[发明专利]一种住宿业纳税人风险模型分析方法及装置

说明书

本发明提供一种住宿业纳税人风险模型分析方法及装置，定期采集互联网上住宿业纳税人发布的房间信息，计算房间最低价格；定期采集公安系统登记的住宿业纳税人的房间入住信息，计算入住天数；将互联网的住宿业纳税人信息、公安系统的住宿业纳税人信息、税务系统的住宿业纳税人税务登记信息进行匹配；计算住宿业纳税人的实际收入，并与申报收入比对，完成住宿业风险纳税人预测模型的建立，预测纳税人风险程度。本发明基于互联网信息、公安系统信息、税务系统信息通过模型算法进行住宿业纳税人实际收入的测算，与税务系统纳税人的申报收入进行比对，通过数据分析以及时准确的发现少报、漏报、隐瞒销售收入的风险纳税人。

技术领域

本发明属于税务风险管理领域，特别是涉及到一种住宿业纳税人风险模型分析方法及装置。

背景技术

在税务风险管理领域中，对于住宿业纳税人税务风险的分析和管理还存在很多问题，住宿业纳税人的营业额往往比较大，而且缺少必要的数据监管，也没有具有针对性的住宿业税务信息分析方法，导致不能准确的发现少报、漏报、隐瞒销售收入的情况，不能准确定位存在偷漏税风险的纳税人。

发明内容

本发明提出一种住宿业纳税人风险模型分析方法及装置，能够使用数据分析及时准确的发现少报、漏报、隐瞒销售收入的风险纳税人。

为了实现上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种住宿业纳税人风险模型分析方法，包括：

S1、定期采集互联网上住宿业纳税人发布的房间信息，计算房间最低价格；

S2、定期采集公安系统登记的住宿业纳税人的房间入住信息，计算入住天数；

S3、将互联网的住宿业纳税人信息、公安系统的住宿业纳税人信息、税务系统的住宿业纳税人税务登记信息进行匹配；

S4、计算住宿业纳税人的实际收入，并与申报收入比对，完成住宿业风险纳税人预测模型的建立，预测纳税人风险程度。

进一步的，步骤S1的具体采集方法为：

S101、使用爬虫技术，定期采集互联网上发布的房间信息，包括宾馆、房型、房间价格等信息；

S102、采集频率根据旅游淡季和旺季中住宿业纳税人在互联网更新频率进行对应设定；

S103、按照房间最低价格进行取样。

更进一步的，步骤S101中，每采集一个住宿业纳税人的信息，休眠一次，根据随机数算法生成50秒以内的随机数作为休眠时长；该步骤是用于模拟人工，不增加互联网网站的压力。

进一步的，步骤S2的具体方法包括：

S201、采集公安系统登记的入住信息包括：住宿业纳税人代码、名称、入住房间号、入住时间、退房时间；

S202、基于入住信息计算入住天数，计算的规则如下：

(1)凌晨4点之前入住当天中午12点计算为1天；

(2)凌晨4点之后入住次日中午12点计算为1天；

(3)对于多人同一时间段入住同一房间且同一时间段退房按1间房计算；

(4)对于多人不同时间入住但同一时间退房的：按最长时间计算；

(5)对于多人不同时间入住而且是不同时间退房的：按最早入住人员计算入住开始时间，按最晚退房人员计算退房时间，从上述入住时间、退房时间计算总体入住天数。

进一步的，步骤S3的具体方法包括：

S301、比较名称是否完全一致，名称完全一致的自动匹配；