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海关税管行业画像

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项目背景

在海关总署通关与关税一体化改革的大背景下,税管局作为一体化改革所建立的“两中心”之一,主要按照商品和行业分工,对涉税申报要素的准确性进行验证和处置,重点防控涉及归类、价格、原产地等税收征管要素的税收风险。为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,发挥大数据在进出境监管领域的意义和价值,京津税管局选择与上海德拓合作,以行业风险管控为方向,结合海关报关单、舱单、电子账册等内部数据和企业工商信息、风险信息、行业信息等外部数据,通过大数据风险识别体系的建设,构建行业画像、企业画像、风险盲区画像等功能,为税管局的征税及风险管控提供数据支撑和决策支持。

建设内容

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。

风险矩阵

基于世界海关组织推荐的风险判断模式(WCO),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。

风险内控

贯穿风险管理全链条,对内部风险的处理环节进行节点化的风险管理模式,并可配置各节点管控标准。

项目价值

01
改变了税管局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”。

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