本申請涉及計算機，尤其涉及一種企業(yè)稅務(wù)風(fēng)險模型訓(xùn)練方法、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、稅務(wù)風(fēng)險是企業(yè)風(fēng)險管控中的重要一環(huán)，是企業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展過程中時刻提防的風(fēng)險問題。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，特別是以transformer為架構(gòu)的大模型的發(fā)展，進一步促進了稅務(wù)風(fēng)險檢測技術(shù)的發(fā)展，利用大模型的理解、生成、推理等優(yōu)異能力，促進稅務(wù)風(fēng)險檢測的智能化發(fā)展。

2、但是，通過構(gòu)建企業(yè)稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)，訓(xùn)練稅務(wù)風(fēng)險模型的過程中，數(shù)據(jù)集比較復(fù)雜，并且稅務(wù)風(fēng)險模型訓(xùn)練過程不可控、更多依賴經(jīng)驗準則，從而模型性能測試欠佳時，需要調(diào)整數(shù)據(jù)多次訓(xùn)練，才能達到滿足準確性要求的稅務(wù)風(fēng)險模型，造成時間資源浪費，從而導(dǎo)致企業(yè)稅務(wù)風(fēng)險模型訓(xùn)練效率低下。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請實施例提供一種企業(yè)稅務(wù)風(fēng)險模型訓(xùn)練方法、設(shè)備及介質(zhì)，用于解決企業(yè)稅務(wù)風(fēng)險模型訓(xùn)練效率低下的問題。

2、本申請實施例采用下述技術(shù)方案：

3、一方面，本申請實施例提供了一種企業(yè)稅務(wù)風(fēng)險模型訓(xùn)練方法，該方法包括：根據(jù)預(yù)先構(gòu)建的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標，提取第一稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集的第一質(zhì)量指標數(shù)據(jù)；根據(jù)所述第一質(zhì)量指標數(shù)據(jù)與所述稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集，對稅務(wù)風(fēng)險模型架構(gòu)進行訓(xùn)練，得到符合模型性能指標的稅務(wù)風(fēng)險模型，以及所述稅務(wù)風(fēng)險模型的第一性能指標數(shù)據(jù)；構(gòu)建所述第一質(zhì)量指標數(shù)據(jù)與所述第一性能指標數(shù)據(jù)之間的正交實驗表；對所述正交實驗表進行分析，得到數(shù)據(jù)質(zhì)量指標與模型性能指標之間的映射關(guān)系；在對所述稅務(wù)風(fēng)險模型進行非首次訓(xùn)練時，接收第二稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集的第二質(zhì)量指標數(shù)據(jù)；根據(jù)所述映射關(guān)系，對所述第二質(zhì)量指標數(shù)據(jù)進行映射，得到第二性能指標數(shù)據(jù)；在所述第二性能指標數(shù)據(jù)滿足要求時，根據(jù)所述第二質(zhì)量指標數(shù)據(jù)對所述稅務(wù)風(fēng)險模型進行非首次訓(xùn)練。

4、一個示例中，所述根據(jù)預(yù)先構(gòu)建的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標，提取第一稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集的第一質(zhì)量指標數(shù)據(jù)，具體包括：確定數(shù)據(jù)質(zhì)量指標包括數(shù)據(jù)總數(shù)量、單個數(shù)據(jù)的平均長度、單個數(shù)據(jù)的平均長度標準差、數(shù)據(jù)種類數(shù)量、單個種類的數(shù)據(jù)平均數(shù)量、單個種類的數(shù)據(jù)平均數(shù)量標準差、稅務(wù)風(fēng)險種類數(shù)量、單個稅務(wù)風(fēng)險種類的平均數(shù)量、單個稅務(wù)風(fēng)險種類的平均數(shù)量標準差、噪聲數(shù)量；在第一稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集中，根據(jù)每種數(shù)據(jù)質(zhì)量指標的量化方式，提取每種數(shù)據(jù)質(zhì)量指標的第一質(zhì)量指標數(shù)據(jù)。

5、一個示例中，所述方法還包括：在所述第一稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集中，通過對數(shù)據(jù)總數(shù)量進行統(tǒng)計，得到數(shù)據(jù)總數(shù)量；在第一稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集中，通過計算所有數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)長度所對應(yīng)的平均值，得到單個數(shù)據(jù)的平均長度；通過計算每條數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)長度與單個數(shù)據(jù)的平均長度之間的標準差，得到單個數(shù)據(jù)的平均長度標準差。

6、一個示例中，所述方法還包括：對所述第一稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集進行聚類，得到聚類中心的數(shù)量，將所述聚類中心的數(shù)量確定為數(shù)據(jù)種類數(shù)量；通過計算每個聚類中心的數(shù)據(jù)數(shù)量的平均值，得到單個種類的數(shù)據(jù)平均數(shù)量；通過計算每個聚類中心的數(shù)據(jù)數(shù)量與單個種類的數(shù)據(jù)平均數(shù)量之間的標準差，得到單個種類的數(shù)據(jù)平均數(shù)量標準差。

7、一個示例中，所述方法還包括：在所述第一稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集中，通過對稅務(wù)風(fēng)險種類進行統(tǒng)計，得到稅務(wù)風(fēng)險種類數(shù)量；在第一稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集中，通過計算稅務(wù)風(fēng)險種類的數(shù)據(jù)數(shù)量所對應(yīng)的平均值，得到單個稅務(wù)風(fēng)險種類的平均數(shù)量；通過計算每個稅務(wù)風(fēng)險種類的數(shù)據(jù)數(shù)量與單個稅務(wù)風(fēng)險種類的平均數(shù)量之間的標準差，得到單個稅務(wù)風(fēng)險種類的平均數(shù)量標準差。

8、一個示例中，所述根據(jù)所述第一質(zhì)量指標數(shù)據(jù)與所述稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集，對稅務(wù)風(fēng)險模型架構(gòu)進行訓(xùn)練，得到符合模型性能指標的稅務(wù)風(fēng)險模型，以及所述稅務(wù)風(fēng)險模型的第一性能指標數(shù)據(jù)，具體包括：將所述稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練風(fēng)險數(shù)據(jù)集和測試風(fēng)險數(shù)據(jù)集；根據(jù)所述訓(xùn)練風(fēng)險數(shù)據(jù)集的第一數(shù)據(jù)質(zhì)量指標數(shù)據(jù)與所述稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集，對稅務(wù)風(fēng)險模型架構(gòu)進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練得分；在所述訓(xùn)練得分高于預(yù)設(shè)訓(xùn)練閾值時，根據(jù)所述測試風(fēng)險數(shù)據(jù)集的第一數(shù)據(jù)質(zhì)量指標數(shù)據(jù)與所述測試風(fēng)險數(shù)據(jù)集，對稅務(wù)風(fēng)險模型架構(gòu)進行測試，得到測試得分；在所述測試得分高于預(yù)設(shè)測試閾值時，得到稅務(wù)風(fēng)險模型；根據(jù)各自的權(quán)重，對所述訓(xùn)練得分與所述測試得分進行加權(quán)求和，得到所述稅務(wù)風(fēng)險模型的第一性能指標數(shù)據(jù)。

9、一個示例中，所述對所述正交實驗表進行分析，得到數(shù)據(jù)質(zhì)量指標與模型性能指標之間的映射關(guān)系，具體包括：將數(shù)據(jù)質(zhì)量指標作為自變量，將模型性能指標作為因變量，通過線性回歸算法對正交實驗表中的第一質(zhì)量指標數(shù)據(jù)與第一性能指標數(shù)據(jù)進行擬合，得到線性方程；根據(jù)所述線性方程，得到數(shù)據(jù)質(zhì)量指標與模型性能指標之間的映射關(guān)系。

10、一個示例中，所述根據(jù)預(yù)先構(gòu)建的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標，提取第一稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集的第一質(zhì)量指標數(shù)據(jù)之前，所述方法還包括：獲取稅務(wù)原始數(shù)據(jù)；對所述稅務(wù)原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到預(yù)處理的稅務(wù)數(shù)據(jù)；在所述預(yù)處理的稅務(wù)數(shù)據(jù)滿足要求時，對所述預(yù)處理的稅務(wù)數(shù)據(jù)進行標注。

11、另一方面，本申請實施例提供了一種企業(yè)稅務(wù)風(fēng)險模型訓(xùn)練設(shè)備，包括：至少一個處理器；以及，與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執(zhí)行，以使所述至少一個處理器能夠執(zhí)行上述任一項所述的一種企業(yè)稅務(wù)風(fēng)險模型訓(xùn)練方法。

12、另一方面，本申請實施例提供了一種企業(yè)稅務(wù)風(fēng)險模型訓(xùn)練非易失性計算機存儲介質(zhì)，存儲有計算機可執(zhí)行指令，所述計算機可執(zhí)行指令能夠執(zhí)行上述任一項所述的一種企業(yè)稅務(wù)風(fēng)險模型訓(xùn)練方法。

13、本申請實施例采用的上述至少一個技術(shù)方案能夠達到以下有益效果：

14、通過預(yù)先構(gòu)建多維度的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標，從而可以直觀地衡量稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)的質(zhì)量，進而在首次訓(xùn)練稅務(wù)風(fēng)險模型時，能夠提高首次訓(xùn)練的效率，進一步地，構(gòu)建數(shù)據(jù)質(zhì)量指標與模型性能指標之間的正交關(guān)系，進而基于正交關(guān)系，得到兩者之間的映射關(guān)系，從而在稅務(wù)風(fēng)險模型進行再次訓(xùn)練時，可以基于映射關(guān)系，提前預(yù)測使用再次訓(xùn)練的風(fēng)險數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)質(zhì)量對稅務(wù)風(fēng)險模型進行訓(xùn)練時，是否可以訓(xùn)練出符合準確性要求的模型，即，提前預(yù)測稅務(wù)風(fēng)險模型的性能，從而實現(xiàn)了能夠確保采用的再次訓(xùn)練風(fēng)險數(shù)據(jù)集，能夠訓(xùn)練出準確性更高的稅務(wù)風(fēng)險模型，提高稅務(wù)風(fēng)險模型非首次訓(xùn)練的效率。

技術(shù)特征：

1.一種企業(yè)稅務(wù)風(fēng)險模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)先構(gòu)建的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標，提取第一稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集的第一質(zhì)量指標數(shù)據(jù)，具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一質(zhì)量指標數(shù)據(jù)與所述稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集，對稅務(wù)風(fēng)險模型架構(gòu)進行訓(xùn)練，得到符合模型性能指標的稅務(wù)風(fēng)險模型，以及所述稅務(wù)風(fēng)險模型的第一性能指標數(shù)據(jù)，具體包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述正交實驗表進行分析，得到數(shù)據(jù)質(zhì)量指標與模型性能指標之間的映射關(guān)系，具體包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)先構(gòu)建的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標，提取第一稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集的第一質(zhì)量指標數(shù)據(jù)之前，所述方法還包括：

9.一種企業(yè)稅務(wù)風(fēng)險模型訓(xùn)練設(shè)備，其特征在于，包括：

10.一種企業(yè)稅務(wù)風(fēng)險模型訓(xùn)練非易失性計算機存儲介質(zhì)，存儲有計算機可執(zhí)行指令，其特征在于，所述計算機可執(zhí)行指令能夠執(zhí)行上述權(quán)利要求1-8任一項所述的一種企業(yè)稅務(wù)風(fēng)險模型訓(xùn)練方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請公開了一種企業(yè)稅務(wù)風(fēng)險模型訓(xùn)練方法、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量指標，提取第一稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集的第一質(zhì)量指標數(shù)據(jù)；根據(jù)第一質(zhì)量指標數(shù)據(jù)與稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集，得到符合模型性能指標的稅務(wù)風(fēng)險模型，以及稅務(wù)風(fēng)險模型的第一性能指標數(shù)據(jù)；構(gòu)建第一質(zhì)量指標數(shù)據(jù)與第一性能指標數(shù)據(jù)之間的正交實驗表，以得到數(shù)據(jù)質(zhì)量指標與模型性能指標之間的映射關(guān)系；在對稅務(wù)風(fēng)險模型進行非首次訓(xùn)練時，接收第二稅務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)集的第二質(zhì)量指標數(shù)據(jù)；根據(jù)映射關(guān)系，對第二質(zhì)量指標數(shù)據(jù)進行映射，得到第二性能指標數(shù)據(jù)；在第二性能指標數(shù)據(jù)滿足要求時，根據(jù)第二質(zhì)量指標數(shù)據(jù)對稅務(wù)風(fēng)險模型進行非首次訓(xùn)練。提高稅務(wù)風(fēng)險模型訓(xùn)練效率。

技術(shù)研發(fā)人員：鄭偉波,趙國博,李伯釗,李偉龍,勇喜,訾強
受保護的技術(shù)使用者：浪潮通用軟件有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19