 |
QIWI Кошелек расширяет географию и способы оплаты штрафов ГИБДД
Пользователи QIWI Кошелька теперь могут оплачивать штрафы ГИБДД во всех Российских регионах, ранее эта востребованная услуга была доступна только жителям Москвы. Оплатить штраф можно не только электронными деньгами, но и с лицевого счета у оператора сотовой связи (МТС, Билайн, МегаФон) или с помощью банковской карты VISA или MasterCard, зарегистрированной в QIWI Кошельке. Оплата штрафа подтверждается стандартным банковским документом, который можно распечатать с web сайта QIWI Кошелька или получить по электронной почте. “Штраф – не самое радостное событие в жизни автомобилиста, но мы, по крайней мере, постарались сделать его оплату быстрой и удобной”, – комментирует Александр Меликьян, вице-президент АКБ “1-ый Процессинговый”, партнера QIWI Кошелька в реализации услуги.
О QIWI Кошелек QIWI Кошелек – это удобные электронные деньги, позволяющие с легкостью оплачивать тысячи товаров и услуг в режиме on-line, а также принимать платежи. Компания активно развивается как в b2b, так и b2с направлении. Число наших пользователей превысило 6 миллионов человек, а число зарегистрированных – 30 миллионов! Наши партнёры – это множество ведущих российских поставщиков товаров и услуг и самые популярные Интернет-магазины: более 2 тысяч провайдеров. Мы предлагаем пользователям многофункциональный платёжный сервис, позволяющий быстро и легко оплачивать любые товары и услуги в Рунете и по всему мирус максимальной выгодой и наиболее подходящим способом. Для партнеров предусмотрена удобная система по организации моментального приёма платежей: http://ishop.qiwi.ru/ Функционал QIWI Кошелька позволяет составлять расписание платежей, совершать оплату с банковской карты и с лицевого счета любого из трех самых популярных операторов мобильной связи: Билайн, МегаФон и МТС. Кроме того, пользователи могут использовать для оплаты товаров и услуг и пополнения QIWI Кошелька различные интерфейсы: крупные терминальные сети, сайт, приложение для любых мобильных платформ или приложения для социальных сетей.
Контактное лицо: Мария Мельникова
Компания: QIWI (КИВИ)
Добавлен: 17:27, 12.10.2010
Количество просмотров: 851
| 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. |
|
 |