DBI приглашает на вебинар по управлению МЧД в крупном корпоративном бизнесе

25.04.2025
liner liner

15 мая 2025 года в 11.00 (мск) состоится вебинар «Управление МЧД для компаний с 1000+ сотрудников. Кейс Лемана Про».

Использование в работе МЧД — это значительное ускорение взаимообмена данными, защита от мошенничества, а также фальсификации документов, сокращение времени на обработку документов, снижение расходов, увеличение прозрачности, точности и надежности рабочих процессов.

Вместе с тем, существует несколько версий машиночитаемой доверенности, каждая из которых имеет свою профессиональную специализацию и технические особенности использования в информационной системе предприятия.

Эксперты  DBI и ELMA расскажут на вебинаре:

  • как выстроить систему управления машиночитаемыми доверенностями (МЧД) с помощью платформы Low-code;
  • как интегрировать платформу с операторами ЭДО и удостоверяющими центрами;
  • как ELMA365 CSP помогает создавать гибкие и прозрачные форматы применения МЧД;
  • как решать проблемы с использованием электронной подписи на примере компании «Лемана Про».

Вы узнаете, как работая с МЧД:

  • упростить на 30–50 % процесс оформления и передачи полномочий по доверенностям;
  • повысить на 80–90 % эффективность работы Enterprise компании;
  • усовершенствовать на 20–30 % коммуникации с коллегами и клиентами;
  • обеспечить соответствие требованиям законодательства РФ.

Вы делопроизводитель  или специалист административного отдела, юрист, HR или бухгалтер? Присоединяйтесь к нам, чтобы сделать управление машиночитаемыми доверенностями простым, надёжным и эффективным!

Наши спикеры:

  • Григорий Старовойтов, Product Lead Решений ELMA365 МЧД + AI.
  • Юлия Шкатула, Разработчик DBI.

Формат участия – Онлайн

Участие в трансляции бесплатное, необходима предварительная регистрация по ссылке.

С уважением, команда DBI и ELMA

До встречи в эфире!

 

Расскажите о своем проекте и мы решим вашу задачу

Наш менеджер свяжется в течение 2х часов

Оставляя заявку, вы даете согласие на обработку персональных данных