CN112581246A - 一种基于深度学习税务服务差异化方法与装置 - Google Patents

一种基于深度学习税务服务差异化方法与装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及政策解读技术领域，且公开了一种基于深度学习税务服务差异化方法，包括以下步骤：S1纳税人通过PC，页面，移动端，终端等形式进行业务访问查办咨询；S2通过纳税人请求办理‑实名登记等信息获取画像服务；S3画像服务获取纳税人画像和服务画像；S4将纳税人画像和服务画像输入给模型进行预测，预测哪些业务是纳税人关心的，哪些是纳税人需要办理的，哪些是纳税人不需要做操作的；S5得到模型计算结果等。本发明中，解决了传统政府流程不统一、传统政务IT整合难、多数据源整合难、通用解决方案无法完成精准触达、精准触达无法进行导办，督办，促办等问题。

Description

一种基于深度学习税务服务差异化方法与装置
技术领域
本发明涉及政策解读技术领域，具体为一种基于深度学习税务服务差异化方法与装置。
背景技术
服务差异化是一个经济学名词。
现有税务服务差异化存在以下问题：
1传统政府流程不统一
2传统政务IT整合难
3多数据源整合难
4通用解决方案无法完成精准触达
5精准触达无法进行导办，督办，促办。为此，我们提出一种基于深度学习税务服务差异化方法与装置。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于深度学习税务服务差异化方法与装置，解决了上述的问题。
(二)技术方案
为实现上述所述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于深度学习税务服务差异化方法，包括以下步骤：
S1纳税人通过PC，页面，移动端，终端等形式进行业务访问查办咨询；
S2通过纳税人请求办理-实名登记等信息获取画像服务；
S3画像服务获取纳税人画像和服务画像；
S4将纳税人画像和服务画像输入给模型进行预测，预测哪些业务是纳税人关心的，哪些是纳税人需要办理的，哪些是纳税人不需要做操作的；
S5得到模型计算结果；
S6结合模型计算结果和业务处理，将纳税人需要办理的，待办理的，纳税人关心的问题推送给纳税人，而不需要办理的和目前无法操作的业务则不推送，从而时间服务差异化；
S7根据相关结果更新画像数据以为下次服务做准备。
优选的，所述S3画像服务获取纳税人画像和服务画像中，具体流程为：
1)数据源抽取相关数据进行模型与画像训练；
2)模型与画像训练完成生成响应模型，并提供服务接口；
3)业务服务调用画像服务接口与模型服务接口进行相关业务处理。
优选的，所述S1纳税人通过PC，页面，移动端，终端等形式进行业务访问查办咨询中，纳税人用户需求包括：
1)纳税人服务，由终端，移动端，等其他系统为入口；
2)调用本系统外部服务。
优选的，所述S4将纳税人画像和服务画像输入给模型进行预测中，具体为：
纳税人税务服务关联服务：
1)纳税人与服务关联预测模型；
a)预测哪些业务是纳税人关心的业务；
2)利用深度学习技术训练；
a)使用Ensemble方式进行建模；
b)模型1：Xgboost特征输入：纳税人画像预测标签：服务画像；
c)模型2：LSTM特征输入：纳税人画像预测标签：服务画像
a)模型3：统计模型特征输入：纳税人行为统计，预测标签：服务画像；
d)将模型1，模型2，模型3以一定权重结合到一起得到最终模型；
e)最终模型预测纳税人和税务服务之间的关联关系。
优选的，所述S4将纳税人画像和服务画像输入给模型进行预测中，具体为：
服务关联模型预测服务预测相关服务的状态；
1)针对纳税人已办理，已查询服务；
2)获取当前查询，办理业务是否成功，是否已完成。
优选的，包括数据服务模块多数据源服务认证模块ETL，相关数仓服务模块画像管理模块以及模型离线训练模块。
优选的，所述ETL，相关数仓服务模块中：
1)针对数据源数据，进行存储，每种数据源单独存储；
2)针对相关业务，进行整合；
3)针对产品功能，将b中数据进行分拆；
4)C中数据提供给产品端。
优选的，所述画像管理模块中包含：
1)画像管理-纳税人画像：面向用户的用户模型；
纳税人相关的所有信息，按照类别存储；
2)画像管理-税务服务画像：面向税务业务模型；
税务服务相关的所有信息，按照类别存储；
3)画像生成Model：画像管理的模型生成；
生成意图识别数据；
生成纳税人画像数据；
生成税务服务画像数据；
4)画像服务：画像相关的查询，更新；
更新意图识别数据；
更新纳税人画像数据；
更新税务服务画像数据。
优选的，所述模型离线训练模块中：
1)根据相关业务数据进行深度学习模型训练
数据预处理；
数据迭代；
2)提供模型上线和下线，版本管理模块；
3)提供模型相关设置服务；
模型训练参数和超参数；
模型的并发设置。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明提供了一种基于深度学习税务服务差异化方法与装置，具备以下有益效果：
该基于深度学习税务服务差异化方法与装置，解决了传统政府流程不统一、传统政务IT整合难、多数据源整合难、通用解决方案无法完成精准触达、精准触达无法进行导办，督办，促办等问题。
附图说明
图1为本发明软件架构图；
图2为本发明特殊模块的数据处理流程图；
图3为本发明特殊模块的数据处理流程图。
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：如图1-3所示：一种基于深度学习税务服务差异化方法，包括以下步骤：
S1纳税人通过PC，页面，移动端，终端等形式进行业务访问查办咨询；
S2通过纳税人请求办理-实名登记等信息获取画像服务；
S3画像服务获取纳税人画像和服务画像；
S4将纳税人画像和服务画像输入给模型进行预测，预测哪些业务是纳税人关心的，哪些是纳税人需要办理的，哪些是纳税人不需要做操作的；
S5得到模型计算结果；
S6结合模型计算结果和业务处理，将纳税人需要办理的，待办理的，纳税人关心的问题推送给纳税人，而不需要办理的和目前无法操作的业务则不推送，从而时间服务差异化；
S7根据相关结果更新画像数据以为下次服务做准备。
所述S3画像服务获取纳税人画像和服务画像中，具体流程为：
1)数据源抽取相关数据进行模型与画像训练；
2)模型与画像训练完成生成响应模型，并提供服务接口；
3)业务服务调用画像服务接口与模型服务接口进行相关业务处理。
所述S1纳税人通过PC，页面，移动端，终端等形式进行业务访问查办咨询中，纳税人用户需求包括：
1)纳税人服务，由终端，移动端，等其他系统为入口；
2)调用本系统外部服务。
所述S4将纳税人画像和服务画像输入给模型进行预测中，具体为：
纳税人税务服务关联服务：
1)纳税人与服务关联预测模型；
a)预测哪些业务是纳税人关心的业务；
2)利用深度学习技术训练；
a)使用Ensemble方式进行建模；
b)模型1：Xgboost特征输入：纳税人画像预测标签：服务画像；
c)模型2：LSTM特征输入：纳税人画像预测标签：服务画像
a)模型3：统计模型特征输入：纳税人行为统计，预测标签：服务画像；
d)将模型1，模型2，模型3以一定权重结合到一起得到最终模型；
e)最终模型预测纳税人和税务服务之间的关联关系。
所述S4将纳税人画像和服务画像输入给模型进行预测中，具体为：
服务关联模型预测服务预测相关服务的状态；
1)针对纳税人已办理，已查询服务；
2)获取当前查询，办理业务是否成功，是否已完成。
包括数据服务模块多数据源服务认证模块ETL，相关数仓服务模块画像管理模块以及模型离线训练模块。
所述ETL，相关数仓服务模块中：
1)针对数据源数据，进行存储，每种数据源单独存储；
2)针对相关业务，进行整合；
3)针对产品功能，将b中数据进行分拆；
4)C中数据提供给产品端。
所述画像管理模块中包含：
1)画像管理-纳税人画像：面向用户的用户模型；
纳税人相关的所有信息，按照类别存储；
2)画像管理-税务服务画像：面向税务业务模型；
税务服务相关的所有信息，按照类别存储；
3)画像生成Model：画像管理的模型生成；
生成意图识别数据；
生成纳税人画像数据；
生成税务服务画像数据；
4)画像服务：画像相关的查询，更新；
更新意图识别数据；
更新纳税人画像数据；
更新税务服务画像数据。
所述模型离线训练模块中：
1)根据相关业务数据进行深度学习模型训练
数据预处理；
数据迭代；
2)提供模型上线和下线，版本管理模块；
3)提供模型相关设置服务；
模型训练参数和超参数；
模型的并发设置。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化修改替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种基于深度学习税务服务差异化方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1纳税人通过PC，页面，移动端，终端等形式进行业务访问查办咨询；
S2通过纳税人请求办理-实名登记等信息获取画像服务；
S3画像服务获取纳税人画像和服务画像；
S4将纳税人画像和服务画像输入给模型进行预测，预测哪些业务是纳税人关心的，哪些是纳税人需要办理的，哪些是纳税人不需要做操作的；
S5得到模型计算结果；
S6结合模型计算结果和业务处理，将纳税人需要办理的，待办理的，纳税人关心的问题推送给纳税人，而不需要办理的和目前无法操作的业务则不推送，从而时间服务差异化；
S7根据相关结果更新画像数据以为下次服务做准备。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习税务服务差异化方法，其特征在于：所述S3画像服务获取纳税人画像和服务画像中，具体流程为：
1)数据源抽取相关数据进行模型与画像训练；
2)模型与画像训练完成生成响应模型，并提供服务接口；
3)业务服务调用画像服务接口与模型服务接口进行相关业务处理。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习税务服务差异化方法，其特征在于：所述S1纳税人通过PC，页面，移动端，终端等形式进行业务访问查办咨询中，纳税人用户需求包括：
1)纳税人服务，由终端，移动端，等其他系统为入口；
2)调用本系统外部服务。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习税务服务差异化方法，其特征在于：所述S4将纳税人画像和服务画像输入给模型进行预测中，具体为：
纳税人税务服务关联服务：
1)纳税人与服务关联预测模型；
a)预测哪些业务是纳税人关心的业务；
2)利用深度学习技术训练；
a)使用Ensemble方式进行建模；
b)模型1：Xgboost特征输入：纳税人画像预测标签：服务画像；
c)模型2：LSTM特征输入：纳税人画像预测标签：服务画像
a)模型3：统计模型特征输入：纳税人行为统计，预测标签：服务画像；
d)将模型1，模型2，模型3以一定权重结合到一起得到最终模型；
e)最终模型预测纳税人和税务服务之间的关联关系。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习税务服务差异化方法，其特征在于：所述S4将纳税人画像和服务画像输入给模型进行预测中，具体为：
服务关联模型预测服务预测相关服务的状态；
1)针对纳税人已办理，已查询服务；
2)获取当前查询，办理业务是否成功，是否已完成。
6.一种基于深度学习税务服务差异化方装置，其特征在于：包括数据服务模块多数据源服务认证模块ETL，相关数仓服务模块画像管理模块以及模型离线训练模块。
7.根据权利要求6所述的一种基于深度学习税务服务差异化方装置，其特征在于：所述ETL，相关数仓服务模块中：
1)针对数据源数据，进行存储，每种数据源单独存储；
2)针对相关业务，进行整合；
3)针对产品功能，将b中数据进行分拆；
4)C中数据提供给产品端。
8.根据权利要求7所述的一种基于深度学习税务服务差异化方装置，其特征在于：所述画像管理模块中包含：
1)画像管理-纳税人画像：面向用户的用户模型；
纳税人相关的所有信息，按照类别存储；
2)画像管理-税务服务画像：面向税务业务模型；
税务服务相关的所有信息，按照类别存储；
3)画像生成Model：画像管理的模型生成；
生成意图识别数据；
生成纳税人画像数据；
生成税务服务画像数据；
4)画像服务：画像相关的查询，更新；
更新意图识别数据；
更新纳税人画像数据；
更新税务服务画像数据。
9.根据权利要求7所述的一种基于深度学习税务服务差异化方装置，其特征在于：所述模型离线训练模块中：
1)根据相关业务数据进行深度学习模型训练
数据预处理；
数据迭代；
2)提供模型上线和下线，版本管理模块；
3)提供模型相关设置服务；
模型训练参数和超参数；
模型的并发设置。
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