Softline приобрела разработчика российских платежных терминалов

11.01.2024
ГК Softline (ПАО «Софтлайн», Компания или Группа, MOEX:SOFL) объявляет о приобретении 100%-ным дочерним обществом Компании, «Скай Технолоджис», российского вендора платежного оборудования «Инверсум».

В качестве первого совместного проекта команды создадут уникальное для российского рынка решение — линейку платежных терминалов, работающих на базе оборудования и ПО полностью российского производства.

Дочерняя компания ГК Softline, «Скай Технолоджис», работает на российском платежном рынке с 2011 года, специалисты компании разрабатывают программное обеспечение для более чем 25 производителей POS-терминалов. Также в портфеле решений – продукты для управления устройствами, система удаленной загрузки криптоключей и собственная платежная платформа, к которой подключены 85 000 активных платежных устройств.

Решения «Скай Технолоджис» (ГК Softline) включены в единый реестр российских программ для ЭВМ и БД, полностью соответствуют международным требованиям безопасности и стандартам национальной платежной системы «Мир».

Компания «Инверсум» является производителем POS-терминального оборудования с 5-летним опытом работы на рынке. Объединение компетенций и ресурсов обеих компаний позволит разработать первую на российском рынке комплексную импортонезависимую линейку российских платежных терминалов, а также расширить присутствие на платежном рынке РФ и за рубежом.

Для создания российских платежных устройств компания-разработчик должна обладать конструкторской документацией, профильными сертификатами безопасности EMV и PCI DSS. Часть требуемых сертификатов компания «Инверсум» уже получила, другие необходимые доработки находятся на финальной стадии. Благодаря интеграции решений «Инверсум» в экосистему Softline удастся сократить процесс создания полностью отечественных терминалов по сравнению с разработкой решения с нуля.

Читайте также
Являясь частью искусственного интеллекта, машинное обучение (Machine Learning, ML) открывает все больше возможностей бизнесу. Его внедряют для трансформации процессов, развития транспорта, логистики, АПК и других отраслей, а экономический эффект применения ИИ составляет более триллиона рублей. Рассмотрим, какие прикладные задачи компаний решает ML, приведем примеры внедрения, поговорим про подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) и дадим чек-лист качественной интеграции и использования ИИ в реальном секторе.

Похожие статьи