Удар по стереотипам: аналитики описали типичную жертву мошенников в России

Удар по стереотипам: аналитики описали типичную жертву мошенников в России

Удар по стереотипам: аналитики описали типичную жертву мошенников в России

Аналитики кредитной организации ВТБ рассказали о портрете типичной жертвы мошенников в России. Оказалось, что в этом плане есть много стереотипов, которые не подтвердились в процессе исследования.

Например, в ВТБ отметили, что клиентов старше 50 лет обманывают куда реже, чем условную молодёжь. Приблизительно 30% жертв мошенников составляют мужчины, возраст которых находится в диапазоне 35-39 лет.

Удивительно, но аналитики выяснили, что мужчины зрелого возраста чаще доверяют мошенническим схемам, чем женщины или пенсионеры. Помимо вышеупомянутых 30%, есть ещё 25% жертв, которые находятся в возрасте от 40 до 49 лет.

Все, кто старше 50 лет, попали в исследовании в более маленькую группу — 22% обманутых граждан. Доля мужчин составила 55%, а женщины заняли всего 45%.

Центральный федеральный округ стал лидером по количеству жертв мошенников — свыше 40%. Наименьший процент вовлечённых в мошеннические схемы составили жители Северо-Кавказского федерального округа — 1,4%.

Также в отчёте экспертов, как передаёт РБК, говорится о новых подходах преступников, которые уже используют фишинговые атаки, замаскированные под опросы от имени банка, в котором обслуживается потенциальная жертва.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru