Несмотря на то что внешний фон неблагоприятен для российского госдолга, на неделе 16–20 июля происходило восстановление спроса на ОФЗ. Минфин РФ на аукционе в среду разместил облигаций на 40 млрд рублей при совокупном спросе 90,3 млрд рублей. Инвесторам были предложены на 20 млрд рублей ОФЗ серии 25083 (погашение в 2021 году) на половину суммы, средневзвешенная доходность — 7,39%, и еще на 20 млрд рублей — ОФЗ серии 26224 (погашение в 2029 году), средневзвешенная доходность — 7,81%.
А вот о «народных» ОФЗ этого сказать нельзя: привлекательность инструмента после того, как первый ажиотаж спал, остается очень низкой.
Размещение третьего пакета ОФЗ-н на 15 млрд рублей Минфин начал с середины марта. На конец второго квартала удалось продать бумаг лишь на 6,973 млрд рублей — менее половины. Не помогло даже повышение доходности с 7,25 до 8,01%.
Теперь Минфин даже предлагает банкам субсидирование агентских комиссий при продаже облигаций, а также применение дистанционного канала продаж.
«В наших планах — упростить и удешевить эту процедуру», — заявил глава долгового департамента Минфина Константин Вышковский. Учитывая, что многих отпугивали именно комиссии, которые заметно выше, чем при операциях с обычными, не «народными» облигациями, возможно, этот шаг действительно поможет стимулировать спрос.
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?