 |
Просто оплатите заказ EDELSTAR в QIWI (КИВИ)
Платежный сервис QIWI (КИВИ) является самым доступным способом оплаты услуг в России. Преимущества QIWI (КИВИ) для консультантов EDELSTAR очевидны: больше не нужно ждать, когда деньги поступят в банк на расчетный счет компании EDELSTAR, теперь консультанты EDELSTAR забудут об очередях в банки и просроченных кредитах, т.к. платежи будут поступать в течение одного дня. В ближайшее время этот срок будет сокращен до нескольких минут.
Для пополнения счета безналичных платежей консультанту EDELSTAR потребуется просто нажать кнопку «EDELSTAR» на терминале QIWI (КИВИ), внести денежные средства и получить квитанцию - это займет всего 2-3 минуты. Если консультант EDELSTAR пользуется системой индивидуального кредитования, теперь ему не нужно будет каждый раз писать заявление на оплату кредитных накладных. Достаточно найти ближайший терминал QIWI (КИВИ), выбрать кнопку «EDELSTAR», «Оплата заказа», ввести свой регистрационный номер и внести денежные средства.
Терминалы QIWI (КИВИ) есть везде – более 80 000 автоматов по всей России. Большинство из них работают круглосуточно, благодаря чему пользователи не зависят от графика работы банков и других точек приема платежей. Кроме того, QIWI (КИВИ) позволяет совершать оплату через Интернет – www.QIWI.ru. Через QIWI (КИВИ) можно оплатить услуги более чем 600 провайдеров.
При использовании платежных терминалов QIWI (КИВИ), установленных в сервисных пунктах обслуживания EDELSTAR, внешняя комиссия не взимается. Во всех остальных терминалах QIWI (КИВИ) комиссия при оплате EDELSTAR составляет не более 1% от суммы платежа. «Мы совершенствуем не только качество продукции для наших клиентов, но и предоставляем самые передовые сервисы для работы наших консультантов. В ближайшее время мы планируем установить платежные терминалы QIWI (КИВИ) во всех сервисных пунктах обслуживания нашей компании, что позволит сделать процесс оплаты заказов быстрее и проще», - говорит Заместитель Финансового директора EDELSTAR Роман Владимирович Шабуранов.
Контактное лицо: Мансурова Юлия
Компания: ОСМП
Добавлен: 10:27, 17.12.2008
Количество просмотров: 885
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия601 |
| «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, Россия592 |
| 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, Россия670 |
| 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. |
|
 |