Финансы в IT

Долгое время цифровизация банков напоминала строительство фасада: красивые мобильные приложения, чат-боты и UX-исследования. Но к 2026 году индустрия уперлась в потолок: фронтенд идеален, а бэкенд захлебывается в объемах данных и легаси-процессах.

Сегодня фокус сместился внутрь. Мы разберем пять технологических трендов, которые превращают банк из «сервиса с картинками» в высокопроизводительную low-latency платформу, где во главе угла стоят данные и их связность.

К середине 2020‑х мгновенные платежи стали глобальным стандартом: к 2028 году они должны достигнуть 27,1% всех электронных платежей в мире, при прогнозируемых 575,1 млрд real‑time транзакций и CAGR 16,7%. Более 70 стран уже либо запустили, либо запускают свои национальные instant‑платформы с одинаковыми целями: снизить долю наличных, удешевить переводы для населения и бизнеса и повысить прозрачность расчетов. На этом фоне запуск FedNow в США в июле 2023 года стал попыткой догнать страны, которые сделали ставку на мгновенные платежи раньше: Индия с UPI и Бразилия с Pix показывают кратно более высокие объемы и проникновение.

В 2026 году акции технологических компаний уже упали на десятки процентов. Тем не менее в 2025 году глобальное венчурное финансирование выросло до $425 миллиардов. Американские стартапы собрали рекордные 64% всех инвестиций. Это во многом благодаря интересным проектам, которые сейчас активно развиваются, несмотря на коррекцию на финансовом рынке. Мы выбрали пять самых перспективных стартапов на разных стадиях привлечения капитала и, разумеется, посмотрели, что у них с интеллектуальной собственностью.

В России, Беларуси и в целом в СНГ - огромное количество креативных, талантливых разработчиков, геймдизайнеров, продактов и просто талантливых людей. У кого-то из них есть идея создать игру, или возможно, он или она уже создает игру, либо управляет, возглавляет, помогает развивать игровой проект.

В какой-то момент возникает желание сделать больше, лучше, расширить команду, нанять дизайнера, композитора, провести исследование, закупить ассетов, библиотеку, новый софт и железо. Иными словами, в том или ином плане возникает потребность в увеличении финансирования, для развития своей уникальной, лучшей игры, супер-игрового проекта. И возникает вопрос - Где взять деньги?

Почему я как инвестор должен вам поверить? Ведь я думаю о деньгах и как их приумножить. Я думаю о том, как 1. Вложить деньги и вернуть их, с прибылью, и желательно быстро. 2. Я думаю о вашей игре, да, и графика, и сценарий, и геймплейный цикл вроде норм, даже интересно, но где во всей этой истории моя прибыль? Как быстро я ее получу? И получу ли?

Что поможет убедить инвестора?

В январе 2026 года Accenture выпустил отчет Top Banking Trends 2026 — исследование о том, как банки перестают работать в рамках привычных ограничений. Генеративный и агентный ИИ, цифровые валюты и новые точки входа к клиенту меняют не отдельные продукты, а саму логику банковской модели.

Везде пишут «Илон Маск стал богаче на $84 млрд благодаря сделке по слиянию SpaceX и xAI» – и тут явно необходимо небольшое пояснение. Дело в том, что все цифры в этой сделке – довольно-таки условные. Ниже объясню на пальцах.

ИИ в «Финаме» — это не история про «подключили ChatGPT и всё заработало».
Это путь от личного эксперимента с GPT-3.5 до корпоративной платформы, которой ежедневно пользуются тысячи сотрудников.

За этим стоят не только модели и API, но и лимиты, логирование, безопасность, работа с документами, RAG, локальные модели и постоянные компромиссы между качеством, скоростью и стоимостью.

Мы прошли этот путь без готовых рецептов: сначала через эксперименты, затем — через масштабирование и переосмысление архитектуры. Какие решения сработали, а какие пришлось пересобрать на ходу — рассказываю честно и без иллюзий.

Эта статья — про реальный опыт внедрения ИИ в крупной компании и про то, почему технологии оказались лишь половиной задачи, а самые интересные сложности начались дальше.

Многие ошибочно полагают, что потери — это только физический брак (испорченная заготовка или кривой шов). На практике физический брак составляет лишь 10–15% от общего объёма потерь. Это не значит, что 10–15% материала уходит в брак, с таким процентом ни одно производство не выживет. Но это значит, что из всех потерь, которые есть на производстве, именно физический брак — меньшее из зол. 

Так, например, руководители производств знают: то, что отражено в финансовых отчётах — это лишь вершина айсберга. Реальная прибыль часто «сгорает» в цехах и на складах ещё до того, как продукция отгружена клиенту. В методологии Бережливого производства (Lean) это называется Muda (Муда) — любые действия, которые потребляют ресурсы, но не создают ценности для конечного потребителя.

Существует 7 классических видов потерь, адаптированных под российские реалии. Давайте разберём каждый из них и посмотрим, как системно снижать эти показатели.

На совещаниях мы постоянно слышим про CAPEX, OPEX, P&L и прочие термины из мира финансового управления. Но не всегда в моменте есть понимание, про что идёт речь. Ко мне периодически приходят сотрудники и просят разъяснить, что означает тот или иной термин. Кивать с умным видом, конечно, можно, но это путь в никуда.

В услугах и консалтинге основная часть себестоимости — это человеко‑часы, но управленческий учет чаще всего видит только деньги, а не время. В результате часть проектов годами живет в статусе «крупный и любимый клиент», хотя фактически сжигает в полтора–два раза больше часов, чем заложено в цену. Ниже — как приземлить эту проблему на простой таймшит: связать «время → затраты → рентабельность», посчитать реальную стоимость часа и выявить проекты, которые держатся «в плюсе» только на бумаге.

Компания может показывать прибыль по итогам периода и одновременно сливать маржу на части проектов. Управленческий учет на уровне «вся компания» не отвечает на вопрос, какие конкретно клиенты и задачи выносят команду и бюджет. Таймшит — самый простой способ опустить учет до уровня человеко‑часов и увидеть реальную экономику проектов без тяжелых внедрений.

С вами Айгуль Шадрина, налоговый консультант и генеральный директор S4 Consulting. Этот путь мы проходили еще в 2019 году, когда по отчетности все выглядело нормально, а по ощущениям команда постоянно тащила на себе несколько «черных дыр» из клиентских проектов. Недавно один из клиентов пришел с теми же вопросами — и в этой статье по шагам разобран наш опыт: как мы внедряли таймшиты, что именно начали считать и какие решения приняли, когда увидели честные цифры по часам и марже.

Начиная писать данную статью, меня не покидало ощущение, что я открываю “Ящик пандоры”. Холивар. Так как ну кто признается, что он плохой проектный менеджер? Кто скажет - я плохо управляю проектами? Ну я же… (дальше сами подставьте необходимый спич:))

Тем не менее, в рамках цикла статей по управлению рисками в GameDev данную область просто необходимо рассмотреть.

Четкое понимание целей, целевого состояния проекта, продукта, позволяет лучше понять присущие риски. Эффективное управление игровым проектом и присущими рисками, дает конкурентное преимущество тому, кто знает, как управлять и эффективно этим пользуется.

Мы все часто слышали: “Нужно задержаться”, “Нужно выйти в субботу”, “Вся команда пашет, а ты домой собрался”, “У нас дедлайн, нужно сделать и все”, “It is the Crunch time, baby!” и т.д. в подобном ключе. Я сам, бывало, работал и по выходным, и до утра. Иногда это было дико интересно, а иногда у тебя был просто выбор - либо поработать как просят, либо уволиться.

Давайте разберемся, почему так происходит?

Результаты исследования, в рамках которого моделировалось распределение денег в обществе и определялся основной фактор, ведущий к богатству.

Почему одним все, другим почти ничего? 

Алессандро Плючино и его коллеги из Университета Катании получили ответ, создав компьютерную модель таланта и того, как человек им пользуется. На выходе модель показывает роль случая в этом процессе. Моделирование дало то же распределение богатства, что и в реальном мире. Плюс, еще раз подтвердилось, что самые богатые люди — далеко не самые одаренные. Они просто самые везучие. 

Вопросы на тему «что можно, а что нельзя» в отношении криптовалюты звучат регулярно.

Причем спрашивают об этом не только новички, но и люди, которые в крипте уже давно: держат биток, торгуют на биржах, хантят дропы, получают оплату в USDT. Однако ясности и четкого понимания нет даже у них.

Проблема в том, что российское регулирование – это не чёрное и белое, а 50 оттенков серого. Где-то можно. Где-то нельзя. А где-то формально нельзя, но все делают. Мы не понаслышке знаем, ведь у нас свое комьюнити и там подобные дискуссии всплывают постоянно.

В этой статье разберём, что в крипте на самом деле можно, а что нельзя с точки зрения актуального российского законодательства. Подробно и с примерами.

Kubernetes давно стал де-факто стандартом для оркестрации контейнеров. Его используют все – от крупных корпораций до мелких стартапов – и в ус не дуют. Потому что удобно: сервисы после падения поднимаются сами, трафик равномерно размазывается по репликам, деплой происходит в один клик, а масштабирование — по графику нагрузок, а не по звонкам в два часа ночи. Но это на бумаге. А вот на практике многие компании сталкиваются с тем, что за удобство приходится платить. Причем зачастую куда больше, чем рассчитывали первоначально. Бывали даже случаи, когда на кластер закладывали 200 тысяч рублей в месяц, а по факту отдавали 500-600. Естественно, работать в таких условиях нельзя. Поэтому надо разбираться, куда на самом деле уходят деньги и как сохранить их при себе.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: Маск подумывает склеить SpaceX с Теслой или xAI, в России всем правительством спасают пекарню «Машенька», Хаби Лейм продал сам себе права на создание своих ИИ-двойников, акции производителя унитазов растут из-за AI, а также лудомания Виталика Бутерина на Polymarket.

Турниры по киберспорту в наше время – дело привычное, это целая индустрия, в которой крутятся миллионы долларов. Но вот знаете ли вы, что один из прототипов современных компьютерных битв появился еще в 1980-х годах? И что в качестве призов там выдавали не картонки с шестизначными суммами, а самые настоящие сокровища, усеянные драгоценными камнями?

Затея эта была столь крута и масштабна, что почти привела к краху одной из крупнейших игровых компаний мира – Atari. Эта статья – про удивительную игру-соревнование с неслыханными по тем временам призами, Swordquest.

Профессор Стэнфордского университета Илья Стребулаев и эксперт по технологиям и инновациям Алекс Данг — авторы книги «Венчурное мышление». Их книга не является инструкцией по тому, как стать венчурным инвестором. Она о том, как логика и подходы венчурных инвесторов могут быть полезны любому, кто принимает решения в условиях неопределённости, нестандартных задач и ограниченной информации.

В основе книги — сотни интервью с предпринимателями и специалистами из разных сфер, а также многолетние исследования Стребулаева, включая анализ данных о стартапах-«единорогах» с оценкой от $1 млрд.

Глава Amazon Джефф Безос заявил, что в ближайшие 10-15 лет собственных компьютеров в принципе не будет: крупные корпорации будут предоставлять процессоры и видеокарты по подписке, используя «облачные технологии». Реально ли это? Или фантазии Безоса не имеют никаких оснований под собой? Или это не фантазии…

Мне бы хотелось поделиться некоторыми впечатлениями по итогам Всемирного экономического форума-2026 в Давосе. Думаю, что они могут быть полезными для ИТ-специалистов.

Известно, что ВЭФ — это ежегодная встреча руководителей крупнейших финансовых компаний. Тот же Ларри Финк, глава крупнейшего инвестиционного фонда в мире BlackRock, является сопредседателем форума.

Но, что примечательно. В этот раз очень много обсуждений (а самое интересное — это часто в кулуарах между официальными презентациями) строилось не столько просто про искусственный интеллект (ИИ), а какие перспективы у классического ИТ-сектора в связи с этим.

Введение: Проблема ручного контроля

На работе одним из постоянных и важных процессов является проверка чеков на подлинность. Их поток достаточно большой (порядка нескольких сотен каждый день) и при этом каждый документ разбирается вручную - это может занимать до нескольких минут на один файл. На дистанции получается достаточно много. К тому же ручная проверка это медленно, дорого, и зачастую с ошибками из-за усталости аналитиков.
Потратив некоторое время на поиск готового решения нашей проблемы я нашел самописные гитхабные репы, которые максимум распознавали текст на картинке, даже не на PDF, платных решений я также не нашел, банки их не светят и естественно не продают.

Я ни разу не технарь (хотя по образованию инженер, ха), но благодаря опыту в антифроде я знал точно, что нужно проверять и как. Поэтому я подумал, что было бы прикольно (а в перспективе и полезно) сделать простенькую ML-ку и потихоньку ее обучать, пет проект который если стрельнет, то принесет пользу, а если не стрельнет - я потрачу время с удовольствием.

Я написал детальный промпт для курсора и вайбкодинг помог создать первую версию системы. А потом я итеративно улучшал ее на основе реальных данных.