Впервые с начала года после рекордных по спросу размещений министерству пришлось признать очередной аукцион по ОФЗ несостоявшимся. Минфин России собирался разместить ОФЗ-ИН — облигации, номинальная стоимость которых ежемесячно индексируется в зависимости от инфляции. Он предполагал занять с помощью ОФЗ-ИН всего лишь 5,25 млрд рублей, но даже на столь скромный объем желающих не нашлось. Причиной отсутствия спроса может быть замедление инфляции. Как ранее отмечал глава департамента денежно-кредитной политики ЦБ РФ Алексей Заботкин, годовая инфляция в России с учетом сезонности сейчас находится вблизи 4% и сохранится на этом уровне до конца года. И, учитывая, что доходность торгуемого сейчас ОФЗ-ИН выпуска 52002 находится на уровне 3,36%, такие облигации просто не слишком интересны. Косвенно это доказывают прочие аукционы ведомства минувшей недели. Два других аукциона Минфина, на которых ведомство предложило 7- и 15-летние бонды с постоянным доходом, оказались вполне успешными. Более короткие бонды были размещены в объеме 85 млрд рублей при спросе 132 млрд, доходность составила 8,23% годовых. Более длинных бумаг разместили на 39,5 млрд рублей при спросе 49,5 млрд. Здесь доходность оказалась на уровне 8,52%.
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?