Финансы (16.01 – 15.02.2017)
Клиенты «Альфа-Банка» могут получить потребительский кредит на покупку в интернет-магазине, просто введя SMS-код, без необходимости посещения отделения банка или встречи с курьером…
Московские курьеры «Почты России» смогут принимать к оплате банковские карты
Эта возможность появилась благодаря сервису мобильного эквайринга 2can&ibox, принадлежащего компании «Смартфин». Мобильные устройства для приема банковских карт уже получили все курьеры столичного региона. Мобильные терминалы оплаты подключаются к обычному смартфону или планшету курьера через аудиоразъем. Специально для «Почты России» специалисты «Смартфина» доработали ПО своего продукта: приложение интегрировано с курьерским приложением «Почты России», а терминальный и фискальный чеки печатаются на фискальном принтере, который подключается к смартфону по Bluetooth.
Финансирование поставок по системе электронного факторинга выросло в 70 раз
«Объем профинансированных поставок через FactorEx за год увеличился с одной тысячи в январе 2016-го до 70 тысяч на текущий период», – отметил руководитель проекта электронного факторинга компании E-COM Антон Шевченко. Это подтверждает востребованность процедуры трехстороннего взаимодействия по каналам связи поставщика, фактора и торговой сети в схеме заказа товара и его своевременной оплаты при поставке.
На данный момент прямой обмен данными в рамках FactorEx наладили 26 крупнейших банков, среди которых «Альфа-Банк», НФК, «ПромсвязьФакторинг», «Русская Факторинговая Компания», «Металлинвестбанк», «ФК Открытие». Благодаря такой широкой партнерской сети клиент E-COM получает одобрение на финансирование в 98% случаев.
FactorEx реализован на базе SaaS-платформы Evolution 3.0 и позволяет поставщикам оперативно получать одобрение о доступной сумме денег от банка-фактора. После выбора поставщиком финансового агента настройка функционала занимает буквально один-два дня, включая обучение сотрудников.
По данным Ассоциации факторинговых компаний, в первом полугодии 2016 года российские факторы профинансировали товарооборот на сумму 665 млрд рублей, что на 7% больше, чем за аналогичный период 2015 года, при этом было обработано 4,2 млн поставок.
«М.Видео» и «Сбербанк Факторинг» внедрили сверку
факторинговых документов с использованием технологии blockсhain. Прототип платформы с алгоритмом шифрования и подтверждением данных о поставках с последующим гарантированным хранением информации разработан совместно с Центром технологических инноваций «Сбербанка» при участии специалистов «Сбербанк-Технологии». Компании протестировали загрузку реестра поставок, шифрование данных (хеширование), их последующую проверку и хранение по технологии blockсhain. Поставки, которые загружает в систему «М.Видео», шифруются и сверяются с данными «Сбербанк Факторинга» для последующего финансирования поставщиков. Сверка происходит в автоматическом режиме: платформа сравнивает захешированные данные, и если они совпадают у обоих участников, поставка подтверждается. Такой процесс полностью исключает риск утечки коммерчески важных данных.
СОГАЗ застрахует оборудование «Ростелекома»
Общая страховая сумма по договору страхованию имущества ПАО «Ростелеком», куда входят устройства передачи данных, кабели, внешняя проводка, сооружения, электронное оборудование, запасные части, носители информации, составит 14 млрд рублей. Срок действия – один год. Страховая защита обеспечивается на случай воздействия огня, воды, природных сил и стихийных бедствий, а также посторонних воздействий и противоправных действий третьих лиц.
За четыре месяца к сервисам оплаты Samsung Pay и Apple Pay
подключились 65 тыс. клиентов ВТБ24: объем платежей превысил 800 млн рублей. По прогнозам банка, в 2017 году оборот по картам ВТБ24 в рамках данных сервисов достигнет 10 млрд рублей. На текущий момент около 20 тыс. клиентов банка привязали свои карты к Samsung Pay: объем платежей через данный сервис превысил 220 млн рублей.
Yandex Data Factory разработал для «Райффайзенбанка» модель прогнозирования спроса на наличные в банкоматах.
В перспективе это позволит банку примерно на 15% снизить издержки, связанные с пополнением банкоматов и изъятием из оборота лишних средств.
Решение разработано с помощью алгоритма машинного обучения «Матрикснет» на основе анализа данных 2000 банкоматов: учитывалось их местонахождение, режим работы, фактический спрос на наличные и другие параметры. До сих пор «Райффайзенбанк» определял потребность клиентов в наличных на основе статистики. Модель, разработанная Yandex Data Factory, позволит уменьшить отклонение прогноза от реального спроса примерно на 30%.
Опубликовано 26.02.2017