 |
"1С-Сверка" - Ваш личный помощник при сдаче декларации по НДС
Узнайте, как можно уменьшить количество ошибок в декларации по НДС!
Декларация по НДС - сложный и объемный документ. Чтобы минимизировать расхождения данных между вашей организацией и контрагентами, перед формированием декларации многие бухгалтеры проводят сверку расчетов. Это длительный рутинный процесс – необходимо собрать все акты сверки и, если не сходится итоговая сумма, проверить каждую строку для выявления несоответствий. Программисты компании "1С" разработали сервис "1С-Сверка", для того чтобы облегчить труд бухгалтера.
Данный сервис состоит их пяти разделов: Сверка, Запросы поставщикам, Ответы поставщиков, Запросы покупателей, Настройки. Они собраны в программе в одном месте – раздел "Отчеты", группа "Отчеты по НДС". С помощью данного сервиса прямо из программы 1С можно отправить запрос своим поставщикам на предоставление счетов-фактур за определенный налоговый период, а если он не закончен, то на текущую дату. Поставщик, получив запрос, автоматически, с помощью сервиса "1С-Сверка", формирует список (реестр) счетов-фактур и отправляет по электронной почте также, не выходя из бухгалтерской программы. У покупателя этот реестр автоматически загружается в 1С и, нажав кнопку "Сверить", бухгалтер получает отчет о результатах сверки. Она проводится по трем параметрам – по дате, номеру счета-фактуры и сумме. Если при сверке есть расхождения, то такая счет-фактура выделяется красным цветом и можно сразу перейти непосредственно в этот документ и внести исправления.
Таким образом, не нужно вручную сопоставлять десятки документов – сервис "1С-Сверка" это сделает за вас, а вам останется лишь проверить выявленные несоответствия. В программе также реализован контроль за тем, все ли контрагенты предоставили реестры счетов-фактур.
Этот сервис является бесплатным для всех пользователей программ 1С – необходимо только зарегистрироваться на Портале 1С. Узнайте больше у специалистов 1С:Апрель Софт!
Наш сайт http://www.aprsoft.ru
Контактное лицо: Петрова Мария
Компания: 1С:Апрель Софт
Добавлен: 08:28, 13.01.2017
Количество просмотров: 804
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия602 |
| «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, Россия593 |
| 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, Россия671 |
| 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, Россия791 |  |
| 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. |
|
 |