[发明专利]一种企业税务风险预测方法

权利要求书

1.一种企业税务风险预测方法，其特征在于，包括：

通过设置的第一通讯接口，获取第三方网络应用发送的至少一种税收风险项，并根据第三方网络应用发送的企业风险信息和企业总数通过第一信息处理器计算所述税收风险的先验概率矩阵和状态转移矩阵；当所述第三方网络应用发送的税收风险项大于一个时，任意两个税收风险项不同；

根据所述先验概率矩阵和所述状态转移矩阵通过第一信息处理器计算出所述税收风险项的风险状态概率；

根据所述税收风险项的风险状态概率和企业总数，通过第一信息处理器计算出所述税收风险项对应的目标数量；

通过设置的第二通讯接口，获取第三方网络应用发送的企业信息并根据所述企业信息通过第二信息处理器构建企业和风险之间的风险路径链路，根据所述风险路径链路生成多维矩阵；通过所述多维矩阵对分解因子机特征提取模型进行参数调整；

根据分解因子机特征提取模型通过第二信息处理器确定出所述税收风险项对应的企业以及企业风险概率；

根据所述风险项对应的目标数量，通过第三信息处理器，在所述税收风险项对应的企业中，按照所述企业风险项概率由高到低的顺序，筛选出目标数量的企业，并作为预测结果输出至应用程序终端。

2.根据权利要求1所述企业税务风险预测方法，其特征在于，所述根据所述风险路径链路生成多维矩阵包括：

通过第二信息处理器从构建的企业和风险路径链路中抽取企业税务风险特征对；进而根据每种企业相同的企业税务风险特征对，构建多维矩阵。

3.根据权利要求2所述企业税务风险预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过第二信息处理器对多维矩阵进行矩阵分解，得到所述税务风险项矩阵及其对应的企业风险概率特征矩阵；

通过第二信息处理器对所述企业风险概率特征矩阵的二阶关系进行建模得到初始的分解因子机特征提取模型；根据所述初始的分解因子机特征提取模型的输出结果计算最小化均方损失函数，根据所述最小化均方损失函数的损失函数值调整所述分解因子机特征提取模型中的参数；相应地，通过分解因子机特征提取模型确定出所述税收风险项对应的企业以及企业风险概率，为通过所述初始的分解因子机特征提取模型确定出所述税收风险项对应的企业以及企业风险概率。

4.根据权利要求3所述企业税务风险预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过第二信息处理器对所述二阶关系的损失函数进行正则化处理，根据所述正则化损失函数的损失函数值调整所述分解因子机特征提取模型，得到正则化后的分解因子机特征提取模型；相应地，通过分解因子机特征提取模型确定出所述税收风险项对应的企业以及企业风险概率，为通过所述正则化后的分解因子机特征提取模型确定出所述税收风险项对应的企业以及企业风险概率。

5.根据权利要求3所述企业税务风险预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据近端梯度法通过第二信息处理器对所述二阶关系损失函数进行迭代计算，根据所述迭代后损失函数的损失函数值调整所述分解因子机特征提取模型，得到迭代后的分解因子机特征提取模型；相应地，通过分解因子机特征提取模型确定出所述税收风险项对应的企业以及企业风险概率，为通过所述迭代后的分解因子机特征提取模型确定出所述税收风险项对应的企业以及企业风险概率。

6.根据权利要求1所述企业税务风险预测方法，其特征在于，所述通过设置的第二通讯接口，获取第三方网络应用发送的企业信息并根据所述企业信息通过第二信息处理器构建企业和风险之间的风险路径链路，根据所述风险路径链路生成多维矩阵，包括：

通过设置的第二通讯接口，获取第三方网络应用发送的企业信息并根据企业信息通过第二信息处理器构建异质信息网络，从异质信息网络中构建企业和风险之间的风险路径链路，根据所述风险路径链路生成所述多维矩阵。

7.根据权利要求1所述企业税务风险预测方法，其特征在于，所述第三方网络应用发送的税收风险项包括：

虚开增值税专用发票或者虚开用于骗取出口退税、抵扣税款的其他发票；偷税；虚开普通发票；骗取出口退税；走逃；私自印制、伪造、变造发票，非法制造发票防伪专用品，伪造发票监制章。