 |
i.Mind даст стране угля
Кузбасская топливная компания (КТК) приняла решение использовать сервис видеоконференций и вебинаров (ВКС) i.Mind для взаимодействия с инвесторами. Сервис разработан Mind – одной из крупнейших компаний в области разработки, внедрения и продвижения SaaS-решений. КТК основана в 2000 году и за 12 лет работы стала одной из ведущих угледобывающих компаний в России. Лидерские позиции на рынке и в отрасли компания сохраняет благодаря использованию высоких технологий и современных методов корпоративного управления. География КТК включает в себя угледобывающие предприятия и инфраструктурные подразделения в Беловском районе Кемеровской области, дистрибьюторскую сеть в Западной Сибири, головной офис в Кемерово и представительство в Москве. Сервис видеоконференцсвязи i.Mind сможет решить ряд задач в области эффективности внутренних и внешних коммуникаций. «Использование видеоконференций существенно упрощает коммуникацию с удаленными подразделениями Компании, а также иностранными инвесторами. i.Mind – простой в использовании и надежный инструмент для повседневной работы», - говорит Василий Румянцев, менеджер по работе с инвесторами ОАО «Кузбасская топливная компания». С помощью i.Mind компания КТК сможет оптимизировать управленческий процесс, координировать взаимодействие между подразделениями в режиме реального времени, проводить встречи, онлайн-совещания и, таким образом, сокращать издержки на командировки. Разнообразные форматы ВКС («многие-ко-многим», «селекторное совещание», «видеозвонок») позволяют наладить внутрикорпоративное общение на уровне как рядовых сотрудников, так и топ-менеджмента. Выбор i.Mind обусловлен рядом конкурентных преимуществ сервиса. Он позволяет записывать и хранить архивы встреч, а также поддерживает защищенный протокол https. i.Mind реализован на основе облачной технологии (Software-as-a-Service), а потому не требует покупки оборудования. Чтобы использовать сервис, пользователю не нужно скачивать программное обеспечение и производить какие-либо настройки.
Контактное лицо: Галина Хатиашвили
Компания: Mind
Добавлен: 03:05, 15.05.2012
Количество просмотров: 720
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия615 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия606 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия685 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия792 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия135 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |