【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及税务管理，具体的说是一种基于数据湖技术的税务管理系统及方法。
技术介绍
1、在国家税务总局发布的《金税工程总体方案》中，金税四期的目标是实现“以数字驱动税收”，实现对税收数据的全过程管理和服务。为此，金税四期系统需要利用现代信息技术手段，对税收数据进行整合、清理和分析，实现智能税收征管和个性化纳税服务等功能。
2、在这种背景下，设计一种基于数据湖技术的税务管理系统及方法，通过将数据湖技术应用于税务领域，解决了现有系统存在的问题，如数据分散、管理不一致等问题。
技术实现思路
1、本专利技术针对目前技术发展的需求和不足之处，提供一种基于数据湖技术的税务管理系统及方法，实现了对多源涉税数据的整合、深度挖掘和分析，提高了税务管理的效率和准确性。
2、第一方面，本专利技术提供一种基于数据湖技术的税务管理系统，解决上述技术问题采用的技术方案如下：
3、一种基于数据湖技术的税务管理系统，其包括：
4、数据中心模块，用于接收来自不同来源的涉税数据，对其进行整合、清洗，并存储在数据湖中；
5、大数据分析模块，用于使用大数据分析工具对数据湖的涉税数据进行分析，获取指定信息；
6、机器学习模块，用于利用机器学习模型预测数据湖中指定信息的潜在风险；
7、智能税收征管模块，用于实时监测数据湖的涉税数据，并基于机器学习模块预测的潜在风险通知有关部门检查、警告或惩罚违规纳税人；
8、个性化纳税服务模块，
9、可选的，所涉及大数据分析工具使用统计学方法、聚类分析方法和关联规则挖掘方法对数据湖的数据进行分析。
10、可选的，所涉及机器学习模型利用监督学习、无监督学习和强化学习的机器学习算法识别数据湖中涉税数据的潜在风险。
11、进一步可选的，所涉及机器学习模块包括训练子模块、预测子模块和反馈子模块；
12、基于数据湖中的历史涉税数据，人工标记潜在风险，构建训练集和测试集；
13、训练子模块利用训练集训练机器学习模型；
14、预测子模块利用测试集中的涉税数据为输入，测试完成训练的机器学习模型，机器学习模型输出预测的潜在风险；
15、反馈子模块从测试集中获取机器学习模型所预测潜在风险对应涉税数据的标记结果，并对比基于涉税数据的标记结果与预测潜在风险，两者若不一致，则将预测潜在风险对应的涉税数据及标记结果反馈保存至训练集，训练子模块利用训练集再次训练机器学习模型，以完成机器学习模型的更新。
16、可选的，所涉及智能税收征管模块包括监控子模块、风险评估子模块、应对手段选择子模块和后续监控子模块；
17、监控子模块用于实时监测数据湖的涉税数据；
18、风险评估子模块用于利用预先构建的纳税知识库和机器学习模型对纳税人的实时涉税数据进行风险评估；
19、应对手段选择子模块用于根据风险评估结果在预先构建的应对策略库中选择相应的应对手段，并通知有关部门检查、警告或惩罚违规纳税人；
20、在采取应对手段后，后续监控子模块用于继续监控纳税人的后续涉税数据变化情况。
21、第二方面，本专利技术提供一种基于数据湖技术的税务管理方法，解决上述技术问题采用的技术方案如下：
22、一种基于数据湖技术的税务管理方法，其包括如下步骤：
23、预先构建并训练机器学习模型；
24、接收来自不同来源的涉税数据，对其进行整合、清洗，并存储在数据湖中；
25、使用大数据分析工具对数据湖的涉税数据进行分析，获取指定信息；
26、利用训练好的机器学习模型预测数据湖中指定信息的潜在风险；
27、实时监测数据湖的涉税数据，并基于机器学习模型预测的潜在风险通知有关部门检查、警告或惩罚违规纳税人，同时，根据纳税人的历史记录和个人喜好提供定制化的纳税服务。
28、可选的，所涉及大数据分析工具使用统计学方法、聚类分析方法和关联规则挖掘方法对数据湖的数据进行分析。
29、可选的，所涉及机器学习模型利用监督学习、无监督学习和强化学习的机器学习算法识别数据湖中涉税数据的潜在风险。
30、可选的，构建并训练机器学习模型的具体过程如下：
31、基于数据湖中的历史涉税数据，人工标记潜在风险，构建训练集和验证集；
32、利用训练集训练机器学习模型；
33、利用测试集中的涉税数据为输入，测试完成训练的机器学习模型，机器学习模型输出预测的潜在风险；
34、从测试集中获取机器学习模型所预测潜在风险对应涉税数据的标记结果，并对比基于涉税数据的标记结果与预测潜在风险，两者若不一致，则将预测潜在风险对应的涉税数据及标记结果反馈保存至训练集，利用训练集再次训练机器学习模型，以完成机器学习模型的更新。
35、可选的，所涉及预先构建纳税知识库和基于风险评估的应对策略库；
36、实时监测数据湖的涉税数据的过程中，利用预先构建的纳税知识库和机器学习模型对纳税人的实时涉税数据进行风险评估，根据风险评估结果在预先构建的应对策略库中选择相应的应对手段，并通知有关部门检查、警告或惩罚违规纳税人；
37、在采取应对手段后，继续监控纳税人的后续涉税数据变化情况。
38、本专利技术的一种基于数据湖技术的税务管理系统及方法，与现有技术相比具有的有益效果是：
39、(1)本专利技术采用数据湖技术，将来自多个渠道的涉税数据整合在一起，形成一个统一的涉税数据中心，以便对这些数据进行高效管理；同时，还结合大数据分析技术和机器学习技术，能够针对涉税数据进行深度挖掘和分析，及时发现潜在的风险点，提高税务管理的效率和准确度，能够解决现有的税务管理系统存在的问题，如数据分散、管理不一致等问题；
40、(2)本专利技术还具有智能税收征管和个性化纳税服务等功能，可大大提高纳税人的服务质量。
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1.一种基于数据湖技术的税务管理系统，其特征在于，其包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据湖技术的税务管理系统，其特征在于，所述大数据分析工具使用统计学方法、聚类分析方法和关联规则挖掘方法对数据湖的数据进行分析。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据湖技术的税务管理系统，其特征在于，所述机器学习模型利用监督学习、无监督学习和强化学习的机器学习算法识别数据湖中涉税数据的潜在风险。
4.根据权利要求3所述的一种基于数据湖技术的税务管理系统，其特征在于，所述机器学习模块包括训练子模块、预测子模块和反馈子模块；
5.根据权利要求1所述的一种基于数据湖技术的税务管理系统，其特征在于，所述智能税收征管模块包括监控子模块、风险评估子模块、应对手段选择子模块和后续监控子模块；
6.一种基于数据湖技术的税务管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于数据湖技术的税务管理方法，其特征在于，所述大数据分析工具使用统计学方法、聚类分析方法和关联规则挖掘方法对数据湖的数据进行分析。
8.根据
9.根据权利要求8所述的一种基于数据湖技术的税务管理方法，其特征在于，构建并训练机器学习模型的具体过程如下：
10.根据权利要求6所述的一种基于数据湖技术的税务管理方法，其特征在于，预先构建纳税知识库和基于风险评估的应对策略库；
...【技术特征摘要】
1.一种基于数据湖技术的税务管理系统，其特征在于，其包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据湖技术的税务管理系统，其特征在于，所述大数据分析工具使用统计学方法、聚类分析方法和关联规则挖掘方法对数据湖的数据进行分析。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据湖技术的税务管理系统，其特征在于，所述机器学习模型利用监督学习、无监督学习和强化学习的机器学习算法识别数据湖中涉税数据的潜在风险。
4.根据权利要求3所述的一种基于数据湖技术的税务管理系统，其特征在于，所述机器学习模块包括训练子模块、预测子模块和反馈子模块；
5.根据权利要求1所述的一种基于数据湖技术的税务管理系统，其特征在于，所述智能税收征管模块包括监控子模块、风险评估子模块、应对手段选择子模块...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡训钊，崔永生，林帅，张建利，储佳祥，郭思宁，
申请(专利权)人：浪潮软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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