基于机器学习的税务管理平台及管理方法与流程

本发明提出了基于机器学习的税务管理平台及管理方法，属于税务。

背景技术：

1、当前企业税务管理领域，绝大多数系统的能力仍停留在算税和申报两个环节，风控、档案归集、统计分析等管理职能基本处于空白状态。税务申报系统虽然已进入云原生重构和ai局部落地的阶段，但分化十分明显——头部集团用上了微服务加容器化，能对接乐企直连，而大量中小企业还在跑传统单体架构，api接口不规范，字段映射经常对不上，自动化率上不去，报错成了家常便饭。数据层面的问题更突出，财务系统、业务系统、税务系统各说各话，进销项、费用、优惠政策散落在不同地方，整合起来费时费力，据统计约三成税务处罚都跟基础数据录错有关。另外税收政策调整频繁，系统跟不上节奏，政策已经落地了系统还没适配，企业只能手工算、额外写说明。跨区域经营的企业还要面对各地执行口径不一致的麻烦，手工调整申报数据极易出错。安全方面，除少数头部厂商外，等保三级和国密算法的合规率普遍不足，审计追踪和权限管控薄弱，税务敏感数据面临泄露风险。这些问题叠在一起，使得税务管理效率低下、合规成本居高不下。

技术实现思路

1、本发明提供了基于机器学习的税务管理平台及管理方法，用以解决上述背景技术中提及的问题：

2、本发明提出的基于机器学习的税务管理方法，所述方法包括：

3、s1、对企业多源异构税务数据进行统一采集与标准化清洗，生成业财税票一体化数据底座；对一体化数据底座进行字段映射与口径对齐处理，得到跨域融合税务数据集；

4、s2、根据跨域融合税务数据集进行多维度特征提取与机器学习模型训练，生成税务风险预测模型与政策适配模型；对税务风险预测模型进行实时推理运算，得到企业实时税务风险评估数据；

5、s3、根据实时税务风险评估数据进行自适应监测频率调整与异常信号识别，生成风险预警信号数据；对风险预警信号数据进行分级分类处理，得到差异化风险处置策略数据；

6、s4、通过政策适配模型对税务局政策数据库进行语义解析与规则抽取，生成动态政策知识图谱；根据动态政策知识图谱对跨域融合税务数据集进行自动勾稽校验与申报表智能填充，得到合规性校验结果数据以及自动生成的纳税申报数据；

7、s5、根据合规性校验结果数据与自动生成的纳税申报数据进行一键申报通道对接与电子税务局直连推送，生成全税种申报回执数据；对全税种申报回执数据进行税负统计分析与管理驾驶舱可视化呈现，得到税务决策支撑数据。

8、本发明提出的基于机器学习的税务管理平台，所述平台包括：

9、一个或多个处理器；

10、存储器，用于存储一个或多个程序；

11、其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述中任一项所述的方法。

12、本发明有益效果：通过机器学习模型对多源异构税务数据进行统一采集与标准化清洗，消除了财务、业务、税务系统之间长期存在的数据孤岛问题，既能让进销项、费用、优惠政策等分散数据自动对齐，又能将基础数据录入错误率大幅压低，从源头上减少了因数据质量差引发的税务处罚。同时，智能勾稽校验与自动化报表转换替代了大量人工审核工作，显著降低了财务人员手工核对的工作量，也避免了表间数据冲突导致的申报返工。风险预测模型的实时推理能力，把税务风控从事后补救前移到事前预警和事中监控，有效避免了风险累积到不可控才被发现的被动局面。政策适配模型通过语义解析动态更新规则，克服了传统系统政策落地滞后的通病，减少了企业因系统未及时适配而产生的额外合规成本。国密算法与等保三级安全体系的集成，增强了税务敏感数据的防护能力，避免了数据泄露事件的发生。整套方法让全税种一键申报成为现实，既提升了跨区域经营企业的申报效率，又保障了各地执行口径差异下的数据准确性。

1.基于机器学习的税务管理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述基于机器学习的税务管理方法，其特征在于，所述s1，包括：

3.根据权利要求2所述基于机器学习的税务管理方法，其特征在于，所述s14，包括：

4.根据权利要求1所述基于机器学习的税务管理方法，其特征在于，所述s2，包括：

5.根据权利要求4所述基于机器学习的税务管理方法，其特征在于，所述s23，包括：

6.根据权利要求5所述基于机器学习的税务管理方法，其特征在于，所述s232，包括：

7.根据权利要求1所述基于机器学习的税务管理方法，其特征在于，所述s3，包括：

8.根据权利要求1所述基于机器学习的税务管理方法，其特征在于，所述s4，包括：

9.根据权利要求1所述基于机器学习的税务管理方法，其特征在于，所述s5，包括：

10.基于机器学习的税务管理平台，其特征在于，所述平台包括：