Доход Check Point по итогам 2010 г. вырос на 19%

Доход Check Point по итогам 2010 г. вырос на 19%

Компания Check Point Software Technologies объявила результаты финансовой деятельности за четвертый квартал 2010 г., а также результаты всего финансового года, завершившегося 31 декабря 2010 г.



Общий доход в отчетном квартале достиг показателя $318,5 млн, что на 17% больше по сравнению с $272,1 млн за четвертый квартал 2009 г. Операционная рентабельность по стандартам ГААП составила $162,0 млн, что на 24% больше по сравнению с $130,6 млн за четвертый квартал 2009 г., тогда как не по стандартам ГААП операционная рентабельность составила $183,6 млн, на 20% превысив аналогичный показатель 2009 г. ($152,7 млн).

Чистая прибыль по ГААП в четвертом квартале составила $137,4 млн, что на 25% больше по сравнению с $109,5 млн за четвертый квартал 2009 г.; прибыль на разводненную акцию по стандартам ГААП составила $0,64, что на 25% больше по сравнению с $0,51 за аналогичный период 2009 г. В свою очередь, чистая прибыль не по ГААП составила $156,2 млн, что на 21% больше по сравнению с $129,5 млн за четвертый квартал 2009 г.; при этом прибыль на разводненную акцию не по ГААП составила $0,73, что на 20% больше по сравнению с $0,61 годом ранее.

Отложенная выручка по состоянию на 31 декабря 2010 г. достигла отметки в $464,6 млн, что на 9% превысило аналогичный показатель по состоянию на 31 декабря 2009 г. ($425,3 млн). Денежные средства от основной деятельности в четвертом квартале составили $162,8 млн, что на 18% больше по сравнению со $138,1 млн за четвертый квартал 2009 г. В течение отчетного квартала Check Point выкупила 1,16 млн акций общей стоимостью $50 млн.

По итогам 2010 г. общий доход компании достиг отметки в $1097,9 млн, что на 19% больше по сравнению с $924,4 млн годом ранее. Показатель операционной рентабельности в 2010 г. составил $535 млн по ГААП (рост 29% — $415,0 млн в 2009 г.) и $622,7 млн не по ГААП (рост 23% — $505,7 млн в 2009 г.).

Чистая прибыль по ГААП составила в 2010 г. $452,8 млн, что на 27% больше по сравнению с $357,5 млн в 2009 г.; прибыль на разводненную акцию по ГААП составила $2,13, что на 26% превысило аналогичный показатель 2009 г. ($1,68). Соответственно, чистая прибыль не по ГААП составила $528,0 млн, что на 21% больше по сравнению с $435,3 млн годом ранее; прибыль на разводненную акцию не по ГААП составила $2,48, на 21% превысив аналогичный показатель 2009 г. ($2,05).

Денежные средства от основной деятельности по итогам 2010 г. составили $674,1 млн, что на 23% больше показателя 2009 г. в $548,7 млн.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru