Институциональным партнерам

Инфраструктура
управления качеством инвестиционного капитала

Путь к Регтех
Антимисселинг
Качество рынков
SLM и API-First ядро
Драйвер роста LTV

Методология оценки навыков и профилирования (Skill Score™) на базе когнитивных моделей и предиктивной аналитики, как интеллектуальная альтернатива формальному тестированию.

Подать заявку
на участие в пилоте

Незащищенный инвестор
— уязвимость инфраструктуры

Текущая модель взаимодействия участников фондового рынка достигла предела эффективности и сталкивается с вызовами, ограничивающими защиту и потенциал сбережения и роста частного капитала, прибыль участников рынка и инвестиционный суверенитет государства.

1. Институциональный скачок

За 10 лет биржи, брокеры и регуляторы создали системы защиты мирового уровня. Инфраструктура стала сверхскоростной и технологичной.

2. Эволюция угроз и агрессии

Маркетинговые триггеры, HFT-алгоритмы и методы манипуляций и социальной инженерии развились еще быстрее. Рынок превратился в среду сверхвысокого давления на инвестора.

3. Технологическое неравенство

Институты и «угрозы» копят опыт десятилетиями, но каждое поколение инвесторов начинает с нуля. Этот «разрыв памяти» создает несправедливое преимущество над человеком: инвестор всегда безоружен перед прогрессом технологий влияния.

4. Точка системного сбоя

Институты развиваются через накопление опыта, инвесторы — через его циклическую утрату, начиная с нуля в каждом поколении. Незащищенный инвестор является «уязвимостью» системы. Через его ошибки, панику и манипулируемость наносится удар по всем: от прибыли брокеров и бирж до устойчивости госсистемы.

Развитие инвестора
— фундамент его защиты

При наличии несправедливого преимущества над инвестором, самый эффективный способ его защиты — это быстрое развитие с использованием технологий для сохранения и передачи «коллективной памяти».

Динамическое профилирование и адаптивный риск контроль — это «умное зеркало», а не «рельсы». Наш подход заключается в переходе от ограничений и борьбы с уязвимостями инвесторов к развитию их осознанности и передаче «коллективной памяти».

1. Анализ следа

Система оценивает не правильность ответа, а архитектуру принятия решения («Когнитивный след», «Адаптивная сложность», «Операционная надежность»). Это позволяет выявить «галлюцинации» и когнитивные искажения до того, как они приведут к потере капитала.

2. Адаптивная броня

Система непрерывно тестирует границы возможностей пользователя, масштабируя сложность сценариев. Мы готовим инвестора к реальному рынку в условиях «интеллектуального полигона» с нулевым риском для депозита.

3. Операционный фильтр

Система работает как превентивный риск-контроль, предупреждая иррациональные импульсы и внешние манипуляции. Алгоритмы «охраняют» только целостность личности инвестора от когнитивной усталости, социальной инженерии и алгоритмической агрессии рынка в реальном времени.

4. Право на восстание

Мы поощряем интеллектуально обоснованный отказ от рекомендаций (предупреждений) алгоритма — аргументированное опровержение («восстание против алгоритма»), увеличивает Skill Score™ инвестора. Это защищает от превращения инвесторов в «предсказуемую часть толпы», следование сигналам и поддерживает уникальность и разнообразие торговых стилей.

Защищенный инвестор
— драйвер роста всего рынка

Защищенный инвестор повышает устойчивость инфраструктуры: снижение операционных расходов, «высвобождение» скрытых доходов и перенаправление ресурсов с борьбы с последствиями на опережающее развитие.

99.9%
Защита от несистемных ошибок инвестора

80%
Снижение расходов на защиту и надзор

50%
Снижение расходов на инфраструктуру

90%
Улучшение защиты от мошенничества

15%
Рост налоговой базы и поступлений

х20
Увеличение срока владения активами

55%
Рост капитализации основных индексов

30%
Рост устойчивости и качества рынка

х3.5
Рост доходности на одного клиента

25%
Снижение стоимости привлечения капитала

ВАЖНО: Представленные аналитические показатели носят оценочный и прогностический характер (Estimates & Forecasts) по состоянию на февраль 2026 года.

Источники данных:

Официальная отчетность: Публичные доклады и публикации Банка России, презентации и годовые отчеты ПАО Московская Биржа и ПАО СПБ Биржа.

Отраслевая статистика: Данные участников НАУФОР (Национальная ассоциация участников фондового рынка) и Ассоциации ФинТех (АФТ).

Методология расчета: Показатели ущерба (упущенной прибыли) рассчитаны на основе экстраполяции данных по оттоку клиентов (Churn Rate) и средней доходности розничных портфелей методом Монте-Карло. Оценки когнитивного ущерба («тилт-эффект») базируются на выборке поведенческих паттернов в рамках закрытого MVP-тестирования (анонимизированные данные 500+ сценариев).

Ограничения: Данные могут содержать погрешности, связанные с волатильностью рынка и изменениями в технолгиях и регуляторной среде.

Представленные цифры не являются финансовой рекомендацией или публичной офертой. Полный комплексный аудит методологии и верификация данных запланированы в рамках создания Научно-образовательного центра (НОЦ) при участии институциональных партнеров.

Соответствие стандартам финансового контроля

Проектирование архитектуры ведется с учетом требований финансового контроля для обеспечения бесшовной интеграции в банковский контур.

1. Защита прав

Снижение рисков мисселинга за счет объективной проверки навыков и когнитивной готовности НКИ/КИ.

2. Безопасность

Соответствие 152-ФЗ, ГОСТ Р 57580. Шифрование TLS 1.3 / AES-256. Развертывание в закрытом контуре.

3. Научная база

Методологическая база и алгоритмы на стыке нейробиологии и опыта в разработке платформ.

4. Отказоустойчивость

Динамическое профилирование в режиме реального времени и развертыванием без остановки обслуживания.

5. Прослеживаемость

Полная прозрачность данных и принятия решений алгоритмами для аудита и обучения моделей.

6. Независимость

Независимая третья сторона, исключающая аффилированность с финансовыми посредниками, и интерфейсная гигиена.

Безопасность
и Корпоративная архитектура

Проектирование целовой архитектуры ведется с учетом экстремальных нагрузок фондового рынка.

Текущий статус: Эксплуатация монолитного ядра (v1.0 PHP/JS/MySQL/Python) для валидации методологии. Проектирование высоконагруженного ядра (Rust/Go) для целовой архитектуры.

1. Производительность и Нагрузка
Пропускная способность
(Throughput):
150 000 – 200 000
Запросов в секунду (RPS)
Сетевая задержка, p99
(Latency):
< 50 мс
На проверку заявки (Order Check)
Готовность к горячему старту
(Burst Readiness):
40%
Готовность к обработке суточного объема в первые 15 минут сессии
Коэффициент исполнения заявок
(OTR):
до 30
Учитывает до 30 изменений заявок на 1 исполненную сделку
Дробление ордеров
(Order Splitting / Slicing):
до 200 транзакций
Оптимизация под микро-лоты, распределенное исполнение позиции
2. Отказоустойчивость и Доступность
Доступность
(Availability):
99.99%
Простой меньше 5 минут/месяц
Целевое время восстановления
(RTO):
< 1 минуты
Автоматическое восстановление узлов
Потеря данных
(RPO):
0 секунд
Гарантированная консистентность лимитов
Развертывание ПО
(Deployment):
100%
Бесперебойное обновление развертывание без остановки обслуживания
Техническое обслуживание и сопровождение (Maintenance):
99.9%
Технологические окна строго в периоды закрытия биржевых площадок
3. Точность и соответствие регуляторным требованиям
Уровень ложноположительных срабатываний
(FPR):
< 0.1%
Минимизация необоснованных блокировок сделок
Уровень ложноотрицательных срабатываний
(FNR):
→ 0%
Недопущение рискованных операций
Точность и полнота
(Precision/Recall):
99.9%
Детерминированное принятие решений на базе 80 000+ сценариев
Интерпретируемость
(Explainability):
100%
Каждое решение интерпретируемо для регулятора
Безопасность
(Security & Cryptography):
152-ФЗ, ГОСТ Р 57580
Соответствие и готовность к развертыванию в закрытом контуре
4. Технологический стек
Высоконагруженное ядро
(High-Performance Core):
Rust, Go
ИИ и аналитика
(AI & ML):
Python, SLM
Интерфейсы
(UI & LMS):
PHP, JavaScript
Данные
(Data Storage & Management):
PostgreSQL, ClickHouse, Redis Cluster
Стриминг и обмен сообщениями
(Message Broker / Event Streaming):
Apache Kafka
Взаимодействие
(Inter-service Communication / API):
gRPC, REST
Оркестрация
(Container Orchestration / Runtime):
Docker, Kubernetes (K8s)
Шифрование
(Data Security & Cryptography):
TLS 1.3 / AES-256

Дорожная карта технологического и регуляторного развития

Стратегический план перехода от валидации гипотез к созданию общеотраслевого технологического стандарта.

Этап / Статус Технологический стек Регуляторика и GR Методология и Данные
Этап 1. Ядро
[В РАБОТЕ]
Эксплуатация MVP для валидации методологии.
Проектирование целевой корпоративной архитектуры.
Подготовка проекта и документации для заявки в АФТ и ЭПР. Формирование первичного датасета и 80 000+ сценариев для калибровки алгоритмов.
Депонирование исключительных прав на Skill Score™
Этап 2. АФТ и ЭПР
[ПОДГОТОВКА]
Адаптация системы под стандарты ГОСТ Р 57580 и 152-ФЗ. Подача официальной заявки согласно ФЗ-258. Согласование программы пилотирования с регулятором. Проектирование матрицы разграничения ответственности между ИТ-провайдером и финансовым институтом.
Этап 3. Пилот
[ПЛАНИРОВАНИЕ]
Запуск закрытых пилотных проектов с брокерами. Подтверждение корреляции оценки навыков (Skill Score™) с фактическим риск-профилем инвестора и ее устойчивости на реальных рыночных данных. Наполнение базы верифицированными сценариями для всех классов активов.
Этап 4. Стандарт
[ПЛАНИРОВАНИЕ]
Динамическое профилирование: Запуск анализа торговой активности и автоматической актуализации риск-профиля на основе реальных поведенческих паттернов без вмешательства в исполнение ордеров. Признание оценки навыков и профилирования (Skill Score™) независимым стандартом оценки квалификации инвесторов. Обеспечение промышленной отказоустойчивости для обслуживания институционального трафика.
Skill Score™ = Методология и математика + Современная архитектура + Военная системность

Почему это работает

Технологии оценки навыков и профилирования (Skill Score™) — это синтез опыта создания и развития крупнейших рыночных платформ СНГ.

Компетенции, заложенные в продукт и архитектуру платформы, — результат 18-летнего синтеза ИТ, военной системности, больших данных и психофизиологии обучения.

[ Основатель и Архитектор системы ]

Дмитрий Криницын

Архитектор продуктов в сфере систем регенерации интеллекта и капитала.

Индустриальный опыт

Экс-CPO (Скиллбокс / Гикбрейнс, 2020–2023).

— Управление продуктовой стратегией в период взрывного роста и подготовки к IPO.

— Разработка архитектуры новой цифровой образовательной платформы.


Со-архитектор и разработчик платформы (АГРО24, 2016-2020):

— Проектное управление под руководством Александра Волчека и Андреея Рогачева.

— Разработка систем сбора и анализа данных для рынков с оборотом 100+ млрд долларов.

— Разработка архитектурных решений для технологической интеграции с экосистемой Т-Банка.


Со-архитектор и разработчик систем высокой ответственности (Государственный сектор и Связь, 2011-2014):

— Разработка архитектуры реестра сеансов по распределенным каналам связи.

— Технологический консалтинг, тестирование и оценка устойчивости сетевых протоколов к внешним воздействиям и оптимизация архитектуры безопасности.

Образование и Развитие

Кибербезопасность (с 2025): «ВШИТиБ» (CyberED), Red & Blue Team.

ИИ и Машинное обучение (с 2018): Практическое изучение архитектур, подходов к обучению, методов RAG,  SLM и примеров использования нейросетей.

Стратегический менеджмент (с 2012): Digital MBA (2021) и школа «Мышления стратега» К. Омаэ (2012).

Человек и безопасность (с 2012): Курсы по биологии поведения и безопасности веб-приложений, Стэнфордский университет.

Связь и человек: СПбГУТ им. М.А. Бонч-Бруевича (Технологий средств связи).

Системное мышление и анализ: ВКА им. А.Ф. Можайского (Сбор и обработка информации).

Примите участие
в пилотном проекте

Строго для представителей финансового института и государственных регуляторов. После оставления заявки мы свяжемся с вами для обсуждения деталей и ответов на вопросы.