Сбербанк карта мир плюсы и минусы: Банковские карты «Мир» банка «Сбербанк»

О карте национальной платежной системы (далее — НПС) МИР с момента ее запуска в 2015 году в сети появилось множество отзывов реальных владельцев. По ним можно судить не только о минусах, но и о плюсах банковского продукта. Сегодня мы рассмотрим, насколько выгодно оформить карту МИР в Сбербанке, каковы условия ее обслуживания, стоимость, преимущества и недостатки. Мы обязательно ответим на вопрос — выпускает ли Сбербанк золотые карты МИР.

Плюсы и минусы карты МИР в Сбербанке

Несомненно, Сбербанк, как крупнейший поставщик банковских услуг и монополист в сфере обслуживания государственных и бюджетных организаций, первым присоединился к НПС и начал выпуск пластиковых карт МИР по классическим направлениям (для любых клиентов), и.

Пластиковая карта Classic

В целом, для обычного пользователя МИР ничем не отличается от банковской карты любой другой платежной системы. Карта (включая пенсионную и бюджетную) без проблем выполняет свой основной функционал:

• Ей можно расплачиваться в магазинах (с ресепшеном МИР) и в Интернете;
• Легко привязать личный кабинет Сбербанк онлайн и совершать платежи;
• Можно использовать в банкоматах и ​​терминалах Сбербанка для оплаты услуг, отправки денежных переводов, пополнения или снятия наличных.

Счет карты МИР в Сбербанке можно привязать только к рублям — несомненный минус. Например, Альфа-Банк позволяет привязать МИР в личном кабинете к любому счету, открытому в валюте (евро/доллары), даже если карта выпущена как рублевая. Перепрошивка занимает пару минут.

Стоит отметить, что Сбербанк не поддерживает выпуск как золотых карт МИР (премиум), так и комбинированных с другими платежными системами.

Стоимость пластиковой карты НПС в Сбербанке 750 руб.за первый год службы, 450 за последующие годы. Такой ценник горячо обсуждается пользователями, вызывает возмущение и считается безусловным минусом.

С одной стороны, странно слышать возмущение клиентов Сбербанка, банк никогда не отличался лояльными комиссиями по картам — стоимость обслуживания стандартных Visa и MasterCard идентична МИР. С другой стороны, ценник явно выше, чем у большинства участников NPS.

Для сравнения, классический МИР Банка УРАЛСИБ — 299 рублей в год, Visa и МК — 599 рублей, в Альфа-Банке — карты бесплатно в рамках любых трех пакетов обслуживания (даже самого экономичного). ЮниКредит Банк выпускает и обслуживает пластиковую карту МИР всего за 500 рублей в год.

Но и Сбербанк предлагает не самый высокий ценник. Например, в Газпромбанке все пластиковые карты классической серии (МИР, Visa, MasterCard) обойдутся клиенту в 1000 рублей. в год. Высокая цена ГПБ обусловлена ​​тем, что банк один из немногих предлагает МИР, интегрированный с платежными системами Maestro и JSB. Сбербанк таких опций не предлагает, поэтому у клиентов нет возможности расплачиваться картой за границей — отзывы отмечают это как существенный минус.

Клиенты не имеют претензий к лимитам — 1,5 млн в месяц и 150 тысяч в день — на снятие наличных, 0,5 млн в день — на переводы — ни плюс, ни минус, аналогично другим классическим картам.

Обратите внимание, что при пополнении карты в банкомате Сбербанка в другом регионе (не в регионе ведения картсчета) взимается комиссия в размере 1,25% (от 30 до 1000 рублей).

Карту можно получить с 14 лет, срок действия 5 лет. Дополнительных карт к основной не предусмотрено.

Долгожданным преимуществом карты стало внедрение системы бесконтактных платежей, теперь такая функция есть и у МИР от Сбербанка. Многие покупатели отмечают в качестве плюса подключение к бонусной программе Спасибо.

Карточка пенсионных накоплений

Наименее безболезненно обязательную смену банковских карт, в отличие от бюджетников, перенесли граждане пенсионного возраста. Ничего не изменилось в их условиях обслуживания.Единственным недостатком является то, что пока не во всех привычных местах принимают к оплате карту.

Пенсия МИР выдается и обслуживается бесплатно — плюс. На остаток картсчета начисляется 3,5% годовых – еще один плюс. Дополнительным преимуществом является бонусная программа «Спасибо», к которой подключены любые карты Сбербанка, в т.ч. пансионат МИР.

Небольшой минус платная СМС — услуга — 30 руб/мес по истечении льготного периода(2 мес). Чуть меньше и лимиты по пенсионным картам- 0. 5 миллионов рублей в месяц и 50 тысяч рублей. в сутки за снятие наличных.

В остальном все тарифы, действующие на классический пластик МИР, действуют и на пенсионный.

Выдает ли Сбербанк золотой МИР

Еще раз подчеркнем, что Сбербанк не выпускает золотую карту МИР. На официальном сайте платежной системы заявлено всего три вида — дебетовая, классическая, премиальная http://mironline.ru/card/.

По логике, золотая карта — тот же премиум.Его выпуск осуществляют около 10 банков, среди которых Запсикомбанк, Промсвязьбанк (в рамках приват-банкинга), Саровбизнесбанк и другие. Полный список банка-эмитента премиальных и золотых МИР доступен по адресу http://news.mironline.ru/news/massmedia/2016/393/.

Заключение

Пластиковая карта МИР от Сбербанка – хорошая альтернатива зарубежным платежным системам. У карты много плюсов и минусов. Он предоставляет меньшую свободу действий, чем обычные аналоги, в то же время надежно защищает своего владельца от возможных технических сбоев, связанных с геополитической обстановкой, — именно этот фактор инициировал его разработку. Для любителей патриотизма и новых граждан нашей страны разработчики указали, что карта МИР стала единственной возможностью для жителей Крыма не лишиться социальной и бюджетной поддержки Новой Родины как главного плюса.

Безопасность | Стеклянная дверь

Пожалуйста, подождите, пока мы проверим, что вы реальный человек. Ваш контент появится в ближайшее время. Если вы продолжаете видеть это сообщение, отправьте электронное письмо чтобы сообщить нам, что у вас возникли проблемы.

Veuillez терпеливейший кулон Que Nous vérifions Que Vous êtes une personne réelle.Votre contenu s’affichera bientôt. Si vous continuez à voir ce сообщение, связаться с нами по адресу Pour nous faire part du problème.

Bitte warten Sie, während wir überprüfen, dass Sie wirklich ein Mensch sind. Ихр Inhalt wird в Kürze angezeigt. Wenn Sie weiterhin diese Meldung erhalten, Информировать Sie uns darüber bitte по электронной почте и .

Эвен Гедульд А.У.Б. terwijl мы verifiëren u een человек согнуты. Uw содержание wordt бинненкорт вергегевен.Als u dit bericht blijft zien, stuur dan een электронная почта naar om ons te informeren по поводу ваших проблем.

Espera mientras verificamos Que eres una persona real. Tu contenido se sostrará кратко. Si continúas recibiendo este mensaje, информация о проблемах enviando электронная коррекция .

Espera mientras verificamos Que eres una persona real. Tu contenido aparecerá en краткий Si continúas viendo este mensaje, envía un correo electronico a пункт informarnos Que Tienes Problemas.

Aguarde enquanto confirmamos que você é uma pessoa de verdade. Сеу контеудо será exibido em breve. Caso continue recebendo esta mensagem, envie um e-mail para Para Nos Informar Sobre O Problema.

Attendi mentre verificiamo che sei una persona reale. Il tuo contenuto verra кратко визуализировать. Se continui a visualizzare questo message, invia удалить все сообщения по электронной почте indirizzo для информирования о проблеме.

Пожалуйста, включите Cookies и перезагрузите страницу.

Этот процесс выполняется автоматически. Вскоре ваш браузер перенаправит вас на запрошенный вами контент.

Пожалуйста, подождите 5 секунд…

Перенаправление…

Код: CF-102/6da3bdeeae7d54cf

Latham & Watkins LLP — Глобальный каталог

Елизавета Бачеева, советник московского офиса Latham & Watkins. В первую очередь она консультирует клиентов по финансовым сделкам, таким как синдицированное кредитование, проектное финансирование и финансирование недвижимости, а также секьюритизация, финансовая реструктуризация и выпуск государственных долговых обязательств.Г-жа Бачеева имеет обширный опыт представления интересов как организаторов, так и заемщиков в сложных трансграничных сделках и консультирования по различным аспектам финансового и банковского регулирования.

Chambers Europe 2021 признал г-жу Бачееву перспективным юристом в области банковского дела и финансов.

Представительский опыт г-жи Бачеевой включает консультирование:

• Сбербанк и ВЭБ.РФ в отношении сделки проектного финансирования разработки Zn-Cu-Pb рудника «Корбалиха» Строительство и реконструкция Рубцовской обогатительной фабрики для группы Уральская горно-металлургическая компания
• ВТБ в отношении проектного финансирования в связи с реконструкцией Заинской электростанции, расположенной в Татарстане, Россия
• Газпромбанк по ряду механизмов предоплаты, организованных для трейдеров из ЕС
• Сбербанк в качестве кредитора и организатора кредита на сумму 2 миллиарда долларов США, обеспеченного акциями холдинговой компании крупной российской промышленной группы
• Альфа-Банк и Открытие в отношении синдицированного двухтраншевого срочного кредита, предоставленного Амстердамскому торговому банку
• Газпромбанк в связи с финансированием приобретения крупного трейдера сырой нефтью и нефтепродуктами
• Газпромбанк как основной кредитор в отношении реструктуризации долга Мечела
• Газпромбанк о финансировании проекта в связи со строительством животноводческой фермы в России
• Российская региональная телекоммуникационная компания в связи с приобретением (и соответствующим финансированием приобретения) крупного российского оператора связи
• Комитет кредиторов при реструктуризации государственного долга Potok8 на сумму 480 млн долларов США
• Кредитор в связи с изменением и переформулировкой срочной кредитной линии для компании в секторе удобрений
• Газпромбанк и Газпромбанк (Швейцария) Лтд в качестве уполномоченных ведущих организаторов в отношении обеспеченного финансирования приобретения на сумму 240 млн долларов США, предоставленного O1 Properties для целей приобретения у Capital Group более 40 000 м2 офисных помещений в БЦ «Цветная легенда»
• ВТБ Капитал, ВТБ и Альфа-Банк в качестве участников синдиката в отношении залогового кредита, предоставленного РЕСО-Лизинг, крупной российской лизинговой компании, для пополнения оборотного капитала
• Райффайзен Банк в связи с секьюритизацией ипотечного кредита на сумму 5 млрд рублей для Райффайзен Банка Россия
• Ренессанс Капитал в связи с секьюритизацией потребительских кредитов Пойдем! Банк

Развитие искусственного интеллекта в России: задачи и реальность — Московский Центр Карнеги

Даже если развитие ИИ станет высшим приоритетом России, у Москвы нет шансов догнать Вашингтон и Пекин в этой области. Однако при благоприятных условиях Россия вполне способна стать серьезным игроком и даже локальным лидером в некоторых областях.

Руководство России уже несколько лет уделяет пристальное внимание технологиям искусственного интеллекта (ИИ). Президент Владимир Путин неоднократно говорил, что лидер в области ИИ станет «хозяином мира». Однако до недавнего времени Россия оставалась практически единственной крупной страной, не имеющей собственной стратегии развития ИИ.

Ситуация изменилась в октябре 2019 года, когда в стране была принята давно обсуждаемая Национальная стратегия развития искусственного интеллекта до 2030 года. Одной из движущих сил этой стратегии был президент Сбербанка Герман Греф. Государственный банк также разработал дорожную карту развития ИИ в России и координировал создание стратегии развития ИИ в России, которая в значительной степени носит корпоративный характер с участием интернет-гигантов «Яндекс» и Mail.ru Group, а также энергетической компании «Газпром нефть».

Эти же компании вместе с МТС и присоединившимся позже Российским фондом прямых инвестиций сформировали структуру, известную как Альянс AI Russia, задачей которой является продвижение российских технологий на основе искусственного интеллекта. Альянс был создан 9 ноября 2019 года на конференции AI Journey, на которой присутствовал Путин. Новая структура должна лоббировать более простые процедуры внедрения технологий ИИ, а также участие бизнеса в двух направлениях: развитие беспилотного транспорта и законодательство, касающееся промышленных и персональных данных.

Ожидается, что альянс будет координировать усилия деловых и научных кругов для достижения целей, изложенных в национальной стратегии искусственного интеллекта. Таким образом, можно сделать вывод, что движущей силой развития российских технологий искусственного интеллекта в ближайшем будущем будет коммерческая — и это будут крупные ИТ-компании, а не стартапы.

Российское правительство финансирует отраслевые проекты — довольно щедро по российским меркам, — что свидетельствует о высоком приоритете этой области. Применение ИИ в военной промышленности, в которой традиционно сильны позиции России, является предметом особого внимания.

Тем не менее, маловероятно, что Россия станет лидером в развитии ИИ, как указано в национальной стратегии, из-за ее текущего отставания от ведущих технологических держав, а также некоторых других факторов, таких как небольшой рынок венчурных инвестиций . Более вероятно успешное развитие конкретных областей ИИ, и Россия может стать локальным лидером в этих областях.

На международной арене Россия выступает против запрета летальных автономных систем вооружения (АССО) и военного использования ИИ, но ведет диалог с другими государствами и субъектами и поддерживает формулирование четких универсальных правил и этических норм.

Приоритеты России

В национальной стратегии выделяются два определяющих временных рубежа развития ИИ в России: 2024 г., когда Россия, как ожидается, значительно улучшит свои позиции в этой области, и 2030 г., когда она должна ликвидировать отставание от развитых стран и выйти на глобальные лидерские роли в определенных областях, связанных с ИИ. Согласно документу, ключевыми приоритетами развития ИИ в России являются увеличение количества субъектов, занимающихся технологическими инновациями, на 50 процентов, а также создание высокопроизводительного экспортно-ориентированного сектора, оснащенного современными технологиями, в ключевых отраслях, прежде всего в обрабатывающей промышленности и сельском хозяйстве.

Стратегия в значительной степени ориентирована на поддержку как государственных, так и частных научных исследований. Ожидается, что к 2024 году цитируемость российских научных публикаций в области ИИ, а также количество патентов и прикладных технологических решений, зарегистрированных и разработанных российскими учеными, значительно возрастут.Правительство также работает над пересмотром существующих правовых норм, чтобы упростить разработку и внедрение технологий на основе ИИ (например, беспилотный транспорт). В документе подчеркивается необходимость международного сотрудничества России по вопросам стандартизации и сертификации продукции на основе ИИ.

Еще одним направлением стратегии является важность подготовки специалистов по искусственному интеллекту. Помимо привлечения иностранных специалистов, документ предлагает внедрить образовательные модули по ИИ на всех уровнях образования, а также создать соответствующие программы повышения квалификации и профессиональной переподготовки.Особое внимание уделяется математическому и естественнонаучному образованию и его интеграции с гуманитарными науками. Согласно стратегии, к 2024 году количество российских специалистов по искусственному интеллекту должно значительно вырасти, а российские вузы должны приобрести образовательные программы мирового уровня, которые позволят восполнить нехватку кадров.

Российская стратегия также делает упор на отечественную разработку программного обеспечения на основе ИИ, создание библиотек ИИ с открытым исходным кодом, улучшение доступа к данным и их качества, а также улучшение аппаратного обеспечения для проектов ИИ.

Что касается военных объектов, то в документе они определяются исключительно с точки зрения «обеспечения национальной безопасности». Но общая стратегия явно благоприятствует коммерческому использованию ИИ.

Текущие оценки

В отличие от Китая и США, Россия не является мировым лидером в области технологий искусственного интеллекта. Хотя в стратегии указано, что «Российская Федерация обладает значительным потенциалом для того, чтобы стать одним из мировых лидеров в области разработки и использования технологий искусственного интеллекта», маловероятно, что страна сможет достичь этой цели в краткосрочной и среднесрочной перспективе.Тем не менее, определенные области разработки и применения ИИ существуют; Россия имеет там сильные позиции и может добиться успеха в будущем. Место России в гонке технологий искусственного интеллекта установить сложно, поскольку современные международные рейтинги используют разные методологии. Многие из них вообще не указывают Россию, что неудивительно, поскольку до ноября 2019 года в стране отсутствовала официальная стратегия развития ИИ.

По отдельным технологическим показателям, связанным с ИИ, в России всего три суперкомпьютера, входящих в число 500 самых мощных компьютеров мира, например, в Китае — 228, в США — 117, в Японии — 29.

В то же время в России неплохо обстоят дела с информационным образованием, в том числе с машинным обучением. Шестнадцать российских университетов, предлагающих эту специальность, вошли в список 684 лучших учебных заведений мира по версии World University Rankings 2019. Однако только два российских вуза — МГУ и Санкт-Петербургский ИТМО (Информационные технологии, механика и оптика) — попали в первую сотню.

Количество стартапов в области искусственного интеллекта в той или иной стране также является ключевым показателем ее прогресса в этой области.Согласно статистике TRAXCN, в настоящее время в России насчитывается 168 ИИ-стартапов по сравнению с 6903 в США и 1013 в Китае. Эти оценки кажутся несколько преувеличенными, так как в список включены «стартапы» двадцати- и тридцатилетней давности, но все же они позволяют оценить более широкую картину состояния рынков венчурных инвестиций в отношении ИИ. . Отчасти небольшое количество российских ИИ-стартапов можно объяснить доминированием в этой сфере устоявшихся компаний. Именно это отличает Россию от большинства других развитых технологических держав. Согласно предложенной Россией дорожной карте искусственного интеллекта, в стране насчитывается 400 компаний, работающих над разработкой искусственного интеллекта.

Военное применение

Международные рейтинги явно не включают военные программы, однако военная наука и оборонная промышленность уже много лет являются локомотивами развития российской техники. Сложно оценить масштабы использования ИИ в военном секторе из-за засекреченного характера таких проектов.Тем не менее, публичные заявления представителей российского правительства позволяют сделать определенные выводы. Представители Минобороны и другие правительственные чиновники неоднократно заявляли, что российские Вооруженные Силы могут похвастаться полной линейкой вооружений на основе ИИ, таких как беспилотные летательные аппараты, истребители и подводные роботы.

В своем обращении к Федеральному Собранию 1 марта 2018 года Путин заявил, что Россия разработала беспилотный глубоководный аппарат, способный совершать дальние путешествия и нести ядерное оружие. Эти автономные транспортные средства, получившие название «Посейдон», должны поступить на вооружение ВМФ России к 2027 году.

В том же месяце министр обороны Сергей Шойгу призвал военных и гражданских ученых объединить свои усилия в работе над технологиями искусственного интеллекта, «разработка которых необходима для парирования возможных угроз технологической и экономической безопасности России». Шойгу выступил на первой конференции «Искусственный интеллект: проблемы и пути решения», которая прошла в Минобороны.Российские инвестиции в военные приложения ИИ оценить сложно, но можно перечислить некоторые аффилированные с Минобороны структуры, которые занимаются этими вопросами.

Государственная корпорация «Ростех» признала, что ряд ее дочерних компаний — концерны «Калашников» и «Техмаш», холдинг «Высокоточные системы» и компания «ЦНИИТочМаш» — занимаются разработкой оружия, связанного с искусственным интеллектом. Техмаш, например, уже несколько лет внедряет ИИ в производимые им системы залпового огня. В своем выступлении на коллегии Минобороны в декабре 2019 года Путин сказал: «Работизированные комплексы и беспилотные летательные аппараты активно внедряются и используются в боевой подготовке, что резко повышает возможности вооруженных частей и подразделений».

В Сирии активно проходят испытания новых образцов вооружения и техники. Еще в 2016 году Минобороны намекало на использование там беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для контроля за соблюдением режима прекращения огня. В течение следующих нескольких лет в небо Сирии поднялись как серийные модели БПЛА, такие как «Орлан-10» и «Форпост», так и опытные образцы, такие как средневысотный БПЛА большой продолжительности полета «Орион», потенциально способный нести вооружение.Автономные летательные аппараты — одно из самых перспективных направлений внедрения ИИ и его военного применения. Точное количество БПЛА на вооружении российской армии неизвестно, но начальник управления Генштаба России по развитию БПЛА генерал-майор Александр Новиков оценил его в более чем 1900 единиц в 2018 году, и с тех пор их количество, вероятно, увеличилось. . В августе 2019 года Минобороны опубликовало видео первого полета тяжелого боевого БПЛА С-70 «Охотник-Б» разработки ОКБ Сухого.«Охотник» (название которого переводится как «охотник»), вероятно, способен нести вооружение и поражать как воздушные, так и наземные цели.

В апреле 2020 года Минобороны объявило закрытый конкурс на сумму до 387 751 000 рублей (5,3 млн долларов США) на выполнение научного проекта «Исследования по созданию экспериментальной модели разработки, обучения и внедрения нейронных сетей для искусственного интеллекта нового поколения». военные комплексы» (кодовое название «Каштан»). Кроме того, в четвертом квартале 2020 года в южном городе Анапе планируется завершить строительство военно-инновационного технополиса «Эра».Он будет специализироваться на робототехнике, искусственном интеллекте, информационной безопасности и суперкомпьютерах.

Таким образом, военный сектор является одним из самых сильных в плане развития российских технологий искусственного интеллекта. Роджер Макдермотт из Jamestown Foundation считает, что с точки зрения скорости принятия решений новые российские информационные системы боевого управления на основе искусственного интеллекта, которые были продемонстрированы в ходе стратегических учений «Центр-2019», дают российским военным стратегическое преимущество перед вооруженными силами НАТО.

Вспомогательные инструменты

Согласно предложенной дорожной карте ИИ, подготовленной Сбербанком по госконтракту, Россия до 2024 года планирует потратить на развитие ИИ 244 млрд рублей.Почти половину этой суммы планирует инвестировать сам Сбербанк: 112 млрд руб., еще 91 млрд руб. поступит из федерального бюджета. Российский фонд прямых инвестиций (РФПИ) также хочет принять участие в проекте.

Также есть предложение создать новый федеральный проект ИИ на 120 млрд рублей в рамках нацпрограммы «Цифровая экономика» (дорожная карта также выполнена в рамках этой программы, правда, в рамках проекта «Цифровые технологии»). Проект искусственного интеллекта также был разработан Сбербанком и должен курироваться Минэкономразвития.Другими словами, с инструментами развития ИИ в России сейчас некоторая неразбериха.

В ноябре 2019 года РФПИ сообщил, что привлек 2 миллиарда долларов внутренних и международных инвестиций в российские компании, использующие ИИ. РФПИ также возьмется за вывод этих компаний на международные рынки. По сообщениям некоторых СМИ, фонд вложит часть своих денег в создание Института искусственного интеллекта в МГУ.

Такие объемы инвестиций уникальны для российской науки.Но насколько они значимы в глобальном масштабе? Это, безусловно, намного меньше, чем лидеры технологической гонки тратят на ИИ. Китай ежегодно инвестирует в ИИ десятки миллиардов долларов, в том числе на региональном уровне. Только Пекин планирует инвестировать 2,1 миллиарда долларов в индустриальный парк ИИ, а Тяньцзинь рассматривает возможность создания фонда развития ИИ на 16 миллиардов долларов. В свою очередь, правительство США выделило 4,9 миллиарда долларов на исследования в области ИИ в 2020 году. Венчурные инвесторы вложили еще больше, вложив более 8 миллиардов долларов в стартапы в области ИИ только в 2018 году.

Тем не менее, бюджет российской дорожной карты вполне сопоставим с тем, что другие технологически развитые страны тратят на развитие ИИ. Великобритания, например, объявила о планах в 2018 году инвестировать 1 миллиард фунтов (1,3 миллиарда долларов) в разработку ИИ, а Германия инвестирует 3 миллиарда евро (3,3 миллиарда долларов) до 2025 года. Предполагается, что частные инвесторы внесут аналогичные суммы.

Российское правительство и российские технологические гиганты прилагают значительные усилия для преодоления разрыва между Россией и ведущими странами в области развития ИИ.В феврале 2020 года Путин одобрил идею создания сети суперкомпьютеров и вычислительных центров второго уровня в крупных городах по всей стране.

России уже удалось добиться значительных успехов в этой области. В конце 2018 года в Сколковском институте науки и технологий (Сколтех) был запущен первый энергоэффективный суперкомпьютер Zhores с петафлопсной производительностью. Он специально разработан для решения задач машинного обучения и моделирования на основе данных. Ожидается, что в ближайшем будущем его производительность увеличится до 2–3 петафлопс в секунду, что поставит его в один ряд с 500 лучшими суперкомпьютерами мира.Через год Сбербанк запустил свой суперкомпьютер Christofari. Разработанный специально для работы с алгоритмами ИИ, Christofari имеет эффективную производительность около 6,7 петафлопс в секунду, что делает его самым мощным в России и двадцать девятым по мощности в мире на момент запуска.

Сбербанк и РФПИ также намерены инвестировать значительные средства в развитие российского ПО. Кроме того, в планах государства развитие системы грантов, внедрение новых образовательных программ в области ИИ, включение курсов обучения ИИ в школьную программу.В результате количество российских публикаций на конференциях по искусственному интеллекту высшего уровня, как ожидается, увеличится с 30 в 2018 г. до 500 в 2030 г., а количество специалистов по искусственному интеллекту, подготовленных по программам высшего и дополнительного образования, увеличится с 650 до 6000 в течение тот же период.

Российские предприятия готовы внедрить технологии ИИ на практике, что даст России конкурентное преимущество. Microsoft назвала Россию мировым лидером по активному внедрению ИИ в бизнес. Согласно его исследованию, 30% российских компаний активно внедряют ИИ: это самый высокий показатель среди всех исследованных стран по сравнению со средним показателем 22.3 процента.

Российские компании также активно участвуют в разработке технологий искусственного интеллекта. Например, они находятся в авангарде разработки беспилотных транспортных средств. Хотя позиция России в Индексе готовности автономных транспортных средств все еще достаточно слаба (в 2019 году она занимала 22 место из 25), Россия активно развивает это направление с помощью ряда компаний и организаций, в том числе интернет-гиганта Яндекс, грузовик КАМАЗ производителя, разработчика беспилотных автомобилей StarLine, Центрального научно-исследовательского автомобильного и автомобильного двигателестроительного института (НАМИ) и Московского автомобильно-дорожного строительного университета (МАДИ).

беспилотных автомобиля прошли испытания на дорогах Москвы и Республики Татарстан с 2019 года, а в марте 2020 года эксперимент расширили еще на одиннадцать регионов. В конце февраля 2020 года в Госдуму был внесен законопроект об использовании автономных транспортных средств на дорогах общего пользования. «Яндекс», «Ростелеком», МТС и другие компании направили письма в министерства иностранных дел, транспорта и юстиции с просьбой приостановить действие некоторых положений Венской конвенции о дорожном движении, препятствующих внедрению беспилотных транспортных средств.Полная легализация автономных транспортных средств станет серьезным толчком для развития отрасли беспилотного транспорта в России.

Российские технологии искусственного интеллекта, таким образом, развиваются ускоренными темпами, во многом благодаря большему вниманию, которое сейчас уделяют этому сектору российское правительство и крупные технологические корпорации. Хотя государственные инвестиции и гранты не могут адекватно заменить венчурные инвестиции, у России есть возможность значительно улучшить свои позиции в гонке ИИ.

Международное сотрудничество

Россия считает преждевременным обсуждать ограничения военного применения ИИ на международном уровне, мотивируя свою позицию отсутствием общепринятой терминологии и отсутствием летальных автономных систем вооружения (АССО). Отчасти это связано с тем, что Россия считает себя одним из лидеров в разработке искусственного интеллекта и робототехники. Аналогичную позицию занимают многие страны, приступившие к реализации успешных проектов LAWS, — США, Израиль, Великобритания и другие.

Сегодня основным форумом, регулирующим ИИ, является ООН. С 2017 года специально созданная группа государственных экспертов (ГГЭ) обсуждает вопросы ПРАВО в контексте Конвенции о негуманном оружии. В прошлом подобные форматы обсуждения приводили к запрету кассетных бомб, напалма, ослепляющего лазерного оружия и противопехотных мин. Россию в ГПЭ представляют представители министерств иностранных дел, обороны и экономического развития.

Тридцать стран в настоящее время настаивают на ограничениях на разработку и использование АСОЛД. Официальная позиция России заключается в том, что «работа над определением и основными функциями должна ориентироваться, главным образом, на конечную цель обсуждения АССО — т. е. изучить возможности наиболее адекватного применения этого вида оружия в будущем и поддержания должного уровня контроля над ним со стороны человека». . При этом конкретные формы и методы такого контроля должны оставаться на усмотрение государств». Российские официальные лица подчеркивают, что работа ГПЭ не должна «нарушать баланс между гуманитарными заботами и интересами оборонной безопасности государств-участников.”

Еще одной международной площадкой для обсуждения проблематики ИИ является ЮНЕСКО, в которой с марта 2020 года действует специальная группа экспертов, работающая над формулированием глобальных стандартов и рекомендаций по этике ИИ. Россию в группе представляет профессор Максим Федоров, директор Центра вычислительной и наукоемкой обработки данных Сколтеха. Группа планирует собираться до августа 2020 года, и ожидается, что к этому времени она выработает международно применимые рекомендации по формулированию этических принципов разработки и использования ИИ.

Комитет по искусственному интеллекту при Комиссии Российской Федерации по делам ЮНЕСКО призван закрепить позицию России по данному вопросу. Этот комитет возглавляет Александр Кулешов, глава Сколтеха, член Российской академии наук. На его первой сессии состоялось обсуждение различий в глобальном понимании этики ИИ, на котором Федоров сказал: «Нам нужно перейти от полярности к международному сотрудничеству».

В целом Россия выступает за развитие международного сотрудничества в области ИИ и формирование универсальных и правовых норм в этой сфере.Что касается позиции России в отношении возможного запрета АСЛУ, то она исходит из усилий по лоббированию интересов отечественного оборонно-промышленного комплекса и соответствует поведению большинства стран-производителей беспилотной техники.

На сегодняшний день Россию нельзя назвать лидером в гонке ИИ. Даже если развитие ИИ станет высшим приоритетом России, у Москвы практически нет шансов догнать Вашингтон и Пекин в этой области. Тем не менее разумное инвестирование и использование конкурентных преимуществ страны, таких как высококвалифицированные компьютерные специалисты и крупные отечественные ИТ-компании, могут дать результаты в среднесрочной и долгосрочной перспективе.Позиции России традиционно сильны в военном секторе, но возможно и успешное развитие других секторов, связанных с ИИ. При благоприятных условиях Россия вполне способна стать серьезным игроком и даже локальным лидером в отдельных сферах.

Автор:

• Николай Маркоткин
• Елена Черненко

Руководство Data Scientist по прогнозированию цен на жилье в России

Сбербанк Российский рынок жилья

Конкурс Kaggle по прогнозированию цен на недвижимость в России

Автор Хасиб Дуррани , Чен Трильник и Джек Йип

Введение

В мае 2017 года Сбербанк, старейший и крупнейший банк России, предложил специалистам по данным на Kaggle разработать лучшие модели машинного обучения для оценки цен на жилье для своих клиентов, в том числе потребителей и застройщиков, желающих купить недвижимость, инвестировать в нее или арендовать ее. .В этом сообщении в блоге описывается сквозной процесс того, как мы решали эту проблему.

О данных

Предоставляемые наборы данных состоят из обучающего набора, тестового набора и файла, содержащего исторические макроэкономические показатели.

• Учебный набор содержит около 21 тыс. операций с недвижимостью за период с августа 2011 г. по июнь 2015 г., а также информацию, относящуюся к недвижимости. Этот набор также включает в себя цену, по которой имущество было продано.
• Тестовый набор содержит около 7 000 транзакций с недвижимостью за период с июля 2015 года по май 2016 года, а также информацию, относящуюся к недвижимости. Этот набор не включает цену, по которой имущество было продано.
• Макроэкономические данные охватывают период с января 2010 г. по октябрь 2016 г.
• Всего имеется около 400 признаков или предикторов.

Наборы данных для обучения и тестирования охватывают период с 2011 по 2016 год.

Рабочий процесс проекта

Как и в случае любого командного проекта, определение рабочего процесса проекта было жизненно важным для своевременного выполнения проекта, поскольку нам дали всего две недели на завершение проекта.Картина в целом позволила нам получить общее представление о движущихся частях и помогла нам правильно спланировать время.

Рабочий процесс нашего проекта можно разбить на три основные части: 1) оценка данных, 2) подготовка модели и 3) подбор модели. Этот пост в блоге будет следовать общему потоку, изображенному на иллюстрации ниже.

Рабочий процесс проекта был жизненно важен для того, чтобы мы не сбились с пути в условиях двухнедельного ограничения.

Подход к проблеме

Учитывая сжатые сроки, нам пришлось ограничить объем проекта тем, что мы реально можем выполнить.Мы согласились с тем, что наша главная цель — узнать как можно больше и применить то, что мы узнали в классе. Для этого мы решили сделать следующее:

• Сосредоточьтесь на применении модели множественной линейной регрессии и Gradient Boosting , а также уделите некоторое время XGBoost в целях обучения (XGBoost — относительно новый метод машинного обучения, и его часто выбирают для выиграть соревнования Kaggle).
• Проводите больше времени, работая и учась вместе в команде, а не работая поодиночке.Это означало, что у каждого из нас есть возможность работать в каждой из областей в проектном пайплайне. Хотя это не отражает быстро меняющуюся среду реального мира, мы считаем, что это может помочь нам лучше изучить процесс обработки данных.

Понимание российской экономики (2011-2016 гг.)

Чтобы лучше прогнозировать цены на жилье в России, нам сначала нужно понять, как экономические силы влияют на российскую экономику, поскольку они напрямую влияют на спрос и предложение на рынке жилья.

Чтобы понять, как лучше всего применить макроэкономические характеристики в наших моделях, мы провели исследование крупнейших экономических факторов России, а также любых событий, которые могли повлиять на экономику России в течение периода времени набора данных (т. е. с 2011 по 2016 год). Наши результаты показывают, что:

Эти два фактора инициировали «снежный ком». негативное влияние на следующие базовые экономические показатели:  

• Российский рубль
• Индекс Российской Торговой Системы (Индекс РТС)
• Торговый баланс России

Метки для графика: Синий — Индекс РТС, Зеленый — Мировая цена на нефть, Фиолетовый — Курс доллара к рублю,   Красный — Торговый баланс России

Неудовлетворительная российская экономика продемонстрировала ряд изменений в макроэкономических показателях России, включая, но не ограничиваясь:

• Значительное повышение индекса потребительских цен (ИПЦ) в России
• Ухудшение роста заработной платы и уровня безработицы
• Снижение валового внутреннего продукта (ВВП)

Изменение этих показателей привело нас к пониманию того, что России грозит финансовый кризис.

Первая диаграмма измеряет ИПЦ, вторая диаграмма измеряет рост ВВП, а третья диаграмма измеряет уровень безработицы (синий) и рост заработной платы (красный)

Продолжая изучать набор макроэкономических данных, мы смогли дополнительно подтвердить финансовый кризис в России. Мы заметили, что Центральный банк России увеличил ставку по банковским депозитам более чем на 100% в 2014 году, пытаясь обеспечить стабильность российской экономики и российского рубля.

На приведенной выше диаграмме красные точки данных представляют ставки по банковским депозитам, а синие точки данных представляют ставки по ипотечным кредитам.

Затем мы посмотрели, как повлияет действие российского Центрального банка на российский рынок жилья. Повышая ставки по банковским депозитам, Центральный банк России призвал потребителей хранить свои сбережения в банках и свести к минимуму подверженность населения финансовым рискам. Это отчетливо проявилось на российском рынке жилья после повышения депозитных ставок.Мы заметили, что цены на аренду выросли, а рост коммерческих инвестиций в недвижимость снизился в начале 2015 года.

На первом графике выше представлен индекс цен на аренду, а на втором графике показан уровень инвестиций в основные средства.

Этот анализ привел нас к пониманию того, что российская экономика переживает масштабный финансовый кризис, который существенно повлиял на спрос на российском рынке жилья.Это подчеркивает важность использования макроэкономических характеристик в нашей модели машинного обучения для прогнозирования российского рынка жилья.

На рисунке слева показано количество транзакций по типам продуктов. Иллюстрация справа дает более подробное представление той же информации.

Исследовательский анализ данных

Первым шагом к любому проекту по науке о данных является простое исследование и визуализация данных.Поскольку конечной целью этого соревнования является прогнозирование цен, хорошей идеей будет визуализировать ценовые тренды в течение временного промежутка набора обучающих данных. Визуализация ниже показывает среднемесячные цены на недвижимость с течением времени. Мы видим, что средние цены претерпевали колебания в период с 2011 по 2015 год с общим увеличением с течением времени. Однако с июня по декабрь 2012 г. наблюдается заметное снижение.  

Важно иметь в виду, что в эти усредненные цены включены квартиры разной площади; следовательно, более «стандартизированным» показателем цены будет цена за квадратный метр за тот же период времени.Ниже мы видим, что средняя цена за квадратный метр также подвержена колебаниям, хотя общий тренд сильно отличается от предыдущей визуализации.

Набор данных начинается со снижения средней цены за квадратный метр, которая несколько улучшилась с конца 2011 г. до середины 2012 г. Мы снова видим падение цены с июня по декабрь 2012 г.

Некоторые другие атрибуты, которые следует учитывать при оценке цены квартиры, — это размер квартиры и размер здания.

Наша интуиция подсказывает нам, что цена должна быть напрямую связана с размером квартиры, а диаграмма ниже показывает, что медианная цена действительно растет относительно размера квартиры, за исключением «больших» квартир, где медианная цена немного ниже. чем квартиры «Среднего» размера. Такие факторы, как соседство, могут помочь в объяснении этой аномалии.

Цена квартир в зависимости от размера здания показывает аналогичные медианные цены для малоэтажных, средних и высотных зданий.В более крупных зданиях с пометкой «Sky», в которых 40 и более этажей, медианная стоимость квартир несколько выше.

Еще одна интересная переменная, на которую стоит обратить внимание, — это тип транзакции или «тип продукта», упомянутый в наборе данных. Эта особенность данных классифицирует каждую транзакцию как либо Инвестицию, либо покупку, Занимаемую Владельцем. На гистограмме ниже представлена ​​разбивка транзакций по основным подобластям (по частоте) в зависимости от типа продукта.

Эта визуализация ясно показывает, что некоторые районы активно заняты владельцами, а другие очень привлекательны для инвесторов.Если инвестиции приведут к росту цен, эта тенденция будет важна для будущих прогнозов.

Если мы сосредоточимся на операциях, связанных с годом постройки здания на основе типа продукта, мы увидим, что более старые здания, как правило, участвуют в инвестиционных операциях, возможно, из-за более выгодных сделок, в то время как более новые постройки преимущественно заняты владельцами.

Простое исследование и визуализация данных обрисовывает в общих чертах важные соображения при обучении нашей модели машинного обучения.Наша модель должна учитывать факторы, обусловившие падение цен в 2012 году, и научиться предвидеть подобные падения в будущих прогнозах. Модель также должна понимать, что низкие цены привлекают инвесторов, как это видно на примере старых зданий. Однако, если инвестиции приводят к увеличению цены на конкретное здание, модель должна иметь возможность соответствующим образом скорректировать будущие прогнозы для этого здания. Так же. модель должна быть в состоянии предсказать будущие цены для данного района, средняя цена которого с течением времени увеличилась в результате инвестиций.

Выбор функции

Чтобы упростить процесс выбора характеристик, мы подобрали модель XGBoost, содержащую все характеристики жилья (около 290 характеристик), и назвали ее функцией важности характеристик, чтобы определить наиболее важные предикторы цены недвижимости. XGBoost очень эффективен в этом; Подгонка модели заняла менее 10 минут.

На приведенном ниже рисунке XGBoost сортирует каждую из характеристик жилья по ее Fscore, который является мерой переменной важности в его предсказательной способности цены сделки.Среди 20 основных функций, определенных с помощью XGBoost, для дальнейшего ранжирования их важности использовался случайный лес. Метрика %IncMSE была предпочтительнее, чем IncNodePurity, поскольку наша цель состояла в том, чтобы определить функции, которые могут минимизировать среднеквадратические ошибки нашей модели (т. е. повысить предсказуемость).

Чтобы определить, какие макроэкономические характеристики важны, мы объединили цены транзакций в обучающем наборе с макроэкономикой по отметке времени, а затем повторили описанный выше процесс.Ниже представлены 45 лучших функций ранжирования. В этом проекте мы экспериментировали с различными подмножествами этих функций, чтобы они соответствовали нашим моделям.

Разработка характеристик

Часто очень важно создать новые переменные из существующих, чтобы повысить точность прогноза. Разработка признаков может служить цели экстраполяции информации путем разделения переменных для гибкости модели или уменьшения размерности путем объединения переменных для простоты модели.

На приведенном ниже графике показано, что путем усреднения выбранных объектов, связанных с расстоянием, в объект среднего расстояния мы получаем ценовой тренд, аналогичный исходным отдельным объектам.

Для более простых моделей подобласти были ограничены 50 наиболее часто встречающимися, а остальные классифицировались как «другие». Переменная timestamp использовалась для извлечения информации о дате и сезоне в новые переменные, такие как день, месяц, год и время года. Функция размера квартиры, упомянутая ранее во время нашего исследовательского анализа данных, на самом деле была спроектирована с использованием жилой площади квартиры в квадратных метрах для определения размера квартиры.Эта особенность служила очень ценным при вменении недостающих значений количества комнат в квартире. Точно так же размер здания был сгенерирован с использованием максимального количества этажей в данном здании.

Очистка данных

Среди 45 выбранных признаков были скорректированы выбросы и отсутствующие значения, поскольку модели множественной линейной регрессии и повышения градиента не принимают отсутствующие значения.

Ниже приведен список поправок на выбросы и вменения отсутствующих значений.

Коррекция выброса

• Признаки, связанные с Sq: Вменено по среднему значению в пределах подрайона
• Объекты, связанные с расстоянием: рассчитано по среднему значению в пределах подрайона

Вменение пропущенного значения

• Год постройки: определяется наиболее распространенным годом постройки в подразделе
• Num Room: рассчитано по среднему количеству комнат в квартирах аналогичного размера в подзоне
.
• Состояние: рассчитано с использованием года постройки и подрайона  

Выбор модели

Перед подгонкой моделей необходимо понять их сильные и слабые стороны.

Ниже перечислены некоторые плюсы и минусы, которые мы определили, а также связанные библиотеки, используемые для их реализации.

Множественная линейная регрессия (R: lm, Python: statsmodel)

• Плюсы: высокая интерпретируемость, простота реализации
• Минусы: плохо справляется с мультиколлинеарностью (особенно если мы хотим включить большое количество функций из этого набора данных)

Дерево усиления градиента (R: gbm & caret)

• Плюсы: Высокая точность прогнозирования
• Минусы: медленное обучение, большое количество параметров

XGBoost (Питон: xgboost)

• Плюсы: еще более высокая точность прогнозирования, принимает пропущенные значения
• Минусы: относительно быстрое обучение по сравнению с GBM, но большее количество гиперпараметров

Множественная линейная регрессия

Несмотря на то, что мы знали, что модель множественной линейной регрессии не будет работать должным образом, учитывая сложность набора данных и наличие мультиколлинеарности, нам было интересно увидеть ее прогностическую силу.

Мы начали с проверки наличия мультиколлинеарности. На приведенном ниже рисунке зеленые и красные прямоугольники указывают на положительную и отрицательную корреляцию между двумя функциями. Одно из допущений модели множественной линейной регрессии состоит в том, что ее признаки не должны быть коррелированы.

Нарушение мультиколлинеарности

Мы продолжаем изучать другие основные предположения модели множественной линейной регрессии. При изучении диаграмм рассеяния среди предикторов и целевого значения (т.е. цена), очевидно, что многие предикторы не имеют линейной зависимости от переменной отклика. Следующие графики являются одним из многих наборов графиков, исследованных в ходе процесса.

Нарушение линейности

График «Остатки против аппроксимации» не согласуется с предположением о том, что члены ошибок имеют одинаковую дисперсию независимо от того, где они появляются на линии регрессии (т. е. красная линия показывает возрастающую тенденцию).

Нарушение постоянной дисперсии

Нормальный график Q-Q показывает серьезное нарушение нормальности (т.е. стандартизированные остатки сильно отклоняются от нормальной линии).

Нарушение нормальности

График Масштаб-Местоположение показывает нарушение независимых ошибок, поскольку наблюдается, что стандартизированные невязки увеличиваются вместе с увеличением входных переменных

Нарушение независимых ошибок

Несмотря на наблюдаемые нарушения основных предположений множественных моделей линейной регрессии, мы продолжили отправку наших прогнозов, чтобы увидеть, насколько хорошо мы можем набрать.

Наша первая модель A1 была обучена с использованием 12 основных свойств, определенных в процессе выбора признаков. Отправка прогнозов с использованием этой модели дала нам оценку Kaggle 0,39544 в общедоступной таблице лидеров (эта оценка рассчитывается на основе среднеквадратичной логарифмической ошибки). По сути, чем ниже оценка, тем точнее прогнозы модели. Тем не менее, можно «переоценить общедоступную таблицу лидеров», так как оценка в общедоступной таблице лидеров представляет только прогнозы примерно 35% тестового набора.

Модели A2 и A3 были подобраны путем удаления признаков из модели A1, которые показали VIF (факторы инфляции дисперсии) больше 5. Как правило, признаки с VIF больше 5 указывают на то, что среди признаков, используемых в модели, присутствует мультиколлинеарность. Их удаление не помогло улучшить наши оценки Kaggle, поскольку вполне вероятно, что мы удалили функции, которые также важны для прогнозирования цены.

Модели B1, B2 и B3 были обучены функциям из A1 с добавлением выявленных важных макрофункций.Эти модели не улучшили наши оценки Kaggle, вероятно, по причинам, упомянутым ранее.

Модель повышения градиента

Вторым методом машинного обучения, который мы использовали, была модель повышения градиента (GBM), которая представляет собой метод машинного обучения на основе дерева, который надежно справляется с мультиколлинеарностью. Это важно, поскольку мы считаем, что многие функции, представленные в наборе данных, являются важными предикторами цены.

GBM обучаются методом начальной загрузки; каждое дерево создается с использованием информации из предыдущих деревьев.Чтобы избежать чрезмерной подгонки модели к обучающему набору данных, мы использовали перекрестную проверку с пакетом Caret в R. Зная, что эта модель может хорошо справляться со сложностью и мультиколлинеарностью, мы добавили дополнительные функции для первой модели, которую мы подогнали.

В модели A1 мы выбрали 47 функций из исходного набора обучающих данных, что дало нам оценку Kaggle 0,38056. Затем мы хотели проверить, дает ли уменьшение сложности модели лучшие результаты. Мы решили запустить другую модель (A2) всего с 20 функциями.Эта модель работала лучше, чем модель A1.

В модели A3 мы добавили к предыдущей модели 5 макрофункций, которые были выбраны с учетом важности функции XGBoost. Как и ожидалось, функции макроса улучшили наши результаты. Модель дала нам лучший результат Kaggle среди всех моделей повышения градиента, которые мы обучали.

Для каждой из моделей GBM мы использовали перекрестную проверку для настройки параметров (с пакетом Caret от R). Модели GBM в среднем давали нам лучшие результаты прогнозирования по сравнению с моделями множественной линейной регрессии.

XGBoost

Экстремальная форма повышения градиента, XGBoost, является предпочтительным инструментом для соревнований Kaggle из-за точности прогнозов и скорости. Высокая скорость обучения модели является результатом того, что остатки «переходят» в следующее дерево. Тщательный выбор гиперпараметров, таких как скорость обучения и максимальная глубина, дал нам лучший результат прогнозирования Kaggle. Точная настройка гиперпараметров может быть достигнута за счет обширной перекрестной проверки; однако рекомендуется соблюдать осторожность при подборе слишком большого количества параметров, поскольку это может потребовать больших вычислительных затрат и времени. Ниже приведен пример простой перекрестной проверки поиска по сетке.

Прогнозы

В приведенной ниже таблице указаны лучшие общедоступные оценки, полученные нами при использовании каждой из различных моделей, а также используемые функции.

Будущие направления

Это двухнедельное упражнение дало нам возможность на собственном опыте узнать, что значит работать в команде специалистов по обработке и анализу данных. Если бы у нас была роскошь дополнительного времени, мы бы посвятили больше времени разработке новых функций для улучшения прогнозов наших моделей.Это потребует от нас углубления отраслевых знаний о жилищной экономике России.

Подтверждение

Мы благодарим всю команду инструкторов NYCDSA за их руководство во время этого двухнедельного проекта, а также наших коллег из Kaggler, которые опубликовали ядра со своими полезными идеями.

Пост «Руководство специалиста по данным по прогнозированию цен на жилье в России» впервые появился в блоге NYC Data Science Academy.

Российские деньги — все, что вам нужно знать

Во-первых, Российские деньги называются российскими рублями (обозначение: ₽, русский: рубль, код валюты: RUB).Каждый рубль разбит на 100 копеек. Тем не менее, копейки постепенно выводятся из обращения, поскольку 1 рубль эквивалентен 0,015 доллара США.

По номиналу рубли бывают в виде монет номиналом 1, 2, 5, 10 рублей и банкнот номиналом 50, 100, 200, 500, 1000, 2000, 5000. Купюру в 10 рублей можно встретить иногда, но это редкость.

По состоянию на июнь 2020 года текущие обменные курсы:

• 1 доллар США – 68,57 руб.
• 1 евро – 77,79 руб.
• 1 фунт стерлингов – 87,37 руб. На момент написания этой статьи 5000 рублей стоили около 75 долларов.

  Если вы едете в Москву или Санкт-Петербург, широко распространены карты. Особенно в кафе или крупных универмагах. Имейте в виду, однако, что традиционные рынки, как правило, работают на наличной основе.

  Если вы планируете рисковать за пределами крупных городов, вы также должны иметь при себе наличные деньги. Большинство небольших магазинов и продавцов также не принимают карты.

  Стоит ли везти наличные в Россию?

  Короче говоря, вам следует взять с собой небольшую сумму наличными на случай непредвиденных обстоятельств, независимо от того, куда вы отправляетесь. Поскольку в России легче всего обменять основные валюты, я предлагаю вам взять с собой доллары США, фунты стерлингов или евро.

  Кредитные и дебетовые карты сегодня принимаются почти везде в России.В больших городах очень редко можно встретить бизнес, который не принимает карты.

  Поэтому, если это возможно, мы предлагаем платить картой всякий раз, когда у вас есть такая возможность. Нет смысла носить с собой наличные деньги, если они вам не нужны.

  Где обменять деньги в России?

  Обменять деньги в России достаточно просто. Чаще всего обменивают деньги в банке или в пункте обмена валюты на улице. Конечно, самый безопасный вариант — воспользоваться услугами банка, но вы обнаружите, что в небольших пунктах обмена валюты, расположенных вдоль главных улиц Москвы, курс почти всегда лучше.

  В конце 2018 года правительство России запретило использование знаков обмена валюты, которые усеяли улицы Москвы. С тех пор найти лучший пункт обмена денег в Москве стало сложнее. Многие банки предлагают ставки, которые резко отличаются друг от друга, и разница легко может достигать 10-15%.

  Для того, чтобы найти лучший курс, существует множество сайтов (на русском языке), которые показывают курсы во всех банках Москвы. Прежде чем отправиться обменивать деньги, ознакомьтесь со всеми курсами обмена в Москве.

  Если вы идете в один из крупных банков, таких как Сбербанк, Альфабанк, Банк ВТБ или Ситибанк, вы, как правило, даже можете получить помощь с обменом валюты на английском языке.

  Будьте осторожны, пользуясь пунктами обмена валюты, которые есть в России повсюду. Уровень безопасности, как правило, хороший, но есть много условий и мелкого шрифта, связанных с конвертацией денег в этих киосках. Многие из них предлагают хороший курс, только если вы обмениваете 5000 долларов или более, и очень плохой курс, если вы обмениваете всего несколько сотен долларов.

  Если вы не умеете читать и говорить по-русски, мы советуем вам избегать обмена денег в этих киосках. Банки предлагают ставки, которые близки, но вы можете быть уверены, что вас не обдирают. Другая проблема с пунктами обмена валюты заключается в том, что обслуживающий персонал обычно неквалифицированный работник. Они не обязательно пытаются вас обмануть, но они могут совершить ошибку, и если вы сразу этого не осознаете, вы ничего не сможете сделать.

  Если вы планируете взять с собой наличные на время поездки, мы рекомендуем обменивать только небольшую сумму денег в российских аэропортах.Сотрудник по обмену валюты будет иметь больше шансов говорить по-английски в аэропорту, но курсы, как правило, очень плохие. Список и карту всех пунктов обмена валюты в крупнейших аэропортах России вы найдете ниже:

  банкоматов по России

  банкомата по всей России. Если вы не находитесь в сибирской глуши, рядом всегда найдется банкомат. В крупных городах банкоматы есть практически в каждом доме.

  К счастью, в большинстве банкоматов в России есть возможность смены языка на английский.Это делает использование дебетовой карты гораздо более удобным, чем наличные деньги. Просто убедитесь, что вы позвонили поставщику вашей карты, чтобы сообщить им, что вы едете в Россию, чтобы ваша карта не была заблокирована.

  В России, как правило, банкоматы не взимают комиссию за снятие денег в рублях по международной карте. Некоторые банки даже позволяют снимать доллары и евро без каких-либо комиссий. Это означает, что комиссии, получаемые в российских банкоматах, во многом будут зависеть от вашего банка. Убедитесь, что вы проверили комиссию за международный обмен, прежде чем начать использовать свою дебетовую карту.

  Если у вас есть комиссия за международный обмен, вы можете снимать большие суммы (обычно не более 200 долларов США за транзакцию), и это будет дешевле, чем физический обмен вашей валюты.

  Рекомендуем использовать банкоматы крупнейших банков России.

  Вот список банкоматов крупнейших банков:
  Сбербанк
  ВТБ
  Газпромбанк
  Альфа-Банк
  Райффайзен Банк
  Ситибанк
  Кредитный Банк Москвы
  Банк Санкт-Петербург

  Список банкоматов для снятия денег в аэропортах России также можно найти ниже:

  Примечание. Это редкость, но обязательно проверьте банкомат на наличие признаков взлома, прежде чем вставлять в него карту.

  Остались вопросы по русским деньгам? Не стесняйтесь обращаться к нам.

  Platinum Карта Сбербанка: плюсы и минусы

  Сегодня пластиковая карта – это не просто ключ к банковскому счету, а широкие возможности для владельцев. Сбербанк России является несомненным лидером на рынке банковских услуг, кроме того, он признан надежным партнером как для физических, так и для юридических лиц. Банк ежегодно совершенствуется и обновляет линейку предложений, а самым востребованным продуктом являются банковские карты.Рассмотрим, какие возможности дает платиновая карта Сбербанка плюсы и минусы, способы оформления условия обслуживания.

  В первую очередь стоит отметить, что платиновая карта является продуктом высокого уровня, а это значит, что перед выпуском данного продукта следует внимательно изучить условия платиновой карты Сбербанка. Ведь у него есть определенный набор функций и возможностей, и, соответственно, более высокая стоимость. То есть для начала оцените целесообразность его приобретения. К тому же в Сбербанке широкий выбор пластика, среди такого ассортимента каждый потенциальный клиент может выбрать товар, оптимально отвечающий его требованиям и стоимости.

  Сразу стоит сказать о существенном недостатке карты премиум-класса, к которой относится платиновая карта Сбербанка. А именно, это высокая стоимость годового обслуживания. Говоря простыми словами, он подойдет только состоятельным и обеспеченным клиентам.

  Как получить платиновую карту

  Для начала нужно сказать, что платиновые карты это как дебетовые кредитки, это можно оформить в рамках зарплатного проекта. Visa Platinum Сбербанк изготавливается по желанию клиента, срок изготовления до 2-х недель.Кстати, в Сбербанке этот продукт называют картой с большими бонусами.

  Как получить платиновый Рак Банк? Вам необходимо обратиться в любое отделение Сбербанка России лично и подать заявление, для чего необходимо сделать справку о заработной плате и документ о подтверждении. Пластик без кредитного лимита не требует от клиента документов, кроме паспорта и заявления-заявки.

  Если вы желаете оформить кредитную карту, то вам обязательно нужно будет подготовить справку о заработной плате по форме 2-НДФЛ, это условие не распространяется на зарплатных клиентов Сбербанка.По условиям выпуска кредитной карты максимальный лимит до 3 млн рублей, но для каждого конкретного заемщика банк определяет максимальную сумму кредита индивидуально, это зависит от платежеспособности клиента.

  Обращаем Ваше внимание, что Банк выдает кредитную карту по индивидуальному предложению на более выгодных для него условиях.

  Условия обслуживания

  Стоимость годового обслуживания платиновой карты как кредитной, так и дебетовой карты составит 4900 рублей в год или 409 рублей в месяц.Но в то же время пластик дает своему пользователю широкие возможности. Во-первых, больше бонусов благодаря каждой покупке. Во-вторых, скидка на оплату товаров и услуг партнеров банка. Сколько бонусов благодарностей начисляется владельцу пластика:

  • 10% от оплаты топлива на заправках и поездок в Такси Яндекс или Джет;
  • 5% от оплаты в кафе и ресторанах;
  • 1,5% от покупок в супермаркетах

  Обратите внимание, что стоимость одной бонусной благодарности равна одному рублю.

  Карты

  Platinum с кредитным лимитом дают своим владельцам возможность получить заемные средства в размере до трех миллионов рублей. Но, это условие строго индивидуально, максимальная сумма рассчитывается для каждого заемщика отдельно. Процентная ставка от 21% годовых, это в рамках индивидуального предложения, для каждого заемщика процент определяется Банком в зависимости от его платежеспособности. Грейс на карте до 50 дней.

  Преимущества и недостатки

  Начнем обзор с недостатков, как уже упоминалось ранее, основной из них – высокая стоимость обслуживания.Есть один совет для потенциальных клиентов, прежде чем выдавать карту категорий данных, разумно рассчитывайте на свои финансовые возможности. Второй недостаток – это процентная ставка, ведь банк указывает только минимальный порог в 21%, на самом деле он может быть значительно выше.

  Но преимуществ платиновой карты Сбербанка гораздо больше:

  • при очистке данного товара вы получите высокий кредитный лимит, а также возможность не платить банку проценты при соблюдении льготного периода;
  • вместе с пластиком вы получаете доступ к премиальному обслуживанию банка, а именно вам не нужно будет стоять в очередях, все текущие вопросы вы сможете решить с помощью выделенной горячей линии банка, где вам дадут квалифицированные менеджеры быстрая финансовая помощь;
  • у каждого владельца платиновой карты есть персональный менеджер в банке, который всегда будет в курсе ваших проблем и своевременно окажет вам необходимую помощь;
  • клиентам доступны все дистанционные сервисы банка, а именно Сбербанк онлайн мобильное приложение Сбербанк;
  • вы получите скидки и бонусы от компаний партнеров Сбербанка, которых, стоит отметить, довольно много, вы можете посмотреть на официальном сайте;
  • еще одним важным преимуществом является то, что при оплате товара данные карты дают страховку на вашу покупку, выплаты при наступлении страхового случая могут достигать полутора тысяч долларов, однако срок страхования всего 3 месяца;
  • Сбербанк удваивает гарантийный срок на приобретаемые товары при условии, что их стоимость не менее 50$, а общий гарантийный срок не более 2 лет, соответственно покупка должна быть оплачена платиновой картой;
  • клиентов премиального банка могут получить бесплатное обслуживание в медицинской компании International SOS, причем услуга доступна как держателям, так и членам его семьи;
  • Премиум клиентам доступна консьерж-служба, с помощью которой можно дистанционно бронировать отели, машины, столики в ресторанах.

  Преимуществ у этого продукта гораздо больше, чем недостатков. Но можно сделать один вывод, что карта идеальна только для состоятельных клиентов, бизнесменов и путешественников. Именно для них будут нужны и полезны привилегии визы платиновый Сбербанк.

  Другие условия

  Сбербанк Платинум Карта Это идеальный вариант для клиентов, которые часто выезжают за границу. С его помощью вы сможете расплачиваться в любой стране мира, где принимаете карты платежной системы виза и в любой валюте, конвертация осуществляется автоматически по тарифу банка на момент совершения операции.Кроме того, держатель может снимать наличные в банкоматах филиалов Сбербанка за рубежом на столь же выгодных условиях. А именно 1,25% от суммы.

  Обратите внимание, что к основной дебетовой карте может быть выпущено до 3-х дополнительных, владелец премиального пластика может иметь ребенка от 7 лет, но счет будет общий, а это значит, что клиент может установить лимит на ежемесячные траты.