Weekly Data News: Минцифры режет сроки хранения данных, ChatGPT идет в визуальный шопинг, MWS запускает хаб LLM

Минцифры предложило банкам сократить срок хранения персональных данных в 2 600 раз. Речь идет о большинстве согласий граждан на обработку данных, которые банки получают через инфраструктуру «Цифрового профиля»: срок их хранения предлагается уменьшить с 50 лет до семи дней. Об этом говорится в опросе, который Банк России разослал кредитным организациям в середине марта 2026 года.

Согласно документу, согласия клиентов, например на выдачу кредитов и проведение операций с овердрафтом, предлагается хранить семь дней, а согласие на открытие счета цифрового рубля — полгода.

Участники банковского рынка называют инициативу спорной и нелогичной. По их мнению, такое предложение, вероятно, исходило от технических специалистов, которые предположили, что сокращение сроков хранения позволит снизить нагрузку на ИТ-инфраструктуру.

OpenAI внедряет визуальный поиск товаров в ChatGPT. Сервис становится инструментом для визуального шопинга: пользователь может загрузить изображение, найти похожие товары, сравнить цены и характеристики, а также уточнить результаты через диалог с моделью.

В основе решения лежит Agentic Commerce Protocol, который позволяет ритейлерам передавать в систему товарные фиды, акции и другие данные с поддержкой популярных e-commerce-платформ. При этом оформление заказа и оплата по-прежнему происходят на стороне продавца.

Для бизнеса это открывает прямой доступ к аудитории с высокой покупательской способностью, а также создает новые возможности для запуска торговых сценариев и приложений внутри ChatGPT.

Исследователи из R&D-центра «Т-Технологий» представили новые методы оценки и ускорения генерации модульных тестов с помощью LLM. Команда разработала два подхода, которые дополняют друг друга и позволяют быстро оценивать качество автоматически сгенерированных тестов без их запуска на реальном коде и без длительного процесса сборки. Это помогает сократить время тестирования и снизить нагрузку на инфраструктуру.

Обе разработки ориентированы на использование в реальных инженерных процессах. На практике такие инструменты могут упростить разработку, сократить время на написание тестов и повысить качество кода за счет более полного тестового покрытия.

MWS Cloud запустила сервис MWS GPT Model Hub в публичном облаке MWS Cloud Platform. Он дает компаниям доступ к большим языковым моделям через API и позволяет быстро подключать их к своим продуктам и системам без управления инфраструктурой.
Сервис работает на базе платформы MWS GPT. Сейчас в нем доступны 10 открытых LLM, включая модели DeepSeek, Google, Alibaba, Zhipu AI, Moonshot AI и BAAI. До конца года компания планирует добавить еще 10 моделей, в том числе для преобразования текста в речь и аудио в текст.