2065438 년 9 월 30 일부터 2005 년 9 월 30 일까지 중화인민공화국 국세총국은' 인터넷 증세 행동 계획' 을 발표했다. 이후 각지의 세무서들은' 인터넷 증세' 를 주제로 과감한 혁신과 생동감 있는 실천을 펼쳤으며, 주로 사회협력, 납세서비스, 송장서비스, 정보서비스, 지능응용의 다섯 가지 방면에서 많은 좋은 경험과 실천을 형성했지만, 세대데이터 응용에서는 약간 부족했다.
첫째, 세무 시스템 내의 데이터 섬이 보편화되어 정보가 제한되어 있습니다. 세금 업무의 각 부분이 지나치게 전문화되어 있고, 세금 정보화는 업무 프로세스와 모듈 지향적이어서, 각지의 시스템 데이터 기준이 일정하지 않고, 애플리케이션 시스템이 서로 폐쇄되어 있고, 지역간에 세금 정보를 공유하기가 어렵고, 정보 애플리케이션 집중도가 높지 않아 시스템 간 데이터를 공유하고 독립하기 어렵다.
두 번째는 관련 제 3 자 기관/부서와 세금 관련 데이터 흐름 메커니즘을 확립하지 않는 것입니다. 세금 비교, 위험 평가, 세금 평가, 세무 감사 등의 세금 업무 과정에서 상공업, 은행, 사회 보장, 감사 등의 관련 세금 관련 데이터를 통합하여 납세자에 대한 정확한 초상화를 만들어야 한다. 섭세 데이터 수집이 깊어질수록 세금 징수관은 더욱 정확해질 수 있다. 현재 세무서와 다른 정부 부처 간의 세금 관련 상세 교환이 제도화되고 정상화되지 않아 제 3 자 세금 관련 정보 수집 채널이 원활하지 않다.
셋째, 기존 세금 데이터의 가치는 효과적으로 활용되고 발굴되지 않았다. 정보 시스템이 계속 건설됨에 따라 각급 세무서에서 일정 수의 세금 데이터를 축적했지만, 이 데이터의 사용은 보고서 조회, 간단한 조회, 세금 부담 분석 등의 기본 사용에만 머물러 있습니다. 데이터 가치 재사용, 데이터 통합 재사용 및 잠재적 데이터 마이닝이 없으며 세금 관리를 위한 정보 활용의 효율성을 충분히 반영하지 못합니다.
인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 등의 기술이 발달하면서 어떻게 더 과학적으로 세금 관련 빅 데이터를 수집, 분석 및 활용할 수 있는지, 정보화 세금 관리 능력을 강화하고 세금 징수 효율을 높일 수 있을지는 각급 세무서에서 직면한 중요한 과제다. 그 중에서도 세무시스템 안팎의 각종 세관련 데이터의 상호 연결은 세대데이터 응용의 기초이다.
10 1 이기종 데이터 수집 엔진 기술은 소프트웨어 시스템의 기본 데이터 교환 및 네트워크 트래픽 패킷을 가져와 소프트웨어 데이터를 수집하고 구조화된 방식으로 데이터를 출력하며 스토리지 경로를 지정합니다. 각 시스템에 분산되어 있는 세금 데이터의 경우 10 1 이기종 데이터 수집 엔진 기술을 활용하여 세금 대용량 데이터 센터를 구축하여 세금 대용량 데이터 애플리케이션을 위한 정확하고 실시간이며 완벽한 데이터 기반을 제공할 수 있습니다.
이기종 데이터 수집 엔진 기술을 통해 세금 빅 데이터의 애플리케이션 플랫폼을 구축하는 것은 세금 데이터 분석의 기초입니다. 대용량 데이터의 분석 및 마이닝을 통해 대량의 비즈니스는 방대한 조직과 복잡한 프로세스에 의존하지 않고 계층 관리의 병목 현상을 효과적으로 해결할 수 있습니다. 서비스 관점에서 볼 때, 큰 데이터를 통해 새로운 세금 서비스 모델을 구축하고 빠르고 효과적인 종합 현대 세금 서비스 플랫폼을 구축하여 쌍방의 세금 프로세스를 더욱 간단하고 실용적으로 만들고 세금 서비스를 다양화할 수 있습니다. 모든 사항 온라인 신청, 온라인 유통, 온라인 결제, 온라인 피드백. 빅 데이터의 적시 분석을 기반으로 점차적으로 자동화 및 지능화를 실현하여 세금 채널을 확대하고, 세금 시간을 줄이며, 세금 부담을 줄이고, 세금 서비스 수준을 높입니다.