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|捕捉政务服务需求的逻辑——以税费服务需求逻辑的挖掘为例


我国政务服务在便捷窗口、系统平台与跨系统整合取得成效的基础上 ， 正在朝向关键政务服务领域服务对象需求深度挖掘的新阶段 ， 其中纳税缴费领域是一个服务需求丰富、满足需求工作量很大的领域 。 国家税务系统非常重视对于税费服务需求的追踪、挖掘 ， 并将为此优化升级现有的工作机制 。 站在第三方专业数据分析与决策分析架构角度 ， 我们尝试提出对新工作机制基本逻辑要素的理解 。
|捕捉政务服务需求的逻辑——以税费服务需求逻辑的挖掘为例
本文插图

需求信息获得途径
构建“税费服务需求数据池” ， 所汇集的数据包括但不限于以下可能的主要资源：12366标准化电子工单——需要对于12366工单标准化尤其是大量存在的小呼中心、大厅咨询电话与网络咨询诉求事项的工单标准化提上议事日程 ， 并进行诉求与咨询需求的精细化智能分类；可访问的业务办理数据——来自大厅办事与电子税务局办事流程监测数据和重点追踪事项的关联数据；综合交互机制的数据——建立常规的、多频次、多类型、全场景（包括前置与闭环）税费办理人群的体验型（纳税体验师）、交互性（超能交互系统）机制 ， 从而实现在有限服务对象人群中实现需求探索与理解的可触及性；好差评“数据黑箱”——确保差评群体的安全感而让好差评数据直接进入只有授权第三方密钥才能打开的“数据黑箱”或者建立第三方数据代管机制 ， 保障税费服务对象的不受追踪的评价权 。
【|捕捉政务服务需求的逻辑——以税费服务需求逻辑的挖掘为例】 需求数据分析技术
需求深度分析需要使用多类型分析技术 ， 从而支持对于多源数据分析与多模块呈现的可能性 ， 典型的分析技术将包括多因素统计分析技术、自然语言分析技术（文本结构化处理、命名实体识别、最大墒技术等）、地理信息系统技术（GIS）、各类大数据挖掘技术（词向量技术、多因素回归、时序预测算法、空间预测算法、场景要素辨别算法）、税务知识智谱技术与系列垂直税费需求应用算法开发技术 。 其中“税费知识智谱”与“税费垂直应用算法”的形成 ， 将标志着税费需求分析成为智能税费体系中在系统化平台建设不断前进的基础上 ， 构成最先探索内容深度分析智能化的领域 ， 带动整体的税费领域数据智能应用的扩展与提升 。
需求分析成果的呈现
可以建设整合型的“税费服务需求智能工作台”的形式覆盖需求信息挖掘后的需要应用形态 ， 例如关键需求洞察模块——重点体现不同特征税费群体的具体需求分类、多需求类型的内在联系与关联结构；可行性分析模块——确定需求实现的条件与实现类似需求的最佳标杆分析；需求成熟度与分布度分析模块——多需求类型的实现顺序与步骤；智能预判模块——需求变化发展的趋势预测与对策周期；智能专报模块——专项需求解剖与对策要素设计；数据指挥行动一体化模块——以智能一体化管理重要需求解决方案的形成及其成效评估；反差分析模块——针对需求—对策—成效进行的智能反差分析 ， 建设与关键需求类型紧密联结的优化螺旋线 。 所有的各分析模块能以移动端或者大屏端的可视化、实时变动、自动显现、更多基层单位自助形成本单位版本的“智能数据看板”形式 ， 提供给决策者与相关工作的负责人使用 。
税务部门拥有全国全面、系统、丰富、真实的实存企业运行状况实时更新数据库 ， 税费需求智能化挖掘机制的建立 ， 将为税费数据形成以需求为驱动的智能应用机制 ， 建设具有强大穿透力的税务算法体系 ， 大大提升在现有系统平台基础上的反应模式的精准性与到位度；同时 ， 这一机制的建设 ， 也有利于为更为广大的政务服务系统提供很好的数据智能应用标杆 ， 为其他系统对接与用好税费数据提供了对接模版 ， 因此 ， 整合多方力量 ， 建设好这样一个机制 ， 其意义超越一个项目与一个工作职能的范畴 。


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