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基于企业进销项发票数据的异常企业预测分析
2018-02-08 15:26:42 来源: 作者: 【 】 浏览:13344

第七届大赛--A组赛题


作品提交内容:(1)模型源代码;(2)模型文档,包括源代码文档和模型算法介绍文档(每个文档均控制在10页之内,使用小四仿宋字体,1.25倍行间距,自行排版);(3)模型评测结果和评测源代码;(4)演示视频(格式不限,时间尽量控制在7分钟以内)。


评审要点:(1)模型评测结果的F1-Score;(2)模型文档的可读性、一致性、完备性;(3)模型源代码的完整性和可读性;(4)模型评测源代码的完整性和可验证性。(详见赛题答疑页面:https://www.evernote.com/shard/s122/sh/7f4bf96a-a32b-48ba-9b7c-21921f973a9a/8d64190d57f2f55db6e1128576f6e3ee


赛题名称: 基于企业进销项发票数据的异常企业预测分析

组类: A 本科及以上  

赛题简介:介绍整个赛题的思路和整体要求

题目:基于企业进销项发票数据的异常企业预测分析

思路:高度模拟真实业务中企业进项(购买产品)和销项(销售产品)的发票数据,基于企业的购买和销售行为,挖掘出其中存在偷税漏税的企业,预测其中存在问题的企业名单。

要求:初赛由参赛队伍下载数据在本地进行算法设计和调试;决赛要求参赛者进行现场演示和答辩。

赛题业务场景:描述赛题相关的真实企业业务背景。从真实场景中,适当简化或者提炼出适合比赛的赛题场景

航天信息在税务行业长期耕耘所积累下来的丰富行业经验,采用多维数据分析、深度学习、集成学习等技术,对全量税务数据进行分析和挖掘,深度挖掘税收与宏观经济增长之间的关联性,实时、精准监控税务业务的各个环节,加强行政审批过程事前、事中、事后的税务风险监控和预警管理,构建“人工智能+”税务风险预测系统。

通过企业进项和销项的发票数据可以了解到企业购进商品和对外销售商品的信息。当企业有销售某些商品的发票信息,而没有对应的进项商品发票信息,则存在着虚开发票的行为;当企业有某些购进商品信息,则没有对应的销售商品的发票信息,则有可能存在未开发票信息。

 

功能性需求

预测存在问题的企业名单,得到预测的准确率和召回率,最后以F1-score作为评测指标。按照评测指标从高到低进行排序,定时更新排行榜;排行榜将选择参赛队伍在本阶段的历史最优成绩进行排名展示。

非功能性需求

其他限制条件:开发环境、实验平台、开发语言、数据库、编译器等限制条件(请尽量明确)

测试数据或平台:提供给参赛者的测试环境和测试数据。

(可提供电子档)

 数据存放在百度网盘,链接:https://pan.baidu.com/s/1i6UeNBn 密码:ki0h


附件为数据说明 

企业进销项发票数据说明1.doc

开发所需设备及设备指标需求说明

其他要求


word版赛题下载

基于企业进销项发票数据的异常企业预测分析.doc


答疑汇总:http://www.evernote.com/shard/s122/sh/7f4bf96a-a32b-48ba-9b7c-21921f973a9a/8d64190d57f2f55db6e1128576f6e3ee

(不定时更新,请同学们注意查看)


答疑老师联系方式:

王志刚   wangzhigang@aisino.com



关键字: 责任编辑:cnsoft
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