京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据服务提升纳税人满意度(2)_数据分析师
电子税务局实现办税服务“零接触”
大数据在惠州国税的另外一个应用,实现纳税服务质量从量变到质变的,就是惠州国税电子税务局。许志诚介绍,电子税务局借助“互联网+”的思维,广泛运用了o2o及大数据分析技术自主开发而成。由“一厅一台一档案”三个部分构成,即面向纳税人的电子办税服务厅,面向税务干部的电子工作平台和电子档案管理系统。
纳税人通过“电子办税服务厅”,可完成所有涉税事项的在线办理,实现了与实体办税大厅的“零接触”,并实现无纸化办理,可通过手机拍照上传附列资料办理涉税业务,通过手机app或微信公众号预约办税等,为纳税人带来了极大便利。
电子工作平台,供税务干部使用,专注于管理和评估,提供了可灵活定制的组织机构、岗责权限、流转审批、查询监控等功能,有力支撑业务重组从而深化税收征管改革。通过集成整合核心征管软件、内部办公平台等系统,为税务干部提供一体化的办公平台,实现“一站式”的内部办公。
电子档案管理系统,将纳税人涉税信息、报表资料、税务部门审批资料等形成电子档案,彻底改变纳税人重复报送资料的历史,真正实现无纸化办税,为信息化管理提供了重要的技术保障。
据介绍,电子税务局去年10月份在惠城区成功试点上线运行,今年4月开始已在全市范围进行全面推广,目前用户已达到1.38万户。
未来趋势
以纳税人需求为导向提供个性化精确化服务
大数据时代下,未来的纳税服务会怎样?许志诚认为,首先是助推惠州国税征管改革,最终实现提高税法遵从度和纳税人满意度,降低税收流失率和征纳成本的征管改革目标。依托电子税务局,以“互联网+税务”形成的大数据,实现全流程电子化按照纳服和征管规范流转、全资料无纸化且具备法律效力传递、全数据一体化涵盖纳税服务与税收管,从而将构建出“集中办理-集中分析-分级分类应对”的专业化征管模式。
如集中办理将给纳税人带来全业务的同城通办,依申请事项的全业务全天候全惠州同城办理,极大方便纳税人。集中办理后,在电厅实现无纸化后的形式要件审核,能够在纳服和征管规范的监控下加快审核办理速度,提高效能,真正实现纳税人盼望的阳光办税,精简放权。
“集中分析”则真正地体现数据集中优势和人力优势,由高素质人员组成专业团队开展风控,从行业、规模、特定税收业务等多方面,进行有效分析和定位风险,发现风险,提高税法遵从度。
大数据最核心的功能就是“预测”,那么纳税倾向预测,系统将会根据你前期的纳税习惯,在很短的时间内做出判断,提示纳税人可能输入有误,帮助纳税人防范涉税风险。此外,大数据背景下,我市纳税服务工作的趋势还包括:促进税收管理更加科学高效、自动预测纳税倾向、促进纳税服务更加精准到位、纳税辅导更有针对性。
许志诚表示,以纳税人需求为导向是市国税局现在及未来的纳税服务工作宗旨,在大数据浪潮上,市国税局将充分运用大数据的思维方式和手段,为纳税人提供高度个性化、精准化的服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22