В Гонконге разработали индекс квантовой готовности банков

Управление денежного обращения Гонконга (HKMA) представило Quantum Preparedness Index (QPI). Это отраслевой индекс, который показывает, насколько банковский сектор готов к квантовой эпохе, включая переход на постквантовую криптографию.

Первое значение индекса — 2,3 из 10. По оценке HKMA, такой показатель характерен для ранней стадии подготовки финансового сектора: банки пока закладывают фундамент для будущей квантовой эпохи.

Около 68% банков уже осведомлены о квантовых рисках либо переходят к планированию и запуску пилотных проектов, тогда как 32% ещё не приступили к системной подготовке.

Примерно в половине банков квантовые вычисления уже обсуждались на уровне совета директоров, а около трети начали изучать соответствующие инициативы или запускать пилотные проекты.

Суть индекса

QPI оценивает банки по четырём направлениям: осведомлённость, планирование, пилотные проекты и практическая готовность. HKMA планирует использовать индекс как измеримый ориентир и ставит цель довести готовность банковского сектора до 10 к 2030 году.

Для этого регулятор совместно с Гонконгским университетом науки и технологий и участниками рынка разработает практический набор инструментов. Он должен помочь банкам определить приоритеты перехода на постквантовую криптографию и выстроить поэтапное внедрение постквантовых алгоритмов.

Хотя основной фокус QPI — переход на постквантовую криптографию, гонконгский подход не ограничивается только технической подготовкой. Индекс учитывает более широкую готовность банков работать с квантовыми технологиями — от осведомлённости и планирования до запуска пилотов.

Индексы квантовой готовности в мире

В Сингапуре действует разработанный государственным Агентством кибербезопасности Quantum Readiness Index — инструмент для самооценки организаций. IBM использует два индекса: один оценивает готовность к постквантовой защите, второй — способность бизнеса применять квантовые вычисления. Совместный индекс IQM и The Quantum Insider оценивает готовность организаций по четырём направлениям: кадровый потенциал, инновации, инвестиции и внедрение.

Зачем бизнесу индекс квантовой готовности?

Оценка готовности — одна из отправных точек для начала реализации квантовой трансформации. Далее нужно перейти к разработке стратегии — определить целевое состояние, приоритетные проекты, показатели эффективности и др. Такую последовательность O2Consulting предлагает использовать в работе с компаниями.

Александр Чоланюк, ведущий аналитик, отмечает:

«Индексы готовности к внедрению квантовых технологий, безусловно, являются важными инструментами. Для государства это возможность отслеживать изменение ситуации с применением квантовых технологий в отраслях экономики, социальной сфере и государственном секторе, а для компаний — определить своё текущее положение в процессе квантовой трансформации, в том числе в сравнении с конкурентами. Особенно полезны индексы, предусматривающие возможность регулярной самооценки.

В идеале индексы должны охватывать все основные направления квантовых технологий: устойчивые к квантовым угрозам коммуникации, высокопроизводительные квантовые вычисления и сверхточные квантовые сенсоры. При этом важно хотя бы на верхнем уровне показывать, какие именно квантовые технологии и в какой степени целесообразно внедрять конкретной компании. В противном случае она может сосредоточиться на развитии технологий, которые на самом деле не являются для неё приоритетными».

Смотрите также:

Квантовые технологии в ИБ

👋 Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting

Эксперты O2Consulting: еженедельный дайджест

Анонсы

5 октября состоится очередная встреча аналитического цикла Стартап-кафе: Таланты «Сказать нельзя молчать»

Среди спикеров — Татьяна Сафонова, старший партнер, руководитель практики «Стратегии развития финансовых рынков».

Участники обсудят, почему сотрудники часто молчат о рисках и ошибках, как основателю создать среду, где можно говорить о проблемах без страха наказания, как отличить психологическую безопасность от снижения требований к результату. Кроме того, на этот раз аналитики подготовили для вас обзор о том, как создавать среду, в которой проблемы поднимаются до того, как становятся потерями для стартапа*.

→ Участие в мероприятии бесплатное, по предварительной регистрации.

16 октября Павел Потеев, ассоциированный партнёр, руководитель Центра цифровой и ИИ-трансформации, примет участие в пленарной сессии «Технологический суверенитет 2.0: от внутреннего рынка к глобальному лидерству». Участники обсудят выход российских ИТ-компаний на международные рынки, сотрудничество со странами БРИКС+ и развитие экосистем.

16 октября Анна Никитченко, управляющий партнёр, примет участие в Global Tech Forum в московском кластере «Ломоносов».

19 октября Анна также прочитает лекцию о цифровой трансформации государств мира для слушателей из Вьетнама.

31 октября заканчивается прием заявок на премию для предпринимателей и предприятий за вклад в развитие экономики. Организаторы: МАПП «МОСТ» и АНО «Агентство цифрового развития». Участие бесплатное. Среди шести номинаций — «Цифровое лидерство», «Лучший цифровой продукт», «Инновационный прорыв» и «Экспортный лидер». Проекты оценит экспертный совет из учёных, представителей власти и руководителей корпораций.

→ Узнать подробности.

Прошедшие мероприятия

24 сентября Павел Потеев принял участие в Форуме «Финансы для роста» в Цифровом деловом пространстве Москвы. Мероприятие было организовано комплексом экономической политики Правительства Москвы.

25 сентября Павел Потеев выступил на вебинаре «ИИ: меняем компанию, меняем мышление руководителя. Опыт гибридной организации» для слушателей «Программы повышения квалификации "Лидеры производительности"».

29 и 30 сентября Татьяна Сафонова выступила с докладом «Рекомендации НФА по бухгалтерскому учету цифровых инструментов» на IX Банковском форуме «Казначейство» в Москве, а 1 октября приняла участие в XXI Форуме «Российский рынок производных финансовых инструментов», «Деривативы 2026».

Благодарности

Анна Никитченко получила благодарность от Организационного комитета Международного технологического конгресса за активное участие в организации II Саммита технологических объединений
России.

*Материалы подготовлены O2Consulting по заказу АНО «Развитие человеческого капитала».

👋 Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting

Мысли наизнанку: ИИ восстанавливает увиденное по активности мозга

Команда из Научного института Вейцмана под руководством Михал Ирани создала систему Brain-IT, которая по данным функциональной МРТ (фМРТ) восстанавливает изображение, на которое смотрел человек. Модель работает и в обратную сторону: предсказывает активность мозга по изображению. На иллюстрации слева то, что увидел человек, справа — реконструкция по скану.

Как это устроено

Исследователи взяли открытые данные томографии добровольцев, которым показывали тысячи изображений, и обучили модель двум вещам: угадывать общую структуру кадра, то есть что и где расположено, и понимать, что на нём изображено. Затем нейросеть, умеющая создавать картинки, собирает из этих подсказок итоговое изображение. Чтобы компенсировать нехватку данных, исследователи обучили модель и в обратную сторону, чтобы она предсказывала, как выглядел бы снимок мозга для любой картинки. Это позволило тренировать систему на огромном количестве изображений.

Главный результат в том, что для настройки модели для нового участника достаточно примерно часа данных фМРТ, чтобы получить качество реконструкции, сопоставимое с предыдущими методами, использовавшими 40 часов его записей. Это заметно удешевляет исследования мозга.

Ограничения и перспективы

Пока система восстанавливает только то, что человек действительно видел, и иногда ошибается: она может сохранить общую композицию и цвета, но заменить объект другим. В статье MIT Technology Review описаны реконструкции, где вместо торта появились сэндвичи, а вместо собаки в ванне — козёл. Тем не менее Ирани планирует проводить эксперименты, а также научиться реконструировать то, о чем люди думают, что представляют и видят во сне.

Исследования в области чтения мыслей продолжают и другие ученые. Ранее мы писали об инвазивных экспериментах на приматах по реконструкции зрительных образов на основе нейронных сигналов. Появляются и попытки декодировать «внутренний голос»: например, модель MindAlign.

Технологии постепенно приближают нас к миру, в котором можно делиться своими мыслями с другим человеком, не подбирая слов. В то же время не будем забывать, что взаимопонимание часто держится именно на способности не озвучивать всему миру каждую мысль.🤫

Текст статьи доступен на arXiv, а об успехах рассказал MIT Technology Review.

👋 Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting

Хватит ли энергии для роста? Главное из отчёта McKinsey

Развитие ИИ и других цифровых технологий увеличивает нагрузку на энергосистему. Согласно McKinsey Global Energy Perspective 2026, в 2025 году мировой спрос на энергию вырос на 2,7%. Рекордное расширение возобновляемых мощностей сопровождалось ростом потребления нефти, газа и угля, а Ормузский кризис показал уязвимость мировых поставок.

McKinsey рассматривает 5 сценариев развития мировой энергетики до 2050 г., не выделяя среди них наиболее вероятный: Continued Momentum — сохранение текущих тенденций; Hydrocarbon Resilience — рост спроса с высокой зависимостью от нефти, газа и угля; Fragmented Energy Order — разделение рынков на геополитические блоки и удорожание поставок; All of the Above Energy — параллельное развитие всех доступных источников энергии; Decarbonization Delivers — ускоренное внедрение низкоуглеродных технологий.

Вместе они показывают, как экономика, политика и готовность инфраструктуры могут менять энергетическое будущее.

Несколько важных выводов

Спрос на энергию продолжает расти почти во всех сценариях. Ключевой вопрос — какие источники смогут его покрыть. Развитие возобновляемой энергетики не обязательно сокращает потребление традиционного топлива: новые мощности могут обеспечивать дополнительные потребности.

Дата-центры — самый быстрорастущий сегмент спроса на электроэнергию в странах ОЭСР. В базовом сценарии McKinsey их энергопотребление растёт на 24% в год до 2030 г.. Дальнейшая динамика зависит от окупаемости ИИ, эффективности вычислений и доступности инфраструктуры.

Следующий кризис может начаться с нехватки оборудования. Авторы обращают внимание на зависимость энергосистемы от оборудования, аккумуляторов, критических минералов, полупроводников и квалифицированных кадров. Дефицит любого из этих ресурсов способен задержать ввод мощностей и запуск новых проектов.

Геополитическая фрагментация повышает стоимость энергетических проектов. В сценарии Fragmented Energy Order страны развивают собственное производство и переходят к поставщикам из дружественных государств. Перестройка цепочек поставок увеличивает расходы и замедляет внедрение технологий.

Инфраструктура ограничивает скорость энергоперехода. Новым электростанциям нужны подключения, сети и резервные мощности. Во всех сценариях задержки строительства и согласований остаются главным узким местом, даже при дешёвой генерации.

Рост экономики может увеличить спрос на нефть. В сценарии Hydrocarbon Resilience потребление достигает почти 130 млн баррелей в сутки к 2035 г. — на 30% выше текущего уровня. Это указывает на риск недоинвестирования в отрасль при расчёте на скорый пик спроса.

Атомная энергетика усиливает роль источника стабильной низкоуглеродной энергии. В сценарии Decarbonization Delivers среднегодовой чистый прирост атомных мощностей в 2025–2050 гг. достигает 40 ГВт против 18 ГВт в базовом сценарии — с учётом вывода старых энергоблоков. Такой рост предполагает снижение затрат, сокращение сроков строительства и переход к серийному внедрению малых модульных реакторов.

Дешёвая генерация не гарантирует дешёвого электричества. По расчётам McKinsey, ежегодные мировые инвестиции в электросети могут вырасти с $443 млрд в 2025 году до $970 млрд к 2050-му. Расходы на инфраструктуру способны частично перекрыть экономию на производстве энергии.

На наш взгляд, универсального энергетического решения для всех стран нет: выбор зависит от ресурсов, промышленной базы, географии и состояния инфраструктуры. Поэтому мировые прогнозы важно соотносить с национальными условиями. Одним из ключевых направлений для России, по мнению Сергея Дранева, остаётся атомная энергетика — от крупных станций до малых и сверхмалых установок: см., например создания сверхмалых реакторов для энергоснабжения ЦОД. В целом растущие потребности экономики и ИИ требуют одновременно развивать новые технологии, эффективнее использовать существующие мощности и вкладываться в сети и накопители. Для бизнеса доступность надёжного энергоснабжения становится одним из ключевых условий роста.

👋 Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting

Как не потерять контроль, передавая решения ИИ

ИИ-трансформация меняет не только технологии, но и перераспределяет власть в компании: меняются права на принятие решений, ответственность, полномочия и сама роль руководителя. Вместе с Павлом Потеевым, ассоциированным партнером, руководителем Центра цифровой и ИИ-трансформации O2Consulting, разбираем материал MIT Center for Information Systems Research Designing AI Decision Rights Structures — «Проектирование структуры прав на принятие решений искусственным интеллектом» (авторский перевод Павла Потеева).

Статья дает интересную отправную точку для анализа этих изменений.

🧩Матрица принятия решений MIT

Прежде чем распределять права на принятие решений между человеком и ИИ — от полного человеческого контроля до автономности системы, — необходимо понять, с каким типом решения мы имеем дело.

Для этого предлагается матрица по двум параметрам: уровень неопределенности и риск ошибки. На карточке показано, как из их сочетания складываются четыре типа решений.

✔️ Рутинные — низкий риск и низкая неопределенность.
Процедура понятна, последствия ошибки ограничены. Такие решения имеет смысл максимально автоматизировать.

✔️ Исследовательские — низкий риск, но высокая неопределенность.
Здесь важнее быстро учиться, чем сразу получить идеально точный ответ. ИИ может поддерживать принятие решений, а организация — экспериментировать и накапливать опыт.

✔️ Значимые — высокий риск при относительно низкой неопределенности.
Алгоритм действий может быть понятен, но цена ошибки высока. Поэтому необходимо определить границы допустимого: риск-аппетит, уровни контроля и условия, при которых ИИ не должен действовать автономно.

✔️ Стратегические — высокий риск и высокая неопределенность.
Решения затрагивают значительные ресурсы, множество людей или всю организацию. Здесь авторы оставляют лидерство человеку, используя ИИ как инструмент поддержки.

Еще одна важная идея исследования: решение — это не отдельная точка, а процесс. Авторы выделяют три его этапа:

Frame — сформулировать проблему и определить решение.
Act — принять решение и действовать.
Learn — оценить результат и скорректировать дальнейшие действия.

Но есть и более фундаментальная проблема, на которую обращают внимание Павел Потеев и цифровой консультант ДмитрИИй: @firsttalkerbot.

Во многих компаниях решения и сегодня принимаются по неясным процедурам, на основе неполных или непроверенных данных, под влиянием внутренних конфликтов, эмоций, усталости, чрезмерной осторожности или желания угодить руководителю. Механически передать такие процессы ИИ-агентам — значит автоматизировать не только сильные стороны организации, но и ее управленческие ошибки.

Поэтому для начала придется привести в порядок сам механизм принятия решений — и только потом масштабировать его с помощью ИИ.

❗️Как правильно распределить задачи, контроль и ответственность внутри команды, также обсудили участники «Стартап-кафе: Таланты», среди которых Татьяна Сафонова, старший партнер, руководитель практики «Стратегия развития финансовых рынков». На встрече была представлена презентация аналитического исследования «Человек и ИИ в одной рабочей системе: как распределять задачи, контроль и ответственность в команде технологического стартапа», подготовленного O2Consulting по заказу АНО «Развитие человеческого капитала».

Полной версией обязательно поделимся позднее.

👋 Подписаться на Max
❤️ Ваш O2Consulting

Бухучет цифровых инструментов: новые рекомендации

Первая часть Рекомендаций НФА по бухгалтерскому учету цифровых инструментов была представлена на втором дне Форума НФА «Казначейство» 2026. Документ подготовлен с учетом практики ведущих банков, согласован Банком России и утвержден Советом директоров НФА. И это не теория: рекомендациями уже могут пользоваться банки.

❗️Все полезные ссылки приложили в конце поста.

В рамках форума Татьяна Сафонова, старший партнер, руководитель практики «Стратегия развития финансовых рынков» O2Consulting, руководитель рабочей группы НФА «Учет цифровых прав», рассказала о регуляторном контексте: новациях в регулировании цифровых валют и цифровых прав, особенностях работы с цифровым рублем, налоговом регулировании и проблемах правоприменительной практики. Алексей Майоров (Сбербанк), в свою очередь, представил результаты работы группы НФА «Учет цифровых прав» и более подробно разобрал бухгалтерский учет ЦФА, удостоверяющих денежные требования в кредитных организациях и НФО, а также практические вопросы применения рекомендаций.

Первая часть документа посвящена наиболее востребованному сегодня сегменту — ЦФА, удостоверяющим денежные требования. В рекомендациях рассматривается учет таких инструментов в коммерческих организациях, в том числе когда организация выступает эмитентом или владельцем ЦФА. При этом работа продолжается: планируется дополнить рекомендации учетом ЦФА для НФО, расширить перечень цифровых инструментов, а в дальнейшем распространить их и на корпоративные нефинансовые организации.

🔽 Полезные ссылки

Полная версия Рекомендаций НФА
Презентация Татьяны Сафоновой
Презентация Алексея Майорова
Telegram-канал НФА — Фин IQ

👋 Подписаться на Max
❤️ Ваш O2Consulting

ИИ-операционная система: мнение эксперта

«В последние месяцы мне стала очень мешать фраза "Искусственный интеллект не заработает там, где нет естественного". Особенно это проявляется в работе с топ-менеджерами, которые внедряют ИИ в своих компаниях», — отмечает Павел Потеев, руководитель Центра цифровой и ИИ-трансформации O2Consulting.

По его мнению, эта формулировка уводит от реальной сложности. С интеллектом у большинства руководителей всё хорошо. Вопрос в другом: как изменить управление компанией, чтобы получить от ИИ максимум? Этому посвящён материал QuantumBlack, AI by McKinsey «ИИ-операционная система: новый способ управления предприятием для CEO» об ИИ как «втором мозге компании» — системе, которая объединяет корпоративные знания, помогает принимать решения, координировать действия и учитывать их результаты.

Вместе с экспертом разбираем ключевые тезисы.

1. Циклы планирования и принятия решений могут ускориться

McKinsey приводит пример условного сценария страховой компании. Регуляторы готовят ограничения маржинальности продуктов. AI OS сопоставляет новые требования с продуктовым портфелем, выявляет риски и предлагает варианты изменений. Руководители проверяют допущения и определяют границы допустимых действий. Затем агенты, актуарии, комплаенс и продуктовые команды готовят и согласовывают изменения. Финансовые прогнозы обновляются по мере принятия решений. В сценарии путь от новости до переработки продуктов занимает три дня, а накопленные правила и определения ускоряют следующий подобный цикл.

2. «Второму мозгу» нужно объяснить, как устроена компания

Ключевой элемент AI OS — семантический слой: согласованное описание объектов, связей, терминов, правил и бизнес-логики предприятия. Онтологии и графы знаний помогают сделать этот контекст явным и пригодным для повторного использования.

Без такого контекста агенту трудно действовать как опытному сотруднику: понимать значение показателей, учитывать ограничения и предлагать обоснованные решения.

Павел Потеев: понятие онтологии долго воспринималось в бизнесе как нечто философское и отвлечённое. В ИИ-трансформации оно приобретает практический смысл — становится способом рассказать системе об организации, её объектах, уровнях и взаимосвязях.

3. Начать можно поэтапно

Есть две ловушки. Первая: мощный ИИ сделает трансформацию почти автоматической. Вторая: до получения результата потребуются годы подготовки данных и инфраструктуры. Предлагается выбрать несколько значимых бизнес-задач и развивать систему по мере их решения. Формализовать необходимые знания, подключать данные, создавать компоненты, которые затем смогут использовать другие команды.

4. Придётся пересмотреть ритмы управления и полномочия

Квартальные обзоры и ежемесячные совещания отчасти обусловлены длительным сбором и анализом информации. Но когда данные доступны постоянно, вмешательство руководителя можно привязывать к рискам, отклонениям и решениям, требующим его внимания.

По мнению Павла, некоторые организации впервые системно разберутся, кто, как и на каком основании принимает решения. Такая работа принесёт пользу независимо от дальнейшего внедрения ИИ.

5. Структура компании тоже может измениться

Общий доступ к контексту даёт людям, ближе всего находящимся к клиентам и операциям, гораздо больше информации для собственных решений, а руководитель при необходимости может выйти напрямую на сотрудника через несколько уровней. Часть промежуточных уровней может стать избыточной. Остаётся открытым вопрос, как выстраивать обучение и транслировать корпоративную культуру, когда число прямых подчинённых у одного руководителя вырастет с 10–12 до 20–40.

Павел Потеев: Есть ли смысл говорить именно о «втором мозге» компании, или мозг останется один, только станет единым, гибридным — человеческим и цифровым? Структуры и принципы работы этого мозга рождаются сейчас, на наших глазах, в наших организациях, с нашим непосредственным участием.

👋 Подписаться на Max
❤ Ваш O2Consulting