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
在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05