 |
Производственная компания Алиот выпустила миллионную банковскую карту
Производственная компания Алиот, официально открывшая свое предприятие в феврале этого года, объявляет о выпуске первого миллиона банковских карт.
«Нам удалось сформировать достаточно большой пакет заказов, и это отрадно в столь сложное с точки зрения экономики время», - комментирует ситуацию генеральный директор ООО «Алиот» Дмитрий Бубнов. - «Сейчас в эпоху оголтелого демпинга, мы не стремимся хватать заказы, руководствуясь принципом «взять заказ любой ценой». Все мы прекрасно понимаем, что производство требует денег, а реальное производство в России – это особо рисковый проект, и работать на условиях ниже себестоимости ведет к банкротству. Таким образом, приятно подчеркнуть, что портфель наших заказов позволяет нам достаточно устойчиво стоять на ногах.»
Производственная компания «Алиот» на сегодняшний день располагает большими возможностями и реализует амбициозную инвестиционную программу, направленную на увеличение производственных мощностей. В своей стратегии компания «Алиот» ориентируется на приобретение оборудования мировых лидеров, а также работает с известными европейскими поставщиками расходных материалов (лаки, краски, ламинат, магнитная полоса, микрочип и др.).
Партнером в реализации проектов завода выступает компания «ИНПАС».
О компании Алиот Производственная компания «Алиот», входящая в состав холдинга ITG (INLINE Technologies Group), осуществляет полный цикл производства пластиковых карт от разработки дизайна до непосредственного выпуска тиража. Компания предлагает следующие виды продукции: магнитные, чиповые, дуальные и бесконтактные карты EMV стандарта; банковские карты, дисконтные карты, клубные пластиковые карты, социальные, транспортные карты, а также смарт-карты для идентификации личности и контроля доступа. Компания предоставляет услуги по графической и электронной персонализации карт, обеспечению ответственного хранения и транспортировке производимой продукции.
Контактное лицо: Ольга Зуева
Компания: ООО "Алиот"
Добавлен: 01:45, 08.07.2010
Количество просмотров: 876
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия609 |
| «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, Россия600 |
| 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, Россия679 |
| 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. |
|
 |