税收智能化框架体系是什么

税收智能化框架体系包括方面如下：

1、数据抓取：建立数据抓取模型，定期抓取政府有关财税相关数据，充分利用公开数据和私人数据，形成政府数据库，为智能分析提供基础数据；

2、大数据分析：利用大数据技术对不同企业的税务等情况进行分析，对企业税务情况及利息水平进行定期评估，并优化企业的税收优惠政策管理模式；

3、云计算平台：建立云计算平台，构建数据共享、算法共享、知识共享模型，让企业及政府机构、税务机关共同分享税收信息，以提高税收服务质量；

4、税收智能分析：利用模式识别、数据挖掘等技术，从政府数据库中提取信息，建立税收管理模型，并实现税收智能化分析，以最大程度实现政府财税部门的工作效率提升。

1、SYBASE

是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机/服务器环境下的大型数据库系统。 Sybase提供了一套应用程序编程接口和库，可以与非Sybase数据源及服务器集成，允许在多个数据库之间复制数据，适于创建多层应用。系统具有完备的触发器、存储过程、规则以及完整性定义，支持优化查询，具有较好的数据安全性。

2、DB2

DB2主要应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性，可支持从大型机到单用户环境，应用于所有常见的服务器 *** 作系统平台下。 DB2提供了高层次的数据利用性、完整性、安全性、可恢复性，以及小规模到大规模应用程序的执行能力，具有与平台无关的基本功能和SQL命令。

DB2采用了数据分级技术，能够使大型机数据很方便地下载到LAN数据库服务器，使得客户机/服务器用户和基于LAN的应用程序可以访问大型机数据，并使数据库本地化及远程连接透明化。

3、SQL Server

SQL Server 是Microsoft 公司推出的关系型数据库管理系统。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2012 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。

Microsoft SQL Server 是一个全面的数据库平台，使用集成的商业智能 (BI)工具提供了企业级的数据管理。Microsoft SQL Server 数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能。

4、Access

Microsoft Office Access是由微软发布的关系数据库管理系统。它结合了 MicrosoftJet Database Engine 和 图形用户界面两项特点，是 Microsoft Office 的系统程序之一。

MS ACCESS以它自己的格式将数据存储在基于Access Jet的数据库引擎里。它还可以直接导入或者链接数据(这些数据存储在其他应用程序和数据库)。

5、Visual FoxPro

Visual FoxPro简称VFP，是Microsoft公司推出的数据库开发软件，用它来开发数据库，既简单又方便。Visual FoxPro源于美国Fox Software公司推出的数据库产品FoxBase，在DOS上运行，与xBase系列相容。FoxPro原来是FoxBase的加强版，最高版本曾出过26。

之后，Fox Software被微软收购，加以发展， 使其可以在 Windows 上运行， 并且更名为 Visual FoxPro。目前最新版为 Visual FoxPro 90，而在学校教学和教育部门考证中还依然延用经典版的 Visual FoxPro 60。

1数据隐私和安全

AI系统，即使是最基本的形式，也是非常复杂的，大量的算法掩盖了系统实际上在底层做了什么。 因此，用于这种处理的任何数据通常是隐藏的，这引发了关于这种数据的透明性和隐私性的问题。

以Cookie为例，这是用于从网站收集用户数据以进行高级分析的代码段。 虽然许多国家现在要求网站通知用户使用cookie从浏览器收集数据，但是没有办法知道通过这些网站收集了多少数据或特定类型的数据。

另外，当AI系统在联网的分布式数据库中处理海量数据时，总会存在数据安全问题。 在诸如电信行业的许多自动化行业中，例如，被窃取的数据可用于发布自动垃圾邮件呼叫，例如全球许多国家都存在的垃圾邮件。

2有限的技术能力

尽管迄今为止我们已经成功地构建了更快更好的处理器以提高计算能力，但这些能力不断受到日益苛刻的处理任务和大量待处理数据的挑战。

人工智能算法通常非常复杂，通常需要数以千计的计算 ，有时甚至每秒计算一次。随着云计算和分布式处理在过去十年的发展，处理这些算法变成了现实，也迎来了人工智能驱动数据分析的当前时代。

然而，随着对更强大处理器需求的增加，瓶颈将开始出现，企业很难采用这种技术。对于创业公司和中小型企业来说，这意味着需要筹集大笔资金，以使用更好的处理器和更大的存储服务器，这是很多中小型企业难以做到的。

这一趋势也意味着企业将难以跨越多个不断发展的非关系数据库来保护数据。

3缺乏人力资本

数据分析是一个复杂的领域，当考虑到机器学习，深度学习和常用于分析数据的AI的其他组件时，事实会变得更加复杂。

因此，对于在各个领域有才能的数据科学家有着巨大的需求，纯粹是因为这项工作是多学科的。麦肯锡的一项研究预测，到2018年，仅美国就有大约20万个跨行业的大数据科学家和专业人员就业岗位。随着数据收集和先进的基于人工智能的分析方法的不断增加的途径，这种需求将会增长，如何找到合适的专业人员来处理这些数据，这会给企业增加压力。

除了机器学习和数据挖掘外，数据科学家需要的一些技能还包括统计学，软件工程，线性代数，Python和Java等编程语言，以及用于高级分析的Hadoop等平台。

银行数据分析系统都是比较复杂的，我是不推荐自己搭建的，因为会花费大量的人力和物力，所以还是使用第三方的系统比较省事省力。

银行数据分析系统有：

1、思迈特软件Smartbi：具有前端数据分析，对接各种业务数据库，数据仓库和大数据平台，满足各种数据分析应用需求。

2、永洪科技：是一家专业从事数据管理（包括ETL，DWD，DWA）和数据价值发掘（包括BI）的高科技企业 。

3、Cloudera：成立于2008年，是一家为企业和大型机构在寻求解决棘手的大数据问题时，往往会使用开源软件基础架构Hadoop的服务。

思迈特软件Smartbi经过十余年的发展，已在金融、电信、政 府、制造等行业获得近2000家客户认可，在众多的客户中获得了很好的口碑，并获得了投资机构的青睐。在金融行业，全球财富500强的10家国内银行中，有8家选用了思迈特软件Smartbi；国内12家股份制银行，已覆盖8家。思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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