Госдолг США в 2026 году достигнет $40,7 трлн. Это станет самым большим объёмом госдолга в мире. При этом самый высокий долг по отношению к размеру своей экономики зафиксирован в Японии: он составляет 204% ВВП. Несколько европейских стран также входят в число наиболее закредитованных по отношению к ВВП, хотя их общий объём государственного долга значительно уступает показателям США или Китая.
При внедрении ИИ-технология вторична: сначала нужно договориться о реальности
Алексей Мезенцев, руководитель AI Lab ОТП Банка, выступил на Молодежном дне международной конференции «Теория игр и Менеджмент» (GTM 2026). В конференции также принял участие известный российский математик Алексей Савватеев и представители других банков и компаний. Спикер ОТП Банка рассказал, почему хорошие ИИ‑инициативы терпят крах на старте и какую ошибку совершают компании при автоматизации.
Мезенцев заявил, что технология искусственного интеллекта может быть выбрана самая совершенная, но это не гарантирует результат. По его словам, ИИ оказывается «слепым», если опирается на неполные или устаревшие данные.
«Сначала нужно договориться о реальности, правилах и выигрыше. Проблема не в модели, а в том, сколько реальности ей доступно», — отметил он.
Опасной зоной руководитель AI Lab ОТП Банка назвал расхождение между официальными регламентами и реальной работой сотрудников. Слепое программирование формальных инструкций может не улучшить, а наоборот, ускорить неверные маршруты.
«Люди не помеха процессу. Они его скрытая „операционная система“. Автоматизация бумажной нормы без контекста живой работы — это путь к тому, чтобы передать ИИ ошибочное решение», — подчеркнул Мезенцев.
Отдельное внимание он уделил выбору приоритетов. На примере известного сервиса Алексей рассказал про лучший способ разрешить спор о развитии продукта: вместо использования сложных фреймворков провести небольшой тест.
«Приоритет — это очередь гипотез, которая оценивается в деньгах. Задача — за минимальные деньги проверить эффект для бизнеса. Если мы не можем доказать ценность идеи, мы должны расставлять приоритеты не по масштабу будущего проекта, а по скорости проверки гипотезы», — объяснил представитель ОТП Банка.
Главное условие успеха: внедрение ИИ работает только тогда, когда выгоду получает каждый участник процесса от клиента до ИТ‑департамента.
«Мы внедряем не модели. Мы меняем правила игры. Идею нужно продать каждому участнику игры», — резюмировал он.
Технологии позволят банкам устранить «недолюбленность» клиента
Илья Чижевский, Президент ОТП Банка, принял участие в дискуссии «ИИ в банковском риск‑менеджменте: источник антихрупкости или новый класс уязвимостей» на Международном финансовом конгрессе 2026. На сессии он рассказал о подходе ОТП Банка к внедрению искусственного интеллекта и результатах его применения, а также оценил перспективы его развития на горизонте 3–5 лет.
Глава ОТП Банка подчеркнул, что осторожность банка не означает выжидательную позицию: «Осторожность — это когда банк стоит в стороне и наблюдает. Это, наверное, не про нас». Речь идет о другом — о готовности применять инструмент только там, где он показывает надежный результат.
Как пример того, где взвешенный подход к ИИ уже дал реальный результат, спикер привел практику применения ML‑моделей в риск‑менеджменте. Сегодня в банке работает несколько десятков таких моделей, 36 из них — в рисках. «Эти модели дают нам порядка от 5 до 20% преимущества по Gini в розничных моделях, а экономический эффект по итогам прошлого года исчисляется 2% от чистой прибыли банка», — привел цифры И. Чижевский, отметив, что все инвестиции банка в ИИ оцениваются через измеримый возврат, а не «слепую веру» в технологию.
Вместе с тем была отмечена область, где технология пока не оправдывает ожиданий: модели оценки состояния корпоративных заемщиков на основе открытых источников.
«Мы увидели, что эти модели показывают очень неконсистентные результаты, требуют перекалибровок, — рассказал спикер. — Сейчас они помогают лишь с агрегацией данных, формируют аналитические выжимки, а финальное решение остается за человеком».
Схожая сдержанность сохраняется и в автоматизации немассовых, нетиповых процессов — в отличие от розницы и МСБ, где большое количество повторяющихся операций делает применение ИИ математически более простой задачей. По словам Ильи Чижевского выбранная стратегия не оборачивается для банка потерями: «С точки зрения проигрыша, искренне, абсолютно нет — не видим, что в чем‑то из‑за этого уступаем».
Переходя к теме регулирования отрасли, президент ОТП Банка напомнил, что российский банковский сектор стал одним из лучших в мире благодаря тому, что регулятор давал сектору возможность внедрять инновации, сохраняя при этом разумные ограничения. «На мой взгляд, банковский сектор сейчас является безусловным лидером по внедрению искусственного интеллекта как индустрия внутри нашей страны», — подытожил И. Чижевский. На горизонте 3–5 лет, по его мнению, именно технологии позволят банкам точнее предвидеть потребности клиента и устранить его «недолюбленность».
О бизнес-эффектах сквозной архитектуры процессов в ОТП Банке
На конференции «Управление бизнес-процессами 2026» наш коллега, руководитель процессного офиса ОТП Банка Андрей Бессараб, рассказал о процессе перехода банка к сквозной архитектуре и полученных бизнес-эффектах. Делимся основными мыслями.
«По модели Грейнера на определенных этапах в работе компании возникают кризисы. В ОТП Банке возник кризис контроля: при оптимизации количества процессов и подразделений вертикального управления оказалось недостаточно, и потребовалось оперативно выстраивать сквозное горизонтальное управление», – отметил Бессараб. Он подчеркнул, что проект был запущен в банке в кратчайшие сроки и позволил получить точную картину реального функционала подразделений, объективно оценить распределение затрат и создать систему регулярного мониторинга ключевых показателей, сосредоточившись на стабильности, качестве и предсказуемости операций.
Спикер пояснил, что первым этапом на этом пути стали каталогизация и моделирование, на которые ушло 6 месяцев. В результате банк зафиксировал три уровня: 20 групп сквозных процессов, около 200 самих сквозных процессов и порядка 2 000 подпроцессов. Именно уровень подпроцессов показал реальный функционал каждого подразделения и сформировал точную базу для дальнейшей работы.
Вторым шагом в ОТП Банке внедрили модель стоимости процессов для непосредственного расчета стоимости каждого элемента. Для массовых операций банк использовал стафф-модели, рассчитанные по нормативам. В немассовых подразделениях применялась экспертная оценка: руководители самостоятельно определяли долю аллокации затрат на конкретную задачу. Погрешность такого подхода не исказила итоговый рейтинг процессов по их стоимости, позволив сформировать объективную картину распределения затрат.
«Третий шаг – создание управленческого дашборда. Мы применили правило Парето, выделив 20% процессов, в которых сосредоточено 80% затрат, и добавили к ним требования регулятора. Для каждого процесса определили от 3 до 7 метрик по трем категориям: стоимость, время и качество. Эти показатели работают как конкретные триггеры, подсвечивающие зоны для глубокого анализа», – отметил Андрей.
Дашборд фиксирует изменения метрик, и раз в месяц топ-менеджмент рассматривает их состояние. Если по конкретной метрике, например по времени выдачи кредита, фиксируется отклонение, формируется поручение проработать его причины. По результатам такой проработки могут быть запущены изменения – в частности, реинжиниринг, автоматизация или применение технологий искусственного интеллекта. Эти работы проводят либо централизованные команды, либо владельцы процессов при поддержке процессного офиса. На текущем этапе экономический эффект от внедрения проекта составил 200 млн рублей.
24 июня 2026 года во время 46-го ежегодного собрания акционеров SoftBank Масаёси Сон молодился: чёрная водолазка, изящный чёрный костюм, аккуратно прибранные редкие седые волосы — и всё это на фоне большого тёмного зала и яркого экрана за спиной. Тем не менее Масаёси уже 68 лет. Он давно не походит на визионера из эпохи Alibaba или азартного инвестора времён Vision Fund.
Вообще-то Масаёси обещал уйти на покой в шестьдесят. Однако на этой встрече он со сцены заявил, что свой 50-летний план пересмотрел и собирается работать ещё лет 10–15. В планах у главы SoftBank — довести стоимость холдинговой компании до 1000 трлн иен (примерно $6–7 трлн). Фондовый рынок на подобные слова отреагировал с воодушевлением: в тот же день цена акций компании поднялась на 1,29 %, на следующий торговый день — подскочила ещё на 7,90 %.
Видеозапись мероприятия, конечно, доступна на сайте SoftBank, там даже есть перевод на английский. Интереснее разглядывать некоторые фрагменты из 66 слайдов презентации. В них Сон в очередной раз сравнивает SoftBank с несущей золотые яйца гусыней.
PDF со со слайдами тоже выложили. Среди явно сгенерированных с помощью ИИ картинок — откровения гуру бизнеса о том, что яйца не несут яйца, что акционерную стоимость создавала гусыня (где она очень довольна, поскольку её стоимость оценили в 71 золотое яйцо), а также иллюстрация фабрики золотых яиц внутри гусыни.
Презентации Масаёси Сона на самом деле всегда такие весёлые: там бывают перескакивающие яму коронавируса пегасы, которые позднее взлетают, странноватые равенства вида «25 − 4 = 9» с большим красным вопросительным знаком и круговые диаграммы, где разные доли отведены под смерть, одиночество и безысходность. Известную басню Эзопа Сон цитирует тоже далеко не впервые.
5 граблей, на которых умирают торговые боты
Большинство торговых ботов умирают не потому, что стратегия оказалась неверной. Они умирают потому, что бэктест втихую прочитал завтрашнюю свечу. Потому что процесс упал посреди исполнения ордера и открыл позицию дважды. Потому что биржа отвергла ордер, а бот продолжил торговать призрак.
Стратегия - никогда не была сложной частью. Сложной частью была инфраструктура.
«Это работало в бэктесте» ничего не значит, если в live крутится другой код
Стандартный путь продакшенизации стратегии - это её переписывание: исследовательский ноутбук превращается во вторую, собранную руками боевую систему со своей логикой ордеров, своими багами, своим расхождением. Теперь у вас две стратегии, которые выглядят одинаково, а ведут себя по-разному ровно тогда, когда это важнее всего. Например, на момент бектеста все свечи уже закрыты, а в live текущая свеча всегда в статусе pending и её параметры меняются
Ошибка, которая открывает позицию дважды
Бот, обновляющий позицию в момент, когда процесс умирает - OOM, деплой, скачок питания, просыпается с испорченным состоянием: наполовину открытая позиция, неправильный cost basis, выход, который так и не зарегистрировался. Восстановление руками - это место, где утекают деньги.
Ордер, который биржа молча отвергла
Тихий убийца live-торговли: биржа отвергает, отваливается по таймауту или наливает частично - и внутреннее состояние вашего бота больше не совпадает с реальностью. Фикс из учебника - рукописный try/catch с откатом вокруг каждого ордера - это ровно тот код, который ломается на том краевом случае, который вы не предусмотрели.
Десять стратегий, один счёт, экспозиция 100%
Проверки риска по каждой стратегии в отдельности упускают очевидную портфельную истину: десять стратегий, каждая «рискует 10%», - это один счёт, рискующий всем. Открыть сразу 10 позиций не хватит капитала
Получение внешних данных через Crontab
Cron с парсингом внешних данных работает в другом процессе по системным часам - бесполезно в бэктесте, который проигрывает месяц за секунды. Так же как неполные свечи в live, на момент backtest база данных содержит больше записей, так как момент в прошлом уже завершен
Wildberries добавил функцию отмены заказа за 50 рублей. Пользователи площадки предлагают ввести платное добавление товаров в корзину, так как не понимают, за что должны платить 50 рублей, и сравнивают WB с другими маркетплейсами, где отмена заказа бесплатная.
Пресс‑служба RWB:
У покупателей по‑прежнему сохраняется возможность бесплатно отказаться от товара при его получении в пункте выдачи заказов, если он не подошёл или необходимость в покупке отпала.
При этом возможность отменить заказ уже после оформления и на любом этапе доставки — это дополнительный сервис, который позволяет изменить своё решение даже тогда, когда товар уже находится в обработке или в пути.
После оформления заказа мы сразу запускаем целый ряд процессов, связанных с его комплектацией, обработкой и доставкой. К моменту отмены заказ уже проходит несколько этапов логистической цепочки, в которые вовлечены склады, сортировочные центры и транспортная инфраструктура. Остановка этих процессов и возврат товара требуют дополнительных ресурсов, поэтому услуга отмены заказа после оформления является платной.
Почему через 3-5 лет контакт-центр станет центром прибыли
Алексей Рогожин, руководитель контактного центра и центра заботы о клиентах ОТП Банка, принял участие в дискуссии «Эволюция банковских контакт-центров: что меняется сегодня», прошедшей в рамках презентации итогов 4-й волны исследования банковских контакт-центров аналитической и консалтинговой компании Frank RG. Он рассказал о переходе банка к единой модели управления клиентским опытом, смене приоритетных метрик и планах по трансформации службы поддержки в прибыльное подразделение.
Алексей отметил, что в рамках трансформации, начатой полтора года назад, ОТП Банк интегрировал метрику Contact Rate в систему мотивации продуктовых команд, что позволило кратно расширить линейку услуг и улучшить операционные показатели. «Мы обеспечили сквозную синхронизацию на всех этапах клиентского пути – от чат-бота до живого оператора, так как понимаем, что классические показатели эффективности теперь уступают место FCR (решение вопроса с первого обращения) и метрикам клиентской доходности», – заявил спикер.
По его словам, ключевыми запросами клиентов все еще остаются мгновенная доступность каналов связи и сокращение времени ответа до секунд: пользователи высоко ценят эмпатию, прозрачность и готовность банка компенсировать потенциальные сбои: «Ошибки возможны, но важно оперативно дать обратную связь и исправить ситуацию», – заключил он.
Алексей также затронул тему искусственного интеллекта и автоматизации в контакт-центре. Он отметил, что банк провел переработку примерно 15% всей автоматизации, установив высокие стандарты качества. «Мы придерживаемся принципа: если выход на сотрудника всегда открыт для клиента, и он активно пользуется автоматизацией, которую мы создаем, значит, мы делаем качественный продукт. При этом сама автоматизация должна быть прозрачной и не хуже, чем то, что делает человек». Еще отметил, что в текущем году приоритетом для его команды станет внедрение ИИ-моделей для анализа и поведенческих данных, способных прогнозировать уровень удовлетворенности клиентов в реальном времени.
В финале резюмировал, что через 3-5 лет контакт-центр трансформируется в центр прибыли. «Увеличение автономных агентов и развитие эмоционального интеллекта – вот направления роста. При этом главный вызов остается неизменным: как сделать каждое взаимодействие с клиентом максимально ценным и человечным, несмотря на рост цифровизации».
Учёт ИТ-активов в России: 80% компаний — на троечку
Опросили 100+ компаний из ИТ, промышленности, банков и ритейла, как у них устроено управление ИТ-активами. Картина отрезвляющая:
80% оценивают зрелость своих ITAM-процессов на 1–3 из 5;
42% не используют никаких стандартов;
каждая пятая до сих пор ведёт учёт в Excel;
приоритет №1 — банальное «понять, что у нас вообще есть».
Самые большие потери — не на закупке, а в «серой зоне»: перемещения между офисами, замена сотрудников, списание. Оборудование числится за кем-то, а физически недоступно.
Внутри — срез рынка с цифрами, разбор ключевых проблем, кейсы «Ленты» и ITGLOBAL.COM и тренды на ближайшие годы: TCO, ИИ, облако, compliance.
Расходы на искусственный интеллект в США уже сравнялись с расходами на транспортную сеть страны. В апреле расходы на строительство центров обработки данных впервые превысили $50 млрд.
Как не переплачивать за ИИ
На VII Форуме «Франкенштейн на кибербанке: ИИ и технологии будущего в финансовом секторе» Богдан Гарбар, CPO и руководитель Центра платформенных ИИ-решений ОТП Банка, представил инженерную методику расчета вычислительных ресурсов для сервисов на основе генеративного искусственного интеллекта.
Планирование вычислительных мощностей остается одной из ключевых задач при внедрении генеративного ИИ. До настоящего времени большинство компаний принимали решения на основе экспертных оценок, приблизительных ориентиров и данных из непрозрачных источников, что затрудняло точное бюджетирование и повышало инвестиционные риски. Избыточные закупки могли заморозить капитал в оборудовании, которое простаивало и быстро устаревало, а недостаточные мощности приводили к тому, что сервисы не справлялись с нагрузкой, что негативно сказывалось на скорости работы и удовлетворенности клиентов.
«Когда мы начинали внедрять генеративный ИИ, столкнулись с классической дилеммой: заложить слишком много ресурсов — заморозить капитальные затраты, заложить слишком мало — потерять клиентов из-за неработающего сервиса. Существующие калькуляторы и бенчмарки оказались непрозрачными, и мы решили разобраться, как все работает на атомарном уровне», — отметил Богдан Гарбар.
Он пояснил, что разработка ОТП Банка позволяет перейти от интуитивных оценок к обоснованным расчетам при планировании капитальных затрат на GPU-серверы — наиболее дорогостоящий компонент LLM-инфраструктуры.
«Мы создали не просто калькулятор, а инструмент для принятия решений: на какой инфраструктуре строить решение, в каком объеме закупать оборудование и как эффективно распределять вычислительные ресурсы между задачами. Модель связывает ожидаемую нагрузку и требования к качеству сервиса с ключевыми финансовыми показателями проекта — капитальными затратами (CapEx), совокупной стоимостью владения (TCO) и возвратом инвестиций (ROI).
В отличие от типовых подходов, она рассчитывает необходимый объем графических процессоров (GPU) на основе реальных бизнес-параметров и ряда технических факторов, которые напрямую влияют на потребность в вычислительных мощностях: объема памяти для одной пользовательской сессии, применения оптимизаций, включая квантование моделей, а также использования специализированных техник обработки запросов, позволяющих снизить нагрузку без потери качества сервиса. Это дает возможность определить минимально необходимый объем оборудования, достаточный для выполнения целевых SLA при оптимальных затратах», – подчеркнул Богдан Гарбар.
Почему в крипте появились wETH, stETH, WBTC, cbBTC и десятки других странных тикеров
Большинство людей впервые сталкиваются с этим во время использования DeFi. Пользователь приходит обменять ETH, а вместо привычного ETH видит wETH. Потом встречает stETH, rETH, cbBTC, tBTC, aUSDC и ещё десяток похожих активов.
В этот момент возникает логичный вопрос: если у нас уже есть Bitcoin и Ethereum, зачем индустрия постоянно создаёт их новые версии?
На самом деле за большинством таких тикеров скрываются не новые монеты, а новые функции.
Одним из первых массовых примеров стал wETH - Wrapped Ether. Проблема заключалась в том, что нативный ETH исторически не соответствовал стандарту ERC-20, на котором построено большинство DeFi-протоколов. Поэтому появился wETH: тот же самый ETH, но в форме токена, с которым удобно работать внутри экосистемы Ethereum. По сути это один и тот же актив, но в другой "упаковке".
Похожая история произошла с Bitcoin. Сам Bitcoin существует в своей собственной сети и не может напрямую использоваться в большинстве приложений Ethereum. Так появились WBTC, cbBTC и tBTC - токенизированные версии Bitcoin, которые позволяют использовать ликвидность BTC в DeFi-протоколах, пулах ликвидности и кредитных сервисах.
Позже индустрия столкнулась с другой задачей - стейкингом. Пользователь хотел получать доходность от ETH, но при этом не терять доступ к своим средствам. Так появились stETH, rETH, cbETH, eETH и другие liquid staking токены. Они представляют собой застейканный актив и одновременно позволяют продолжать использовать его в других протоколах.
Следующий слой - кредитные платформы. Когда пользователь кладёт USDC в Aave, он получает aUSDC. Когда размещает средства в Compound - получает cUSDC. Эти токены фактически становятся цифровой распиской, которая подтверждает право требования к депозиту и накопленным процентам.
Есть и ещё более экзотические категории. Например, sUSD и sBTC - синтетические активы, которые пытаются повторять стоимость оригинального актива без необходимости владеть им напрямую. А veCRV, vlCVX или xSUSHI появились как элементы систем управления протоколами и распределения вознаграждений.
В итоге большинство странных приставок в крипте обычно сводятся всего к нескольким категориям:
w — wrapped активы
st, r, e — liquid staking
a, c — депозитные токены кредитных протоколов
s — синтетические активы
ve, vl, x — governance и voting-механики
Самое интересное, что для новичка все эти тикеры выглядят как бесконечный хаос. Но если посмотреть глубже, становится понятно: индустрия не создаёт сотни новых монет. Она создаёт новые формы представления уже существующих активов.
Именно поэтому один и тот же Ethereum сегодня может существовать одновременно как ETH, wETH, stETH, rETH, cbETH или eETH. Снаружи это выглядит как зоопарк тикеров. Внутри - как попытка решить разные инфраструктурные задачи одной и той же экосистемы.
Два режима зарубежных счетов в соответствии с зачисляемым доходом по разным типам контрактов
Я регулярно направляю письменные запросы на разъяснения законодательства в федеральные органы исполнительной власти, даже по очевидным и вполне понятным вопросам.
Так получается подтвердить, что мое понимание норм закона и подход со стороны государства к их исполнению синхронизированы.
В начале года я разбирался с подходом ФНС к администрированию постановки на учет ВЭД-контрактов на оказание услуг нерезидентам на учет, с последующим прохождением валютного контроля.
Попутно получил напоминание от ФНС о двух режимах зарубежных счетов с точки зрения валютного законодательства РФ.
При использовании зарубежных счетов человек, который проживает 183 и более дней на 31 декабря в РФ, должен помнить, что валютное законодательство РФ разделяет цели использования зарубежного счета на личные, не связанные с предпринимательской деятельностью, и предпринимательские цели.
Если человек использует зарубежные счета как личные — у человека нет статуса ИП в РФ или зарубежный доход не связан с деятельностью ИП в РФ, а также если зачисляемый на зарубежные счета доход связан с исполнением трудового договора, дивидендами от своего КИК или еще с каким-либо пассивным доходом, — то все такие счета раскрываются как личные.
Отчетность по ним простая, ежегодная, без приложения подтверждающих документов.
А вот если человек зачисляет на зарубежные счета доход, связанный с предпринимательской деятельностью — то есть по основаниям сервисного, консультационного или иного контракта с нерезидентом, такие счета ФНС будет рассматривать как предпринимательские.
Если заказчиков-нерезидентов несколько, зачисления валюты систематические, в РФ нужен статус ИП, а для небольших доходов можно регистрироваться как самозанятый (НПД), но тут все индивидуально — чтобы как минимум не получить претензии уголовного характера за незаконную предпринимательскую деятельность, а заодно оптимизировать налог в РФ с зарубежного дохода.
Отдельно напоминаю: статус ИП за рубежом, например в Армении, Грузии, Кыргызстане не имеет значения для отчетности в РФ.
Соответственно сколько счетов в зарубежном банке привязано к такому ИП тоже не интересует ФНС.
Для отчетности играют роль только те зарубежные счета, на которые зачисляется доход от нерезидентов в соответствии с типом и валютой контракта, так как остальные счета квалифицируются как личные.
Файл на трех страницах, даже в формате JPG к посту прикрепить не смог, дает только одно фото. Ответ можно прочитать в моем TG, внимание! ссылка на TG за пределы habra.
Если вам нужна помощь с настройкой или аудитом текущей схемы получения зарубежного дохода, его совмещением с российским доходом или легализацией российского дохода за рубежом — пишите мне.
Экономический аспект применимости AI.
Хотел бы немного раскрыть применение нейросетей с точки зрения экономики и бизнес-модели.
Есть такая бизнес-модель, когда оплата назначается за определенную услугу, как правило, мелкую, но обеспечивающую некоторый процесс. Один из примеров - это эквайринг. Оплата производится за каждую транзакцию. Может быть покупка определенного количества транзакций, разные скидки за объем и т. п., но суть - это оплата за транзакцию.
Важный момент здесь - это то, что провайдер такой услуги берет плату вне зависимости от результата, к которому приводит такая услуга. Транзакция прошла? Ок, оплати услугу. Для провайдера не имеет значения, что в конечном итоге произошло с бизнесом, оплатившем такую услугу. Даже если бизнес на грани выживания, эквайринг у него будет стоить столько же, сколько и для растущего денежного потока и большой прибыли.
С одной стороны, все честно и нормально. Но особенность отсутствия связи с конечным результатом надо учитывать. Оператор эквайринга заработает на вас вне зависимости от результатов вашего бизнеса.
Очевидно, что это прямая аналогия с оплатой за использование нейросетей. Но, в отличие от эквайринга, результат здесь не гарантируется вообще. Здесь на ум приходит другая, более близкая аналогия.
Итак, предположим, Вы вызываете такси. Но не то такси, которое довезет из точки А в точку Б. А такси, которым управляете Вы с помощью голосовых команд. Говорите, где повернуть, где остановиться и т. п. При этом оплата производится за каждое действие таксиста.
Таксист посмотрел на Вас? Платите. Таксист открыл карту? Платите. Таксист замялся и ответил с задержкой? Платите сполна за его действие. Не туда таксист свернул? Переформулируйте свой запрос, но за совершенное действие все равно платите.
Вам неподконтрольно ничего, кроме своих запросов. Такси это не дает никакой гарантии, что Вы вообще доедете, куда надо. Но за каждое действие, каждый вздох таксиста Вы обязаны заплатить. Если таксист ошибся, то заплатите и постарайтесь исправить его ошибку. И заплатите опять.
По моему мнению, это уже даже не бизнес-модель эквайринга - это совершенно новый уровень. Вы платите за каждое действие исполнителя, но ответственность за его действия несете Вы же сами. Исполнитель ни за что не отвечает. Это просто машина же. Старайтесь лучше и точнее формулировать запросы к ней. И платите, платите, платите.
В сухом остатке имеем полную Вашу персональную ответственность за результат при полном отсутствии ответственности исполнителя, которому Вы оплачиваете каждое действие.
Да, можно сказать, что "это инструмент", как молоток. Только это не молоток. Действия непредсказуемы, результат не определен, ответственности никакой, спрогнозировать использование невозможно. Даже толком неизвестно, что этот "молоток" (а может пила? а может рубанок, пинцет, скальпель, карандаш?) может, есть только туманные обещания. Но за каждое действие надо платить.
Просто поделился своими рассуждениями, но на месте людей, которые считают деньги, я бы даже в теории не рассматривал использование такого "инструмента".
1 июня — последний день предоставления отчета о движении денежных средств и иных финансовых активов, а также отчета о переводах денежных средств с использованием иностранных электронных средств платежа (ЭСП) за 2025 год
Речь идет о личных счетах, не связанных с предпринимательской деятельностью.
Еще 1 июня — это последний день подачи уведомления о зарубежных счетах, активных в 2025 году, о которых ранее не подавалось уведомление в ФНС, так как человек не жил в РФ, но потом вернулся и провел 183 и более дней на 31 декабря 2025 года в РФ, а также отчета о движении по таким счетам за 2025 год.
Что касается раскрытия иностранных ЭСП, к которым ФНС относит все платежные системы, которые не являются банковскими счетами, но имеют функцию зачисления, хранения и вывода денег через действие человека (по кнопке), нужно принимать осознанное решение: раскрывать или нет.
Штраф за непредставление отчета по иностранному ЭСП — от 20 до 40% от суммы переводов, а не фиксированные 2 000 – 3 000 рублей, как по банковским счетам.
К отчетам по финансовым счетам и иностранным ЭСП, которые используются в личных целях, не нужно прикладывать никаких документов (выписок, скриншотов), подтверждающих указанные в отчетах сведения.
Если позже придет запрос предоставить выписку по счету, ЭСП или документы по операциям — вот тогда отдельно думаем, почему пришло, как ответить и что передавать инспектору валютного контроля, так как такие действия некорректируемые и могут создать еще больше вопросов и претензий.
Вообще сейчас складывается такая практика, что все ненужные зарубежные счета, по которым было подано уведомление, но которыми человек не пользуется или уехал из РФ, нужно снять с учета в ФНС, просто подав уведомление о закрытии, даже если сам счет закрыть не получается.
Честно, даже инспекторы валютного контроля в приватных беседах рекомендуют такие действия, чтобы всем было легче.
В 95% случаев ФНС не будет запрашивать подтверждающие документы о закрытии счета, а в 5% случаев все равно можно пояснять, почему у нас нет таких документов и почему мы подали уведомление о закрытии счета.
Если у человека есть личные зарубежные счета, но по ним не проходит налогооблагаемый доход, который попадает под налоги в РФ, и такие счета ранее не раскрыты ФНС, тоже стоит подумать, раскрывать или нет.
Обмен информацией по финансовым счетам работает скудно и локально, а административная ответственность за неподанные уведомления и отчеты незначительная и наступает далеко не всегда, даже в случае вопросов от ФНС.
Если не успеваете подать отчет к 1 июня, не нужно спешить. Нарушение срока предоставления отчета не более чем на 10 дней — это предупреждение или 300 – 500 рублей, не более чем на 30 дней — 1 000 – 1 500 рублей.
Напоминаю, что критерий освобождения от отчета по недостижению 600 тыс. рублей (по счетам в ЕАЭС, государствах-партнерах РФ по CRS) работает не автоматически.
Если счет раскрыт, но отчет не подан, все равно придет письмо из ФНС и нужно будет подтвердить свою позицию банковской выпиской по каждому счету, так что иногда легче подать нулевой отчет — снизив вероятность дозапроса выписки на 90%.
В случае с иностранными ЭСП отчет (он же и уведомление) можно не подавать, если переводы за год не превысили 600 тыс. рублей.
Если у вас сложный или непонятный кейс — напишите мне, разберемся.
Пришло требование из ФНС в рамках камеральной проверки декларации по УСН (совмещение с ПСН) за 2025 год — предоставить пояснения в части зарубежного дохода от нерезидентов
В это время года ФНС проверяет отчетность ИП/ООО за 2025 год и в рамках п. 3 ст. 88 НК РФ направляет требования о представлении пояснений (форма по КНД 1165050). Срок ответа — как получили + 5 рабочих дней.
Само по себе требование еще ни о чем не говорит.
Чаще всего налоговикам просто не хватает сведений, чтобы понять, откуда взялся задекларированный доход.
Например, ИП на УСН отразил 5 млн рублей, но на расчетном счете этих денег не видно — доход пришел на зарубежный счет.
Декларацию по УСН проверяет один инспектор, а ежеквартальные отчеты с выпиской по зарубежному счету уходили в отдел валютного контроля. Внутри инспекции эти сведения не всегда очевидны и сразу доступны каждому отделу.
Поэтому первое, что должно произойти после получения требования, — не поспешный ответ, а срочная самопроверка ранее поданных сведений.
Нашли ошибку — подали уточненную декларацию, доплатили налог, коротко пояснили, в чем была ошибка. Вопросы сняли.
Ошибок нет — расписали схему получения зарубежного дохода так, чтобы она стала понятна инспектору. Цифрами и мотивированными сведениями, а не общими отписками, но без документов.
В рамках камеральной проверки ФНС формально не вправе истребовать конкретные документы — контракт, инвойсы, выписки. Но регулярно это делает, и судебная практика в этих вопросах как правило на стороне ФНС.
На этом многие теряют осторожность и решают: быстро покажу все, что есть, и даже немного больше — пусть видят, что я открытый и добросовестный.
Там разберутся.
На практике именно такая проактивность чаще всего и провоцирует более глубокие вопросы и реальные претензии.
Факт в том, что в части ВЭД сегодня каждый документ может выстрелить.
— Заказчик-нерезидент по контракту — это одно лицо, а плательщик по банку — другое
— Суммы (валюты) в контракте не совпадают с поступлениями на счет
— Часть денег зависла на балансе платежной системы взаиморасчетов с нерезидентом
— Условия контракта не бьются с применяемой системой налогообложения: по ПСН заявлена разработка, а по факту — консалтинг
— Контракт должен был встать на учет в банке при сумме обязательств свыше 10 млн рублей, но не встал.
Каждая из этих деталей по отдельности не создает общей картины. Но в одной папке, переданной инспектору по первому требованию, они складываются в ситуацию, которую вы уже не контролируете.
Первичное требование — не та крайняя необходимость, ради которой стоит отдавать первичку. Это сигнал проверить себя, а не повод выгрузить все досье контракта.
И если отвечаете не сами, а через бухгалтера, консультанта, юриста — попросите показать ответ до отправки.
Прочитайте лично.
Убедитесь, что понимаете написанное, готовы поддержать на словах и документами.
Грань между безопасным ответом и спровоцированной претензией проходит в формулировках ответа и документах, которые стали очевидны для инспектора.
Цена ошибок или бездействия — как минимум акт налоговой проверки с доначислениями и (или) штрафы за нарушение валютного законодательства.
Если вы получили требование и не уверены, как ответить, — обязательно пишите мне. Посмотрю на требование и скажу свое мнение.
Биллинг — это не «простая логика». Четыре грабли за два года разработки
«Напишем за неделю, там простая логика» — так начинается каждая вторая история с биллингом. Через два года получаем систему, которую понимает один человек, пересчёты вручную и клиентов, которым непонятно, почему именно такая сумма. Разбираем типичные ошибки и что закладывать до первого клиента.
Проблема начинается с недооценки. Команда видит базовую математику: тариф × количество × период = счёт. На бумаге выглядит элементарно. В реальности через месяц появляются льготные периоды, через три — пересчёты при смене тарифа, через полгода — клиенты с индивидуальными условиями, которые не вписываются ни в одну модель.
Граблі №1: Отсутствие аудита изменений
Первое, что ломается — прозрачность расчётов. Клиент звонит с вопросом «почему 47 320 рублей, а не 45 000». Разработчик лезет в код, смотрит логи, пытается восстановить цепочку применённых правил. Если изменения тарифа или скидок не пишутся в отдельную таблицу с timestamp и причиной — готовьтесь к ручным разборам каждого спорного счёта.
Решение — event sourcing для биллинговых операций. Каждое изменение тарифа, применение скидки, пересчёт — отдельная запись с контекстом. Не нужен полноценный event store, достаточно таблицы billing_events с полями: timestamp, entity_id, operation_type, old_value, new_value, reason, author. Это база для автоматической генерации детализации и разбора конфликтов.
Граблі №2: Пересчёты при смене тарифа
Клиент переходит с тарифа A на тариф B в середине периода. Простая логика говорит: пропорционально разделить. Реальность добавляет нюансы: минимальный платёж по старому тарифу, неделимые единицы потребления, уже выставленный аванс. Без явной модели пропорционального расчёта получается хардкод под каждый кейс.
Закладывайте prorated billing с первого дня. Это не про сложную математику, а про чёткие правила: как считается остаток периода, как учитывается уже оплаченное, что делать с неделимыми единицами. Пропишите эти правила в коде явно, с комментариями и тестами на граничные случаи.
Граблі №3: Единственный человек, который понимает систему
Через год разработки логика биллинга живёт в голове одного разработчика. Он знает, почему вот этот if обрабатывает старых клиентов иначе, почему там hardcoded исключение для корпоративных аккаунтов и почему пересчёт запускается дважды для определённых тарифов. Документации нет, код читается как алгебра с магическими константами.
Биллинг — это не feature, это критическая инфраструктура. Требуется документация на уровне ADR: почему выбрана такая схема пересчёта, какие альтернативы рассматривались, какие trade-offs. Код должен быть самодокументируемым: явные named-константы для льготных периодов, enum для типов тарифов, отдельные функции для каждого правила расчёта.
Граблі №4: Нет разделения на фазы расчёта
Весь расчёт происходит в одной транзакции: собрали данные, применили скидки, выставили счёт, записали результат. Если где-то ошибка — откатываем всё, клиент не получает счёт. Если нужно пересчитать задним числом — переписываем половину логики.
Разделите расчёт на фазы: 1) сбор данных о потреблении, 2) применение правил тарификации, 3) применение скидок и льгот, 4) генерация счёта, 5) отправка клиенту. Каждая фаза — отдельная функция с чёткими входами и выходами. Это позволяет тестировать изолированно, пересчитывать отдельные этапы и логировать промежуточные результаты.
Что закладывать до первого клиента
Аудит всех изменений: таблица событий с timestamp, контекстом и автором операции.
Модель пропорционального расчёта: явные правила для смены тарифа, остатка периода, минимальных платежей.
Разделение на фазы: сбор данных → тарификация → скидки → счёт → отправка. Каждая фаза изолирована и тестируема.
Документация решений: ADR для ключевых правил, комментарии в коде для неочевидной логики.
Тесты на граничные случаи: смена тарифа в последний день, нулевое потребление, отрицательный баланс после возврата.
Anthropic обошла OpenAI по оценке — $900 млрд против $730 млрд
Anthropic стала самым дорогим ИИ-стартапом в мире после нового раунда инвестиций. Оценка превысила $900 млрд, что на $170 млрд выше, чем у OpenAI.
По данным NYT, новый инвестиционный раунд вывел Anthropic на первое место среди ИИ-компаний по капитализации. OpenAI, которую ещё недавно считали безусловным лидером, теперь оценивается в $730 млрд.
Anthropic развивает модель Claude, которая конкурирует с GPT-4 и позиционируется как более безопасная и управляемая альтернатива. Компания делает ставку на Constitutional AI — подход, при котором модель обучается следовать явным принципам безопасности и этики на уровне архитектуры, а не постобработки.
Разница в оценке отражает два момента. Первый — инвесторы верят в долгосрочную монетизацию через enterprise-сегмент, где контроль над поведением модели критичен для регуляторных требований. Второй — рынок диверсифицирует риски: OpenAI зависит от Microsoft, Anthropic позиционируется как независимая альтернатива.
Для индустрии это сигнал: гонка идёт не только по качеству моделей, но и по доверию со стороны корпоративных клиентов. Компании готовы платить за прозрачность архитектуры и гарантии управляемости — это меняет приоритеты разработки.
Ограничение: оценка стартапа на бумаге не равна реальной выручке. Anthropic пока не раскрывает финансовые показатели, и остаётся вопрос, как быстро компания превратит капитализацию в устойчивый денежный поток.
Что будет после Web3 и существует ли вообще Web4?
Когда появился термин Web3, его подавали почти как следующую эволюцию интернета: децентрализация, цифровая собственность, кошельки вместо аккаунтов, отсутствие посредников и контроль пользователя над своими данными.
Проблема в том, что спустя несколько лет Web3 так и не стал массовым в том виде, в котором его представляли. Да, индустрия выросла. Появились DeFi, NFT, DAO, стейблкоины, on-chain экономика и огромная инфраструктура вокруг блокчейнов. Но обычный пользователь по-прежнему редко хочет разбираться в seed-фразах, gas fee, bridge, сетях и формате адресов.
Именно поэтому всё чаще возникает другой вопрос: а что вообще будет после Web3 и существует ли какой-то “Web4”?
На практике проблема Web3 оказалась не столько технологической, сколько пользовательской. Web3 отлично решает вопрос владения активом, но пока плохо решает вопрос удобства. Для массового пользователя Web2 всё ещё проще: зашёл через Google-аккаунт, нажал пару кнопок — и сервис работает. В Web3 пользователь часто становится одновременно и банком, и службой безопасности, и технической поддержкой для самого себя.
Именно поэтому всё больше обсуждений сейчас крутится вокруг идеи, что следующая стадия интернета будет строиться не только вокруг блокчейна, но вокруг сочетания сразу нескольких вещей: AI, identity, автоматизации, intent-based интерфейсов и invisible infrastructure.
Если упростить, Web3 пытался сделать пользователя владельцем инфраструктуры. А условный “Web4”, о котором начинают говорить сейчас, скорее пытается сделать инфраструктуру невидимой для пользователя вообще.
Например, сегодня человек должен понимать:
в какой сети находится актив какой gas использовать как работает bridge что такое approve почему транзакция не проходит
Для массового рынка это слишком высокий порог входа.
Следующий этап, скорее всего, будет выглядеть иначе: пользователь просто формулирует действие, а инфраструктура сама решает, в какой сети провести операцию, как подписать транзакцию, откуда взять ликвидность и как оптимизировать маршрут.
По сути, Web4 в текущем понимании — это не “новый интернет после блокчейна”, а попытка спрятать сложность Web3 под нормальный пользовательский опыт.
Парадокс в том, что большинство технологий Web3, вероятно, останутся внутри системы, но перестанут быть видимыми. Как сегодня человек пользуется банковским приложением, не думая о том, через какие протоколы проходят его данные.
Отдельный интерес здесь добавляет AI. Если Web3 был про ownership и decentralization, то следующий этап может оказаться про AI-агентов, которые будут взаимодействовать с цифровой инфраструктурой вместо человека: управлять кошельками, искать ликвидность, совершать сделки и даже взаимодействовать с DAO или DeFi-протоколами автоматически.
Именно поэтому вопрос “что будет после Web3?” сейчас всё чаще звучит не как футуризм, а как вполне практическая проблема индустрии.
Потому что технология уже стала достаточно сложной. И следующий этап её развития, скорее всего, будет связан не с ещё большей сложностью, а наоборот — с попыткой скрыть её от пользователя полностью.
Пол Грэм — Как пересчитать налог на богатство в налог на доход и обратно. Перевод эссе
Политики говорят о «жалком одном проценте» налога на богатство — и не понимают, что предлагают.
Новый перевод короткого эссе Пола Грэма о том, почему между налогом на богатство и налогом на доход есть конкретный коэффициент пересчёта, и почему незнание этой математики меняет всю дискуссию.
Грэм объясняет через простой пример: если у вас $100 с доходностью 5%, то 1% налога на богатство и 20% налога на доход дают в конце года одинаковый результат. Это не трюк — это просто формула. Коэффициент пересчёта равен норме доходности капитала, и при исторической безрисковой ставке в 5% он равен 20.
Из этого следует неудобное следствие: штаты США, вводящие «скромный» налог на богатство в 1%, математически предлагают суммарную предельную налоговую нагрузку выше датской — то есть выше, чем где-либо в мире.
Самое интересное в эссе — не сама математика, она несложная. А то, что риторика «одного процента» работает именно потому, что большинство слушателей эту математику не знает. Грэм предлагает её просто объяснить — и посмотреть, изменится ли разговор.
Сразу же обновил сборник и добавил туда эссе.
Впрочем, стоит оговориться.
Математика у Грэма честная, но аргумент заточен под конкретный вывод — и в нескольких местах он берёт допущения, которые работают в его пользу.
Главное — коэффициент пересчёта полностью зависит от нормы доходности. Грэм берёт 5%, сам называет это оптимистичным, но оставляет. У реально состоятельных людей — о которых и идёт речь, когда политики говорят о налоге на богатство — доходность портфеля часто 10–15%. При 10% коэффициент уже не 20, а 10. Один процент налога на богатство равен десяти процентам налога на доход. Всё ещё много, но совсем другой разговор.
Второй момент — подмена аудитории. Налог на доход платят все. Налог на богатство выше порога в несколько миллионов долларов касается нескольких тысяч домохозяйств в стране. Когда Грэм говорит «жители штата будут платить больше датчан» — он суммирует ставки так, будто они применяются к одной базе одновременно, и будто средний житель штата вообще попадает под налог на богатство.
Это не значит, что эссе неправильное. Механика верная, вопрос важный, и политики действительно редко объясняют эту связь публично. Но Грэм пишет не нейтральный ликбез — он пишет против конкретной политики, и выбирает цифры соответственно.
