Финансы в IT

Долгое время робототехника была «вещью в себе»: сложные алгоритмы управления, проблемы с гироскопами и отсутствие вменяемых «мозгов». Все изменил бум генеративного ИИ. С появлением архитектуры, способной обучаться на видеоданных и симуляциях (глубинное обучение), роботы наконец-то начали выходить из лабораторий в реальный мир.

В 2026 году мы наблюдаем не просто рост рынка (который к 2035 году должен перевалить за $250 млрд), а глобальную битву за стандарт «физического агента».

Всем привет! Следующие 5 минут с вами Моне Даниил, корпоративный архитектор банка Уралсиб.

Ситуация до боли знакомая: вы заполняете заявку, нажимаете «Отправить», а через минуту получаете СМС: «Банк не готов предоставить кредит». Обидно? Еще бы. Непонятно? Абсолютно.

Сегодня я приподниму завесу тайны над тем, какой путь на самом деле проходит ваша заявка. Почему решения принимаются так быстро? Кто или что решает вашу судьбу? И главное — из-за чего чаще всего сыпятся отказы? Будет жестко, но честно. Поехали.

Словарь, чтобы понимать друг друга

Прежде чем нырять в дебри, давайте договоримся о терминах. Вот база, без которой дальше будет сложно:

Привет, Хабр! Я - Александр Черных, HR-директор «Диасофт».

Несколько недель назад ко мне один за другим начали приходить соискатели - и не с резюме, а с претензиями. Мол, ваши рекрутеры просили выйти из личного iCloud и зайти в какой-то «корпоративный». Какой, блин, корпоративный iCloud?

Выяснилось: кто-то от имени компании ведет полноценный найм в Telegram - с вакансиями, тестовыми заданиями и прочими атрибутами рядового рекрутмента. Только вместо оффера человек получает заблокированный телефон и требование выкупа.

Эта статья для собственников и директоров малого и среднего бизнеса, у которых в компании есть один ИТ-специалист или ИТ-лидер, отвечающий за все разом. Если сейчас уход такого человека — это катастрофа, значит, бизнес уже живет с неоправданным риском.

Причина здесь не в том, что айтишники плохие. Причина — в том, как выстроена система. Или не выстроена совсем. В этой статье разберем две реальные истории и покажем обе стороны медали: как собственник оказывается в зависимости, о которой сам не догадывается — и почему сам ИТ-специалист нередко становится заложником той же самой ситуации. И главное — как из неё выйти не через конфликт, а через процессы и правильно выстроенные отношения.

Меня зовут Авдей Мартынович, больше 20 лет я занимаюсь поддержкой и развитием ИТ‑инфраструктуры для бизнеса. В этой статье разбираю, как один админ оказывается единственной точкой отказа, почему это проблема и для собственника, и для самого ИТ‑специалиста, а также какие процессы помогают снизить риски без войны и шантажа.

Одна из последних наших историй — как раз про такую ситуацию: собственник решил сократить ИТ‑расходы и внезапно осознал, насколько сильно бизнес зависит от одного человека, у которого сосредоточены ключевые доступы и знание инфраструктуры. Подробности расскажу в первой истории ниже.

Налоговая система это самый древний общественный договор между человеком и властью. Смысл которого состоит в том, для того, что бы получить блага человеческой цивилизации такие как дорога, медицина, защита и порядок тебе необходимо скинуться в общий котел, другими словами заплатить налоги. Ну, а попытка выйти из этой сделки означает, что система оставит тебя за бортом, где ты сможешь рассчитывать только на себя и свои силы.

Долгие годы в нашем обществе жил миф о «низких налогах», который базировался на привычной всем плоской ставке подоходного налога в 13%. Мы, выполняя свою часть договора, отдавали государству значительную часть своих доходов, даже не задумываясь, чем принципиально отличается один налог от другого, какой платеж уходит в федеральный центр, а какой остается на развитие родного региона.

В этом «договоре» у каждой из сторон есть свои обязательства. В конце концов, современные налоги — это не личная дань правителю, а наш коллективный взнос в развитие общества. Поэтому каждый гражданин имеет полное право знать, за что, кому и куда он платит свои деньги.

В этой статье разберемся, что из себя представляет современная «налоговая механика» РФ.

Плохие новости для айтишников (не будет работы) и фаундеров (не будет экзитов)!

С начала года все обсуждают массовое падение капитализаций публичных SaaS-компаний, бизнес которых когда-то считался очень надежным: подписки, 80% маржа и рост 20+ лет.

Появился термин SaaSpocalypse, а журналисты, энтузиасты и болтуны это связывают с влиянием AI. Хотя реальность сложнее. 

TLDR: реальная причина - структурный кризис модели роста.

Когда счет за облако приходит в конце месяца, а финдир молча передает вам распечатку с суммой на 40% больше прошлого месяца, это верный признак того, что проблемы начались и сами собой не решатся. Не будет такого, что сегодня перерасход есть, а завтра все вдруг придет в норму. Не придет. Данных со временем становится больше, пайплайны запускаются чаще, хранилище разрастается, а понимания куда уходят деньги из ниоткуда не появляется. И, чтобы навести порядок, используют практики DataOps и FinOps.

DataOps выстраивает процессы работы с данными между командами: автоматизацию пайплайнов, контроль качества, управление изменениями и единые правила работы с данными на всех этапах обработки. FinOps делает стоимость инфраструктуры прозрачной для инженерных команд и позволяет понимать, сколько стоят архитектурные и технические решения. Когда данные о потреблении и стоимости становятся видны, появляется возможность управлять расходами и принимать обоснованные решения по инфраструктуре.

Телефон теряет 45% стоимости за первый год. Разбираю кривую депрециации iPhone на данных BankMyCell и Авито — с таблицами, расчетами и рекомендациями.

В этой статье я подробно расскажу, как проходит покупка стартапа IT-гигантом. Пошагово разберем весь процесс: от первых договоренностей и прединвестиционной проверки до подписания документов и постсделочного сопровождения.

Причина, почему я решила написать эту статью, очень простая: я считаю, что экзит должен усиливать стратегию компании, а не заменять её. Сопровождая сделки, я обычно вижу совсем другое:  сильные IT-проекты продаются дешевле справедливой оценки. При чем происходит это не из-за качества проекта, а из-за неподготовленности к сделке. 

Я иногда наблюдаю за людьми которые зарабатывают на рынке. Достаточно часто они выкладывают годовые результаты или даже налоговые отчёты с миллионными выплатами. И при этом все в основном стесняются рассказывать о своих стратегиях даже чуть‑чуть. Правда это вполне естественно, ведь если стратегия приносит деньги зачем о ней говорить? 

Правда и то, что со стороны других людей (не наших многомиллионных героев) ситуация может выглядеть по‑другому. 

Представьте детский сад. Один ребёнок приносит коробку конфет. Он её открывает. Показывает всем. Но делиться не собирается.

У остальных детей возникает понятная смесь эмоций: любопытство, раздражение.

Чем больше заявленный результат, тем сильнее желание окружающих узнать хотя бы в общих чертах механизмы помогающие извлекать прибыль.

Настройте своего персонального ИИ-трейдера на базе OpenClaw в Telegram — полностью бесплатно и без единой строчки кода. Агент понимает естественный язык, работает с Finam Trade API и умеет сам писать и запускать Python-скрипты прямо в чате.

В этом туториале покажем, как настроить агента с нуля, подключить к Trade API и использовать его для сканирования рынка, алгостратегий и выставления ордеров по расписанию.

Недавно я присутствовал на рабочей встрече в налоговой инспекции, которая заставила меня кардинально переосмыслить многие вещи.

На этой встрече меня, выступающего в роли налогового консультанта, и находившегося рядом со мной руководителя проверяемой компании сотрудники налогового органа буквально чуть не разорвали на части. И я абсолютно уверен, они бы довели свое дело до конца, если бы в определенный момент, устав выслушивать этот поток агрессии и угроз, мне не пришлось бы представиться и рассказать о своем прошлом месте работы.

Изначально, я не планировал этого делать, так как не видел в этом никакой необходимости. Но по ходу встречи понял, что такая необходимость есть.

Но обо всем по порядку. Дальше расскажу, как вообще рабочая встреча сотрудников налогового органа с налогоплательщиками могла скатиться до уровня уличных разборок.

У любой большой системы есть неписаные правила. Формально они нигде не закреплены, но именно по ним в итоге и живет организация.

В прошлой статье я рассказал о своем 12-летнем опыте работы в системе ФНС и о том, как на определенном этапе столкнулся с характерной для больших госорганизаций установкой: «прикинуться дурачком и не высовываться», что бы с тебя не спросили и не поручили лишней работы.

«Не высовываться» это очень точная управленческая формула. В ней зашито все и отношение к инициативе, к ответственности, к карьерному движению и вообще к человеку внутри большой структуры. Не бери на себя лишнего. Не создавай напряжения и не будь заметнее, чем от тебя требуется.

Это вполне рабочая модель поведения, которая внутри системы действительно поощряется. Причем, как справедливо заметили в комментариях к предыдущей статье, касается это не только ФНС.

И моя проблема была не в том, что я этого не замечал. Просто довольно долго я считал, что

Узнайте, как оплатить инвойс в Китай, Корею, Японию, США и страны ЕС в 2026 году, через какой банк оплачивают инвойсы крупные логисты и какие ещё способы используются для оплаты инвойса за автомобиль, обучение, лечение, недвижимость и/или импортную поставку.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: Palantir представил концепцию Warfare as a Service, москвичам отрубили мобильный интернет, Сбер и Яндекс просят о господдержке для ИИ, Дуров обеднел в несколько раз, релиз GPT-5.4, а также окончательный деанон Бэнкси.

Сегодня я хочу рассказать о внедрении финансового генеративного чат-бота в финтех и о том опыте, который был приобретен за время запуска этого проекта. Эта статья написана с целью объяснить концепции и трудности, с которыми мы с командой столкнулись, поэтому постараюсь обойтись без особого погружения в технические детали.

Эд Торп — математический вундеркинд, который придумал, как «обыграть дилера» в блэкджек, будучи аспирантом Массачусетского технологического института. Выдающийся трейдер и инвестор.

Его имя стало синонимом точного, логичного и научного подхода к тому, что миллионы считают во многом делом удачи — азартным играм и финансовым рынкам. Человек, который не просто обыграл казино, но и перевернул представление о трейдинге и инвестициях, заложив основы алгоритмической торговли задолго до того, как кванты появились на Уолл-стрит.

В банковском churn проблема почти никогда не выглядит как «вчера клиент был с нами, а сегодня закрыл счет». Гораздо чаще отношения распадаются медленно: зарплата еще приходит в старый банк, но деньги почти сразу уходят наружу; карта остается открытой, но перестает быть основной; приложение клиент по-прежнему открывает, но все реже. Формально он еще с вами. Экономически — уже почти нет. Для аналитика это важное различие: объектом моделирования становится не только юридическое событие ухода, а деградация primary relationship — снижение остатков, миграция регулярных платежей, выпадение из цифрового контура и ослабление продуктовой связки. Этот контекст не абстрактный: BAI в обзоре на 2024 год выделял рост депозитов как один из главных приоритетов банков, а это автоматически повышает ценность раннего обнаружения деградации клиентских отношений.

В этой статье — не очередной обзор уровня «ML помогает удерживать клиентов», а разбор того, как churn-модели реально выглядят в банковском пайплайне: какие признаки обычно работают, где бинарная классификация ломается, зачем нужен uplift, почему survival analysis часто полезнее обычного churn-label и какие регуляторно-этические ограничения становятся нетривиальными, когда модель используется не только для скоринга, но и для принятия решений.

Разобрал рабочие способы оплатить зарубежные сервисы из России в 2026 годуу, проверил актуальные условия и комиссии - 10 способов с плюсами, минусами и ценами, без воды и без схем, которые заблокировали ещё в прошлом году.

OpenCost — open-source проект для расчёта и визуализации стоимости ресурсов в Kubernetes. Он агрегирует данные об использовании CPU, памяти и диска (ноды, поды, PVC), применяет к ним тарифы и даёт метрики и API для отображения затрат по namespace, deployment, label и т.д. Изначально создан в Kubecost, затем выделен в отдельный проект под CNCF; поддерживает кастомные цены и интеграцию с разными облаками и он-прем-кластерами.