。 建设说明 15 年的厚积薄 发 建设、测试并优化数据中心管理与控制的实践和方法 完成上级下达的系统部署任务 第三期： 实现空间地理信息及系统 功能扩展和深化 第二期： 实现宏观经济和及平台 扩展应用如决策支持功 能 数据中心的整体业务能力持续优化与提升 第一期： 实现数据中心基本功能 满足大社保数据中心需求 共享 系统建设路线图 2005-2006 数据交换与共享部门全面实 施 实现宏观经济数据共享 提升体现在： 提升体现在 ： 高 高 数据管理服务 数据应用 工作内容 增强地税社保应用系统的 运维能力，包括建立完善 的管理、应用系统性能监 控管理等 加入管理员监控的内容； 建立宏观经济决策分析应 用； 对第一期工程中建立的一

市、县、镇、村各级服务大厅 网站、移动 APP 、微信、自主终端 通过大数据融通共享，实现统一政府服务能力。为个人和市场主体节约办事时间和成本 , 提升了服务质量；为监 管部门统一执法、协同办公提供强有力支撑；为宏观经济决策提供全面科学指导。 企业注 册 工商信息后马上 可以办理税务信息 ... 工商系统 教育系统 卫计系统 人社系统 公安系统 出入境系统 房管系统 民政系统 数据 梳理 大数据中心

宣传、税收信息发布、纳税 咨询、涉税申请和涉外信息交换等功能模块的建设； ——决策支持系统，主要是在充实和完善统计报表、日常查询和行政执法监督等 功能模块的基础上，完成质量考核、税收分析和宏观经济预测等功能模块的建设。 1.1.9.3. 金税三期的功能 在过去的数年中，金税工程(一、二期)为我国税收工作取得巨大成果和不断进步 作出了重要的贡献。金税工程(三期)的实施，将更进一步发挥科技这一第一生产力对 信息，提高了税务 部门对经济税源的分析能力和监控水平，从而可以科学预测税收收入，更好地指导税 收征管工作。同时，金税工程（三期）也让税务部门为政府其他部门提供准确的、大 量的决策信息，对国家宏观经济决策贡献更有说服力、更有价值的信息资源。 金税工程三期应达到的预期效果： （1） 确保税收收入增长，税源监控能力大幅度提高，税收收入及时、足额入库。 “十五”期间每年税收收入的增加额超过 税务行业信息化解决方案 （5） 改善对纳税人的服务，改善政府形象； （6） 提高涉税信息的完备性，加强对经济税源的分析、监控和科学预测，更好 地指导税收征管工作。同时也为国家宏观经济决策提供准确的经济信息； （7） 实现税收行政管理现代化与决策信息化。 1.2. 典型组织架构  中国税务系统组织机构图如下： 第 23 页 共 111 页

框架 • 算法 • 训练 数据集成 平台 免协交换 采集 公开数据 采集 图片表格 识别 智能填报 平台 公共数据开放平台 疫情防控 宏观经济 金融服务 财源保障 局 用 厅 应 网协同 一 智能 中台 市政务数据平台总体架 构 共享交换平台 AI 模型库 （感知 / 认 知） 知识图谱 平台 物联共享管理平台

公共资源交易平台 政府管理 协同办公平系统 网格化管理系统 权力阳光系统 电子监察系统 行业应用 数字建设 数字城管 智慧教育 智慧民政 Ȝ Ȝ 人口库 法人库 空间地理库 宏观经济库 统一政府资源目录体系 工商 公安 质检 税务 计生 残联 委办局 Ȝ Ȝ 数据资源融合 数据开放服务 数据分析决策 智慧政务云工作平台 智慧社区云服务平台 底层 数据 服务

收益部门和党组织内部自身经济效益以外的经济效益，一般指对社 会环境等的影响。 2.宏观经济效益和微观经济效益。宏观经济效益指整个国民经 济的效益，是社会、分配、交换和消费等整个经济活动过程的效益。 微观经济效益一般指一个组织或部门的经济效益。信息系统的经济 效益首先表现为微观经济效益，它是宏观经济效益的基础。但是对 于党建云系统来说，二者都很重要。 262 贵阳党建大数据云平台“党建红云”项目实施方案报告

收益部门和党组织内部自身经济效益以外的经济效益，一般指对社 会环境等的影响。 2.宏观经济效益和微观经济效益。宏观经济效益指整个国民经 济的效益，是社会、分配、交换和消费等整个经济活动过程的效益。 微观经济效益一般指一个组织或部门的经济效益。信息系统的经济 效益首先表现为微观经济效益，它是宏观经济效益的基础。但是对 于党建云系统来说，二者都很重要。 262 贵阳党建大数据云平台“党建红云”项目实施方案报告

空间地理（GEOGRAPHY）：从国土、测绘等部门获取基础地形 图，经过地理信息的补测、修正形成大数据云平台工程系统的空间 地理信息，同时包含网格数据。  REFERENCE(参考项) 参考项（REFERENCE）：包含宏观经济、政策指引等决策支持信 息。  CODE(代码表) 代码表（CODE）：包含所有的代码表信息。 3.4.4.3 数据整合 数据整合的输入是从数据交换共享平台取得的各个部门系统的 数据

首先，智能化决策系统需具备多源数据融合能力。政务数据来 源多样，包括统计部门、社会调查、舆情监测、地理信息系统等， 系统需支持对结构化与非结构化数据的统一处理和分析，形成全景 式决策依据。例如，在经济政策制定中，系统应能够整合宏观经济 指标、行业数据、企业反馈等多维度信息，帮助决策者全面掌握经 济态势。 其次，智能化决策需具备预测与模拟功能。通过大模型 AI 技 术，系统能够基于历史数据和实时动态，对政策实施效果进行预 构化数据进行分析， 提取关键信息并生成结构化数据。 平台内置的智能分析引擎将采用多种算法模型，包括回归分 析、时间序列分析、决策树、神经网络等，针对不同场景提供定制 化的决策建议。例如，在宏观经济预测中，平台通过时间序列模型 预测 GDP 增长率、通货膨胀率等关键指标；在社会治理中，通过 聚类分析与关联规则挖掘，识别潜在的社会风险与矛盾。 在具体操作中，平台将为用户提供以下功能：