【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习税务服务差异化方法与装置
本专利技术涉及政策解读
,具体为一种基于深度学习税务服务差异化方法与装置。
技术介绍
服务差异化是一个经济学名词。现有税务服务差异化存在以下问题:1传统政府流程不统一2传统政务IT整合难3多数据源整合难4通用解决方案无法完成精准触达5精准触达无法进行导办,督办,促办。为此,我们提出一种基于深度学习税务服务差异化方法与装置。
技术实现思路
(一)解决的技术问题针对现有技术的不足,本专利技术提供了一种基于深度学习税务服务差异化方法与装置,解决了上述的问题。(二)技术方案为实现上述所述目的,本专利技术提供如下技术方案:一种基于深度学习税务服务差异化方法,包括以下步骤:S1纳税人通过PC,页面,移动端,终端等形式进行业务访问查办咨询;S2通过纳税人请求办理-实名登记等信息获取画像服务;S3画像服务获取纳税人画像和服务画像;S4将纳税人画像和服务画像输入给模型进行预测,预测哪些业务是纳税人关心的,哪些是纳税人需要办理的,哪些是纳税人不需要做操作的;S5得到模型计算结果;S6结合模型计算结果和业务处理,将纳税人需要办理的,待办理的,纳税人关心的问题推送给纳税人,而不需要办理的和目前无法操作的业务则不推送,从而时间服务差异化;S7根据相关结果更新画像数据以为下次服务做准备。优选的,所述S3画像服务获取纳税人画像和服务画像中,具体流 ...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习税务服务差异化方法,其特征在于:包括以下步骤:/nS1纳税人通过PC,页面,移动端,终端等形式进行业务访问查办咨询;/nS2通过纳税人请求办理-实名登记等信息获取画像服务;/nS3画像服务获取纳税人画像和服务画像;/nS4将纳税人画像和服务画像输入给模型进行预测,预测哪些业务是纳税人关心的,哪些是纳税人需要办理的,哪些是纳税人不需要做操作的;/nS5得到模型计算结果;/nS6结合模型计算结果和业务处理,将纳税人需要办理的,待办理的,纳税人关心的问题推送给纳税人,而不需要办理的和目前无法操作的业务则不推送,从而时间服务差异化;/nS7根据相关结果更新画像数据以为下次服务做准备。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习税务服务差异化方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1纳税人通过PC,页面,移动端,终端等形式进行业务访问查办咨询;
S2通过纳税人请求办理-实名登记等信息获取画像服务;
S3画像服务获取纳税人画像和服务画像;
S4将纳税人画像和服务画像输入给模型进行预测,预测哪些业务是纳税人关心的,哪些是纳税人需要办理的,哪些是纳税人不需要做操作的;
S5得到模型计算结果;
S6结合模型计算结果和业务处理,将纳税人需要办理的,待办理的,纳税人关心的问题推送给纳税人,而不需要办理的和目前无法操作的业务则不推送,从而时间服务差异化;
S7根据相关结果更新画像数据以为下次服务做准备。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习税务服务差异化方法,其特征在于:所述S3画像服务获取纳税人画像和服务画像中,具体流程为:
1)数据源抽取相关数据进行模型与画像训练;
2)模型与画像训练完成生成响应模型,并提供服务接口;
3)业务服务调用画像服务接口与模型服务接口进行相关业务处理。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习税务服务差异化方法,其特征在于:所述S1纳税人通过PC,页面,移动端,终端等形式进行业务访问查办咨询中,纳税人用户需求包括:
1)纳税人服务,由终端,移动端,等其他系统为入口;
2)调用本系统外部服务。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习税务服务差异化方法,其特征在于:所述S4将纳税人画像和服务画像输入给模型进行预测中,具体为:
纳税人税务服务关联服务:
1)纳税人与服务关联预测模型;
a)预测哪些业务是纳税人关心的业务;
2)利用深度学习技术训练;
a)使用Ensemble方式进行建模;
b)模型1:Xgboost特征输入:纳税人画像预测标签:服务画像;
c)模型2:LSTM特征输入:纳税人画像预测标签:服务画像
a)模型3:统计模型特征输入:纳税人行为统计,预测标签:服务画像;
d)将...
【专利技术属性】
技术研发人员:胡乃庄,邓志勇,黄金,
申请(专利权)人:上海永骁智能技术有限公司,
类型:发明
国别省市:上海;31
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