Data Day

🤖 Эпоха умной автоматизации: классический Airflow или AI для решения задач рисков?

Автоматизировать сбор и обновление данных — только часть глобальной задачи. В риск-менеджменте важно превратить поток метрик в систему, которая самостоятельно выявляет отклонения, приоритизирует проблемные сегменты и помогает переходить от мониторинга десятков дашбордов к конкретным действиям.

О том, как выстроить такую систему и найти баланс между инструментами, на Форуме Scoring Day 2026, который проводит команда Data Day, расскажут Марина Капуш и Александр Кадыров из Ozon Банка.

Вы узнаете:

✅ почему противопоставление Airflow и AI некорректно и как эти инструменты дополняют друг друга;

✅ как научить систему автоматически находить аномалии в портфеле и приоритизировать их без ручного мониторинга;

✅ за счет каких подходов к автоматизации можно сократить полный цикл квартального проекта в 3 раза;

✅ как освободить до 20% рабочего времени риск-аналитиков от поиска проблем и перенаправить его на принятие решений.

Марина Капуш — руководитель отдела портфельного управления B2B Ozon Банка.

Александр Кадыров — руководитель отдела аналитики продуктов финансирования бизнеса Ozon Банка.

👉 Сайт и программа Форума

‼️ Друзья, напоминаем: открыт прием заявок на питч-сессию «Теорема молодых» в рамках Форума Scoring Day (который проводит команда Data Day).

На ней разработчики технологических решений, стартапы и научные команды смогут презентовать свои проекты и пройти отбор в финтех-акселератор Газпромбанк.Тех.

И отличная новость: срок подачи заявок продлен до 21 сентября!

Команды, прошедшие предварительный скоринг, получат до 10 минут на выступление перед экспертами акселератора, а также 2 билета на Scoring Day.

По итогам питч-сессии перспективные проекты смогут:

✅ пройти отбор в трек «Финтех.Стартапы» или «Финтех.Наука» и получить 1 млн рублей на развитие под задачи банка уже на старте;

✅ запустить пилот с финансированием до 10 млн рублей на реальных задачах Газпромбанка;

✅ получить доступ к экспертизе и инфраструктуре банков-партнеров;

✅ по результатам пилота привлечь инвестиции до 300 млн рублей.

Участие бесплатное.

‼️ Развиваете финтех-стартап или технологическое решение для финансового рынка? Успейте подать заявку до 21 сентября и представьте свой проект лидерам банковской сферы на Scoring Day 2026.

👉 Подать заявку

Друзья, 22 сентября на Форуме риск-менеджеров, который проводит команда Data Day, будет особенно много пространства для диалога: участники смогут обсудить реальные кейсы, задать спикерам прямые вопросы и вместе найти решения.

Для дата-аналитиков, CDO и архитекторов данных это редкая возможность увидеть бизнес-изнанку рисков и синхронизировать DS-модели с реальными потерями и регуляторными требованиями.

Рассказываем о трех специальных форматах программы.

🔹 Круглый стол «„Там всё уже случилось“. Кто успеет спасти свой залоговый портфель, а кто останется с неликвидом на балансе?»

Фокус: рост просрочки, стремительное обесценение залогов и реальные потери при взыскании. Разберем, как минимизировать дисконт и что делать с имуществом, которое зависло мертвым грузом.

• Формат: разбор прикладных сценариев и ответы на вопросы зала (включая анонимные через QR-код).

• Спикеры: Андрей Лаврентович (Банк Синара), Павел Русаков (Московская служба экспертизы и оценки), Евгений Кочетков (Финуниверситет). Модератор — Игорь Подколзин (Московская служба экспертизы и оценки).

🔹 Keynote-мастер-класс: «Машинное обучение и генеративные модели в риск-менеджменте»

• Фокус: технологический стек и переход от жестких rule-based-алгоритмов к адаптивным архитектурам на базе LLM и GenAI. Поговорим о гибридных платформах и контроле качества генераций.

• Практическая польза: банки сравнят архитектурные подходы и принципы экспертной верификации моделей,, а финтех и МФО определят точки внедрения, где экономический эффект оправдывает затраты на контроль.

• Спикер: Александр Дьяконов — д. ф.-м. н., первый чемпион мира по Data Science на Kaggle, экс-лидер ИИ-направлений в Т-Банке и Ozon, сейчас возглавляет исследовательский отдел команды рекомендаций в AI VK.

🔹 Круглый стол «Модельный риск: три линии защиты и то, что происходит между ними»

• Фокус: распределение зон ответственности между разработчиками, владельцами моделей и валидацией. На конкретных примерах разберем каскадные ошибки в кредитном конвейере и действия при превышении лимитов.

• Результат: готовый прикладной чек-лист для аудита собственных моделей.

• Спикеры: Иван Кондраков (ВТБ), Вадим Ломской (МКБ), Андрей Духовный (Сбер)..

👉 Сайт и программа Форума

Друзья, на форуме Scoring Day 2026 , который 23 сентября проводит команда Data Day, у разработчиков технологических решений, стартапов и научных команд будет возможность пройти отбор в финтех-акселератор Газпромбанк.Тех, «запитчив» свой проект на сессии «Теорема молодых».

До 15 сентября вы можете подать заявку на выступление в питчах на Scoring Day. Если заявка пройдет предварительный скоринг, то вы сможете выступить перед экспертами и представителями финтех-акселератора, а также получите 2 билета на Scoring Day для представителей вашей команды.

Питч-сессия «Теорема молодых» пройдет в параллельном зале. У команд будет до 10 минут на презентацию проекта.

По итогам питч-сессии перспективные команды получат возможность:

✅ пройти отбор в трек «Финтех.Стартапы» или «Финтех.Наука» акселератора Газпромбанк.Тех и получить 1 млн рублей на развитие проекта под задачи банка уже на старте;

✅запустить пилотный проект с финансированием до 10 млн рублей и протестировать решение на реальных задачах Газпромбанка;

✅ получить доступ к экспертизе и инфраструктуре банков-партнеров;

✅по результатам пилотного проекта получить возможность привлечь инвестиции до 300 млн рублей.

Участие в отборе — бесплатное.

‼️ Если вы развиваете финтех-стартап или создаете технологическое решение для финансового рынка, подавайте заявку и получите шанс представить свой проект представителям банковской сферы на Scoring Day 2026!

Друзья, на сайте Scoring Day 2026, который проводит команда Data Day, опубликовали программу с темами выступлений.

23 сентября в Quattro Space выступят эксперты из Сбера, Банка России, ДИТ Москвы, ВТБ, Альфа-Банка и других компаний. Они поделятся наработками в области интеллектуального скоринга и защиты данных в ИИ-среде, а также кейсами создания доверенных ИИ-платформ.

На форуме вы узнаете стратегии лидеров и их кейсы:

— Как меняется ландшафт скоринга, антифрода и ИИ в финансах?
— Что регулятор думает о моделях нового поколения?
— Как поведенческие данные меняют оценку риска за пределами кредита?
— Кто атакует ваши модели — и выдержат ли они проверку регулятором завтра?

Вот о чем будут говорить эксперты форума:

➣ О преимуществах использования агрегированных данных БКИ для снижения рисков в розничном кредитовании расскажет Нвер Симонян, руководитель направления разработки ML и скоринговых моделей Банка России.

➣ Кейс о том, как геймификация в мобильном приложении банка помогла существенно поднять объемы выдачи продуктов, представит Мария Степанова, руководитель направления по интеллектуальному анализу данных Альфа-Банка.

➣ На рисках агентных ИИ-систем и современных подходах к их защите сосредоточится Евгений Кокуйкин, основатель HiveTrace и руководитель лаборатории безопасности искусственного интеллекта в ИТМО.

➣ Рекомендациями внедрения AI-агентов в контур разработки решений для ускорения time-to-market без потери контроля поделится Артём Карпов, директор по рискам компании «Баланс-Платформа».

➣ Классический Airflow или AI для решения задач рисков? Ключевой вопрос эпохи умной автоматизации в совместном докладе разберут эксперты Ozon Банка: Марина Капуш, руководитель отдела портфельного управления B2B, и Александр Кадыров, руководитель отдела аналитики продуктов финансирования бизнеса.

➣ Скрытую экономику кредитного скоринга и результаты сравнительного анализа кредитных конвейеров топ-30 банков представит Роман Божьев, директор направления кредитной аналитики в МСБ Объединенного Кредитного Бюро.

➣ О том, как ускорить вычисления для ИИ с помощью света и способны ли оптические процессоры конкурировать с GPU, поведает Станислав Страупе, к.ф.-м.н., научный руководитель Центра квантовых технологий Сбера.

➣ Возможности применения ИИ с нейрогенезом и управляемым вниманием в финтех-секторе раскроет Андрей Лаврентьев, руководитель отдела развития технологий «Лаборатории Касперского».

➣ Сергей Алексеев, член экспертного комитета Минцифры и директор ряда аэрокосмических компаний, объяснит, как космический телеком и спутниковые данные формируют «орбитальный слой финансов» и переписывают правила финтех-рынка.

➣ Взаимосвязь нейроморфных вычислений и естественного интеллекта в механизмах принятия решений проанализирует Сусанна Гордлеева, директор НИИ нейронаук и профессор кафедры нейротехнологий ННГУ.

➣ Бизнес-кейс использования технологии конфиденциальных вычислений (MPC) для мониторинга рыночных зарплат продемонстрирует C&B-директор Андрей Кириллов.

Также в программе заявлены:

— Пленарная сессия «Как меняется ландшафт скоринга, антифрода и искусственного интеллекта в финансах».

— Панельная дискуссия «Машиночитаемое регулирование для баланса безопасности и инноваций: мечты о справедливости, необходимость или бесчеловечность?».

— Панельная дискуссия «Передовые алгоритмы и ИИ-фреймворки для скоринга и антифрода».

— Питч-сессия «Теорема молодых». На Scoring Day у разработчиков технологических решений, стартапов и научных команд будет возможность «запитчить» свой проект на сессии «Теорема молодых» и в числе лучших пройти отбор в финтех-акселератор Газпромбанк.Тех. Подробности на сайте Форума

👉 Сайт и программа Форума

📊 Как использовать агрегированные данные БКИ для защиты розничного портфеля?

Ни одно отдельно взятое БКИ не владеет более чем 30% информации о заемщике. В условиях постепенной (а не скачкообразной) трансформации рынка стандартных внутренних моделей банков становится недостаточно: чтобы вовремя скорректировать риск-политику, кредиторам необходим предиктивный макровзгляд на поведение заемщиков во всей финансовой системе.

О том, как объединение данных всех БКИ помогает управлять качеством портфеля и снижать потери, на Форуме Scoring Day 2026, который проводит команда Data Day, расскажет Нвер Симонян, руководитель экспертной группы Департамента небанковского кредитования Банка России.

Вы узнаете:

✅ как скоринг на основе агрегированных данных всех БКИ помогает заблаговременно выявлять накопление рисков в сегментах до того, как ухудшение станет массовым;

✅ почему углубленный анализ кредитной истории окупается кратно и способен приносить до 300+ рублей сокращения годовой просрочки на каждый вложенный рубль;

✅ как переход от оценки отдельного заемщика к анализу поведения схожих групп в масштабах всего рынка обеспечивает ранние сигналы об уязвимостях.

И многое другое.

Нвер Симонян — руководитель экспертной группы Департамента небанковского кредитования Банка России. Отвечает за разработку ML и скоринговых моделей для анализа розничного блока и надзор за качеством скоринговых услуг. Ранее запускал кредитный конвейер в корпоративном блоке, систему ML-оценки недвижимости в ипотеке и управлял кредитным портфелем в крупнейших банковских группах.

👉 Сайт и программа Форума

Друзья, на сайте Форума риск-менеджеров 2026, который проводит команда Data Day, опубликовали программу с темами выступлений.

22 сентября в Quattro Space выступят 25+ спикеров из ЦБ, Сбера, Альфа-Банка, ВТБ, Газпромбанка, WB Банка и других компаний.

Вот о чем будут говорить эксперты форума:

✅ Скрытые угрозы и риски бесконтрольного использования сотрудниками ИИ-помощников осветит Вадим Ситосенко, начальник Департамента операционных рисков Газпромбанка.

✅ О трансформации подходов к аудиту моделей в эпоху масштабной экспансии ИИ расскажет Ирина Куликова, руководитель направления аудита моделей и СУР Сбера.

✅  Марзият Мамалаева, главный аудитор Альфа-Банка, уделит внимание модельному риску и специализированным платформам для управления жизненным циклом моделей.

✅ Михаил Васильев, руководитель департамента внедрения, развития и контроля ИИ-решений Альфа-Банка, продемонстрирует подходы к оценке реальных финансовых эффектов от внедрения искусственного интеллекта.

✅ Правовую методологию обеспечения информационной безопасности ИИ-систем на финансовом рынке детально рассмотрит Михаил Ионцев, руководитель проектов Юридического департамента Банка России.

✅ Возможностям и рискам кредитных процедур для селлеров внутри маркетплейсов посвятит свое выступление Георгий Герсамия, начальник управления рисков малого и среднего бизнеса WB Банка.

✅ Какие залоги сегодня находятся под угрозой утраты и как управлять ими без обрушения стоимости обеспечения и давления на капитал, раскроет Антон Вовк, старший вице-президент, руководитель департамента залогов Банка ВТБ.

✅ Информацией о новом слое операционной отчетности вне регуляторного периметра — контуре нерегистрируемых событий — поделится Владимир Козлов, независимый риск-менеджер (GARP FRM), председатель экспертного совета Форума риск-менеджеров 2026 .

✅ Практическую методику качественной оценки оперрисков через самооценку и стресс-тестирование презентуют представители компании РИСКФИН: Игорь Фаррахов, заместитель генерального директора по развитию, и Елена Розанова, советник генерального директора.

✅  Метод факторной декомпозиции отклонения DR от PD для стабилизации качества прогнозов представят эксперты Газпромбанка — Олег Ушаков, начальник Центра независимой валидации, и Артак Геворкян, управляющий директор Центра.

✅ Опытом Банка ВТБ в области импортозамещения АСУОР как драйвера трансформации риск-процессов поделится Сергей Варакин, зам. начальника управления Департамента интегрированного управления рисками, начальник отдела методологии и анализа операционных рисков.

✅ Эволюцию скоринга и переход к комплексной AI-модели, видящей профиль клиента целиком, опишет Михаил Шабалин, начальник управления технологий математического моделирования МТС Банка.

Также в программе заявлены дискуссии и круглые столы - о них обязательно расскажем в следующих постах!

На Форуме риск-менеджеров вы сможете сопоставить свои подходы с практикой лидеров рынка, разобрать реальные кейсы коллег и определить, какие регуляторные и технологические тренды требуют немедленной перестройки процессов. 

👉 Сайт и программа Форума

Друзья, если вы вдруг не знали: 22–23 сентября команда Data Day проводит два события — 👉 Форум риск-менеджеров и 👉 Scoring Day.

Оба форума напрямую про финансовые инновации, но с разных ракурсов:
- Scoring Day — про AI, новые архитектуры моделей, LLM-агентов, поведенческие данные и антифрод,
- Форум риск-менеджеров — про ИИ в риск-контуре, AI-модели клиента, автоматизацию и управление рисками новых технологий.

Для банков это особенно актуально сейчас: вопрос уже не в том, внедрять ли AI, а в том, как сделать это промышленно, безопасно и с понятным эффектом для бизнеса.

Подробности и регистрация выше 👆

Топовые аналитики, рисковики и дата-сайентисты из Сбера, Банка России, Т-Банка, Альфа-Банка, ВТБ, Газпромбанка и других компаний выступят 22–23 сентября на двух главных отраслевых событиях осени: 15-м юбилейном Scoring Day и Форуме риск-менеджеров.

23 сентября — юбилейный 15-й Scoring Day.

На форуме обсудят будущее скоринга, антифрода и AI, кросс-отраслевой скоринг, передовые алгоритмы и архитектуру нового модельного ядра, надежность моделей и устойчивость к регуляторным изменениям.

Среди спикеров: Станислав Страупе (Сбер), научный руководитель Центра квантовых технологий, Нвер Симонян (Банк России), руководитель экспертной группы, Юлий Шамаев (ВТБ), вице-президент, DS Lead стрима моделирования R&D, Марина Ананьева (Т-Банк), руководитель ML-направлений, и другие.

👉 Все спикеры
👉 Программа и регистрация

22 сентября — Форум риск-менеджеров.

Клубный формат, круглые столы и живое общение с ведущими специалистами по банковским рискам в РФ. В программе — макрориски, количественный риск-менеджмент, модельные и операционные риски, операционная устойчивость и применение генеративного ИИ.

Среди спикеров: Антон Вовк (ВТБ), руководитель департамента залогов, старший вице-президент, Рауф Рагимов (МП Банк), зам. председателя правления, Вадим Ситосенко (Газпромбанк), начальник Департамента операционных рисков, Ирина Куликова (Сбер), руководитель направления аудита моделей и системы управления рисками, Александр Дьяконов (AI VK), руководитель исследовательского отдела команды рекомендаций, и другие.

👉 Все спикеры
👉 Программа и регистрация

Оба события пройдут в Quattro Space, Москва. Посетите их оба или отправьте членов команды, чтобы получить полный срез того, куда движется рынок продвинутой аналитики и управления рисками в финансовой сфере.

По промокоду БАНКСТА на оба форума:
– Для командного билета получите +1 билет для коллеги или руководителя.
– Для партнеров и участников выставки — дополнительный ролл-ап в подарок.

Ждем вас!
22 сент. — клубный формат и живое общение на Форуме риск-менеджеров.
23 сент. — будущее скоринга, AI и моделирования на Scoring Day.

Реклама.18+ Рекламодатель: ООО «Регламент» ИНН 7708323273 erid=2Vtzqx6DijD

🤖 «Электронный человек» и классическое право: как регулировать действия ИИ-агентов в финансах

Использование ИИ-агентов в финансовом секторе становится всё более востребованным, а вместе с этим растет и объем правовых вызовов: от защиты персональных данных и интеллектуальной собственности до фундаментальных вопросов теории права.

О том, как регулятор смотрит на правовые риски применения автономных алгоритмов, на Data Day 2026 рассказала Екатерина Дёмкина, заместитель директора Юридического департамента Банка России.

🔹 Кто заключает сделку: «стирание воли» и новый субъект
Классическая теория сделок строится на неразрывной связи внутренней воли субъекта и ее внешнего волеизъявления. Когда посредником между банком и клиентом становится ИИ-агент (или так называемый «электронный человек»), возникает эффект делегирования и частичного «стирания» воли оригинального субъекта в пользу автоматизированного инструментария.

Подобное уже встречалось в интернет-торговле или роботизированном трейдинге, однако специфика ИИ в том, что его поведение менее прогнозируемо: система оперирует вероятностями, а не жестко зашитыми алгоритмами, сохраняя за собой определенную дискрецию в принятии финального решения.

В этом вопросе регулятору лучше придерживаться принципа технологической нейтральности. Существующих институтов права пока достаточно, чтобы закрывать базовые риски. Концептуально воля и ответственность остаются за человеком (или организацией), который делегировал машине принятие решений. Конструкция юридической ответственности по-прежнему замыкается на реальных субъектах, а не на цифровой сущности.

🔹 Черный ящик и бремя доказывания
Главная сложность при оценке правомерности действий ИИ — невозможность легко восстановить цепочку шагов, приведших к результату. Международная практика и доктрина сходятся в одном: критически важно разрабатывать интерпретируемые и объяснимые модели. Если дело дойдет до суда или административного разбирательства, стороны должны иметь возможность воспроизвести логику принятия решения, чтобы определить виновного: финансовую организацию, разработчика решения или самого потребителя (если тот осознанно шел на риск, зная об ограничениях и неидеальности модели).

🔹 Угроза финансовой стабильности и качество данных
Отдельный системный риск — зависимость множества финансовых институтов от одних и тех же внешних платформ и источников данных. Если ИИ-модели обучены на некачественных или искаженных датасетах, ошибка масштабируется на весь рынок. В будущем предметом регулирования может стать сама архитектура данных и процессов принятия решений.

🔹 Тактика регулятора: осторожное наблюдение
Мы находимся на ранней фазе развития ИИ-инструментов. Задача регулятора на данном этапе — оставаться внимательным и осторожным наблюдателем. Не тормозить технологическое развитие избыточными барьерами, но превентивно оценивать риски для потребителей финансовых услуг до того, как они перерастут в критическую массу проблем.

—
😁 Канал Data Day в MAX

🤖 Агентные LLM или классический ML: что действительно приносит пользу бизнесу?

Интерес к большим языковым моделям продолжает расти, а агентные решения становятся одним из главных технологических трендов. Но финансовая индустрия ориентирована не только на инновационность — ей важно получать измеримый бизнес-эффект уже в краткосрочной перспективе. Как превратить LLM из модной технологии в работающий инструмент?

Об этом на Scoring Day 2026, который проводит команда Data Day, расскажет Павел Смирнов, лидер команды управления перспективных алгоритмов машинного обучения Банка ВТБ.

Вы узнаете:

✅ как оценивать реальную пользу агентных LLM для бизнеса и выбирать задачи, в которых их внедрение действительно оправданно;

✅ как устроен проект портфельного управления для клиентов всех сегментов крупного банка и в чем ценность связки агентной LLM и классических ML-моделей as tools;

✅ как агент может стать оркестратором ML-моделей и управлять их взаимодействием;

✅ какие преимущества, ограничения и риски возникают при внедрении подобных систем в финансовой индустрии.

Павел Смирнов — лидер команды управления перспективных алгоритмов машинного обучения Банка ВТБ. Начинал карьеру в области теоретической физики в Академии наук, после чего более десяти лет работал в индустрии wealth management —от HFT в prop firm до AI/ML в портфельном управлении в банке.

👉 Сайт и программа Форума

‼️ Друзья, открыта регистрация на Форум риск-менеджеров 2026, который проводит команда Data Day! Форум состоится 22 сентября на площадке Quattro Space.

В этом году форум пройдет в новом интерактивном формате и будет особенно полезен CDO, дата-сайентистам, разработчикам моделей и всем, кто работает с данными и AI. В фокусе — практические задачи: от калибровки и обогащения предиктивных моделей до внедрения GenAI и построения архитектуры риск-контура.

Вместо коротких выступлений участников ждут 20-минутные доклады с подробным разбором реальных кейсов, используемых подходов и технологий, а также обсуждение решений вместе с экспертами рынка.

В программе:

✅ Панельная дискуссия «Макрориски без лишних слов»: ставка, инфляция, курс, кредитная активность — в формате прямого спора экономистов

✅ «Количественный риск-менеджмент»: оценка и хеджирование рисков, калибровка PD и LGD, сегментация портфеля и индикаторы раннего предупреждения.

✅ «Операционные риски: инцидент есть, риска нет»: риск-аппетит, лимиты потерь, замена ИТ-вендоров и практикум по классификации реальных инцидентов.

✅ «Архитектура риск-контура с использованием ИИ»: ИИ-агенты, управление рисками GenAI и выбор между in-house разработкой и готовым решением.

✅ Keynote. Машинное обучение и генеративные модели в риск-менеджменте (формат живого общения с гостем - Александром Дьяконовым из AI VK.

В числе спикеров: Данил Трофимов (Банк ВТБ), Рауф Рагимов (МП Банк), Антон Вовк (Банк ВТБ), Вадим Ситосенко (Газпромбанк), Александр Дьяконов (AI VK), Юрий Полянский (ex-ПСБ), Дмитрий Голембиовский (Банк ПСБ), Игорь Фаррахов (РИСКФИН).

Уникальная "фишка" этого года — три круглых стола, за которыми участники смогут встретиться с ведущими специалистами по управлению рисками в России, задать им вопросы и обсудить актуальные проблемы в формате живой дискуссии.

Круглые столы*:
— «Модельный риск: три линии защиты и то, что происходит между ними»
— «Там всё уже случилось». Кто успеет спасти свой залоговый портфель, а кто останется с неликвидом на балансе?
— Круглый стол со спикерами сессии 3 «Операционные риски: инцидент есть, риска нет»

* Темы предварительные, возможны корректировки.

⚡️ Новые регуляторные условия, операционная устойчивость, модельные риски и внедрение генеративного ИИ — элементы сложного пазла современного риск-контура. 22 сентября будем складывать его вместе с ведущими экспертами банковского рынка России. Присоединяйтесь!

👉 Сайт и программа Форума

Weekly Data News: пауза в обучении от OpenAI, тесты китайских GPU в России и доступ к госданным

OpenAI приостановила тренировку новых моделей из-за киберрисков. OpenAI впервые временно остановила обучение передовых систем: одна из перспективных моделей, Astra, вплотную приблизилась к уровню киберопасности Critical. В результате компания на две недели заморозила RL-обучение флагманских решений, а самый масштабный запуск frontier-RL все еще остается на паузе.

На фоне инцидента OpenAI усилила внутренние протоколы безопасности: ужесточила изоляцию sandbox-сред, ввела строгие сетевые фильтры и усилила контроль за действиями моделей. Для Astra и других cyber-моделей теперь применяются повышенные требования защиты.

Кроме того, расширился мониторинг reasoning и tool calls. Любые аномалии анализируются многоуровневыми автопроверками, а время реакции ИБ-команды на критические инциденты ограничено 30 минутами. Накладные расходы на такой надзор уже увеличили затраты вычислительных мощностей на inference примерно на 20%.

Российские компании тестируют китайские ИИ-ускорители вместо чипов Nvidia. MWS AI и Rubytech протестировали программно-аппаратный комплекс с восемью китайскими GPU, на котором запустили языковые модели Cotype Pro 3 (27 млрд параметров) и Cotype Light 3 (9 млрд параметров). В ряде тестов ПАК показал быстродействие на уровне систем с Nvidia H100. Коммерческий релиз решения намечен на 2027 год.

Эксперты отмечают, что быстрого отказа от экосистемы Nvidia ожидать не стоит из-за проблем совместимости и недостаточной зрелости китайского софта. При этом более зрелые решения Huawei Ascend уже демонстрируют 60–80% от производительности H100 в зависимости от типа нагрузки, а сама отечественная инфраструктура постепенно движется к мультиплатформенности.

Бизнес запросил доступ к госданным для тренировки ИИ-моделей. Российские компании направили в Минэкономразвития и Минцифры инициативу по созданию защищенной среды с доступом к государственным и ведомственным массивам данных для обучения ИИ. Как пишет «Коммерсантъ», работать с отраслевыми ГИС и реестрами смогут авторы суверенных моделей — в режиме защищенного контура, исключающего прямое копирование или выгрузку информации.

Инициативу рассчитывают запустить через экспериментальный правовой режим (ЭПР), подготовив финальные параметры для ведомств к октябрю. Главным барьером остаются регуляторные нормы: работа с медицинской и иными защищенными категориями тайн потребует точечных изменений в законах.

—
😁 Канал Data Day в MAX

Друзья, 23 сентября команда Data Day проводит юбилейный 15-й Scoring Day 2026 — главное событие осени в сфере скоринга, антифрода и ИИ в финансах.

У представителей DS/ML-сообщества будет возможность:

• Изучить опыт внедрения передовых архитектур: разобрать реальные кейсы применения графовых сетей, трансформеров и генеративных моделей в скоринге и антифроде вместо классических подходов.
• Усилить защиту и контроль модельного пайплайна: узнать, как на практике выявлять состязательные атаки и синтетические данные, управлять дрейфом сотен моделей и обеспечивать их объяснимость для регулятора.
• Найти новые идеи за рамками финтеха: оценить применимость нестандартных источников данных, квантовых вычислений и методов из смежных наук для решения задач моделирования.

👉 Регистрируйтесь заранее, чтобы успеть до повышения цен 24 августа!

На Форуме соберутся сотни ведущих экспертов из крупнейших банков, технологических гигантов и компаний-разработчиков скоринговых решений для обмена практическим опытом.

В числе спикеров:
✅ Игорь Симоненко / Государственная дума ФС РФ, Руководитель аппарата фракции Политической партии «НОВЫЕ ЛЮДИ».

✅ Станислав Страупе / Сбер, научный руководитель Центра квантовых технологий Сбера и руководитель сектора квантовых вычислений Центра квантовых технологий МГУ, к.ф.-м.н.

✅ Нвер Симонян / Банк России, Руководитель экспертной группы, Департамент небанковского кредитования.

✅ Юлий Шамаев / Банк ВТБ, вице-президент - DS Lead стрима Моделирование RnD Банка ВТБ / начальник управления моделирования партнерств и ИТ-процессов.

✅ Дмитрий Кузьмин / ДИТ Москвы, Руководитель проектов Департамента информационных технологий.

✅ Марина Ананьева / Т-Банк, руководитель ML-направлений в бизнес-линиях, RecTech & AutoML, PhD in C.S.

✅ Нияз Исмагилов / Ассоциация «Цифровые технологии в промышленности», руководитель центра квантовых вычислений.

✅ Сусанна Гордлеева / НИИ нейронаук ННГУ. Директор НИИ нейронаук, профессор кафедры нейротехнологий ННГУ, руководитель центра нейроморфных вычислений Университета Неймарк.

И другие.

⚡️ Побеждает тот, кто внедряет быстрее. Обсудим, как передовые технологии, еще недавно бывшие теорией, сегодня успешно работают под капотом ИТ-систем.

👉 Программа Форума
👉 Регистрация участников

Biweekly Data News: Yandex AI Studio добавляет трассировку ИИ-агентов, Anthropic готовится к рекордному IPO, а Intel патентует орбитальные дата-центры

В Yandex AI Studio появился инструмент Monium Traces для анализа поведения ИИ-агентов. Данные выводятся в интерфейсе, адаптированном для работы с большими текстами и спецификой LLM.

Классический мониторинг малоэффективен для агентных систем: даже при нормальных метриках агент может выбрать неподходящий инструмент, потерять контекст или попасть в бесконечный цикл. Чтобы найти источник ошибки, разработчикам важно видеть не только код, но и всю последовательность принятых решений.

Трейсы становятся одним из ключевых элементов observability для ИИ-агентов. Они показывают полный путь выполнения задачи, включая вызовы инструментов, ответы модели, системные и пользовательские промпты, а также контекст каждого шага. Фактически разработчик может проследить, как агент «рассуждал» перед выдачей результата.

Anthropic может выйти на IPO с оценкой в рекордные $2 трлн. Если прогноз сбудется, размещение станет крупнейшим в истории и опередит потенциальное IPO SpaceX.

Ожидания связаны с резким ростом бизнеса компании. По итогам 2026 года инвесторы прогнозируют выручку Anthropic на уровне $100–120 млрд — более чем в десять раз выше прошлогоднего показателя. Сама компания после подачи документов в SEC в июне финансовые результаты не комментирует.

Прямых публичных аналогов Anthropic в США нет, поэтому инвесторы ориентируются на таких бенефициаров ИИ-рынка, как Palantir и Nebius, которые торгуются примерно по 55 годовых выручек. При этом сохраняются риски: конкуренция с китайскими разработчиками, регуляторное давление, судебные споры с властями США и высокая стоимость флагманской модели — она более чем в 2,5 раза дороже решения OpenAI. По данным FT, клиенты становятся чувствительнее к цене ИИ-сервисов, однако Anthropic продолжает наращивать долю среди американских компаний.

Intel патентует концепцию орбитальных дата-центров, предполагающую перенос управления спутниковой инфраструктурой с наземных станций в космос.

Согласно концепции, на средней или геостационарной орбите будут находиться высокопроизводительные спутники-контроллеры. Они смогут автономно управлять группировкой более простых аппаратов на низкой околоземной орбите, отвечая за маршрутизацию, распределение задач и координацию сетевого трафика.

Перенос управляющей логики на орбитальные узлы позволит упростить конструкцию низкоорбитальных спутников и снизить стоимость их производства. В отличие от проектов SpaceX и Google, серверы Intel предназначены только для обслуживания самой спутниковой группировки, а не для предоставления вычислительных ресурсов внешним клиентам.

Новая заявка расширяет патент, одобренный в феврале. При этом информации о разработке Intel реального космического оборудования пока нет.

🤖 ИИ в банках обсуждают как продукт для клиентов и как способ оптимизации внутренних операций.

Но заметно реже — как инструмент самого руководителя.

На Форуме Data Day 2026 прозвучала важная мысль: ИИ для топ-менеджера — это уже не ChatGPT для подготовки писем.

Это новая операционная модель, в которой руководитель работает не только с людьми, но и с цифровыми исполнителями.

При этом есть разрыв: банки активно инвестируют в ИИ, а решения по этим инициативам принимают руководители, у которых не всегда есть личный опыт работы с ИИ-агентами.

Разница здесь существенная:

✅ чат-бот — отвечает.

✅ агент — помогает делать.

Анализирует данные, собирает отчеты, правит документы — встраивается в рабочие процессы.

И без такого практического опыта сложнее точно оценивать возможности и ограничения ИИ.

Именно поэтому руководители ИД «Регламент», включая председателя оргкомитета Форума, 14 августа идут на практический интенсив по Claude Code для предпринимателей. Будем разбираться, как делегировать рутину цифровым сотрудникам на реальных кейсах.

‼️ ИИ не заменит руководителя. Но руководитель с ИИ работает иначе!

5-й форум Data Day 2026 зарекомендовал себя как главное место встречи экспертов и лидеров всего рынка, работающих с данными. Сегодня событие охватывает самые разные отрасли — от ритейла и агропромышленности до образования и финтеха. Участники обсуждали, как с помощью данных строить точные прогнозы, минимизировать риски, оптимизировать бизнес-процессы и находить новые точки роста.

«Многие коллеги смогут здесь найти для себя интересные идеи, познакомиться с теми, кто аналогичные проблемы уже у себя успешно решил или активно решает. Плюс здесь представлено большое количество компаний, которые предлагают полезные технологические решения, с которыми как минимум стоит познакомиться», — поделился впечатлениями Алексей Бондаренко, вице-президент — начальник Департамента управления данными Газпромбанка.

«Сегодня роль юриста меняется: от классического сопровождения бизнес переходит к партнерству, где юрист участвует в проекте с самого старта. Data Day — это отличная возможность получить то самое "стереометрическое" представление о процессах и расширить свой профессиональный кругозор», — рассказал Михаил Ионцев, руководитель проектов Юридического департамента Банка России

«На форуме собрано очень много представителей разных индустрий и компаний разного масштаба. И этим этот форум прекрасен, потому что можно с разных точек зрения обсудить важную для нас проблему: что вообще делать с данными, как с ними работать на практике и как во всё это великолепие встраивать искусственный интеллект», — отметила Вера Янкина, директор направления по работе с данными «Лемана Тех».

«В направлениях, связанных с данными, одна из существенных особенностей — это большое количество интровертов, типичных айтишников и аналитиков. И мы действительно иногда маловато общаемся друг с другом, маловато обмениваемся знаниями. Именно такие форумы, как Data Day, позволяют этот недостаток исправить», — подчеркнул Виктор Кантор, основатель онлайн-школы MLInside.

‼️ Смотрите итоговый ролик форума этого года — и до встречи на следующем!

ИИ масштабирует не только эффективность, но и последствия. Готовы ли ваши данные к эпохе автономных агентов?

Одно дело, когда аналитический вывод читает человек — он может заметить противоречие и запросить проверку. Совсем другое, когда ИИ-агент сам принимает решения в реальном времени: заказывает товар, меняет логистический маршрут, формирует предложение или оценивает риски.

В этой точке качество данных из ИТ-метрики превращается в вопрос операционной устойчивости бизнеса.

Чтобы безопасно масштабировать ИИ, компаниям нужны не просто мощные модели, а управляемая среда:
– доверенные источники и понятная семантика;
– актуальные корпоративные знания;
– прозрачное происхождение ответа;
– доступы, соответствующие роли пользователя;
– метрики качества и пороги уверенности;
– участие человека в критичных сценариях.

В этой архитектуре CDO становится ключевым связующим звеном между бизнесом, ИТ, безопасностью и AI-командами. Его задача — сделать так, чтобы путь от данных к автоматическому решению был прозрачным и проверяемым.

Совместная статья организаторов Data Day 2026 и HeadExpert развивает ключевые выводы исследования NEXT CDO:

– почему governance должен работать непосредственно в момент исполнения;
– какие 6 шагов помогут перейти от красивого пилота к надежному промышленному AI-сценарию.

Исследование подготовлено HeadExpert при поддержке партнеров: Aston, DECO Systems, Ассоциации больших данных и Клуба CDO.

👉 Читать статью
👉 Читать полный отчет NEXT CDO и рассчитать свой индекс nCDO

—
😁 Канал Data Day в MAX

Инсайты HeadExpert на Data Day 2026: как управление данными трансформируется в управление компанией?

Как меняется роль CDO в компаниях, которые уже работают с ИИ – или готовятся масштабировать его в ближайшие годы?

Этот вопрос был ключевым для участников дискуссии NEXT CDO на Форуме Data Day, который состоялся 9 июля.

Главный вывод:
Функция данных сохраняет свой классический фундамент (платформа, качество, доступы, архитектура и аналитика), но при этом выходит на новый уровень ответственности.

Теперь от нее ждут:
– понятной связи с бизнес-решениями,
– измеримого эффекта,
– готовой среды для безопасной работы ИИ.

5 ключевых тезисов дискуссии:

• Доверие к показателям. Бизнесу важна не просто статистика, а четкое понимание: какое именно действие должно последовать за конкретной цифрой.

• Разделение ответственности. Прямой P&L применим лишь к отдельным дата-продуктам. Для большинства же инициатив эффективнее всего работает совместная ответственность CDO и бизнеса.

• Гибкость организационной структуры. Централизованная, гибридная и федеративная модели управления могут быть одинаково эффективными. Главное – ясность ролей и правил.

• ИИ как мультипликатор рисков. С приходом ИИ цена «грязных» данных, устаревших знаний и некорректно настроенных доступов возрастает в разы.

• Новая зона лидерства CDO. Ключевым приоритетом становится обеспечение сквозного доверия – к самим данным, ML-моделям, ответам ИИ и решениям на их основе.

На чем основаны эти выводы?

В основе дискуссии – масштабное исследование NEXT CDO, организованное агентством HeadExpert в партнерстве с Aston, DECO Systems, Ассоциацией больших данных и Клубом CDO.

Отчет, представленный на Data Day 2026, базируется на 25 глубинных интервью с лидерами индустрии данных.

👉 В статье "От данных к бизнес-решениям: эволюция роли CDO в инсайтах форума Data Day" собраны подробные выводы дискуссии и практические шаги для компаний, которые хотят перейти от точечных дата- и AI-проектов к управляемой системе.

👉 Читать полный отчет NEXT CDO / Рассчитать свой индекс nCDO

—
😁 Канал Data Day в MAX

Друзья, 9 июля состоялся 5-й Форум Data Day 2026. Впечатляющие итоги в цифрах:

2000+ участников
5 отраслевых треков
90+ спикеров

👉 Подробности в пострелизе по ссылке

Ниже - ключевые тезисы из обсуждений экспертов:

1️⃣Качество данных важнее доступности ИИ: сам по себе искусственный интеллект не исправляет слабые бизнес-процессы, а лишь масштабирует хаос. Без надежного фундамента данных алгоритмы бессильны.

2️⃣Безопасный обмен вместо накопления: будущее за созданием отраслевых платформ и консорциумов. Объединение разрозненных данных в единые экосистемы превращает их в практические бизнес-инструменты.

3️⃣Прагматичный ИИ вместо хайпа: наибольшую маржинальность приносят не модные технологии ради пиара, а «скучные» прикладные сценарии.

4️⃣Трансформация человеческого капитала: ключевой барьер внедрения технологий — не их сложность, а готовность команд работать в связке с ИИ. Высвобожденный ресурс перераспределяется на создание новых продуктов.

5️⃣Переход к Model-Driven на высокой скорости: в условиях сжимающегося рынка у компаний нет времени на долгие эксперименты — выигрывают те, кто быстрее перестраивает бизнес-модели вокруг ИИ-инфраструктуры.

6️⃣Данные как главный ресурс АПК: в агросекторе побеждает не объем земли, а умение объединять полевые, производственные и рыночные данные в единую экосистему для управления урожайностью и себестоимостью.

7️⃣Транспорт и логистика в борьбе за маржу: сокращение доли посредников и сжатие маржинальности заставляют компании внедрять тяжелые ML-модели в ядро процессов для предиктивной оценки спроса и оптимизации цепочек поставок.

«За пять лет Data Day прошел путь от небольшого отраслевого форума о технологиях работы с данными до одного из крупнейших мультиотраслевых событий, посвященных трансформации бизнеса под влиянием данных и ИИ. Масштаб события в этом году — 2000+ участников, 90+ спикеров и новые отраслевые треки — стал возможен благодаря расширению направлений и вовлечению все большего числа индустрий», — подвела итоги форума генеральный директор ИД «Регламент» Евгения Якунина.

👉 Полный текст пострелиза по ссылке

—
😁 Канал Data Day в MAX