Новости

Как отмечают в J’son & Partners, для России первоочередными сферами применения станут транспорт и финансовая сфера, промышленность и телекоммуникации. В более отдаленной перспективе будут затронуты практически все сферы, включая государственное управление и систему международного обмена товарами и услугами. Пока же при реализации проектов в сфере ИИ или связанных с ним инициатив аналитики рекомендуют ориентироваться в первую очередь на тестирование технологии для накапливания экспертизы.

Рынок искусственного интеллекта

Искусственный интеллект стал ключевым технологическим трендом 2016 года, и объем глобальных инвестиций в него сейчас превышает 500 млн долл. По прогнозам Markets and Markets, к 2020 году рынок ИИ вырастет до 5 млрд долл. за счет применения технологий машинного обучения и распознавания естественного языка в рекламе, розничной торговле, финансах и здравоохранении.

В Gartner полагают, что к 2020 году около 40% всех взаимодействий с виртуальными помощниками будет опираться на данные, обработанные нейронными сетями.

Аналитическая компания Tractica подразделяет рынок ИИ на 27 секторов. Эксперты предполагают, что такие направления, как распознавание образов, алгоритмическая биржевая торговля и управление данными пациентов в здравоохранении, имеют колоссальный потенциал масштабирования, в то время как другие кейсы пока являются нишевыми. Динамика ИИ, на их взгляд, будет основываться на шести фундаментальных технологиях: машинное обучение, глубинное обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка, машинная аргументация, а также «сильный» ИИ, подразумевающий, что компьютер не просто оперирует информацией, но и в той или иной степени понимает ее смысл.

Основное развитие рынка ИИ в финансовом выражении будет происходить преимущественно в Северной Америке, поскольку и сейчас этот регион является центром динамичного развития продвинутых технологий, производственных процессов, инфраструктуры, располагаемого дохода и т. д. Ключевым фактором, поддерживающим рост рынка ИИ в этом регионе, станет не только широкая адаптация технологий ИИ в промышленности, рекламе и здравоохранении, но также в транспорте и автопроме.

Сферы применения ИИ

Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения. Иначе говоря, это весь спектр решений – от пылесосов до космических станций.

Основные группы использования ИИ можно подразделить на физический и виртуальный слой, первый из которых заключается в создании законченных физических механизмов, направленных на выполнение тех или иных задач, а второй – в реализации умных приложений. При этом преобладает именно виртуальный пласт. Развитие применения использования ИИ по этим направлениям приведет к адаптации технологий в классических отраслях экономики по всей цепочке создания ценности и преобразует их, приводя к алгоритмизированию практически всего функционала: от логистики до управления компанией.

Например, чат-боты – программы-собеседники, которые предназначены для общения и помощи человеку, – перерисовывают ландшафт ИТ-экосистемы. Они могут заменить собой и приложения, и обслуживающий персонал в компаниях, и даже целые операционные системы. При этом они всегда подразумевают сложные решения, базирующиеся на нескольких технологиях ИИ. Чат-боты, ориентированные на бизнес-задачи, могут подобрать лучший рейс, диету, фитнес-тренировку, забронировать гостиницу, выбрать покупку, то есть они представляют собой новую подотрасль обслуживания и ассистирования. Персональные ассистенты являются своеобразной разновидностью чат-ботов, хотя и более распространенной по причине того, что технология развивается крупнейшими ИТ-компаниями. Эта технология делает переход от графического пользовательского интерфейса к диалоговому интерфейсу ключевым трендом ближайших нескольких лет.

Среди других направлений в J’son & Partners выделяют распознавание образов, играющее ключевую роль в безопасности и дополненной реальности, а также распознавание речи и обработку естественного языка, отражающие спрос на более продвинутый уровень пользовательского опыта. В результате так называемой «революции роботов», о которой говорят экономисты и аналитики крупнейших банков, мировая экономика повысит производительность на 30% при снижении производственных затрат на рабочую силу от 18% до 33%. Пальма первенства будет принадлежать США и Японии.

Алгоритмизация бизнеса

Алгоритмический бизнес – относительно новое понятие в современной бизнес-лексике. Именно это слово наилучшим способом описывает глобальное влияние ИИ на все сферы бизнеса и являет результат сращивания технологий ИИ между отраслями.

По оценкам Gartner, к 2020 году автономные программные агенты, которые впервые в истории не будут подконтрольны человеку, станут участниками 5% экономических транзакций. Алгоритмически управляемые агенты уже участвуют в нашей экономике. Тем не менее, пока они не являются полностью автономными, так как напрямую привязаны к сложной структуре механизмов, управляемых людьми. Одной из первых отраслей, которые будут подвержены прямому воздействию такого сдвига, станет финансовая система. Мы увидим алгоритмы, часто разработанные в прозрачном виде, с открытым исходным кодом и установленные бесплатно на блокчейн, которые будут самостоятельно выполнять банковские операции, оформлять сделки по страхованию, заниматься сделками на рынке ценных бумаг и осуществлять прочие функции. В свете таких преобразований не удивляет также и другой прогноз Gartner о том, что к 2018 году более 3 млн работников в мире будут подчиняться «боссу-роботу» (robo-boss).

Российские компании, работающие с ИИ

Поскольку сфера искусственного интеллекта является сращиванием математических наук и программирования, у России есть неплохие шансы на получение статуса глобального игрока при достаточном внимании к этой сфере со стороны профильных государственных ведомств и, разумеется, крупных частных игроков.

Среди разработок можно назвать онлайн-сервис «Яндекс.Такси» с технологией интеллектуального распределения заказов, с учетом дорожной ситуации и специальных пожеланий пользователей. КАМАЗ разрабатывает систему полуавтономного управления автомобилем, которая будет строиться на комплексе технологий искусственного интеллекта — компьютерного зрения, машинного обучения, речевых технологий. В сотрудничестве с Cognitive Technologies он готовится к выпуску предпромышленной версии системы помощи водителю.

Разработки группы ЦРТ в области речевых технологий вошли в технологический стек Microsoft. Также примером удачного использования машинного обучения в области популярных ныне фильтров для соцсетей является нашумевшее приложение Prisma, разработанное в недрах Mail.Ru. Пионер в сфере использования чат-ботов мессенджер Telegram стал локомотивом развития этой индустрии в России. А робот «Вера», созданный петербургской компанией Stafory, проводит собеседование с потенциальными кандидатами на открытые вакансии, делая за полчаса ту работу, которую три-четыре человека делают неделю.

«Сбербанк» в конце 2016 года анонсировал запуск робота-юриста, способного заменить 3 тыс. специалистов, оформляющих типовые договоры. Годом ранее банк запустил систему искусственного интеллекта Iron Lady, которая занимается обзвоном должников. Кроме того, Фонд развития интернет-инициатив (ФРИИ) и Сбербанк в 2016 году подтвердили инвестиции в пермского разработчика сервисных роботов-промоутеров — Promobot.

От здоровья и работоспособности топ-менеджеров, а особенно директоров по инновациям, зависит развитие и успех бизнеса в России. В силу своей профессии они подвержены постоянным стрессам, психологической нагрузке и часто испытывают нехватку времени для заботы о собственном здоровье.

В комплексное лабораторное обследование, проводимое «Инвитро» вошли 12 анализов, необходимых для первичной оценки состояния организма и выявления возможных проблем. В результате у большинства пациентов были обнаружены отклонения лабораторных показателей от референсных значений. Так, среди мужчин старше 25 лет не нашлось ни одного полностью здорового человека.

Среди явных угроз здоровью – проблемы с печенью, вызванные тем, что к 30 годам и мужчины, и женщины на руководящих постах начинают злоупотреблять алкоголем. Из-за того, что молодые женщины-управленцы мучают себя диетами, а мужчины питаются фастфудом, и те, и другие имеют повышенный уровень холестерина в крови. Больше 50% руководителей с возрастом попадают в группу риска по диабету II типа. При этом все топ-менеджеры слишком заняты, чтобы болеть дома, поэтому переносят заболевания на ногах.

Работать сотрудникам банка стало намного проще. В первую очередь это касается информации о событиях, относящихся к внутрикорпоративной жизни банка. Теперь из интранета можно узнать о предстоящих мероприятиях, изменениях в порядке работы или планах руководства. Важным является и то, что к событиям жизни банка сотрудники могут выразить свое отношение: поставить лайк, написать комментарий или задать возникшие вопросы, на которые в ходе совещаний обычно не остается времени.

Второй важный момент – деловая активность банка стала более открытой, ее цели понятны не только руководству, но и рядовым сотрудникам. Из информации в интранете можно узнать о планах и результатах развития организации, понять, что для этого может сделать каждый сотрудник.

Ускорилось движение документов: готовые шаблоны материалов для персональной рассылки клиентам уже доступны во внутренней сети. Достаточно просто выбрать открытку, шаблон письма или презентацию, добавить описание подходящего клиенту продукта и вложить материал в письмо. С другой стороны, большой выбор шаблонов помогает решать и другую задачу — обеспечить индивидуальный подход к нуждам клиентов и партнеров, давая им только нужную и важную информацию, а не отправляя массовую рассылку. Подобное нововведение в разы сократило сроки отправки писем.

Сотрудники банка теперь могут оперативно узнать количество оставшихся дней отпуска, преимущества своего социального пакета и многое другое. Так же быстро стало можно заказывать рекламно-информационные материалы, бронировать переговорные и заказывать автотранспорт, необходимый сотрудникам для решения производственных задач.

По прогнозам аналитиков, к концу 2020 года мировые онлайн-продажи во всем мире достигнут 4 трлн долл. Как показывают исследования, приблизительно 54% населения уже совершают ежедневные и ежемесячные онлайн-покупки.

Эксперты полагают, что для того, чтобы понять поведение потребителя в будущем, нужно посмотреть на рынок Китая. Опросы показывают, что почти каждый пятый житель Поднебесной уже сейчас совершает покупки онлайн ежедневно, а 65% потребителей совершают онлайн покупки со своего мобильного телефона ежемесячно (для сравнения — только 12% опрашиваемых сказали, что они никогда этого не делали).

На самом деле, тенденцию роста количества покупок товаров с мобильных устройств можно наблюдать на рынке розничной торговли по всему миру, а не только в Китае, пусть еще и не в таком объеме. Постоянный рост количества подключаемых смартфонов и планшетных компьютеров означает, что мобильные устройства становятся мощным и популярным инструментом совершения покупок. Так, все больше и больше потребителей регулярно совершают онлайн-покупки через приложения и браузеры, установленные на мобильных устройствах. Опросы также показывают, что 34% покупателей считают, что их мобильный телефон скоро станет основным инструментом, с помощью которого они будут покупать товары.

Однако смещение продаж в сторону интернет-торговли сопровождается тревожными изменениями в поведении потребителей, проявляющиеся пугающим темпом роста количества возвратов. Процесс покупки товаров с помощью мобильного устройства или компьютера может совершаться очень быстро, без особых раздумий об ответственности или возможных последствиях. Ситуация особенно характерна, когда ретейлер предлагает возможность бесплатного возврата заказанного товара, по каким-то причинам не устроившего покупателя. В реальности статистика показывает, что по меньшей мере 30% всей продукции, заказанной онлайн, возвращается обратно. Для сравнения, при покупке товаров в традиционном магазине, возвраты составляют лишь около 9%.

Цена этого тренда может, в конечном счете, нанести ущерб самим ретейлерам, ведь по оценке экспертов, потери в результате возвратов в 2015 году составили порядка 643 млн долл. Стоимость возвратов интернет-продавцов только в Великобритании составляет примерно 30 млн долл. в год, в то время как объем онлайн-покупок растет, что, в свою очередь, влияет и на стоимость возврата товаров. Таким образом, ретейлеры должны найти способ уменьшить своих потерь, улучшив процессы обратной логистики, если, конечно, не хотят терять прибыль.

Сегодня к Cети подключаются не только смартфоны и ноутбуки, но и датчики на машинах, транспортных средствах и других устройствах. Все эти сетевые соединения генерируют огромные объемы данных. Для компаний, способных преобразовывать эти данные и управлять ими, открываются исключительные возможности. Так покупатели, изучающие ассортимент розничных магазинов, могут получать на смартфоны скидки или полезную информацию. Посетители интернет-магазинов могут воспользоваться персонализированными предложениями согласно их потребностям. Производители могут оценить успех новых продуктов за несколько дней, а не недель. Водители могут проще получать информацию о доступных парковках с использованием данных реального времени и интеллектуальных устройств. Две технологии — Большие Данные и облачные вычисления — поддерживают некоторые из таких кардинальных трансформаций.

1. Эпоха повсеместного машинного обучения

Машинное обучение больше не является исключительной прерогативой исследователей данных. Возможность применять его к огромным объемам данных значительно повышает его значимость и поддерживает более широкое освоение.

Можно ожидать значительного повышения доступности средств машинного обучения в инструментах для бизнес-аналитиков и конечных пользователей. Оно начнет, наконец, эффективно использоваться всеми, оказывая влияние на взаимодействие пользователей в самых разных областях, от страхования и бытового энергопотребления до здравоохранения и учета времени парковки.

2. Если данные нельзя переместить, можно приблизить облако к данным

Не всегда есть возможность перенести данные во внешний ЦОД. Требования конфиденциальности, регулирующие нормы и требования суверенности данных зачастую препятствуют выполнению таких действий. А иногда объемы данных столь велики, что затраты на их перемещение по сети могут превышать любые возможные выгоды. В таких случаях можно приблизить облако к данным. В будущем все большему количеству организаций потребуется разрабатывать облачные стратегии для использования данных на различных площадках.

3. Приложения, а не только аналитика для освоения Больших Данных

Ранние сценарии использования технологий Больших Данных сосредоточивались главным образом на сокращении ИТ-затрат и схемах аналитических решений. В настоящее время очевидно, что широкое разнообразие отраслевых бизнес-потребностей стимулирует создания нового поколения приложений, основывающихся на использовании Больших Данных.

4. Интеграция Интернета вещей с корпоративными приложениями

Интернет вещей — это не просто неодушевленные предметы. Для предоставления пациентам более качественных медицинских услуг, совершенствования обслуживания клиентов через мобильные приложения и других целей требуется мониторинг данных, генерируемых устройствами, с которым люди взаимодействуют. Предприятиям необходимо упростить разработку приложений Интернета вещей и быстро интегрировать их с бизнес-приложениями.

Сочетая новые источники данных с аналитикой реального времени и поведенческой информацией, предприятия разрабатывают новое поколение облачных приложений, способных адаптироваться и обучаться на лету. Их влияние будет ощущаться не только в мире бизнесa, и будет проявляться в экспоненциальном росте количества проектов по развитию разумных городов и разумных наций по всему миру.

5. Виртуализация данных прольет свет на «темные данные»

На предприятиях появляется все больше отдельных источников данных на таких платформах, как Hadoop, Spark и NoSQL. Потенциально ценные данные остаются незадействованными в связи с тем, что доступ к ним и их поиск затруднены.

Организации понимают, что переместить все в один репозиторий для обеспечения единого доступа нереально, и что требуется другой подход. Виртуализация данных должна обеспечить анализ Больших Данных в реальном времени без необходимости их перемещать.

6. Компании готовятся к выходу на магистраль данных

Технология Apache Kafka укрепляет свои позиции и, судя по всему, достигнет пика популярности в 2017 году. Она обеспечивает беспрепятственную публикацию записей о событиях в Больших Данных, загрузку данных в Hadoop и распространение данных среди потребителей. Kafka использует традиционную, проверенную архитектуру типа шины, но с очень большими наборами данных и широким разнообразием структур данных. Поэтому она является идеальным решением для загрузки данных в «озеро данных» и предоставления подписчикам доступа к любым событиям, о которых тем следует знать.

7. Резкий рост спроса на готовые, интегрированные системы облачных данных

Все больше организаций испытывают потребность в лабораториях данных для проведения экспериментов с Большими Данными и поддержки инноваций. Однако их развертывание всегда было медленным. Непросто создать лабораторию данных с нуля — на собственной площадке или в облаке. Готовые комплексные решения, интегрирующие такие облачные сервисы, как аналитика, исследование данных, подготовка данных и интеграция данных, упрощают разработку решений собственными силами. В течение всего года ожидается высокий спрос на готовые, интегрированные облачные лаборатории данных.

8. Облачные объектные хранилища как альтернатива Hadoop HDFS

Объектные хранилища имеют множество хороших качеств — доступность, репликация, аварийное восстановление и резервное копирование. Это самые дешевые и простые хранилища для больших объемов данных, и они могут поддерживать такие инструменты обработки, как Spark. Технологии объектного хранения становятся репозиторием для Больших Данных, поскольку они все больше интегрируются с вычислительными технологиями и предоставляют жизнеспособную альтернативу HDFS-хранилищам для множества сценариев использования.

9. Облачные архитектуры для глубинного изучения в больших масштабах

Удаление уровней виртуализации. Технологии ускорения, такие как графические процессоры и NVMe-накопители. Оптимальное размещение ресурсов хранения и вычислений. Неблокирующие сетевые взаимодействия с высокой пропускной способностью. Ничто из этого не является чем-то новым. Новое — это их конвергенция. Вместе они позволяют создавать облачные архитектуры, обеспечивающие на порядок большую производительность вычислений, ввода/вывода и сетевых взаимодействий.

10. Безопасность Hadoop как обязательное дополнение

Развертывания и сценарии использования Hadoop перестали быть экспериментами. Все чаще они становятся критически важными для бизнеса организаций, поэтому безопасность Hadoop стала обязательным требованием. Вероятно, в будущем придется развертывать средства многоуровневого обеспечения безопасности для проектов по использованию Больших Данных.

Одним из основных направлений работы «Север Минералс» является продажа сервиса и запчастей к промышленному оборудованию. Однако учет затрат на подобные услуги велся только по заключенным сделкам, а вся работа по предпродажной подготовке, а также дополнительная информация, связанная с контролем индивидуальных цен для клиентов, процессами подготовки и согласования коммерческих предложений велась вручную и отнимала много времени. Компании требовался единый инструмент для формирования базы всех клиентов, автоматизации процессов ведения сделок разных типов, а также для сбора и анализа информации по продажам и активностям, связанным с работой с заказчиками.

Таким инструментом стала платформа Microsoft Dynamics CRM 2016. В ходе первого этапа проекта, реализуемого «Корус Консалтинг», была организована единая база данных по всем текущим и потенциальным клиентам. Кроме того, была полностью автоматизирована работа по продаже запасных частей – как наиболее стандартизированного бизнес-процесса в области продаж. Теперь руководство компании может оперативно контролировать портфель потенциальных и размещенных заказов, включая ценообразование, согласование коммерческих предложений, процесс размещения и выполнения заказов.

Как подчеркивает Иван Кухаренко, ИТ-директор «Север Минералс», эффект от использования CRM-системы уже заметен. Около 50 сотрудников имеют доступ к единой базе клиентов и контрагентов, могут оперативно выбирать в системе номенклатуру и нужные спецификации, что позволяет быстро подбирать необходимые компоненты для клиентов.

CRM интегрирована с учетной системой, построенной на платформе «1С». Интеграция вызвана необходимостью менеджеров регулярно уточнять цены и сроки поставок, синхронизировать справочник клиентов, уточнять номенклатуру, ее ценообразование и автоматизировать передачу заказов. Сотрудники компании могут оперативно видеть в CRM-системе статус обработки заказов и отгрузки, детализированный по местонахождению и количеству пришедшей номенклатуры.

Стратегическая задача оператора — развитие мультиэкранного, нелинейного телесмотрения. В рамках этой стратегии он выводит на рынок новые продукты, такие как сервисы «Управляй эфиром» и «Кинозалы Триколор ТВ», собственный онлайн-кинотеатр, а также услуга двустороннего интернет-доступа. Данная задача повышает требования к биллингу. Компания планирует повысить скорость оказания новых услуг с помощью SAP Hybris Billing, оптимизировав внутренние биллинговые процессы.

Кроме того, планируется повысить качество обслуживания абонентов за счет предоставления расширенных консультаций по оказанным услугам и проведенным транзакциям. Будет обеспечено своевременное отображение состояния счета и потребляемых услуг по всем каналам взаимодействия с аудиторией. Новая биллинговая система позволит осуществлять поддержку моделей предоплаты, постоплаты, а также гибридных моделей для мониторинга счетов клиентов в реальном времени и улучшения качества обслуживания, благодаря предоставлению подписчикам возможности контролировать свои расходы.

Как отмечает Алексей Рукавицын, директор по ИТ «Триколор ТВ», новое решение призвано не только обеспечить надежную платформу для расширения предлагаемых услуг или вывода на рынок новых продуктов, но и создать дополнительные возможности для формирования программ лояльности для клиентов. Кроме того, она позволит уменьшить период вывода на рынок новых сервисов.

Выяснилось, что усилия многих компаний по встраиванию аналитических систем в процессы принятия решений не прошли даром: данные действительно лежат в основе ключевых деловых инициатив. Однако при этом точность используемой информации по-прежнему оставляет желать лучшего. А без надежных данных невозможно принимать взвешенные бизнес-решения.

Действительно, 84% организаций в обязательном порядке опираются на данные при формировании бизнес-стратегии. Но при этом компании не вполне доверяют своим данным. В среднем, по мнению организаций, неточными являются 27% их данных, при этом топ-менеджеры полагают, что в реальности эта цифра еще больше.

Как показало исследование, руководство 52% компаний при принятии решений в не меньшей степени руководствуется эмпирической оценкой или интуицией. Хотя они начинают делать решительные шаги для улучшения ситуации, но сталкиваются с такими препятствиями, как изолированность департаментов и разрозненность источников данных. Одной из причин такой разобщенности является трудность формирования экономического обоснования инвестиций в повышение качества данных в масштабе предприятия.

Большие ожидания, возлагаемые компаниями на использование данных, не оправдываются и из-за устаревшей практики управления ими. Многие компании страдают от несогласованных практик управления данными, унаследованных от прошлого. 82% организаций используют неоптимальные методы, оставляющие желать лучшего. У многих компаний в штате просто не предусмотрены специалисты по данным, а программы по обеспечению качества данных пробуксовывают из-за несогласованной работы департаментов.

Значительная трудность состоит в том, что многие функционирующие внутри компаний стратегии управления данными ограничены рамками какого-то одного отдела или департамента, или относятся к компетенции исключительно ИТ-специалистов. Однако сейчас задачи, для которых необходимо использование данных, перемещаются из сегмента ИТ в бизнес. 70% организаций разных стран мира убеждены, что ответственность за обеспечение качества данных в конечном итоге должна возлагаться на бизнес-специалистов, с эпизодической помощью со стороны ИТ.

Как признают аналитики, компании много говорят о своей ориентированности на данные, но большинство из них ощущает нехватку надежных, заслуживающих доверия сведений, которые могли бы лечь в основу новых инициатив. Бизнес-подразделения хотят контролировать свои, обладающие ценностью данные и использовать их для собственных нужд, таких как формирование отчетности или аналитика. При этом департаменту ИТ не всегда известны обстоятельства, при которых определенные данные создавались или приобретались, равно как и перспективы их дальнейшего использования. Устаревшие практики управления данными необходимо модернизировать с учетом интересов бизнес-пользователей, удобства применения и расширения межфункционального сотрудничества.

Среди других результатов исследования:

• по мнению 62% организаций, ИТ-департамент оказывает наибольшее влияние на характер работы с данными;
• 73% топ-менеджеров отмечают, что неточные данные подрывают их способность обеспечивать максимальную удовлетворенность клиентов;
• у 85% компаний, усовершенствовавших системы обеспечения качества данных, коммуникации с клиентами стали более своевременными и приобрели более личный характер.

   

Для управления проектами и эффективного планирования деятельности на строительных объектах компания выбрала решение Microsoft Project Online, демоверсию которого настроили штатные ИТ-специалисты. После тестирования системы было решено перевести ее в производственную среду. Исполнителем проекта выступила Softline.

Специалисты интегратора провели миграцию проектов и параметров с демоверсии в полнофункциональную систему. Microsoft Project Online по функционалу не отличается от традиционного, on-premise решения.

Благодаря консолидации информации о ресурсах, задачах, визуализации и аналитическим возможностям удалось повысить управляемость процессами и оптимизирована работа над проектами. Настраиваемые отчеты позволяют получить данные, необходимые для решения конкретных задач. Облачный сервис не нуждается в дополнительных дорогостоящих обновлениях, сотрудникам доступны последние версии всех компонентов.

Генеральным директором КБТ назначен Алексей Архипов, директор по развитию криптотехнологий Qiwi. Дочерняя компания займется разработкой и внедрением технологий на основе блокчейна в платежную экосистему, а также консалтингом для внешних заказчиков. Криптопроцессинг, разрабатываемый для Qiwi, который прошел стадию тестирования и готовится к интеграции.

По словам Архипова, у КБТ уже есть три заказа на разработку продуктов на блокчейне. Речь идет о ведении реестра акционеров и хранении данных. Кроме того, это могут быть продукты для компаний, планирующих использовать мастерчейн Банка России.

Выделение компании в отдельный бизнес дает большую степень свободы в принятии решений, что позволит быстрее выводить на рынок новые продукты.