Финансы в IT

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.

Скачать результаты исследования

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.

TG @ciologia

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.

TG @ciologia

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.

"Кидалово" от "МТС-Оплата" при оплате ИИ-подписок:

Уже как-то пользовался их услугами, и, в целом, проблем не было. Но в этот раз почему-то вместо уже привычного письма с ваучером на получение данных платёжной карты пришло какое-то мутное письмо с требованием передать им "Organization ID" от аккаунта. Меня вариант передачи каких-либо данных своего аккаунта не устраивал, о таком методе оплаты никто не предупреждал, на закономерную просьбу "вернуть средства" ответили отказом.

Кто планировал использовать этот сервис для оплаты подписок - имейте ввиду, условия могут не соответствовать описанному на сайте и сильно вас удивить, уже после оплаты, что характерно. Причём, они даже сами признают некорректность информации на странице заказа/оплаты. Скрин переписки с суппортом:

В

Должны ли сотрудники убыточных подразделений получать премии?
Если коротко, то я считаю, что во многих случаях - да, должны. Попробую обосновать ниже...

Высказаться на тему премий меня побудили новости последних нескольких дней.

Сегодня должна была начаться масштабная забастовка сотрудников Samsung. Но не началась. Компания смогла договориться с профсозом перед самым началом забастовки.

Сотрудники компании требовали от Samsung более справедливого с их точки зрения участия в распределении прибыли. Если верить тому, как новости были поданы российскими новостными агентствами, то одним из камнем предкновения стало требование выплат даже для убыточных подразделений:

Особую остроту конфликту придает тот факт, что профсоюз требует высоких фиксированных выплат даже для тех подразделений Samsung, которые работают в убыток. [Цитата из статьи по ссылке выше]

Я не знаю детально, что там в Samsung'е. Ибо могут быть нюансы. Многое зависит от того, что именно из себя представляют эти "убыточные подразделения" и как в них формируются выплаты. Возможно, что именно в Samsung'е позиция руководства и оправдана. Однако в целом вопрос выплат сотрудникам убыточных подразделений мне кажется важным. На мой взгляд, такие выплаты часто бывают несправедливыми.

Просто факт того, что подразделение убыточно, сам по себе ещё не означает, что его сотрудникам надо "зажимать" выплаты. Тем не менее, часто именно так и происходит: сотрудники убыточных подразделений получают премий/надбавок сильно меньше, чем сотрудники подразделений, приносящих высокую прибыль. (Тут, кстати, важно, чтобы прибыль в принципе была. Если компания в целом убыточна, то и делить нечего).

На мой взгляд, существует множество ситуаций, когда сотрудники убыточных подразделений не виноваты в убытке:

1. они могут производить "побочный" продукт, который усиливает позиции основного. Такое часто бывает у производителей "железа". Например, компания может производить микропроцессоры и в ней может быть подразделение, которое производит софт для них (допустим, компиляторы). Софт по большей части может раздаваться бесплатно. Да, часть софта может быть платной и поддержка может быть платной, но в целом софтверное подразделение вполне себе может быть убыточным (осознанно!). А прибыль будут приносить "железки"

2. компания сама сохраняет убыточное направление в надежде, что когда-то оно раскрутится. Бывает, что не раскручивается никогда, а компания продолжает вбухивать в него деньги. А бывает, что в какой-то момент начинает генерировать прибыль (как Яндекс.Такси, например, которое долгое время было убыточным, а потом начало зарабатывать)

3. исследовательские подразделения. Они могут работать над перспективными прототипами. То есть прибыли от них нет, одни убытки. Когда прототип взлетает, то его передают в продуктовое подразделение, сотрудники которого начинают получить премии за каждую новую фичу, а сотрудники исследовательского подразделения сосут лапу (обычная история, кстати)

4. у крупных компаний часто бывает портфолио инновационных продуктов и портфолио "заслуженных" продуктов, которые давно на рынке. Заслуженные продукты обычно всё-таки прибыльны. Но они постепенно вытесняются инновационными. В итоге, прибыль от инновационных сильно растёт, а прибыль от заслуженных - скукоживается. И что теперь? Всем сотрудникам перебегать из вторых подразделений в первые, где они будут трудиться так же, а получать больше только потому, что продукт "правильный"?

Есть множество ситуаций, когда сотрудники убыточных подразделений не в состоянии напрямую влиять на прибыль именно своих подразделений. И часто успешность самых прибыльных подразделений связана не с тем, что там круче всех трудятся, а просто с тем, что они делают "правильный" продукт. Но не все могут/должны работать именно над "правильным" продуктом. Крупным компаниям нужны самые разные подразделения. Поэтому и компенсация каждого отдельного сотрудника должна в первую очередь зависеть от того, как трудится именно он. А не от того, попал ли он в струю "правильного" продукта или нет

Если банки не откроют данные для ИИ-агентов, они останутся витриной за стеклом

Об этом в рамках панельной дискуссии сессии «Как оседлать волну» на форуме AI Future Forum (Москва, Крокус Экспо) заявил директор по внедрению искусственного интеллекта и эффективности процессов ОТП Банка Дмитрий Маркосьянц. Модератором сессии выступила Марианна Данилина, руководитель Управления стратегии, исследований и аналитики Ассоциации ФинТех.

Комментируя тренд открытых API и развитие ИИ на финансовом рынке, он отметил, что банки пока не демонстрируют готовность раскрывать свои данные, поскольку видят в этом для себя определенный дискомфорт.

«Традиционно кредитные организации строили модель вокруг закрытого контура, где клиент получает все финансовые сервисы внутри одного банка. В то время как маркетплейсы изначально создавались иначе: часть сервисов продавцы получают от стартапов, которые существуют внутри экосистемы и обмениваются данными через открытые API. Поэтому для них тема с раскрытием данных не так чувствительна, как для банков», — пояснил Дмитрий Маркосьянц.

Также сдерживающим фактором для работы через Open API является вопрос стоимости и механика доступа, добавил спикер.

«Можно создать дверь, но вход сделать настолько платным и забюрократизированным, что дверь так и не откроется. Это важный аспект, на который сейчас нет ответа в нашем регулировании», — отметил он.

Дальнейшее развитие открытых API, по его убеждению, окажется неразрывно связано с искусственным интеллектом.

«Мы движемся в сторону ИИ-коммерции, где агенты будут совершать покупки за человека, включая открытие финансовых продуктов. И все компании неизбежно, рано или поздно, станут открытыми для таких агентов, иначе рискуют остаться витриной за стеклом. Вопрос лишь в том, произойдет ли это по модели регулятора или более естественным рыночным путем», — заявил Маркосьянц.

Отвечая на вопрос о том, нужно ли принуждать банки к открытости через регулятора, эксперт предложил альтернативный путь: «Мне кажется, надо не банки заставлять, а показать пример, когда государственные сервисы в первую очередь станут открытыми и предоставят свои возможности для банков».

🔥SEO умерло? Добро пожаловать в эпоху нейропоиска и AEO!

Классические «синие ссылки» уходят в прошлое. AI-ответы от Яндекса, Google и ИИ-ассистентов меняют правила игры. Трафик падает, воронки рушатся. Что делать? Оптимизировать под нейросети или уходить в AEO (Answer Engine Optimization)?

Приходите разбираться с ведущими экспертами рынка.

21 мая | 18:00 Лофт «Атмосфера» (ссылка на регистрацию)

Кто выступает: Михаил Сливинский (Яндекс), Денис Шубенок (CEO «Ашманов и партнеры»), Иван Макаров (Дзен), Роман Троицкий (Сбер), Павел Пряников («Блог Толкователя») и другие топ-специалисты из «Финама», SmartCare, Shkulev Media.

О чём поговорим: — Почему нейропоиск обнуляет старые воронки трафика. — Как «Алиса» ранжирует ответы на информационные запросы. — Как превратить LLM из генератора текста в инструмент роста конверсий. — Переход от SEO к AEO: новые KPI для медиа.

Программа: 18:00 – Нетворкинг 18:30 – Дискуссия «Угроза и адаптация» 19:30 – Разбор факторов ранжирования «Алисы» от Дениса Шубенка 19:45 – Дискуссия и кейсы «Как ИИ меняет маркетинг»

Мест немного — регистрация обязательна!

В России меньше трети компаний страхуют киберриски

Экспертно-аналитический центр ГК InfoWatch выпустил исследование в «Ущерб от утечек информации и страхование». В нем говорится, что риски киберинцидентов застрахованы менее чем у трети российских компаний (28%), при связанные с подобными происшествиями риски страхуют лишь 15,7% компаний.

Кроме того:

• штрафы за утечки данных и возможные убытки от выплат вымогателям в России законодательно страховать запрещено;

• умышленные действия сотрудников не входят в большинство полисов киберстрахования;

• проблема рынка киберстрахования — сложности с оценкой ущерба от утечек, единой методики не существует.

Подробности на сайте InfoWatch.

Демо-период заканчивается — дальше ИИ только за деньги?

ИИ и LLM (большие языковые модели) могут сделать любую работу за человека: написать текст, нарисовать картинку, написать код. Но это недёшево обходится разработчикам нейросетей, и они начали урезать возможности бесплатного или недорогого использования своего ИИ.

Раньше пользователь мог выбирать между бесплатной и более сообразительными платными моделями по ежемесячной подписке. Теперь правила усложняются. В начале апреля Anthropic запретила использовать сторонний агентский модуль OpenClaw со своей LLM Claude на подписках Pro и Max. Теперь Microsoft предупредила, что оплата ИИ-помощника Copilot на GitHub будет происходить по токенам, а не ежемесячно. Всё это звенья одной цепи.

В чём разница? Если раньше пользователь мог оплатить месячную подписку на LLM за 20–200 долларов и пользоваться ею для своих целей, то теперь оплата будет взиматься в зависимости от сложности задач. Узнать суть незнакомых библиотек можно несравнимо дешевле, чем заказывать сложные программы и запускать сложные сценарии, где ИИ подбирает выгодные билеты, отслеживает доступность и сообщает о готовности — это уже работа ИИ-агентов.

При работе в подписочном режиме пользователь физически не может создать столько запросов, сколько постоянно действующий ИИ-агент, поэтому подписку разработчики могли продавать относительно недорого. Но нейросети оказались полезны: вокруг них создаются не просто программы, но целые сервисы и даже бизнес-продукты, которые требуют значительно больших мощностей для работы ИИ-моделей.

Как мы неоднократно писали, для разработчиков ИИ создание и работа больших языковых моделей обходится дорого и требует десятков миллиардов долларов инвестиций. При этом окупаемость займёт годы. В результате разработчики решили (или их заставили инвесторы) прикрутить способы использовать нейросети и заставить платить пользователей за токены, то есть пропорционально частоте и сложности запросов, что существенно удорожает использование ИИ-агентов.

В итоге относительно недорогие подписки у ИИ остаются, но они не позволят строить постоянно действующие сервисы за счёт применения ежемесячных подписок. Платить придётся по мере использования ИИ. Краник прикручивают, но пока не закрывают. Интересно, как поступят российские разработчики ИИ?

Почему стейблкоинов так много и чем они отличаются

Стейблкоин - это не просто «цифровой доллар». Это общий термин для разных моделей токенов, которые пытаются держать стабильную цену, но делают это разными способами. Поэтому стейблкоинов много: у каждого свой механизм, свои риски и свой сценарий применения.

Самый понятный тип это фиатно-обеспеченные стейблкоины. Они привязаны к обычной валюте, чаще всего к доллару. Примеры: USDT, USDC, TUSD, USDP. Их плюс простая логика, высокая ликвидность, удобство для переводов и торговли. Минус - приходится доверять эмитенту и его резервам.

Есть криптообеспеченные стейблкоины. Классический пример - DAI, но сейчас важно учитывать, что его экосистема постепенно мигрирует в USDS. Такие модели интересны тем, что они ближе к DeFi и меньше зависят от банковской системы, но зато сложнее устроены и сильнее зависят от состояния залога и рыночной ликвидности.

Есть товарно-обеспеченные стейблкоины, например PAXG и XAUT. Они привязаны не к доллару, а к золоту. Такой формат подходит тем, кто хочет держать в токене не валюту, а реальный актив.

Отдельная категория - это алгоритмические стейблкоины: FRAX, AMPL, sUSD. Их цена удерживается не резервами в классическом смысле, а через алгоритмы, стимулы и автоматическую балансировку. Это самая рискованная и спорная модель, потому что при потере доверия ломается и сама стабильность.

Именно поэтому стейблкоинов так много: они решают разные задачи. Одни нужны для платежей и трейдинга, другие для DeFi, третьи для хранения стоимости, четвертые как эксперимент с новой денежной архитектурой.

Если совсем коротко: все стейблкоины выглядят одинаково снаружи, но внутри это разные механизмы - фиат, крипта, товар или алгоритм.

🔴 Акции Intel выросли, но не от хорошей жизни

Капитализация Intel выросла сразу на 23% по итогам первого финансового квартала. Но это не значит, что проблемы компании позади.

23 апреля вышли итоги первого финансового квартала компании, которые вызвали исторический скачок в стоимости акций компании — до 85 долл. Спустя неделю их стоимость остаётся на этом же уровне, значит, инвесторы уверены в своём решении. Капитализация компании превысила 400 млрд долларов впервые за долгое время.

Причиной стали рекордные продажи чипов — выручка выросла до 13,6 млрд долларов — на 7% больше, чем годом ранее. Интересно, что компания остаётся убыточной — 3,7 млрд потерь за Q1’26 против 0,8 млрд годом ранее, однако стоит учесть, что в начале апреля Intel сообщила о выкупе за 14 млрд долларов второй части своей Fab 34 в Ирландии. То есть компания не останавливается и инвестирует в производство чипов.

Позитивным фактором стал рост продаж продукции для дата-центров на 22% и анонс о партнёрстве со SpaceX в создании TerraFab. Фактически оба фактора говорят, что Intel зарабатывает на хайпе ИИ. TerraFab — это планы на будущие микросхемы для робомобилей и орбитальные дата-центры. Текущие процессоры раскупают для создания дата-центров под строящиеся дата-центры для обучения моделей ИИ.

Заказчики раскупают даже чипы с дефектами. Это не брак: в них может не работать часть модулей — процессорных ядер или видеочасть. Ранее существовала практика, когда в чипах могла выбраковываться, например, видеочасть, чип перепрограммировался и продавался без указания на видеочасть, железо её не видело. Но у таких процессоров высокая себестоимость для компании — чип занимал место на кремниевой пластине, по нему проведён полный техпроцесс, поэтому их конечная стоимость оставалась достаточно высокой, и они были не самой выгодной покупкой для клиентов. Теперь этих ограничений нет, заказчики берут любые чипы.

Прогнозы на второй квартал также позитивные — ожидаются продажи на 13,8–14,8 млрд долларов при прогнозе аналитиков в 13 млрд. Но пока не слышно ни об успехах с новыми техпроцессами, ни о решении вопросов со сторонним производством. Получается, хайп ИИ держит спрос на продукцию Intel, но не заставляет её улучшать, что грозит дальнейшим повышением стоимости чипов из-за их дефицита, а не из-за новых технологий.

Как выбрать безопасный криптообменник: краткий чек-лист без иллюзий

Когда пользователи ищут обменник, чаще всего смотрят на курс. Если цифра выглядит лучше - значит “выгодно”. Проблема в том, что безопасность почти никогда не видна на первом экране. И именно поэтому ошибки чаще происходят не после обмена, а в момент выбора.

Ниже краткий чек-лист, который помогает отсеять рискованные варианты ещё до первой операции.

1. Прозрачность условий

Если итоговая сумма становится понятна только в процессе или “после подтверждения”, это плохой сигнал. В нормальном сценарии пользователь заранее понимает, сколько спишется и сколько придёт.

2. Предсказуемость курса

Важно не только число на экране, а то, фиксируется ли курс и в какой момент. Если итог может “поплыть” без понятных правил, то это уже зона риска.

3. Комиссии и скрытые потери

Даже при хорошем курсе итог может ухудшаться за счет комиссии сети, внутренней комиссии сервиса или спреда. Сравнивать нужно не витрину, а результат.

4. Скорость и тип обработки

Автоматическая обработка и понятные статусы - нормальный сценарий. Если процесс завязан на ручные действия и “ожидание оператора”, появляется дополнительная неопределенность.

5. Поведение интерфейса

Странные редиректы, неожиданные шаги, изменение условий по ходу оформления - всё это чаще сигнал не про дизайн, а про риск.

6. Требования по ходу процесса

Если дополнительные проверки или ограничения появляются внезапно на финальном шаге, это ломает сценарий и повышает вероятность проблем.

7. Лимиты и ограничения

Несовпадение суммы с правилами сервиса - частая причина ситуаций “деньги отправлены, но не зачислены”. Эти вещи лучше проверять до, а не после.

8. Отзывы и агрегаторы

Отзывы могут помочь, но сами по себе ничего не гарантируют. У любого популярного сервиса будут и положительные, и негативные оценки. Проблема в том, что пользователь чаще смотрит на среднюю оценку, а не на детали. При этом гораздо полезнее обращать внимание не на “5 из 5”, а на повторяющиеся сценарии в отзывах: задержки, изменение условий по ходу обмена, проблемы с зачислением или поддержкой. Если одни и те же жалобы встречаются регулярно, это уже не случайность, а паттерн.

9. История сервиса и цифровой след

Полезно посмотреть, как сервис выглядел раньше и как менялся со временем. Если сайт появился недавно, часто меняет формат работы или почти не имеет истории - это дополнительный фактор риска. 

Социальные сети, форумы могут дать дополнительные ответы, но сами по себе не являются гарантией надежности. Важно не наличие просто присутствия для галочки, а насколько регулярно обновляется информация, есть ли последовательность в коммуникации и нет ли явных разрывов в истории проекта, а если есть то какая была этому причина.

10. Риск транзакции и предварительная проверка

В некоторых случаях до перевода имеет смысл проверить адрес или транзакцию на риск, особенно если речь идёт о незнакомой стороне или крупной сумме. Это не гарантирует полной безопасности, но позволяет заранее увидеть потенциальные проблемы, которые могут повлиять на дальнейшую обработку средств.

11. Поддержка и реакция

Важно не наличие чата, а то, как быстро и по делу отвечают. Это становится критичным, если что-то пошло не по плану.

12. Тестовый прогон

Если сервис новый или сумма чувствительная, небольшая тестовая операция почти всегда дешевле, чем разбираться с последствиями. Если упростить, безопасный обмен - это не тот, где “лучший курс”, а тот, где весь процесс предсказуем: от ввода суммы до финального зачисления.

И наоборот: чем больше в сценарии сюрпризов, тем выше шанс, что проблема возникнет не в блокчейне, а ещё до него.

Предупреждение плагиаторам Илона Маска ⚠️

Часто аналитика в мире технологий сводится к простому «давайте копировать успешные проекты и не будем повторять провальные». Но в мире важны не только технологии, есть ещё ложь, наглая ложь и финансовая отчётность. По данным The Information, компания SpaceX по итогам года получила 5 млрд убытка. Почему в этом виноват… искусственный интеллект?

Компания SpaceX с 2015 года запускает многоразовые ракеты Falcon 9. С 2020 года разрабатывает спутниковую систему связи Starlink. И вроде бы это позволяло хорошо зарабатывать, компания служила примером и вызывала зависть у остального мира. Что случилось в 2025 году? Сразу скажем, что все данные получены из косвенных источников, потому что SpaceX — компания непубличная.

Для начала отметим, что SpaceX получила многомиллиардные инвестиции и стала одной из самых дорогих компаний мира, а Илон Маск так и вовсе временами обгоняет «заклятого друга» Джефа Безоса в гонке богачей. Так что по крайней мере инвесторы верят в проекты Маска.

Но кроме взлетевших проектов есть ещё и «стартапы», которые проходят инвестиционную стадию, и, чтобы не искать инвесторов, Илон Маск добился слияния SpaceX и xAI (создание моделей ИИ) в одну компанию с общей оценкой 1,25 трлн долл. Но xAI пока не зарабатывает, а сколько денег надо на инфраструктуру для обучения нейросетей, мы постоянно рассказываем — в результате этот «стартап» съел в прошлом году 10 млрд долл. и привёл к убытку SpaceX в 5 млрд при выручке 18,5 млрд долл. Такой способ спрятать (уменьшить) убытки за счёт более успешной компании. Маск уже проделывал такой трюк, слив с Tesla своё убыточное начинание SolarCity.

Значит, у SpaceX всё хорошо и всем надо срочно делать Starship «как у Маска»? Не торопитесь, финансовые документы не только скрывают истину, но и показывают тайное. SpaceX собирается на IPO и должна была оценить свои риски. И юристы, не моргнув глазом, написали что-то в духе «планы по созданию орбитальных дата-центров для обучения ИИ, освоения Луны и Марса находятся на ранней стадии, имеют много непредсказуемых рисков и могут не принести прибыли».

Грустно, но честно — так что всегда стоит следить за современными технологиями, но пользу от их внедрения оценивать самостоятельно.

Бюджет на защиту ПДн формируется в логике постройки дома

Алексей Колпаков, начальник управления развития процессов кибербезопасности ОТП Банка, выступил на сессии «Персональные данные» в рамках Ciso Forum 2026. Обсудил новые тренды в защите персданных.

На какие направления защиты ПДн компании реально выделяют основной бюджет в 2026 году? Алексей предложил рассматривать как бюджет на строительство дома. Есть три главных «стрима»: фундамент, стены и крыша.

Фундамент — это discovery-процесс, то есть анализ того, что уже есть в компании. В любой крупной организации существует множество процессов, где используются персданные, и еще больше мест их хранения. Компании собирают данные о клиентах, их продуктах и предпочтениях, потому что без этого невозможно эффективно строить бизнес. Запретить сбор и хранение нельзя, поэтому нужно менять процессы в сторону безопасности. Для этого ОТП Банк использует DCAP-систему, которая сканирует файловые ресурсы, рабочие станции и системы вроде Atlassian. Так банк понимает, где и какие данные лежат, кто с ними работает, проводит ревизию и очищает инфраструктуру от чувствительных данных, сокращая риски.

Стены — это доступы, обезличивание, работа с подрядчиками. Алексей отметил, что взлом периметра в 2026 году — резонансный, но редкий кейс. Куда более реальный сценарий — разработчик с доступом к продуктивной среде, аналитик, сохраняющий таблицы с ПДн в Excel, или подрядчик, риск взлома которого значительно выше.

Крыша — это DLP. Важно использовать его правильно. Не применять DLP для псевдобезопасных задач вроде отслеживания того, кто плохо отозвался о руководителе. По возможности переводить политики в режим блокировки, потому что мониторинг не остановит утечку — если данные ушли, они уже ушли. Не считать DLP панацеей, так как в любой компании есть процессы, которые он не закроет, и только комплексная работа дает реальный результат.

Алексей также привел статистику, собранную в общении с коллегами: все три инструмента — DLP, DCAP и обезличивание — одновременно используют только 15% компаний, работающих с ПДн. Он отметил, что это прогресс, ведь еще пять лет назад таких компаний было в три раза меньше. В банках и финтехе этот процент выше, на уровне 75%, благодаря высокой зарегулированности отрасли и ответственности перед клиентами.

Что покупают сначала: процессы, архитектурные изменения или инструменты? Сначала всегда идут процессы, затем архитектурные изменения, потом инструменты, иначе деньги будут потрачены впустую, система просто не будет работать. В качестве примера он привел контакт-центр: «Правильный процесс — когда оператор работает в CRM, видит на экране только имя и отчество клиента и его продукты, нажимает кнопку звонка, и система сама соединяет его с клиентом. Провал — когда операторам выгружают в Excel списки с ФИО и другими ПДн, и эти файлы начинают перемещаться по рабочим местам и пересылаться по почте. В таком случае процесс становится неконтролируемым, и никакие системы безопасности не помогут», - пояснил Колпаков.

Если процессы настроены, но у сотрудников остались избыточные права, многие будут действовать по-старому. Поэтому нужно разделение контуров на обычный, защищенный и RnD. Работа с чувствительными данными должна идти в защищенном контуре без возможности копирования. RnD, напротив, должен быть максимально удобным — с административными правами, доступом в интернет и инструментами, но без продовых данных. Когда бизнес-процессы требуют передачи данных между контурами, вступают в дело инструменты: почту проверяет DLP, обмен файлами через общие папки контролирует DCAP, для переноса баз данных работает система обезличивания. Если начать в обратном порядке — компания получит сотни алертов и тысячи ложных срабатываний, с обработкой которых физически справиться будет просто невозможно. Лучше посмотреть в первую очередь на процессы в массовых функциях, потому что там чаще всего отмечаются самые высокие риски нарушения контура информационной безопасности.

Что проверять перед любым крипто-переводом: короткий anti-fail чеклист

Большая часть проблем с крипто-переводами возникает не из-за “сложности блокчейна”, а из-за слишком бытовых ошибок.

Не ту сеть выбрали. Скопировали адрес, но не сверили хвост. Забыли про memo/tag. Отправили “впритык”, а после комиссии сумма стала ниже минимального порога. Итог всегда один: деньги вроде бы отправлены, но дальше начинается нервный квест. Парадокс в том, что большинство таких ошибок можно поймать за 30–60 секунд до отправки.

Ниже короткий anti-fail чеклист, который реально стоит прогонять перед любым крипто-переводом, особенно если сервис новый, сумма чувствительная или вы работаете в спешке.

Первое: сеть.

USDT в ERC-20, TRC-20, BEP-20 и других сетях визуально выглядит как “тот же USDT”, но на практике это разные маршруты. Ошибка здесь одна из самых дорогих и самых частых.

Второе: адрес.

Недостаточно просто вставить адрес в поле. Стоит хотя бы сверить первые и последние символы. Ошибки буфера, подмена адреса вредоносным ПО и банальная спешка - классика.

Третье: связка “актив + сеть”.

Многие проверяют только монету или только сеть. Но ошибка часто возникает именно в комбинации: актив может быть правильный, а маршрут нет.

Четвёртое: комиссия и итоговая сумма.

Если перевод идёт “впритык”, комиссия может сделать сумму ниже минимального порога зачисления. На экране кажется, что всё ок, а по факту деньги зависают или требуют ручной разбор.

Пятое: минимальная сумма зачисления.

Во многих сервисах маленький перевод технически доходит в сеть, но не зачисляется автоматически. Пользователь видит успешную транзакцию и не понимает, почему баланс не пополнился.

Шестое: memo, tag или дополнительный идентификатор.

Для некоторых активов одного адреса недостаточно. Если пропустить это поле, перевод может пройти в сеть, но не привязаться к аккаунту без ручной поддержки.

Седьмое: тестовый перевод.

Самый скучный совет, но самый дешёвый. Если сервис новый, сеть непривычная или сумма ощутимая, то сначала лучше отправить небольшую часть, а уже потом основную сумму.

Если упростить всё до одной мысли, то крипто-перевод это не место, где стоит доверять автопилоту. Одна минута проверки почти всегда дешевле, чем потом разбираться, куда “ушли” деньги и почему они не дошли туда, куда должны были.

Появилось видео, как житель Франции заработал $34 тыс. у Polymarket, нагрев градусник феном в парижском аэропорту. Букмекеры фиксировали температуру по одному незащищённому градуснику: 15 апреля было 18°C, но он нагрел его феном до 22°C и забрал выигрыш. Рынок погоды на Polymarket фиксировал по одному из градусников Météo-France, которые стоят вблизи аэропортов без охраны. Теперь рынки начали считать по градуснику из другого аэропорта, а у термометра всегда дежурит пара охранников.

Вы бы доверили “толпе” предсказание будущего?

Недавно залип на тему рынков предсказаний где люди ставят на исход событий, а в итоге получается некое “коллективное мнение” в цифрах.

Сначала относился скептически, но потом задумался:
если человек рискует деньгами (или хотя бы чем-то), он ведь будет думать чуть внимательнее, чем просто “мне кажется”.

Посмотрел ради интереса разные платформы, включая одну под названием Globet Market и там довольно наглядно видно, как меняется вероятность событий со временем.

Иногда это выглядит логично, а иногда как чистая реакция толпы.

И вот не понимаю до конца:
это реально более точный способ оценки
или просто красиво оформленная версия “угадайки”?

Как думаете?

CodeStorm 2026: 48 часов, чтобы проверить себя в финтехе

В мае в Казани пройдет хакатон CodeStorm 2026 — интенсив для разработчиков, аналитиков, дизайнеров и продуктовых специалистов, которым интересно поработать с задачами на стыке технологий и глобальных финансов.

Формат классический для сильных хакатонов: 48 часов на разработку решения, команда (или индивидуальное участие), реальные кейсы и ограниченное время на принятие решений. Но ключевое отличие — контекст. Хакатон проходит в рамках Международного экономического форума «Россия — Исламский мир: KazanForum», что задает более высокий уровень задач и ожиданий.

Что будет происходить

Участникам предстоит за два дня:

— разобраться в кейсе (финтех / продукт / технологии)

— предложить рабочую концепцию решения

— реализовать прототип

— подготовить презентацию

Фокус — не просто на коде, а на продукте в целом: логика, применимость, масштабируемость.

Для кого это ?

Организаторы ориентируются на широкий круг участников:

— ИТ-команды, которые хотят проверить себя в конкурентной среде

— Студенты профильных направлений

— Разработчики и дизайнеры с продуктовым мышлением

— Аналитики, умеющие работать с данными и бизнес-кейсами

Если у вас уже есть опыт участия в хакатонах — это шанс выйти на более серьезный уровень. Если нет — хороший способ быстро погрузиться в формат и понять, как устроена работа над продуктом в сжатые сроки.

Почему это может быть интересно ?

Хакатоны давно перестали быть просто «соревнованием программистов». Сейчас это:

— быстрый способ протестировать идеи

— возможность собрать сильную команду

— доступ к экспертной обратной связи

— нетворкинг с индустрией

Плюс, в данном случае — интеграция в международную повестку форума.

Организаторы

Хакатон проводят:

— Министерство цифрового развития Республики Татарстан

— ИТ-парк

— компания «Технократия»

Это означает нормальную инфраструктуру, проработанные кейсы и понятную организацию процесса.

Условия участия

📅 Даты: 11–13 мая 2026

📍 Место: Казань, ИТ-парк

⏱ Формат: 48 часов

👥 Участие: индивидуально или в команде

🎯 Направления: финтех, продукт, технологии

💰 Призовой фонд: 500 000 рублей

Отдельный бонус — возможность для победителей выступить на сцене KazanForum и показать свое решение международной аудитории.

Итог

Если вам интересен финтех, продуктовая разработка или просто хочется проверить себя в интенсивном формате — CodeStorm 2026 выглядит как вполне рабочий вариант.

Такие события редко дают «волшебный билет», но почти всегда дают опыт, контакты и понимание своего уровня.

Регламент хакатона доступен по ссылке.

⚡️Подайте заявку на участие прямо сейчас

5 человек, 1 300 дашбордов, 2 200 пользователей в месяц. Как не сойти с ума

В Уралсибе self-service BI вышел на масштаб, который сложно представить: 12 000 датасетов, 200+ разработчиков в разных бизнес-блоках, 1 000 потоков данных обновляются каждый день. И всё это поддерживает команда из пяти человек.

При таком масштабе неизбежно появляются дубли, забытые дашборды, сломанные компоненты, разработчики, которые не знают о существовании друг друга, и пользователи, которые всё ещё спрашивают «а зачем BI, если есть Excel?».

Как с этим справляться? Семён Юников расскажет про систему, которую они выстроили: автоматические рассылки разработчикам с рекомендациями по их же объектам, кастомный каталог дашбордов с ИИ-поиском, геймифицированный марафон на 80 разработчиков, после которого количество сломанных компонентов сократилось вдвое. И да, заставки на корпоративных ноутбуках с надписью «Ты ещё в Excel? Переходи в FineBI» тоже часть стратегии.

📅 22 апреля | 15:00 МСК

Бесплатно, онлайн ~3 часа

→ Регистрация

Две попытки миграции FineBI, поломанная синхронизация кластера и выводы, которые пригодятся и вам

На FineBI 6.0 единственным способом резервирования было копирование папки через rsync. Восстановление медленное, переключение на резервный сервер требовало ручной правки конфигураций. Проще было чинить прод, чем восстанавливаться из бэкапа.

В ОТП Банке решили мигрировать сразу на 7.0: нужен был кластер, нормальное резервирование и новые фичи. Первая попытка выглядела логично, прошла без ошибок, но на выходе получился кластер с поломанной синхронизацией между нодами. Как нашли рабочую схему со второй попытки, почему заменили стандартный балансировщик на корпоративный и какие точки отказа остались, расскажет Евгений Иванов на FineDay Online.

📅 22 апреля | 15:00 МСК | FineDay Online 2026

Бесплатно, онлайн, ~3 часа

→ Регистрация

❗️В мае всем ИТ-компаниям нужно проходить переаккредитацию. Ну почти...

Все аккредитованные ИТ-компании раз в год ОБЯЗАНЫ проходить процедуру переаккредитации до 1 июня. Это очень важно, чтобы не потерять льготы и статус. 

Отвечаем на самые популярные вопросы о процедуре:

📍Кому нужно проходить? ВСЕМ* компаниям, у кого есть ИТ- аккредитация.

Как было раньше: те, кто применял ИТ-льготы, проходили процедуру проверки автоматически. Сейчас такой опции больше нет, поэтому придется вернуться к стандартному пути.

* Проходить плановую проверку НЕ нужно, только если ваша компания: 

🟢зарегистрирована в 2026 году;

🟢подала заявку после 25 апреля 2026.

📍Что нужно подготовить? 

– согласие на раскрытие налоговой тайны;

– сведения о 30% выручки от ИТ-деятельности за 2025 год;

– сведения о средней зарплате в компании за 4 кв 2025 г. и 1 кв.2026 г. (проверить можно через бот в тг @agsalary_bot);

– официальный сайт компании;

– документы о сотрудничестве с вузами (для крупных ИТ-компаний).

📍Какой срок подачи? До 1 июня.

📍Как подать заявление? Через специальную форму на Госуслугах, которая откроется в начале мая (в прошлом году открыли 8 мая).

📍Когда ждать результатов? До конца июля.

Я готовлю большую статью о переаккредитации в 2026 году. Скоро ее опубликуем!

Когда бизнес получил self-service BI и построил внутри него собственное хранилище данных

Знакомая ситуация: вы даёте бизнесу инструмент для самостоятельной аналитики, а через год обнаруживаете, что FineBI выполняет функции корпоративного хранилища. Данные загружаются из файлов, логика считается прямо в датасетах, одни и те же «велосипеды» пересобираются десятки раз. Документации нет, доверия к отчётам всё меньше.

В ОТП Банке за год с момента запуска FineBI выросли до 1 000 пользователей и 660 отчётов при приросте 50 пользователей в месяц. Масштаб впечатляет, но вместе с ним пришло и теневое хранилище.

Пётр Гордиенко, руководитель команды BI в ОТП Банке, расскажет, как они к этому пришли, почему осознанно выбрали «больше свободы» на старте и какой план из трёх шагов готовят, чтобы вернуть контроль, не убив при этом скорость.

📅 22 апреля | 15:00 МСК | FineDay Online 2026

Бесплатно, онлайн, ~3 часа

→ Регистрация

Видеоигры помогают добиться успеха — Павел Дуров и основатель Coinbase рассказали об этом в Х. Предприниматели поделились своим опытом в гейминге: Брайан Армстронг в юности увлекался стратегиями вроде StarCraft и позже заметил, что бизнес во многом работает по тем же принципам. Павел Дуров согласился и добавил, что такие игры развивают планирование, тайминг и управление рисками — навыки, которые напрямую помогают в предпринимательстве.

Поправки к закону Грузии «О трудовой миграции» от 15.04.2026: ИП-нерезиденту Грузии ПТД — НЕ НУЖЕН

Законодательная интрига почти исчерпана.

Речь про ИП-нерезидента Грузии (не живет в Грузии), и оказывает услуги заказчику-нерезиденту за пределами Грузии.

15 апреля 2026 года парламент Грузии принял поправки к закону «О трудовой миграции» (№ 1509-Vмс-XIмп). Поправки закрывают вопрос, который я разбирал в двух прошлых постах — (tg) пост № 1, (tg) пост № 2.

Короткая хронология.

В первом посте я писал, что по редакции от 26 июня 2025 года ПТД нужен всем самозанятым иностранцам. Если человек работает полностью дистанционно и в Грузию не въезжает — D1 и ВНЖ не нужны (ст. 13⁵ п. 2), но ПТД все равно нужен.

Во втором посте, после Резолюции № 70, вывод пересмотрел: ПТД не нужен вообще.

Самозанятый иностранец по ст. 3 გ² — это тот, кто «в Грузии осуществляет трудовую деятельность». Если вы в Москве, клиент в Нью-Йорке, а с Грузией вас связывает только запись в реестре ИП и банковский счет — это не деятельность в Грузии.

Логика простая.

Комбинаций по которым ИП в Грузии может оказывать услуги, как внутри Грузии, так и на экспорт довольно много + смешанные кейсы.

Если ПТД нужен всем, то пришлось бы менять логику закона «О предпринимателях» фактически запрещая статус ИП без ВНЖ, например как в Казахстане.

Контроль связки ПТД с визой D1 или ВНЖ был бы затруднителен со стороны правительства Грузии. В итоге «ПТД не нужен» — для определенных, четко установленных категорий иностранцев, единственно логичный выбор.

И законодатели Грузии его сделали.

15 апреля 2026 года вступили в силу поправки в ст. 1 п. 4 закона «О трудовой миграции»:

— Подп. «კ»: выполняет трудовую деятельность для местного работодателя полностью удаленно, и эта деятельность не требует от него/нее въезда на территорию Грузии;

— Подп. «ლ»: осуществляет трудовую деятельность/предоставляет услуги в интересах нерезидента, и эта трудовая деятельность/услуги связаны с осуществлением деятельности нерезидентом за пределами территории Грузии;

Для этих двух кейсов ни ПТД, ни D1, ни ВНЖ не нужны.

Отдельно — подп. «მ»: иностранец, который в грузинской компании I, II или III категории по Закону о бухучете осуществляет руководящую или управленческую деятельность, тоже вне ПТД.

Но есть нюанс.

Грузинские налоговики исторически условия контрактов ИП на 1% почти не смотрели, а теперь появился новый игрок — Инспекция труда. Какая там будет межведомственная коллаборация пока не известно.

В скором времени возможно ИП-нерезидентам без ПТД придется подтверждать контрактами, схемой денежных потоков зарубежное происхождение дохода, то есть право на освобождение от ПТД.

А малый бизнес 1% к условиям контракта чувствителен. Консалтинг нельзя, роялти тоже, можно слететь с 1% на 20%, в некоторых кейсах попасть на агентский НДС, на НДС после 100 тыс. лари при доходе от физлиц нерезидентов Грузии и т.д.

Но Инспекция труда не GRS, это надо помнить.

И еще интересное.

Помогаторы, не дождавшись ни подзаконки, ни поправок, уже продавали услугу оформления ПТД.

Часть людей стартанула «оформлять бумажку» на всякий случай. В итоге человек, которому ПТД был не нужен, самостоятельно вошел в контур регулирования со всеми вытекающими обязательствами.

Включилось правило 6 месяцев (ст. 13⁷(1)(ბ)) — покинул Грузию на полгода, ПТД аннулируют. При проверке не дал документы — штраф 5 000 лари (ст. 16²) и вот это все.

То есть человек сам привязал себя к Грузии, которой избегал. И получил обязательства, которых по новой редакции, просто нет.

Если вы подпадаете под подп. «კ» или «ლ» и ПТД не оформляли — не оформляйте.

Основание в законе прямое.

Если уже оформили ПТД нужно принять решение, оставаться или выходить из контура регулирования, если кейс человека не попадает под ПТД.

Если хотите провести аудит схемы получения доходов через Грузию, в том числе если живете в другой стране или перестроить схему под актуальную страну проживания — можете обсудить со мной.

Почему “лучший курс” часто оказывается самой дорогой ошибкой

В криптообмене и цифровых переводах пользователи часто ориентируются на самый очевидный показатель, это курс.

Логика понятна: если в одном месте курс выше, а в другом ниже, значит выгоднее там, где цифра выглядит лучше. На практике именно здесь и начинается одна из самых частых ошибок.

Проблема в том, что «лучший курс» почти никогда не существует отдельно от условий, по которым этот курс вообще доступен. Пользователь видит красивую цифру, но не всегда замечает всё, что идёт рядом: комиссии, скрытые ограничения, ручную обработку, задержки, минимальные суммы, требования к верификации, плавающий итог или просто неочевидный порядок расчёта.

В итоге человек выбирает не самый выгодный сценарий, а самый привлекательный заголовок.

Особенно часто это происходит там, где пользователь сравнивает сервисы по агрегатору, таблице или просто по первым цифрам на экране. Визуально разница может выглядеть как очевидная выгода, но после оформления заявки выясняется, что реальный результат уже другой.

Иногда «лучший курс» ломается на комиссии, которая появляется позже. Иногда на спреде между заявленным и финальным расчётом. Иногда на том, что деньги приходят дольше, чем ожидалось, и пользователь теряет не на цифре, а на времени.

Есть и более неприятный сценарий: курс сам по себе хороший, но путь к нему слишком хрупкий. Например, заявка обрабатывается вручную, окно фиксации короткое, правила обновляются в процессе, а любое отклонение по сумме или времени уже меняет итог.

С точки зрения интерфейса всё выглядит честно: цифра показана. Но с точки зрения пользователя это часто превращается в когнитивную ловушку. Он уже увидел «выгоднее» и перестал смотреть на остальное.

Поэтому в финансовых и криптосценариях цена ошибки почти всегда выше, чем кажется. Пользователь сравнивает курс как витрину, хотя по факту ему нужно сравнивать весь маршрут операции: что спишется, сколько дойдёт, когда дойдёт, при каких условиях и насколько предсказуем будет итог.

Именно здесь появляется главный парадокс: иногда курс чуть хуже на старте, но итоговая операция оказывается выгоднее, быстрее и спокойнее. А иногда «лучший курс» на экране это просто самый дорогой способ ошибиться.

Если смотреть шире, проблема не в самом курсе. Проблема в том, что пользователь принимает решение по одному параметру в сценарии, где значимы сразу пять или шесть.

Поэтому «лучший курс» в цифровых переводах — это не гарантия выгоды, а всего лишь одна из переменных. И без контекста она часто работает против самого пользователя.

Почему KYC воспринимается как препятствие, а не как защита

KYC это одна из самых раздражающих частей любого финтех- или криптосервиса.

Пользователь приходит за быстрым действием: перевести, купить, обменять, вывести. А вместо этого получает форму, паспорт, селфи, ожидание проверки и ощущение, что его снова заставляют что-то доказывать.

С точки зрения пользователя это выглядит просто: «Я хочу сделать операцию, почему вы тормозите процесс?»

С точки зрения сервиса всё выглядит иначе. Если не проверять пользователей, не отслеживать аномальные операции и не фильтровать очевидный риск, сервис очень быстро начинает получать не рост, а проблемы: блокировки, претензии, давление со стороны платёжной инфраструктуры, рост мошеннических кейсов и постоянные ручные разборы.

И в какой-то момент вопрос уже не в удобстве. Вопрос в выживании.

Проблема в том, что KYC почти всегда воспринимается как враждебный сценарий. Не потому, что люди в принципе против проверки, а потому что сам момент проверки обычно встроен в пользовательский путь максимально плохо.

Чаще всего пользователь сталкивается с KYC тогда, когда уже психологически считает операцию почти завершённой. Он выбрал сумму, дошёл до нужного шага, настроился на результат и только потом внезапно получает требование загрузить документы. В этот момент это воспринимается не как мера безопасности, а как подмена условий в последний момент.

Отсюда и главный конфликт: сервис считает, что защищает процесс, а пользователь считает, что его просто остановили на финише.

На практике раздражает не только сам факт проверки, а четыре вещи.

Первая – внезапность. Если KYC появляется слишком поздно, это почти всегда вызывает негатив.

Вторая – неопределённость. Пользователь не понимает, зачем это нужно именно сейчас, сколько это займёт времени и что будет дальше.

Третья – ощущение недоверия. Особенно если интерфейс подаёт проверку сухо, без нормального объяснения.

Четвёртая – несоответствие ожиданию. Человек пришёл за быстрым действием, а получил сценарий, похожий на банковскую бюрократию, только без банковской репутации.

Именно поэтому один и тот же KYC может восприниматься по-разному в разных сервисах. Где-то пользователь проходит его спокойно, а где-то уходит с раздражением ещё до завершения.

Парадокс в том, что сам по себе KYC не убивает доверие. Его убивает плохой сценарий вокруг него. Если сервис заранее объясняет, в каких случаях может потребоваться проверка, не прячет это до последнего шага, показывает понятную логику и не превращает процесс в чёрный ящик, уровень негатива заметно ниже. Пользователь всё ещё не любит KYC, но хотя бы понимает, почему это происходит.

Если же проверка возникает внезапно, без контекста и без понятных сроков, она воспринимается как ловушка. Даже если с точки зрения комплаенса всё сделано правильно.

Поэтому KYC сегодня – это уже не только юридическая или антифрод-задача. Это ещё и продуктовая задача. Сервису недостаточно просто «включить проверку». Ему нужно встроить её так, чтобы она не ломала доверие быстрее, чем защищала бы бизнес.

На практике пользователей раздражает не сам факт проверки, а то, как и в какой момент она появляется. Поэтому KYC давно перестал быть только задачей безопасности: теперь это ещё и вопрос интерфейса, коммуникации и доверия.