 |
«Аркан» контролирует состояние автомобиля в любом уголке мира
Все больше россиян предпочитают использовать личный транспорт для выездов за рубеж. Отправляясь в чужую страну, необходимо быть готовым к различным непредвиденным ситуациям и заранее позаботиться о сохранности автомобиля. Установка спутниковой системы безопасности позволит обеспечить круглосуточный контроль состояния авто не только в любой точке России, но и мира. На днях в этом убедился один из клиентов компании «Аркан».
Так, рано утром в диспетчерский центр «Аркан» поступил тревожный сигнал из Эстонии. Автомобиль Honda CR-V, оборудованный профессиональной системой безопасности «Аркан», отображался в г. Таллин. Собственник автомобиля был незамедлительно проинформирован о тревоге, после чего в ходе самостоятельного осмотра автомобиля им были обнаружены следы попытки проникновения в салон: стекла обеих дверей с правой стороны были разбиты. Клиенту была предложена помощь в вызове представителей страховой компании, а также психологическая поддержка.
Компания «Аркан», не ограничиваясь обеспечением защиты автомобилей своих клиентов от возможного угона, заботится о спокойствии автовладельцев в любом уголке мира, что делает пребывание в чужой стране более безопасным и комфортным. Охранные и сервисные возможности системы «Аркан» позволяют следить за состоянием объекта и своевременно оповещать клиента в случае возникновения любых непредвиденных ситуаций, будь то повреждения, полученные в результате ДТП или мелкого хулиганства. Оператор безопасности «Аркан» гарантирует оперативное и компетентное оказание помощи в любой стране и в любое время суток.
Компания «Аркан» – федеральный оператор услуг безопасности на базе спутниковых навигационных систем ГЛОНАСС/GPS. Занимается разработкой и внедрением систем мониторинга, безопасности и автоматизированных систем управления различного масштаба и отраслевой принадлежности, предоставляет широкий спектр услуг по сохранности объектов инфраструктуры, транспорта, недвижимости.
Контактное лицо: Светлана Патрикеева, директор по информационной политике
Компания: Аркан
Добавлен: 23:35, 29.01.2011
Количество просмотров: 756
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия615 |
| «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, Россия606 |
| 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, Россия685 |
| 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, Россия792 |  |
| 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. |
|
|
