一种税务信用积分计算方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种税务信用积分计算方法及装置，该方法包括：获取待评价对象的税务信用行为记录数据；基于预构建的评价指标体系模型和税务信用行为记录数据，利用评价指标按时间衰减算法，根据评价周期、衰减周期和计分规则，定时或实时计算具备时间衰减特性的各个第一类评价指标的指标得分，并根据计分规则，定时或实时计算非第一类评价指标的指标得分；通过基数计分法，将各评价指标的指标得分、指标权重、维度权重相乘得出各评价指标的乘值，将各评价指标的乘值相加得出待评价对象的税务信用评分。可见，本申请可以提高税务信用评价结果的准确性和时效性，使得评价指标行为对信用评价结果的影响程度随时间衰减。

【技术实现步骤摘要】
一种税务信用积分计算方法及装置
本专利技术涉及税务
，特别涉及一种税务信用积分计算方法及装置。
技术介绍
目前，征信的应用主要集中在个人征信领域，比如，央行的个人征信系统，而对于一些特定行业、特定业务事项，征信服务还是很少。对于税务行业，现有技术中的征信服务主要是纳税信用等级的评定，其过程可以具体为：首先确定具体的评价指标是哪些，比如虚开发票行为可以作为其中一个评价指标；确定评价指标后，按年对每个评价指标的信用行为发生情况，按次进行记录，比如虚开发票行为，某个纳税人在某年发生了两次，则记录两次；每年年初，对上一年所记录的所有评价指标，信用行为发生情况进行统计，并且以100分为最高分及初始值进行扣分，比如某个纳税人上年虚开发票行为发生2次，每次扣10分，则将被扣20分；最终得分进行分级，纳税信用等级分为A、B、C、D四级，其中90分以上的为A级，70分以上为B级，40分以上为C级，不满40分为D级；每年年初纳税信用等级评定完成后，向社会发布。但是，采用对评价指标进行直接扣分的方法，计分方式简单，会导致评定结果误差率偏高，不能真实反映纳税人实际信用情况。这样，当最终得分相差1分时，被评定的等级可能会相差一个等级，比如89分与90分之间，就是B级和A级的差别；且现有纳税信用等级按年评价，周期太长，这样会导致当年发生的信用行为，只能到下一年才能被纳入等级评定，无法及时反映被评价对象的信用情况；每个具体评价指标对信用评定结果无法实现按时间衰减，即没有考虑各个评价指标行为发生的随着时间的推移，对最终的信用积分评定的影响程度也会不同。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种税务信用积分计算方法及装置，以提高税务信用评价结果的准确性和时效性，使得评价指标行为对信用评价结果的影响程度随时间衰减。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种税务信用积分计算方法，包括：获取待评价对象的税务信用行为记录数据；基于预构建的评价指标体系模型和所述税务信用行为记录数据，利用评价指标按时间衰减算法，根据评价周期、衰减周期和计分规则，定时或实时计算具备时间衰减特性的各个第一类评价指标的指标得分，并根据所述计分规则，定时或实时计算非第一类评价指标的指标得分；其中，所述评价指标体系模型为具备多个评价维度、每个评价维度有一级或多级评价维度以及每级评价维度有一个或多个评价指标的模型；所述评价指标体系模型包括各所述评价指标的所属维度信息、维度权重、指标权重、衰减周期、评价周期以及计分规则；所述评价指标按时间衰减算法为基于评价指标行为发生日期与当前日期的差值越大，评价指标行为对信用积分的影响程度越小，评价指标行为发生日期与当前日期的差值越小，评价指标行为对信用积分的影响程度越大的规律得出的算法；所述计分规则包括所述起评分基数、分值范围和评价指标行为的减/加分数值；通过基数计分法，将各所述评价指标的所述指标得分、所述指标权重、所述维度权重相乘得出各所述评价指标的乘值，将各所述评价指标的所述乘值相加得出所述待评价对象的税务信用评分。可选地，所述基于预构建的评价指标体系模型和所述税务信用行为记录数据，利用评价指标按时间衰减算法，根据评价周期、衰减周期和计分规则，定时或实时计算具备时间衰减特性的各个第一类评价指标的指标得分，并根据所述计分规则，定时或实时计算非第一类评价指标的指标得分，包括：基于所述评价指标体系模型和所述税务信用行为记录数据，通过公式定时或实时计算各个所述第一类评价指标的指标初始得分；将各个所述第一类评价指标的所述指标初始得分与对应的起评分基数相加得出各个所述第一类评价指标的指标得分；并根据各个所述非第一类评价指标对应的所述计分规则，定时或实时计算出所述非第一类评价指标的指标得分；其中，所述评价指标包括所述第一类评价指标和所述非第一类评价指标；F为所述减/加分数值，T1为所述评价周期，T2为所述衰减周期，t1为当前日期，t2为评价指标行为发生日期。可选地，在所述获取待评价对象的税务信用行为记录数据之前，还包括：获取原始税务信用行为记录数据；根据所述评价指标体系模型中的各评价指标的要求，从所述税务原始信用行为记录数据抽取得出税务信用行为记录台账；将所述税务信用行为记录台账进行原子数据项标准化，得出所述税务信用行为记录数据。可选地，所述评价指标体系模型的构建过程具体为：获取历史税务信用行为记录数据；设置所述评价指标体系模型的维度个数、每个维度的维度级数以及评价指标；利用权重确定算法，确定出各所述评价指标的所述维度权重和所述指标权重；利用衰减周期确定算法，确定出各个所述第一类评价指标的衰减周期；设立各个所述评价指标的计分规则和所述评价周期；根据所述维度权重、所述指标权重、所述衰减周期和所述计分规则，构建出所述评价指标体系模型。可选地，在所述计算具备时间衰减特性的各个第一类评价指标的指标得分之后，还包括：以上一次各所述第一类评价指标的指标得分为基础，当前日期与上一次积分计算日期的时间差为依据，计算当次各所述第一类评价指标的指标得分。可选地，在所述获取待评价对象的税务信用行为记录数据之后，还包括：接收评价指标自定义指令和计分规则自定义指令；根据所述评价指标自定义指令，从所述税务信用行为记录数据中计算出相应信用子指标；将所述信用子指标按照预设组合规则，形成自定义评价指标；根据所述计分规则自定义指令，设定所述自定义评价指标的计分规则。一种税务信用积分计算装置，包括：第一获取模块，用于获取待评价对象的税务信用行为记录数据；指标得分计算模块，用于基于预构建的评价指标体系模型和所述税务信用行为记录数据，利用评价指标按时间衰减算法，根据评价周期、衰减周期和计分规则，定时或实时计算具备时间衰减特性的各个第一类评价指标的指标得分，并根据所述计分规则，定时或实时计算非第一类评价指标的指标得分；其中，所述评价指标体系模型为具备多个评价维度、每个评价维度有一级或多级评价维度以及每级评价维度有一个或多个评价指标的模型；所述评价指标体系模型包括各所述评价指标的所属维度信息、维度权重、指标权重、衰减周期、评价周期以及计分规则；所述评价指标按时间衰减算法为基于评价指标行为发生日期与当前日期的差值越大，评价指标行为对信用积分的影响程度越小，评价指标行为发生日期与当前日期的差值越小，评价指标行为对信用积分的影响程度越大的规律得出的算法；税务信用积分计算模块，用于通过基数计分法，将各所述评价指标的所述指标得分、所述指标权重、所述维度权重相乘得出各所述评价指标的乘值，将各所述评价指标的所述乘值相加得出所述待评价对象的税务信用评分。可选地，所述指标得分计算模块包括：指标初始得分计算子模块，用于基于所述评价指标体系模型和所述税务信用行为记录数据，通过公式定时或实时计算各个所述第一类评价指标的指标初始得分；第一指标得分计算子模块，用于将各个所述第一类评价指标的所述指标初始得分与对应的起评分基数相加得出各个所述第一类评价指标的指标得分；第二指标得分计算子模块，用于并根据各个所述非第一类评价指标对应的所述计分规则，定时或实时计算出所述非第一类评价指标的指标得分；其中，所述评价指标包括所述第一类评价指标和所述非第一类评价指标；所述计分规则包括所述起评分基数、分值范围和每次发生/未发生评价本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种税务信用积分计算方法，其特征在于，包括：获取待评价对象的税务信用行为记录数据；基于预构建的评价指标体系模型和所述税务信用行为记录数据，利用评价指标按时间衰减算法，根据评价周期、衰减周期和计分规则，定时或实时计算具备时间衰减特性的各个第一类评价指标的指标得分，并根据所述计分规则，定时或实时计算非第一类评价指标的指标得分；其中，所述评价指标体系模型为具备多个评价维度、每个评价维度有一级或多级评价维度以及每级评价维度有一个或多个评价指标的模型；所述评价指标体系模型包括各所述评价指标的所属维度信息、维度权重、指标权重、衰减周期、评价周期以及计分规则；所述评价指标按时间衰减算法为基于评价指标行为发生日期与当前日期的差值越大，评价指标行为对信用积分的影响程度越小，评价指标行为发生日期与当前日期的差值越小，评价指标行为对信用积分的影响程度越大的规律得出的算法；所述计分规则包括所述起评分基数、分值范围和评价指标行为的减/加分数值；通过基数计分法，将各所述评价指标的所述指标得分、所述指标权重、所述维度权重相乘得出各所述评价指标的乘值，将各所述评价指标的所述乘值相加得出所述待评价对象的税务信用评分。

【技术特征摘要】
1.一种税务信用积分计算方法，其特征在于，包括：获取待评价对象的税务信用行为记录数据；基于预构建的评价指标体系模型和所述税务信用行为记录数据，利用评价指标按时间衰减算法，根据评价周期、衰减周期和计分规则，定时或实时计算具备时间衰减特性的各个第一类评价指标的指标得分，并根据所述计分规则，定时或实时计算非第一类评价指标的指标得分；其中，所述评价指标体系模型为具备多个评价维度、每个评价维度有一级或多级评价维度以及每级评价维度有一个或多个评价指标的模型；所述评价指标体系模型包括各所述评价指标的所属维度信息、维度权重、指标权重、衰减周期、评价周期以及计分规则；所述评价指标按时间衰减算法为基于评价指标行为发生日期与当前日期的差值越大，评价指标行为对信用积分的影响程度越小，评价指标行为发生日期与当前日期的差值越小，评价指标行为对信用积分的影响程度越大的规律得出的算法；所述计分规则包括所述起评分基数、分值范围和评价指标行为的减/加分数值；通过基数计分法，将各所述评价指标的所述指标得分、所述指标权重、所述维度权重相乘得出各所述评价指标的乘值，将各所述评价指标的所述乘值相加得出所述待评价对象的税务信用评分。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预构建的评价指标体系模型和所述税务信用行为记录数据，利用评价指标按时间衰减算法，根据评价周期、衰减周期和计分规则，定时或实时计算具备时间衰减特性的各个第一类评价指标的指标得分，并根据所述计分规则，定时或实时计算非第一类评价指标的指标得分，包括：基于所述评价指标体系模型和所述税务信用行为记录数据，通过公式定时或实时计算各个所述第一类评价指标的指标初始得分；将各个所述第一类评价指标的所述指标初始得分与对应的起评分基数相加得出各个所述第一类评价指标的指标得分；并根据各个所述非第一类评价指标对应的所述计分规则，定时或实时计算出所述非第一类评价指标的指标得分；其中，所述评价指标包括所述第一类评价指标和所述非第一类评价指标；F为所述减/加分数值，T1为所述评价周期，T2为所述衰减周期，t1为当前日期，t2为评价指标行为发生日期。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取待评价对象的税务信用行为记录数据之前，还包括：获取原始税务信用行为记录数据；根据所述评价指标体系模型中的各评价指标的要求，从所述税务原始信用行为记录数据抽取得出税务信用行为记录台账；将所述税务信用行为记录台账进行原子数据项标准化，得出所述税务信用行为记录数据。4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述评价指标体系模型的构建过程具体为：获取历史税务信用行为记录数据；设置所述评价指标体系模型的维度个数、每个维度的维度级数以及评价指标；利用权重确定算法，确定出各所述评价指标的所述维度权重和所述指标权重；利用衰减周期确定算法，确定出各个所述第一类评价指标的衰减周期；设立各个所述评价指标的计分规则和所述评价周期；根据所述维度权重、所述指标权重、所述衰减周期和所述计分规则，构建出所述评价指标体系模型。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述计算具备时间衰减特性的各个第一类评价指标的指标得分之后，还包括：以上一次各所述第一类评价指标的指标得分为基础，当前日期与上一次积分计算日期的时间差为依据，计算当次各所述第一类评价指标的指标得分。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待评...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴季尧，钱立阳，刘勋堂，
申请(专利权)人：税友软件集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33