Что сейчас творится в it сбера
Итоги 2019 года: как «Сбербанк» стал ИТ-компанией и что это значит для российского рынка
Меня зовут Алексей Соловьёв, я венчурный инвестор и венчурный партнёр двух фондов, включая Skolkovo Digital, а также партнёр крупного частного инвестора. В тексте я расскажу о сделках «Сбербанка» за этот год и о том, как они повлияли на венчурный, ИТ- и другие рынки России.
В 2019 году «Сбербанк» определённо стал главным ньюсмейкером в темах инвестиций, сделок, слияний и поглощений: каждую одну-две недели выходят либо новости об очередной сделке или выходе одного из фондов, либо цитаты Германа Грефа на тему финтеха, искусственного интеллекта, виртуальной реальности, будущих технологических трендов.
По словам Грефа, к 2024 году «Сбербанк» планирует построить цифровую экосистему. Банк уже успел потратить на эту цель около 60 млрд рублей, сейчас в экосистему входит более 20 компаний.
Очевидно, что «Сбербанк» — компания-гигант, действия которого влияют не только на него самого, но и рынок в целом. Кого и за сколько он купит, — все эти сделки задают бенчмарки на рынке, дают сигналы в него. Рынок действует, исходя из этих сигналов.
За последний год «Сбербанк» успел создать совместные предприятия со почти всеми ИТ-гигантами в России. Давайте рассмотрим эти сделки.
В 2018 году Сбербанк основал с «Яндекс.Маркетом» совместное предприятие с целью построить «русский Amazon». Банк выкупил 45% вновь выпущенных акций «Яндекс.Маркета» за 30 млрд рублей. Совместными проектами СП стали маркетплейс внутренней торговли «Беру» и маркетплейс Bringly для покупки товаров из-за рубежа.
Также «Яндекс.Маркет» развивает сеть постаматов BoxBot, в этом году начал тестировать приложение «Суперчек» для сравнения цен в магазинах крупнейших ритейлеров, получения кэшбека и формирования списка покупок, а также запустил ряд прямых интеграций для клиентов «Сбербанка».
Герман Греф говорил о возможном IPO «Яндекс.Маркета» в перспективе пяти лет, которое предусмотрено соглашением при условии достижения определённых темпов роста и размеров компании.
В декабре 2019 года один из совместных проектов компаний, Bringly, перестал принимать заказы. В «Яндекс.Маркете» объяснили, что партнёры планируют сфокусироваться на развитии другого маркетплейса, «Беру», который растёт и с осени тестирует торговлю товарами из зарубежных магазинов.
В июле «Сбербанк» создал совместное предприятие с Mail.ru Group, чтобы доставлять еду и развивать такси. Mail.ru Group со своей стороны внесёт в компанию долю в сервисе доставки еды Delivery Club и «Ситимобиле», а также связанные с ними инвестиции в других проектах: каршеринге YouDrive, автоматах с едой DC Daily и доставке готовых блюд Performance Group. Компания также инвестирует в проект 8,5 млрд рублей.
«Сбербанк» же внесёт долю в компании Foodplex, цифровой платформе для ресторанного рынка, и около 38 млрд рублей.
Ещё в СП войдёт сервис доставки товаров из магазинов «СберМаркет», созданный на базе стартапа Instamart, который вошёл в экосистему «Сбербанка» летом 2019 года.
Всего «Сбербанк» и Mail.ru Group инвестируют в СП 47 млрд рублей и планируют вложить ещё до 17,6 млрд рублей, если за год после сделки компания достигнет целевых показателей.
А ещё ноябре стало известно, что «Сбербанк» купит 36% компании-владельца большинства голосов в Mail.ru Group за 11,3 млрд рублей. Банк подписал юридически обязывающие документы по приобретению миноритарной доли в компании «МФ Технологии».
Основными конкурентами совместного предприятия станут сервисы «Яндекса», у которого перевозки и доставка еды — самые растущие активы.
Противостояние двух гигантов на рынках такси, доставки еды, онлайн-торговли может привести к тому, что новые гиганты будут покупать больше проектов на рынке, чтобы расширять своё присутствие. Это однозначно хорошо для венчурной индустрии.
Сбербанк потерял более 20% стоимости с октября. Стоит ли покупать акции
Среда, 8 декабря, отметилась масштабными распродажами на российском фондовом рынке — индекс Мосбиржи потерял более 2%. Больше всего из бумаг крупных российских компаний просели акции Сбербанка — по итогам дня обыкновенные акции обвалились на 5,88%. Это самое значительное снижение бумаг с марта 2020 года. Привилегированные акции потеряли 4,13%.
На основной торговой сессии 9 декабря котировки обыкновенных акций отскочили, отыграв часть потерь предыдущего дня. На 15:00 мск акции росли на 2,3%, до ₽303,85 за бумагу. Привилегированные акции дорожали на 0,84%, до ₽283,07 за бумагу.
«РБК Инвестиции » спросили экспертов, что происходит с акциями и не пора ли покупать их на спаде.
Почему обвалились акции
По данным «Сбера», 44% держателей акций — это иностранные юридические лица. А доля частных инвесторов и российских юрлиц всего лишь 3,7% и 1,9% соответственно. Остальные 50% + 1 акция — у российского Минфина.
Аналитик финансовой группы «Финам» Игорь Додонов сообщил со ссылкой на данные Института международных финансов (Institute of International Finance, IIF), что нерезиденты еще с конца ноября начали уходить из активов развивающихся стран. И на этот раз Россия не осталась в стороне. А резко усилившаяся санкционная риторика придала дополнительный импульс продажам.
Эксперт также отметил, что надежды на переговоры глав США и России, которые состоялись 7 декабря, по большому счету не оправдались. «В начале стали поступать сообщения о каком-то «конструктиве», однако затем стало ясно, что прогресса в отношениях между странами не наметилось», — отметил Додонов.
В частности, пресс-секретарь Владимира Путина Дмитрий Песков заявил, что говорить об улучшении отношений по итогам встречи не приходится и «особого повода для оптимизма пока нет». На этом фоне инвесторы, прежде всего иностранные, продолжили избавляться от российских акций, говорит Додонов.
Старший аналитик инвесткомпании «Атон» Михаил Ганелин считает, что иностранцы не очень понимают специфику происходящего и поэтому выходят из российских акций.
«Они читают газеты и видят, что два президента поговорили, а что дальше — непонятно. Между тем [в иностранных СМИ] продолжают выходить сообщения о том, что на Россию будут наложены санкции. При этом предполагается, что особенно сильное давление будет оказано на российскую банковскую систему», — описывает ситуацию аналитик. В то же время Ганелин не считает, что распродажи в среду носили массовый характер, так как в этом случае наблюдалась бы девальвация рубля.
По итогам торговой сессии 8 декабря курс доллара снизился против российской валюты на 0,6%, до ₽73,59. В четверг днем рубль остается недалеко от достигнутых уровней — на 16:00 мск доллар стоит ₽73,66.
Пора ли начинать покупать акции «Сбера» на спаде?
Котировки обыкновенных акций «Сбера» упали на 23,4% с исторических максимумов середины октября, привилегированные — на 21,2%. Эксперты позитивно оценивают дальнейшие перспективы акций «Сбера»
В «Атоне» повысили целевую цену акций «Сбера» с ₽385 до ₽400 за бумагу с учетом хороших результатов и благоприятного прогноза на 2022 год. Кроме того, в инвесткомпании изменили рекомендацию с «нейтрально» до «выше рынка». «На наш взгляд, бумага пойдет в рост, как только политические риски ослабеют», — заключили эксперты «Атона».
«Сбербанк» превратился в ИТ-компанию «Сбер»: представлена масса новых сервисов и продуктов
Вчера прошла большая презентация, во время которой «Сбербанк» объявил о масштабном ребрендинге. Изменился не только логотип, но и официальное название — теперь это «Сбер»: компания, которая создаёт собственную цифровую экосистему и дистанцируется от чисто финансовых услуг.
«Сбер» уже предлагает массу сервисов для жизни человека и бизнеса, и развитие в этом направлении продолжится. На конференции компания показала новый вид своих отделений — это уже не обычное представительство банка, а более открытая для посетителей точка. Здесь нет привычных касс (сильный упор на онлайн и новые банкоматы с распознаванием лиц и большими сонорными экранами), всё выполнено в серых тонах вместо кислотно-зелёных, есть возможность просто посидеть и выпить чашку кофе. Также такие офисы станут отделениями службы доставки «СберЛогистика».
В маркетинге отныне будет делаться акцент на продвижении новых и существующих продуктов и служб: больших трат на имиджевую рекламу не планируется. Ориентировочно компания оценивает дополнительные расходы, помимо обычной деятельности на внедрение нового бренда в сумму порядка 2,5 млрд рублей в ближайшие 5–6 лет.
Но на логотипе и благих намерениях компания не остановилась. Едва ли не наиболее значимым анонсом конференции стало семейство голосовых помощников «Салют». Пока их три — каждый со своим голосом и характером. Впрочем, функциональность будет общей и позволит связать все службы компании и её партнёров воедино. В том числе для этого представлена платформа Smart Market, в которой сторонние компании и разработчики могут создавать навыки и приложения для «Салюта»: как с помощью упрощённого конструктора, так и с привлечением профессиональных программистов.
Ассистенты «Салют» поселятся не только в смартфонах пользователей через приложения «Сбербанк Онлайн» и «СберСалют», но также в телевизорах Honor 2021 года и новых умных устройствах «Сбера». Это и телевизионная приставка-брелок SberBox с 4K и HDMI 2.1 по цене 3490 ₽; и умный дисплей SberPortal с 30-Вт качественной акустикой от Harman Kardon.
Кроме того, был представлен сервис «СберДиск» от компании «СберКлауд» — он предоставляет файловое хранилище для обычных пользователей. Сразу после регистрации всем предоставляется бесплатно 15 Гбайт, есть мобильные приложения и возможность расширения пространства.
Поведала компания подробности и о цифровой платформе для школьного образования «СберКласс», которая уже развёрнута в 65 регионах России и позволяет индивидуализировать занятия и давать детям доступ к качественным материалам, соответствующим образовательному стандарту.
Также «Сбер» запустила собственную музыкальную службу «СберЗвук» на базе сервиса Zvooq, который банк приобрёл. Этот рекомендательный музыкальный сервис, подстраивается под настроение и предпочтения пользователя и включает 40 миллионов композиций без ограничений и в высоком качестве. Некоторые песни поддерживают режим «Покажи текст»: на экране синхронно с воспроизведением выводится текст песни, включая перевод с иностранного языка.
Наконец, было анонсировано и семейство универсальных подписок «СберПрайм». Базовая даёт возможность за 199 ₽ в месяц получать доступ к онлайн-кинотеатру Оkko; музыкальной службе «СберЗвук»; бесплатной доставке продуктов через «СберМаркет»; 30 Гбайт облачного хранилища «СберДиск», а также ряду скидок на те или иные продукты.
Также на конференции компания объявила о новых марках. Например, программа лояльности «Спасибо от Сбербанка», позволяющая накапливать бонусы за покупки по карте и обменивать их на товары и услуги партнёров, теперь называется «СберСпасибо». Различные финансовые услуги «Сбера» для населения объединены под брендом «СберБанк», а основное приложение стало называться соответственно «СберБанк Онлайн». Единый аккаунт «Сбербанк ID» для доступа к сервисам банка и его партнёров переименован в «Сбер ID». И так далее — в рамках нового бренда.
Что сейчас творится в it сбера
Ранее наши коллеги уже освещали вопрос необходимости Enterprise Service Mesh в компании. В этой статье мы хотим подробнее рассказать об интеллектуальных сервисах, которые позволяют облегчить жизнь администраторам, повысить надёжность систем и сделать их быстрее.
В настоящий момент наш продукт включает в себя следующие сервисы:
Predictive Colocator – размещает связанные между собой приложения на одинаковых нодах, уменьшает задержку при передаче данных;
Anomaly Detection – выявляет аномалии в работе элементов облачной инфраструктуры;
Predictive Autoscaler – определяет будущую нагрузку на приложения, заранее поднимает или опускает необходимое количество подов.
В рамках этой статьи кратко рассмотрим некоторые аспекты работы двух сервисов: Predictive Autoscaler и Anomaly Detection.
Новости
Уникальный авторский стиль – теперь в эмодзи: как мы обучили модель Emojich, позволяющую генерировать эмодзи по описанию
Мир нулей и единиц: День информатики в России, компьютеры тогда и сейчас
4 декабря 1948 года считается днём рождения информатики в России. Именно эта дата стоит в авторском свидетельстве № 10475 – патенте на изобретение Исаака Брука и Башира Рамеева. А изобретением этим была ЭВМ, или, если более точно, – АЦВМ («Автоматическая цифровая вычислительная машина»). Это название не прижилось, но изобретение дало старт разработке вычислительных машин в СССР и вызвало интерес к теме автоматизированной обработки данных, который не исчезает и сегодня.
MergeQueue и зелёный Master: часть 1-я
В работе над проектом Образовательной Платформы Сбера мы столкнулись с ситуацией, когда интенсивность влития изменений в центральную ветку репозитория git существенно превысила время прохождения Quality Gate (статический анализ, сборка, автотесты) внесённых изменений. В статье я расскажу, как нам удалось решить эту проблему, не утратив скорости разработки и добившись стопроцентной зелёной ветки master.
Трансформация страхования: зачем мы ходим на сессии дизайн-мышления, как застраховать армрестлера и причём тут AI
Привет! Меня зовут Татьяна Рыжкова. Я руководитель направления в блоке Сбера «Управление благосостоянием», лидер компетенции «Тестирование», участник команды DevOps и релизной мастер-команды. Возможно, сейчас было сложно. Скажу проще: я занимаюсь всем, что связано с разработкой, тестированием и запуском новых страховых продуктов и онлайн-сервисов, а также с доработкой старых.
Простыми словами о кибербезопасности – закулисье самой безопасной службы
30 ноября отмечается Международный день защиты информации. Наверное, это хороший повод рассказать об одной из самых закрытых служб любой финансовой структуры. Сразу предупредим: вряд ли откроем Америку тем, кто уже работает в этой сфере. А вот тем, кто с ней ещё незнаком, вполне может быть интересно.
Метавселенные рядом – нужно только знать, куда смотреть. Один из проектов Sber AR/VR Lab в 2021-м
Привет! Я Алексей Рыбаков, руководитель направления в Sber AR/VR Lab.
И, прежде чем рассказать о том, что мы делали, нужно коротко пояснить смысл заголовка. А точнее – смысл слова «метавселенная».
Это понятие хорошо описал Цукерберг: «Метавселенная – это воплощённый интернет, где вместо того, чтобы смотреть на интернет, вы находитесь в нём». Как параллельная вселенная, куда может попасть или сам человек с помощью AR/VR-гаджетов, или его 3D-аватар.
Как интернет-банк СберБизнес стал удобным для незрячих клиентов
Сейчас приложением СберБизнес пользуется множество незрячих и слабовидящих клиентов — юридических лиц. Но так было не с самого начала. Рассказываем о том, как Сберу посчастливилось сделать интернет-банк удобным бизнес-приложением с точки зрения цифровой доступности для людей с ограниченными возможностями.
Говоря о доступности каких-либо сервисов и адаптации среды для людей с ограниченными возможностями, мы довольно чётко представляем себе, что такое физическая доступность. Если мы слышим про доступный офис, то наше сознание быстро рисует ассоциативную картинку о том, что это пандус, отсутствие порогов внутри отделения, удобный лифт, помогающие сотрудники, сурдоперевод. Всё это понятно. Но понятно ли нам, что такое цифровая доступность? Чтобы увидеть весь наш путь к доступному интернет-банкингу, стоит в этом разобраться.
PVbase: compacted topic в Apache Kafka
Подумайте о проблеме, которую вы можете решить с помощью Big Data, и задайте себе вопрос: «Что будет, если мы захотим увеличить масштаб в 100 000 раз?» Ответ прост: producer продолжит закачивать сообщения, в итоге на диске закончится место для их хранения.
Log Compaction (сжатие журнала) – стратегия, с помощью которой вы можете решить эту проблему в Apache Kafka – программном брокере сообщений, используемом для ведения журналов событий, чтения данных в непрерывном режиме с периферийных устройств, сбора информации о поведении посетителей на сайте. Большинство систем, использующих Kafka, являются распределёнными и обрабатывают большие объёмы сообщений в реальном времени.
Здесь я постараюсь описать некоторые нюансы работы compacted topic. Если вы хотите разобраться с механизмом log compaction, эта статья для вас.
ГИС для бизнеса: GeoAI, IoT для городов, большие данные с геотегами и геопространственное мышление
17 ноября — День географических информационных систем (ГИС). ГИС сегодняшний — это сгусток высоких технологий, которые помогают бизнесу быть инновационным. О них мы и расскажем, но вначале вводная о самих системах.
Обучение рукописной OCR на синте от GAN’ов
Модели распознавания печатного текста (например, с фотографий документов) дают довольно высокие результаты. Это происходит за счёт ограниченного набора шрифтов, цель которых – быть максимально понятными человеку, а также благодаря генерации простой синтетики в виде печати разнообразными шрифтами текста на каком-нибудь фоне.
С распознаванием рукописных материалов дело немного сложнее. У каждого человека свой почерк, который ещё и может меняться с течением времени. Причём вариативность почерков довольно существенная, и часто мы с трудом читаем то, что написал, скажем, врач или ребёнок. Человек с течением жизни может сформировать свои привычки писать ту или иную букву определённым образом (конкретной высоты, наклона, формы и др.), причем эта буква будет такой только у одного человека. Подобную синтетику уже нельзя сымитировать, накладывая печатные шрифты на фон.
Тут же возникает трудность и с разметкой (которой особенно мало на русском языке). Например, при работе с рукописями Петра I пришлось задействовать историков. Конечно, это особый случай документов начала XVIII века, но даже в простых датасетах важно иметь дублирующую разметку нескольких человек для исправления ошибок, которые нередко совершают разметчики при чтении рукописного текста.
Мы в Sber AI заинтересовались идеей генерации синтетических рукописных изображений с помощью GAN, и в этой статье предлагаю рассмотреть несколько таких моделей. А также попробуем сгенерировать синтетику, используя одну из архитектур, и посмотрим, как сильно дополнительные данные улучшают качество OCR-модели (Optical Character Recognition).
Сертификация ISTQB – современные стандарты качества и тестирования в Agile-командах
Тестирование тестированию рознь. Кто-то продолжает тыкать палкой в продукт, кто-то смог автоматизировать максимальное количество тестов. Некоторым удалось познать дзен и двигаться к балансу в процессе управления качеством. Так, в Сбере подход к тестированию уже давно изменился. Это не просто инструменты и автоматизация. Это изменение парадигмы. В команде, в которой мне посчастливилось работать уже 5-й год, мы нашли для себя инструменты, которые позволяют использовать тестирование максимально эффективно, разложить всё по полочкам, осознать зависимости и последовательности. И вот с этими инструментами я хочу вас познакомить. Надеюсь, что материал поможет вам проложить верный курс в океане информации.
Оглядываемся назад, смотрим по сторонам, движемся вперёд
Сегодня у нас день рождения, по этому поводу мы подготовили необычную статью.
В ней мы опишем не технологию, не кейс, не IT-специальность. Вместо этого предадимся ностальгии и вспомним, что значимого происходило за эти годы. Нет, не за все прошедшие 180 лет. Всего лишь с 2010-го, по два события от каждого года. Одно – изменившее мир. Одно – изменившее нас.
Уверены, вы успели забыть многое из того, что с нами случалось. А это было – и до сих пор последствия этих событий так или иначе отражаются на нашей жизни.
Давайте их вспомним?
Технический стек проекта из кейса-лайфхака про взаимоотношения IT-команды и «бизнеса» Сбера
Как и обещали в первой части кейса, рассказываем о том, какой стек использовала IT-команда Сбера при работе над проектом с большими данными. Для тех, кто её не читал: благодаря этому проекту разработчики научились эффективно взаимодействовать с «бизнесом», пройдя через кризисные точки. Но в этой части речь пойдёт не об оптимизации работы IT-отдела, а о технической изнанке проекта.
Напомним, что в этом блоге мы рассказываем нашим потенциальным коллегам о том, какие проекты, технологии и команды есть сейчас в Сбере и что вас ждёт, если вы к нам присоединитесь. Поэтому сегодня в конце тех-кейса мы немного расскажем про саму IT-команду на тот случай, если вы размышляете о работе у нас.
Как мы научились управлять данными глобального масштаба: кейс разработки Супермаркета Данных
Мария Юшанова, Управление распространения данных Департамента SberData
Однако может возникнуть проблема, когда данные разрознены и нет единого механизма обмена информацией владельцев данных с их потребителями. Например, в Фабрике Данных Сбера более 350 источников данных, 90 аналитических приложений, 270 лабораторий данных, где работают боле 1300 пользователей и обращается около 15 Пб разной информации. Важно было создать решение, которое автоматизирует процессы по работе с данными и позволит пользоваться им в формате self-service.
Именно за эту амбициозную задачу, которую до этого никто не решал, взялась объединенная команда Сбера и ADV/web-engineering, и в этой статье расскажем, что у нас получилось.
ruDALL-E: генерируем изображения по текстовому описанию, или Самый большой вычислительный проект в России
2021 год в машинном обучении ознаменовался мультимодальностью — активно развиваются нейросети, работающие одновременно с изображениями, текстами, речью, музыкой. Правит балом, как обычно, OpenAI, но, несмотря на слово «open» в своём названии, не спешит выкладывать модели в открытый доступ. В начале года компания представила нейросеть DALL-E, генерирующую любые изображения размером 256×256 пикселей по текстовому описанию. В качестве опорного материала для сообщества были доступны статья на arxiv и примеры в блоге.
С момента выхода DALL-E к проблеме активно подключились китайские исследователи: открытый код нейросети CogView позволяет решить ту же проблему — получать изображения из текстов. Но что в России? Разобрать, понять, обучить — уже, можно сказать, наш инженерный девиз. Мы нырнули с головой в новый проект и сегодня рассказываем, как создали с нуля полный пайплайн для генерации изображений по описаниям на русском языке.
В проекте активно участвовали команды SberAI, SberDevices, Самарского университета, AIRI и SberCloud.
Мы обучили две версии модели разного размера и дали им имена великих российских абстракционистов – Василия Кандинского и Казимира Малевича:
1. ruDALL-E Kandinsky (XXL) с 12 миллиардами параметров;
2. ruDALL-E Malevich (XL), содержащая 1,3 миллиарда параметров.
Некоторые версии наших моделей доступны в open source уже сейчас:
2. Sber VQ-GAN [GitHub, HuggingFace]
Две последние модели встроены в пайплайн генерации изображений по тексту (об этом расскажем ниже).
Версии моделей ruDALL-E Malevich (XL), ruDALL-E Kandinsky (XXL), ruCLIP Small, ruCLIP Large, Super Resolution (Real ESRGAN) также скоро будут доступны в DataHub.
Обучение нейросети ruDALL-E на кластере Christofari стало самой большой вычислительной задачей в России:
1. Модель ruDALL-E Kandinsky (XXL) обучалась 37 дней на 512 GPU TESLA V100, а затем ещё 11 дней на 128 GPU TESLA V100 — всего 20 352 GPU-дней;
2. Модель ruDALL-E Malevich (XL) обучалась 8 дней на 128 GPU TESLA V100, а затем еще 15 дней на 192 GPU TESLA V100 – всего 3 904 GPU-дня.
Таким образом, суммарно обучение обеих моделей заняло 24 256 GPU-дней.
Разберём возможности наших генеративных моделей.