 |
Мультикарта предложила рынку лучшее платежное решение для ретейла по версии ComNews Awards
Мультикарта стала лауреатом XII ежегодной премии ComNews Awards, одержав победу в номинации «Лучшее платежное решение для ретейла» за разработку онлайн-кассы «МКасса-Ф» и линейки POS-терминального оборудования. Жюри конкурса отметило, что представленные компанией решения отвечают всем актуальным запросам бизнеса. Эксперты высоко оценили технологические характеристики терминальных устройств, для которых Мультикарта разработала эквайринговое решение, фискальное ядро и платежное ПО. Ключевое технологическое преимущество новых устройств — работа на операционной системе SmartDroid (Android), которая позволяет использовать современные подходы в разработке и модификации программного обеспечения. Также среди особенностей онлайн-кассы и POS-терминалов — фронтальная камера высокого разрешения (поддерживает FacePay), новейшие бесконтактные NFC-чипы (для оплаты по QR-коду), наличие слотов для двух SIM-карт (для бесперебойного соединения с процессинговым центром) и др. «ComNews Awards. Лучшие решения для цифровой экономики» — профессиональная премия, отмечающая наиболее успешные проекты в российском ИТ. Всего в конкурсе участвовало более 380 компаний, в шорт-лист вошли 105 претендентов. Основными критериями для выбора победителей премии стали инновационность, значимость для отрасли и эффективность.
Мультикарта — крупнейшая процессинговая компания в России, входит в Холдинг Т1. С 1994 года оказывает банкам услуги по процессингу платежных карт, управлению сетями банкоматов и платежных терминалов, а также обеспечивает сервисное обслуживание эквайрингового оборудования. Мультикарта сотрудничает более чем с 50 российскими и зарубежными банками, обслуживает порядка 100 миллионов карт и сеть из 415 тысяч POS-терминальных устройств. Ежедневно обрабатывает в среднем 30 миллионов транзакций – это более 8 миллиардов транзакций в год. Под управлением компании сегодня находятся свыше 25 тысяч банкоматов в разных регионах России и странах СНГ.
Контактное лицо: Варвара
Компания: Холдинг Т1
Добавлен: 21:04, 12.12.2023
Количество просмотров: 287
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия617 |
| «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, Россия609 |
| 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, Россия687 |
| 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, Россия793 |  |
| 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. |
|
 |