Сбер перешел на полностью импортонезависимый процессинг

Сбер перешел на полностью импортонезависимый процессинг

Сбер перешел на полностью импортонезависимый процессинг

Сбер перевел процессинг на полностью импортонезависимую платформу внутренней разработки. Она обслуживает более 200 млн карт.

Как отмечают в банке, прежняя процессинговая система имела монолитную архитектуру и полностью исчерпала все резервы по масштабированию.

В основе нового процессинга Сбера лежит Platform V DataGrid — резидентная система управления базами данных (СУБД) для работы с данными в режиме реального времени, которая была разработана СберТех и ориентирована на высоконагруженные системы. Для небольших нагрузок Сбер использует Platfrom V Pangolin.

Пилотный проект внедрения нового решения начался еще в 2023 г. В текущем году проект перешел на стадию масштабирования и к началу сентября 2024 г. полностью завершен.

Кирилл Царёв, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка:

«Вопрос импортозамещения является для Сбера приоритетным. Наш новый процессинг отличается высочайшей надёжностью и удобным функционалом. Это на 100% отечественное решение — ещё один шаг к достижению технологического суверенитета России. Нам было важно не просто перевести карты на новую платформу, но и сделать это незаметно для клиентов, чтобы они не испытали никаких неудобств. Наша команда справилась. Миграция дебетовых карт прошла бесшовно, а кредитных карт — через их бесплатный перевыпуск, причём с более выгодными условиями».

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru