SubscribersHow many subscribers the channel has now. The wave shows subscribers at each point of the period. The change is against the start of the period.377▲ 1.1 %+4 for the period
ViewsHow many views the posts published in the period have now. These are not views per day: MAX does not report how many views there were yesterday. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.2 370▼ 16.5 %was 3 015
ReactionsHow many reactions the posts published in the period have. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.13▼ 62.7 %was 37
MentionsHow many times other channels mentioned the channel: links and reposts, excluding advertising posts. The bigger the circle, the more mentions at that point of the period. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.61▼ 18.6 %was 76with a subscription
RepostsHow many times other channels reposted this channel's posts (excluding advertising posts). Reposts are also counted as mentions. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.28▲ 13.6 %was 25after signing in
Average post reachHow many views one post gets on average. Only posts older than two days are counted: views of fresh posts are still growing. Points with fresh posts are dashed with hollow dots: the reach of all posts right now, it will still grow.5 502▲ 0.1 %was 5 498after signing in
ERRWhat share of subscribers sees an average post: average reach ÷ subscribers × 100 %. The line shows ERR at each point of the period, the dashed line — ERR of the previous period of the same length. Points with posts younger than two days are hollow dots on the dashed end of the line.28.3 %▼ 1.2 ppdashed line — was 29.5 %after signing in
Engagement ERHow often readers react to posts: reactions ÷ views × 100 %. The tick on the bar is the previous period.2.82 %▼ 0.1 pp
Posts per dayHow many posts are published per day on average. Each cell is a point of the period: the darker, the more posts per day. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.4.1▼ 9.1 %was 4.5after signing in
Ad shareWhat share of the period's posts looks like advertising: erid labeling, ad links and other signs. The scale shows the ad load by the quality index thresholds: up to 10 % — low, up to 25 % — moderate, up to 50 % — high, above — very high. A growing share is marked red.5.7 %▲ 3.5 pp
TrendTop — subscribers at the end of each point of the period; bottom — growth per point: green means more subscribers, red means fewer. Above the growth chart — the biggest gain and the biggest loss. MAX does not report how many people subscribed and unsubscribed separately.
Audience growth
+4subscribers in the period
+2 biggest gain · 23 Oct 2026−1 biggest loss · 24 Oct 2026
Channel scoreA channel score from 0 to 100 made of five parts: audience, growth integrity, ad load, trust and calculation reliability. Each bar shows how many points the part earned out of its maximum. The index is recalculated every night; channels are compared with similar ones of the same category and size.
ReachHow many views the posts published at each point of the period have now (not views per day). The record is labeled; the point with today is paler — the day is not over yet. Average post reach — posts older than two days.
Views and reach
673 375views in the period▼ 8.7 %
Average post reach — 5 502 views (posts older than two days).
EngagementER — reactions divided by views, in percent — for the posts of each point of the period. The dashed line is ER for the whole period. The change is in percentage points against the previous period of the same length.
CitationsThe citation index (CI) shows how often and by which channels this channel is mentioned over the last 30 days, excluding advertising posts. The level is its place among similar channels. The line shows CI at each point of the period (for a week or month — the average over its days).
RhythmHow many posts are published on average in each hour of each weekday, Moscow time: the darker the cell, the more posts. “Best time” — the hours when posts older than two days have the highest average reach.
When and how much it posts
MonTueWedThuFriSatSun
036912151821
Best time:09:0018:00hours when posts get the highest average reach
FormatsWhat the feed is made of. Each post has one format, by priority: repost, video, photo, link, text. The bar and percentages show the share of posts of each format; on the right — average reach of one post of the format (posts older than two days), the small bar compares it with the most viewed format.
Post formats
100 posts
Reposts99 %6 168
Video2121 %7 513
Photos3838 %5 699
Links1212 %5 239
Text2020 %7 626
On the right — average reach of one post of the format.
PostsEach dot is a post in the period: horizontally — publication date, vertically — views, dot size — reactions, color — format. This shows hits, flops and how reach changes. For large channels, the 100 most viewed posts and an even sample of the rest are shown — no more than 1,500 dots.
Every post is a dot
Higher means more views, bigger means more reactions. Click a dot to open the post.
VideoPhotosOthersize — reactionsZoom with the + and − buttons, a pinch or Ctrl + mouse wheel; drag a zoomed chart to move it
SummaryTotals for the selected period: how many posts were published, how many views and reactions they have now and the average post reach. Views are the current views of posts published on those days, not views per day. The change is against the same span before the period, if statistics cover it.
Period totals
Click a metric to see it across the period below
Viewstoday — the day is not over yetPoints with posts younger than two days are pale and dashed: their views are still growing.
AdsWhat share of the period's posts looks like advertising: erid labeling, ad links and other signs. The detector is cautious, so the real share is usually higher. The scale shows the ad load by the quality index thresholds. Below — the average reach of an ad post and a regular post, and who the channel advertises (sites that ad links lead to).
What worksPosts of the period with the most views. The bar shows views relative to first place. The preview is the post's image; for a post without an image — the channel avatar. Views are the post's current count.
RhythmHow many posts were published each day of the period (pale bars) and the 7-day average (line): you can see whether the channel is speeding up or slowing down. Today is not over yet, so its average is calculated up to yesterday.
Posts by day
Pale bars are days, the line is the 7-day average: you can see whether the channel is speeding up or slowing down
Posts per day7-day average
Data updated at 14:09 Moscow time. Views are the current counts of posts published on those days; average reach counts posts older than two days.
How the quality index is calculated
#ПСБ запустил сервис расчетов через СБП для самозанятых
ПСБ предложил самозанятым сервис безналичных расчетов за поставку товаров и оказание услуг через Систему быстрых платежей. В мобильном приложении самозанятые могут отслеживать историю операций, сменить счет, на который будет поступать оплата от контрагентов, а также настроить опцию по возврату денежных средств. Для подключения в разделе «Сервисы» нужно выбрать «Самозанятость», заполнить платёжные реквизиты и подключиться к СБП. После этого в приложении можно создать QR-код или платёжную ссылку с уже заполненными реквизитами и отправить её контрагенту.
ИТ-холдинг #Т1 вышел на рынок Вьетнама
Холдинг внедрил платформу «Модус.Взыскание» во Вьетнамско-Российском банке, это первый его проект на азиатском рынке. До этого у банка не было единой системы для работы с просроченной задолженностью, теперь все процессы собраны в одном месте. Платформа сама распределяет задачи между сотрудниками с учётом региона и типа кейса, на ранней стадии взыскания объём ручной работы снизился на 90%.
#Диасофт разработал продукт, который помогает банкам контролировать исполнение документов ФНС
«Взаимодействие с реестром решений ФНС» объединяет в один процесс получение документов из налоговой, их обработку в АБС и подготовку сведений для передачи обратно. Сотрудник видит путь документа от получения до результата, а также срочные поручения, оставшееся время и просрочки: продукт отслеживает установленный трёхчасовой срок с учётом операционного дня банка. Решение поддерживает четыре сценария, среди них обработка сообщений о приостановлении операций и доисполнение поручений при последующих поступлениях средств.
ДОМ.РФ запустил аналитический дашборд по рынку ИЖС
Интерактивный отчёт «Аналитика рынка ИЖС» работает на базе сервиса «Про Дома», разработала его компания «ДОМ.РФ Технологии». Дашборд собирает в одном интерфейсе ключевые показатели сегмента: проекты, спрос и цены. Подрядчики с его помощью выбирают регионы с растущим спросом и обосновывают стоимость строительства дома, застройщики коттеджных посёлков оценивают новые проекты, а банки — рынок при кредитовании ИЖС.
#ВСК вместе с «Инфосистемами Джет» провёл семинар по киберустойчивости бизнеса
Эксперты пришли к выводу, что на смену идее «идеальной киберзащиты» приходит киберустойчивость: способность компании работать под давлением атак и быстро восстанавливаться. Участники отработали действия при инциденте в игре-имитации кибератаки. ВСК поделилась и собственным опытом восстановления: фронтовый контур, через который оформляют договоры страхования онлайн, удалось запустить на третьей неделе. По данным компании, 64% первоначальных доступов злоумышленники получают через фишинг, а ключевыми элементами киберустойчивости называют безопасное резервное копирование, готовность ИТ-команды и бизнеса, а также киберстрахование.
MWS AI запускает ИИ-агента Cowork для офисных задач в закрытом контуре компании.
🤖 MWS AI (входит в МТС Web Services) запустила MWS AI Cowork, универсального ИИ-агента с чат-интерфейсом. Он самостоятельно планирует и выполняет задачи: ищет и анализирует информацию, работает с файлами, сайтами и подключёнными приложениями, создаёт документы, таблицы, презентации и отчёты.
Решение можно развернуть в закрытом контуре организации и использовать с разными ИИ-моделями, включая собственную Cotype и открытые разработки. По прогнозу MWS AI, сотрудники смогут поручать агенту до 90% повторяющихся офисных задач по работе с информацией.
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.
Solar JSOC выявляет на 38% больше инцидентов во многом благодаря развитию средств обнаружения.
🛡️ За январь–сентябрь 2026 года Solar JSOC зафиксировал 31,7 тыс. инцидентов, подтверждённых заказчиками. Это на 38% больше, чем годом ранее. В третьем квартале выявлено 14,3 тыс. инцидентов — почти половина от общего числа. Чаще всего специалисты фиксируют заражение вредоносным ПО, его доля среди инцидентов выросла с 49% до 55%. Об этом CNews рассказали в ГК «Солар» (Ростелеком).
Динамика связана в том числе с развитием средств обнаружения: аналитики видят больше подозрительной активности и успевают её разбирать. ИИ помогает атакующим быстрее выполнять отдельные этапы, но объяснять им весь рост выявленных инцидентов нельзя, заявили в компании.
Алексей Войлуков, АФТ: ИИ-агент отменит налог на невнимательность — клиенту больше не придётся читать многостраничный договор.
📋 Алексей Войлуков, советник генерального директора Ассоциации ФинТех, представил на сессии «ИИ в банках: от экспериментов к продуктивному использованию» итоги пилота АФТ, который прошёл при методологической поддержке Лаборатории клиентского опыта Банка России. Модератором сессии выступил Константин Маркелов, АРБ.
Пилот был посвящён проблеме, которую рынок не мог решить годами - «налогу на невнимательность». Договор вместе с тарифами, приложениями и индивидуальными условиями может занимать до 80 страниц, и по данным Лаборатории клиентского опыта Банка России, полностью его читают единицы. В итоге клиент принимает решение, не зная существенных условий продукта: ограничений, комиссий, последствий просрочки. Это ведёт к мисселингу, росту числа жалоб и снижению доверия к рынку. Стандартизация и расширение требований к раскрытию информации ситуацию не изменили, потому что препятствием остаётся сам объём документа. АФТ проверила другой подход: ИИ-агент готовит памятку «На что обратить внимание» на 1–2 страницы, юридический договор остаётся без изменений.
Проект стал первым системным пилотом ИИ-анализа финансовых продуктов на площадке АФТ. В нём участвовали ВТБ, Альфа-Банк, ДОМ.РФ, Московская биржа, МТС Банк, ОТП Банк, ПСБ, Сбер, Совкомбанк и Т-Банк, а также Яндекс, предоставивший Yandex AI Studio. В Технологической песочнице АФТ было разработано четыре прототипа целевого решения, и каждый показал свою эффективность. Объектами анализа стали вклад, ипотека, кредитная карта и КАСКО, и для каждого продукта выделили собственный набор существенных условий: от доходности и налоговых ограничений по вкладу до франшизы, тотала и исключений по КАСКО.
Алексей Войлуков рассказал, как проверяли качество работы агента. В экспертной оценке, а это около 800 заключений по девяти критериям в трёх волнах, корректность чисел выросла с 57% до 85%, полнота – с 36% до 72%, нейтральность – с 36% до 96%. Затем результат подтвердили клиенты. A/B-тест на выборке свыше 130 тысяч человек показал, что памятка не снижает конверсию. Доля правильных ответов о параметрах продукта выросла на 7–11%, более 87% респондентов оценили инструмент положительно, а более 78% сочли его полезным.
Предложенная Алексеем стратегия масштабирования строится на двух моделях. Базой становится B2B2C: централизованный оператор формирует памятки по обезличенным шаблонам продуктов, Банк России их проверяет, а клиент видит знак качества «Проверено ЦБ». Надстройкой выступает B2C: банк на собственном решении или white label выдаёт памятку по персональному договору клиента онлайн. Для этого формата предстоит отработать контроль вычислений и работу с персональными данными. Следующие шаги – проверка клиентского пути на маркетплейсах (Выбери.ру, Сравни.ру, Мосбиржа), тестирование гибридных продуктов вроде «депозит +» и переход от рекомендательного режима к обязательному через нормативные акты. Выйти на промышленную эксплуатацию АФТ планирует в 2026–2027 годах.
🗣 Алексей Войлуков: «Доверие к рынку зарабатывается годами, а теряется из-за одной незамеченной сноски в договоре. ИИ-агент становится мостом между сложными банковскими алгоритмами и реальными потребностями человека. Чат-боты и автоматизация бэк-офиса – лишь часть картины: меняется сама модель работы на финансовом рынке, и конкуренция между банками смещается в сторону честности и клиентоцентричности. Отдельно важно отметить, что нейтральной памятке независимой стороны клиенты доверяют больше, чем персонализированным предложениям самого банка».
Спикеры сессии:
🔹 Сергей Костюхин, исполнительный директор, EORA 🔹 Мария Ратнер, менеджер по развитию бизнеса, ГК «Бизматика» 🔹 Николай Адеев, Борт №1 Abanking 🔹 Дмитрий Лосев, менеджер продукта, iQ Store (iCAM Group)
Олег Моргун, АФТ: единая методика оценки ИТ-ландшафта показывает банку, какие решения влияют на скорость запуска продуктов и устойчивость сервисов.
⚙️ На XIII международном форуме ВБА-2026 в рамках секции «Импортонезависимая ИТ-архитектура банка: АБС, ОС, СУБД и базовая инфраструктура» выступилОлег Моргун, руководитель управления развития технологий Ассоциации ФинТех. Модерировал дискуссиюКонстантин Маркелов, Руководитель комитета АРБ по информационным и интернет-технологиям.
Олег Моргун начал выступление с представления Концепции отраслевой платформы финансового рынка (ОПФР), разработанной Советом главных архитекторов АФТ. Миссия ОПФР - стать катализатором технологической консолидации и инновационного развития российского финансового рынка, обеспечивая его участникам единые стандарты, снижение издержек и ускоренный переход к современным, независимым и гибким ИТ-решениям. В основе Концепции ОПФР лежит референтная ИТ-архитектура, построенная с применением платформенного подхода, принципов модульности и компонентности. При её разработке учитывался, в частности, подход BIAN, а также принципы интероперабельности, совместимости и надёжности ИТ-решений.
Развивая механизмы, заложенные в Концепции ОПФР, направленные на разработку архитектурных стандартов, АФТ представила 7 октября 2026 AI Digital Index– методику оценки ИИ-зрелости ИТ-ландшафта финансовой организации. В её основу лег подход, разработанный и апробированный в ОТП Банке и согласованный Советом архитекторов АФТ.
Методика выделяет три уровня зрелости ИТ-архитектуры, основываясь на оценке объема и уровня применения технологий искусственного интеллекта: от отдельных пилотных проектов и инструментов поддержки сотрудников до мультиагентных систем.
Оценка включает количественный, качественный и стратегический этапы, позволяя рассмотреть ИТ-ландшафт как с точки зрения измеримых характеристик, так и с позиции долгосрочных целей бизнеса. При этом методика не привязана к конкретным технологиям или поставщикам: в центре внимания остаются возможности ИТ-решений и результаты их применения.
🗣 Олег Моргун: «Мыв АФТ разработали AI Digital Index, чтобы любая финансовая организация могла оценить ИИ-зрелость своего ИТ-ландшафта по единой методике и понять, как развивать корпоративную архитектуру с применением технологий ИИ. Подход оценивает способность ИТ-архитектуры поддерживать скорость изменений, которую требует бизнес, обеспечивать устойчивость финансовых сервисов и разумно использовать технологии искусственного интеллекта».
MWS AI оценивает эффект от ИИ в контактных центрах России в 2026 году почти в 72 млрд рублей.
🤖 Экономический эффект от внедрения ИИ в российских контактных центрах в 2026 году составит около 72 млрд рублей, а к 2029 году достигнет примерно 120 млрд. Такую оценку дали в MWS AI, об этом пишет Forbes. В основе расчёта модель рынка: около 330 тыс. операторов и примерно 363 млрд рублей ежегодных расходов на их работу. Около 70% эффекта, 50,5 млрд рублей, даёт автоматизация входящих обращений. Остальное приходится на голосовых роботов, ИИ-помощников, интеллектуальную маршрутизацию и речевую аналитику.
В отдельных решениях ИИ закрывает до 80% обращений без участия оператора, а инфраструктура обрабатывает более миллиона диалогов в сутки. По оценке MWS AI, ИИ снижает операционные затраты контактного центра на 20–30%. Каждое обращение, закрытое без оператора, экономит около 80 рублей, а расходы на обучение новых сотрудников сокращаются на 30–40%.
🚧 Эксперты выделили три группы барьеров на пути масштабирования ИИ в компаниях - почему ИИ-проекты застревают на пилотах. Отмечается, что 58% организаций упираются в стоимость оборудования, 56% – в юридические риски, 46% не видят устойчивого эффекта. Для защиты ИИ-решений, по мнению экспертов, необходимо внедрять DevSecOps решения.
☁️ В банковском секторе разрабатывают единые критерии тестирования облачных платформ. В итоговый перечень вошло более 100 критериев, в том числе соответствие приказу ФСТЭК № 239, изоляция данных клиентов и восстановление после сбоев. Работу ведёт отраслевой полигон «Финансы» при модерации ЦБ. Публичные тестирования начнутся в IV квартале 2026 года.
🏛️ Банк России рассказал о привилегиях при использовании универсального QR-кода. Регулятор пояснил, что универсальный QR-код – не новый способ списания, а единое «окно» для СБП, сервисов банков, цифровых рублей и рассрочки. Если выбранный способ оплаты предусматривал кешбэк, он сохранится.
Necessary cookies keep the site working and secure: sign-in, form protection, language, theme and others. Yandex Metrica analytics cookies and Yandex Advertising Network ad cookies are enabled only with your consent. By clicking “Accept all” you give consent to processing of cookie data; see the Personal Data Processing Policy for details.