СберМобайл запустил сайт для клиентов из различных сегментов с продуктами на базе технологии интернета вещей. Информационный ресурс будет полезен для клиентов, планирующих цифровую трансформацию на базе технологии промышленного интернета вещей, машинного обучения, создание цифровых двойников активов и центров мониторинга за эффективностью предприятий и городских служб.

       Клиенты смогут быстро найти подходящее решение в своей отрасли по технологическим направлениям, сформированным на собственных платформах СберМобайл: цифровой транспорт, цифровой город, цифровое предприятие и цифровые коммуникации. Описание кейсов с показателями эффективности позволит клиенту оценить преимущества использования продуктов СберМобайл.

       СберМобайл уже реализует ряд знаковых для отраслей проектов: создание цифрового двойника маслоэкстракционного завода ГК ？Благо？, единую цифровую среду для премиального квартала Foriver компании ？Инград？ и решение для контроля лизингового имущества для СберЛизинга. На сайте можно задать вопрос экспертам или оставить заявку для сотрудничества.

       ？СберМобайл широко известен как оператор мобильной связи с выгодными тарифами, но спектр нашей деятельности гораздо шире. Интернет вещей – стратегическое направление нашей работы, которое сегодня динамично развивается, – отметил генеральный директор СберМобайл Руслан Гурджиян. – Чтобы рассказать о наших решениях в этой сфере, мы разработали информационный ресурс с современным дизайном и дружественным интерфейсом, на котором каждый сможет найти интересующую его информацию по теме？.

       ？За последнее время мы значительно приросли в выручке в направлении промышленного интернета вещей, цифрового транспорта, а также расширили регионы присутствия, – сообщил Руслан Гурджиян. – Этот рост отражает спрос наших клиентов на цифровую трансформацию. Мы хотим, чтобы такая трансформация была доступна не только лидерам отраслей. Поэтому мы предлагаем наши платформенные решения для быстрого подключения инфраструктуры, прототипирования бизнес-приложения в режиме no-code, возможности использования алгоритмов машинного обучения сразу в платформах для создания рекомендательных систем и быстрого автономного принятия взвешенных решений нашими клиентами？.