xoilactv

Product description

Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của xoilactv. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ xoilactv.Tổng cục Thuế (Bộ Tài chính) vừa ban hành Quyết định 108/QĐ-TCT về quy trình hoàn thuế thu nhập cá nhân (TNCN) tự động. Nội dung quy trình bao gồm: tạo và tiếp nhận tờ khai quyết toán thuế TNCN gợi ý có đề nghị hoàn của người nộp thuế (NNT); giải quyết hoàn thuế TNCN tự động; kiểm soát sau hoàn thuế TNCN.Từ cơ sở dữ liệu kê khai của tổ chức trả thu nhập và của cá nhân, dữ liệu đăng ký thuế và đăng ký người phụ thuộc, dữ liệu tổng quan về nghĩa vụ thuế, các khoản nợ của NNT trên toàn quốc, hệ thống ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) của ngành thuế tự động tổng hợp dữ liệu đối với các chỉ tiêu trên tờ khai quyết toán thuế TNCN để xác định nghĩa vụ kê khai của NNT và tạo Tờ khai quyết toán thuế TNCN gợi ý đối với NNT là cá nhân trực tiếp quyết toán thuế TNCN.Việc tổng hợp dữ liệu và tạo lập tờ khai gợi ý được hệ thống ứng dụng CNTT ngành thuế tự động thực hiện ngay sau thời hạn nộp tờ khai quyết toán thuế TNCN của tổ chức trả thu nhập.NNT là cá nhân sử dụng ứng dụng eTax Mobile, ứng dụng thuế điện tử dành cho cá nhân của Tổng cục Thuế để kiểm tra thông tin trên Tờ khai quyết toán thuế TNCN gợi ý do hệ thống ứng dụng CNTT của ngành thuế tự động tạo lập.Trường hợp NNT đồng ý với thông tin được gợi ý trên tờ khai, NNT xác nhận và nộp hồ sơ quyết toán theo quy định trên ứng dụng.Nếu NNT không đồng ý với thông tin gợi ý trên tờ khai, NNT sửa lại thông tin tại các chỉ tiêu tương ứng, bổ sung lý do chênh lệch với số cơ quan thuế gợi ý và nộp hồ sơ quyết toán kèm theo tài liệu chứng minh theo quy định.Hệ thống thông tin giải quyết thủ tục hành chính sẽ tự động tạo và gửi thông báo về việc tiếp nhận hồ sơ khai thuế điện tử, thông báo về việc tiếp nhận hồ sơ đề nghị hoàn thuế cho NNT ngay sau khi nhận được hồ sơ quyết toán thuế TNCN có chỉ tiêu "Số thuế hoàn trả cho người nộp thuế".Ngay sau khi gửi thông báo về việc tiếp nhận hồ sơ đề nghị hoàn thuế cho NNT, phân hệ hoàn thuế tự động tạo hồ sơ đề nghị hoàn thuế.Về giải quyết hoàn thuế TNCN tự động, hồ sơ đủ điều kiện được xử lý tự động là hồ sơ đáp ứng 3 điều kiện dưới đây:Thứ nhất, tại thời điểm giải quyết hồ sơ hoàn thuế TNCN của NNT, tổ chức trả thu nhập đã hoàn thành nghĩa vụ nộp thay tiền thuế TNCN đã khấu trừ hoặc tổng tiền thuế TNCN NNT là cá nhân đã nộp đủ vào ngân sách nhà nước (NSNN) tại kỳ quyết toán NNT có đề nghị hoàn thuế.Thứ hai, hồ sơ hoàn thuế TNCN có chỉ tiêu "Tổng thu nhập chịu thuế" khớp đúng với số liệu tổng hợp trong kỳ quyết toán thuế theo cơ sở dữ liệu quản lý thuế của ngành thuế tại thời điểm giải quyết hồ sơ và có chỉ tiêu "Tổng số thuế đề nghị hoàn trả" nhỏ hơn hoặc bằng số liệu tổng hợp trong kỳ quyết toán thuế theo cơ sở dữ liệu quản lý thuế của ngành thuế tại thời điểm giải quyết hồ sơ.Thứ ba, thông tin tài khoản nhận tiền hoàn trả của NNT được xác minh và liên kết với cơ sở dữ liệu quản lý thuế của ngành thuế.Trường hợp hồ sơ hoàn thuế TNCN của NNT đáp ứng đủ các điều kiện, phân hệ hoàn thuế TNCN tự động tạo đề xuất hoàn thuế, lập quyết định hoàn thuế (hoặc quyết định hoàn kiêm bù trừ thu NSNN) và lệnh hoàn trả khoản thu NSNN (hoặc lệnh hoàn trả kiêm bù trừ khoản thu NSNN) để chuyển thủ trưởng cơ quan thuế ký điện tử.Trường hợp xác định hồ sơ hoàn thuế không thuộc đối tượng và trường hợp được hoàn thuế, bộ phận giải quyết hồ sơ hoàn thuế dự thảo thông báo về việc hồ sơ chưa đủ điều kiện hoàn thuế không được hoàn thuế, trình thủ trưởng cơ quan thuế ký ban hành, gửi NNT. Thời gian thực hiện các công việc chậm nhất là 3 ngày làm việc kể từ ngày có thông báo về việc tiếp nhận hồ sơ đề nghị hoàn thuế.Theo Tổng cục trưởng Tổng cục Thuế Mai Xuân Thành, số lượng người nộp thuế là cá nhân mà cơ quan thuế đang quản lý hàng năm phải thực hiện các thủ tục hành chính như quyết toán thuế, hoàn thuế TNCN rất lớn. Việc triển khai ứng dụng hoàn thuế TNCN tự động sẽ là bước đột phá để đơn giản hóa thủ tục hành chính, hỗ trợ NNT quyết toán thuế dễ dàng, đồng thời giảm công việc cho cơ quan thuế.Cục Công nghệ thông tin (Tổng cục Thuế) có trách nhiệm nâng cấp các ứng dụng CNTT có liên quan để đảm bảo thực hiện quy trình hoàn thuế TNCN tự động. Thời hạn thực hiện xây dựng, nâng cấp ứng dụng bảo đảm việc tiếp nhận và xử lý hồ sơ hoàn thuế TNCN theo quy trình được hoàn thành chậm nhất ngày 31.3. ️

Công điện của Thủ tướng gửi Chủ tịch UBND các tỉnh, thành phố: Hà Giang, Cao Bằng, Bắc Kạn, Tuyên Quang, Lào Cai, Lai Châu, Điện Biên, Yên Bái, Sơn La, Hòa Bình, Lạng Sơn, Thái Nguyên, Phú Thọ, Bắc Giang, Vĩnh Phúc, Hà Nội, Bắc Ninh, Hưng Yên, Hải Dương, Quảng Ninh, Hải Phòng, Hà Nam, Thái Bình, Nam Định, Ninh Bình, Thanh Hóa, Nghệ An, Hà Tĩnh, Quảng Bình, Quảng Trị, Huế; các bộ: NN-PTNT, Y tế, TN-MT, LĐ-TB-XH, TT-TT.Thủ tướng yêu cầu Chủ tịch UBND các tỉnh, thành phố nêu trên chủ động theo dõi sát tình hình và dự báo thời tiết; tuyên truyền, vận động, phổ biến cho người dân các phương pháp, kỹ năng phòng, chống rét an toàn, hiệu quả... (không dùng bếp than để sưởi ấm trong phòng kín tránh xảy ra sự cố đáng tiếc, gây thiệt hại về người); phòng, chống cháy nổ khi sưởi ấm. Kịp thời cung cấp thuốc men, khám chữa bệnh kịp thời, tuyệt đối không để xảy ra tình trạng người dân ốm vì rét mà không tiếp cận được dịch vụ y tế và chữa trị trong dịp tết.Triển khai đồng bộ các biện pháp phòng, chống đói, rét, dịch bệnh đối với cây trồng, vật nuôi, thủy sản. Trong điều kiện thời tiết rét đậm, rét hại, có sương muối, chỉ đạo, hướng dẫn nông dân có biện pháp chống rét cho các diện tích mạ xuân, không gieo trồng trong những ngày giá rét, nhiệt độ xuống thấp; không chăn thả, không cho trâu, bò cày bừa khi xảy ra rét đậm, rét hại.Đặc biệt, chịu trách nhiệm trước Thủ tướng Chính phủ nếu để xảy ra tình trạng thiệt hại về người và cây trồng, vật nuôi bị chết nhiều do chủ quan, lơ là, không thực hiện đầy đủ, kịp thời các biện pháp phòng, chống đói, rét (nhất là rét đậm, rét hại), dịch bệnh cho người dân và cây trồng, vật nuôi trên địa bàn.Thủ tướng yêu cầu Bộ NN-PTNT tập trung chỉ đạo theo dõi sát diễn biến thời tiết, hướng dẫn các địa phương triển khai thực hiện công tác phòng, chống rét, dịch bệnh cho gia súc, gia cầm, thủy sản và cây trồng; chỉ đạo các địa phương xây dựng và triển khai kế hoạch sản xuất vụ đông - xuân, cơ cấu cây trồng phù hợp với điều kiện thời tiết.Bộ TN-MT chỉ đạo theo dõi chặt chẽ, dự báo, cảnh báo, cung cấp thông tin kịp thời về tình hình thời tiết, rét đậm, rét hại để cơ quan chức năng và cơ quan truyền thông truyền tải đến người dân biết và chủ động tích cực, triển khai các biện pháp ứng phó hiệu quả với rét đậm, rét hại, băng giá.Bộ Y tế phối hợp với các cơ quan thông tin truyền thông phổ biến kiến thức, hướng dẫn, khuyến cáo người dân thực hiện các biện pháp phòng, chống rét hiệu quả, bảo đảm an toàn sức khỏe, tránh nguy cơ nhiễm độc khí khi đốt than, củi để sưởi ấm trong phòng kín; chỉ đạo lực lượng y tế tuyến cơ sở bảo đảm cơ số thuốc chữa bệnh cần thiết, tổ chức khám chữa bệnh cho người dân, nhất là trong dịp tết.Theo Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia, từ nay đến ngày 29.1, Bắc bộ và Bắc Trung bộ trời rét đậm, vùng núi Bắc bộ rét hại, vùng núi cao có khả năng xảy ra băng giá, sương muối. Trung Trung bộ trời rét, có nơi rét đậm. Nhiệt độ thấp nhất trong đợt không khí lạnh này ở Bắc bộ và Bắc Trung bộ phổ biến từ 8 - 11 độ C, vùng núi 4 - 6 độ C, vùng núi cao có nơi dưới 2 độ C; ở khu vực từ Quảng Bình đến Huế phổ biến 12 - 15 độ C; ở khu vực từ Đà Nẵng đến Quảng Ngãi phổ biến 16 - 18 độ C. ️

Hôm nay 1.3, Đại học Quốc gia Hà Nội phối hợp với Đại học Thanh Hoa - một đại học hàng đầu Trung Quốc, tổ chức hội thảo quốc tế "Giáo dục Đại học Việt Nam - Trung Quốc: Cơ hội và thách thức của giáo dục đại học trong thế kỷ 21 - kỷ nguyên trí tuệ số". Hội thảo là diễn đàn để các nhà khoa học của hai đại học chia sẻ, thảo luận về cơ hội phát triển của giáo dục đại học trong thời đại bùng nổ sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI). Tại hội thảo, PGS Nguyễn Viết Nhung, Trưởng khoa Y, Trường đại học Y dược - Đại học Quốc gia Hà Nội, nguyên Giám đốc Bệnh viện Phổi T.Ư, cho biết từ nhiều năm trước, ở Việt Nam, nhà nước đã có chương trình quốc gia KC 4.0 nhằm đẩy mạnh nghiên cứu và ứng dụng AI trong y tế. Cũng theo PGS Nguyễn Viết Nhung, hiện Việt Nam đã có phần mềm học sâu hỗ trợ chẩn đoán lao phổi dựa trên ảnh X-quang ngực. Khi sử dụng phần mềm này, bác sĩ đưa ảnh đạt tiêu chuẩn kỹ thuật vào, sau đó phần mềm sẽ xử lý và đưa ra kết quả. Dự đoán của phần mềm với độ chính xác trên 95%. Việc ứng dụng AI đạt hiệu quả phát hiện sớm bệnh lao tăng gấp đôi so với trước khi ứng dụng AI. Công nghệ AI được gắn vào các máy X-quang và có phần mềm hỗ trợ đọc phim X-quang. AI sẽ hỗ trợ bác sĩ tìm những bệnh nhân nghi mắc lao dựa trên các tổn thương. Từ đó, bác sĩ sẽ cho chỉ định xét nghiệm tìm vi khuẩn lao chính xác hơn."Từ nhiều năm trước, tại Bệnh viện Phổi T.Ư, tôi là chủ nhiệm đề tài nghiên cứu ứng dụng AI trong chẩn đoán và dự báo dịch tễ bệnh lao phổi, dựa trên dữ liệu của Việt Nam. Chúng tôi sở hữu kho dữ liệu gồm 30.018 phim X.Q đạt tiêu chuẩn kỹ thuật dán nhãn lao phổi, hiện dữ liệu này được công khai dùng chung trong cả nước", PGS Nguyễn Viết Nhung cho biết. Theo PGS Nguyễn Viết Nhung, AI được coi là chìa khóa cho tương lai y tế, mang lại những đột phá trong chẩn đoán, điều trị, và phòng ngừa bệnh tật. Tuy nhiên, một trong những thách thức hiện nay là thiếu sự kết nối liên ngành, đặc biệt từ khâu đào tạo, giữa các ngành khoa học sức khỏe với các ngành công nghệ - kỹ thuật. "Bác sĩ thì không biết về AI, còn kỹ sư AI thì không biết về công việc thầy thuốc. Để phát triển ngành khoa học sức khỏe (trong đào tạo, nghiên cứu cũng như khám chữa bệnh), yêu cầu tất yếu là các thầy thuốc và các kỹ sư AI cần phải có "cùng một tiếng nói", nghĩa là hai bên phải hiểu được công việc của nhau, để giúp nhau tạo ra những công cụ công nghệ hỗ trợ đắc lực cho các bác sĩ. Vì thế, đào tạo liên ngành cho bác sĩ và kỹ sư AI là giải pháp hết sức quan trọng", PGS Nguyễn Viết Nhung nói. PGS Nguyễn Viết Nhung chia sẻ thêm: "Chúng ta vẫn nghe nói, AI phát triển thì bác sĩ mất việc. Chúng tôi không nghĩ như vậy, mà là bác sĩ sử dụng AI sẽ thay thế những bác sĩ không sử dụng AI". PGS Nguyễn Viết Nhung cũng bày tỏ mong muốn được hợp tác với Đại học Thanh Hoa trong nghiên cứu và đào tạo nhân lực AI y tế. Hình thức hợp tác có thể là đào tạo bác sĩ sử dụng AI thông qua các khóa học ngắn hạn, qua đó bác sĩ Việt Nam được học về phân tích dữ liệu, ứng dụng AI cơ bản; kỹ sư AI Việt Nam được học về kiến thức y khoa, thiết kế AI hiệu quả. Sự hợp tác giữa hai bên còn được thực hiện thông qua các chương trình trao đổi sinh viên, nghiên cứu sau đại học… Có những chương trình hợp tác để nghiên cứu sinh Đại học Thanh Hoa được thực hành tại bệnh viện Việt Nam, sinh viên Việt Nam được tiếp cận công nghệ AI tiên tiến tại Đại học Thanh Hoa.Theo PGS Nguyễn Viết Nhung, "mong ước thiết tha" của Trường đại học Y dược - Đại học Quốc gia Hà Nội là có một trung tâm mô phỏng y khoa đào tạo tiền lâm sàng. Hiện nay, việc đào tạo lâm sàng cho sinh viên y khoa hầu như chỉ thực hiện tại bệnh viện. Việc sinh viên trực tiếp học trên bệnh nhân ẩn chứa nhiều rủi ro và hiện cũng gặp khó khăn do thực hiện luật Khám chữa bệnh."Theo chuẩn mực đào tạo y khoa quốc tế thì đào tạo tiền lâm sàng là đào tạo trong các mô hình mô phỏng. Học qua mô phỏng thì sinh viên được phép sai lầm, được lặp đi lặp lại nhiều, có như thế các em mới nhanh giỏi lên được", PGS Nguyễn Viết Nhung chia sẻ. ️