CN110443506A - 一种基于大数据的企业税务风险监控分析系统 - Google Patents

一种基于大数据的企业税务风险监控分析系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于大数据的企业税务风险监控分析系统，用于解决企业人员的税务风险意识低以及外包审计人员的能力不足导致核算不准确，导致企业税务风险问题；包括数据采集模块、知识考核模块、考核初选模块、考核计算模块、服务器、税务题库模块、抵扣分析模块、审计分析模块和风险评估模块；本发明通过企业税务知识的掌握度和外包审计能力值并结合企业的抵扣度对企业进行税务风险监控和分析，达到了合理评估企业的税务风险；解决了现有的企业人员的税务风险意识低，造成企业税务风险的问题；通过对企业人员的眼睛进行可疑率计算，判断考核分数的准确性，从而提高企业税务知识的掌握度计算的准确性。

Description

一种基于大数据的企业税务风险监控分析系统
技术领域
本发明涉及企业税务风险监控领域，尤其涉及一种基于大数据的企业税务风险监控分析系统。
背景技术
随着企业国际化、业务多元化的发展，企业面临的业务种类、税收环境也日趋复杂，企业涉税成本日益增高，涉税风险不断加大。如此，企业面临的不仅有经营风险，而更大的风险是来自税务风险。企业越大，税务风险越高，税务风险直接威胁企业的发展和经营安全。企业税务风险主要包括两方面：一是企业人员的税务风险意识低，容易造成企业税务风险问题；二是外包审计人员的能力不足导致核算不准确，造成企业税务风险的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的企业税务风险监控分析系统；通过企业税务知识的掌握度和外包审计能力值并结合企业的抵扣度对企业进行税务风险监控和分析，达到了合理评估企业的税务风险；解决了现有的企业人员的税务风险意识低，造成企业税务风险的问题；通过对企业人员的眼睛进行可疑率计算，判断考核分数的准确性，从而提高企业税务知识的掌握度计算的准确性。
本发明所要解决的技术问题为：
(1)如何通过企业税务知识的掌握度和外包审计能力值并结合企业的抵扣度对企业进行税务风险监控和分析，实现合理评估企业的税务风险；解决了现有的企业人员税务风险意识低，造成企业税务风险的问题；
(2)如何将眼睛轮廓进行分为左巩膜区、角膜区和右巩膜区并利用像素格个数统计对应的面积，并面积的变化计算眼睛的可疑率，从而判断考核分数的准确性，解决了现有的企业员工在考核时眼睛左看右看，容易出现作弊现象导致企业税务知识的掌握度计算不准确的问题；
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于大数据的企业税务风险监控分析系统，包括数据采集模块、知识考核模块、考核初选模块、考核计算模块、服务器、税务题库模块、抵扣分析模块、审计分析模块和风险评估模块；
所述数据采集模块用于采集企业人员信息、审计外包信息和企业抵扣信息；所述数据采集模块将采集的企业人员信息、审计外包信息和企业抵扣信息发送至服务器内存储；
所述服务器内包括税务题库模块；所述税务题库模块用于存储税务考核试题和对应试题的答案，税务考核试题包括选择题和判断题；所述知识考核模块用于获取税务题库模块的税务考核试题并进行知识考核，具体考核步骤为：
步骤一：企业人员将企业职工姓名、入职时间通过手机终端发送至知识考核模块；知识考核模块接收企业职工姓名、职位和入职时间并向其手机终端发送税务考核试题；
步骤二：企业人员通过手机终端点击考试开始时间、考试结束时间并输入试题答案；同时手机终端通过摄像头采集企业人员在考试期间内的眼部视频；其中考试期间为考试开始时间至考试结束时间；
步骤三：企业人员通过手机终端将考试开始时间、考试结束时间、试题答案和眼部视频发送至知识考核模块；
所述知识考核模块将接收的考试开始时间、考试结束时间、试题答案和眼部视频发送至考核初选模块；考核初选模块用于对眼部视频进行初次删选得到新的眼部视频，具体步骤如下：
步骤一：对眼部视频中的眼睛进行识别；当两只眼睛不完全在眼部视频内，则开始计时，将开始计时时刻记为T1i；当两只眼睛完全在眼部视频内，则停止计时，将停止计时时刻记为T2i；i＝1、……、n；
步骤二：利用求和公式获取得到企业人员的两只眼睛不完全在视频眼睛中的时长RTi；
步骤三：对眼部视频进行剪辑，去除T1i与T2i时间段的视频，得到新的眼部视频；
步骤四：设定时长阈值记为RTb；当RTi<RTb；则将企业人员的试题答案和新的眼部视频发送至考核计算模块；当RTi>RTb；则判定企业人员的分数QFj为零，并将其发送至考核计算模块；
所述考核计算模块接收到企业人员的试题答案和新的眼部视频并进行考核计算得到企业税务知识的掌握度SPd；所述考核计算模块将企业税务知识的掌握度SPd发送至服务器内进行存储；
所述风险评估模块用于计算企业税务风险的风险评估值，具体计算步骤如下：
步骤一：风险评估模块通过服务器获取企业税务知识的掌握度和外包审计能力值和抵扣度；
步骤二：设定外包审计能力值记为WBd；抵扣度记为DKd；d＝1、……、n；且SPd和WBd、DKd一一对应；
步骤三：利用公式获取得到企业税务风险评估值FXd；其中，e1、e2和e3均为预设比例系数固定值；ρ为修正系数，取值为1.8324223；企业税务知识的掌握度越小，企业税务风险评估值越大，表示企业税务的风险越高；外包审计能力值越小，企业税务风险评估值越大；抵扣度越大，企业税务风险评估值越大；
优选的，所述企业人员信息包括企业职工姓名、职位和入职时间；审计外包信息包括用于审核企业税务的外包审计人员数据和外包审计人员对应的外包审计公司数据；外包审计人员数据包括外包审计人员的入职时间；外包审计公司数据包括审计公司的成立时间、公司人数和已审计企业的数量；企业抵扣信息包括车船票的数量和对应的总金额及餐饮收据的数量和对应的总金额。
优选的，所述企业税务知识的掌握度的具体计算步骤如下：
步骤一：将新的眼部视频中分为每一帧静态图片；对每一帧静态图片中的眼睛进行识别得到眼睛轮廓，眼睛轮廓为眼睛正常睁开时的眼皮边缘轮廓线；
步骤二：设定企业人员的对比眼睛轮廓为YJ；筛选出眼睛轮廓与对比眼睛轮廓YJ吻合的眼睛轮廓，并将其标记为Yji，i＝1、……、n；j＝1、……、n；
步骤三：对Yji形成的轮廓进行分区，依次分为左巩膜区、角膜区和右巩膜区；并计算每个Yji的左巩膜区、角膜区和右巩膜区面积，计算步骤如下：
S1：将Yji放大若干倍形成眼睛轮廓像素格；其中非白色的像素格个数记为角膜区像素格个数，位于角膜区左侧的白色像素格或红色像素格记为左巩膜区的像素格个数；位于角膜区右侧的白色像素格或红色像素格个数记为右巩膜区的像素格个数；
S2：分别统计左巩膜区、角膜区和右巩膜区的像素格个数依次记为Kji、Lji和Mji；j＝1、……、n；i＝1、……、n；设定单位像素格的面积为m；
S3：利用求和公式分别得到左巩膜区、角膜区和右巩膜区的面积分布为分别为SKji、SLji和SMji；
S4：设定左巩膜区的对比面积记为Sa；右巩膜区的面积记为Sb；
S5：利用面积差公式SMji＝|SKji-Sa|+|SMji-Sb|获取得到面积变化差SMi；
S6：当面积变化差SMji大于设定阈值，则将Yji标记为可疑轮廓；
S7：统计可疑轮廓的数量并记为p，p≤i；利用公式KYj＝p/i得到可疑率KYj；
S8：当可疑率KYj大于设定阈值，则判断该企业人员的考核不合格，并将其分数QFj记为零分；当可疑率小于设定阈值，则判断该企业人员的考核合格，并统计企业人员的试题答案；
步骤四：将企业人员的试题答案与对应试题的答案进行对比，获取到对应的分数并记为QFj；j＝1、……、n；
步骤五：利用求和公式得到企业税务知识的掌握度SPd；d＝1、……、n。
优选的，所述抵扣分析模块用于分析车船票和餐饮收据的抵扣度；具体分析步骤如下：
步骤一：设定车船票的数量记为P1，对应的总金额记为MY1；餐饮收据的数量记为P2，对应的总金额记为MY2；
步骤二：利用公式获取得到企业车船票和餐饮收据的抵扣度DKd；其中，g1、g2为预设比例系数固定值；λ为干扰因子；取值为2.6427513；车船票和餐饮收据的数量越多，抵扣度越大；对应的金额越大，抵扣度越大。
优选的，所述审计分析模块用于分析审计外包信息并计算外包审计能力值，具体计算步骤如下：
步骤一：通过服务器获取外包审计人员的入职时间以及审计人员所在外包审计公司的成立时间、公司人数和已审计企业的数量；
步骤二：通过系统当前时间与外包审计人员的入职时间和外包审计公司的成立时间，得到外包审计人员工作时间GT和外包审计公司的运营时间WT；
步骤三：；外包审计公司的公司人数记为RS；外包审计公司已审计的企业的数量记为GQ；
步骤四：利用公式WBd＝(GT*h1+RQ*h2)(WT*h3+GQ*h4)RS*h5`获取得到外包审计能力值WBd；其中，h1、h2、h3和h4均为预设比例系数固定值。
本发明的有益效果：
(1)本发明通过知识考核模块获取税务题库模块的税务考核试题并对企业人员进行税务知识点考核得到企业人员对税务知识的掌握度；然后对企业的外包审计人员和外包审计公司进行外包审计能力值计算；通过企业税务知识的掌握度和外包审计能力值并结合企业的抵扣度对企业进行税务风险监控和分析，达到了合理评估企业的税务风险；解决了现有的企业人员的税务风险意识低，造成企业税务风险的问题；
(2)本发明考核初选模块用于对眼部视频进行初次删选，当两只眼睛不完全在眼部视频内，则开始计时，当两只眼睛完全在眼部视频内，则停止计时，利用求和公式获取得到企业人员的两只眼睛不完全在视频眼睛中的时长RTi；对眼部视频进行剪辑，去除T1i与T2i时间段的视频，得到新的眼部视频；当RTi<RTb；则将企业人员的试题答案和新的眼部视频发送至考核计算模块；当RTi>RTb；则判定企业人员的分数QFj为零，并将其发送至考核计算模块；提高考核的分数的准确度，避免眼睛不完全在监控范围内，容易出现考核作弊，导致掌握度计算不准确，影响风险评估的准确性；
(3)本发明考核计算模块对企业人员的试题答案和新的眼部视频进行考核计算，将新的眼部视频中分为每一帧静态图片；对每一帧静态图片中的眼睛进行识别得到眼睛轮廓，眼睛轮廓为眼睛正常睁开时的眼皮边缘轮廓线；筛选出眼睛轮廓与对比眼睛轮廓YJ吻合的眼睛轮廓，对Yji形成的轮廓进行分区，依次分为左巩膜区、角膜区和右巩膜区；并计算每个Yji的左巩膜区、角膜区和右巩膜区面积，当面积变化差SMji大于设定阈值，统计可疑轮廓的数量，利用公式KYj＝p/i得到可疑率KYj；当可疑率KYj大于设定阈值，则判断该企业人员的考核不合格；当可疑率小于设定阈值，则判断该企业人员的考核合格，并统计企业人员的试题答案；通过对企业人员的眼睛进行可疑率计算，判断考核分数的准确性，从而提高企业税务知识的掌握度计算的准确性。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明一种基于大数据的企业税务风险监控分析系统的原理框图；
图2是本发明眼睛轮廓分区示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2所示，本发明为一种基于大数据的企业税务风险监控分析系统，包括数据采集模块、知识考核模块、考核初选模块、考核计算模块、服务器、税务题库模块、抵扣分析模块、审计分析模块和风险评估模块；
数据采集模块用于采集企业人员信息、审计外包信息和企业抵扣信息；数据采集模块将采集的企业人员信息、审计外包信息和企业抵扣信息发送至服务器内存储；企业人员信息包括企业职工姓名、职位和入职时间；审计外包信息包括用于审核企业税务的外包审计人员数据和外包审计人员对应的外包审计公司数据；外包审计人员数据包括外包审计人员的入职时间；外包审计公司数据包括审计公司的成立时间、公司人数和已审计企业的数量；企业抵扣信息包括车船票的数量和对应的总金额及餐饮收据的数量和对应的总金额；
服务器内包括税务题库模块；税务题库模块用于存储税务考核试题和对应试题的答案，税务考核试题包括选择题和判断题；知识考核模块用于获取税务题库模块的税务考核试题并进行知识考核，具体考核步骤为：
步骤一：企业人员将企业职工姓名、入职时间通过手机终端发送至知识考核模块；知识考核模块接收企业职工姓名、职位和入职时间并向其手机终端发送税务考核试题；
步骤二：企业人员通过手机终端点击考试开始时间、考试结束时间并输入试题答案；同时手机终端通过摄像头采集企业人员在考试期间内的眼部视频；其中考试期间为考试开始时间至考试结束时间；
步骤三：企业人员通过手机终端将考试开始时间、考试结束时间、试题答案和眼部视频发送至知识考核模块；
知识考核模块将接收的考试开始时间、考试结束时间、试题答案和眼部视频发送至考核初选模块；考核初选模块用于对眼部视频进行初次删选得到新的眼部视频，具体步骤如下：
步骤一：对眼部视频中的眼睛进行识别；当两只眼睛不完全在眼部视频内，则开始计时，将开始计时时刻记为T1i；当两只眼睛完全在眼部视频内，则停止计时，将停止计时时刻记为T2i；i＝1、……、n；
步骤二：利用求和公式获取得到企业人员的两只眼睛不完全在视频眼睛中的时长RTi；
步骤三：对眼部视频进行剪辑，去除T1i与T2i时间段的视频，得到新的眼部视频；
步骤四：设定时长阈值记为RTb；当RTi<RTb；则将企业人员的试题答案和新的眼部视频发送至考核计算模块；当RTi>RTb；则判定企业人员的分数QFj为零，并将其发送至考核计算模块；
考核计算模块接收到企业人员的试题答案和新的眼部视频并进行考核计算得到企业税务知识的掌握度SPd，具体计算步骤如下：
步骤一：将新的眼部视频中分为每一帧静态图片；对每一帧静态图片中的眼睛进行识别得到眼睛轮廓，眼睛轮廓为眼睛正常睁开时的眼皮边缘轮廓线；
步骤二：设定企业人员的对比眼睛轮廓为YJ；筛选出眼睛轮廓与对比眼睛轮廓YJ吻合的眼睛轮廓，并将其标记为Yji，i＝1、……、n；j＝1、……、n；
步骤三：对Yji形成的轮廓进行分区，依次分为左巩膜区、角膜区和右巩膜区；并计算每个Yji的左巩膜区、角膜区和右巩膜区面积，计算步骤如下：
S1：将Yji放大若干倍形成眼睛轮廓像素格；其中非白色的像素格个数记为角膜区像素格个数，位于角膜区左侧的白色像素格或红色像素格记为左巩膜区的像素格个数；位于角膜区右侧的白色像素格或红色像素格个数记为右巩膜区的像素格个数；
S2：分别统计左巩膜区、角膜区和右巩膜区的像素格个数依次记为Kji、Lji和Mji；j＝1、……、n；i＝1、……、n；设定单位像素格的面积为m；
S3：利用求和公式分别得到左巩膜区、角膜区和右巩膜区的面积分布为分别为SKji、SLji和SMji；
S4：设定左巩膜区的对比面积记为Sa；右巩膜区的面积记为Sb；
S5：利用面积差公式SMji＝|SKji-Sa|+|SMji-Sb|获取得到面积变化差SMi；
S6：当面积变化差SMji大于设定阈值，则将Yji标记为可疑轮廓；
S7：统计可疑轮廓的数量并记为p，p≤i；利用公式KYj＝p/i得到可疑率KYj；
S8：当可疑率KYj大于设定阈值，则判断该企业人员的考核不合格，并将其分数QFj记为零分；当可疑率小于设定阈值，则判断该企业人员的考核合格，并统计企业人员的试题答案；
步骤四：将企业人员的试题答案与对应试题的答案进行对比，获取到对应的分数并记为QFj；j＝1、……、n；
步骤五：利用求和公式得到企业税务知识的掌握度SPd；d＝1、……、n；企业税务知识的掌握度越大，表示企业人员的税务风险意识越高；
考核计算模块将企业税务知识的掌握度SPd发送至服务器内进行存储；
抵扣分析模块用于分析车船票和餐饮收据的抵扣度；具体分析步骤如下：
步骤一：设定车船票的数量记为P1，对应的总金额记为MY1；餐饮收据的数量记为P2，对应的总金额记为MY2；
步骤二：利用公式获取得到企业车船票和餐饮收据的抵扣度DKd；其中，g1、g2为预设比例系数固定值；λ为干扰因子；取值为2.6427513；车船票和餐饮收据的数量越多，抵扣度越大；对应的金额越大，抵扣度越大。
审计分析模块用于分析审计外包信息并计算外包审计能力值，具体计算步骤如下：
步骤一：通过服务器获取外包审计人员的入职时间以及审计人员所在外包审计公司的成立时间、公司人数和已审计企业的数量；
步骤二：通过系统当前时间与外包审计人员的入职时间和外包审计公司的成立时间，得到外包审计人员工作时间GT和外包审计公司的运营时间WT；
步骤三：设定外包审计公司的公司人数记为RS；外包审计公司已审计的企业的数量记为GQ，
步骤四：利用公式WBd＝GT*h1+(WT*h2+GQ*h3)RS*h4获取得到外包审计能力值WBd；其中，h1、h2、h3和h4均为预设比例系数固定值；外包审计人员工作时间越长，外包审计能力值越大；外包审计公司的运营时间时间越长；外包审计能力值越大；外包审计公司的公司人数越多，外包审计能力值越大；外包审计公司已审计的企业的数量越多，外包审计能力值越大；
风险评估模块用于计算企业税务风险的风险评估值，具体计算步骤如下：
步骤一：风险评估模块通过服务器获取企业税务知识的掌握度和外包审计能力值和抵扣度；
步骤二：设定外包审计能力值记为WBd；抵扣度记为DKd；d＝1、……、n；且SPd和WBd、DKd一一对应；
步骤三：利用公式获取得到企业税务风险评估值FXd；其中，e1、e2和e3均为预设比例系数固定值；ρ为修正系数，取值为1.8324223；企业税务知识的掌握度越小，企业税务风险评估值越大，表示企业税务的风险越高；外包审计能力值越小，企业税务风险评估值越大；抵扣度越大，企业税务风险评估值越大。
本发明的工作原理：本发明通过知识考核模块获取税务题库模块的税务考核试题并对企业人员进行税务知识点考核得到企业人员对税务知识的掌握度；然后对企业的外包审计人员和外包审计公司进行外包审计能力值计算；通过企业税务知识的掌握度和外包审计能力值并结合企业的抵扣度对企业进行税务风险监控和分析，达到了合理评估企业的税务风险；解决了现有的企业人员的税务风险意识低，造成企业税务风险的问题；考核初选模块用于对眼部视频进行初次删选得到新的眼部视频，对眼部视频中的眼睛进行识别；当两只眼睛不完全在眼部视频内，则开始计时，将开始计时时刻记为T1i；当两只眼睛完全在眼部视频内，则停止计时，利用求和公式获取得到企业人员的两只眼睛不完全在视频眼睛中的时长RTi；对眼部视频进行剪辑，去除T1i与T2i时间段的视频，得到新的眼部视频；当RTi<RTb；则将企业人员的试题答案和新的眼部视频发送至考核计算模块；当RTi>RTb；则判定企业人员的分数QFj为零，并将其发送至考核计算模块；提高考核的分数的准确度，避免眼睛不完全在监控范围内，容易出现考核作弊，导致掌握度计算不准确，影响风险评估的准确性；考核计算模块对企业人员的试题答案和新的眼部视频进行考核计算，将新的眼部视频中分为每一帧静态图片；对每一帧静态图片中的眼睛进行识别得到眼睛轮廓，眼睛轮廓为眼睛正常睁开时的眼皮边缘轮廓线；筛选出眼睛轮廓与对比眼睛轮廓YJ吻合的眼睛轮廓，对Yji形成的轮廓进行分区，依次分为左巩膜区、角膜区和右巩膜区；并计算每个Yji的左巩膜区、角膜区和右巩膜区面积，当面积变化差SMji大于设定阈值，统计可疑轮廓的数量，利用公式KYj＝p/i得到可疑率KYj；当可疑率KYj大于设定阈值，则判断该企业人员的考核不合格，并将其分数QFj记为零分；当可疑率小于设定阈值，则判断该企业人员的考核合格，并统计企业人员的试题答案；通过对企业人员的眼睛进行可疑率计算，判断考核分数的准确性，从而提高掌握度计算的准确性。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于大数据的企业税务风险监控分析系统，其特征在于，包括数据采集模块、知识考核模块、考核初选模块、考核计算模块、服务器、税务题库模块、抵扣分析模块、审计分析模块和风险评估模块；
所述数据采集模块用于采集企业人员信息、审计外包信息和企业抵扣信息；所述数据采集模块将采集的企业人员信息、审计外包信息和企业抵扣信息发送至服务器内存储；
所述服务器内包括税务题库模块；所述税务题库模块用于存储税务考核试题和对应试题的答案，税务考核试题包括选择题和判断题；所述知识考核模块用于获取税务题库模块的税务考核试题并进行知识考核，具体考核步骤为：
步骤一：企业人员将企业职工姓名、入职时间通过手机终端发送至知识考核模块；知识考核模块接收企业职工姓名、职位和入职时间并向其手机终端发送税务考核试题；
步骤二：企业人员通过手机终端点击考试开始时间、考试结束时间并输入试题答案；同时手机终端通过摄像头采集企业人员在考试期间内的眼部视频；其中考试期间为考试开始时间至考试结束时间；
步骤三：企业人员通过手机终端将考试开始时间、考试结束时间、试题答案和眼部视频发送至知识考核模块；
所述知识考核模块将接收的考试开始时间、考试结束时间、试题答案和眼部视频发送至考核初选模块；考核初选模块用于对眼部视频进行初次删选得到新的眼部视频，具体步骤如下：
步骤一：对眼部视频中的眼睛进行识别；当两只眼睛不完全在眼部视频内，则开始计时，将开始计时时刻记为T1i；当两只眼睛完全在眼部视频内，则停止计时，将停止计时时刻记为T2i；i＝1、……、n；
步骤二：利用求和公式获取得到企业人员的两只眼睛不完全在视频眼睛中的时长RTi；
步骤三：对眼部视频进行剪辑，去除T1i与T2i时间段的视频，得到新的眼部视频；
步骤四：设定时长阈值记为RTb；当RTi<RTb；则将企业人员的试题答案和新的眼部视频发送至考核计算模块；当RTi>RTb；则判定企业人员的分数QFj为零，并将其发送至考核计算模块；
所述考核计算模块接收到企业人员的试题答案和新的眼部视频并进行考核计算得到企业税务知识的掌握度SPd；所述考核计算模块将企业税务知识的掌握度SPd发送至服务器内进行存储；
所述风险评估模块用于计算企业税务风险的风险评估值，具体计算步骤如下：
步骤一：风险评估模块通过服务器获取企业税务知识的掌握度和外包审计能力值和抵扣度；
步骤二：设定外包审计能力值记为WBd；抵扣度记为DKd；d＝1、……、n；且SPd和WBd、DKd一一对应；
步骤三：利用公式获取得到企业税务风险评估值FXd；其中，e1、e2和e3均为预设比例系数固定值；ρ为修正系数，取值为1.8324223；企业税务知识的掌握度越小，企业税务风险评估值越大，表示企业税务的风险越高；外包审计能力值越小，企业税务风险评估值越大；抵扣度越大，企业税务风险评估值越大。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的企业税务风险监控分析系统，其特征在于，所述企业人员信息包括企业职工姓名、职位和入职时间；审计外包信息包括用于审核企业税务的外包审计人员数据和外包审计人员对应的外包审计公司数据；外包审计人员数据包括外包审计人员的入职时间；外包审计公司数据包括审计公司的成立时间、公司人数和已审计企业的数量；企业抵扣信息包括车船票的数量和对应的总金额及餐饮收据的数量和对应的总金额。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的企业税务风险监控分析系统，其特征在于，所述企业税务知识的掌握度的具体计算步骤如下：
步骤一：将新的眼部视频中分为每一帧静态图片；对每一帧静态图片中的眼睛进行识别得到眼睛轮廓，眼睛轮廓为眼睛正常睁开时的眼皮边缘轮廓线；
步骤二：设定企业人员的对比眼睛轮廓为YJ；筛选出眼睛轮廓与对比眼睛轮廓YJ吻合的眼睛轮廓，并将其标记为Yji，i＝1、……、n；j＝1、……、n；
步骤三：对Yji形成的轮廓进行分区，依次分为左巩膜区、角膜区和右巩膜区；并计算每个Yji的左巩膜区、角膜区和右巩膜区面积，计算步骤如下：
S1：将Yji放大若干倍形成眼睛轮廓像素格；其中非白色的像素格个数记为角膜区像素格个数，位于角膜区左侧的白色像素格或红色像素格记为左巩膜区的像素格个数；位于角膜区右侧的白色像素格或红色像素格个数记为右巩膜区的像素格个数；
S2：分别统计左巩膜区、角膜区和右巩膜区的像素格个数依次记为Kji、Lji和Mji；j＝1、……、n；i＝1、……、n；设定单位像素格的面积为m；
S3：利用求和公式分别得到左巩膜区、角膜区和右巩膜区的面积分布为分别为SKji、SLji和SMji；
S4：设定左巩膜区的对比面积记为Sa；右巩膜区的面积记为Sb；
S5：利用面积差公式SMji＝|SKji-Sa|+|SMji-Sb|获取得到面积变化差SMi；
S6：当面积变化差SMji大于设定阈值，则将Yji标记为可疑轮廓；
S7：统计可疑轮廓的数量并记为p，p≤i；利用公式KYj＝p/i得到可疑率KYj；
S8：当可疑率KYj大于设定阈值，则判断该企业人员的考核不合格，并将其分数QFj记为零分；当可疑率小于设定阈值，则判断该企业人员的考核合格，并统计企业人员的试题答案；
步骤四：将企业人员的试题答案与对应试题的答案进行对比，获取到对应的分数并记为QFj；j＝1、……、n；
步骤五：利用求和公式得到企业税务知识的掌握度SPd；d＝1、……、n。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的企业税务风险监控分析系统，其特征在于，所述抵扣分析模块用于分析车船票和餐饮收据的抵扣度；具体分析步骤如下：
步骤一：设定车船票的数量记为P1，对应的总金额记为MY1；餐饮收据的数量记为P2，对应的总金额记为MY2；
步骤二：利用公式获取得到企业车船票和餐饮收据的抵扣度DKd；其中，g1、g2为预设比例系数固定值；λ为干扰因子；取值为2.6427513；车船票和餐饮收据的数量越多，抵扣度越大；对应的金额越大，抵扣度越大。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的企业税务风险监控分析系统，其特征在于，所述审计分析模块用于分析审计外包信息并计算外包审计能力值，具体计算步骤如下：
步骤一：通过服务器获取外包审计人员的入职时间以及审计人员所在外包审计公司的成立时间、公司人数和已审计企业的数量；
步骤二：通过系统当前时间与外包审计人员的入职时间和外包审计公司的成立时间，得到外包审计人员工作时间GT和外包审计公司的运营时间WT；
步骤三：设定外包审计公司的公司人数记为RS；外包审计公司已审计的企业的数量记为GQ；
步骤四：利用公式WBd＝GT*h1+(WT*h2+GQ*h3)RS*h4获取得到外包审计能力值WBd；其中，h1、h2、h3和h4均为预设比例系数固定值。
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