aI

1️⃣ Правительство утвердило обязательные кибериспытания для компаний ТЭКа, которые должны выявить уязвимости в инфраструктуре. Согласно распоряжению, 100 организаций топливно-энергетического комплекса должны пройти проверку на уязвимости в ближайшие пять лет, а к 2036 году их число возрастет до 500. По итогам испытаний будет составлен рейтинг и даны рекомендации по защите информации.

🔗 https://slc.tl/mq32r

2️⃣ Выручка топ-100 российских финтех-компаний выросла на 15,5% в 2025 году. Основным драйвером роста стала цифровизация, а главным вызовом для рынка — адаптация к налоговым изменениям. Среди ключевых трендов аналитики выделяют прагматичное внедрение ИИ, узкую специализацию игроков и рост востребованности биометрии. 

🔗 https://slc.tl/rx8g6

3️⃣  Правительство признало системы шифрования ТВ-сигнала (CAS и DRM) объектами критической информационной инфраструктуры. Это обяжет операторов сертифицировать их по стандартам ФСТЭК. Согласно постановлению, это решение направлено на ограничение использования иностранных систем к 2030 году. Участники рынка предупреждают, что компаниям, которые не перейдут на отечественные решения, придется увеличить расходы на мониторинг уязвимостей и модернизацию оборудования.

Влияние искусственного интеллекта на мир IT больше нельзя игнорировать. О том, как AI трансформирует процессы создания программного обеспечения — от написания кода до внедрения готовых решений, — рассказал РБК Кирилл Филенков, директор по качеству Bell Integrator FabricaONE.AI.

Подробнее читайте в материале, а тут приведём основные тезисы:

🔹 На практике грамотное использование AI выглядит следующим образом: одна модель генерирует код, вторая проверяет его, третья пишет unit-тесты и т. д. Это позволяет получить код с меньшим количеством функциональных ошибок, чем при классической ручной разработке.

🔹 AI кратно повышает скорость разработки, что неизбежно требует ускорения процессов тестирования. На первый план выходит автоматизация тестирования и пересмотр QA-процессов в целом. 

🔹 Рост скорости разработки приводит к тому, что нагрузочное тестирование и performance-инженерия должны развиваться значительно быстрее, чем раньше.

🔹 Многие крупные компании уже сегодня разрабатывают и внедряют локальные AI-модели. Основные причины — безопасность и качество. Гораздо эффективнее обучать AI на собственных кодовых базах, стандартах и лучших практиках. 

Рынок частного кредитования, который за последние годы вырос до $1,8–2 трлн, может столкнуться с первым по-настоящему крупным стресс-тестом. В центре внимания — Blue Owl Capital, один из ключевых игроков в финансировании бума ИИ-инфраструктуры.

Почему Blue Owl так важен

Blue Owl управляет активами примерно на $273 млрд и считается одним из крупнейших кредиторов проектов по строительству дата-центров для ИИ.

Когда таким компаниям, как Meta, CoreWeave или Crusoe, нужны десятки миллиардов долларов на строительство кампусов дата-центров, они часто идут не на публичный рынок облигаций, а к фондам частного кредитования. Blue Owl структурирует сделки и привлекает деньги от пенсионных фондов и страховых компаний.

Масштабы впечатляют:

• $27 млрд — совместный проект с Meta в Луизиане

• $15 млрд — сделка с Crusoe в Техасе

• $5 млрд — финансирование CoreWeave

Фактически частное кредитование стало топливом для инфраструктурного рывка в сфере ИИ.

Что вызвало тревогу

Тема ассистентов трейдера, основанных на искусственном интеллекте, была затронута в критериях отбора акций по их активности в медиа источниках.

В этой статье будут рассмотрены AI-ассистенты, которые могут провести анализ исторических данных, теханализ, найти формации на графике, ответить на вопросы, предоставить рекомендации по открытию позиции и параметрам риска.

Были обнаружены следующие типы AI-ассистентов трейдера:

— AI-скринеры, которые подбирают актив по тренду, формации, другим критериям, анализируют их результативность на основе исторических данных (trade-ideas.com, intellectia.ai, trendspider, tickeron);

— проводят теханализ по тикеру (gptchart.ai) или путем загрузки файла (chartanalyst.ai);

— специализированные нейросети (inciteai.com, intellectia.ai), которые отвечают на вопросы по рынку, инвестициям, акциям, крипте в чате лучше, чем ChatGPT.

Искусственный интеллект при выдаче рекомендации на ряде сервисов исходит из того, что в него заложили разработчики и выдает примитивные рекомендации. Но есть и генеративные нейросети, которые определяют формации, анализируют их на исторических данных и предоставляют наиболее результативные.

Генеральный директор FabricaONE.AI Максим Тадевосян принял участие в конференции «Будущее рынка акций» от Эксперт РА. Мероприятие объединило регуляторов и лидеров инвестсообщества для обсуждения актуальных вопросов сезона IPO в 2026 году.

В рамках сессии «Формула успешного размещения» Максим рассказал об опыте подготовки FabricaONE.AI к публичному размещению.

О процессе подготовки:

🔹 Компания стала ПАО и сформировала совет директоров из 9 человек, включая трёх независимых членов.

🔹 Внедрена отчётность по МСФО и ЦФО, унифицирована учётная политика 50+ юрлиц — инвестор получает прозрачную финансовую модель одним файлом.

🔹 Налажена коммуникация с инвесторами и банками, даны прогнозы на 2026–2028 годы.

🔹 Прописана чёткая дивидендная политика, защищающая права миноритариев.

Об уникальной бизнес-модели компании:

🔹 Потенциально FabricaONE.AI — первый в России публичный игрок, бизнес которого построен вокруг AI-технологий.

Например, в промышленном секторе внедрение полностью автономных AI-систем в ближайшей перспективе маловероятно.

Вместо них ожидается дальнейшее развитие augmented intelligence — дополненного интеллекта, где искусственный интеллект выступает как ассистент, который расширяет возможности человека:

🔹 Анализирует данные датчиков в режиме реального времени.

🔹 Предлагает оптимальные настройки параметров производства.

🔹 Помогает в диагностике и прогнозирует сбои.

🔹 Берет на себя рутинные задачи (сбор данных, составление отчетов).

Такой подход обеспечивает разумный компромисс между потенциалом автоматизации и необходимостью сохранения человеческого контроля. 

#FIAI #AI_Trends #Future

Наша платформа интеллектуальной автоматизации бизнес-процессов и обработки документов ROBIN — лидер первого независимого рейтинга AI‑ассистентов для бизнеса.

При подготовке рейтинга эксперты аналитического центра CNewsMarket сравнили отечественные цифровые ассистенты по более чем 70 параметрам, охватывающим ключевые бизнес-сценарии.

Среди преимуществ платформы отмечены:

🔹 Полный набор инструментов для интеллектуальной автоматизации процессов (LLM и MCP, RAG, RPA, OCR/IDP, BPM) с возможностью их комбинирования в зависимости от задачи.

🔹 Способность обрабатывать значительный объём обращений и автономно решать типовые запросы.

🔹 Аналитические модули и инструменты работы с данными для подготовки рекомендаций и сценариев взаимодействия с клиентами.

🔹 Лёгкая интеграция с корпоративными CRM, ITSM‑системами, базами знаний и учётными платформами.

 💬 «Лидерство Robin — важный сигнал, что выбранная стратегия развития продукта отвечает реальным потребностям бизнеса», — отметил Павел Борченко, управляющий директор ROBIN.

Маленький алгоритмический мир любит состязаться и помогать друг другу. Команда профи-алгоритмистов создала полигон для испытания стратегий и объявляет запуск ArenaGo Open Cup.

О турнире:
Это проверка твоей торговой системы на прочность. Никакой воды, только чистый профит и сухая статистика.

Движок: Торгуй как удобно (API/Manual).
Бенчмарк: Итоговый P&L.
Депозит: 1 000 000 виртуальных рублей.
Награда: Призовой фонд за первое место и признание комьюнити.
🔹 Старт 16 февраля 2026: Регистрация уже открыта.

Здесь можно не только участвовать в конкурсе, но и непрерывно обкатывать новые идеи.
Транслируй свои стратегии инвесторам в режиме реального времени, делись гипотезами внутри комьюнити и расти вместе с нами.

Полигон будет развиваться и дальше.

Каждое соревнование — это тренажер для твоего мышления. До старта тренируйся на площадке и тестируй торговых роботов.

🔗 Регистрация и подробности: arenago.ru

Следите за обновлениями в телеграмм: @ALGORITHM_EXCHANGE

«Рынок сказал своё слово: ему не нравится масштабная трата на ИИ со стороны „большой четвёрки“ гиперскейлеров. Но компании продолжают нестись вперёд несмотря ни на что.»