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重庆学生zslpsh:政务大数据在财税领域的应用实践

时间: 2018-12-07阅读:

我主要从企业建设者的角度来谈三个方面:一是我們对政务大数据的理解,二是大数据的布局,三是在财政这个领域的大数据应用案例的分享。

从国家层面来说,《促进大数据发展行动纲要》和《政务信息资源共享管理暂行办法》这两个文件对我们国家政务大数据的发展起到关键性的推动作用。进入大数据时代,政府治理手段已经转变,包括几个方面:一是从数据的层面,从部分金字头的工程建设,到现在电子政务覆盖率基本上能够达到80%的规模;从原来部门之间的交叉分散,运行起来不通畅,到现在共享共用理念已经开始深入;从原来的政府下达沟通执行,到现在逐步形成一个治理的闭环管理。二是创新服务模式,特别是一站式的服务,青岛建设的模式大大地提高了效率。三是安全层面,包括数据安全的生命周期、云计算的信息安全等问题。四是总体的理念还是构建数字型的政府,从整体性的政府慢慢变成开放型的、协同型的、服务型的和智慧型的政府。可以说智慧型的政府是我们建设的目标和方向。

我们还有几个方面的挑战和问题,包括数据标准、数据化思维、大数据人才以及数据开放的问题。总体上,我们的业务模式、管理模式和治理模式需要很大地提升。

我们在大数据方面的布局,主要围绕数据采集、存储、平台、计算、挖掘、融合、安全、信息资源规划这八大能力进行规划和布局。我们基本上采取的发展模式是自己的平台维护,在平台基础上延伸出云计算的平台。

我们是从财政起家的,我们服务财政部20多年,全国财政相关的数据基本上是由我们采集和处理,大概分为四个阶段:第一阶段做数据融合;第二阶段做财政管理资产中心,提供财政的管理服务;第三个阶段做财政注册中心;第四阶段做政府大数据。

我们一直遵从数数相连的思想。我们认为,任何政府部门的数据一定存在某种关联性。基于这个理念,我们把财政、国税、地税、工商、银行、海关、统计、水利、电力等部门的数据进行关联,实际上他们之间有很重要的关联线索—企业级数据,我们通过企业数据把各个部门的数据进行深度的融合。之前,财政在看收入的时候,不知道企业的贡献是多少,现在我能做的事情就是借助企业级的海量数据融合,就能知道哪些企业是财政收入的重要来源。比如,过去税务部门是自己管理企业,看看哪些企业在偷税漏税。假如现在把水利和电力的数据进行关联,可以通过企业平均用水、用电量情况,找到企业缴税是否规范,这就是数据相连。在大数据时代,我们注重相关性分析,不再注重因果性分析。我只要把两个数据摆在一起,就能发现价值。

这是我们融合的理念。基于这个理念,我们在财政方面构建了三大数据库:基于企业级的财政内部数据,再加上国税、地税、工商、统计等数据,以及其他各个委办厅的数据。我们现在在一个省大概做了51个委办厅的数据库,所有的政府部门的数据基本上实现了融合,然后构造出三大底层数据库,企业和宏观经济在上面分为不同的应用主题。因为现在我们“有三政合一”,基本上60%的企业能够通过我们关联起来,但是还有很多企业关联不起来,因为有的企业在国税有信息,在地税却没有,所以通过各种手段把所有企业的各个部门串起来,构造成解答库、收入库和专题库。围绕这几个库,实现数据的“三通”—财政内部各个部门数据贯通,财政部门上下级数据贯通,财政部门与同一级单位部门数据贯通。我们可以分批来建设,实现数据贯通:第一阶段我们可以实现本级的数据贯通,第二阶段我们可以实现上下级的数据贯通,第三阶段我们可以实现外部数据的贯通。

我们大概是从宏观、中观和微观三个方面展开分析:宏观就是宏观经济和财政收入的关系;中观就是围绕区域经济、产业经济、行业经济和财政的关系;微观就是分析财政内部的收支情况。然后分为几大内容进行分析:一是研究财政收支与宏观经济的关系,二是研究产业发展和产业经济的关系,三是全口径,包括企业的税收、非税收入,这些是财政的收入来源。以前只知道各自的账,谁也不知道总共有多少钱,现在至少能够串起来。

在数据打通之后,我们会做一些原来难以实现的治税手段,还可以做一些对标。我们的数据分析师在研究时发现了一个很有意思的现象:基本提前两到三个月,能够预警全国财政收入的拐点。这是因为企业是社会经济活动最活跃的,部分预先知道企业市场的状态、投资情况等,最后才反映到财政收入和经济上。所以两三个月的提前预警,可以给我们收入上做一些预警,然后下面可以对收入做多层次的分析,包括分部门、分层级、分科目、分地区,这些都可以对收入做进一步细化的研究。另外就是收入的预测,这可以采用多种算法模型,也可以做一些对比。任何预测都未必准确,但是是有指导性的。所以我们可以通过多种预测方法进行综合,来看经济发展的走势,包括财政收入的走势,实时监控整个财政的收支情况。

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