京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析找痛点 针对性服务求实效
积极引入“大数据”分析理念,创新研发应用“纳税人需求管理系统”,打造集税情采集、需求管理、服务反馈、依法维权、质效提升等功能于一体的“纳税人需求响应中心”,通过科技手段,分析、找准纳税人需求和纳税服务中存在的“痛点”,变“端大众菜”为“点特色菜”,有效地打通了服务纳税人的“最先一公里”和“最后一公里”,进一步提升了纳税服务的针对性和有效性,得到了社会各界和广大纳税人的“点赞”。主要做法:
一、运用“大数据”手段,创建纳税人的需求仓库
在纳税服务工作中,无论是税法宣传、咨询辅导,还是各类服务举措,税务机关通常考虑“我想要给你什么”,而非纳税人需要什么;在权益保护方面,通常解决“一个人”的问题而非“一群人”的问题。以往这种服务模式,往往造成了服务资源的浪费,服务实效性和针对性也受到影响。对此,该局积极创新服务理念,运用大数据技术,全面采集纳税人的需求信息,搭建纳税人需求的数据仓库。一方面,关注纳税人通过12366纳税服务热线、办税服务厅、实地走访、稽查办案、风险评估、微信、网上办税厅等平台或渠道,提出的意见建议等“明示”需求;另一方面,注重挖掘其他平台或渠道所反映的“潜在”需求,如充分挖掘和利用12366纳税服务热线、12345政务热线、税收征管系统、办税服务厅公共管理服务系统、微信、网站等平台储存的纳税人行为类数据,全面掌握纳税服务的整体情况、存在问题、纳税人关注的热点难点问题以及纳税人的行为、习惯、偏好等,为全面把握纳税人合理需求奠定了扎实的基础。
二、建立“大分析”机制,把握纳税人的需求热点
以满足纳税人的合理化服务需求为导向,对需求信息进行分类整理,分别建立了意见建议类“明示”需求分析体系和行为偏好类“暗示”需求分析体系。对于“明示”类需求,在需求确认的精准化、紧急程度设置的智能化方面实现了突破,通过实质性需求判断、合理性需求筛选、类别正确性定位等手段,确保需求切实有效;同时根据需求发生频次、重要性权重指数、需求来源等内容,设计需求分析模型,提高分析研判的准确性,确保能够准确筛选纳税人提出的影响面较大的热点难点需求,以便于税务机关及时介入处置。对于“潜在”类需求,结合不同的数据来源,按照热点导向(如纳税咨询热点)、指标导向(如与办税服务厅有关的各类预警指标,办税大厅排队等候时长、单项业务办理时间等)、痕迹导向(纳税人对自助办税平台的使用、浏览情况)的分析原则,深入分析此类数据指标背后的原因,找准纳税服务工作中存在的“痛点”和纳税人关注的“热点”,真正做到了“纳税人所需、税务人所向”。如针对纳税人拨打12366纳税服务热线的频度和提问内容,判断纳税人自主办税能力的强弱,从中找准纳税辅导的重点服务对象,并由系统提供远程服务;针对纳税人咨询问题的类型和集中度,判断纳税人对某类业务问题的关注程度,从中找准后续服务和管理的重点对象;针对经常拨打12366纳税服务热线的纳税人信息,判断其集中的行业、地域和纳税遵从度,找准后期税法宣传的重点,有助于提升纳税服务的针对性。
三、构建“大联动”格局,加速纳税人的需求响应。
纳税人的需求具有多样性,且不同需求满足的方式、时限均存在客观差异。对此,该局分别制定了《纳税服务联动工作机制》、《纳税人诉求快速响应实施办法》和《纳税人需求分类分级管理办法》,明确需求采集(受理)、分析、处置、反馈等各部门、各环节的工作要求,真正做到了将纳税服务镶嵌于税收管理的全员、全岗、全过程。同时,依托纳税人需求管理系统和需求响应中心,对需求的采集、确认、分析、处置、效果评估等进行全程信息化推送,形成了“信息流—任务流—绩效流”的闭环运转,各个流转环节的处置情况全程可追溯,从而助力各岗位有效提升需求响应的效率和效能,促进了纳税人需求与纳税服务工作的深度融合。
截至今年5月底,该局通过纳税人需求管理系统和需求响应中心直接采集的有效“明示”需求1500多条,通过综合分析各类平台和渠道内的50多万条数据,形成告知性需求、便利性需求、政策性需求和权益保障性需求200多条,内容涵盖咨询辅导、办税流程、办税资源配置等多个方面。在此基础上,该局形成了多篇纳税人需求采集分析报告,对纳税人需求的表现形式、产生根源以及税务机关响应反馈等进行深入分析,为优化税收服务和管理提供了有力的参考依据,对有针对性地推进行政审批制度改革、合理布局基层办税厅点、推广多元化缴税、改进税法宣传辅导等工作产生了积极影响。如:针对纳税人优化缴款方式的迫切需求,在基层办税厅点迅速引入Mispos机划卡缴费方式;对多元化办税途径的需求,迅速推广应用自助办税机系统,方便纳税人;针对纳税人加强辅导的需求,突出抓好对创业大学生、小微企业的专题培训,并专门成立为拟上市公司服务的“IPO税援团”,为大众创业、万众创新营造良好的税收环境。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20