 |
Узнать о заработанных пенсионных баллах теперь можно, не выходя из дома
Отделение ПФР по Тамбовской области обращает внимание работающих граждан, что теперь они с помощью нового электронного сервиса ПФР «Личный кабинет застрахованного лица» они могут отслеживать, как формируется их будущая пенсия. Сервис появился с начала 2015 года. Он позволяет жителям области узнать о количестве уже заработанных пенсионных баллов и продолжительности официального стажа. Кроме этих ключевых параметров, пользователи ресурса смогут также спрогнозировать, сколько баллов нужно добрать, сколько лет необходимо еще трудиться, каков приблизительный размер будущей пенсии (в сегодняшних ценах). Здесь же можно увидеть, во сколько баллов оцениваются, так называемые, нестраховые периоды: служба в армии, декретный отпуск, периоды ухода за престарелыми и инвалидами. По мнению управляющего ОПФР Тамары Козловской, удобство сервиса заключается и в его многофункциональности: здесь, не выходя из дома, можно записаться на прием в ПФР, заказать необходимую справку, получить онлайн-консультацию, распечатать выписку с лицевого счета. Здесь же можно получить информацию о пенсионных накоплениях, в том числе данные о добровольных взносах по Программе государственного софинансирования пенсии. Новый сервис будет совершенствоваться и дальше. К примеру, в течение 2015 года в «Личном кабинете» появится возможность подать заявление на назначение пенсии. Важно отметить, что все представленные в «Личном кабинете» сведения о пенсионных правах граждан сформированы на основе данных, которые ПФР получил от работодателей. Поэтому, если будущий пенсионер обнаружил неточности или отсутствие какой-то информации, у него появляется возможность заранее обратиться к работодателю для уточнения данных и представить их в ПФР. Чтобы завести «Личный кабинет», застрахованным лицам нужно пройти регистрацию в Единой системе идентификации и аутентификации (ЕСИА) или на сайте госуслуг.
Группа по взаимодействию со СМИ ОПФР по Тамбовской области Тел. 79-43-10, http://www.pfrf.ru
Контактное лицо: перелыгин павел викторович
Компания: ОПФР по Тамбовской области
Добавлен: 21:59, 06.05.2015
Количество просмотров: 800
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия598 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия590 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия668 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия790 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |