Минфин России 7 декабря привлек на первичном рынке ОФЗ 808,8 млрд рублей, что лишь немногим меньше рекорда 16 ноября 2022 года, который составил 823 млрд. Зато спрос оказался еще выше: в целом на трех аукционах в среду было выставлено заявок на рекордные 1,198 трлн рублей.
Читайте Monocle.ru в
Минфин России 7 декабря привлек на первичном рынке ОФЗ 808,8 млрд рублей, что лишь немногим меньше рекорда 16 ноября 2022 года, который составил 823 млрд. Зато спрос оказался еще выше: в целом на трех аукционах в среду было выставлено заявок на рекордные 1,198 трлн рублей.
Основным спросом у инвесторов пользовались облигации с плавающей ставкой: ведомству удалось разместить долг на сумму 750 млрд рублей. Рост объемов ОФЗ с плавающим купоном объясняется тем, что ранее были два погашения выпусков ОФЗ-ПК в объеме 300 млрд в сумме и Минфин получил возможность заместить выбывший объем. Кроме того, ему важен не номинальный объем флоатеров, а их доля в общем объеме заимствований. Плюс в моменты неопределенности, как заявил замглавы ведомства Тимур Максимов на конгрессе Cbonds, «рынок опасается брать процентный риск на себя в большом объеме, что мы и видим на примере действий основных игроков». Плавающие ставки помогают частично снять опасения рынка из-за неопределенности: размещая ОФЗ с переменным купоном, Минфин показывает, что готов брать на себя процентный риск, объяснил представитель ведомства.
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?