 |
ЭОС на вебинаре проекта DOCFLOW 10 ноября
До последнего времени основные усилия российского государства были направлены на ужесточение требований к документированию бухгалтерского и налогового учета, а также деятельности компаний в банковской, финансовой сферах и на рынке ценных бумаг. Последние нововведения актуальны для всех организаций.
С середины апреля 2009 года начала действовать новая статья КоАП РФ о хранении документов, штраф по которой теперь составит от 2 500 до 5 000 рублей для должностных лиц и от 200 000 до 300 000 рублей для юридических, вместо прежних сумм от 300 до 3000 рублей.
Участники веб-семинара (представители различных государственных организаций и коммерческих структур всех отраслей экономики) получили от ведущего эксперта России уникальную информацию о том, какие введены новые законодательно-нормативные требования, как важно и нужно соответствовать им, что делать при утрате документов, какова ответственность руководителей и компании при отсутствии документов.
За какие нарушения могут последовать наказания? Как специалистам в области управления документацией обернуть эту ситуацию себе на пользу, используя новые положения законодательства в качестве веского аргумента в разговоре с собственным руководством?
На все эти вопросы Наталья Храмцовская дала исчерпывающие ответы и профессиональные рекомендации. Интерес аудитории был настолько велик, что спикера буквально засыпали вопросами, и отведенного получаса не хватило для ответов всем желающим. Это говорит о том, что тема весьма актуальна, востребована, что существует некий информационный вакуум и неосведомленность в этих вопросах. Ведь такого рода информация труднодоступна, поскольку помимо компании ЭОС, мало кто систематически занимается её сбором и аналитической обработкой.
Презентация веб-семинара на нашем сайте http://www.eos.ru/upload/files/Webinar_DOCFLOW_10.11.2010.ppt
Запись веб-семинара находится по данной ссылке https://www.surveymonkey.com/s/BT8SG3J
Контактное лицо: Швецова Екатерина
Компания: ООО "Электронные офисные системы"
Добавлен: 10:54, 12.11.2010
Количество просмотров: 760
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия606 |
| «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, Россия598 |
| 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, Россия676 |
| 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. |
|
 |