Create: Update:
Делимся расписанием сессий с участием Национальной системы платёжных карт:
19 июня, 15:00–16:15
При поддержке АО «НСПК».
За последние 75 лет комиссия, взимаемая банками и платежными системами с торгово-сервисных предприятий, значительно снизилась. Вспомним, Diners Club подписывал рестораны под 8%. Bank of America, создатель международной платежной системы Visa, фиксировал комиссию 6%, а спустя какое-то время – 3% для крупного бизнеса. Что мы видим сегодня? В России комиссия за переводы между физическими лицами составляет 0%, а за C2B платежи – 0,4–0,7%. В Европе ситуация аналогичная: межбанковская комиссия в среднем – 0,3%. Значит ли это, что платежи исчерпали себя и ничего не стоят? Тогда куда делась эта стоимость? Во что превратились те самые 8% или куда они мигрировали? И что ожидает мировой платежный рынок в будущем? Эксперты утверждают, что в современном мире конкуренция невозможна без сотрудничества. Означает ли это, что вынужденное сотрудничество станет новым трендом платежного рынка и не только? И как тогда идентифицировать этот новый рынок и роли его участников?
20 июня, 09:00–10:00
Сегодня управлять экономическими процессами невозможно без грамотного анализа больших данных. Компании, финансовые институты и регионы получают дополнительное экономическое ускорение, если правильно обрабатывают те данные, которыми располагают. И напротив, неумение работать с бигдатой может серьезно тормозить развитие. Задачи, которые при правильной настройке процессов могут быть выполнены с использованием больших данных, сегодня обозначены в ключевых национальных проектах: «Эффективная и конкурентная экономика», «Продолжительная и активная жизнь», «Семья», «Современные технологии сбережения здоровья», «Туризм и гостеприимство», «Средства производства и автоматизации». Как, опираясь на большие данные, используя возможности новых медиа и платформ, правильно спланировать развитие экономики России, регионов и городов? Можно ли выстроить правильную маркетинговую стратегию и построить привлекательный отечественный бренд? Какие данные нужно собирать, обрабатывать и использовать иначе? Какие инструменты сегодня эффективнее при работе с бигдатой?
