Аукцион ОФЗ, проведенный Минфином 26 февраля, прошел неудачно. На нем был предложен лишь один выпуск ОФЗ-ПД с погашением в 2025 году. Спрос на бумаги составил всего 13,302 млрд рублей, а реализованный объем — 9,082 млрд рублей. Для реализации пакета Минфину пришлось давать премию к рынку.
Средневзвешенная цена размещения составила 106,6987% номинала, а средневзвешенная доходность — 5,84% годовых. Последний раз столь малый спрос был в декабре 2018 года, когда инвесторы перестраховывались, опасаясь пакета антироссийских санкций.
Тем не менее доля нерезидентов в ОФЗ весьма высока: в январе 2020 года она выросла до 34,1% (итог прошлого года — 32,2%). Похоже, это максимум, спрос со стороны иностранцев на наши госбонды практически исчерпан.
🤖 «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?