Мир движется от традиционного банкинга к открытым данным — аналитика от ФинТех

Ассоциация ФинТех изучила наш и зарубежный опыт использования открытых API. Открытые данные нужны, чтобы создать конкуренцию на рынке. Это глобальная цель, а более приземленные — собраны ниже.

Чего хотят российские компании при использовании партнерских API
⭕️85% — расширить функциональность внутренних ИТ-систем
⭕️82% — расширить функциональность внешних продуктов и услуг
⭕️79% — добавить недостающие данные в базы
⭕️62% — обмениваться данными с регулирующими органами
⭕️41% — сократить расходы на разработку и операционку
⭕️35% — сократить сроки разработки

В отчете также рассмотрены вопросы рисков использования партнерских API и мер по их минимизации, практики управления согласиями, а также организации сред открытого обмена и инструменты с использованием ИИ.

Полный отчет прикрепили👆

Аналитика от «Якова и Партнёров» по развитию генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в семи странах БРИКС (Бразилии, России, Индии, Китае, ЮАР, ОАЭ и Саудовской Аравии)


🌎 Мир
⚫️$350–600 — экономический эффект от внедрения ГИИ к 2030-му году, из них 70% придется на финтех, ecommerce, машиностроение, энергетику, электронику и ИТ.

⚫️57% компаний в рассматриваемых странах уже внедрили в бизнес хотя бы одно решение на базе ГИИ, а 6% продают свои продукты.

⚫️Во всех странах есть хотя бы одна большая языковая модель и собственные мощности (видеокарты) для обучения. ОАЭ, Саудовская Аравия и Индия закупают карты у NVIDIA, но часть стран (Россия и Китай) ограничены в поставках и ищут другие варианты.

⚫️Готовые датасеты для обучения моделей уже есть у ОАЭ и Саудовской Аравии. Китай, Индия и Россия — разрабатывают, в Бразилии и ЮАР подходящих для ГИИ централизованных датасетов нет.

⚫️Хотя страны и создают образовательные центры и инициативы, а также создают условия для привлечения айтишников (в т.ч. зарубежных, как в Эмиратах), в целом, наблюдается кадровый недостаток специалистов по ГИИ.

⚫️Госстратегии развития ИИ есть во всех странах, но с разной глубиной проработки. Саморегулируемые организации помогают привлекать инвестиции и участвуют в нормотворчестве, предлагая инициативы.

🇷🇺 Россия
⚫️Российские модели дают ответы на русском языке по качеству выше средних зарубежных аналогов, например GPT-3.5 Turbo. Благодаря этому более 30% моделей, используемых в решениях на базе ГИИ в российских компаниях, — отечественные.

⚫️54% российских компаний внедрили решения на базе генеративного ИИ хотя бы в одну функцию в организации.

Подробнее — в прикрепленном файле👆

На 3D-принтере от американской компании RIC-Primus начали печатать дома

⚫️Работает с бетоном и другими строительными смесями.
⚫️Собран на базе промышленного манипулятора.
⚫️С интегрированной системой интеллектуальной автоматизированной подачи материала и особым насосом-миксером.
⚫️Время подготовки — 2–4 часа.
⚫️Высота возводимых сооружений: до 3 этажей (10 м) на площадке до 26×11 метров.

В США идет тренд на легковозводимое жилье, в том числе социальное. Поэтому на рынке несколько игроков: в Техасе, например, уже строится поселок Wolf Ranch с 100 домами, напечатанными на 3D-принтере, а компания ICON разработала принтер Vulcan II для быстрого возведения домов.

Lynx от DEEP Robotics умеет передвигаться по бездорожью, в том числе по снегу и льду

... или как активно провести эти выходные

Колеса дают псу скорости, но их можно сложить, и тогда робот будет шагать лапами. В передвижении ему помогает ИИ, который анализирует покрытие и адаптирует двигатели под работу на нем.

Параметры
⚫️ИИ и алгоритмы адаптации, широкоугольная камера на 1080p.
⚫️Скорость — до 5 м/с, высота шага — 22см, полезная нагрузка — 12кг, весит 30 кг, работает на одной зарядке до 3 часов.

Кстати, робособак DEEP Robotics используют на производстве и российские компании — например, «ЕвроХим» и «Северсталь».

UI-TARS — это новый ИИ-агент от ByteDance, который управляет интерфейсами, используя только скриншоты

Он превосходит GPT-4o и Claude, демонстрируя уникальные возможности:

⚫️Распознает элементы интерфейса и их состояния, обрабатывая 50+ млрд токенов данных.

⚫️Применяет двухэтапное мышление для анализа и действий, исправляя ошибки через DPO-обучение.

⚫️Работает на Windows, Android и веб-платформах, имитируя действия реального пользователя.

Код на Гитхабе