Казначейские новости

Обзор финансового сектора от Эксперт Ра

- Долговой рынок фиксирует новый рекорд – к середине 2026 года доля облигаций в структуре корпоративного долга впервые достигла 31%.
- Рост рынка и увеличение доли обеспечивают преимущественно эмитенты сильных рейтинговых категорий – «AAA» – «AA».
- По расчетам агентства их объемы размещений увеличились на 22% г/г за девять месяцев 2026 года.

12.11 Kept CFO Lab: финансы, технологии, устойчивость (регистрация)

Добавить свое мероприятие в календарь можно заполнив форму.

Пользоваться скидками Ассоциации КорпФинТех на профильные мероприятия могут члены закрытой группы "Казначейский Альянс"

Яндекс и ШАД выложили в опенсорс новый бенчмарк для оценки качества рассуждений нейросетей.

🤖 Яндекс и Школа анализа данных (ШАД) опубликовали в открытом доступе MTGBench, набор тестов для оценки способности нейросетей рассуждать при решении сложных многоэтапных задач. Инструмент позволяет компаниям и разработчикам точнее подбирать рассуждающие модели под прикладные задачи.

В основе MTGBench семь текстовых игр, каждая из которых состоит из десятков шагов. Такой формат моделирует диалог, в котором пользователь уточняет запрос, а нейросеть учитывает как новые вводные, так и предыдущие шаги. Оценивается не только итоговый ответ, но и число шагов, за которое модель к нему пришла. Тесты проверяют логику рассуждений, использование новых данных, планирование следующих шагов и согласованность с прежними ответами.

Интеллектуальная игра Легенды финансов. Итоги второго полуфинала.

По результатам двух туров в финале встретятся команды:
🔹 Медицины и фармацевтики
🔹 Ритейла и электронной коммерции
🔹 Транспорта и логистики
🔹 Энергетики
🔹 Химической промышленности

Организаторы приглашают команды крупнейших корпораций России как игроков и как гостей. Приглашение в качестве гостя можно направить организаторам на почту: info@legendsoffinance.ru или заполнить форму на сайте: legendsoffinance.ru.

Подробнее здесь

🤖 Искусственный интеллект в финансах: почему нейросетям пока нельзя доверять слепо?

При всей привлекательности ИИ, в корпоративных финансах советы алгоритмов могут быть не просто бесполезными, но и опасными. Британская консалтинговая компания Saturn протестировала 18 популярных ИИ-моделей (задав 121 профильный вопрос) и поделилась отрезвляющей статистикой.

Главные цифры бенчмаркинга:
🔹 В среднем нейросети выдают ошибочные ответы в 57% случаев.
🔹 Худшая из бесплатных моделей (Claude Haiku 4.5) ошибается в 82% случаев.
🔹 Лучшая платная модель (Claude Opus 5) допускает 39% ошибок.
🔹 Даже корпоративный M365 CoPilot терпит неудачу в 55% случаев.

💡 Как безопасно применять ИИ?
К нейросетям следует относиться как к расторопным, но неопытным младшим сотрудникам. Их работа становится приемлемой только после тщательной проверки, доработки и детализированной постановки задачи (промпта). И главное — алгоритмы, как и многие стажеры, «стесняются» признаваться в незнании и редко задают уточняющие вопросы.

Читать полный разбор результатов исследования и правила работы с генеральным ИИ на портале «Вестник финансовых технологий»:
🔗 https://vesfinteh.ru/fintech-notes/ai-models-accuracy-and-errors-in-corporate-finance/

Стать автором Весника финансовых технологий

ЦБ отозвал лицензию у НКО «Тайдон» из-за потери платежеспособности

Банк России отозвал лицензию на банковские операции у небанковской кредитной организации «Тайдон», зарегистрированной в Кемерово. Причина — неспособность исполнять обязательства по обязательным платежам более 14 дней.

По данным регулятора, активы организации имели крайне низкое качество и не обеспечивали достаточного денежного потока для продолжения работы. В результате «Тайдон» полностью утратила платежеспособность.

ЦБ назначил в организации временную администрацию и приостановил полномочия ее исполнительных органов. Администрация будет работать до назначения конкурсного управляющего или ликвидатора. «Тайдон» зарегистрировали в 1992 году. Ее уставный капитал составляет ₽180 млн.

📉 Цифровой рубль и отток ликвидности: как измерить переток платёжного остатка?
С 1 сентября бизнес с выручкой свыше 120 млн ₽ обязан принимать оплату цифровыми рублями. Банк России обещал банкам компенсировать отток ликвидности, однако официальных метрик для измерения этого оттока и порогов для реакции пока нигде не зафиксировано.

В новом материале digital-экономист Равиль Ахтямов разбирает модель движения корпоративных средств и предлагает три индикатора, которые банкам и казначействам стоит начать считать уже сейчас, пока объемы не стали критичными:
🔹 Коэффициент удержания — показывает, оседает ли цифровая валюта в кошельках или компании сразу выводят её на классические расчетные счета.
🔹 Чистый переток — выявляет, какой конкретно банк теряет платёжный остаток.
🔹 Покрытие компенсации — индикатор того, доходит ли до банка обещанная компенсация от ЦБ или потерю придется замещать дорогим рыночным фондированием.

Также в статье: как математически отделить влияние закона 248-ФЗ от моды на новый инструмент и почему бюджету РФ (как получателю 75% прибыли ЦБ) выгоден переток корпоративной ликвидности.
Читать полный разбор метрик и расчетов ➡️ https://vesfinteh.ru/analitika/peretok-platyozhnogo-ostatka-v-czifrovoj-rubl/

Стать автором Весника финансовых технологий