 |
Оправданные амбиции: в рамках программы развития банка в ПАО «Грин Банк» внедрена АБС SCROOGE
В конце октября 2013 года специалисты компании Lime Systems завершили внедрение автоматизированной банковской системы SCROOGE в ПАО «Грин Банк». Переход на новую АБС от Lime Systems, более соответствующую амбициозным планам развития банка, стал логичным решением в свете «зеленой» стратегии развития банка на ближайшие годы.
SCROOGE - оптимальный выбор для ПАО «Грин Банк», поскольку эта АБС является комплексным продуктом, который успешно обеспечивает интегрированное управление ресурсами банка и его эффективную работу в целом. Опыт украинских финансовых учреждений показывает – АБС SCROOGE способствует снижению операционных рисков, а также оптимизации инфраструктуры банка, что в свою очередь позволяет использовать более эффективные ИТ интеграции и использование решения клиент-сервер, как на уровне Приложения, так и Веб интерфейса. Известно, что один из основных приоритетов в развитии ПАО «Грин Банк» - забота об экологии. Отказ от шумных, громоздких и энергоемких рабочих станций в пользу ультра-тонких клиентов, является одним из тех многих шагов которым «Грин Банк» на своем собственном примере вносит вклад в защиту окружающей среды.
Секрет растущей популярности SCROOGE в банковской сфере состоит в том, что она предоставляет средства для анализа работы банка, позволяя оценить финансовое положение и финансовую устойчивость практически в любой момент времени. В ПАО «Грин Банк» оценили это важное свойство АБС SCROOGE – оперативно предоставлять топ-менеджменту ценные данные для быстрого принятия решений в условиях предвидящегося роста этого финансового учреждения. Немаловажен также и тот факт, что АБС от Lime Systems не только предоставляет наглядную аналитику, но и обеспечивает руководство рычагами управления, с помощью которых можно внести изменения в работу банка.
Внедрению АБС SCROOGE предшествовал существенный подготовительный этап, во время которого специалисты Lime Systems исследовали инфраструктуру учреждения, а также детально изучили особенности бизнес-процессов. Таким образом, продуктовый ряд АБС был настроен специально под потребности ПАО «Грин Банк», учитывая стратегии и цели, что обеспечит в будущем достойный плацдарм для роста и развития.
«Над этим проектом совместно работали две команды профессионалов: с одной стороны – специалисты Lime Systems, а с другой – представители IT и бизнес-подразделений ПАО «Грин Банк». Уже сегодня можно с уверенностью сказать, что внедрение АБС SCROOGE прошло успешно, система запущена и эффективно решает задачи банка», – отметил директор компании Lime Systems Олег Нестеров.
14 ноября 2013
Компания «Лайм Системс» работает на рынке информационных технологий 20 лет. Специализация компании - разработка, инсталляция и сопровождение систем комплексной автоматизации банковской деятельности, аналитических финансовых систем и специализированных решений автоматизации. «Лайм Системс» является ведущим разработчиком банковского ПО в Украине. Среди клиентов компании такие банковские учреждения как ПУМБ, Универсалбанк, Укргазбанк, Индустриалбанк, Мегабанк, ПроФинбанк и многие другие.
ПАО «Грин Банк» - это универсальный украинский банк, имеющий 21 год опыта работы в банковской сфере и предоставляющий широкий перечень услуг для юридических и физических лиц. Изменение состава акционеров Банка в 2013 году, стало мощным толчком для дальнейшего развития Банка. По состоянию на 01.10.2013 г. его активы насчитывают более 440 млн. грн.
На сегодняшний день «Грин Банк» продолжает расширять собственную региональную сеть и ежедневно работает над улучшением и пополнением спектра собственных банковских услуг.
Банк занимает стратегические позиции в развитии программ энергоэффективности, экологичности и защите окружающей среды. Молодая команда профессионалов ведет активное формирование новой философии и амбициозного «банковского» портфеля продуктов.
За дополнительной информацией, пожалуйста, обращайтесь:
тел. (062) 389-23-23, info@lime-systems.com
www.lime-systems.com
Контактное лицо: Богдан Горобчук
Компания: Lime Systems
Добавлен: 06:41, 15.11.2013
Количество просмотров: 668
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия598 |
| «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, Россия590 |
| 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, Россия668 |
| 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, Россия790 |  |
| 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, Россия134 |  |
| 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. |
|
|
