 |
Система «КиберПлат» во всех салонах Tele2
Москва – Tele2, альтернативный оператор мобильной связи, и компания «КиберПлат» внедряют современную систему приема платежей на кассах салонов связи Tele2. Теперь посетители фирменных магазинов оператора смогут быстро и надежно оплачивать большое количество услуг федеральных и региональных поставщиков.
Удобная и безопасная система «КиберПлат» обеспечивает на кассах розничной сети Tele2 прием платежей в пользу операторов сотовой и фиксированной связи, спутникового и кабельного телевидения, охранных систем, интернет-провайдеров, поставщиков коммунальных и других услуг. Новая технологическая платформа также позволяет посетителям салонов пополнять банковские счета, вносить платежи для погашения кредитов, осуществлять денежные переводы, оплачивать штрафы ГИБДД, налоги, пошлины и другие государственные услуги.
Посетители салонов связи Tele2 уже сейчас могут оценить удобство системы «КиберПлат»: зачисление средств на счет получателя происходит в режиме реального времени, а максимальная сумма платежа составляет 15 000 рублей.
Игорь Майстренко, директор по продажам и развитию массового сегмента Tele2: «Мы стремимся не только развивать розничную сеть Tele2 по принципу шаговой доступности, но и предлагать нашим клиентам различные виды услуг в одной точке. Tele2 уделяет большое внимание эффективному сотрудничеству с партнерами, и мы уверены, что внедрение надежной и безопасной системы «КиберПлат» будет способствовать росту наших финансовых и операционных показателей».
Андрей Грибов, генеральный директор системы электронных платежей CyberPlat® «КиберПлат»): «Высокотехнологичные сервисы «КиберПлат» помогают компании Tele2, активно развивающей собственную розницу, выстраивать устойчивый и конкурентоспособный бизнес с минимальными затратами. Возможность быстро оплатить штраф ГИБДД или, например, внести очередной платеж по кредиту приведет в салоны дополнительных посетителей и таким образом позволит повысить доходность бизнеса».
Контактное лицо: Ольга Галушина
Компания: Tele2
Добавлен: 16:54, 19.07.2016
Количество просмотров: 854
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия602 |
| «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, Россия593 |
| 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, Россия671 |
| 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, Россия791 |  |
| 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. |
|
 |