А вот и нет. Они неправильно рапортовали о сумме выданных кредитов, просто обсчитался софт. Это по поводу ниш для IT компаний в традиционном банкинге.

По просьбе подписчиков короткая презентация по ИИ

С конференции ЦУПИС. Если интересно, мы можем тут сделать серию сверхкоротких публикаций по забавным историям по ИИ. Поставьте что нибудь приятное, если это Вам интересно. Или что-то неприятное, чтобы мы не загружали хороший платёжный канал всякой ерундой.

Как обещали, будем каждый день выкладывать короткие истории про ИИ. Вот первый хорошо задокументированный ИИ - шахматный автомат Кемпелена. Он довольно долго побеждал самых умелых игроков, пока в павильоне не случился пожар и умный карлик был вынужден вылезти из автомата. Можно посмеяться над наивностью предков, но отдадим должное их мастерству: представьте себе, как сложно было считывать и делать ходы без видеокамер, микросхем и моторчиков.

Первый настоящий шахматный автомат El Ajedrecista показали в 1914 году и он решал скромную задачу - ставил мат одинокому королю королем и ладьей. Эта задача алгоритмизируема, то есть можно написать на бумаге правила типа «Если король там, то ладья туда». По сути, мы берём кусочек нашего знания и переносим в компьютер. В современном понимании это не ИИ (хотя прекрасная ремесленная поделка) — ИИ начинается там, где знания не вкладываются, а появляются в процессе. Как ни удивительно, это не требует сложной машинерии - как мы увидим, такое можно сделать из спичечных коробков и бусин, и они будут самообучаться.

Вот занятная история. Правда, мы понимаем, что это - заслуга сверхусловий по вкладам. 17% с пополнением/снятием из традиционных банков не даёт никто. Скорее всего «честная» экосистемность дала бы результат слабее.

Банки маркетплейсов обогнали конкурентов по приросту вкладов. За период с января по май объем денежных средств, размещённых физическими лицами на вкладах в Яндекс Банке, увеличился в 2,5 раза и составил 37,4 миллиарда рублей. В то же время, Озон Банк за этот же период увеличил объем привлечённых депозитов в 2,1 раза, достигнув отметки в 10,4 миллиарда рублей.

Выкладываем обещанные ответы на поднятые в ходе семинара вопросы. Напоминаем, что более подробное обсуждение есть в записи семинара.

Традиционно будем рады, если поделитесь вашими мыслями по поводу института НППУ в общем и законопроекта в частности.

https://telegra.ph/Voprosy-k-seminaru-Associacii-po-NPPU-07-29-4

Выше мы упомянули про алгоритмизированный искусственный интеллект (который сейчас в неком загоне). Модные нейросети работают на обратном принципе самообучения. Есть прекрасный пример, на одном слайде рассказывающий суть самообучаюших нейросетей - это автомат Дональда Мичи для игры в крестики-нолики. Это 300 спичечных коробков, к которым приставлен помощник-карлик 😊. На каждом коробке нарисована позиция в игре и лежат цветные бусины, каждая из которых соответсвует позиции на поле: красная - верхний правый угол, зеленая - нижний левый и так далее. В отличии от автомата Кемпелена, карлик очень глупый и умеет делать только одну вещь - искать коробок с текущей позицией, наугад вытаскивать бусину и ставить нолик в соответствующую клеточку. Автомат играет против человека - ход человека-ход автомата. Если автомат проигрывает, его наказывают - смотрят, какой бусиной был сделан последний ход и эту бусину выкидывают. В результате, в коробах остаются только правильные ходы.

После 8 игр автомат против случайного игрока играет 50/50, после 20 его уверенно обыгрывает, после 200 - не проигрывает «профессионалу».
Как Вы понимаете, ни карлик (который при наличии компьютера не нужен, конечно), ни коробки ничего не знают о стратегии. Более того, мы развили идею Мичи. Он изначально оставлял в коробках только дозволенные ходы. Мы можем в каждом коробке первоначально положить 9 бусин и наказывать автомат за ход не по правилам (попытку поставить нолик туда, где уже стоит крестик). Тогда автомат сам выучится не только тактике, но и правилам.
Можно занудно показать, что такой автомат - это однослойная бинарная нейросеть, и от ChatGPT он, по сути, не особо отличается. В целом, это все, что Вам нужно знать про нейросети, если Вы их собираетесь использовать, а не программировать.

В этом заявлении все прекрасно. Вероятно, нас ждет экспериментальный правовой под ДСП (примерно, как с цифровым рублем). Мы не будем тут писать сарказмами, люди стараются, посмотрим, что получится.

https://ria.ru/20240730/kriptovalyuta-1962900704.html

Для зануд, чем отличается современный ChatGPT от автомата из коробков.
1. Коробков триллион
2. Есть несколько слоев - столиков с коробками и несколько карликов в каждом слое. В первом слое карлики вытаскивают бусины наугад, собирают и отдают карликам во второй слой. Во втором карлики из них выбирают наугад, по определенным правилам, и выдают дальше следующему слою карликов - вплоть до выхода.
3. Бусинки не выкидываются, а уменьшаются (для проигрыша) или увеличиваются (для выигрыша) в размере. При дальнейшем выборе размер учитывается.
4. На входе не крестики с ноликами, а буквы. Карлики и коробки угадывают следующую. Не угадали - их наказывают уменьшением бусины.
Все остальное: свертки, трансформеры, самонаблюдение, обратное распространение ошибки - для понимания не очень существенно.

Впервые у нас в канале такое трогательное единодушие в ответах - по подходу ЦБ к запуску международных платежей в крипте все практически сошлись. Беда только в том, что лицензированный оператор сразу попадает под санкции. История с международными ЦФА и списком через две недели никого не научила. А тайно работает и сейчас.

Похоже, выход из ситуации с ПОД/ФТ цифрового рубля - где ЦБ и эмитент, и оператор, и проверяющий орган - нашелся. Правительство предложило назначить Росфинмониторинг проверяющим органом над ЦБ (только по ЦР пока)

Автомат для игры в крестики-нолики отлично иллюстрирует одно из свойств нейросетей - неинтерпретируемость. Если Вы пишете традиционную программу для игры в крестики нолики, то это набор правил типа : если два крестика в ряд - ставь нолик. В эту строчку всегда можно ткнуть пальцем или ее поправить. В коробках (или в матрицах нейросети, которые такие же коробки-таблицы, только с цифрами вместо бусин) нет никаких правил - Вы принципиально не можете ткнуть пальцем и сказать - в этом месте лежит такое-то правило. Это немного страшно - Вы не понимаете, как они принимают решение и так поведут себя в новой ситуации. В матрицах ChatGPT нет областей, которые отвечают за подлежащее или сказуемое. Поэтому сейчас сильно оживились теории, что грамматика - абсолютно искусственное понятие и говорим мы, грамматику не используя. В целом, это похоже на человеческий мозг - когда мы думаем, практически целиком задействуется кора головного мозга. Исключая случаи, когда мы думаем о Дженифер Энистон.

Мы много пишем об умных карточных схемах, например о картах, подвязанных к разным счетам, и перенаправляющим платеж на инструмент с оптимальными условиями для данной покупки. Но есть и другая задача - у Вас в разных банках есть карты с лимитами/остатками на 1000, 2000 и 3000, Вам нужно заплатить разом 5500. Можно собрать руками сумму на одной карте, но карта Kasheesh умеет сама собирать деньги с других счетов и кредиток в единый платеж. Технически это делается с помощью OpenAPI Visa Flexible credentials, о которых мы уже писали.

В последнее время мы активно смотрим на трансграничную идентификацию. Принципиальная проблема тут одна: нужно и/или полное доверие, между идентификационными системами двух стран, или алгоритмы, которые его обеспечат технически. В частности, решат чувствительный вопрос о передаче персональных данных через границу. Наткнулись на замечательное обсуждение этого вопроса на примере ЭДО, в частности - документооборота Россия/Белоруссия. По банковской кроссграничной идентификации там тоже сделаны интересные шаги со стороны белорусской МСИ. Если интересно, поставьте что-нибудь под постом, мы опишем кейс.

Опубликован отчет о мошенничестве в платежном секторе в ЕС


💳 Основные инструменты:
• Банковские переводы: большие суммы, но число операций меньше (616 тысяч транзакций на 1,131 миллиарда евро)
• Платежи по картам: меньше суммы, но большие объемы: (7,3 млн операций на 633 млн евро).
• Другие: Прямые дебеты, снятие наличных и электронные деньги значительно менее заметны.

🔐 Многофакторная аутентификация (SCA): SCA продолжает играть важную роль в снижении мошеннических операций.
• Банковские переводы: 77% транзакций проходят аутентификацию с использованием SCA.
• Платежи по картам: 65% транзакций проходят аутентификацию с использованием SCA.
• Электронные деньги: 64% транзакций проходят аутентификацию с использованием SCA.
• При этом операции, которые не попадают под SCA чаще связаны с мошенничеством (возможны пересмотры правил по исключениям).

В Госдуму внесли законопроект о сервисах рассрочки. Мы уже рассказывали о нем, когда ЦБ только советовался с участниками рынка. Но в целом очень похоже на обсуждаемое.

- Под регулирование попадут случаи, когда оператор рассрочки сразу оплачивает товар продавцу, а потом частями принимает платежи от покупателя (кроме покупок, связанных с предпринимательской деятельностью).

- Мин.капитал операторов рассрочки – 5 млн.рублей.

- Можно совмещать с деятельностью МФО и кредитной организации

- Сервисы рассрочки должны будут войти в реестр Банка России

- C 01.01.2025 максимальный срок рассрочки не должен превышать 6 мес, с 01.01.2027 – 4 мес.

- При рассрочке более 15 тыс рублей нужно будет идентифицировать клиента и передавать данные в БКИ.

- Штрафы и пени не должны быть более 20% годовых, а сами услуги оператора – бесплатны для потребителя.

- По рассрочке нельзя будет покупать у иностранных продавцов

По большому счету, рассрочку приближают к регулированию кредитов. Интересно было бы посмотреть на статистику. Последняя у нас есть за 2022 год: судя по ней, 51% покупок BNPL менее 10 тысяч рублей. Несмотря на довольно большие объемы (42 млрд. руб. в 2022), выплаты по рассрочкам относительно всех кредитов невелики, всего 0,27% в показатели payment-to-income (а с учетом роста ‘income’, сейчас, возможно, и меньше).