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— 项目背景 —

在通关与关税一体化改革的大背景下,为了落实关税司行业管理理念,通过行业画像提升行业集约化管理水平,需要充分运用先进的大数据技术手段,采用创新性的开发模式,建设税管风险研判平台,助力海关业务实现行业画像式管理。

— 建设内容 —

  • 行业总览

    行业入口是从宏观的角度对各行业进行定位,通过税收、风险值、离散度等不同维度去构建坐标轴,可对所管辖的行业整体状况一目了然,洞察哪些行业税收高、哪些行业风险值大等。通过行业入口可再进一步去深入了解行业的详细画像。

  • 行业画像

    通过多源数据的汇聚,对各个一、二级行业进行详细描述,旨在帮助了解该行业的“家底”。行业画像从企业、商品、进口口岸、原产地及报关信息等不同维度来描述所选行业,同时进一步分析企业集中度,商品分布等,由此判断该行业是否存在寡头企业、垄断企业,为风险判断提供依据。

  • 企业画像

    企业画像功能主要基于掌握的企业信息,结合互联网爬取的外部数据,对企业的各项信息进行深度刻画。其中进口商品轨迹分析,通过地图可视化方式,不仅可以直观地查看该企业进口商品的原产地分布,还能进一步对“虚报原产地”等行为进行有效识别。

  • 风险盲区

    项目创新性地使用了矩形数图为用户构建了风险盲区,通过方块大小表达不同行业、企业或者商品税号的税收占比,通过颜色表达不同业务的覆盖程度,使得通过风险盲区可以直观的看到各个维度中都有哪些重点对象还没有被业务覆盖。与此同时,还能通过多维下钻、灵活组合分析条件的方式,更深入、具体地进行业务审查。

  • 风险矩阵

    项目构建了风险识别矩阵,利用风险可能发生的概率和发生后产生不良后果的严重程度,将各个业务口可能产生的风险按照处理优先级分成三种颜色,实现分级预警。其中风险概率和严重程度的判断,基于平台自身算法库、知识库,结合实际业务逻辑,构建了若干个业务算法模型。

    — 项目价值 —

  • 通过数据融合和业务关联分析,助力海关解决长期以来执法割裂、业务分割、缺乏外部数据关联等问题。对内、外部各类结构化、非结构化、半结构化的数据资源进行汇聚和管理,为数据融合平台上的上层业务创新应用提供了基础保障。

  • 改变税管中心以往工作中借助专家经验和业务惯性进行风险判断的传统模式,利用大数据手段,让业务模式变得更加客观和高效。基于不同行业的历史数据,将其中的商品名称、税号、价格、进出口岸、关键字等参数作为模型影响因子,通过机器学习手段,构建一个个行业风险模型。在税收征管作业中,平台自动进行风险预警,而工作人员根据预警信息进行人工处理后,也可以不断地进行参数反馈和调整,为平台提供越来越丰富的“学习资料”,最终成长为海关“智慧大脑”。