Slapukus mes naudojame siekdami pagerinti jūsų naršymo patirtį bei savo svetainės veikimą, taip pat įvertinti naudojimosi mūsų svetaine įpročius.
Slapukais vadinami nedideli tekstiniai failai, kurie yra laikinai įrašomi jūsų įrenginio standžiajame diske. Slapukai leidžia interneto svetainei atpažinti jos lankytoją per kitus apsilankymus joje, išsaugoti asmens naršymo istoriją, parinktis, pritaikyti turinį, pagreitina paiešką svetainėje, padeda efektyviau bei saugiau naudotis svetaine, tinkamai pateikti jos turinį bei pritaikyti jį prie lankytojų naršymo įpročių. Kitaip tariant, slapukai leidžia interneto svetainėms suteikti naudotojų poreikiams geriau pritaikytas paslaugas. Todėl slapukus naudoja dauguma interneto svetainių.
Dažniausiai slapukai jūsų, kaip svetainės lankytojo, tiesiogiai neidentifikuoja, tačiau pasitelkiant slapukus jūsų patirtis internete gali būti labiau suasmeninta.
rugpjūčio 12, 2020 / Finansų teisė, atitiktis ir AML
Padėjome „CommonSign“ gauti mokėjimo įstaigos SIP licenciją
Ekspertai
Sigita ZavišienėMūsų finansų teisės ir atitikties komanda konsultavo UAB „CommonSign“ gaunant mokėjimo įstaigos, teiksiančios tik sąskaitos informacijos paslaugą (SIP), licenciją. SIP, leidžianti klientams matyti agreguotą savo mokėjimo sąskaitų informaciją vienoje programėlėje, įtvirtinta kaip naujojo mokėjimo paslauga Mokėjimo paslaugų direktyvoje 2 (PSD2). „Instantor“, pirmasis Švedijoje autorizuotas SIP teikėjas, yra labiausiai žinomas šios srities žaidėjas. O „CommonSign“ išduota mokėjimo įstaigos, teiksiančios SIP, veiklos licencija, yra tik antroji tokio tipo Lietuvoje.
Šiuo metu bendrovės tikslinis klientų segmentas – vartotojai (B2C sektorius), tačiau bendrovė turi tolesnių ambicijų paslaugas siūlyti ir verslo klientams (B2B). „CommonSign“ savo verslo modelyje naudos dirbtinį intelektą (artificial intelligence) ir save mokančias sistemas (machine learning) bei siūlys SIP visoje ES. Paslaugos vartotojas, davęs „CommonSign“ sutikimą analizuoti sąskaitos operacijų duomenis, gaus apdorotą informaciją, kuri atskleis mokėjimo įpročius ir galės būti panaudota rizikos vertinimui atlikti. Dirbtinio intelekto ir machine learning sistemų išanalizuoti operacijų duomenys vartotojui leis geriau suprasti, kaip duomenis analizuoja finansų institucijos ir geriau valdyti asmeninius finansus.