Ввод станций петербургского метро вновь откладывается
Комитет по развитию транспортной инфраструктуры Петербурга разработал новую схему развития метрополитена, её опубликовали на сайте Смольного. В настоящее время проект проходит антикоррупционную экспертизу.
Согласно документу, срок ввода ряда станций метро меняется. Так, второй вестибюль станции «Балтийская» введут до 2024 года, а не в 2025 году. А вот станции «Александрино» и «Проспект Маршала Жукова», которые хотели открыть до 2027 года, откроют не раньше 2030 года.
Вестибюли «Юго-Западной», которые планировалось открыть в 2022 и 2025 году, теперь собираются ввести в эксплуатацию в 2023 и 2027 годах. Ввод вестибюля «Путиловской» также перенесли на год — на 2023 год.
Сроки ввода станций метро «Броневая», «Заставская», «Боровая» и «Каретная» не изменился — 2027 год. А вот «Брестская», «Улица Доблести», «Петергофское шоссе» и «Сосновая поляна» будут введены на три года позже планируемого срока — в 2030 году. Остальные станции Красносельско-Калининской линии планируют достроить к 2033 году.
Второй вестибюль «Василеостровской» хотят построить в этом или в следующем году, а вот второй вестибюль «Приморской» будут создавать на год дольше — до 2027 года. Станции метро «Богатырская» и «Каменка» планируют ввести в 2025 году.
Вестибюли «Морского фасада» и «Шкиперской» будут возводить с 2025 до 2031 года. Один вход на станцию «Горный институт» планируют открыть в 2022, а второй — в 2031 году, на четыре года позже первоначального срока.
Сроки строительства «Театральной» также перенесли на четыре года, её собираются строить с 2024 по 2027 годы. Станции «Кудрово» и «Шуваловский проспект» планируют открыть к 2025 году. Кроме того, станции «Стрельная», «Константиновская», «Коммуны», «Янино», «Проспект культуры» и «Бугры» собираются ввести в эксплуатацию после 2030 года.
ВТБ внедряет новую модель на основе искусственного интеллекта для предотвращения мошеннических операций по картам: обученный на более 10 тысячах параметров алгоритм машинного обучения выявляет в 1,5 раза больше попыток злоумышленников совершить мошеннические операции по сравнению с ранее действовавшими системами.
Разработанная специалистами ВТБ модель за несколько миллисекунд на основании всех доступных массивов Big Data анализирует операцию и при обнаружении потенциальной опасности направляет клиенту дополнительное уведомление для подтверждения. При ярко выраженной опасности операция будет приостановлена и клиенту поступит рекомендация обратиться в банк для уточнения ситуации.
Новый уровень защиты позволяет предотвратить попытки мошенничества в любом канале использования карты: в банкомате, при оплате в магазине, оплате онлайн, использовании ВТБ Онлайн.
«Безопасность данных и средств клиентов - приоритет для ВТБ: специалисты банка постоянно совершенствуют технологии, внедряют все новые и новые степени защиты от действий злоумышленников. Применение Big Data и технологий искусственного интеллекта для антифрода позволяет вывести защиту клиентов на качественно новый уровень: не только определять подозрительную транзакцию в определенный момент, но и выявлять принципы организации мошеннических атак и взаимосвязи между злоумышленниками», - заявил заместитель президента-председателя правления ВТБ Вадим Кулик.
Ранее ВТБ для борьбы с мошенниками внедрил графовую платформу - инструмент, который с помощью искусственного интеллекта позволяет предупреждать мошеннические действия. Она анализирует и сопоставляет данные о множественных мошеннических атаках и связях между ними, находит скрытые зависимости. Также направлениями применения графовой платформы являются предупреждение мошенничества в кредитовании и выявление подозрительных транзакций.
ВТБ благодарит клиентов за бдительность и напоминает, что около 90% попыток мошенничества основаны на методах социальной инженерии, когда злоумышленники с помощью обмана и манипуляций получают информацию от клиентов. Специалисты ВТБ отмечают, что сотрудники банка никогда не будут запрашивать данные картам (CVC2/CVV2)/счетам или по одноразовым паролям. Банк просит клиентов не сообщать мошенникам данные ни при каких обстоятельствах.