Банк России определил порядок возврата сомнительных переводов

Банк России определил порядок возврата сомнительных переводов

Банк России определил порядок возврата сомнительных переводов

Чтобы вернуть средства, поступившие от мошенников или дропов, теперь достаточно подать заявление в свой банк — любым удобным способом: при личном визите в офис, через мобильное приложение или по телефону. Новый порядок Банка России призван упростить взаимодействие с гражданами, которые оказались в базе данных о мошеннических операциях из-за участия в сомнительных схемах.

Как сообщил регулятор, подробный алгоритм действий по возврату средств изложен в рекомендациях, направленных кредитным организациям.

После получения заявления банк обязан вернуть средства отправителю. Получив уведомление о возврате, Банк России рассмотрит вопрос об исключении информации о человеке из базы данных о мошеннических операциях.

Регулятор будет контролировать исполнение этих рекомендаций. При этом гражданам настоятельно советуют не принимать переводы от неизвестных лиц.

Как предупреждает МВД, схемы с якобы ошибочными переводами используют не только дропы, но и обычные мошенники, чья цель — хищение средств. В таких случаях «возвращённая» сумма может фактически уйти злоумышленнику, а сообщение о первоначальном переводе нередко оказывается фейковым.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru