Smartbi税务行业大数据方案及应用案例

数据交换层设计目标
数据服务层
保证数据在平台内高速流转 保证数据交换过程中不失真 保证数据交换过程中不丢失 保证数据交换过程安全可靠
数据区数据交 数据库数据交 大数据交换组
换组件
换组件
件
Hadoop 元数据
NAS 存储
数据平台导入 数据平台导出
临时区
临时区
ETL程 序区
云数据推送平台
集团系统
智慧税务大数据系 统
关注的内容
数据平台整体架构； 数据平台各层建设的标准； 较成熟的金融业数据模型； 数据质量治理； 元数据管理； 数据标准建设 数据整合； 数据应用建设； 数据平台的软硬环境 ……
基础数据平台和BI应用建设是未来一段时间的重点！
Page 3
税务管理的机会与挑战
面临的主要问题：
1. 未建立税源信息语义标准及数据采集规范。 2. 税源信息采集通道狭窄，缺乏有效的采集工具，无法保证采集质量。 3. 载体限于增值税发票。“金税工程” 三期仍然未解决税源的基础数据——交易数据采集
❖ 贴源数据区 ❖ 主题数据区 ❖ 集市数据区 ❖ 沙盘数据区 ❖ 大数据区 ❖ 归档数据区
实现功能
组件以批量方式实 现下列数据交换功 能：
❖ 贴源数据区和主题数 据区到集市数据区
❖ 大数据区到主题数据 区和集市数据区
❖ 主题数据区、贴源数 据区、集市数据区到 沙盘数据区
❖ 各个数据区数据归档
实现技术
5.改善数据质量
从中长期看，数据仓库对智慧税务大数据分散在各个业务系统中的数据整合、清洗 ，有助于企业整体数据质量的改善，提高的数据的实用性
Page 9
目录 1
3 4 5 6
Page 10

6 / 16
复杂格式报表
Smartbi Report（业务报表）是 Smartbi 的重要组件，满足各种复杂格式的监管报表、 内部管理报表的需求；支持交叉统计报表、不规则报表、不平衡报表、原始凭证报表等各 种复杂格式的报表，更支持基于数据补录、报表数据汇总、数据平衡校验、误差处理等功 能。
Smartbi Report 是企业报表平台的最佳选择： “0”编程——仅需简单的鼠标拖拉，即可实现统一的内部管理报表平台，特别是支持
解决方案
河北省地税决策支持系统，采用了 OLTP、OLAP、预警、统计分析等技术，为各级管理决策人 员提供动态查询、灵活报表、告警监控、多维分析、统计分析、自动化应用等丰富的功能，系统 结构图如下：
12 / 16
河北省地税决策支持系统采用 Oracle 9i 作为数据仓库的存储和管理软件，Oracle 9i 服务器 可以满足数据仓库大数据量的管理，并支持多用户的访问查询。 OLAP Server 采用 Hyperion Essbase，Hyperion Essbase 在功能和性能方面处于业界领先地位，提供经过优化的 OLAP 性能，支 持复杂的分析功能。ETL 工具采用 DataStage，DataStage 提供高性能的 ETL 过程，支持多种主要数 据源的数据抽取与转换，提供图形化的设计界面。应用服务器采用 BEA WebLogic，具有良好的可扩 展性和安全性。前端工具采用 Smartbi，Smartbi 提供丰富的信息展现，强大的查询功能，灵活的 报表设计和编辑功能，提供多种统计分析模型，并且拥有多项 OLAP 引擎扩展功能，在国内市场的 商业智能产品中处于领先水平。
10 / 16
税务客户清单
国税总局 广东国税局 广州地税局 山东国税局 北京地税局 河北地税局 浙江地税局 深圳国税局 福建国税局 厦门地税局

智慧税务大数据分析平台建设和运营整体解决方案目录一、内容简述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与范围 (4)二、智慧税务大数据分析平台建设 (5)2.1 需求分析 (7)2.1.1 政策需求 (8)2.1.2 技术需求 (9)2.2 总体架构 (10)2.2.1 数据采集层 (11)2.2.2 数据处理层 (13)2.2.3 数据分析层 (14)2.2.4 数据应用层 (16)2.3.1 大数据存储与管理技术 (19)2.3.2 分析与挖掘技术 (20)2.3.3 人工智能与机器学习技术 (21)2.3.4 数据可视化技术 (22)三、智慧税务大数据分析平台运营 (24)3.1 运营目标 (25)3.2 运营策略 (26)3.2.1 数据质量管理 (27)3.2.2 数据安全保障 (28)3.2.3 用户体验优化 (29)3.3 运营团队 (30)3.3.1 团队组成 (31)3.3.2 培训与发展 (32)四、平台实施与项目管理 (33)4.2 项目进度管理 (35)4.3 风险管理与应对 (37)五、平台评估与持续改进 (37)5.1 评估指标体系 (38)5.2 评估方法与流程 (40)5.3 持续改进机制 (41)六、总结与展望 (42)6.1 成果总结 (42)6.2 发展展望 (43)一、内容简述随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会发展的重要动力。

在税务领域，大数据的应用正日益广泛，从税收征管到政策制定，都离不开数据的支撑。

面对海量的税务数据，如何有效地挖掘其价值，为税务工作提供决策支持，成为当前亟待解决的问题。

“智慧税务大数据分析平台建设和运营整体解决方案”旨在通过先进的大数据技术，构建一个全面、智能的税务数据分析平台。

该平台不仅能够实现对海量税务数据的快速处理和分析，还能为税务部门提供个性化的决策支持，提高税收征管的效率和精准度。

数据整合与清洗：通过高效的数据整合技术，将来自不同渠道的税务数据进行清洗、整合，形成统规范的数据格式，为后续分析打下坚实基础。

某省地方税务局大数据应用平台建设案例发布源：北京北大软件工程股份有限公司一、建设背景随着税务信息化建设“后金三”时代的到来，围绕着国税总局提出税收现代化改革理念，信息化建设的核心任务就是深入应用与不断完善金税三期系统工程，基于互联网+税务进行纳税服务升级，对全面的涉税信息进行整合、利用、共享，基于大数据、云计算来对数据进行深化应用实施管理创新。

省地税局启动了基于大数据的技术体系，对全省范围税收业务数据进行整合，形成全省范围的数据资源平台，为税收治理提供有效的支撑。

二、提升客户价值通过本次创新应用的建设，不断驱动大数据资源平台在数据整合、数据供应、数据治理上不断完善与提升。

对数据深度分析来展示全省信息化建设成果、更加有效的识别纳税人风险、发现纳税人之间的各类关系，更加便捷的支撑各级税务人员对税源深入管理，更好的支撑更多的创新应用建设。

增加各类有价值的创新应用，从而形成一个真正满足业务处室需要的、繁荣的数据应用生态。

三、建设内容1. 借鉴国税总局大数据云平台项目、其他省局大数据建设成果的各类经验、成果，在省大数据资源平台之上，构建大数据创新应用平台。

2. 基于图表结合，建设涵盖收入、管户、税源、个税、风险等等业务主题的智慧税务监控大屏，也可以将重大时政的影响变化、重大税种的专项监控，动态的集成到监控大屏。

3. 借助电子商务领域“数据业务化”的思想------标签与画像，来构建税务体系的纳税人标签库，以画像技术来为全省纳税人提供多角度的单体画像，通过群体画像来动态圈选符合特征的纳税人群体，有效识别纳税人风险。

方便税务人员进行有效的风险管理。

4. 梳理与整合纳税人的各类关系，通过可视化的关系展示与分析界面，为每一个纳税人提供完整的关系图谱，并且可以在关系图谱中进行关系的在线即时分析，满足稽查案源人员、风险控制人员、税源管理人员对纳税人进行深入分析。

5. 对本项目提供专业化的工程实施服务，包括：需求分析、软件设计、数据开发、应用开发、软件测试、系统培训、系统上线、运行监控等。

税务系统大数据实施方案随着大数据技术的不断发展和应用，税务系统也逐渐意识到大数据在税收管理和服务方面的重要性。

大数据技术的应用可以帮助税务部门更好地进行数据分析、风险识别、服务优化等工作，提高税收征管的效率和质量。

因此，税务系统需要制定一套科学合理的大数据实施方案，以推动大数据技术在税收管理中的应用。

首先，税务系统需要建立完善的大数据平台。

这个平台需要具备数据采集、存储、处理、分析和应用的功能，能够支持多种数据源的接入和数据的实时处理。

同时，为了保证数据的安全性和隐私性，平台还需要具备严格的权限管理和数据加密机制。

其次，税务系统需要加强数据的整合和共享。

不同部门和单位间的数据往往存在着孤岛现象，无法进行有效的整合和共享。

税务系统需要建立统一的数据标准和接口规范，实现不同数据源的无缝对接和信息的共享利用，以实现数据的最大化价值。

另外，税务系统还需要通过大数据技术实现智能化的税收管理。

利用大数据技术进行风险识别和预警，可以帮助税务部门及时发现和应对税收风险，提高税收征管的效率和精准度。

同时，还可以通过大数据分析为纳税人提供更加个性化的税收服务，提升纳税人的满意度和便利度。

此外，税务系统还需要加强大数据人才队伍的建设。

大数据技术的应用需要专业的技术人才来支撑，税务部门需要加大对大数据技术人才的引进和培养力度，建立起一支高素质的大数据团队，以保障大数据技术在税收管理中的顺利应用。

最后，税务系统还需要加强大数据技术的监管和风险防范。

大数据技术的应用可能会涉及到大量的个人隐私数据和敏感信息，税务部门需要建立健全的数据安全和隐私保护机制，加强对大数据技术的监管和风险防范，确保大数据技术的应用在合法合规的范围内进行。

综上所述，税务系统的大数据实施方案需要从建立大数据平台、加强数据整合共享、实现智能化税收管理、加强人才队伍建设和加强技术监管等方面进行全面考虑和规划，以推动大数据技术在税收管理中的应用，提高税收征管的效率和质量，为税收工作的现代化发展提供有力支撑。

大数据税收风险管理及应用案例1. 简介大数据在税收领域的应用已经成为税收管理的重要手段之一。

本文将探讨大数据在税收风险管理中的应用，并通过一些案例来说明其具体实践。

2. 大数据在税收风险管理中的作用大数据技术可以通过对大量数据的分析和挖掘，发现隐藏在数据中的模式和规律。

在税收风险管理中，大数据可以发挥以下作用：2.1 风险预测利用大数据技术可以对大量的历史数据进行分析和挖掘，从中提取出不同纳税人的税务行为模式，并建立相应的模型来预测不同纳税人的风险程度。

这样一来，税务机关可以对高风险纳税人进行重点监控，提高税收的合规性和有效性。

2.2 异常检测大数据技术可以通过对纳税人的实时数据进行监控，及时发现异常情况。

例如，当某个纳税人的应纳税额与同行业其他纳税人相比存在较大差异时，系统可以自动发出警报，以便税务机关及时采取措施进行调查和核查。

2.3 数据挖掘大数据技术可以通过对大量数据的挖掘，发现纳税人之间的关系和交易模式。

例如，通过分析一家公司与其他公司之间的交易数据，可以发现是否存在虚假交易等风险行为。

这样一来，税务机关可以更加准确地把握纳税人的真实情况，提高风险识别的准确性。

3. 案例分析以下列举了几个实际案例，介绍了大数据在税收风险管理中的具体应用。

3.1 税收逃漏问题的预测某地税务局利用大数据技术对历史纳税数据进行分析，建立了一个风险预测模型。

该模型可以根据纳税人过去几年的纳税情况，预测出未来一段时间内纳税人可能存在的风险程度，从而帮助税务机关采取有针对性的风险管理措施。

3.2 虚开发票的异常检测某市税务机关引入大数据平台，对纳税人的开票数据进行实时监控。

当系统发现某个纳税人的开票额度异常高或与同行业其他纳税人的开票情况明显不符时，系统会自动发出警报，税务机关可以进一步调查和核实是否存在虚开发票的行为。

3.3 交易关系的挖掘某省税务机关利用大数据技术对多个企业之间的交易数据进行挖掘，发现一家公司与多家同行业企业之间存在大量的虚假交易。

大数据及其在税务中的应用摘要随着大数据和人工智能技术的发展，税务领域的数据收集、处理和分析方式也发生了巨大变革。

本文介绍了大数据在税务中的应用，包括大数据在税务管理、税收征管、税务风险管理等方面的应用，以及在税务领域中的挑战和问题。

本文还了大数据技术在税收征管中的未来发展方向，为税务部门提供参考和思路。

介绍大数据已经成为当今社会中不可避免的趋势。

它对于企业、组织和政府来说，都是一项重要的资源。

尤其是在税务领域中，大数据技术的应用对税务部门的工作和改革具有深远的意义。

税务工作涉及到大量的数据，如纳税人的税收信息、个人信息等。

利用大数据技术，税务部门可以更加有效地管理这些数据，并分析数据得到更有价值的信息。

大数据技术还可以提高税务部门的工作效率，加强税收征管的能力，在保证税收合规的前提下，减少税务部门的运营成本。

大数据在税务管理中的应用税务部门需要对大量的数据进行收集、管理和处理，以便实现高效的税收征管。

大数据技术可以被应用于税务部门的信息化建设中，对税务管理带来了很大的帮助：数据收集税务部门需要从多个渠道收集到大量的税务相关数据，包括企业的纳税信息、个人的税收信息等。

利用大数据技术可以更加便捷地从各种渠道获取数据，使税费征收工作更加高效。

数据分析通过大数据分析，税务部门可以更加深入地了解纳税人的实际情况，包括纳税人的资产状况、产业背景、税负能力等。

这些分析结果可以帮助税务部门更加科学地进行税收征管，并制定针对性更强的税务政策。

大数据在税收征管中的应用在税收征管方面，大数据技术同样可以发挥作用。

一些税收征管机构已经开始应用大数据技术来提高他们的效率和准确性。

下面介绍几种大数据在税收征管中的应用方式：预测分析预测分析算法可以很好地利用税务相关数据来预测未来的情况。

比如，利用销售数据预测未来的销售趋势，或者使用房地产信息预测未来的房价变化。

这些预测结果可以帮助税务部门更好地制定征收政策。

风险控制大数据技术可以被应用到风险控制中。

▪ 引入公有云
外部第三方数据
数据交换归一化
外部数据获取渠道“三合一” 对外推送信息渠道唯一化
目录
1 税务大数据背景及拓展思路
2 税务大数据解决方案 3 大数据产品及优势
4 典型应用案例
7
税务整体数据架构，实现智能数据驱动业务发展
应 用 企业用户
层
中心
自然人 用户中心
智能业务 中心
智能指挥 中心
智能纳服 中心
• 在数据治理工具、数据治理专业服 务和数据服务能力上不足
• 缺失可视化的基础数据资产管理， 无法支撑数据血缘关系管理、业务 建模和数据可视化分析
数据获取效率低，数据冗余、 查询效率低
• 业务部门在进行数据分析时，获取 数据的方式比较原始，通常需要编 写脚本到数据库中查询或是通过金 三系统前台页面多次查询数据
4
1
风险纳税人定期计算、 定期推送
风险事件事中提示、 快速阻断
事前
事中
申报、征收
明确事后应对的风 险事件
事后
发票 出口退税
风险 管理
纳税 信用
稽查
1 离散到全量数据
全业务领域覆盖，全业务流程打通，收集全部关联数据
2 周期到实时转变
按月、季度报表分析，变为实时展示、实时分析
3 人工到智能转变
通过机器学习提升纳税人行业划分、建立防增值税专用发 票暴力虚开等算法模型。
3.数据治理体系
✓ 建设一体化数据治理工具体系 ✓ 优化数据管理组织与职责，梳理数据资产，建立数据
资产管理机制，明确数据标准落地执行机制 ✓ 建设数据质量管理体系，持续加强数据治理
4.统一分析工具
✓ 提供自助式BI分析和标签工具，数据潜能快速释放； ✓ 提供一站式人工智能平台，助力税务智能化转型；

税务数据分析技术教程与应用案例分享随着社会的发展和经济的不断壮大，税务数据分析技术在税收管理领域的应用日益重要。

本文将为大家介绍税务数据分析技术的基本原理和应用案例，帮助读者了解如何利用这一技术实现高效的税收管理。

第一部分：税务数据分析技术的基本原理税务数据分析技术是一种通过利用大数据分析和人工智能等技术手段，对大量的税务数据进行挖掘和分析的方法。

它可以对税务数据进行深度挖掘，发现数据背后的规律和问题，为税务管理提供决策支持和风险警示。

1. 数据采集与清洗税务数据分析的第一步是通过各种手段采集税务数据，并进行数据清洗。

数据采集可以通过在线申报系统、税务管理系统等自动化方式进行，也可以通过人工收集纸质文件并进行数字化处理。

数据清洗是为了排除数据中的错误和噪声，确保数据的准确性和完整性。

2. 数据预处理在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理。

这包括数据的标准化、缺失值的填充、异常值的处理等。

通过数据预处理，可以减少噪声的影响，提高数据分析的准确性和可靠性。

3. 数据挖掘与分析数据挖掘是税务数据分析的核心环节。

通过应用数据挖掘算法，可以发现数据中隐藏的模式和规律。

常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类预测等。

通过这些技术，可以对税务数据进行分析，找出不合规行为和风险点，为税务管理提供决策依据。

第二部分：税务数据分析技术的应用案例分享税务数据分析技术在税收管理中的应用非常广泛，下面将为大家分享几个应用案例。

1. 税收风险预警通过分析纳税人的历史申报数据和财务数据，可以建立风险预警模型，预测纳税人未来可能存在的风险。

比如，通过对同行业企业的数据进行对比分析，可以发现可能存在的偷税漏税行为；通过对高风险纳税人的关联挖掘，可以发现虚开发票等违规行为。

2. 税务筹划优化税务筹划是指合法的税务管理手段，通过合理的税收规划和优化，最大限度地减少企业的税收负担。

通过对纳税人的财务数据进行分析，可以发现其存在的税务筹划空间和优化方案。

完善技术体系
未来税务部门将更加注重数据的挖掘和应用，通过数据分析和预测，为税务管理提供更加全面、精准的支持。
提高数据应用能力
随着数据安全问题日益重要，未来税务大数据解决方案将进一步强化数据安全保护，确保数据的安全性和可靠性。
强化数据安全保护
未来发展展望
06
结论与建议
大数据技术可有效提升税务管理效率
通过分析海量数据，税务部门可更全面、精准地评估纳税人遵从情况，优化监管资源分配。
研究结论
需完善相关法律法规及技术标准
面对大数据发展，税务部门应完善法律法规，制定相关技术标准和规范，以确保大数据应用安全、合规。
加强人才培养和团队建设
面对大数据的挑战，税务部门应注重人才培养和团队建设，提高专业素养和技术能力。
技术成本高
Hale Waihona Puke 01大数据技术的引入需要较高的技术成本，包括硬件、软件、人力等各方面投入。
不足之处
数据安全风险
02
使用大数据技术可能存在数据泄露、信息不对称等问题，给税务管理带来潜在的安全风险。
操作复杂
03
由于大数据技术的复杂性，如果操作不当，可能会引发错误和故障，影响税务管理的正常进行。
未来税务大数据解决方案将进一步完善，技术体系将更加健全，功能更加强大。
高速存储
采用SSD、NVMe等高速存储介质，提高数据读写速度。
大数据存储技术
数据挖掘
利用SPSS、SAS等数据分析工具对税务数据进行深入挖掘。
机器学习
通过机器学习算法对税务数据进行分类、聚类和预测。
大数据分析技术
可视化图表
利用ECharts、Tableau等可视化工具制作图表，直观展示税务数据。

税务数据分析方法解析与案例演示税务数据分析是指利用专门的方法和工具对税务数据进行整理、加工、分析，以获取有价值的信息和洞察力。

它可以帮助税务部门更好地了解纳税人的税务情况，发现潜在的风险和问题，并提供有效的决策依据。

本文将对税务数据分析的方法进行解析，并通过案例演示具体应用。

一、税务数据分析方法1. 数据收集与整理税务数据分析的第一步是收集和整理数据。

这包括从纳税人申报表、缴税记录、发票等渠道获取数据，并按照一定的格式进行整理，为后续的分析做准备。

2. 数据清洗与预处理数据清洗是指对收集到的数据进行处理，去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的准确性和一致性。

预处理则是对数据进行标准化、归一化等操作，以便后续的分析和比较。

3. 数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图像等方式进行呈现，使得复杂的数据可以形象地展示出来。

通过可视化，可以更直观地发现数据中的模式、趋势和异常，帮助分析人员快速洞察税务数据的含义。

4. 数据挖掘与分析数据挖掘是指利用统计学和机器学习等技术对大量数据进行分析和挖掘，以发现其中的规律、关联和异常。

可以使用聚类分析、关联分析、异常检测等方法，揭示潜在的税务问题，并为税务部门提供决策支持。

二、案例演示假设某地税务局通过数据分析发现，某家企业的所得税申报金额与其经营活动和财务状况不符，存在潜在的偷税漏税行为。

为了进一步核实情况，税务局决定对该企业进行深入分析。

1. 数据收集与整理税务局从该企业的申报表、缴税记录和财务报表等渠道收集到了相关的数据，并将其按照一定的格式进行整理和统一。

2. 数据清洗与预处理对收集到的数据进行清洗，排除重复和错误的数据，并进行统一的标准化和归一化处理。

比如将金额数据进行统一单位转换，确保数据的可比性。

3. 数据可视化通过数据可视化工具，将企业的申报情况、经营活动和财务指标等数据以图表形式展示出来。

例如，绘制所得税申报金额与营业收入的趋势图，以及所得税占利润比例的变化趋势。

业务应用设计－税费评估－质量考核
质量考核
滞
入
登
库
记
率
率
申 报 率
纳 金 加 收
率
欠 税 增 减 率
处 罚 率
业务应用设计－税费评估－纳税人登记情况评估
纳税人登记情况评估
税
办
税
务
理
务
登
税
登
记
务
记
情
登
状
况
记
态
评
评
评
估
估
估
业务应用设计－税费评估－纳税人资格认定情况评估
纳税人资格认定情况评估
资
资
格
格
认
社 保 费 征 收 情 况 评 估
社 保 费 欠 缴 情 况 评 估
社 保 费 应 退 情 况 评 估
实 收 社 保 费 情 况 评 估
社 保 滞 纳 金 评 估
申 报 户 数 评 估
税 款 入 库 情 况 评 估
应 退 税 款 情 况 评 估
欠 缴 税 款 情 况 评 估
税 款 滞 纳 金 情 况 评 估
数据抽取
安全管理
外部数 据
应用系统架构设计
数据 应用展
示层
报表图形
GIS
驾驶仓
展示体系
特殊展示
数据 应用层
税费报表
税费查询
税费分析
业务专题分析
其他专题
多维分析 数据挖掘 数理统计 综合查询 信息门户 其他工具
数据应用工具平台
整合 数据层
业务 数据层
底层模型 征管
主题模型
业务基础体系
社保
决策模型 外部数据源

03
环保领域
在环保领域，智慧税务大数据可以与环境监测数据进行结合，为政府部
门提供更准确的环境污染源定位和治理建议。
智慧税务大数据技术的创新与发展
数据挖掘技术
进一步发展数据挖掘技术，从海量的税务数据中挖掘出更多有价 值的信息，为政府决策提供科学依据。
大数据安全技术
加强大数据安全技术的研究和应用，保障智慧税务大数据的安全 性和可靠性。
税收风险评估与监控
税收风险评估
利用大数据技术对纳税人进 行风险评估，识别潜在的税 收风险点和风险级别，为后
续的监管提供参考。
税收风险监控
通过对纳税人涉税数据的实 时监控，及时发现和预警潜 在的税收风险，防止和减少
税收流失。
税收风险管理
针对不同的税收风险类型和 级别，采取相应的风险管理 措施，如政策调整、纳税辅 导和稽查等，降低税收风险 。
通过智慧税务大数据应用，某省 税务局实现了数据资源的有效利 用，提高了税务管理的效率和透 明度，提升了纳税人的满意度。
案例二
• 背景介绍：为了更好地服务纳税人，提高税务工 作效率，某市税务局决定建设纳税人信息管理系 统。
案例二
2. 建设内容
• 系统架构：基于云计算技术，构建纳税人信息管理系统的基本架构。
感谢您的观看
数据清洗与预处理
在数据采集过程中，需要对数据进行清洗和预处理，以去除重复、错误或不完整的数据，提高数据质量。
数据标准化
为了使不同来源的数据能够相互融合和分析，需要采用统一的数据标准和格式，以便后续的数据处理与 分析。
数据存储技术
01
数据存储架构设计
智慧税务大数据存储系统需要设计合 理的存储架构，包括分布式文件系统 、数据库系统等，以满足大规模数据 存储和高性能数据访问的需求。

智慧税务设计方案1. 引言随着信息技术的不断发展和应用，传统的税务管理方式已经难以满足日益增长的税务处理需求。

针对这一问题，智慧税务设计方案应运而生。

智慧税务设计方案利用大数据、人工智能等技术手段，将税务管理工作从繁琐重复的操作中解放出来，提高效率、降低成本，并为税务管理者提供更准确、实时的数据支持和决策依据。

本文将介绍智慧税务设计方案的主要特点和应用场景，并探讨其在税务管理中的优势和潜在问题。

2. 智慧税务设计方案的主要特点智慧税务设计方案的主要特点如下：2.1 数据整合和分析能力智慧税务设计方案通过整合税务相关数据，包括纳税人信息、税务申报和缴税记录等，建立完整的税务数据平台。

通过大数据分析和人工智能技术，对海量的税务数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息，为税务管理提供准确的数据支持。

2.2 预警和风险识别能力智慧税务设计方案通过对税务数据进行实时监测和分析，能够及时发现潜在的风险和问题，并自动生成预警报告。

这有助于税务管理者及时采取措施，防范风险，减少税收损失。

2.3 自助服务能力智慧税务设计方案提供了丰富的自助服务功能，纳税人可以通过在线平台自助申报、查询缴税记录、打印报表等。

这减少了传统纳税人与税务机关之间的沟通和办理手续的时间和成本。

2.4 多维度数据可视化能力智慧税务设计方案通过数据可视化技术，将复杂的税务数据转化为直观、易理解的可视化图表，帮助税务管理者更好地分析和决策。

同时，纳税人也可以通过账户中心查看个人或企业的税务状况，方便实时掌握自身税务情况。

3. 智慧税务设计方案的应用场景智慧税务设计方案适用于各级税务机关和纳税人，主要应用于以下场景：3.1 税收征管智慧税务设计方案可以帮助税务机关进行税收征管工作，包括纳税人注册管理、税务申报和缴税管理等。

通过数据整合和分析，税务机关可以更好地掌握纳税人的经营状况和纳税行为，提供更准确的征税指导和税务处理意见，并加强对高风险企业的监控和管理。

税务数据分析技术教程与应用案例分享近年来，随着信息技术的迅猛发展，数据分析已经成为各行各业不可或缺的一项技能。

而在税务领域，税务数据分析技术的应用也日益广泛。

本文将介绍税务数据分析技术的基本原理和应用案例，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。

一、税务数据分析技术的基本原理税务数据分析技术是指利用数据科学和统计学方法对税务数据进行深度挖掘和分析的技术。

它主要包括数据清洗、数据预处理、特征提取、模型构建和结果解读等环节。

下面将对这些环节进行详细介绍。

1. 数据清洗：税务数据通常包含大量的噪声和异常值，需要通过数据清洗来消除这些干扰。

数据清洗包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等操作，以保证数据的准确性和完整性。

2. 数据预处理：税务数据通常是非结构化的，需要进行预处理以转化为结构化数据。

数据预处理包括数据格式转换、数据标准化、数据归一化等操作，以便于后续的特征提取和模型构建。

3. 特征提取：特征提取是将原始数据转化为可供模型使用的特征向量的过程。

在税务数据分析中，可以提取的特征包括纳税人的收入、支出、资产、负债等信息。

特征提取的目的是为了减少数据的维度和复杂度，提高模型的训练效果。

4. 模型构建：模型构建是根据特征向量和目标变量之间的关系，建立数学模型来预测或分类税务数据。

常用的模型包括线性回归模型、决策树模型、支持向量机模型等。

在模型构建过程中，需要选择合适的模型和算法，并进行模型的训练和调优。

5. 结果解读：结果解读是对模型预测结果的解释和分析。

通过对模型预测结果的解读，可以发现潜在的问题和规律，为税务管理和决策提供有力的支持。

二、税务数据分析技术的应用案例分享1. 税收预测：税务数据分析技术可以应用于税收预测，帮助税务部门预测未来一段时间的税收收入。

通过对历史税务数据的分析和建模，可以预测未来的税收收入趋势，并提供给税务部门参考，以便于合理安排税收收入的使用和分配。

2. 税务风险评估：税务数据分析技术可以应用于税务风险评估，帮助税务部门发现潜在的税收风险和违法行为。

大数据审计查税的应用案例近年来，大数据技术的普及和应用引起了社会的广泛关注。

在税收领域，大数据的应用也取得了重要进展。

其中，大数据审计查税是税收管理领域的一个重要应用方向。

下面将从几个方面详细介绍大数据审计查税的应用案例。

一、大数据技术在税务管理中的作用大数据技术是指通过计算机和网络技术，对各种类型、大量、高速生成的数据进行收集、存储、管理、加工和分析，并从中发挥有效价值的一种技术。

在税务管理中，大数据技术可以帮助税务部门收集、处理和分析大量海量的数据，发现异常交易、无良企业等问题。

二、大数据审计查税的具体实践针对个人、企业以及国际贸易等多个领域，税务部门积极推进大数据审计查税。

具体实践中，通过上传大批量的交易数据，将数据与社会公共信息库相结合，利用智能化分析技术，对主要的交易、关系和动态管理的相关数据进行篡改、恶意利用等非法行为的排查。

通过这种层层递进的方法，可以有效地保证纳税的诚实度和稳定性。

三、大数据审计查税的应用案例（1）平台企业税务管理大数据技术在平台企业的税务管理中，可以帮助税务部门快速而准确地对平台企业进行评估和评审。

例如，在大数据分析的基础上，可以对企业经营的主要内容进行分析和评估，判断企业是否存在逃税行为，从而提高税收的快速回笼率。

（2）国际贸易税务管理大数据技术在国际贸易税务管理中，可以帮助税务部门实现对进口和出口的贸易数据进行快速分析和管理。

例如在进出口贸易中，通过大数据分析，可以发现欺诈性报价、假冒伪劣产品、价值内含问题等借口逃税和违法行为。

从而可以加强对进出口贸易的监管，保证税收的稳定。

（3）大企业税务管理大数据技术在大企业税务管理中，可以帮助税务部门实现对大企业的财务数据进行全面的分析和解读。

例如，在大企业财务报表中，通过大数据技术的应用，可以发现企业存在的财务问题，如资产减值、承诺或担保、减值准备、存货核算问题等。

从而可以及时发现企业存在的问题，保证税收的规范性和透明性。

2013年 Kingbase Smartbi V2.5 1.架构优化升级 2.提高产品易用性
1997年 BI理论研究
2000年 BI.Office V2.0 （COM技术）
1999年 BI.Office V1.0
2011年11月 Kingbase Smartbi V1.0 （OEM BI.Office V6） 2001年~2007年 BI.Office V3.X-4.0 （COM+J2EE技术）
– 建立数据中心决策分析系统 – 整合了发展计划、统计、物价局和外部系统数据 – 促进各职能部门业务处理的规范化、科学化 – 加快各职能部分业务统计信息的生成和流通速度，提高业务信息的质量 – 及时提供真实可靠的统计信息，辅助区长、局长进行科学决策支持 – 有效的协调政府内部各职能部门之间的合作关系
人口结构前后10年对比分析
老龄人口分析
市政府办公厅政务监控系统
xx市财政局 财税收入BI分析平台
27
系统总体架构
数据仓库核心 数据来自人行 的材财税库银 管理TIPS系统 和会计核算 TBS系统；
与5个系统有 直接的数据关 系，其中2个 为财政内部系 统；
宏观决策子系统-宏观经济报表
– 以固定报表方式展示宏观经济指标，便于用户编制各种内外部报告。
核
心
功
能
数据查询
决策仪表盘
多维分析
中国式报表
EDW
数据抽取、加载、转换和清洗
ERP
SCM
CRM
HR
OA
MIS
2
SMART BI 发展历程
15+年 10+行业 150+ BI客户 200+ BI项目