 |
Об отчете СЗВ-М
А вы отчитались перед пенсионным фондом? Октябрь достаточно непростой месяц для бухгалтеров,так как помимо ежемесячных мероприятий по отправке документов, перечислению денежных средств в различные фонды и бюджеты, контролирующие органы ждут отчеты за третий квартал 2017 года. Обратите внимание! За несвоевременное исполнение можно получить штраф и даже блокировку расчетного счета, что приведет к дополнительным трудностям и станет очередной головной болью для директора. До 16 октября необходимо было отчитаться перед пенсионным фондом, а именно сдать отчет СЗВ-М, основной целью которого является выявление работающих пенсионеров. Спорный момент возникает у организаций с единственным учредителем-директором, у которого нет ни трудового договора, ни договора подряда. Поскольку нет единых указаний и регламентов по данному вопросу, то страхователи поступают по-разному. Некоторые организации все-таки сдают отчет на директора, часть не отправляют совсем и согласно опросу небольшой процент бухгалтеров сдают нулевой отчет. Напомним, что данный отчет сдается ежемесячно и не позднее 15 дней после окончания отчетного месяца. Отчетная форма состоит из простой формы с шапкой для реквизитов организации и таблицей, состоящей из четырех столбцов. В бумажном варианте разрешено подавать сведения, если в организации не более 25 человек, при превышении этого количества отчет принимается только в электронном виде. Ведите кадровый учет в самой современной программе для управления кадрами 1С:Зарплата и управление персоналом и сдавайте отчетность из программы 1С двумя кликами с помощью сервиса 1С-Отчетность! Если вы уже работаете в 1С:ЗУП, но используете старую редакцию, переходите на новую ред.3.1 с еще более удобным и расширенным функционалом и повышайте свою квалификацию на курсах 1С для кадровых специалистов. Актуальное расписание на нашем сайте в разделе "Курсы 1С". Остались вопросы по сдаче отчетности? Задайте их нашим специалистам через форму обращения на сайте.
http://aprsoft.ru
Контактное лицо: 1С:Апрель Софт
Компания: 1С:Апрель Софт
Добавлен: 03:07, 08.11.2017
Количество просмотров: 1117
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия617 |
| «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, Россия609 |
| 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, Россия687 |
| 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, Россия793 |  |
| 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, Россия135 |  |
| 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. |
|
 |