Компания «Мегафон», один из крупнейших российских игроков рынка связи, на минувшей неделе закрыла книгу заявок по биржевым облигациям объемом 15 млрд рублей по ставке 7,85% годовых. Как отметил Геворк Вермишян, финансовый директор компании «Мегафон», «ставка 7,85% годовых — самая низкая в истории публичных долговых инструментов “Мегафона” и рекордно низкая для облигаций корпоративных заемщиков на российском рынке с 2014 года».
По такой же низкой ставке 28 сентября разместило облигации на 5 млрд рублей министерство финансов и налоговой политики Новосибирской области. При размещении ориентир был установлен на уровне 8% годовых, затем был дважды снижен, дойдя до 7,85% годовых.
На подходе планируемое размещение группы ЛСР, занимающейся недвижимостью. Объем размещения предполагается в объеме пяти миллиардов рублей. Это первое размещение компании. Ориентир ставки первого купона — 9–9,25% годовых, что соответствует доходности к погашению 9,31–9,58% годовых. Сбор заявок прошел в пятницу 29 сентября, а само размещение запланировано на 3 октября. «В этих условиях на первичный рынок начинает выходить все больше эмитентов», — говорится в обзоре Промсвязьбанка. На текущей неделе свои облигации разместят РН-банк и Сбербанк — как ожидается, под 8,45–8,6% и 8–8,15% годовых по первому купону соответственно.
Подписаться за 500 ₽Все материалы номера за 180 ₽400
🤖 «Пока бизнес скорее тратит на ИИ, чем на нем зарабатывает»
Пока Google и Microsoft делают наши личные данные топливом для своих нейросетей — анализируя почту или делая скриншоты экрана каждые несколько секунд, — реальный сектор (финансы, медицина, промышленность) задыхается от обратной проблемы. Здесь строгие законы о защите персональных данных превращаются в непреодолимый барьер: обмениваться данными, чтобы учить свои модели на них, большей части банков и корпораций запрещено.
Однако выход есть — технология конфиденциальных вычислений, позволяющая анализировать данные, не раскрывая их. В России одним из пионеров этого подхода стала компания УБИК (теперь часть группы Arenadata), запустившая в прошлом году продукт Ubic Conclave для совместного анализа данных банков, телекомов и госструктур без передачи самих сведений.
⚡️ Петр Емельянов — директор по дата-стратегии и искусственному интеллекту группы Arenadata
Как работают конфиденциальные вычисления? Что дает ИИ бизнесу? Что за задачи решают ваши заказчики? Как будет проходить адаптация к ИИ?
🎙 О том, как именно конфиденциальные вычисления могут преобразить искусственный интеллект и где кроется экономика в анализе данных, Петр Емельянов рассказал в подкасте «Монокля».
0.54 что такое конфиденциальные данные и вычисления и зачем они нужны
5.50 что могут узнать банки о своих клиентах, если объединят свои данные (не объединяя их)?
7.50 как не запутаться в том, что показывают большие данные
12.35 стартапы на базе ИИ: почему у них нет конкуретных преимуществ
14.00 как работает Conclave
17.00 что хотят получить банки и компании с помощью конфиденциальных вычислений
21.00 как экосистема может больше зарабатывать за счет знания своего клиента
23.50 каким будет ИИ,обученный не на общедоступных, а на публичных данных
28.20 почему нам не нравится, когда наши данные обрабатывают
31.50 так приносит ли ИИ деньги или нет?