公告摘要
项目编号sxzy-220034
预算金额95.15万元
招标联系人-68936125
中标公司西安交通大学95.15万元
中标联系人-13309247506
公告正文

一、合同编号:SXZY-220034

二、合同名称:重点行业财政收支相关因素分析服务

三、项目编号:SXZY-220034

四、项目名称:重点行业财政收支相关因素分析服务

五、合同主体

采购人(甲方):陕西省财政厅机关

地址:冰窖巷6号

联系方式:68936125

供应商(乙方):西安交通大学

地址:西安市咸宁西路28号

联系方式:13309247506

六、合同主要信息

主要标的:

序号 名称 数量(单位) 单价(元) 总价(元) 规格型号/服务要求
1 重点行业财政收支相关因素分析服务 1(项) ¥951,500.00 ¥951,500.00 (一)财政大数据知识图谱构建及应用 1.在财政知识图谱构建方面,研究人机混合的财税实体及关系挖掘技术。利用通用自然语言处理技术实现对财政政策文本中的实体、谓词、实体关系、句法关系等进行挖掘,同时通过有限人工参与提升挖掘算法在财政领域内的性能。以此构建财政知识图谱,支撑决策过程辅助支持、财政政策匹配计算和项目智慧立项与管理等下游应用。 2.在决策过程辅助支持方面,研究基于财政知识图谱的自动化计算和可视化算法。拟基于财政知识图谱,通过财政知识自动化编译、操作函数库构建以及可执行代码生成等方法,结合行业数据,对政策产生的效果进行先期评估与分析,比如涉及的行业因此节约多少成本,以及对当期财政收入产生的影响,为决策过程提供支持。 3.在财政政策匹配计算方面,研究大规模财政政策匹配优化算法。拟基于财政知识图谱,通过关系优先的语义匹配图和子图检索算法,结合规则计算引擎,工作人员可以迅速检索相关政策文件,辅助政策制定,帮助企业识别能享受到哪些政策支持、能享受到多少额度的支持,实现财政扶持政策应享尽享。 4.在项目智慧立项与管理方面,研究文档级知识融合匹配算法。拟基于财政项目图谱,通过基于图模型的上下文融合算法、本地化自适应阈值等算法,解决财政部门可能存在的项目重复立项等问题,推动财政部门项目立项与管理方面的合规性建设。 (二)财政数据的分析与预测 1.在财政收支的相关性因素分析方面,研究基于收支相关性的决策算法。基于多种数据挖掘技术对重点行业和相关企业(比如能源行业)财政收支之间进行定性和定量相关性分析,随后通过结构化表征来建模重点行业及相关企业收支相关性精确画像。最终,利用行业和企业的画像来自动化的高效准确的识别财政支出是否合理。 此外可应用于碳中和,碳达峰。 2.在财政收入预测方面,研究基于政策引导的预测算法。针对不同行业(比如能源行业),在上一研究的企业精确画像前提下,拟通过定性分析(能源行业的)宏观经济政策、税收政策和财政政策对该行业财政指标的影响,然后将分析得到的各种定性影响因素考虑在预测模型中,同时利用基于模型的因素自动选择方法从大量财政指标中挑选影响财政收入的主要因素,最终实现对不同行业(比如能源行业)财政收入的个性化和精准化预测。 3.基于上述研究成果,开展能源行业收支分析示范应用。基于投产特征聚类等算法,自动化地对能源行业整体经营现状进行分析,从而得到行业内不同经

合同金额: 951,500.00元,大写(人民币):玖拾伍万壹仟伍佰元整

履约期限:2023年03月27日至2023年11月10日

履约地点:陕西省西安市

采购方式:竞争性磋商

七、合同签订日期

2023年03月27日

八、合同公告日期

2023年11月28日

九、其他补充事宜

合同附件:

重点行业财政收支相关因素分析服务项目.pdf

陕西省财政厅机关

2023年11月28日

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