摘要
本发明公开了企业税务风险预测方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括:获取待预测企业税务数据;将所述待预测企业税务数据进行特征工程处理,以得到处理结果;将所述处理结果输入至预测模型中进行风险值预测,以得到预测结果;根据所述预测结果与设定风险阈值确定风险等级;输出所述风险等级;其中,所述预测模型是通过风险样本数据集以及非风险样本数据集组成的全量样本集训练多任务学习网络所得的。通过实施本发明的方法可实现提高税务风险的识别能力,提高预测准确率和全面性。
技术关键词
风险预测方法
多任务学习网络
命名实体识别
特征工程
企业
计算机设备
样本
风险预测装置
连续型
数据获取单元
深度学习模型
处理单元
处理器
存储器
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风险预警方法
空分
故障树模型
模糊综合评价法
评价指标体系
企业
评级方法
机器学习模型
可读存储介质
评级技术
园林苗木
数据管理方法
动态关联模型
数字孪生模型
地理空间分析