 |
Управление договорами и контрагентами в СЭД PayDox
Новая версия системы электронного документооборота и управления совместной работой PayDox включает функционал, позволяющий оперативно управлять договорами и контрагентами, в том числе вести долговременный учет сделок с контрагентами.
Предприятия достаточно часто меняют свои учетные данные, измениться может все, что угодно – от юридического адреса и названия до организационной формы. При этом важно, чтобы в информационной системе, такой как СЭД, можно было все эти изменения отразить, не потеряв всю историю взаимоотношений с данным предприятием и сохраняя в документах именно те данные о предприятии, которые были актуальны на момент создания этих документов.
Долговременный учет сделок с контрагентами требует ведения справочника контрагентов, позволяющего учитывать изменение реквизитов и других учетных данных предприятий, с которыми заключаются договоры. При этом необходимо вести всю историю изменений данных о контрагентах, так как к документам необходимо привязывать информацию о контрагенте, актуальную как на дату заключения договора, так и на дату закрытия. Таким образом, необходим функционал, позволяющий вести в СЭД всю историю изменения данных о предприятиях, с которыми ведутся договорные отношения – так, чтобы во-первых, в карточке договора была доступна информация о контрагенте, актуальная именно для этого документа и, во-вторых, все изменения учетных данных контрагента хранились совместно в хронологическом порядке и были доступны при просмотре из любого документа, связанного с данным контрагентом.
Функциональность управления договорами и ведения долговременного учета истории изменения учетных данных контрагентов включена также в бесплатную версию PayDox Team, которая скачивается и устанавливается за несколько минут, после чего готова к работе.
Полнофункциональная версия системы электронного документооборота и управления совместной работой PayDox доступна на официальном сайте системы http://www.paydox.ru
Контактное лицо: Николай Нейман
Компания: Пэйбот
Добавлен: 03:03, 27.09.2018
Количество просмотров: 595
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. |
|
 |