Tax100 稅百
標題: 【2017年9月19日】“互聯(lián)網(wǎng)+稅務(wù)”的技術(shù)拓展 [打印本頁]
作者: caichang 時間: 2021-8-11 13:50
標題: 【2017年9月19日】“互聯(lián)網(wǎng)+稅務(wù)”的技術(shù)拓展
“互聯(lián)網(wǎng)+稅務(wù)”的技術(shù)拓展
本文節(jié)選自------《互聯(lián)網(wǎng)稅收生態(tài)：共生·博弈·演化》
“互聯(lián)網(wǎng)+”涉稅大數(shù)據(jù)
國務(wù)院發(fā)布的《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》從頂層設(shè)計全面部署了我國未來大數(shù)據(jù)發(fā)展的相關(guān)工作。涉稅數(shù)據(jù)是國家經(jīng)濟數(shù)據(jù)的重要組成部分，統(tǒng)籌規(guī)劃稅務(wù)大數(shù)據(jù)資源，推動數(shù)據(jù)共享開放，強化涉稅大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，實現(xiàn)涉稅數(shù)據(jù)的價值紅利，必將進一步提升稅務(wù)機關(guān)的治稅能力，促進簡政放權(quán)，有力促進國家整體治理水平的不斷提高。
“互聯(lián)網(wǎng)+”涉稅大數(shù)據(jù)旨在充分發(fā)揮稅收大數(shù)據(jù)的資源優(yōu)勢，面向納稅人和稅務(wù)管理機關(guān)，全面深化涉稅大數(shù)據(jù)在納稅服務(wù)和稅收管理中的創(chuàng)新應(yīng)用，逐步形成涉稅大數(shù)據(jù)驅(qū)動型的管理創(chuàng)新機制，最大程度地釋放大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新潛力。
各級稅務(wù)機關(guān)深入探索和研究涉稅大數(shù)據(jù)應(yīng)用在服務(wù)稅收征管和面向社會經(jīng)濟發(fā)展方面的增值模式，及時了解納稅人的各項需求，為實現(xiàn)稅收征管科學化、風險管控精細化、信用管理體系化，稅收與經(jīng)濟運行協(xié)同化奠定堅實基礎(chǔ)，力爭打造稅收系統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的“拳頭”產(chǎn)品。在深化大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中，應(yīng)注重培養(yǎng)技術(shù)人才，逐步形成涉稅大數(shù)據(jù)應(yīng)用的技術(shù)團隊，健全大數(shù)據(jù)安全保障體系，強化網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全支撐。
“互聯(lián)網(wǎng)+”涉稅云服務(wù)
云服務(wù)是以云計算技術(shù)與模式為主要特征的信息技術(shù)服務(wù)，包括SaaS（軟件即服務(wù)）、PaaS（平臺即服務(wù)）、IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）。云服務(wù)已經(jīng)突破互聯(lián)網(wǎng)市場的范疇，政府、公共管理部門、各類企事業(yè)單位都已經(jīng)接受云服務(wù)的理念，并開始將傳統(tǒng)的自建IT方式轉(zhuǎn)為使用公共云服務(wù)方式，云服務(wù)真正進入其產(chǎn)業(yè)成熟期。云服務(wù)主要優(yōu)勢體現(xiàn)在降低互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新企業(yè)初創(chuàng)期的IT構(gòu)建和運營成本，形成可持續(xù)的商業(yè)模式。大數(shù)據(jù)技術(shù)基于云的數(shù)據(jù)分析平臺將更趨完善，大數(shù)據(jù)的分析工具和數(shù)據(jù)庫也將走向云計算。
“互聯(lián)網(wǎng)+”涉稅云服務(wù)是稅務(wù)部門實施“互聯(lián)網(wǎng)+”稅務(wù)各項行動的重要基礎(chǔ)保障，側(cè)重于構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施層面的云服務(wù)，包括利用自有資源搭建云計算基礎(chǔ)設(shè)施體系和面向社會購買云計算服務(wù)兩個方面。為了適應(yīng)“互聯(lián)網(wǎng)+”稅務(wù)行動計劃的推進，稅務(wù)部門積極引入云計算技術(shù)，搭建自己的私有云平臺。國家稅務(wù)總局通過實施全國發(fā)票查驗系統(tǒng)建設(shè)項目，初步構(gòu)建全國國稅系統(tǒng)上下統(tǒng)一的云計算基礎(chǔ)設(shè)施框架，各地稅務(wù)機關(guān)在此框架下，不斷豐富、充實和融入稅務(wù)系統(tǒng)內(nèi)部統(tǒng)一基礎(chǔ)設(shè)施管理體系。
在面向社會購買云計算服務(wù)方面，根據(jù)服務(wù)方式和對象的不同，對于相對獨立、與內(nèi)部業(yè)務(wù)系統(tǒng)沒有直接交互需求的系統(tǒng)，可以選擇購買社會服務(wù)的方式，快速構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施。對于與內(nèi)部業(yè)務(wù)系統(tǒng)存在交互的系統(tǒng)，原則上應(yīng)搭建私有云，如需購買云計算服務(wù)，必需做到獨立、可控、可管。應(yīng)提醒注意的是，云計算服務(wù)在帶來便利性的同時，安全風險問題也很突出，稅務(wù)部門必須高度重視相關(guān)安全問題，嚴格執(zhí)行《關(guān)于加強黨政部門云計算服務(wù)網(wǎng)絡(luò)安全管理的意見》（中網(wǎng)辦發(fā)文〔2014〕14號），在與云服務(wù)商合作的過程中，要充分認識到相關(guān)安全管理責任不變、數(shù)據(jù)歸屬關(guān)系不變、安全管理標準不變，涉及納稅人敏感信息的數(shù)據(jù)和系統(tǒng)不宜采用社會化云計算服務(wù)。
網(wǎng)絡(luò)爬蟲：工作原理及關(guān)鍵技術(shù)
網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一個自動提取網(wǎng)頁的程序，它為搜索引擎從萬維網(wǎng)上下載網(wǎng)頁，是搜索引擎的重要組成。傳統(tǒng)爬蟲從一個或若干初始網(wǎng)頁的URL開始，獲得初始網(wǎng)頁上的URL，在抓取網(wǎng)頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統(tǒng)的一定停止條件。聚焦爬蟲的工作流程較為復雜，需要根據(jù)一定的網(wǎng)頁分析算法過濾與主題無關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接并將其放入等待抓取的URL隊列。然后，它將根據(jù)一定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓取的網(wǎng)頁URL，并重復上述過程，直到達到系統(tǒng)的某一條件時停止。另外，所有被爬蟲抓取的網(wǎng)頁將會被系統(tǒng)存貯，進行一定的分析、過濾，并建立索引，以便之后的查詢和檢索；對于聚焦爬蟲來說，這一過程所得到的分析結(jié)果還可能對以后的抓取過程給出反饋和指導。
相對于通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲，聚焦爬蟲技術(shù)還需要解決三個主要問題：(1) 對抓取目標的描述或定義；(2) 對網(wǎng)頁或數(shù)據(jù)的分析與過濾；(3) 對URL的搜索策略。
爬蟲技術(shù)主要應(yīng)用于稅務(wù)稽查。稅務(wù)局運用“互聯(lián)網(wǎng)”，依靠"網(wǎng)絡(luò)爬蟲"技術(shù)，自主研發(fā)了互聯(lián)網(wǎng)涉稅信息監(jiān)控平臺，在互聯(lián)網(wǎng)信息汪洋大海中實時精準查找上市公司股權(quán)交易信息等，讓稅收征管效率倍增。現(xiàn)在國地稅協(xié)作，大數(shù)據(jù)將共享，利用"網(wǎng)絡(luò)爬蟲"原理調(diào)用百度、搜狗等知名搜索引擎的接口，獲取其他方面諸如實際關(guān)聯(lián)公司、經(jīng)濟案件的法院判決結(jié)果等信息數(shù)據(jù)，是輕松簡單的事情。未來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)技術(shù)向國際領(lǐng)域衍生，還將積極探索采集外語信息，將境外上市公司納入監(jiān)控范圍，不斷拓展“互聯(lián)網(wǎng)”應(yīng)用領(lǐng)域，進一步提升稅收征管水平。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模擬人思維的一種方式，它是一個并行、分布處理結(jié)構(gòu)，它由處理單元及稱為聯(lián)接的無向信號通道互連而成。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個非線性動力學系統(tǒng)，其特色在于信息的分布式存儲和并行協(xié)同處理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理單元具有局部內(nèi)存，并可以完成局部操作。
BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差反向傳播算法訓練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。誤差反向傳播算法的運行過程，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。輸入層各神經(jīng)元負責接收來自外界的輸入信息，并傳遞給中間層各神經(jīng)元；中間層是內(nèi)部信息處理層，負責信息變換，根據(jù)信息變化能力的需求，中間層可以設(shè)計為單隱層或者多隱層結(jié)構(gòu)；最后一個隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息，經(jīng)進一步處理后，完成一次學習的正向傳播處理過程，由輸出層向外界輸出信息處理結(jié)果。當實際輸出與期望輸出不符時，進入誤差的反向傳播階段。誤差通過輸出層，按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值，向隱層、輸入層逐層反傳。周而復始的信息正向傳播和誤差反向傳播過程，是各層權(quán)值不斷調(diào)整的過程，也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習訓練的過程，此過程一直進行到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可以接受的程度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)背景下的稅收預(yù)測領(lǐng)域，有較高的預(yù)測精度和較強的實用性。
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