни личностных качеств и возраста для нескольких популярных лайков.Каждый лайк привлекает пользователей с разной средней личностью и демографическим профилем и, таким образом, может использоваться для прогнозирования этих атрибутов. Например, пользователи, которым нравился бренд «Hello Kitty», как правило, имели высокие показатели открытости и низкие показатели «добросовестности», «доброжелательности» и «эмоциональной стабильности». Они также чаще имели демократические политические взгляды и были афроамериканцами по происхождению, преимущественно христианами, и были немного ниже среднего возраста. Те же лайки были использованы для создания рис. S2, на котором представлена ​​их относительная популярность в четырех группах: демократы, христиане, гомосексуалисты и афроамериканцы.Например, хотя симпатия к «Бараку Обаме» явно связана с тем, чтобы быть демократом, она также относительно популярна среди христиан, афроамериканцев и гомосексуалистов.

Выводы

Мы показываем, что самые разные личные качества людей, от сексуальной ориентации до интеллекта, могут быть автоматически и точно определены с помощью их лайков в Facebook. Сходство между отметками "Нравится" в Facebook и другими широко распространенными видами цифровых записей, такими как истории просмотров, поисковые запросы или истории покупок, предполагает, что вероятность раскрытия атрибутов пользователей вряд ли ограничится отметками "Нравится".Более того, большое разнообразие атрибутов, предсказанных в этом исследовании, указывает на то, что при соответствующих обучающих данных можно будет выявить и другие атрибуты.

Прогнозирование индивидуальных атрибутов и предпочтений пользователей может использоваться для улучшения многих продуктов и услуг. Например, цифровые системы и устройства (такие как интернет-магазины или автомобили) могут быть разработаны таким образом, чтобы их поведение лучше соответствовало предполагаемому профилю каждого пользователя (30). Кроме того, актуальность маркетинговых и продуктовых рекомендаций можно повысить, добавив психологические аспекты к существующим пользовательским моделям.Например, реклама онлайн-страхования может подчеркивать безопасность при столкновении с эмоционально нестабильными (невротическими) пользователями, но подчеркивать потенциальные угрозы при работе с эмоционально стабильными. Более того, цифровые записи поведения могут предоставить удобный и надежный способ измерения психологических характеристик. Автоматическая оценка, основанная на больших выборках поведения, может быть не только более точной и менее подверженной обману и искажению фактов, но также может позволить проводить оценку во времени для выявления тенденций.Более того, вывод, основанный на наблюдениях за поведением, записанным в цифровой форме, может открыть новые двери для исследований в области психологии человека.

С другой стороны, предсказуемость индивидуальных атрибутов из цифровых записей поведения может иметь значительные негативные последствия, потому что ее можно легко применить к большому количеству людей без получения их индивидуального согласия и незаметно для них. Коммерческие компании, правительственные учреждения или даже друзья в Facebook могут использовать программное обеспечение для определения таких атрибутов, как интеллект, сексуальная ориентация или политические взгляды, которые человек, возможно, не собирался делиться.Можно представить себе ситуации, в которых такие прогнозы, даже если они неверны, могут представлять угрозу благополучию, свободе или даже жизни человека. Важно отметить, что, учитывая постоянно растущее количество цифровых следов, которые люди оставляют после себя, людям становится трудно контролировать, какие из их атрибутов обнаруживаются. Например, простого отказа от материалов откровенно гомосексуального характера может быть недостаточно, чтобы помешать другим узнать вашу сексуальную ориентацию.

Существует риск того, что растущее осознание цифрового воздействия может негативно повлиять на восприятие людьми цифровых технологий, снизить их доверие к онлайн-сервисам или даже полностью отпугнуть их от использования цифровых технологий.Однако мы надеемся, что доверие и добрая воля между сторонами, взаимодействующими в цифровой среде, можно будет сохранить, предоставив пользователям прозрачность и контроль над их информацией, что приведет к индивидуально контролируемому балансу между обещаниями и опасностями цифровой эпохи. Благодарности исследования, а также за комментарии к рукописи.Демонстрация предсказания личности на основе личных оценок доступна на http://www.youarewhatyoulike.com. М.К. получил финансирование от Boeing Corporation и Microsoft Research.

Сноски

  • Автор: M.K. и Т. спланированное исследование; М.К. и D.S. провели исследования; М.К. и Т. проанализированные данные; и M.K., D.S., and T.G. написал газету.

  • Заявление о конфликте интересов: D.S. получила доход как владелец приложения myPersonality Facebook.

  • Эта статья представляет собой прямое представление PNAS.

  • Размещение данных: данные, представленные в этом документе, были размещены в базе данных myPersonality Project (www.mypersonality.org/wiki).

  • Эта статья содержит вспомогательную информацию на сайте www.pnas.org/lookup/suppl/doi:10.1073/pnas.1218772110/-/DCSupplemental.

Доступно бесплатно в Интернете через опцию открытого доступа PNAS.

Эффективность координации помощи при хронических заболеваниях: модели сотрудничества государственного и частного секторов vs.традиционный менеджмент | BMC Health Services Research

  • 1.

    Нуньо Р., Сауто Р., Торо Н. Инициативы комплексной помощи в системе здравоохранения Испании: выдержки из третьей испанской конференции по оказанию помощи при хронических заболеваниях, Сан-Себастьян, 19-20 мая 2011 г. Int J Integr Care . 2012; 12 (2): 1–7.

    Google Scholar

  • 2.

    Nuño-Solinís R. Desarrollo e implementationación de la Estrategia de Cronicidad del País Vasco: lecciones aprendidas. [разработка и реализация стратегии хронизации для Страны Басков (Испания): извлеченные уроки].Gac Sanit. 2016; 30 (Дополнение 1): 106–10 [на испанском языке] ..

    PubMed Статья Google Scholar

  • 3.

    Consejería de Sanidad. Estrategia de atención a pacientes con enfermedades crónicas en la Comunidad de Madrid. [Стратегия внимания к пациентам с хроническими заболеваниями в Мадридском сообществе]. [веб-страница в Интернете]. Мадридский региональный совет; Мадрид; 2013. [цитируется 15 февраля 2017 г.]. Доступно [на испанском языке] по адресу: http: // www.madrid.org/bvirtual/BVCM017570.pdf.

  • 4.

    Mayston DJ. Инициатива частного финансирования в национальной службе здравоохранения: нездоровое явление в новом государственном управлении? Финансовая отчетность и управление. 1999; 15: 249–74.

    Артикул Google Scholar

  • 5.

    Эндрюс Р. НПМ и поиск эффективности. В: ChristensenT LP, редактор. Партнер исследования Ashgate для нового государственного управления. 2-е изд. Берлингтон: издательская компания Ashgate; 2013.

    Google Scholar

  • 6.

    Барлоу Дж., Рорич Дж., Райт С. Европа видит смешанные результаты от государственно-частного партнерства в создании и управлении медицинскими учреждениями и услугами. Health Aff. 2013; 32: 146–54.

    Артикул Google Scholar

  • 7.

    Торчиа М., Калабро А., Морнер М. Государственно-частное партнерство в секторе здравоохранения: систематический обзор литературы.Public Manag Rev.2015; 17: 236–61.

    Артикул Google Scholar

  • 8.

    Legido-Quigley H, Otero L, la Parra D, Alvarez-Dardet C, Martin-Moreno JM, McKee M. Разрушат ли меры жесткой экономии испанскую систему здравоохранения? Бр Мед Дж. 2013; 346: 2363.

    Артикул Google Scholar

  • 9.

    Kohl S, Schoenfelder J, Fügener A, Brunner JO. Использование анализа охвата данных (DEA) в здравоохранении с упором на больницы.Наука управления здравоохранением. 2019; 22 (2): 245–86.

    PubMed Статья Google Scholar

  • 10.

    Ортега-Диас, Мичиган, Оканья-Риола R, Перес-Ромеро C, Мартин-Мартин JJ. Многоуровневый анализ взаимосвязи между структурой собственности и границей технической эффективности в больницах национальной системы здравоохранения Испании. Int J Environ Res Public Health. 2020; 17 (16): 5905. https://doi.org/10.3390/ijerph27165905 PMID: 32823922; PMCID: PMC7459985.

    Артикул PubMed Central PubMed Google Scholar

  • 11.

    Кабаллер-Тарасона М., Вивас-Консуэло Д. Сравнение затрат и эффективности государственно-частного партнерства и государственных больниц в Испании. Heal Econ Rev.2016; 6 (1): 17–23.

    Артикул Google Scholar

  • 12.

    Алонсо Дж. М., Клифтон Дж., Диас-Фуэнтес Д. Влияние нового государственного управления на эффективность: анализ больниц Мадрида.Политика здравоохранения. 2015; 119 (3): 333–40.

    PubMed Статья Google Scholar

  • 13.

    Miquel Gómez A, Nuño Solinis R, Más N, Shortell S, Scheffler RM, Kellogg M. Изучение моделей подотчетного здравоохранения в Испании: сходные нарративы интегрированной помощи, ведения хронических заболеваний и пропаганды культуры здоровья . Int J Integr Care. 2019; 19 (4): 37.

    Артикул Google Scholar

  • 14.

    Cordero-Ferrera JM, Crespo-Cebada E, Murillo-Zamorano LR. Влияние качественных и социально-демографических переменных на показатели эффективности первичной медико-санитарной помощи. Eur J Экономика здравоохранения. 2014. 15 (3): 289–302.

    Артикул Google Scholar

  • 15.

    Дарайо К., Симар Л. Введение переменных окружающей среды в непараметрические пограничные модели: вероятностный подход. J Prod Anal. 2005. 24 (1): 93–121.

    Артикул Google Scholar

  • 16.

    Дарайо К., Симар Л. Передовые робастные и непараметрические методы анализа эффективности. Приложения методологий. Спрингер, Нью-Йорк, 2007a; 248.

  • 17.

    Дарайо К., Симар Л. Условные непараметрические модели Границы для выпуклых и невыпуклых технологий: объединяющий подход. J Анализ производительности. 2007b; 28: 13–32.

    Артикул Google Scholar

  • 18.

    Мастромарко К., Симар Л. Влияние прямых иностранных инвестиций и времени на наверстывание: новые выводы из условного непараметрического пограничного анализа.J Appl Econ. 2015; 30 (5): 826–47.

    Артикул Google Scholar

  • 19.

    Cordero JM, Alonso-Morán E, Nuño-Solinis R, Orueta JF, Arce RS. Оценка эффективности поставщиков первичной медико-санитарной помощи: условный непараметрический подход. Eur J Oper Res. 2015; 240 (1): 235–44.

    Артикул Google Scholar

  • 20.

    Ferreira DC, Marques RC. Следует ли проводить корректировку стационарных пациентов с учетом их сложности и серьезности для оценки эффективности? Свидетельства из Португалии.Наука управления здравоохранением. 2016; 19 (1): 43–57.

    PubMed Статья Google Scholar

  • 21.

    Гирхарт Р. Влияние вторичных переменных окружающей среды на эффективность здравоохранения ОЭСР: надежный условный подход. Политика BE J Econ Analys. 2019; 19 (2): 1–16.

  • 22.

    Варабьева Ю., Бланкарт С.Р., Торбика А., Шрейёгг Дж. Сравнение эффективности больниц в Италии и Германии: непараметрический условный подход, основанный на частичной границе.Наука управления здравоохранением. 2017; 20 (3): 379–94.

    PubMed Статья Google Scholar

  • 23.

    Mastromarco C, Stastna L, Votapkova J. Эффективность больниц в Чешской Республике: подход с условной эффективностью. J Prod Anal. 2019; 51 (1): 73–89.

    Артикул Google Scholar

  • 24.

    Фаррелл MJ. Измерение производственной эффективности. J Royal Stat Soc.Серия А (Общие). 1957; 120 (3): 253–90.

    Артикул Google Scholar

  • 25.

    Холлингсуорт Б., Доусон П.Дж., Маниадакис Н. Измерение эффективности здравоохранения: обзор непараметрических методов и приложений. Наука об управлении здравоохранением. 1999; 2 (3): 161–72.

    Артикул CAS Google Scholar

  • 26.

    Pelone F, Kringos DS, Romaniello A, Archibugi M, Salsiri C, Ricciardi W.Измерение эффективности первичной медико-санитарной помощи с использованием анализа охвата данных: систематический обзор. J Med Syst. 2015; 39 (1): 156.

    PubMed Статья Google Scholar

  • 27.

    Wu C, Chang C, Chen P, et al. Владение больницей и качество обслуживания: чем объясняются различные результаты в литературе. Экон. Здоровья. 2008; 17: 1345–62.

    Артикул Google Scholar

  • 28.

    Холлингсворт Б.Измерение эффективности и продуктивности оказания медицинской помощи. Экон. Здоровья. 2008. 17 (10): 1107–28.

    PubMed Статья Google Scholar

  • 29.

    Worthington AC. Измерение эффективности передовых в здравоохранении: обзор эмпирических методов и избранных приложений. Med Care Res Rev.2004; 61 (2): 135–70.

    PubMed Статья Google Scholar

  • 30.

    Витикайнен К., Улица А, Линна М. Оценка эффективности больниц влияет на результаты различных определений и показателей эффективности больниц. Политика здравоохранения. 2009. 89: 149–59.

    PubMed Статья Google Scholar

  • 31.

    О’Нил Л., Декстер Ф. Освоение рынка стационарных периоперационных услуг с использованием DEA. Наука управления здравоохранением. 2004. 7 (4): 263–73.

    PubMed Статья Google Scholar

  • 32.

    Cook WD, Tone K, Zhu J. Анализ охвата данных: до выбора модели. Омега. 2014; 44: 1–4.

    Артикул Google Scholar

  • 33.

    Бланк Ю.Л., Вальдманис В.Г. Факторы окружающей среды и производительность голландских больниц: полупараметрический подход. Наука об управлении здравоохранением. 2010. 13 (1): 27–34.

    Артикул Google Scholar

  • 34.

    Гугенин Ж.М. Поправка на окружающую среду в DEA: сравнение альтернативных моделей на основе эмпирических данных.Socio Econ Plan Sci. 2015; 52: 41–54.

    Артикул Google Scholar

  • 35.

    Бадин Л., Дарайо С., Симар Л. Объяснение неэффективности непараметрических производственных моделей: современное состояние. Ann Oper Res. 2014. 214 (1): 5–30.

    Артикул Google Scholar

  • 36.

    Симар Л., Уилсон П.В. Двухступенчатый DEA: будьте осторожны. J Prod Anal. 2011. 36 (2): 205–18.

    Артикул Google Scholar

  • 37.

    Казальс С., Флоренс Дж. П., Симар Л. Непараметрическая граничная оценка: надежный подход. J Econ. 2002; 106: 1–25.

    Артикул Google Scholar

  • 38.

    Бадин Л., Дарайо С., Симар Л. Выбор оптимальной полосы пропускания для измерения условной эффективности: подход, основанный на данных. Eur J Oper Res. 2010. 201 (2): 633–40.

    Артикул Google Scholar

  • 39.

    Расин Дж. Последовательная проверка значимости для непараметрической регрессии.J Bus Econ Stat. 1997. 15 (3): 369–78.

    Google Scholar

  • 40.

    Де Витте К., Кортелайнен М. Чем объясняется успеваемость учащихся в гетерогенной среде? Оценка условной эффективности с непрерывными и дискретными переменными среды. Appl Econ. 2013. 45 (17): 2401–12.

    Артикул Google Scholar

  • 41.

    Servicio Madrileño de Salud (SERMAS) [Служба здравоохранения Мадрида].Memorias Anuales 2013 и 2017 de los Hospitales зависимые дель mismo. [Годовые отчеты больниц за 2013–2017 гг.]. Доступно [на испанском языке] по адресу: http://www.comunidad.madrid/servicios/salud/memorias-e-informes-servicio-madrileno-salud По состоянию на 13 июля 2019 г.

  • 42.

    Parkin D, Hollingsworth B. эффективность производства в больницах неотложной помощи в Шотландии, 1991-94: вопросы достоверности при анализе охвата данных. Appl Econ. 1997. 29 (11): 1425–33.

    Артикул Google Scholar

  • 43.

    Озджан Я. Измерение производительности с использованием анализа охвата данных (DEA). В: Озкан Ю.А., редактор. Бенчмаркинг и оценка эффективности здравоохранения Бостон: Springer; 2007.

    Google Scholar

  • 44.

    О’Нил Л., Раунер М., Хайденбергер К., Краус М. Межнациональное сравнение и систематизация исследований эффективности больниц на основе DEA. Socio Econ Plan Sci. 2008. 42 (3): 158–89.

    Артикул Google Scholar

  • 45.

    Бервик Д.М., Нолан Т.В., Уиттингтон Дж. Тройная цель: уход, здоровье и стоимость. По делам здравоохранения (Миллвуд). 2008. 27 (3): 759–69.

    Артикул Google Scholar

  • 46.

    Schiøtz M, Price M, Frølich A, Søgaard J, Kristensen JK, Krasnik A, Ross MN, Diderichsen F, Hsu J. Что-то не так в Дании: сравнение предотвратимых госпитализаций и повторных госпитализаций по поводу хронических заболеваний в датской системе здравоохранения и постоянный Kaiser.Health Serv Res. 2011; 11: 347.

    Артикул Google Scholar

  • 47.

    Сейфорд Л.М., Чжу Дж. Моделирование нежелательных факторов при оценке эффективности. Eur J Oper Res. 2002; 142: 16–20.

    Артикул Google Scholar

  • 48.

    Cooper WW, Seiford LM, Tone K. Анализ охвата данных: подробный текст с моделями, приложениями, ссылками и программным обеспечением DEA-решателя. Нью-Йорк: Springer Science & Business Media; 2007 г.

    Google Scholar

  • 49.

    Тиманн О., Шрейёгг Дж. Изменения в эффективности больниц после приватизации. Наука об управлении здравоохранением. 2012. 15 (4): 310–26.

    Артикул Google Scholar

  • 50.

    Pérez Romero C, Ortega Díaz MI, Ocaña Riola R, Martín Martín JJ. Análisis de la eficiencia técnica en los Hospitales del Sistema Nacional de Salud español. [анализ технической эффективности больниц Испанской национальной системы здравоохранения].Gac Sanit. 2017; 31 (2): 108–15 [на испанском языке].

    PubMed Статья Google Scholar

  • 51.

    Pérez-Romero C, Ortega-Díaz MI, Ocaña-Riola R, Martín-Martín JJ. Многоуровневый анализ технической эффективности больниц Испанской национальной системы здравоохранения по собственности и типу управления. Gac Sanit. 2019; 33 (4): 325–32 [на испанском языке].

    PubMed Статья Google Scholar

  • 52.

    Цай Т.К., Джа А.К., Гаванде А.А., Хакман Р.С., Блум Н., Садун Р. Практика правления и управления больницей в значительной степени зависит от показателей клинического качества больницы. Health Aff. 2015; 34 (8): 1304–11.

    Артикул Google Scholar

  • 53.

    Lega F, Prenestini A, Spurgeon P. Важен ли менеджмент для повышения эффективности и устойчивости систем и организаций здравоохранения? Систематический обзор и план будущих исследований.Цените здоровье. 2013; 16 (1 приложение): S46–51.

    PubMed Статья Google Scholar

  • 54.

    Li Q, Racine JS. Непараметрическая эконометрика: теория и практика. Princeton: Princeton University Press; 2007. с. 746.

  • Между государственным и частным: политика, управление и новые модели портфеля для реформы городской школы (серия образовательных инноваций) (9781934742686): Балкли, Катрина Э., Хениг, Джеффри Р., Левин, Генри М., Кубинец, Ларри: Книги

    Эта книга выходит на неизведанную территорию разнообразных школ, находящихся под управлением центрального городского управления. Он подчеркивает различные цели, политическую динамику и результаты в разных городских условиях. Он объединяет это разнообразие с всеобъемлющими концепциями и участниками, такими как фонды и федеральное правительство. Это значительно увеличивает наше понимание школьной реформы и выбора родителей. - Майкл Кирст, почетный профессор образования и делового администрирования, Стэнфордский университет.

    Модели управления портфелем представляют собой новейший подход к организации большой городской школьной системы.Эта важная книга представляет собой первую значительную попытку изучить эту новую и развивающуюся реформу управления и рассматривает реформу в ее более широком теоретическом, политическом и политическом контексте и дает подробное описание четырех новаторских округов, которые теперь используют различные версии модели. Помимо прочего, в книге ясно говорится, что эта модель реформы управления, как и предыдущие, не является панацеей. - Хелен Ф. Лэдд, профессор государственной политики Эдгара Томпсона и профессор экономики школы Сэнфорд, Университет Дьюка

    В этом вдумчивом и исчерпывающем тексте по управлению портфелем описывается, как и насколько хорошо работает эта новая реформа.Его всестороннее рассмотрение этого вопроса создает основу для понимания и улучшения этой в значительной степени непроверенной идеи реформы. Эта книга представляет собой аргументированный анализ и обсуждение новой, но в значительной степени непроверенной модели реформы образования. - Гэри Мирон, профессор образования, Университет Западного Мичигана.

    Между государственным и частным исследует инновационный подход к управлению школьным округом, который был принят в ряде городских округов в последние годы: модель управления портфелем , в которой «центральный офис наблюдает за портфелем школ, предлагающих различные организационные и учебные темы, включая традиционные государственные школы, частные организации и чартерные школы.«В этом томе исследуются важнейшие вопросы, связанные с управлением портфелем, оцениваются как перспективы, так и потенциальные ловушки модели, рассматриваются важные контексты для оценки этих амбициозных усилий по реформированию районного управления, а также предлагаются подробные примеры четырех городских округов - Чикаго, Нью-Йорк. Йорк, Филадельфия и Новый Орлеан - первопроходцы этой новой модели ». Эта книга выходит на неизведанную территорию разнообразных школ, находящихся под управлением центрального городского офиса. Он подчеркивает различные цели, политическую динамику и результаты в разных городских условиях.Он объединяет это разнообразие с всеобъемлющими концепциями и участниками, такими как фонды и федеральное правительство. Это значительно увеличивает наше понимание школьной реформы и выбора родителей »- Майкл Кирст , почетный профессор, образование и бизнес-администрирование, Стэнфордский университет« Модели управления портфелем представляют собой новейший подход к организации большой городской школьной системы. Эта важная книга представляет собой первую значительную попытку изучить эту новую и развивающуюся реформу управления и рассматривает реформу в ее более широком теоретическом, политическом и политическом контексте и дает подробное описание четырех новаторских округов, которые теперь используют различные версии модели.Среди прочего, в книге ясно сказано, что эта модель реформы управления, как и предыдущие, не является панацеей ». - Хелен Ф. Лэдд , профессор государственной политики Эдгара Томпсона и профессор экономики Sanford School , Университет Дьюка »В этом вдумчивом и исчерпывающем тексте по управлению портфелем описывается,« как »и« насколько хорошо »работает эта новая реформа. Его всестороннее рассмотрение этого вопроса создает основу для понимания и улучшения этой в значительной степени непроверенной идеи реформы.Эта книга представляет собой аргументированный анализ и обсуждение новой, но в значительной степени непроверенной модели реформы образования »- Гэри Мирон , профессор образования, Университет Западного Мичигана Катрина Э. Балкли - доцент кафедры лидерства в сфере образования в Государственном университете Монклера. Джеффри Р. Хениг - профессор политологии и образования Педагогического колледжа и профессор политологии Колумбийского университета Генри М. Левин - профессор экономики и образования Педагогического колледжа Колумбийского университета Уильям Херд Килпатрик.

    С задней обложки

    Между государственным и частным исследует инновационный подход к управлению школьным округом, который был принят в ряде городских округов в последние годы: модель управления портфелем , в которой «центральный офис наблюдает за портфелем школ, предлагающих различные организационные и учебные темы, включая традиционные государственные школы, частные организации и чартерные школы ». В этом томе исследуются важнейшие вопросы, связанные с управлением портфелем, оцениваются как перспективы, так и потенциальные ловушки модели, рассматриваются важные контексты для оценки этих амбициозных усилий по реформированию районного управления и предлагаются подробные примеры четырех городских округов - Чикаго, Нью-Йорка и других. Филадельфия и Новый Орлеан - первопроходцы этой новой модели.

    «Эта книга выходит на неизведанную территорию разнообразных школ, находящихся под управлением центрального городского управления. Он подчеркивает различные цели, политическую динамику и результаты в разных городских условиях. Он объединяет это разнообразие с всеобъемлющими концепциями и участниками, такими как фонды и федеральное правительство. Это значительно увеличивает наше понимание школьной реформы и выбора родителей ». - Майкл Кирст , почетный профессор образования и делового администрирования, Стэнфордский университет

    «Модели управления портфелем представляют собой новейший подход к организации большой городской школьной системы.Эта важная книга представляет собой первую значительную попытку изучить эту новую и развивающуюся реформу управления и рассматривает реформу в ее более широком теоретическом, политическом и политическом контексте и дает подробное описание четырех новаторских округов, которые теперь используют различные версии модели. Помимо прочего, в книге четко указано, что эта модель реформы управления, как и предыдущие, не является панацеей ». - Хелен Ф. Лэдд , профессор государственной политики Эдгара Томпсона и профессор экономики Сэнфордской школы, Университет Дьюка

    «Этот вдумчивый и исчерпывающий текст по управлению портфелем описывает как« как », так и« насколько хороша »эта новая реформа. работающий.Его всестороннее рассмотрение этого вопроса создает основу для понимания и улучшения этой в значительной степени непроверенной идеи реформы. Эта книга представляет собой аргументированный анализ и обсуждение новой, но в значительной степени непроверенной модели реформы образования ». - Гэри Мирон , профессор образования, Университет Западного Мичигана

    Катрина Э. Балкли - доцент кафедры лидерства в сфере образования в Государственном университете Монклера. Джеффри Р. Хениг - профессор политологии и образования Педагогического колледжа и профессор политологии Колумбийского университета. Генри М. Левин - профессор экономики и образования Уильяма Херда Килпатрика в педагогическом колледже Колумбийского университета.

    Об авторе

    Катрина Э. Балкли - доцент кафедры лидерства в сфере образования в Государственном университете Монклера. Джеффри Р. Хениг - профессор политологии и образования Педагогического колледжа и профессор политологии Колумбийского университета. Генри М. Левин - профессор экономики и образования Уильяма Херда Килпатрика в педагогическом колледже Колумбийского университета.

    Новые бизнес-модели для частных сотовых сетей

    До внедрения частного LTE на рынке услуг связи доминировали три основные категории бизнес-моделей. Модель на основе сотовой сети , которая использует лицензированный спектр, предлагает услуги подключения на основе трафика для модели, ориентированной на OPEX, когда предприятия платят ежемесячно в зависимости от использования услуг. С другой стороны, у вас есть модель на основе частной сети , которая использует нелицензированный спектр для модели, более ориентированной на капитальные затраты, и выделенных сетей наземной мобильной радиосвязи общего пользования (PLMR).Эти две традиционные модели останутся, но множество точек перегиба теперь стимулируют широкий набор новых бизнес-моделей, в том числе:

    • Внедрение технологий сотовой связи 4G и 5G в частных сетях, как в совместно используемом, так и в лицензируемом спектре
    • Прекращение использования устаревших беспроводных сетей, таких как PLMR
    • Внедрение сегментации сети в публичных сетях
    • Реализация совместного использования сети для спектра, сетевых активов, операций или комбинаций этих трех составляющих

    Объясняя эти варианты и способы создания новых бизнес-моделей, вы можете упростить для своих бизнес-клиентов понимание вариантов и убедиться, что они соответствуют их конкретным потребностям.

    Пять ключевых инструментов для разработки бизнес-моделей частных сетей

    1. Доступ к лицензированному спектру
    2. Право собственности на сетевое оборудование и программное обеспечение
    3. Управление и эксплуатация сетей
    4. Гибридный, общедоступный и частный, использование сети
    5. Срезы публичных сетей для частного использования

    Доступ к лицензированному спектру

    Технология сотовой связи 4G и 5G может использоваться в трех различных типах спектра.Варианты нелицензированного и совместно используемого спектра доступны для всех предприятий, а для лицензионных вариантов спектра требуется партнер с лицензированными активами спектра.

    У партнера, владеющего лицензированным спектром, есть два основных варианта. Во-первых, они могут сдавать в аренду доступ к спектру или предоставлять спектр, интегрированный с более широким предложением. Это довольно новая идея, поскольку аренда может быть ограничена географическим положением, временем или конкретным использованием. Вторая альтернатива - предложить спектр как часть более широкого предложения - услуги полного подключения, при которой владелец спектра также владеет оборудованием и управляет сетью.Поставщики услуг также могут рассмотреть возможность предложения комбинаций спектра и управляемых сетевых операций предприятиям, заинтересованным в владении сетевыми активами, с последним вариантом для поставщиков услуг, предлагающим спектр и сетевые активы предприятиям, желающим управлять своими собственными сетями.

    Принято ожидать сохранения статус-кво: бизнес-модели на основе сегментов данных как единственный вариант для сотовых сетей в лицензированном спектре и нелицензированный спектр как единственный вариант для корпоративных сетей с управляемым доступом.Существенным моментом здесь является то, что и поставщикам услуг, и предприятиям необходимо изучить более широкий спектр вариантов лицензированного сотового спектра, особенно потому, что наиболее инновационный спектр для услуг 5G - в диапазоне высоких частот - существует только в виде лицензированного спектра.

    Право собственности на сетевое оборудование и программное обеспечение

    Когда дело доходит до владения сетевыми активами, компании могут пойти двумя разными путями.

    1. Модель, ориентированная на капитальные затраты: покупка и владение необходимыми сетевыми активами
    2. Модель, ориентированная на OPEX: полагаться на сетевые активы, принадлежащие поставщику услуг связи или третьей стороне, которой принадлежат сетевые активы.

    Инвестиционные стимулы влияют на выбор оптимальной модели владения сетевыми активами и должны отвечать на следующие вопросы:

    • Предназначена ли сеть для обслуживания собственных нужд предприятий или используется для сочетания частных и общедоступных приложений?
    • Что определяет инвестиционные решения - частные или общественные потребности?
    • Согласованы ли поставщики услуг и затронутые предприятия в отношении требуемых сроков и размера инвестиций?
    • Будет ли сеть предоставлять услуги от нескольких поставщиков сотовых услуг?

    Диапазон возможных ответов на эти вопросы открывает больше возможностей для поставщиков услуг и предприятий, чем мы когда-либо видели раньше.Также есть возможность для владельцев чистых активов ввести

    рынок, на котором ни поставщики услуг, ни предприятия не желают владеть сетевыми активами.

    Управление и эксплуатация сетей

    Сегодня компании обычно полагаются на партнера по эксплуатации сети для предоставления услуг сотовой связи, а также локальных сетей. Поставщики услуг связи предлагают услуги сотовой связи в лицензированном спектре. Системные интеграторы предлагают беспроводные локальные сети в качестве управляемой услуги для предприятий, а малые и средние предприятия управляют своими сетями.

    Эти две модели для служб беспроводной сети различаются, когда дело доходит до управления сетями:

    • Услуги сотовой связи предоставляются на всем пути от пользовательского устройства до ядра мобильных сетей
    • Услуги беспроводной локальной сети зависят от двух сетевых доменов - беспроводной сети в помещении клиента и виртуальных частных сетей Ethernet / IP в служебных помещениях

    Внедрение частных сотовых сетей открывает новые возможности. С одной стороны, частные сотовые сети могут управляться поставщиками услуг связи для выделенного или совместного использования.С другой стороны, предприятия могут управлять сотовой сетью, предназначенной для их бизнеса. Оптимальные решения также связаны между управлением облачной инфраструктурой и уровнями приложений.

    Гибридные, публичные и частные сети

    Когда дело доходит до бизнеса, часть решений по бизнес-модели зависит от характера сочетания использования частных и общедоступных сетей. Создание сетей 4G и 5G в бизнес-помещениях может служить обеим целям. Общедоступная сеть может сосредоточиться на обслуживании вашего персонала и любых посетителей с возможностью подключения к их личной рабочей среде, такой как смартфоны, планшеты и ноутбуки.

    Необходимость улучшения услуг сотовой связи в служебных помещениях для общественного пользования часто возникает из-за недостаточного покрытия и емкости сотовой связи внутри помещений, а также из-за необходимости устранения белых пятен в зоне покрытия сотовой связи вне помещений.

    Использование частной сети направлено на обслуживание бизнес-процессов без подключения к глобальным сотовым сетям. Эти сети закрыты для внешнего взаимодействия. Как радиосети, так и базовые сети находятся в помещениях предприятия и могут взаимодействовать с распределенными облачными платформами.

    Модель гибридной сети служит обеим целям, с логическим разделением двух частей в одной физической сети. Радио-часть всегда является общей, а основные части могут быть расположены и управляться по-разному.

    Необходимость служить обеим целям влияет на три варианта выше.

    Срезы публичных сетей для частного использования

    Последняя часть рассмотрения бизнес-модели относится к разделению сети, которое является важным нововведением для сотовых сетей.Разделение сети позволяет провайдеру услуг связи адаптировать емкость и возможности, используемые для различных целей. Внедрение сегментации сети обеспечивает разделение различных типов трафика, что позволяет использовать функциональные различия между различными сегментами с возможностью создания совершенно разных бизнес-моделей между типами сегментов.

    В самой простой форме вы определяете два широких сетевых сегмента для сети: один частный и один общедоступный сегменты локальной сети.Консолидация наземной подвижной радиосвязи общего пользования для обеспечения национальной безопасности и общественной безопасности, а также услуг подвижной связи общего пользования в одной физической сети использует два разных сегмента.

    Срезы сети

    также могут быть более детализированными, обслуживая категорию вариантов использования - отделение расширенного мобильного широкополосного трафика от различных категорий Интернета вещей. Я вижу нарезку сети как белую краску на дорогах. Разделение однотипных транспортных средств и обеспечение возможности сосуществования автобусных и велосипедных полос и их динамического изменения.

    Нарезка сети находится на первых этапах цикла реализации и инновационной бизнес-модели. Наиболее важным шагом является переход от «одного среза для всех» к созданию частного и общедоступного срезов одной и той же физической сети, что уже происходит в небольших масштабах. Увеличение масштаба разделения сети на сотовые сети может стимулировать два основных потока инноваций. Во-первых, предприятия могут выбрать часть общедоступной сети как реальный вариант для своих нужд частной сети - что до сих пор было невозможно.Во-вторых, предприятия могут повысить ценность реализации локальной сети, используя ее как в частных, так и в общественных целях. В-третьих, сети могут предлагать более высокую степень детализации услуг связи между оконечными устройствами и устройствами с высоким качеством и безопасностью.

    Лучшая бизнес-модель для вас и вашего бизнеса

    Выбор бизнес-модели будет варьироваться в зависимости от отрасли, но основная цель этого сообщения в блоге - помочь вам выйти за рамки частных и публичных моделей и увидеть более широкую картину.Чтобы побудить вас мыслить нестандартно, с преобладанием принципа «универсальный подход» и выходить за рамки при определении будущих бизнес-моделей для частных, гибридных и сегментов сотовых сетей.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *