Данные и экономика данных: от права на доступ к правилам обмена

Государство начало отдавать данные как сервис, а не как разовое разрешение, но там, где обязанность ведомства не закреплена законом, бизнес по-прежнему может получить отказ, а правила цены не сформулированы.

1.1 Масштаб спроса и первый рабочий образец

Спрос бизнеса на государственные данные уже измеряется промышленными объёмами. По оценке Сергея Сергиенко (Минцифры России), бизнес направляет около 20 млрд запросов в год в государственные информационные системы только по защищённым каналам СМЭВ. В государстве более 400 информационных систем и более 300 активно используемых витрин данных (Сергиенко Сергей, Минцифры России). Ассоциация больших данных (АБД) собрала свод запросов бизнеса на 121 категорию данных практически от всех ведомств (Левова Ирина, АБД).

Опорным кейсом форума стала проверка карточек товаров. Она охватывает 12 государственных информационных систем (Турканов Глеб, Минэкономразвития России), а для старых карточек без существенных изменений предусмотрен переходный срок 180 дней (Колесников Максим, Минэкономразвития России). Минцифры, маркетплейсы и ведомства за 2 недели сформировали требования к сервису, затем создали его в партнёрской модели (Сергиенко Сергей, Минцифры России). Дмитрий Вольвач (Росаккредитация) рассказал, что служба не стала строить новую платформу, а использовала свою витрину на ГосТехе: в промышленном контуре работают 158 электронных площадок, ещё 160 ждут подключения в опытном, витрина обновляется раз в 15 минут, а сервис получает 30–40 тыс. запросов в день. Ozon в пилоте проверил десятки миллионов карточек и продолжает пользоваться сервисом (Васильев Александр, Ozon).

Наконец-то государство те данные, которые оно аккумулирует в силу закона, научилось отдавать, ну или во всяком случае, учится отдавать бизнесу для того, чтобы бизнес на этом делал сервис. – Дмитрий Вольвач, Росаккредитация

Сергиенко при этом предложил не торопиться с итоговой оценкой: окончательный вывод о совместном сервисе стоит делать после подтверждения качества данных всеми платформами. Минцифры согласует с каждым ведомством обязательные и необязательные поля реестров.

1.2 Право на отказ и цена доступа

Успех сервиса для карточек участники связывали с тем, что у ведомства появилась прямая обязанность. Ирина Левова (АБД) описала обратную ситуацию: при отсутствии прямой нормы, финансирования или технической готовности ведомство может отказать бизнесу даже в общедоступных данных. По её словам, даже конкретный сценарий с рассчитанным социально-экономическим эффектом и правительственным поручением не устраняет возможность отказа: формально у ведомств «есть всегда возможность, не имея желания предоставлять данные, не имея финансирования», отказать. Михаил Рыженков (Авито) добавил, что без доброй воли ведомства техническая интеграция не происходит, какие бы дорожные карты ни подписывались.

Вторая линия – деньги. Сергиенко объяснил переход к платному доступу: анализ трафика межведомственного взаимодействия показал, что около трети его обслуживает коммерческие организации, и эта нагрузка слабо контролируется. Бизнес не спорит с платностью, но требует правил. Петр Днепровский (Сбер) предложил модель «себестоимость плюс» с открытыми затратами и обоснованной нормой прибыли, отметив, что сейчас себестоимость и цена различаются в десятки раз, а также порядок разрешения споров о переплате и недоплате. Левова предложила закрепить в законе 149-ФЗ бесплатный доступ для проверок, обязательных по регуляторным требованиям (антифрод, идентификация), а для дополнительных запросов ввести экономически обоснованный тариф, единое юридически значимое окно, SLA и калькулятор стоимости.

Цифровой профиль гражданина не дотягивает до онлайн-скорости, а регулятор в ответ просит бизнес запрашивать не массивы персональных данных, а конкретные проверочные сервисы.

2.1 Претензии к цифровому профилю

Самым конкретным списком претензий стал цифровой профиль гражданина. В Сбере 38 млн клиентов дали согласие на обмен данными через него. По словам Днепровского, около 20% ответов не поступает, а из пришедших лишь 20% приходит за минуту – для онлайн-кредитования это слишком долго. Сокращение срока действия согласия лишило банк возможности проактивно предлагать продукты: клиентам приходится обновлять сведения вручную. Итог Днепровский сформулировал коротко: «Стало хуже для клиента».

Левова предложила отдельные правила транзитивности согласия и простой отзыв через ЕПГУ, Рыженков – перевести цифровой профиль из экспериментального режима в постоянный.

2.2 Дата-сервисы вместо выгрузок

Регулятор ответил встречной просьбой. Сергиенко призвал платформы описывать конкретные дата-сервисы с проверочным ответом, как банки проверяют паспорт по реестру МВД и получают «да» или «нет» вместо выгрузки реестра, а не запрашивать массив персональных данных.

Когда мы говорим «Государство, дайте нам персональные данные», мы упираемся в тупик, потому что данные чувствительные. Но когда мы говорим о дата-сервисах, когда вы получаете простой ответ на те данные, которые вы предоставили, тут сильно проще. – Сергей Сергиенко, Минцифры России

Платформы привели такие сценарии. Авито верифицировал через Госуслуги более 3 млн граждан, и верифицированные самозанятые получают примерно на 20% больше заказов; Автотека проверяет историю автомобиля по госданным (Рыженков Михаил, Авито). Для найма линейного персонала Авито нужен сервис проверки наличия медицинской книжки без раскрытия её содержания. Васильев указал на отмены трансграничных заказов из-за ошибок в паспортных данных: правового основания для проверки паспорта в МВД у платформы нет. Ozon также предложил привязывать обязательные требования и разрешительные документы к конкретному идентификатору товара, чтобы платформы не определяли их по названию (Васильев Александр, Ozon).

Оборот данных пока находится в серой зоне, а единой модели доступа участники не ждут: обезличивание, защищённый контур и точечные сервисы применяются под разные задачи.

3.1 Серая зона и вопрос о праве на данные

Максим Колесников (Минэкономразвития России) назвал регулирование оборота данных фрагментарным: нет понятного законного маршрута доступа, обезличивания и перепродажи, и часть рынка работает «в условно серой зоне». В национальной стратегии развития платформенной экономики, которую министерство готовит с Администрацией Президента, предлагается создать инфраструктуру легального обмена, биржи данных и обсудить лицензирование доверенного обезличивания. Отдельно Колесников поставил вопрос интероперабельности: продавец пока не может перенести карточку товара с фотографиями и отзывами с одной площадки на другую.

Конечно, мы считаем, что надо всё это обелять, надо формировать прозрачные правила игры. И в качестве предложений, которые мы сейчас обсуждаем с коллегами из Минцифры, – это формирование инфраструктуры легального обмена данными, прежде всего, формирование бирж данных. – Максим Колесников, Минэкономразвития России

На пленарной сессии Максим Орешкин (Администрация Президента) сформулировал рамку конкуренции за данные: лучший результат достигается, когда государство создаёт общую среду доверия и доступа к данным, а бизнес дополняет её сервисами; монополизация данных бизнесом этот баланс нарушает. Вопрос собственности остался открытым. Анастасия Статьева (Яндекс ID) спросила: «Кому принадлежат данные: человеку или государству?» Павел Тихонов (Авито.Подработка) ответил своей моделью: человек остаётся владельцем данных, платформа организует путь транзакции, государство определяет перечень и процедуру запроса.

3.2 Три модели доступа и цена защиты

Сергиенко предложил не искать единственную модель. Для огромных массивов вроде геотреков подходит только «суровая обезличка» с математическим доказательством невозможности восстановления; для части задач – защищённый контур с офицерами безопасности; для проверок – точечные дата-сервисы. Левова развела транзакционные данные по запросу бизнеса и обезличенные наборы для ИИ: у них должны быть разные механизмы и разные требования к получателям.

Конфиденциальные вычисления обсуждали как класс технологий, позволяющих выполнять операции над данными без раскрытия исходных значений. Петр Емельянов (Arenadata) сообщил, что компания уже строила информационные коллаборации «банк – банк», «банк – телеком», «банк – маркетплейс». По его словам, вопрос теперь звучит иначе: «не можно ли мне получить данные партнёра, а какие выводы мне можно сделать из данных партнёра?», а защита «становится конкретным математическим измеримым объектом с параметрами и ценой». Сергиенко указал на ограничения: технология недешёвая, требует вычислительной инфраструктуры и криптоалгоритмов, и для госуправления интересна прежде всего в цепочках точечных запросов. Александр Горбачев (ВебПро) заметил, что для взаимодействия юрлиц на отраслевой платформе часто хватает согласованных форматов и правовых норм.

ИИ-агент стал новым типом потребителя и нарушителя: ошибки управления данными, которые раньше прощались, при агентах превращаются в канал утечки.

4.1 Новый тип нарушителя

Сессия «Управление данными: до и после ИИ-агентов» сместила тему с людей на программы. Емельянов назвал агентов новым типом нарушителя, при котором ошибки управления данными, включая незаполненные каталоги, «прощаться не будут». Сергиенко предупредил, что агент с широкими полномочиями, подключённый к нескольким организациям, становится потенциальной точкой утечки данных всех этих организаций, а внутреннего Data Governance недостаточно, если агент обращается во внешнюю среду. Он предложил определять для агента мандат делегированных полномочий: разрешённую деятельность, явные запреты, идентификацию и ответственного – «должен быть ответственный человек живой» (Сергиенко Сергей, Минцифры России).

4.2 Инженерные ответы

Предложенные решения – инженерные. Дмитрий Шиянов (ГНИВЦ) предложил разделять доступ: один агент получает только нужный набор, следующие работают с результатами его обработки. Айрат Гениятуллин (Аналитический центр Москвы) описал схему для закрытых данных: агенту передают описание модели данных, он пишет Python-скрипт, который запускают на защищённом компьютере без интернета. Емельянов предложил «ИИ-контракт» по аналогии с дата-контрактом, который в ГНИВЦ уже применяют с критериями качества и допустимыми отклонениями (Шиянов Дмитрий, ГНИВЦ). Сергей Голицын (Т1) считает, что при масштабировании агентных систем доступ агентов нужно контролировать на уровне MCP-шлюзов, а за безопасность контура должны отвечать интеграторы.

Отдельной проблемой названы журналы действий агентов: их объём затрудняет расследования. «Просто записывать – это одно, но потом как бы надо ещё прочитать», – заметил Емельянов.

Компании тем временем начинают открывать данные агентам наружу: по данным «ВкусВилла», подключение через MCP сократило срок принятия решений в аналитике с 3 недель до 1, а Московская биржа, по данным компании, готовит собственный MCP данных.

Минцифры готово выдавать государственные данные для ИИ только наборами под конкретные задачи, а качество данных участники предлагают оценивать по задаче, а не по идеалу.

5.1 Государственные датасеты под задачу

Минцифры движется к выдаче государственных данных для ИИ, но по модели нарезки под задачи. По словам Сергиенко, подготовлено около 100 датасетов, до конца года будет около 150; пока они предоставляются госорганизациям и опосредованно их подрядчикам и открытыми данными не являются. Министерство работает над защищённой площадкой для работы с ними. Георгий Евстафьев (Минцифры России) уточнил: наборы безвозмездно получили 36 регионов, ещё порядка 20 готовятся, в наборе около 1 000 размеченных изображений по одному классу, к концу года регионы получат единый сервис для подготовки размеченных данных. Передача пока идёт без нормативной обвязки – через соглашение и акт.

Если говорить о том, что мы будем выстраивать какое-то большое хранилище и пускать туда всех разработчиков, это невозможно в принципе. Поэтому будем нарезать датасеты под конкретные задачи. – Сергей Сергиенко, Минцифры России

Отрасль просит шире. Иван Лебедев (Минцифры России) назвал доступ к большим массивам государственных и защищённых отраслевых данных для обучения фундаментальных моделей одним из ключевых направлений. Алексей Шпильман (Т-Технологии) призвал смелее открывать медицинские и финансовые данные, но признал, что бизнес приходит с неконкретными запросами – без состава, места хранения, объёма и мер защиты: компания говорит «Мне нужны медицинские данные» и не может ответить, какие именно. Олег Ли (Правительство Башкортостана) предложил дать регионам право открывать данные своих систем для дообучения прикладных моделей. Москва уже публикует обезличенные городские датасеты на ai.mos.ru, их можно запросить для разработки (Шарова Дарья, ДИТ Москвы).

5.2 Качество, приемлемое для задачи

Участники отказались от идеи «идеальных данных». Сергиенко развёл два режима: реестровые и транзакционные данные хранятся как первоисточник с целостностью, историчностью и прослеживаемостью, даже с ошибками; в аналитическом хранилище данные можно очищать и обогащать. Идеальных данных, по его словам, нет: «Есть приемлемые, но для конкретной задачи», и аналитика для первого лица отличается от транзакции в рамках Госуслуг. Минцифры измеряет долю ошибок и своевременность закрытия инцидентов качества, нарушения регламентов обсуждаются с владельцами данных в Аппарате Правительства. Наталья Зейтениди (БФТ) привела пример несогласованных определений: выручка в разных ведомствах может считаться с НДС или без.

Рыженков сформулировал практическое правило: для большинства задач быстрый тест гипотезы важнее предварительной очистки, а очистка нужна там, где высока стоимость ошибки; для снижения этой стоимости Авито использует песочницы. Голицын предложил тестировать гипотезы на имеющихся корпоративных данных, а размечать и дедуплицировать их дополнительно уже после подтверждения гипотезы. Александр Калинин (ОПОРА РОССИИ) напомнил о другой стороне: «цифровизация невозможна без верификации данных», а неверифицированные исходные данные повышают цену ошибочных решений, в том числе принятых агентами.

В корпоративных ИИ-проектах основная работа и основные затраты приходятся на подготовку данных, а не на модели; там, где у сотрудников нет корпоративных инструментов, данные уходят во внешние сервисы.

6.1 Данные как главная статья затрат

Дмитрий Харитонов (Т1) сообщил, что менее 10% заработка ИИ-практики компании приходится на чистый генеративный ИИ, остальное – подготовка данных, ETL и перевод организаций к управлению на основе данных. Евгений Гаранин (Росатом) объяснил дороговизну пилотов: создание агента стоит недорого, а сбор данных, интеграции и документация – долго. Григорий Атрепьев (Yandex Cloud) сформулировал ту же зависимость: «Если у тебя плохое качество данных, никакой классной модели, никакого классного решения поверх этого никогда не получится».

Меньше 10% мы зарабатываем на чистом генеративном ИИ. А всё остальное – это подготовка данных, это ETL-слой, это приведение организаций к управлению на основе данных. – Дмитрий Харитонов, Т1

6.2 Институциональная память

Карен Казарян (АНО «Цифровая экономика») показал проблему на своей организации: она существует 8 лет, и восстановить, как принимались решения 8 лет назад, невозможно, хотя архив есть. По его оценке, если данные не структурируются и институциональное знание не сохраняется, ИИ не поможет. В медицинском проекте существующие записи оказались непригодны для ИИ-продуктов, и сбор данных пришлось выстраивать заново (Казарян Карен, АНО «Цифровая экономика»). Анна Петухова («Семантика») из примерно 1 500 переданных ей кейсов ИИ признала релевантными только 39. Павел Потехин (МТС Линк) заметил, что данные сами по себе ценностью не являются: ценность определяют действия и результат, которые компания получает на их основе. Потехин и участник той же сессии Сергей Червяков предложили фиксировать договорённости, контекст решений и негативный опыт, а не только результаты.

6.3 Теневой ИИ

Обратная сторона дефицита корпоративных инструментов – теневой ИИ. Владимир Нелюб («Группа Астра») оценил, что 60% сотрудников пользуются внешними сервисами через личные аккаунты. Вадим Желтухин (Алроса) описал, что внутреннему ИТ приходится конкурировать с подпиской за $20 в месяц, а без корпоративного доступа сотрудники фотографируют документы и отправляют их во внешние модели. Алроса даёт доступ к одобренным моделям в гибридном облаке (Желтухин Вадим, Алроса).

Защита данных смещается от периметра к внутреннему нарушителю, минимизации хранимых сведений и обмену данными между участниками рынка; вокруг биометрии спорят о распределении ответственности.

7.1 Внутренний нарушитель важнее периметра

ФНС России обрабатывает в реальном времени данные объёмом в десятки петабайт. Михаил Абрамов (ФНС России) расставил приоритеты: недоступность сервисов – допустимый риск, критичны раскрытие налоговой тайны и особенно потеря исторических данных о льготах. Главной угрозой он назвал внутреннего нарушителя: «Самая проблемная история, она у всех, я думаю, одинаковая, это человек». В ответ ФНС переходит от ролевой модели с десятками тысяч ролей к модели ABAC и принципу нулевого доверия.

Платформы описали минимизацию данных как способ защиты. Екатерина Уланова (RWB) отметила, что маркетплейсы обычно хранят о покупателе только номер телефона. Авито с помощью подменного номера не даёт злоумышленникам сопоставлять телефон с объявлениями и собирать базы, а также подписало с АБД стандарт зрелости защиты данных (Рыженков Михаил, Авито). Анна Павлова (Ozon) указала, что опасна не только утечка, но и повреждение данных. При этом санкционный механизм пока не проявил себя: по данным Анны Кулашовой («Лаборатория Касперского»), за первую половину года после введения оборотных штрафов за утечки не было ни одного дела. Максим Кабрера (Билайн) связал снижение мошенничества с тем, что данные граждан перестанут массово находиться в сети.

7.2 Биометрия: масштаб и распределение ответственности

В ЕБС накоплено 90 млн биометрических образцов лица и голоса (Скворцова Татьяна, Минцифры России); Дмитрий Марков (VisionLabs) оценил число фотографий в системе в около 70 млн. Станислав Смышляев (КриптоПро) отметил, что за 10 лет развития ЕБС не было ни одного существенного инцидента. Олег Евсеев (Сбер) поддержал модель, при которой сбор и хранение биометрии остаются за государством, а отказаться от неё можно в одной точке – на Госуслугах.

Проблемы назвали в той же сессии. Татьяна Скворцова сообщила, что домофоны, фитнес-клубы и другие собирают изображения лиц без учёта 572-ФЗ, считая их не биометрией. Алексей Лукацкий (Positive Technologies) указал, что при инциденте неясно, кто отвечает перед гражданином, а сообщать нужно четырём регуляторам, и что в даркнете уже продаются записи в ЕБС. Марков отметил, что риск-ориентированный подход применяется не в полной мере: закон задаёт одинаковые требования для офиса на 5 человек и для крупной корпорации. Александр Лискин («Лаборатория Касперского») напомнил, почему цена ошибки здесь выше: биометрию нельзя изменить, и «если оно утечёт, ну, всё, оно утекло».

7.3 Обмен данными против мошенничества

Защита всё чаще требует объединения данных разных участников. Законом № 41-ФЗ создана ГИС «Антифрод» – единая платформа обмена значимыми событиями между банками, операторами связи, платформами и регуляторами (Скворцова Татьяна, Минцифры России). Тимофей Горохов («Магнит») признал, что собственных данных компании часто не хватает для качественной защиты покупателя. Андрей Выборнов (Банк России) сказал, что антифрод-системам банков нужно больше качественных данных, чтобы снижать число ложных срабатываний.

В кибербезопасности тот же аргумент прозвучал в цифрах. По словам Алексея Новикова (Positive Technologies), ИИ-модель на данных одного клиента даёт эффективность около 30%, на данных 40 клиентов – 50–60%. Новиков призвал компании делиться телеметрией с вендорами ИБ. Пользователи ждут от платформ аккуратности: в исследовании Авито.Подработки 88% опрошенных назвали важной безопасность данных (Тихонов Павел, Авито.Подработка).

Данные по одному клиенту – у тебя эффективность модели 30 процентов. Ещё данные 40 клиентов докинул – эффективность 50–60 процентов. – Алексей Новиков, Positive Technologies

Экономика данных пока плохо измеряет саму себя: оценки одного и того же рынка расходятся в разы, а после ухода зарубежных агентств не хватает не методик, а первичной информации.

8.1 Оценки расходятся в разы

Оценки роста ИТ-рынка за прошлый год колеблются от −3% до +15% (Фролов Александр, Т1). Роман Тиняев (Strategy Partners) оценил рынок по затратам заказчиков в 3–4 трлн руб., а оценка по выручке компаний ОКВЭД получается в 3 с половиной – 4 раза больше из-за двойного счёта. Выручка аккредитованных ИТ-компаний за полугодие, по данным премьер-министра, около 5,9 трлн руб. (Комлев Николай, АПКИТ). Оценки рынка систем управления данными различаются в 2 раза (Фролов Александр, Т1), рынка ИИ – в 39 раз, от 50 млрд до 2 трлн руб. (Водянова Светлана, J’son & Partners Consulting).

Я, например, не могу поручиться ни за одну цифру. Я не могу назвать объём рынка, я не могу назвать процент использования. – Карен Казарян, АНО «Цифровая экономика»

Административные данные иногда меняют картину радикально. Казарян привёл пример: после ухода западных площадок данные налоговой по НДС показали, что их объём в России был в 3 раза больше, чем считали даже скептичные аналитики. Александр Фролов привёл обратный пример: по данным Росстата крупнейшим по затратам на ИТ оказался Центробанк, поскольку большинство коммерческих банков отнесено к тому же коду ОКОГУ.

8.2 Что не удалось заместить после IDC и Gartner

По мнению участников, после ухода IDC и Gartner не хватает не методик, а доступа к первичной информации. Фролов назвал главной потерей многолетний контакт агентств с вендорами и заказчиками, Светлана Водянова – регулярные отраслевые панели с длинными рядами. Петр Городецкий («Квадрант технологий») оценил, что 80–90% бизнеса этих агентств в России обеспечивал бренд, и указал на противоречие рынка: поставщики жалуются на нехватку данных, но на вопрос «а вы сами готовы делиться?» отвечают: «Да вы что? Нет, конечно». Их собственные цифры, по его словам, нужно перепроверять.

Предложения касаются доверия и прозрачности. Водянова предложила ассоциациям воссоздать доверенную панель ключевых игроков под NDA, а исследователям – публиковать «паспорт исследования» с методологией и границами стека. АПКИТ создала аналитический клуб для сверки методик и классификаторов (Комлев Николай, АПКИТ). Фролов предложил проверять оценки «снизу» – по тому, кто реально зарабатывает на рынке.

8.3 Административные данные и классификаторы

Государство пытается закрыть разрыв своими данными. Анна Волкова (Минцифры России) рассказала, что министерство с АНО «Цифровая экономика» ежеквартально мониторит ИТ-отрасль по административным данным ФНС, ФТС, Банка России и реестру аккредитованных компаний, переходит к разрезам по регионам, ОКВЭД и размеру предприятий и в начале следующего года откроет данные бизнесу. Ограничение – налоговая и статистическая тайна: данные по конкретным компаниям министерство получать не может.

Классификаторы отстают от рынка. Водянова указала, что в ВЭД и ОКПД 2 нельзя выделить серверы, процессоры, ускорители ИИ и ПЛК, а закрытие таможенных данных сделало оценку рынка электроники практически невозможной. Никита Уткин (АНО «Умный МКД») добился включения в классификатор более 60 наименований устройств интернета вещей и привёл пример прошлых искажений: чайник за 1 000 руб. с чипом за 30 руб. считали IoT-устройством за 1 030 руб.

Во внешней торговле и АПК цель одна – вводить данные один раз и переиспользовать их между системами государства и бизнеса.

9.1 Таможня и экспорт

Во внешней торговле данные уже работают на автоматизацию. По данным Ивана Козлова (ФТС России), автоматически регистрируются 93% таможенных деклараций, а 49% экспортных деклараций проходят все проверки и выпускаются без участия человека. Следующий шаг ФТС – переход от обмена электронными документами к миграции данных между системами с единым форматом и юридическим признанием данных всеми участниками, включая зарубежных.

Нам нужно переходить от обмена электронными документами к миграции данных между системами. Первичный ввод данных один раз. – Иван Козлов, ФТС России

Станислав Георгиевский (РЭЦ) описал проблему повторной передачи одного комплекта первичных документов перевозчикам, регуляторам и операторам и барьер из расхождений реестровых записей об одних и тех же участниках. Его предложение – единые реестры, золотые записи и общий слой доверенных данных. Дарья Мелех («Интерфакс») добавила, что для международных платформ нужны верифицированные данные из госреестров в единообразном поле, а преимущество в открытых данных даёт способность первым заметить значимый сигнал.

9.2 АПК и маркетплейсы

Та же логика звучала в отраслях. Ирина Сибиренко (Агропромцифра) сообщила, что сельхозпроизводители разрозненно вносят сведения в 18 ГИС Минсельхоза, а данные о партии, качестве, договоре и логистике вводятся повторно. В результате, по её словам, данные «не становятся цифровым активом, который можно переиспользовать». Минсельхоз создаёт единое окно и контур доверенных данных; отрасли нужны сквозные идентификаторы партий и общие справочники (Сибиренко Ирина, Агропромцифра).

Для маркетплейсов Минцифры создаёт единый сервис, через который они смогут получать данные государственных реестров (Сергиенко Сергей, Минцифры России). По словам Глеба Турканова (Минэкономразвития России), этот сервис должен снять проблемы прямых интеграций с ГИС и уменьшить задержки. Сергиенко поставил и смежную задачу – снизить дублирование государственной отчётности бизнеса.

Большинство барьеров, названных на форуме, связаны не с технологиями, а с отсутствием правил: кто обязан дать данные, сколько это стоит и кто отвечает за последствия.

Рамку обсуждения задавали Минцифры России и Минэкономразвития России, а содержательные претензии и предложения шли от банков, платформ и поставщиков инфраструктуры данных.

• Минцифры России – Сергей Сергиенко задавал рамку почти во всех сессиях о данных: 20 млрд запросов через СМЭВ, около 100 датасетов, дата-сервисы вместо выгрузок; Георгий Евстафьев – 36 регионов с наборами данных; Татьяна Скворцова – 90 млн образцов в ЕБС и ГИС «Антифрод».
• Минэкономразвития России – Максим Колесников предложил биржи данных и лицензирование обезличивания в стратегии платформенной экономики; Глеб Турканов – проверка карточек по 12 ГИС.
• Росаккредитация – Дмитрий Вольвач показал рабочий сервис для 158 площадок с 30–40 тыс. запросов в день.
• Ассоциация больших данных – Ирина Левова собрала 121 категорию запросов бизнеса и пакет предложений по регламенту доступа.
• Сбер – Петр Днепровский: 38 млн согласий на цифровой профиль и претензии к его SLA; Олег Евсеев – позиция по биометрии.
• Авито – Михаил Рыженков: более 3 млн верификаций, подменный номер, правило «быстрая гипотеза важнее идеальных данных».
• Ozon – Александр Васильев: десятки миллионов проверенных карточек, предложение привязать требования к идентификатору товара.
• Arenadata – Петр Емельянов: конфиденциальные вычисления и ИИ-контракт; Алексей Журавлев – более 200 крупных проектов платформы данных.
• АНО «Цифровая экономика» – Карен Казарян: корпоративная память и недоверие к рыночным цифрам; мониторинг ИТ-отрасли вместе с Минцифры России.
• Т1 – Дмитрий Харитонов: менее 10% заработка ИИ-практики на генеративном ИИ; Александр Фролов – разброс оценок рынка.
• ФНС России – Михаил Абрамов: десятки петабайт данных, переход к ABAC и нулевому доверию.
• ФТС России – Иван Козлов: 93% автоматической регистрации деклараций и курс на ввод данных один раз.
• J’son & Partners Consulting – Светлана Водянова: разброс оценок рынка ИИ в 39 раз и «паспорт исследования».
• Positive Technologies – Алексей Новиков (эффект общей телеметрии: 30% против 50–60%) и Алексей Лукацкий (ответственность за биометрию).
• Агропромцифра – Ирина Сибиренко: 18 ГИС Минсельхоза и единый контур доверенных данных АПК.

• Государство начало отдавать данные как сервис. Сервис Росаккредитации для проверки карточек работает для 158 площадок и получает 30–40 тыс. запросов в день (Вольвач Дмитрий, Росаккредитация); всего бизнес направляет в ГИС около 20 млрд запросов в год (Сергиенко Сергей, Минцифры России).
• Главный барьер – право ведомства отказать и отсутствие правил цены. Без прямой нормы закона бизнес может не получить даже общедоступные данные (Левова Ирина, АБД); около трети межведомственного трафика уже обслуживает коммерческие организации (Сергиенко Сергей, Минцифры России), а Сбер просит модель «себестоимость плюс» (Днепровский Петр, Сбер).
• Цифровой профиль не дотягивает до онлайн-скорости. При 38 млн согласий около 20% ответов не поступает, а из пришедших лишь 20% приходит за минуту (Днепровский Петр, Сбер).
• Оборот данных выводят из серой зоны. В стратегии платформенной экономики предлагаются биржи данных и лицензирование доверенного обезличивания (Колесников Максим, Минэкономразвития России); государственные датасеты для ИИ выдаются наборами под задачу – подготовлено около 100, к концу года будет около 150 (Сергиенко Сергей, Минцифры России).
• ИИ-агент – новый потребитель и нарушитель. Ошибки управления данными при агентах «прощаться не будут» (Емельянов Петр, Arenadata), а агент, подключённый к нескольким организациям, становится точкой утечки данных каждой из них (Сергиенко Сергей, Минцифры России).
• Большая часть работы в ИИ-проектах – подготовка данных. Менее 10% заработка ИИ-практики Т1 приходится на чистый генеративный ИИ (Харитонов Дмитрий, Т1); из примерно 1 500 кейсов ИИ релевантными признаны 39 (Петухова Анна, «Семантика»).
• Рынок плохо измеряет сам себя, а отрасли хотят вводить данные один раз. Оценки рынка ИИ расходятся в 39 раз (Водянова Светлана, J’son & Partners Consulting); ФТС автоматически регистрирует 93% деклараций и переходит к миграции данных между системами (Козлов Иван, ФТС России).

• Сессия «ИИ-фабрика как основа безопасного и эффективного развития предприятия», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Регулирование ИИ: поиск баланса между развитием технологий и защитой интересов граждан», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «От ускорителя к ИИ-сервису: как сделать корпоративную ИИ-инфраструктуру управляемой», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Управление данными: до и после ИИ-Агентов», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Пленарная сессия. Государство как цифровой сервис: где остановиться?», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Конференция билайн. Пленарная сессия. Инфраструктура нового технологического цикла», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Развитие российских экосистем цифровой экономики в сфере ВЭД», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Государственные данные для цифровых платформ», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Доверие как часть цифровой инфраструктуры: роль платформ в прозрачности экономики», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Доступ разрешен: повышение эффективности ИИ-агентной экономики и новые стандарты ПО», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Конференция билайн. Дискуссионное шоу. Красная зона ИИ: технология готова – готовы ли мы?», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Новый контур платформенной экономики: от вступления закона в силу к практике», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «От цифровой идентификации к цифровому доверию. Как государству и бизнесу выстроить единый контур», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Платформенная экономика России: от цифрового бума к цифровому фундаменту», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Внедрение цифровых технологий в целях снижения административной нагрузки на бизнес», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Скрытые резервы: как превратить накопленный цифровой опыт компании в реальные бизнес-результаты», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Суверенный ИИ: сколько независимости нужно заказчику», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Данные как фундамент готовности к ИИ», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «В диалоге с ИИ: как жители Москвы и других умных городов взаимодействуют с технологией», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Инновации нон стоп: как внедрять технологии на непрерывном производстве», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Единая цифровая среда: обеспечение совместимости отечественного программного обеспечения», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Кибербезопасность в эпоху платформенной экономики», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «На шаг впереди: переход от реагирования к предупреждению угроз», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Доверие и безопасность в цифровой торговле: технологии, стандарты и защита участников рынка», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Периметр больше не спасает: почему фокус отрасли смещается в сторону защиты данных», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Развитие системы противодействия киберпреступлениям: меры, координация и измеримые эффекты», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Аналитика ИТ-рынка: запросы бизнеса, ожидания государства и слепые зоны», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Кибербезопасность и биометрия: в поисках идеального баланса», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Где жить блогеру: в поиске устойчивой площадки», Форум «Цифровые решения – 2026»
• Сессия «Цифровой контур госслужбы: технологии, безопасность, образование», Форум «Цифровые решения – 2026»