Как получить оригинал выписки из егрюл: Выписка из ЕГРЮЛ в бумажной форме

Выписка из ЕГРЮЛ с электронной цифровой подписью ФНС

В сервисе Rusprofile с 31 марта 2021 года можно скачать выписку из ЕГРЮЛ с электронной цифровой подписью налоговой службы. Файл загружается напрямую с сайта ФНС.

В каких случаях нужна выписка с ЭЦП

В некоторых случаях обычной информационной выписки из ЕГРЮЛ, которую можно получить в разделе «Выписка из ЕГРЮЛ» в сервисе, недостаточно. На информационной выписке нет подписи и печати налогового органа или их аналога.

Когда компания участвует в госзакупках и тендерах или получает субсидии от государства, как правило, требуется представить оригинал выписки в бумажном виде, с печатью и подписью. Такую выписку могут потребовать и другие организации — например, банки. Также она может понадобиться в арбитражном суде: она подтверждает сведения о месте нахождения истца и ответчика, которые необходимо представлять в арбитражный суд согласно ч.

1 ст. 126 АПК РФ (постановление Пленума ВАС РФ от 17.02.2011 № 12 «О некоторых вопросах применения АПК РФ »).

Выписка с ЭЦП равнозначна бумажной, заверенной подписью должностного лица и печатью налогового органа (ч. 1 ст. 6 Федерального закона от 06.04.2011 № 63-ФЗ «Об электронной подписи», письмо ФНС России от 03.12.2015 № ГД-3-14/4585@).

Как получить выписку с ЭЦП

Чтобы получить выписку с усиленной электронной цифровой подписью ФНС, зайдите на страницу компании или предпринимателя и нажмите на кнопку «Выписка с подписью ФНС». Она расположена в блоке с основными сведениями о компании:

Выписка в формате PDF-файла скачается автоматически. На последней странице выписки содержится синий штамп, который подтверждает, что документ подписан ФНС РФ. Он содержит реквизиты квалифицированной усиленной электронной подписи: номер и срок действия сертификата и наименование владельца.

Мария Базюк,
к.ю.н., главный редактор Rusprofile.ru

Получите выписку из ЕГРЮЛ с ЭЦП налоговой

Скачайте PDF-файл с электронной цифровой подписью ФНС, аналог оригинала бумажной выписки без поездок в налоговую.

Другие новости

• Теперь в Rusprofile можно скачать выписку из ЕГРЮЛ или ЕГРИП на определенную дату в прошлом, начиная с августа 2014 года. Период, за который доступны сведения, зависит от наличия данных в ЕГРЮЛ о конкретной организации.

• Сервис Rusprofile запустил новый функционал, который помогает искать партнеров для бизнеса. Особенно полезным он будет для сотрудников отделов продаж и закупок, а также тем, кто отвечает за работу с госконтрактами. С его помощью можно формировать списки компаний по определенным критериям: региону, ОКВЭД, объемам выручки и другим.

• Теперь с помощью сервиса можно узнать о счетах компаний и предпринимателей, которые заблокировали налоговые органы.

Выписка из егрюл бесплатно \ Акты, образцы, формы, договоры \ Консультант Плюс

]]>

Подборка наиболее важных документов по запросу Выписка из егрюл бесплатно (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).

Статьи, комментарии, ответы на вопросы: Выписка из егрюл бесплатно Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Типовая ситуация: Как проверить добросовестность контрагента
(Издательство «Главная книга», 2021)Основной ресурс информации о контрагенте — сервис «Прозрачный бизнес» на сайте ФНС. Там можно бесплатно скачать выписку из ЕГРЮЛ, карточку контрагента и его бухотчетность из ГИРБО. Из них будет видно, действует фирма или нет, какова численность ее работников и сумма доходов и расходов, сколько она платит налогов, есть ли недоимки.

Нормативные акты: Выписка из егрюл бесплатно Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Решение Омского УФАС России от 29.06.2021 N 055/10/18.1-661/2021
Обстоятельства: Поступила жалоба на неправомерное отклонение заявки на участие в аукционе.
Решение: Признать жалобу частично обоснованной.В обоснование своей позиции Заявитель указывает, что протоколом N 1 рассмотрения заявок на участие в открытом аукционе от 07.06.2021 (далее — протокол рассмотрения заявок) заявка Общества была отклонена в связи с непредставлением документов определенных пунктом 121 Правил проведения конкурсов или аукционов на право заключения договоров аренды, договоров безвозмездного пользования, договоров доверительного управления имуществом, иных договоров, предусматривающих переход прав в отношении государственного или муниципального имущества, утвержденных приказом ФАС России от 10.02.2010 N 67 (далее — Правила проведения аукциона), а именно непредставление оригинала выписки из единого государственного реестра юридических лиц (далее — выписка из ЕГРЮЛ) или нотариально заверенной копии такой выписки. Кроме того, ООО «Т» не внесен задаток.

Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Решение Омского УФАС России от 29.06.2021 N 055/10/18.1-662/2021
Обстоятельства: Поступила жалоба на неправомерное отклонение заявки на участие в аукционе.
Решение: Признать жалобу частично обоснованной.В обоснование своей позиции Заявитель указывает, что протоколом N 1 рассмотрения заявок на участие в открытом аукционе от 07.06.2021 (далее — протокол рассмотрения заявок) заявка Общества была отклонена в связи с непредставлением документов определенных пунктом 121 Правил проведения конкурсов или аукционов на право заключения договоров аренды, договоров безвозмездного пользования, договоров доверительного управления имуществом, иных договоров, предусматривающих переход прав в отношении государственного или муниципального имущества, утвержденных приказом ФАС России от 10.02.2010 N 67 (далее — Правила проведения аукциона), а именно непредставление оригинала выписки из единого государственного реестра юридических лиц (далее — выписка из ЕГРЮЛ) или нотариально заверенной копии такой выписки. Кроме того, ООО «Т» не внесен задаток.

Выписка из ЕГРЮЛ в Санкт-Петербурге с доставкой от 500 рублей

Наши показатели и мнение экспертов

Оперативную и качественную работу обеспечивают более 85 квалифицированных сотрудников нашего
органа: аттестованных экспертов, обученных специалистов и менеджеров.

Марина Давыдова

Менеджер по продажам

Елена Черткова

Руководитель отдела продаж

Иоанн Щемелев

Менеджер по продажам

Улугбек Нурымбетов

Менеджер по продажам

Екатерина Вершинина

Менеджер по продажам

Анна Апанасевич

Менеджер по продажам

Эльвира Марченко

Менеджер по продажам

Артем Полозов

Менеджер по продажам

Алена Окрепилова

Менеджер по работе с представителями

Татьяна Веселова

Менеджер по работе с представителями

Дмитрий Плиска

Руководитель отдела по работе с представителями

Альбина Миннуллина

Специалист отдела документооборота

Грета Вердян

Ведущий специалист отдела документооборота

Любовь Кузьмина

Специалист по кадровому делопроизводству

Вера Самбур

Специалист отдела документооборота

Анна Соколова

Специалист по работе с СРО

Ольга Сабанцева

Специалист отдела документооборота

Александр Тимофеев

Заместитель руководителя отдела лицензирования

Андрей Волчков

Руководитель отдела банковской гарантии

Максим Семенов

Директор по развитию

Выписка из ЕГРЮЛ Беларуси (реестра компаний, торгового реестра)

Выписка из ЕГРЮЛ Беларуси:

Выписки из ЕГРЮЛ Беларуси — это официальный документ, выдаваемым Министерством юстиции Республики Беларусь или управлением юстиции. Выписка содержит информацию об юридическом лице, индивидуальном предпринимателе, зарегистрированном в Республике Беларусь. Также выписка из ЕГРЮЛ РБ может содержать информацию о гражданине (юридическом лице) на предмет его участия в создании организации и (или) управлении ею.

Выписки из ЕГРЮЛ РБ бывают двух видов: 

1. На бумажном носителе. Выписка печатается на бумажном носителе и для целей легализации прошивается и скрепляется подписью и гербовой печатью.  
2. Электронная выписка (документ word). Выписка предоставляется исключительно в электронном виде без подписей и печатей.

Выписка из ЕГРЮЛ РБ содержит следующие основные сведения:

• сведения о статусе юридического лица. Статус может быть: действующее, в состоянии ликвидации, банкротства, исключенное из ЕГРЮЛ РБ;
• о юридическом адресе компании;
• сведения о руководителе компании (Фамилия, имя, отчество и, возможно, номер телефона;
• о размере уставного фонда юридического лица;
• сведения об учредителях компании (фамилия, имя, отчество, размер доли в уставном фонде, контактный телефон (если указывался при регистрации). Выписки из ЕГРЮЛ Республики Беларусь в отношений закрытых и открытых акционерных обществ (ЗАО И ОАО) не содержат никакой информации о составе акционеров!

Образцы выписки вы можете найти на этой странице

Выписка из ЕГРЮЛ Беларуси с историей изменений также содержит информацию:

• об изменениях состава учредителей компании,
• изменениях руководства компании,
• об изменениях юридического адреса компании,
• имевших место реорганизациях, в том числе правопреемниках созданной компании.

Образец выписки из ЕГРЮЛ Беларуси с историей изменений можно найти на этой странице.

«Торговый реестр Беларуси», «реестр компаний Беларуси»:

В Беларуси не существует никакого иного реестра компаний или торгового реестра, который содержал бы информацию об юридических лицах или индивидуальных предпринимателях. Вся информация о всех компаниях и индивидуальных предпринимателях, зарегистрированных в Беларуси, содержится в едином  государственном реестре юридических лиц и индивидуальных предпринимателей Республики Беларусь (ЕГРЮЛ РБ).

Получить выписку из ЕГРЮЛ бесплатно в Беларуси невозможно. За получение выписки необходимо уплатить госпошлину. Официальный он-лайн реестр компаний в Беларуси не ведется. Бесплатно вы можете узнать только факт регистрации компании и ее текущий статус.

С нашей помощью вы можете также зарегистрировать компанию в Беларуси, или взыскать долг с белорусской компании!

Сроки получения выписки из ЕГРЮЛ Беларуси

В соответствии с законодательством, срок предоставления выписки  из ЕГРЮЛ РБ на бумажном носителе составляет до 7 дней. Как правило, нам удается получить выписку за 2-3 рабочих дня.

В настоящее время появилась возможность экспресс заказа электронной выписки из ЕГРЮЛ Беларуси. Срок изготовления такой выписки — в течение 1 часа с момента оплаты. Обращаем Ваше внимание, что такая выписка будет ТОЛЬКО В ЭЛЕКТРОННОМ ВИДЕ в формате doc или rtf. Электронная выписка не будет содержать печатей и подписей должностных лиц. Получить сканированную копию и тем более оригинал такой выписки невозможно. Арбитражные суды и иные организации не примут электронную выписку в качестве доказательства существования юридического лица. Для этого нужна выписка на бумажном носителе. Электронная выписка из ЕГРЮЛ РБ пригодна только для внутреннего потребления, например быстрой проверки белорусского контрагента.   

Обращаем Ваше внимание, что ни одна выписка из ЕГРЮЛ РБ не будет содержать информацию:

• о паспортных данных директора либо учредителя компании;
• их месте жительства;
• иную личную информацию.

Такого рода информация хотя и содержится в ЕГРЮЛ РБ, но выдается только по запросу суда или правоохранительных органов.

Вы можете с нашей помощью заказать выписку из ЕГРЮЛ Беларуси. Напишите нам или воспользуйтесь формой заказа, расположенной на этой странице. При необходимости, мы отправим оригинал выписки в любую точку земного шара!

EFT Payments Повторная выписка

Вы используете эту программу для повторного извлечения пакета платежей, которые были ранее извлеченные с помощью программы EFT Payments Extract.

Программа повторного извлечения электронных платежей:

• Позволяет изменить дату действия для партии, когда повторное извлечение партии.
• При необходимости воссоздает файл XML (Просмотр в EFT Bank Control).
• Активирует извлечение платежа After EFT триггер, если он выбран (Настройка программы триггера).
• Автоматически создает список завершенных платежей EFT.

Детали поставщика повторно извлекаются из файла поставщиков. Детали транзакции и суммы платежа повторно извлекаются из оригинала. пакет (создается с помощью программы EFT Payments Extract).

Вы бы повторно извлекли пакет, если XML-файл, созданный исходным выписка непригодна, банковские реквизиты поставщика изменились или вы хотите для изменения даты действия для партии.

Поле	Описание
Серийный номер	Укажите номер партии EFT для повторного извлечения.
Начать обработку	Выберите это, чтобы повторно извлечь партия. Вы можете повторно извлечь партию только тогда, когда Дата действия совпадает с датой или позже текущая дата.
Распечатать отчет SRS	Распечатайте отчет о выполненных платежах через систему банковских переводов.

Поле	Описание
Детали партии
Изменить дату действия	Выберите это, чтобы указать дату, когда операции должны быть оплачены банком. Эта дата не может быть раньше текущей даты.
Банк	Указывает банк, для которого была произведена партия. изначально создан.
Название банка	Здесь указывается название банка, для которого изначально был создан.
Банковская валюта	Указывает валюту банка, для которого партия создана.
Общая сумма	Указывает общую сумму платежа за партия.
Итого валюта	Указывает валюту для полной оплаты. сумма за партию.
Эквивалент в местной валюте	Указывает общую сумму платежа в местном валюта.
Эквивалент в местной валюте	Указывает валюту для полной оплаты. сумма в местной валюте.
Исходная дата выпуска	Указывает дату, когда партия была изначально извлечены с помощью программы EFT Payments Extract.
Дата последней операции	Указывает дату действия, установленную, когда партия была последний извлеченный или повторно извлеченный.
Пользователь последнего запуска	Указывает код оператора лица, которое выполнил предыдущий извлечение или повторно извлек из этого партия.
Местоположение последнего запуска	Указывает, был ли XML-файл для пакета ранее сохраненные на клиентском компьютере или на сервер.
Имя последнего файла	Указывает путь и имя файла XML-файла. создается при последнем извлечении пакета или повторно извлекается.
После обработки завершенный	Эти параметры отображаются в программах, которые можно автоматизировать. Они позволяют указать действие, которое вы хотите выполнить после завершения обработки (см. Проектирование автоматизации).

На этой панели отображаются результаты выбранной вами функции обработки. после завершения обработки (если вы не выбрали вариант закрытия заявка из После обработки завершена раздел).

• После создания командного файла с использованием экстракта платежей EFT программа и номер партии был сгенерирован, вы не можете аннулировать отдельные чеки EFT, чтобы удалить их из партии, а затем повторно извлеките партию, так как аннулированные платежи не будут удаленный.

  Обычно вы удаляете те платежи, которые вам не нужны. включить в выписку с помощью программы EFT Payments Extract, прежде чем выбор для создания файла.После создания командного файла вы может либо:

  • Игнорировать созданный файл извлечения. Аннулировать все платежи и повторить платеж (оплата только правильным поставщикам) и затем запустите извлечение.

  • После того, как вы загрузили xml, у вас обычно есть опция в программном обеспечении банка для удаления выбранных платежей и не платите им.

  См. Также Удаление записи AP.

Что такое выписка из банка — определение банковских выписок и ее важность

Банки, NBFC и финансовые учреждения получают огромный приток клиентских приложений, поэтому они используют программное обеспечение для автоматизированного банковского извлечения, чтобы извлечь из них ключевую информацию. Обработка банковских выписок Программное обеспечение используется крупными организациями для проверки профилей клиентов и оптимизации процессов адаптации клиентов.В этом посте мы обсудим, что такое банковские выписки, чем они отличаются от банковских выписок и в каких отраслях они требуются.

Определение банковской выписки

Банковская выписка относится к данным, извлеченным из банковских выписок и обрабатывающим их с целью утверждения банковских заявлений. Значение извлечения состоит в том, чтобы извлекать данные из документов, структурировать и систематизировать информацию таким образом, чтобы упростить проведение финансового аудита или анализа.

Что такое выписка из банка?

Выписка по счету — это финансовый документ, который содержит сводку транзакций, произошедших в течение данного месяца, которая отправляется держателю счета.Банковские выписки имеют страницы, на которых перечислены имена владельцев счетов, номера, идентификаторы транзакций, а также списки депозитов и снятия средств. Анализируя выписку из банка, кредитор может оценить финансовое положение человека, проверить источники дохода и выполнить анализ денежных потоков для оценки кредитоспособности. Программное обеспечение для извлечения данных из банковских выписок используется финансовыми учреждениями для обработки этих выписок и записи их в системы в электронных форматах.

Как используется выписка из банка

Выписки из банка обрабатываются организациями для проверки адреса, личности и кредитоспособность физических лиц.Эти отрывки отображают денежные потоки на счета и со счетов, что делает их ценными для определения финансового положения человека. Организации используют банковские выписки для оценки своих общих активов, идентифицирующих обязательств и составления списков вычетов.

Выписки из банка используются в следующих отраслях:

1.

Здравоохранение

Пациенты, которые выбирают ссуды или занимают деньги для финансирования своего лечения или оплаты счетов в аптеке, должны предоставить свои банковские отчеты для получения финансовой помощи.Это также относится к тем, кто подает заявление на получение страховых полисов, таких как медицинское страхование и страхование инвалидности / несчастного случая / жизни.

‍ 2. Недвижимость

Владельцы недвижимости и физические лица, которые планируют покупать землю для коммерческого проживания или ведения сельского хозяйства, должны предоставить банковские выписки, чтобы их заявки были одобрены. Выписки из банка используются в качестве подтверждения адреса / личности, когда речь идет о покупке, продаже, аренде и аренде недвижимого имущества. ‍

3. Ипотека и ссуды

Лица, которые обращаются к банкам и NBFC за ссудами, такими как жилищные ссуды и ипотека, должны предоставить банковские выписки для проверки своей кредитоспособности. Банки часто извлекают эти выдержки из данных клиентов и баз данных CIBIL, чтобы получить информацию, необходимую для оценки кредитных профилей и платежеспособности клиентов. ‍

‍

Заключение

Программное обеспечение для автоматического извлечения данных позволяет банкам записывать и оценивать транзакции, происходящие на счетах клиентов за определенный период времени.Выписки из банка содержат элементы, которые необходимы организациям для проведения анализа кредитного профиля потребителей. Обработка огромных объемов данных о клиентах — сложная задача, которая при ручном вводе данных подвержена высокому пределу ошибок, и именно здесь технология автоматического извлечения данных из банковских выписок действительно проявляет себя. Используя решения по автоматизации, компании могут отмечать поддельные выписки и удалять повторяющиеся транзакции при ведении бухгалтерского учета.

Обработка документов становится препятствием для роста вашего бизнеса?

Присоединяйтесь к Docsumo, чтобы узнать о последних тенденциях IDP и советах по автоматизации.Docsumo — это Document AI является партнером ведущих кредиторов и страховщиков США.

‍

Как я могу автоматизировать извлечение данных из сложных документов?

Бизнес-процессы, подпитываемые сложными документами, несутся.

НЕТ !! Не , что тип медведя …. Это тип медведя!

Почему?

Комплексные документы .

Там, где сложные документы могут замедлить работу, сложные документы лишают продуктивность жизни.

Конечно, у вас может быть система оптического распознавания текста , которая обрабатывает ваши документы.

И OCR — хорошая технология … для структурированных документов. Но как насчет этих сложных неструктурированных документов?

Или, черт возьми, вы все еще вручную обрабатываете свои документы. Старые добрые человеческие усилия — это проверенный и верный способ ввести документ в систему, которая управляет вашим бизнес-процессом.Человек может даже найти нужные данные в море сложных данных. В итоге.

Но люди медлительны, подвержены ошибкам, непоследовательны и дороги. (А в некоторых случаях, возможно, все-таки не так уж и хорошо!)

Тогда есть все проблемы.

Комплексные документы:

• Может иметь несколько форматов
• Не может быть принудительно вставлен в шаблон
• Может сыпучий
• Могут быть столы … или хуже! Вложенные таблицы!
• Может содержать изображения
• Может включать рукописный ввод… или хуже! Грязный почерк!
• [ЗАПОЛНИТЕ СВОЮ ЛЮБИМУЮ БОЛЬЮ ОТ ЭКСТРАКЦИИ ЗДЕСЬ!]

Худшая часть? Системы оптического распознавания текста определенно упираются в стену, когда документы становятся слишком сложными.

Так много об автоматизации, правда?

(Увы, читатель … есть надежда.)

Что такое рабочий процесс , ориентированный на документы ?

В своей простейшей форме документо-ориентированный рабочий процесс — это процесс, который выполняет бизнес-процесс. Практически во всех случаях документы подпитывают процесс, который включает в себя захват содержимого, извлечение информации из содержимого и выполнение определенных действий на основе этой информации.

Например, вот процесс подачи документов, который, вероятно, звучит знакомо….

Я отправляю медицинские расходы в свою медицинскую страховку, чтобы получить возмещение. Мне нужно:

• Копия квитанции
• Распечатать формы
• Заполните формы
• Получить конверт и печать
• Выяснить адрес
• По почте

И это только мой конец.

В сценариях использования рабочих процессов, ориентированных на процессы, контент содержит данные и информацию, которые контекстуально важны для процесса и бизнеса.

Контент, который мы все используем, имеет ценность…значение, которое сложно выпустить.

Классификация документов

Документы можно разделить на различные формы и типы. Документы могут быть изображениями, текстом, числами, видео или разными типами.

Классификация может быть основана на любом количестве вещей, в том числе:

• Изображений
• Письма
• Текст
• SMS
• Годовые отчеты
• Квитанции
• Счета
• Выписки из банка
• Марки
• Формы ACORD
• Претензии
• Рукописные бланки
• Коммунальные платежи
• Электрощит
• И многое другое!

Извлечение данных

Информация, содержащаяся в документах, может быть извлечена с помощью ручного процесса, распознавания текста или какой-либо другой технологии.Решая, какой из них использовать, важно знать, можем ли мы извлечь всю информацию из документа и насколько она точна.

Затем извлеченные данные и информация вводятся в процесс. Подумайте об обработке ипотечного кредита, обработке маршрута, обработке ссуд, обработке требований, обработке ответов на запрос предложений, финансовом соответствии, аудите, управлении расходами, обработке счетов-фактур и т. Д.

Вероятно, вы уже какое-то время выполняли процессы, требующие извлечения данных.Если вы похожи на большинство, вы столкнулись с препятствиями. И из-за этих препятствий ваши планы автоматизации застопорились.

Виновник? Вероятно, это сложные данные.

Как определить, мешают ли ваши сложные данные вашим целям автоматизации?

Есть веская причина для большей автоматизации процессов там, где это возможно. 10-кратное повышение эффективности, производительности и / или экономии средств звучит невероятно, не так ли ?!

Если ваша цель — автоматизировать больше этих процессов с подачей документов, которые теперь требуют людей для ввода данных…или те, с которыми OCR не может справиться, как вы диагностируете проблему, чтобы достичь своих целей?

И как узнать, когда сложные данные создают узкое место в процессе?

Сложность ваших данных, вероятно, указывает на уровень сложности, с которым вы столкнетесь при попытке извлечь данные и сделать из них выводы.

Какие факторы усложняют обработку документов?

• Контент текучий
• Документ неструктурированный
• Почерк
• Состоит из нескольких типов документов
• Изменение форматов в том же документе
• Шрифты меняются в том же документе
• В документе сложные таблицы
• Столы в разных местах
• Информация отсутствует
• Фотографии и изображения есть

Это типы документов, для которых не удается OCR, а ручная обработка становится слишком сложной.

Каков бизнес-результат сложных документов?

Когда у вас есть сложные документы, которые нельзя автоматизировать, страдает ваш бизнес.

Как это выглядит?

• Высокие эксплуатационные расходы
• Низкая эффективность процесса
• Длительное время выполнения процесса
• Слишком низкая точность извлечения, чтобы быть полезной

Я думаю, что эти клиенты пришли к выводу, что они сказали …

«Как финансовая компания, наши сотрудники тратят много времени на переписывание счетов.”

А …

«Мы хотим извлечь всю информацию из документов, чтобы мы могли автоматизировать больше процессов и использовать всю информацию для построения аналитических данных. Но наши аналитики используют только 10-20% данных в документах, потому что мы не можем извлечь остальные ».

Решения для комплексной обработки данных

Отрасль эволюционировала от OCR к решениям, использующим несколько технологий искусственного интеллекта для устранения узких мест. Эти решения классифицируются по:

• Подход старой школы: OCR
• Современный подход: разные названия, в том числе:
  
  • Когнитивный захват
  • AI OCR
  • AI RPA

В другом месте вы узнаете, как технология искусственного интеллекта применяется для решения проблем с неструктурированными данными.Будьте здесь осторожны; ИИ стал модным словом, которое некоторые поставщики используют, чтобы затмить воду, когда дело доходит до описания того, как ИИ играет в их решениях.

На данный момент ключевым моментом является следующее:

Intelligent Data Processing (IDP) может извлекать практически всю информацию, понимать данные и создавать дополнительную ценность из сложных документов.

Три самых распространенных проблемы сложных документов

Infrrd работал рука об руку с сотнями предприятий и компаний для решения сложных проблем с данными.У нас есть чем поделиться. А пока давайте рассмотрим три основных варианта использования, с которыми мы сталкиваемся чаще всего.

Задача 1. Извлечение данных из годовых отчетов

Компания финансовых услуг предоставляет бизнес-ссуды.

Банк предоставляет ссуду и обслуживает ее. Фирмы, которым они предоставляют ссуды, должны предоставлять финансовые отчеты, чтобы банк мог обеспечить финансовую устойчивость и соблюдение нормативных требований.

Довольно просто, правда? Так в чем проблема?

Финансовые отчеты (в данном случае годовые) не имеют универсального стандарта; Обычно они бывают разных форматов, имеют нестандартную таксономию и могут меняться от года к году.Эти отчеты включают графики, диаграммы и таблицы, которые также противоречивы.

Сложность этих документов требует ручной обработки, поскольку OCR не может обработать документ с такой небольшой структурой. Что хуже? Этот ручной процесс всегда более дорогостоящий, медленный и непоследовательный. Даже самая маленькая ошибка может поставить под сомнение всю финансовую оценку банка.

Но без информации, содержащейся в этих документах, банк не может определить, насколько хорошо работают фирмы в его кредитном портфеле и почему.А когда информация не доставляется вовремя? Именно тогда банк вводит в свою систему ненужные операционные риски.

Infrrd работал с этим банком для извлечения данных из их сложных документов. Теперь банк использует решение интеллектуальной обработки данных Infrrd, которое применяет многоуровневую последовательность моделей искусственного интеллекта. Результат? У этого банка больше нет проблем с обработкой годового отчета.

Задача 2. Извлечение данных из чертежей панелей

Чертеж панели — это изображение, которое описывает компоновку и компоненты панели управления, распределительной панели или электрической панели.

В приведенном ниже примере показаны номера деталей и спецификации для компонентов.

Так как же извлечь полезные данные из этих панелей? Они слишком сложны для этого?

Представьте себе это.

Поставщик получает от строителя пакет запроса предложения, который включает документы и чертежи панелей. Поставщик должен прочитать чертежи, составить предложение и отправить его строителю. Если у поставщика лучшее предложение, он выигрывает бизнес.

Но когда пакет RFP (документы и множество чертежей панелей) обрабатывается вручную, создание предложения занимает недели.

Можно ли использовать автоматическое извлечение данных на этих чертежах панелей?

В ходе работы с этим поставщиком мы узнали, что они пробовали OCR … и не смогли.

OCR не может обрабатывать чертежи панели, потому что не может:

• Определить стиль и толщину линии
• Определение ориентации текста (верх, низ, сторона чертежа)
• Отличить символы от цифр и букв

Поставщик — после партнерства с Infrrd — узнал, как использовать платформу извлечения информации на базе искусственного интеллекта для решения уникальных задач даже самых сложных чертежей панелей.В результате поставщик автоматизировал процесс запроса предложений. Сегодня они отвечают строителям, которых обслуживают в 20 раз быстрее и точнее.

Вопреки распространенному мнению, ДА. Вы можете автоматизировать извлечение данных из чертежей панелей.

Задача 3. Извлечение данных из таблиц

Столы везде. Вы найдете их в годовых отчетах, финансовых отчетах, счетах, счетах, квитанциях и управленческих отчетах.

Таблицы помогают структурировать информацию, чтобы людям было легче ее понять.

И … столики действительно везде. Скорее всего, они находятся в тех самых документах, которые содержат информацию, которую вы хотите извлечь!

Самая большая проблема с таблицами проявляется по мере увеличения сложности. Вот как это выглядит:

• Таблицы не отображаются в одном и том же месте в отчетах
• Шрифты различаются в одной таблице
• В таблице цифры и буквы
• Таблицы отображаются с рамками и без них
• Вы найдете таблицы внутри таблиц (вложенные таблицы)
• Таблицы занимают десятки или даже сотни страниц

Ручная обработка таблиц может работать в случае простой таблицы с ограниченными строками и столбцами.Но когда таблицы занимают много страниц, любой, кто читает данные, может совершить ошибку.

Как вы уже догадались, с OCR бросают вызов и таблицы. Когда таблица без границ — как показано ниже — OCR не может идентифицировать информацию как таблицу … и, конечно же, тип таблицы.

OCR также не работает, когда ему нужно определить, является ли запись нулем или «O».

Infrrd и наши клиенты уже давно успешно извлекают данные из таблиц. Чтобы последовательно делать все правильно, требуется другой образ мышления и подход, полностью отличный от OCR.

Сбрасывая бомбы знаний при извлечении информации

В этом блоге вы узнали некоторые основы извлечения данных из сложных документов.

Помните три сложных варианта использования (годовые отчеты, панели и таблицы)? Большинство людей, которые переживают это, в отчаянии разводят руками… и уходят. Они никогда не используют истинную ценность, заключенную в их документах!

Можете ли вы извлечь полную ценность данных и информации из сложных документов?

ДА.ТЫ. ЖЕСТЯНАЯ БАНКА.

Изучите наши сообщения в блоге, чтобы узнать, как решить каждую из этих проблем с неструктурированными данными.

Обсудим все подробнее.

И вы увидите, как заставить технологии искусственного интеллекта работать на вас.

Вы станете мастером комплексного извлечения данных в своей организации. И ангелы автоматизации будут хором петь твое имя.

Но берегитесь! Будут викторины, и тебе придется надеть эту мыслящую шапку!

А пока задумайтесь над этим: чего еще мы могли бы достичь, если бы могли извлекать все данные и информацию из всех наших сложных документов?

Ответ на этот вопрос, вероятно, поразит вас.

До следующего раза … если вы не хотите поговорить с экспертом сейчас:

Извлечение имен из ячейки с помощью формулы Excel — База знаний / Программное обеспечение / Microsoft Office

Следующие формулы помогут вам извлечь имена из ячеек в Excel (или Google Таблицах) с помощью формулы.

Содержание

Имя и Фамилия

В нашем первом примере полное имя имеет формат Имя Фамилия.

Предполагая, что полное имя находится в ячейке A2, вот формулы:

Имя:

= ЛЕВЫЙ (A2; НАЙТИ (""; A2) -1)

Фамилия:

= ВПРАВО (A2; НАЙТИ (""; A2) +1)

Как это работает:

Это хорошая демонстрация использования функций ВЛЕВО и ВПРАВО. LEFT дает вам указанное количество символов (это могут быть буквы, цифры, пробелы и т. Д.- все, что находится в ячейке) слева от ячейки (другими словами, начало текста в ячейке), а ВПРАВО делает то же самое справа (конец текста в ячейке). Это «синтаксис» функций LEFT и RIGHT, или то, как они хотят, чтобы вы предоставили им необходимую информацию:

= ЛЕВАЯ (в какую ячейку смотреть, сколько символов вы хотите)

= ВПРАВО (в какую ячейку смотреть, сколько символов вы хотите)

Чтобы найти имя, мы начинаем чтение слева от ячейки и останавливаемся прямо перед первым пробелом.Другими словами, количество символов, которое нам нужно, на единицу меньше, чем позиция пробела. Мы используем функцию НАЙТИ, чтобы найти пробел, а затем вычитаем 1, потому что мы хотим закончить символ перед пробелом.

Чтобы найти фамилию, мы считаем справа от ячейки, и нам нужно все после пробела. Как и в случае с первым именем, мы используем FIND, чтобы узнать, где находится пробел, но на этот раз мы добавляем 1, потому что наша фамилия начинается после пробела.

Фамилия, Имя

Во втором примере наше полное имя имеет формат Last, First.Опять же, мы предполагаем, что это ячейка A2.

Имя:

= ВПРАВО (A5, LEN (A5) -FIND (",", A5) -1)

Фамилия:

= ЛЕВЫЙ (A2; НАЙТИ (",", A2) -1)

Как это работает:

Это очень похоже на последний набор формул, за исключением того, что мы ищем запятую / пробел («,»), а не просто пробел, и фамилия находится слева, а имя справа.

Фамилия, имя с возможным отчество / имя

Этот третий пример похож на второй, но он может обрабатывать имена как с инициалом / именем отчества, так и без него.Если в вашем списке имен могут быть отчества / инициалы, , вы также можете использовать эту формулу вместо приведенной выше, , но мы включили обе, чтобы вы могли сравнить формулы и лучше понять, как они работают.

Имя:

= if (LEN (A2) -LEN (SUBSTITUTE (A2, "", "")) + 1> 2, MID (A2, FIND (",", A2) +2, (FIND ("", A2 , НАЙТИ (",", A2) +2) -НАЙТИ (",", A2)) - 2), ВПРАВО (A2, LEN (A2) -FIND (",", A2) -1))

Фамилия:

= ЛЕВЫЙ (A2; НАЙТИ (",", A2) -1)

Это становится немного сложнее, так что держитесь! Если вы еще этого не сделали, прочитайте предыдущие объяснения формул, чтобы понять, как работают функции ВЛЕВО и ВПРАВО.

Добавляет одну дополнительную текстовую функцию — MID. Вместо того, чтобы считать от начала или до конца ячейки, функция MID может извлекать текст из середины. Вот синтаксис или формат:

= MID (в какой ячейке искать, с какого символа начинать, сколько символов вы хотите)

Мы также используем функцию НАЙТИ, которая находит местоположение символа в ячейке.

= НАЙТИ (что вы ищете, в какой ячейке искать, [где начать поиск])

[с чего начать поиск] заключен в скобки, потому что это необязательно.

У нас могут быть две ситуации — либо у нас есть только имя / фамилия, либо имя / фамилия / отчество. Мы определяем, какой из них имеет место в этой части нашей формулы:

LEN (A2) -LEN (ЗАМЕНА (A2, «», «»)) + 1

Если это 2, у нас есть только два имени, а если оно больше двух, у нас также есть отчество. На этой странице объясняется, как это работает.

Мы используем функцию ЕСЛИ, чтобы проверить это и решить, что делать в каждой ситуации. Вот синтаксис:

= ЕСЛИ (что нужно проверить, что делать, если это правда, что делать, если ложно)

В нашем случае мы проверяем, больше ли оно 2…

, если (LEN (A2) -LEN (SUBSTITUTE (A2, «», «»)) + 1> 2,

, и если да, мы делаем это волшебство, чтобы найти имя между двумя пробелами во фразе:

MID (A2, НАЙТИ («,», A2) +2, (НАЙТИ («», A2, НАЙТИ («,», A2) +2) -НАЙТИ («,», A2)) — 2)

, а если нет, мы используем более простую формулу имени из последнего примера:

ВПРАВО (A2; LEN (A2) -FIND («,», A2) -1)

Давайте поговорим о средней части этой функции, которая использует формулу MID. В этой части мы находим первое имя между запятой («,») и вторым пробелом в ячейке.Вот перевод этой части на «английский»:

= MID (посмотрите в ячейку A2, начните с двух символов после запятой, возьмите, сколько символов находится между первым и вторым пробелами)

Как мы начинаем с двух символов после запятой: НАЙТИ («,», A2) +2 — это два символа после запятой. Нам нужны два символа после, а не один, как в предыдущих примерах, потому что есть и запятая, и пробел.

Как мы узнаем, сколько символов находится между первым и вторым пробелом (что является длиной имени): (FIND («», A2, FIND («,», A2) +2) -FIND («,», А2)) — 2.

• Чтобы найти расположение второго пробела: НАЙТИ («», A2, НАЙТИ («,», A2) +2) Мы ищем пробел в A2, не начиная с начала, а начиная с двух символов после запятой.
• Затем вычитаем начало

Фамилия очень похожа на предыдущую формулу фамилии, но ищет запятую («,») вместо пробела.

Коричневый адрес электронной почты

В компании Brown большинство адресов электронной почты имеют формат [email protected]. Эта формула помогает извлекать имя и фамилию из адресов электронной почты в этом формате.

Имя:

= ПРАВИЛЬНЫЙ (ЛЕВЫЙ (A12, НАЙТИ ("_", A2) -1))

Фамилия:

= ПРАВИЛЬНЫЙ (MID (A12, FIND ("_", A12) +1, FIND ("@", A2) -FIND ("_", A12) -1))

Автоматическое извлечение текстовых и структурированных данных из документов с помощью Amazon Textract

8 сентября 2021 г. : Amazon Elasticsearch Service был переименован в Amazon OpenSearch Service. Смотрите подробности. В этот пост добавлены последние варианты использования и возможности Amazon Textract.

Документы — это основной инструмент для ведения учета, общения, сотрудничества и транзакций во многих отраслях, включая финансовую, медицинскую, юридическую и недвижимость. Миллионы заявок на ипотеку и сотни миллионов налоговых форм W2, обрабатываемых каждый год, — лишь несколько примеров таких документов. Большая часть информации заблокирована в неструктурированных документах. Обычно требуются трудоемкие и сложные процессы для обеспечения поиска и обнаружения, автоматизации бизнес-процессов и контроля соответствия для этих документов.

В этом посте мы покажем, как можно использовать Amazon Textract для автоматического извлечения текста и данных из отсканированных документов без использования машинного обучения (ML). В то время как AWS заботится о создании, обучении и развертывании расширенных моделей машинного обучения в высокодоступной и масштабируемой среде, вы можете воспользоваться преимуществами этих моделей с помощью простых в использовании действий API. В этом посте мы рассмотрим следующие варианты использования:

• Обнаружение текста из документов
• Вытяжка и обработка форм и столов
• Многоколоночное обнаружение и порядок считывания
• Обработка естественного языка и классификация документов
• Обработка естественного языка медицинских документов
• Перевод документов
• Поиск и открытие
• Контроль соответствия с редактированием документов
• Обработка PDF-документов

Обзор Amazon Textract

Прежде чем мы приступим к рассмотрению вариантов использования, давайте рассмотрим и представим некоторые из основных функций.Amazon Textract выходит за рамки простого оптического распознавания символов (OCR) и позволяет также определять содержимое полей в формах, информацию, хранящуюся в таблицах, рукописный текст и флажки. Это позволяет использовать Amazon Textract для мгновенного чтения практически любого типа документа и точного извлечения текста и данных без необходимости ручного труда или специального кода.

На следующих изображениях показан пример документа с использованием Amazon Textract в Консоли управления AWS на вкладке вывода Forms .

Чтобы быстро загрузить файл .zip, содержащий выходные данные, выберите Загрузить результаты . Вы можете выбрать различные форматы, в том числе необработанные файлы JSON, текст и файлы CSV для форм и таблиц.

Помимо обнаруженного контента Amazon Textract предоставляет дополнительную информацию, такую ​​как оценки достоверности и ограниченные поля для обнаруженных элементов. Это дает вам контроль над тем, как вы потребляете извлеченный контент и интегрируете его в различные бизнес-приложения.

Amazon Textract предоставляет как синхронные, так и асинхронные действия API для извлечения текста документа и анализа текстовых данных документа. Синхронные API-интерфейсы можно использовать для одностраничных документов и вариантов использования с малой задержкой, таких как захват с мобильных устройств. Асинхронные API-интерфейсы можно использовать для многостраничных документов, таких как документы PDF с тысячами страниц. Для получения дополнительной информации см. Справочник по API Amazon Textract.

Обзор сценариев использования

Вы можете легко воспользоваться преимуществами операций Amazon Textract API с помощью AWS SDK для создания энергоэффективных приложений.Мы также используем Amazon Textract Helper, Amazon Textract Caller, Amazon Textract PrettyPrinter и Amazon Textract Response Parser для некоторых из следующих случаев использования. Эти пакеты публикуются в PyPI, чтобы еще больше ускорить разработку и интеграцию.

Обнаружение текста из документов

Начнем с простого примера того, как определять текст в документе. Мы используем следующее изображение в качестве входного документа для Amazon Textract. Образец изображения невысокого качества, но Amazon Textract по-прежнему может точно определять текст.

Самый простой способ программного извлечения информации из этого документа — установка Amazon Textract Helper:

  python -m pip install amazon-textract-helper  

Затем мы вызываем Amazon Textract, чтобы извлечь информацию из документа и отобразить результаты, запустив инструмент командной строки:

  amazon-textract --input-document "s3: // amazon-textract-public-content / blogs / amazon-textract-sample-text-amazon-dot-com.png "--pretty-print ЛИНИИ  

На следующем снимке экрана показан наш результат.

Инструмент командной строки использует пакеты Amazon Textract Caller, Amazon Textract PrettyPrint и Amazon Textract Overlayer для создания результатов.

Исходный ответ Amazon Textract имеет формат JSON и следующий формат:

  {
    «Блоки»: [
        {
            "Геометрия": {
                "Ограничительная рамка": {
                    «Ширина»: 1.0,
                    «Верх»: 0,0,
                    «Влево»: 0,0,
                    «Высота»: 1.0
                },
                «Многоугольник»: [
                    {
                        «Y»: 0,0,
                        «X»: 0,0
                    },
                    {
                        «Y»: 0,0,
                        «X»: 1.0
                    },
                    {
                        «Y»: 1.0,
                        «X»: 1.0
                    },
                    {
                        «Y»: 1.0,
                        «X»: 0,0
                    }
                ]
            },
            «Отношения»: [
                {
                    «Тип»: «РЕБЕНОК»,
                    "Идентификаторы": [
                        "2602b0a6-20e3-4e6e-9e46-3be57fd0844b",
                        "82aedd57-187f-43dd-9eb1-4f312ca30042",
                        "52be1777-53f7-42f6-a7cf-6d09bdc15a30",
                        "7ca7caa6-00ef-4cda-b1aa-5571dfed1a7c"
                    ]
                }
            ],
            "BlockType": "СТРАНИЦА",
            «Id»: «8136b2dc-37c1-4300-a9da-6ed8b276ea97»
        }.....
        
    ],
    "DocumentMetadata": {
        «Страниц»: 1
    }
}
  

Используя Amazon Textract Response Parser, проще десериализовать ответ JSON и использовать его в вашей программе точно так же, как его используют Amazon Textract Helper и Amazon Textract PrettyPrinter. Репозиторий GitHub показывает несколько примеров.

Формы и столы для извлечения и обработки

Amazon Textract может предоставить данные, необходимые для автоматической обработки форм и таблиц без вмешательства человека.Например, банк может написать код для чтения заявок на получение кредита в формате PDF. Информация, содержащаяся в документе, может быть использована для инициирования всех необходимых проверок предыстории и кредитоспособности для утверждения ссуды, чтобы клиенты могли получить мгновенные результаты по своей заявке, вместо того, чтобы ждать несколько дней для ручной проверки и проверки.

На следующем изображении показано заявление о приеме на работу с полями формы, флажками и таблицей.

В следующем примере кода извлекаются формы из заявления о приеме на работу и обрабатываются различные поля:

  экспорт AWS_DEFAULT_REGION = us-east-2; amazon-textract --input-document "s3: // amazon-textract-public-content / blogs / employeeapp20210510.png "--печать ФОРМЫ ТАБЛИЦЫ --функции ФОРМЫ ТАБЛИЦЫ  

Предыдущие команды производят следующий вывод для визуализации структуры информации.

Пары ключ-значение из выходных данных FORMS отображаются в виде таблицы с заголовками Key и Value для упрощения обработки.

Например, изменение формата вывода путем включения параметра —pretty-print-table-format = csv выводит данные в формате CSV (см. amazon-textract —help для получения списка других форматов):

  экспорт AWS_DEFAULT_REGION = us-east-2; amazon-textract --input-document "s3: // amazon-textract-public-content / blogs / employeeapp20210510.png "--pretty-print ФОРМЫ ТАБЛИЦЫ --features ФОРМЫ ТАБЛИЦЫ --pretty-print-table-format = csv  

На следующем снимке экрана показан результат.

Amazon Textract может обнаруживать таблицы и их содержимое. Компания может извлечь все суммы из отчета о расходах (как на следующем снимке экрана) и применить правила, например, любые расходы, превышающие 1000 долларов, требуют дополнительной проверки.

Следующий код использует вывод CSV из инструмента командной строки и образец отчета о расходах для печати содержимого каждой ячейки вместе с предупреждающим сообщением, если какие-либо расходы превышают 1000 долларов:

  импорт CSV
import sys
из таблицы импортировать табуляцию

читатель = csv.читатель (sys.stdin)

def isFloat (ввод):
  пытаться:
    float (ввод)
    вернуть True
  кроме ValueError:
    вернуть ложь

all_rows = список ()
для строки в читателе:
    предупреждение = ""
    если len (строка)> 4:
      если строка [4] и isFloat (строка [4]):
        если float (row [4])> 1000.00 и row [3], а не row [3] .strip () == 'Total':
          warning = "Предупреждение - значение> 1000,00 долларов США, требуется проверка."
      row.append (предупреждение)
    all_rows.append (строка)
print (tabulate (all_rows, tablefmt = 'github'))
  

Сохраните этот код как test-csv.py или скопируйте его из Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) по адресу s3: //amazon-textract-public-content/blogs/test-csv.py . Затем используйте следующую команду:

  экспорт AWS_DEFAULT_REGION = us-east-2; amazon-textract --input-document "s3: //amazon-textract-public-content/blogs/expense-report-example.png" --features TABLES --pretty-print TABLES --pretty-print-table-format csv | Python test-csv.py  

Получаем следующий вывод.

Напомним, что мы начали с изображения документа под названием Amazon Textract, чтобы идентифицировать и получать структуру таблицы и информацию, применили бизнес-логику к данным и запустили бизнес-процесс на основе информации.

Извлечение информации из счетов-фактур и квитанций

Счета-фактуры и квитанции сложно обрабатывать в масштабе, потому что они не соответствуют установленным правилам оформления, но каждый отдельный клиент сталкивается с тысячами различных типов этих документов.Действие Amazon Textract AnalyzeExpense определяет стандартные поля и сведения о позициях для этих типов документов.

Поддерживаемые стандартные поля включают «Имя поставщика», «Итого», «Адрес получателя», «Дата счета / получения», «Идентификатор счета / квитанции», «Условия оплаты», «Промежуточный итог», «Срок оплаты», «Налог. »,« Идентификатор налогоплательщика по счету-фактуре »,« Название позиции »,« Цена позиции »,« Количество позиции »плюс подробные сведения о позиции. Полный список можно найти в документации по анализу счетов-фактур и квитанций.

Консоль управления AWS предлагает варианты для тестирования действия AnalyzeExpense с помощью параметров « Выбрать документ », « Квитанция » (изображение ниже) или « Счет-фактура » или « Выбрать файл ».Последний позволяет загрузить документ и затем выбрать « Analyze Expense » на вкладке вывода справа. Через « Загрузить результаты » можно получить zip-файл, включающий поля отдельных позиций и поля сводки.

API AnalyzeExpense можно вызвать с помощью интерфейса командной строки AWS (AWS CLI), как показано в следующем коде. Убедитесь, что у вас установлена ​​версия AWS CLI> = 2.2.23 (проверьте с aws --version ).

  AWS_DEFAULT_REGION = us-east-2; aws textract analysis-cost --document '{"S3Object": {"Bucket": "amazon-textract-public-content", "Name": "blogs / textract-Receiver-all-foods-bryant-park.jpg" }} ' 

Результатом является ответ Textract JSON.

Мы также создали библиотеку парсера ответов Amazon Textract для анализа JSON, возвращаемого API AnalyzeExpense. Библиотека анализирует JSON и предоставляет конструкции, зависящие от языка программирования, для работы с различными частями документа.

Сначала установите зависимости.

 > python3 -m pip install amazon-textract-response-parser boto3 amazon-textract-prettyprinter --upgrade  

Этот код Python принимает ответ JSON и распечатывает сводку и позиции в структуре таблицы:

  импорт ОС
импорт boto3
из textractprettyprinter.t_pretty_print_expense import get_string, Textract_Expense_Pretty_Print, Pretty_Print_Table_Format

textract = boto3.клиент (service_name = 'textract')

пытаться:
    response = textract.analyze_expense (
        Документ = {
            'S3Object': {
                'Bucket': "amazon-textract-public-content",
                "Имя": "blogs / textract-Receiver-Whole-foods-bryant-park.jpg"
            }
        })
    pretty_printed_string = get_string (textract_json = response, output_type = [Textract_Expense_Pretty_Print.SUMMARY, Textract_Expense_Pretty_Print.LINEITEMGROUPS], table_format = Pretty_Print_Table_Format.fancy_grid)
        
   
    печать (pretty_printed_string)

кроме Exception as e_raise:
    печать (e_raise)
    поднять e_raise
  

Выход из кода

Более подробную информацию и примеры действия AnalyzeExpense можно найти в сообщении блога «Объявление о специализированной поддержке извлечения данных из счетов-фактур и квитанций с помощью Amazon Textract».

Обнаружение и порядок считывания нескольких столбцов

Традиционные решения OCR читают слева направо и не обнаруживают несколько столбцов, поэтому они могут создавать неправильный порядок чтения для документов с несколькими столбцами. Помимо обнаружения текста, Amazon Textract предоставляет дополнительную информацию о геометрии, которую можно использовать для обнаружения нескольких столбцов и печати текста в порядке чтения.

Следующее изображение представляет собой документ в две колонки. Как и в предыдущем примере, изображение плохого качества, но Amazon Textract по-прежнему работает хорошо.

Следующий пример кода обрабатывает документ с помощью Amazon Textract и использует информацию о геометрии для печати текста в порядке чтения:

  импорт boto3
# Документ
s3BucketName = "amazon-textract-public-content"
documentName = "blogs / two-column-image.jpg"

# Клиент Amazon Textract
textract = boto3.client ('текстракт')

# Позвонить в Amazon Textract
response = textract.detect_document_text (
    Документ = {
        'S3Object': {
            'Bucket': s3BucketName,
            'Имя': documentName
        }
    })

#print (ответ)

# Обнаружение столбцов и строк печати
columns = []
lines = []
для элемента в ответе ["Блоки"]:
      если элемент ["BlockType"] == "LINE":
        column_found = Ложь
        для индекса, столбец в перечислении (столбцы):
            bbox_left = item ["Геометрия"] ["BoundingBox"] ["Влево"]
            bbox_right = item ["Геометрия"] ["BoundingBox"] ["Left"] + item ["Geometry"] ["BoundingBox"] ["Ширина"]
            bbox_centre = item ["Геометрия"] ["BoundingBox"] ["Left"] + item ["Geometry"] ["BoundingBox"] ["Ширина"] / 2
            column_centre = столбец ['влево'] + столбец ['вправо'] / 2

            if (bbox_centre> column ['left'] и bbox_centre  bbox_left и column_centre  

На следующем изображении показан вывод обнаруженного текста в правильном порядке чтения.

Обработка естественного языка и классификация документов

Электронные письма клиентов, заявки в службу поддержки, обзоры продуктов, социальные сети и даже рекламные копии - все это дает представление о настроениях клиентов, которое можно использовать для вашего бизнеса. Многие из таких материалов содержат изображения или отсканированные версии документов. После извлечения текста из этих документов вы можете использовать Amazon Comprehend для определения настроений, сущностей, ключевых фраз, синтаксиса и тем.Вы также можете обучить Amazon Comprehend обнаруживать настраиваемые объекты на основе домена вашего бизнеса. Затем вы можете использовать эти идеи для классификации документов, автоматизации рабочих процессов бизнес-процессов и обеспечения соответствия требованиям.

Следующий пример кода обрабатывает первый образец изображения, который мы использовали ранее с Amazon Textract для извлечения текста, а затем использует Amazon Comprehend для обнаружения настроений и сущностей:

  импорт boto3

# Документ
s3BucketName = "amazon-textract-public-content"
documentName = "блоги / простой-документ-изображение.jpg "

# Клиент Amazon Textract
textract = boto3.client ('текстракт')

# Позвонить в Amazon Textract
response = textract.detect_document_text (
    Документ = {
        'S3Object': {
            'Bucket': s3BucketName,
            'Имя': documentName
        }
    })

#print (ответ)

# Печатать текст
print ("\ nТекст \ n ========")
текст = ""
для элемента в ответе ["Блоки"]:
    если элемент ["BlockType"] == "LINE":
        print ('\ 033 [94m' + item ["Text"] + '\ 033 [0m')
        текст = текст + "" + элемент ["Текст"]

# Клиент Amazon Comprehend
понять = boto3.клиент ('понять')

# Обнаружение настроения
sentiment = comprehend.detect_sentiment (LanguageCode = "en", Text = текст)
print ("\ nSentiment \ n ======== \ n {}". format (sentiment.get ('Sentiment')))

# Обнаружение сущностей
entity = comprehend.detect_entities (LanguageCode = "en", Text = text)
print ("\ nEntities \ n ========")
для сущности в сущностях ["Сущности"]:
    print ("{} \ t => \ t {}". format (entity ["Type"], entity ["Text"]))
  

На следующем изображении показан выходной текст вместе с анализом текста из Amazon Comprehend.Он нашел это мнение нейтральным и определил «Amazon» как организацию, «Сиэтл, Вашингтон» как местоположение и «5 июля 1994 года» как дату, а также другие организации.

Обработка естественного языка медицинских документов

Важным способом улучшить уход за пациентами и ускорить клинические исследования является понимание и анализ идей и взаимосвязей, которые «уловлены» в медицинских текстах свободной формы. Это могут быть записи о госпитализации и история болезни пациента.

В этом примере мы используем следующий документ для извлечения текста с помощью Amazon Textract. Затем вы используете Amazon Comprehend Medical для извлечения медицинских данных, таких как состояние здоровья, лекарства, дозировка, сила и защищенная медицинская информация (PHI).

Следующий пример кода обнаруживает различные медицинские объекты:

  импорт boto3

# Документ
s3BucketName = "amazon-textract-public-content"
documentName = "блоги / медицинские заметки.png "

# Клиент Amazon Textract
textract = boto3.client ('текстракт')

# Позвонить в Amazon Textract
response = textract.detect_document_text (
    Документ = {
        'S3Object': {
            'Bucket': s3BucketName,
            'Имя': documentName
        }
    })

#print (ответ)

# Печатать текст
print ("\ nТекст \ n ========")
текст = ""
для элемента в ответе ["Блоки"]:
    если элемент ["BlockType"] == "LINE":
        print ('\ 033 [94m' + item ["Text"] + '\ 033 [0m')
        текст = текст + "" + элемент ["Текст"]

# Клиент Amazon Comprehend
понять = boto3.клиент ('понятьмедикал')

# Обнаруживать медицинские объекты
entity = comprehend.detect_entities (Текст = текст)
print ("\ nСредние объекты \ n ========")
для сущности в сущностях ["Сущности"]:
    print ("- {}". format (entity ["Text"]))
    print ("Тип: {}". формат (entity ["Тип"]))
    print ("Категория: {}". format (entity ["Категория"]))
    if (entity ["Характеристики"]):
        print ("Черты характера:")
        для признака в сущности ["Черты"]:
            print ("- {}". format (trait ["Name"]))
    печать ("\ п")
  

На следующем изображении и текстовом блоке показан вывод обнаруженного текста с информацией, сгруппированной по типу.Он определил возраст «40 лет» с категорией Защищенная медицинская информация . Он также обнаружил различные заболевания, в том числе проблемы со сном, сыпь, нижние носовые раковины и эритематозную сыпь. Он распознал различные лекарства и анатомическую информацию.

  Медицинские учреждения
========
- 40 лет
   Тип: ВОЗРАСТ
   Категория: PROTECTED_HEALTH_INFORMATION
- Проблемы со сном
   Тип: DX_NAME
   Категория: MEDICAL_CONDITION
   Черты:
    - СИМПТОМ
- Клонидин
   Тип: GENERIC_NAME
   Категория: ЛЕКАРСТВО
- Сыпь
   Тип: DX_NAME
   Категория: MEDICAL_CONDITION
   Черты:
    - СИМПТОМ
- лицо
   Тип: SYSTEM_ORGAN_SITE
   Категория: АНАТОМИЯ
- нога
   Тип: SYSTEM_ORGAN_SITE
   Категория: АНАТОМИЯ
- Выванс
   Тип: BRAND_NAME
   Категория: ЛЕКАРСТВО
- Клонидин
   Тип: GENERIC_NAME
   Категория: ЛЕКАРСТВО
- HEENT
   Тип: SYSTEM_ORGAN_SITE
   Категория: АНАТОМИЯ
- заболоченные нижние носовые раковины
   Тип: DX_NAME
   Категория: MEDICAL_CONDITION
   Черты:
    - ПОДПИСАТЬ
- низший
   Тип: НАПРАВЛЕНИЕ
   Категория: АНАТОМИЯ
- носовые раковины
   Тип: SYSTEM_ORGAN_SITE
   Категория: АНАТОМИЯ
- поражение ротоглотки
   Тип: DX_NAME
   Категория: MEDICAL_CONDITION
   Черты:
    - ПОДПИСАТЬ
    - ОТРИЦАНИЕ
- легкие
   Тип: SYSTEM_ORGAN_SITE
   Категория: АНАТОМИЯ
- чистое сердце
   Тип: DX_NAME
   Категория: MEDICAL_CONDITION
   Черты:
    - ПОДПИСАТЬ
- Сердце
   Тип: SYSTEM_ORGAN_SITE
   Категория: АНАТОМИЯ
- Регулярный ритм
   Тип: DX_NAME
   Категория: MEDICAL_CONDITION
   Черты:
    - ПОДПИСАТЬ
- Кожа
   Тип: SYSTEM_ORGAN_SITE
   Категория: АНАТОМИЯ
- эритематозная сыпь
   Тип: DX_NAME
   Категория: MEDICAL_CONDITION
   Черты:
    - ПОДПИСАТЬ
- линия роста волос
   Тип: SYSTEM_ORGAN_SITE
   Категория: АНАТОМИЯ
  

Перевод документов

Многие организации локализуют контент для международных пользователей, например веб-сайты и приложения.Они должны эффективно переводить большие объемы документов. Вы можете использовать Amazon Textract с Amazon Translate для извлечения текста и данных, а затем их перевода на другие языки.

В следующем примере кода показан перевод текста первого изображения на немецкий язык:

  импорт boto3

# Документ
s3BucketName = "amazon-textract-public-content"
documentName = "blogs / simple-document-image.jpg"

# Клиент Amazon Textract
textract = boto3.client ('текстракт')

# Позвонить в Amazon Textract
response = textract.detect_document_text (
    Документ = {
        'S3Object': {
            'Bucket': s3BucketName,
            'Имя': documentName
        }
    })

#print (ответ)

# Клиент Amazon Translate
translate = boto3.client ('переводить')

Распечатать ('')
для элемента в ответе ["Блоки"]:
    если элемент ["BlockType"] == "LINE":
        print ('\ 033 [94m' + item ["Text"] + '\ 033 [0m')
        result = translate.translate_text (Text = item ["Text"], SourceLanguageCode = "en", TargetLanguageCode = "de")
        print ('\ 033 [92m' + результат.get ('TranslatedText') + '\ 033 [0m')
    Распечатать ('')
  

На следующем изображении показан вывод обнаруженного текста, построчно переведенного на немецкий язык.

Поиск и открытие

Извлечение структурированных данных из документов и создание интеллектуального индекса с помощью Amazon OpenSearch Service позволяет быстро выполнять поиск по миллионам документов. Например, ипотечная компания может использовать Amazon Textract для обработки миллионов отсканированных заявок на получение кредита за считанные часы и индексации извлеченных данных в Amazon ES.Это позволит им создавать условия поиска, такие как поиск заявок на получение ссуды, в которых заявителем является Джон Доу, или поиск контрактов с процентной ставкой 2%.

В следующем примере кода извлекается текст из первого изображения, сохраняется в Amazon ES и выполняется поиск с помощью Kibana:

  импорт boto3
из elasticsearch импорт Elasticsearch, RequestsHttpConnection
from requests_aws4auth импортировать AWS4Auth

def indexDocument (bucketName, objectName, text):

    # Обновите хост с конечной точкой вашего кластера Elasticsearch
    #host = "search - xxxxxxxxxxxxxx.us-east-1.es.amazonaws.com
    host = "searchxxxxxxxxxxxxxxxx.us-east-1.es.amazonaws.com"
    region = 'us-east-1'

    если (текст):
        service = 'es'
        ss = boto3.Session ()
        учетные данные = ss.get_credentials ()
        region = ss.region_name

        awsauth = AWS4Auth (credentials.access_key, credentials.secret_key, регион, служба, session_token = credentials.token)

        es = Elasticsearch (
            hosts = [{'хост': хост, 'порт': 443}],
            http_auth = awsauth,
            use_ssl = Верно,
            verify_certs = True,
            connection_class = RequestsHttpConnection
        )

        document = {
            "имя": "{}".формат (имя_объекта),
            "bucket": "{}". формат (bucketName),
            "content": текст
        }

        es.index (index = "textract", doc_type = "document", id = objectName, body = document)

        print ("Проиндексированный документ: {}". format (objectName))

# Документ
s3BucketName = "amazon-textract-public-content"
documentName = "blogs / simple-document-image.jpg"

# Клиент Amazon Textract
textract = boto3.client ('текстракт')

# Позвонить в Amazon Textract
response = textract.detect_document_text (
    Документ = {
        'S3Object': {
            'Bucket': s3BucketName,
            'Имя': documentName
        }
    })

#print (ответ)

# Распечатать обнаруженный текст
текст = ""
для элемента в ответе ["Блоки"]:
    если элемент ["BlockType"] == "LINE":
        print ('\ 033 [94m' + item ["Text"] + '\ 033 [0m')
        текст + = элемент ["Текст"]

indexDocument (s3BucketName, documentName, текст)

# Вы можете просматривать индексные документы в Kibana Dashboard
  

На следующем изображении показан вывод извлеченного текста в результатах поиска Kibana.

Вы также можете создать собственный пользовательский интерфейс, воспользовавшись преимуществами API Amazon ES. Позже в этом посте вы узнаете, как извлекать формы и таблицы, а затем индексировать эти структурированные данные аналогично, чтобы включить интеллектуальный поиск.

Контроль соответствия с редактированием документа

Поскольку Amazon Textract автоматически определяет типы данных и метки форм, AWS помогает защитить инфраструктуру, чтобы вы могли обеспечить соблюдение мер контроля информации.Например, страховщик может использовать Amazon Textract для подачи рабочего процесса, который автоматически редактирует личную информацию (PII) для проверки перед архивацией форм претензий. Amazon Textract распознает важные поля, требующие защиты.

В следующем примере кода извлекаются все поля формы в приложении для трудоустройства, которое использовалось ранее, и редактируются все поля адреса:

  импорт boto3
из TRP импортного документа
из PIL импортировать изображение, ImageDraw

# Документ
s3BucketName = "amazon-textract-public-content"
documentName = "blogs / employeeapp20210510.png "

# Клиент Amazon Textract
textract = boto3.client ('текстракт')

# Позвонить в Amazon Textract
response = textract.analyze_document (
    Документ = {
        'S3Object': {
            'Bucket': s3BucketName,
            'Имя': documentName
        }
    },
    FeatureTypes = ["ФОРМЫ"])

doc = Документ (ответ)

# Редактировать документ
img = Image.open (имя_документа)

ширина, высота = img.size

если (doc.pages):
    page = doc.pages [0]
    для поля в page.form.fields:
        если (field.key и field.value и "адрес" в поле.key.text.lower ()):
        #if (field.key и field.value):
            print ("Редактирование => Ключ: {}, Значение: {}". формат (field.key.text, field.value.text))
            
            x1 = field.value.geometry.boundingBox.left * ширина
            y1 = field.value.geometry.boundingBox.top * height-2
            x2 = x1 + (field.value.geometry.boundingBox.width * width) +5
            y2 = y1 + (field.value.geometry.boundingBox.height * height) +2

            draw = ImageDraw.Draw (img)
            draw.rectangle ([x1, y1, x2, y2], fill = "Черный")

img.сохранить ("отредактировано - {}". формат (имя_документа))
  

Следующие выходные данные представляют собой отредактированную версию заявления о приеме на работу.

Обработка PDF-документов (асинхронные операции API)

В предыдущих примерах вы использовали изображения с синхронными операциями API. Теперь мы обрабатываем PDF-файлы с помощью асинхронных операций API.

С помощью инструмента командной строки amazon-textract вы можете передать PDF-файл (расположение PDF-файла должно быть на Amazon S3), а базовая реализация вызывает асинхронный API для StartDocumentTextDetection или StartDocumentAnalysis для запуска задания Amazon Textract:

  amazon-textract --input-document "s3: // amazon-textract-public-content / blogs / Amazon-Textract-Pdf.pdf »--pretty-print ЛИНИИ  

На следующем снимке экрана показан наш результат.

Когда вы используете асинхронный API из программы Python или интерпретатора Python, он выглядит следующим образом:

  из textractcaller.t_call импорт call_textract
из textractprettyprinter.t_pretty_print import get_lines_string

response = call_textract (input_document = "s3: // amazon-textract-public-content / blogs / Amazon-Textract-Pdf.pdf ")
печать (get_lines_string (ответ))
  

Получаем следующий вывод.

Сначала вызывается StartDocumentTextDetection или StartDocumentAnalysis для запуска задания Amazon Textract. Amazon Textract публикует результаты запроса Amazon Textract, включая статус выполнения, в Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS). Затем вы можете использовать GetDocumentTextDetection или GetDocumentAnalysis, чтобы получить результаты из Amazon Textract.

Заключение

В этом посте мы показали вам, как использовать Amazon Textract для автоматического извлечения текста и данных из отсканированных документов без какого-либо опыта машинного обучения. Мы рассмотрели варианты использования в таких областях, как финансы, здравоохранение и HR, но есть много других возможностей, в которых может быть полезна возможность разблокировать текст и данные из неструктурированных документов.

Вы можете начать использовать Amazon Textract в регионах Восток США (Огайо), Восток США (Северная Вирджиния), Запад США (Сев.Калифорния), Запад США (Орегон), Азиатско-Тихоокеанский регион (Мумбаи), Азиатско-Тихоокеанский регион (Сеул), Азиатско-Тихоокеанский регион (Сингапур), Азиатско-Тихоокеанский регион (Сидней), Канада (Центральная часть), ЕС (Франкфурт), ЕС (Ирландия), ЕС ( Лондон), ЕС (Париж), AWS GovCloud (Восток США) и AWS GovCloud (Запад США).

Чтобы узнать больше об Amazon Textract, прочтите об обработке одностраничных и многостраничных документов, работе с блочными объектами и примерах кода.

---

Об авторах

Кашиф Имран - архитектор решений в Amazon Web Services.Он работает с некоторыми из крупнейших стратегических заказчиков AWS, предоставляя технические рекомендации и советы по проектированию. Его опыт охватывает архитектуру приложений, бессерверные приложения, контейнеры, NoSQL и машинное обучение.

Мартин Шаде - старший SA по продуктам машинного обучения в команде Amazon Textract. Он имеет более чем 20-летний опыт работы с интернет-технологиями, инженерными и архитектурными решениями и присоединился к AWS в 2014 году, сначала направив некоторых из крупнейших клиентов AWS по наиболее эффективному и масштабируемому использованию сервисов AWS, а затем сосредоточился на AI / ML с упором на на компьютерное зрение и в настоящий момент одержим извлечением информации из документов.

Выписка из банка | Спонсор выписки по счету NL

1. Выписка должна быть составлена ​​на английском или голландском языке. Заявления на других языках не принимаются.
Необязательно: Если банк не предоставляет выписку на указанном языке, ваш спонсор может предоставить переведенный документ, переведенный официальным переводчиком. Затем также приложите оригинал документа.

2. Заявление не может быть составлено до завершения оплаты платы за обучение и визового сбора.Сначала оформьте платеж, а затем сделайте выписку по счету не менее , днем ​​позже . Если вы не уверены, пожалуйста, дождитесь подтверждения UT о получении комиссии.
Если платеж был произведен с другого банковского счета, а не с банковской выписки, пожалуйста, включите изложение этой ситуации, чтобы мы могли продолжить работу.

3. В банковской выписке должны быть, по крайней мере, указаны фамилия и инициалы вашего спонсора.

4. Банковский счет должен быть открыт только на имя вашего спонсора.Если есть второй (или даже третий) владелец счета, он / она должен сделать официальное заявление о том, что ваш спонсор может свободно использовать деньги для вашей учебы. Второй владелец счета должен подписать свое заявление. Эта выписка может быть оформлена владельцем счета в отдельном документе.

5. Заявление не может быть старше 15 апреля (прием в сентябре) или 15 сентября (прием в феврале). Следовательно, выписка из банка должна быть датирована. Тем не менее, примите во внимание, что выписка не может быть создана до оплаты ваших сборов, если она не с другого счета.

6. В выписке должен быть полностью указан номер счета. Оставлять номера не разрешается.

7. В банковской выписке должен быть указан баланс не менее 12 000 евро, -, после оплаты платы за обучение и визового сбора.
Ваш спонсор может показывать выписку из банка в другой валюте, тогда она должна показывать 12 000 евро при конвертации в евро на дату конвертации.
Если вы являетесь студентом по обмену, используйте сумму, указанную в сопроводительном электронном письме.
Необязательно: Если банк вашего спонсора не указывает эту сумму баланса, вы можете использовать несколько счетов разных спонсоров, при условии, что каждое из дополнительных отчетов само по себе соответствует всем требованиям.

8. В заявлении упоминается или демонстрируется, что владелец счета может снимать деньги свободно, без какого-либо дополнительного уведомления. Достаточно указать тип счета, например, «сберегательный», «текущий» или «текущий». Депозитов нет.
Необязательно: если ваш спонсор не может показать это в выписке, спонсору необходимо добавить в отдельный файл обзор транзакций, совершенных с этого счета за период последних 3 месяцев.

9. Указывается контактная информация банка (название, адрес, номер телефона, электронная почта / сайт).
Необязательно: если это невозможно показать в исходной выписке, добавьте ее как отдельный документ к выписке по счету.

Идентификация | Австралийский паспортный стол

Какие документы, удостоверяющие личность, мне нужны?

Если вы не соответствуете требованиям для упрощенного продления, вы должны подтвердить свою личность, указав нам:

Любые документы на иностранном языке должны быть полностью переведены утвержденной службой переводов.

Свидетельство о рождении

Если вы родились в Австралии, вам необходимо предоставить полный оригинал австралийского свидетельства о рождении, выданного Австралийским регистром рождений, смертей и браков.

Если вы родились за границей, вам необходимо предоставить полный оригинал свидетельства о рождении за границей, при необходимости легализованный, кроме случаев:

• у вас есть полное австралийское свидетельство о рождении, или
• вы являетесь совершеннолетним заявителем и у вас есть свидетельство о гражданстве Австралии, в котором указан ваш пол и место рождения, или
• , вы являетесь совершеннолетним заявителем и можете предъявить нам заграничный паспорт или другой официальный документ с указанием вашего пола и места рождения.

Другие документы, удостоверяющие личность

Вам необходимо предоставить комбинацию 1, комбинацию 2 или комбинацию 3 документов, удостоверяющих личность, в категориях A, B и C ниже.

Комбинация 1

• Один документ из категории A plus
• Один документ категории Б. плюс
• Если ни один из этих документов не показывает ваш текущий адрес, один документ из категории C, который показывает ваш текущий адрес .

Комбинация 2 (только если вы не можете представить Комбинацию 1)

• Два документа категории B плюс
• Один официальный документ с вашей фотографией плюс
• , если ни в одном из этих документов не указан ваш текущий адрес, вам также необходимо будет предоставить один документ из категории C, в котором указан ваш текущий адрес .

Комбинация 3 (только если вы не можете представить Комбинацию 1 или 2)

• Как минимум три документа из категории C, в которых указаны ваше имя и текущий адрес плюс
• Один официальный документ с вашей фотографией и подписью, например удостоверение личности с места работы, студенческий билет.

Обработка вашей заявки может занять больше времени, если вы используете Комбинацию 3. Вы не будете иметь права на приоритетную обработку.

Категория A

Эти документы должны быть оригинальными и актуальными.Мы не принимаем цифровые водительские права.

Заявки в Австралии	Зарубежные заявки
Текущие водительские права, выданные австралийским штатом или территорией. Карточка, подтверждающая возраст, или фотокарточка, выданная австралийским штатом или территорией	Любой из выданных в Австралии документов категории A Удостоверение личности иностранного гражданина Действующее водительское удостоверение, выданное государственным органом, выдающим водительские / дорожные / автотранспортные средства.

Категория B

Эти документы должны быть оригиналами. Они также должны быть действующими, за исключением австралийского паспорта.

Заявки в Австралии	Зарубежные заявки
Карта Medicare Карта Centrelink Карточка Управления по делам ветеранов Кредитная карта или карта банковского счета Загранпаспорт Австралийский паспорт (выдан 1 июля 2000 года или после этой даты со сроком действия более двух лет, срок действия которого не истек более десяти лет, либо заявлено об утере / краже)	Любой из австралийских документов категории B, показанных слева Государственная карта здоровья Карточка социального страхования Карточка ветеранов Кредитная карта или карта банковского счета Карточка государственного страхования

Категория C

Эти документы должны быть не старше 12 месяцев на момент подачи заявления на получение паспорта.

Для приложений в Австралии и за рубежом
Документы о регистрации или страховании автотранспортных средств Уведомление о расценках на недвижимость Договор аренды имущества Документы по страхованию жилья Счета за коммунальные услуги (например, телефон, электричество или газ) Выписки по банку или кредитной карте

Что делать, если мое рождение в Австралии не было зарегистрировано?

Если вы родились в Австралии и не можете показать нам свое свидетельство о рождении, потому что ваше рождение не было зарегистрировано, вам необходимо получить:

• полное оригинальное австралийское свидетельство о рождении или
• письмо от Регистратора рождений, смертей и браков в штате или территории, где вы родились, подтверждающее, что ваше рождение не зарегистрировано, или
• свидетельство о том, что ваше рождение внесено в реестр аборигенного населения Северной территории, или
• справка о гражданстве из Министерства внутренних дел.

Если вы идентифицируете себя как абориген или житель островов Торресова пролива, не подавайте заявление на получение свидетельства о гражданстве, не позвонив нам сначала по телефону 131 232.

Что делать, если у моего ребенка, родившегося за границей, нет свидетельства о рождении?

Если у вашего ребенка нет свидетельства о рождении, вам необходимо его получить.

Если вы не можете получить свидетельство о рождении за границей, каждый человек, несущий родительскую ответственность, должен заполнить

B6 - Ребенок, родившийся за границей, без свидетельства о рождении (PDF 180.34 КБ)

, чтобы объяснить почему. Делайте это только в том случае, если получить свидетельство о рождении действительно невозможно, а не если это просто неудобно или требует много времени.

См. Также:

.

No related posts.