Американские криптовалютные компании активно добиваются запрета банкам взимать плату за доступ к финансовым данным потребителей через системы открытого банкинга в США. Более 80 руководителей крипто- и финтех-компаний, включая руководителей Gemini, Kraken и Robinhood, подписали письмо с призывом к бывшему президенту Дональду Трампу заблокировать новые банковские комиссии, которые, по их мнению, ограничат выбор потребителей, будут препятствовать инновациям и консолидируют влияние крупных банков. Руководители утверждают, что эти комиссии затруднят пользователям подключение своих банковских счетов к предпочтительным крипто- и финтех-продуктам, угрожая росту секторов криптовалют, искусственного интеллекта и цифровых платежей. Они рассматривают эту проблему как критически важную для сохранения лидерства США в области программируемых денег и финансовых инноваций, предупреждая, что введение комиссий фактически создаст «огороженную территорию», контролируемую несколькими учреждениями, и вытеснит инновации за границу.

Спор возник из-за правила открытого банкинга Бюро (писали многократно) по защите прав потребителей в финансовой сфере (CFPB), принятого в октябре 2024 года и предоставляющего потребителям право бесплатно делиться своими банковскими данными с финтех-компаниями. Группы банковского сектора решительно выступили против этого правила, подав иски, чтобы заблокировать его реализацию, и настаивая на введении платы за доступ к данным. JPMorgan объявил о планах взимать с финтех- и криптокомпаний плату за доступ к данным клиентов. Представители крипто- и финтех-секторов утверждают, что эти сборы негативно повлияют на их услуги, такие как простые банковские переводы на биржи и подключение к цифровым кошелькам.

Лидеры криптоиндустрии подчеркивают, что доступ к финансовым данным должен быть простым, безопасным и бесплатным для стимулирования инноваций и конкуренции. Банки возражают, что финтехи добиваются государственного ценового сговора и хотят бесплатно пользоваться дорогостоящей инфраструктурой, созданной банками для защиты данных потребителей. Администрация Трампа оказалась между этими двумя факторами: изначально поддерживая банки, она впоследствии сохранила правило открытого банкинга под давлением лоббистов криптовалют и одновременно разрабатывая новую политику, которая пока не утверждена.

Подводя итог, криптокомпании рассматривают банковские комиссии как антиконкурентный шаг крупных банков, направленный на консолидацию контроля над рынком и подрыв экосистемы открытого банкинга, которая имеет решающее значение для инноваций в сфере криптовалют и финтеха. Они лоббируют регулирующую защиту, чтобы гарантировать свободный и открытый доступ к банковским данным для стимулирования конкуренции и технологического прогресса в сфере финансов.

Презентацией и авангардом начала 20 века можно полюбоваться тут ☝️

Большое спасибо, к следующему докладу будем осмыслять.

#Интересныйпроект. Много писали про агентов ИИ, возможности и правоспособность. Lava Payments — это финтех-стартап, основанный Митчеллом Джонсом, предлагающий специализированный цифровой кошелёк, разработанный для формирующейся «агентно-ориентированной экономики», где агенты на базе искусственного интеллекта (ИИ) выполняют транзакции автономно. Ключевое нововведение заключается в предоставлении кредитов на использование, которые агенты могут беспрепятственно тратить на нескольких платформах, не требуя от пользователей управления отдельными подписками или подтверждения каждой транзакции, что эффективно устраняет сложности, связанные с платежами на базе искусственного интеллекта.

Платформа действует как универсальный кошелек, позволяющий продавцам предоставлять своим клиентам возможность предварительно пополнять баланс, который автономные агенты затем могут использовать по мере использования в различных сервисах, таких как основополагающие модели искусственного интеллекта (GPT) и Claude. Это упрощает для агентов на базе искусственного интеллекта обработку платежей и работу в интернете без постоянного вмешательства человека. Компания была создана после того, как её основатель столкнулся с высокими затратами и избыточными счетами при разработке инструментов искусственного интеллекта. Целью проекта является устранение структурных барьеров для масштабирования автономных агентов.

Lava Payments привлекла 5,8 млн долларов США в качестве начального финансирования под руководством Лерера Хиппо для расширения инженерных разработок, развития интеграции и повышения безопасности. Видение компании — демократизировать доступ к ИИ путём упрощения и унификации платёжных систем для разработчиков, устранив сложность выставления счетов по факту использования и предоплаченных кредитов, став незаменимым инфраструктурным уровнем для приложений ИИ.

Кроме того, Lava предлагает разработчикам быструю интеграцию API, точное отслеживание использования, гибкие модели ценообразования, встроенные системы кошельков и аналитику, позволяя компаниям, работающим с ИИ, сосредоточиться на создании продуктов, а не на выставлении счетов.

Wise идёт в банки

Компания, изначально строившая бизнес на международных переводах и мультивалютных счетах, выходит на новый уровень: вслед за заявкой в США Wise думает о полномасштабном банкинге и в UK.

Причина проста - на одних только переводах зарабатывать всё труднее, что подталкивает к тому, чтобы работать с клиентскими средствами как с депозитами и выходить в кредитование. Дополнительно - прямой доступ к платежной инфраструктуре, меньше издержек на посредников.

Финтехи вроде Monzo, Revolut, Starling уже идут тем же путём. Получается, что «альтернатива банкам» постепенно сама превращается в банки - просто в цифровом формате.

#компании #финтех #банки

К предыдущей публикации про переход необанков в банки из нашего недавнего трендвотчинга.

Последнее время мы часто пишем о проблемах SaaS банков. Очевидно, что на волне энтузиазма их риски оказались недооцененными, как собственные риски, так и принимаемые риски от партнеров. В последнее время на Западе широко обсуждалось банкротство Synapse. Мы сделали краткий обзор

21 августа 2025 года Бюро по защите потребителей в сфере финансов начало состязательное производство и подало жалобу, а также предложило окончательное решение и постановление против Synapse Financial Technologies, Inc.
Synapse Financial Technologies, Inc. — американская компания, предоставляющая услуги банковского обслуживания (BaaS), основанная в 2014 году и базирующаяся в Сан-Франциско. Она предоставляла технологии и API, позволяющие финтех-компаниям предлагать банковские продукты, такие как депозитные счета, обработка платежей (ACH, дебетовые, кредитные, банковские переводы), выпуск дебетовых карт и выдача кредитов, без необходимости иметь собственную банковскую лицензию. Synapse обеспечивала соблюдение нормативных требований и предлагала платформу «white label», которую финтех-компании могли маркировать как свою собственную.
Компания получила поддержку от известных инвесторов, включая Andreessen Horowitz, привлекла около 51 миллиона долларов США и имела около 100 партнерских соглашений с финтех-компаниями, обслуживающими около 10 миллионов розничных клиентов. Synapse быстро росла и в 2024 году была оценена как «единорог».
Однако в апреле 2024 года Synapse подала заявление о банкротстве в соответствии с главой 11, что нарушило доступ к услугам для десятков тысяч предприятий и потребителей.
Бюро по защите прав потребителей в сфере финансов (CFPB) приняло ряд существенных мер против Synapse Financial Technologies после банкротства компании в апреле 2024 года, выявившего значительный дефицит средств потребителей.
Ключевые действия CFPB включают:
• Подача иска в августе 2025 года, обвиняющего Synapse в нарушении законодательства о защите прав потребителей, связанном с ненадлежащим ведением учета средств потребителей и несоответствием этих данных данным банков-партнеров. Это привело к потере потребителями доступа к своим средствам, а дефицит оценивается в 60–90 миллионов долларов. Потребители не могли получить доступ к средствам в течение длительного времени, что серьезно повлияло на их финансовое благополучие.
• Предложение окончательного решения суда, включающего:
• Гражданский штраф в размере 1 доллара США, который позволит CFPB получить доступ к своему фонду гражданских штрафов для компенсации ущерба потребителям.
• Судебный запрет, включая запрет Synapse на продажу информации о клиентах.
• Планируется использовать фонд гражданских штрафов CFPB (с доступным фондом в размере 118 миллионов долларов США по состоянию на сентябрь 2024 года) для выплат пострадавшим потребителям, что потенциально принесет пользу тем, кто подключен к таким финтех-платформам, как Yotta, Copper и Juno.
• Поддержка перевода дела о банкротстве Synapse из главы 11 (реорганизация должника) в главу 7 (ликвидация должника), что, как ожидается, будет более эффективным для урегулирования финансового ущерба, нанесенного потребителям.
• Продолжение расследования и принятие мер принудительного характера для привлечения Synapse к ответственности за недобросовестную практику.
Действия CFPB направлены на оказание финансовой помощи пострадавшим потребителям, предотвращение дальнейшего ущерба потребителям и обеспечение ответственности Synapse за ошибки в управлении средствами и защите прав потребителей.

Мы давно подступаемся к простому человеческому (примерно как мы умеем про блокчейн и ИИ) рассказу, как работают квантовые компьютеры и что они потенциально значат для финансов. Пока абсолютно безуспешно, не помогает ни Ландау, ни Семихатов. Но чисто описательно занятного много. Например, наши страхи про квантовый апокалипсис и взлом всех старых шифров во многом нивелируются тем фактом, что КК до сих пор не смог разложить на множители число 21=3*7. Вот прекрасная статья про причины, почему найти 21=3*7 занимает в 100 раз больше ресурсов, чем 15=3*7 и как квантовые математики потихоньку жульничают в своих победных отчетах

Мы мало пишем об инвестициях, но тут мимо не пройти. Профессионально деформированно спросим: а как же идентификация, борьба с отмыванием денег и прочее?

Карточки Pokémon обогнали акции Meta и S&P 500 по доходности

Согласно данным аналитической фирмы Card Ladder, инвестиции в карточки Pokémon оказались одним из самых прибыльных активов в мире. С 2004 года совокупная месячная доходность индекса, отслеживающего стоимость торговых карточек, составила ошеломляющие 3 821%.

Этот показатель кратно превосходит традиционные инструменты инвестиций:

· S&P 500 вырос примерно на 483% за тот же период.
· Акции Meta Platforms (ранее Facebook), одной из «Великолепной семерки» технологических гигантов, показали рост около 1 844% с момента IPO компании в 2012 году.

При этом важно отметить, что рынок коллекционных карточек кардинально отличается от фондового. Карточки не регулируются финансовыми органами, что делает их высокорискованным и спекулятивным активом. И анонимным.

#инвестиции #компании

☝️в общем те мы ещё инвесторы. Видимо, или умеешь в платежи, или в инвестиции 🤪

#Интересныйпроект. Довольно мало представленное у нас направление по удержанию сотрудников через финансовые сервисы.

Mintago — это лондонская финтех-платформа, ориентированная на улучшение финансового благополучия сотрудников посредством комплексного набора услуг, адаптированных для бизнеса.

Mintago предлагает работодателям ряд услуг, направленных на улучшение финансового благополучия сотрудников и поддержку финансового благополучия персонала:
Платформа финансового благополучия: предоставляет работодателям комплексную платформу, которая помогает сотрудникам управлять своими финансами, снижать финансовый стресс и повышать производительность. Платформа включает в себя персонализированные инструменты финансового планирования и бесплатный доступ к квалифицированным финансовым консультантам.
Pension Dashboard и Pension Hunter: позволяет отслеживать и управлять пенсионными накоплениями сотрудников, включая поиск потерянных пенсионных накоплений от предыдущих работодателей для эффективной консолидации пенсионных накоплений.
Программы пожертвования заработной платы: работодатели могут предлагать программы пожертвования заработной платы, которые позволяют сотрудникам экономить на таких расходах, как уход за детьми, продукты питания и другие розничные льготы, помогая им увеличить свой доход.
Образовательные ресурсы: работодатели получают доступ к обширной библиотеке обучающих материалов и методических материалов по финансовому образованию, разработанных для повышения финансовой грамотности сотрудников и содействия принятию более взвешенных финансовых решений.
Поддержка в сфере расходов на жизнь: Mintago предоставляет сотрудникам специализированные ресурсы и инструменты для управления расходами на жизнь, такими как расходы на электроэнергию и помощь в составлении бюджета.
Поддержка сотрудников: Сотрудники получают доступ к бесплатным финансовым консультациям от команды профессиональных консультантов, которые помогают им управлять долгами, сбережениями, планированием выхода на пенсию и многим другим.
Эти услуги в совокупности направлены на то, чтобы помочь работодателям сформировать более финансово благополучный и вовлеченный персонал, снижая финансовые трудности и улучшая общее финансовое благополучие.

Мы пару раз рассказывали про ИИ в ГИТИСе будущим актерам и актрисам. Обсуждали, конечно, замену массовки искусственным интеллектом и наткнулись на проблему базового слоя. Вот Вам ровно про то же, но в финсекторе.

Развитие искусственного интеллекта негативно скажется на младших сотрудниках. Финансовым компаниям по-прежнему будут нужны опытные специалисты с опытом работы на рынке, здравомыслием и связями с клиентами для самых разных должностей. Однако значительную часть рутинной работы, которую раньше выполняли младшие аналитики, теперь может выполнять ИИ; руководители могут быть продуктивнее, руководя ИИ, чем тремя аналитиками.
В статье Bloomberg «Роботы вступают в игру чаще, чем когда-либо, когда кредитные трейдеры уходят в отпуск», опубликованной 11 сентября 2025 года, подчёркивается растущая роль алгоритмической торговли на рынке высококачественных кредитов США в традиционно низкие периоды, такие как август. В связи с тем, что многие кредитные трейдеры уходят в отпуск, алгоритмы всё активнее поддерживают объёмы транзакций и ликвидность рынка.
Ключевые моменты
В августе 2025 года на долю алгоритмической торговли приходилось более 40% объёма торгов на рынке высококачественных кредитов США, что значительно больше, чем менее 10% в августе 2020 года.
Активность алгоритмической торговли имеет тенденцию к снижению в сентябре, но снова растёт в последнем квартале, что отражает её роль в поддержании присутствия на рынке в летние и предновогодние праздники.
Жюльен Александр, руководитель отдела глобальных исследований MarketAxess, отметил, что алгоритмы помогают расширить охват рынка и сгладить ликвидность как в периоды нестабильности, так и в периоды застоя. Эта тенденция подчёркивает, как автоматизированные торговые системы все чаще заменяют трейдеров-людей, особенно в период отпусков, помогая стабилизировать кредитные рынки.
В долгосрочной перспективе это может быть плохо — невозможно обучить новых старших специалистов, не нанимая их на младшие должности и не поручая им рутинную работу, — но в краткосрочной перспективе это эффективно, и в долгосрочной перспективе ИИ, скорее всего, заменит и старших.

#ИИ

Как справедливо указал @zma_1 в своей отличной статье на Хабре — цифровому рублю 5 лет. Мы это отметили без пафоса докладом на Стратегии розничного бизнеса 2026 (хорошее мероприятие вышло).

Для желающих почитать статью Макса.

От коллег из Futureby, действительно важно. Исторически открытые блокчейны были медленными, это было встроено в них алгоритмически. Понемногу все меняется. Неизвестно, важно это или нет, посмотрим.

Solana (SOL) может опередить по скорости VISA и Google

Блокчейн Solana позиционируется как один из самых быстрых. Он давно уже опередил Ethereum по скорости обработки транзакций. Обновление Alpenglow, за которое почти единодушно проголосовало комьюнити Solana, может вывести SOL в лидеры альтсезона .

Скорость сети Solana уже и сейчас впечатляет. Время подтверждения транзакции — 12,8 секунды, и это в 60 превосходит цикл подтверждения Ethereum, который обычно занимает 12 секунд — для включения, и около 12 минут — для полного завершения, за счет механизма контрольных точек.

В августе валидаторам Solana было предложено рассмотреть обновление Alpenglow. Было заявлено, что в случае успешного внедрения оно сократит время завершения транзакций с 12,8 секунды до всего лишь 100–150 миллисекунд .

Это почти в сто раз превышает текущие скорости и вполне соответствует диапазону ведущих централизованных интернет-сервисов, которые сегодня воспринимаются как должное. Среднее время поиска в Google — около 200 мс . Платежные системы, такие как Visa, обрабатывают транзакции по картам примерно за такое же время .

Есть ощущение, что аналитики аккуратно трогают тему перехода ИИ в долину разочарований. Абсолютно понятно, что обилие хороших кейсов сильно свалиться не даст, но прогнозы будут а развитие станут сильно скромнее. Ждем, как будут высказываться большая четверка и иные лидеры мнений.

Компания Bernstein Research недавно заявила, что ИИ пока не способен писать качественные аналитические исследования. Ключевые проблемы исследований, созданных с помощью ИИ, включают высокий уровень ошибок, недостаточную предсказательную силу и неспособность всесторонне понимать общую картину рынка. Несмотря на достижения в области технологий ИИ, эти «финботы» допускают значительные ошибки, упускают важную контекстную информацию и не предоставляют тех тонких аналитических данных, которые предоставляют аналитики-люди. Таким образом, финансовым учреждениям по-прежнему необходим человеческий контроль для точных и эффективных аналитических исследований. Bernstein подчёркивает, что, хотя ИИ может помочь, он пока не может заменить человеческий опыт в проведении тщательного и надёжного финансового анализа.
Другие мнения отраслевых аналитиков указывают на то, что аналитические отчёты, созданные с помощью ИИ, часто кажутся общими, перегруженными жаргонизмами и могут быть недостаточно достоверными. Хорошие аналитики предлагают более глубокий анализ, выходящий за рамки поверхностных данных, отвечая на сложные вопросы и предоставляя содержательные интерпретации, которые ИИ в настоящее время с трудом может дать. Растёт обеспокоенность тем, что многие результаты работы ИИ просто повторяют расхожие модные словечки, не добавляя реальной ценности или понимания. Аналитики-люди по-прежнему играют ключевую роль в обеспечении простого и чуткого общения, построении доверия и предоставлении практических идей.
Модели ИИ можно улучшить для финансового анализа, используя несколько ключевых подходов:
1. Качество и подготовка данных: сбор обширных, разнообразных и релевантных наборов данных, включая историческую финансовую отчётность, рыночные данные, экономические показатели и оценки настроений в социальных сетях, в сочетании с тщательной очисткой данных, нормализацией и разработкой признаков повышает точность и надёжность моделей ИИ.
2. Выбор и разработка моделей: выбор подходящих моделей ИИ в зависимости от сложности задачи, таких как нейронные сети для сложных закономерностей, анализ временных рядов для прогнозирования и обучение с подкреплением для адаптивных торговых стратегий, расширяет возможности прогнозирования.
3. Обучение и тонкая настройка: постоянное обучение моделей ИИ с использованием высококачественных данных, настройка параметров и использование функций потерь для минимизации ошибок прогнозирования улучшают сходимость моделей и точность прогнозирования.
4. Оценка и валидация: Использование надёжных метрик (точность, достоверность, среднеквадратическая ошибка), перекрёстной проверки, бэктестинга и моделирования обеспечивает хорошую обобщаемость моделей ИИ и их надёжность в различных рыночных условиях. Интерпретируемость и объяснимость моделей критически важны для доверия и соответствия требованиям.
5. Интеграция с человеческим опытом: Модели ИИ наилучшим образом дополняют, а не заменяют аналитиков-людей. Сочетание возможностей ИИ по обработке данных с пониманием контекста человеком устраняет предвзятость и повышает качество аналитики.
6. Автоматизация рутинных задач: Автоматизация сбора данных, сопоставления транзакций, бюджетирования и прогнозирования с помощью ИИ позволяет финансовым специалистам сосредоточиться на стратегии и сложном анализе.
7. Передовые методы: Новые тенденции, такие как объяснимый ИИ, обработка естественного языка, разговорный ИИ и агентный ИИ, ещё больше расширяют возможности финансового анализа, улучшая коммуникацию, автоматизацию рабочих процессов и моделирование сценариев.
8. Безопасность и соответствие требованиям: Обеспечение защиты данных и соблюдение финансовых правил гарантирует целостность моделей ИИ и способствует их внедрению.