2021年7月，国家税务总局为了深入贯彻落实中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于进一步深化税收征管改革的意见》总体部署，扎实推进“精细服务”，全面建设现代化税费服务体系，按照税务总局《贯彻落贯彻落实<关于进一步深化税收征管改革的意见>工作案》《贯彻落实关于进一步深化税收征管改革的意见〉任务分工》安排，结合全国税务工作实际，制定《纳税服务司关于深人推进“精细服务”实施方案》。《方案》中指出“到2022年税费服务便捷性上取得重要进展，实现运用大数据精准推送优惠政策信息，全国咨询“一键通达”，精准提供线上服务，持续优化线下服务。到2023年基本建成“线下服务无死角、线上服务不打烊、定制服务广覆盖”的税费服务新体系，实现从无差别服务向精细化、智能化、个性化服务转变。到2025年，深化税收征管制度改革取得显著成效，基本建成功能强大的智慧税务，形成国内一流的智能化行政应用系统，全方位提高税务服务能力。”
2021年10月，国家税务总局组织启动了12366热线智能系统全语音门户升级的封闭式开发，在已有的智能语音导航功能基上，采用12366智能语音前置的方式，以智能机器人优先解答纳税人的通用性问题，以人工坐席兜底解决疑难问题，实现智能与人工的有机协同，构建扁平一体高效智能咨询体系。以该项目为契机，对系统原有的算法模块进行了升级迭代，构建了问题解决能力更为卓越的算法平台，重构了全流程多算法协作的问答解决机制,实现了在12366热线端，以“自助办理优先、智能服务为主、人工服务兜底”为原则的服务提升与改造。
2023年纳税人满意度针对12366热线增加了热线智能咨询是否准确和便捷的指标，对于12366智能咨询提出了更高的要求。我省目前虽然已经上线了智能咨询功能，但从准确性和便捷性上与纳税人的需求以及与全国兄弟省市的水平均有差距，因此迫切需要对智能咨询系统进行升级。
目前江西省12366热线话务压力大，亟需通过运用现阶段先进性和成熟性兼具的技术手段，来进一步提升热线端智能咨询服务的效能，优化人机交互的界面友好性，建立可持续发展的智能系统优化机制，为江西12366热线服务带来全新的服务效能。
★（二）项目内容
1、以江西省现有12366智能语音导航功能为基础，重构智能问答的算法体系，运用江西省庞大涉税服务知识和服务数据，实现多算法协同的算法平台搭建。
2、对人机交互界面的拟人化语音包进行升级替换，使纳税人、缴费人获得更为悦耳的交互体验。
3、引入专业化的智能训练服务，建立一套专业化、常态化的智能训练调优机制，进而持续不断的丰富智能库的知识储备，提升智能咨询的服务能力。
★二、投标/响应要求
（一）供应商资质要求
1.符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商条件。
2.其他特定资格条件。
3.主体信用记录符合政府采购活动要求
供应商参加政府采购活动前三年内未被列入“信用中国”网站(www.creditchina.gov.cn)失信被执行人、重大税收违法案件当事人、政府采购严重违法失信行为记录名单和“中国政府采购”网站（www.ccgp.gov.cn）政府采购严重违法失信行为记录名单（以开标时的当场查询结果为准）。
4.本项目不接受联合体投标。
★三、项目需求
（一）功能需求
1、智能系统算法平台升级建设
本次12366智能化系统升级建设，将转变原有单一算法的应用模式，构建独立的算法平台，新增及优化各项业务算法，并可依托江西省12366智能化服务过程中产生的业务数据，基于算法调优工具，对各项算法进行持续的优化。
1.1多算法协作流程
在现有的12366智能问答过程中，在完成了语音识别转写以后，对于语义理解和智能匹配的过程主要是由TableQA和多轮问答两个算法来实现。
本次算法平台升级，基于对智能系统从问题采集到结果输出全过程的深度研究，分析原有系统在语义理解和答案匹配过程中存在的问题，通过新增“文本纠错”、“问题过滤”、“DeepQA”等算法，进一步优化问答业务处理的流程，提升智能问答的整体效果和性能，同时对已有节点上的算法进行优化升级，有效提升系统对涉税问题的解决能力。
1.2算法升级需求
1.2.1语音文本纠正算法
业务应用
新增算法，该算法的模型为基础模型，用于语音ASR转写后置处理，纠正语音转写中出现的常见错误，提高后续处理的准确性。
如:语音转写结果为【瞌睡如何缴纳】，语音文本纠正模型将语音文本纠正成【个税如何缴纳】后再进行后续操作。
算法支撑
基于BERT构建的文本纠错模型，由文本错误位置检测和文本错误纠正两部分组成。主要作用是将语音转文字后的文本数据中出现的常见错误进行纠正。
1.2.2问题过滤模型算法
新增算法，该模型适用于智能语音问答过程中对纳税人问题进行分类，过滤业务数据，提高后续问题答复准确性。
如:纳税人的输入结果分别是【早上喝豆浆】和【车船税优惠】，过滤模型可以将【早上喝豆浆】识别为非业务问题，【车船税优惠】识别为业务问题，机器人根据不同的分类进入后续子流程，从而固定的知识范围，提升问题答复准确性。
基于BERT的文本分类模型，用于过滤纳税人输入文本数据中的非业务数据。
1.2.3TableQA算法
使用现有算法，优化算法模型，使该模型适用于智能语音问答，回复意图表达完整、精确的问题。
如:纳税人的输入结果是【什么时候缴纳耕地占用税】，单一问答模型检索库里的标准问，找到相似度最高的问题【耕地占用税的申报期限是如何规定的】，并将该问题的答案推送给用户。
基于BERT的检索式问答算法，将输入的纳税人问题与数据库中整理好的标准问题进行相似度匹配，然后找到最相似的问句及其对应答案并返回。
1.2.4多轮问答算法
使用现有算法，优化算法模型，使该模型适用于智能语音问答，能够结合上下文和意图理解，进行自主问答引导，完成用户问题解答。
如:纳税人的输入结果是【车船税优惠】，多轮问答模型首先找到领域是车船税，意图是询问优惠，槽值是车辆类型未被填满，所以会反问用户【你的车辆类型是什么？】，当纳税人告知了车辆类型后，然后返回相应的答案给纳税人。
多轮问答模型，由：NLU、DST、DPL和NLG四个部分构成，其中，NLU是基于BERT的多任务模型，同时具备分类和实体识别功能；DST是基于规则的跟踪器，用于记录用户和系统状态；DPL是基于多层感知机分类模型，用于预测系统的下一步状态；NLG是基于模版的，用于生成问题答案。主要作用是与检索式问答算法配合完成用户问题的解答。
1.2.5DeepQA模型算法
新增算法，该算法是一种基于深度学习的问答系统，其在问答场景下主要是利用深度学习技术来对大量的文本数据进行建模，从而能够有效地回答用户提出的问题。
本系统中的DeepQA算法TableQA相互协作，进行问答业务的处理。当TableQA无法回答某些问题时，DeepQA可以接管并进行回答。这可以进一步扩展TableQA系统的应用领域和能力，提高其整体的效果和性能。
1.3智能咨询库一体化改造
1.3.1三库联动需求
优化现有单一问题采集的维护，可同时对网页端、小程序，语音端、知识库的答案内容进行单独维护，维护后的知识库数据按12366业务知识库的接口自动录入12366业务知识库的问题解答库种下。
1.3.2智能标注平台优化
智能标注平台依托于自学习平台全面分析机器人和用户交互过程产生的交互日志。针对不同算法（语音文本纠正算法、过滤模型算法、多轮问答算法、单一问答算法、TableQA算法、DeepQA算法）进行针对性标注，以提升各个算法准确率。依托于历史标注数据、分类算法模型、大数据聚类工具对日志数据进行归集，针对重点数据进行重点分析标注。
1.3.3自学习平台优化
自学习平台基于历史日志标注数据、各种智能算法和数据分析工具，针对新产生的日志数据进行自动化学习，对日志数据进行去重归类，增加机器自动标注量，以减少人工日志标注工作量，并落实智能咨询训练平台在本地化的部署，实现模型在本地的训练，提升模型的迭代和模型的验证时效性。
（二）非功能需求
1、拟人化语音升级
对江西省123266通信平台的现有拟人化语音库进行迭代，采用语调语态、播报节奏更接近于真人效果的音库，提升纳税人在服务过程中的亲切感、愉悦感。
可供选择的音库包含（双击图标试听DEMO）：
2、远程智能训练调优服务
2.1服务目标
基于江西省在本次升级建设后的智能化系统，提供为期1年的智能训练和调优服务，不断优化和丰富智能化服务的智能库，持续提升智能服务机器人服务准确率和纳税人、缴费人的服务满意度，保障智能服务质量。
2.2基础运营服务
2.2.1多渠道采集服务
2.2.1.1数据采集基础能力
基于国家税务总局“纳税服务三线互联互通项目”成果，采集热线端、互联网端真实咨询服务数据，并对数据进行处理：
1、中文分词能力：因自然语言处理无法直接对一个句子或段落做处理，所以第一步处理往往是切词处理，即对每个标准知识语句进行逐一词语切分。系统将对切分出的词语进行词性、同义词、近义词以及解释词定义，用以增加词语命中率。
2、知识分类能力：基于税务业务专业能力，构建知识分类策略，对标准知识进行知识业务类别及所属分类定义，用于智能机器人在咨询解答中的知识关联性匹配。
3、答复依据维护能力：关联标准知识对应的政策条例，保障标准知识内容时效性及准确性。
4、地方补充维护能力：用以补充标准知识的本地化答案，包含答复依据、回答编码、回答渠道及答案内容，适用于有上下级机构同时使用的场景。
5、提问校验能力：模拟实际应用场景，对当前标准知识进行咨询提问，用以确认本条标准知识录入信息是否完善。
2.2.1.2业务数据采集服务
根据局方提供的业务知识内容，进行智能咨询库标准知识数据采集，生成用于智能问答的标准知识，标准知识是智能机器人对外服务的唯一答复依据，是保障智能机器人提供专业化、统一化、精准化服务的基础，后续全部优化服务都将基于标准数据展开。
平台知识体系搭建从多维度实现知识数据的可用性，针对局方提供的单一标准知识及多轮标准知识进行立体化数据信息处理，为后续多维度优化提供向量基础。
2.2.1.3日志数据采集服务
针对系统每日产生的话务真实对话日志数据进行采集，用于后续数据处理，实现对智能问答覆盖度的提升与完善。
2.2.1.4总局数据采集服务
基于总局“三线”互联互通通用标准知识，判断是否要转化成本地个性化智能问答知识，并生成用于智能问答的标准知识，实现对智能问答覆盖度的提升与完善。
2.2.2数据泛化服务
基于已创建的标准问答知识进行人性化、口语化、自然化的表达用语扩充，通过对标准问答知识用语的表达方式调整、本地化用语调整、税务专有词扩充表达等方式，实现标准知识与泛化知识一对多的创建。
2.2.2.1单轮场景泛化
基于庞大的税务语料数据，系统将根据语料库内纳税人问答习惯及标准知识复杂程度筛选出单轮即可完成问答的标准知识，针对这部分知识进行自然语言泛化。
图6单轮场景泛化示例图
2.2.2.2多轮场景泛化
基于庞大的税务知识数据，筛选出不适用于单轮问答的标准知识，针对这部分知识进行多轮智能引导场景搭建，实现智能机器人在与纳税人的多轮交互中，不断引导纳税人锁定咨询问题关键点，从而解答较复杂、不易单轮解决的问题。
多轮场景基于意图搭建，通过一级意图、二级意图、三级意图等多层级逻辑梳理搭建出完整的多轮意图逻辑架构，再基于意图泛化丰富提问形式，最终形成多轮场景。
图7：多轮场景泛化示例图
2.2.3数据处理服务
2.2.3.1日志数据预处理
系统将对每日产生的话务日志数据进行预处理，即对数据进行完整性、准确性、适用性审核，在审核过程中对数据进行清理、筛选及归约，将无效数据、错误数据进行筛除，对审核通过数据进行特征及趋势排序，便于知识训练师对日志数据进行后续处理。
2.2.3.2日志数据处理服务
该项服务提供对系统中经过预处理的数据进行专业化业务处理，对数据进行逐条标注及标注审核和纠错，标注成果用于判定智能机器人应用效果及成果指标。数据标注分为正确、错误、无答案、不合理、无效以及转写六个类别。六个类别定义如下：
l正确：机器人推送问题准确解答用户问提；
l错误：智能库存在可以解答用户问题的知识，但是机器人并未推送；
l无答案：智能库不存在解答用户问题的知识；
l不合理：用户咨询的问题不属于专业知识类型，即超出税务行业问题；
l无效：用户咨询内容无法构成一个完整的问题；
l转写错（智能语音）：语音转写文字错误。
2.2.4语音文件运维服务
智能机器人交互最终是通过语音形式完成，而智能咨询库内的知识数据是以文本形式存储的，所以需要对库内的知识文本进行文本转语音的工作：
2.2.4.1语音文件生成服务
通过安人云服务管理平台将智能咨询库内的知识数据文本转化成语音文件，用于后续验证工作。
2.2.4.2语音验证服务
对生成的语音文件进行业务验证，即验证生成的语音文件播报内容是否有误，并对有误数据进行纠错。
2.3智能优化服务
2.3.1数据审核服务
2.3.1.1知识审核
智能咨询库内答复依据是与用户端业务知识库相连接的，一旦用户端业务知识库内容发生变动，系统会进行合规性审核，并将变更后的标准知识维护到智能咨询库内。
2.3.1.2总局知识融合
在数据审核过程中，对于总局通用知识适用于地方使用的，将进行融合比对，并将融合后的知识分配至下级地方机构使用。
2.3.2问答优化服务
在数据处理的基础上，针对不同的数据处理结果进行逐条知识优化，如：无答案问题提炼、多轮场景研发、热点问题优化等，从而提高智能机器人的各项核心指标，提升机器人的使用效果。
2.3.2.1健康检测服务
基于平台的健康检测工具进行知识健康检测，对已入库的标准知识和泛化知识进行检查，检查是否存在重复、匹配错误等情形，确保库中知识无重复、相互之间无干扰。
为了确保问答数据匹配准确度的严谨性，库里标准问及扩展问是否百分百匹配，以及测试已修复的语音日志是否匹配，主要服务内容如下：
1.将文本合成语音文件；
2.应用自动化工具，提供标准问题和扩展问题文本，测试智能咨询库的返回结果，提取错误数据；
3.通过自动化工具，将标准问题和扩展问题文本转写成语音文件，再将语音文件转写成文本，从中提取转写错误的关键字或者关键词；
4.通过自动化工具，将标准问题和扩展问题文本转写成语音文件，再将语音文件转写成文本，用转写错误的文本调用语义理解接口，查看错误问题；
5.提取自动化测试错误的数据和问题，反馈到知识训练中心进行修改；修改后重复2-4步操作，如果没有问题，则进入第6环节；
6.拨测实际应用环境，针对标准问题和扩展问题以及泛化问题进行提问，提取转写错误的关键字和关键词，以及语义理解错误的问题；
7.修复错误问题，进行复测，正确后，发布更新版本。
2.3.2.2知识修复服务
知识修复服务针对智能机器人在咨询解答中未能答出的问题进行调优，调优后将修复智能机器人无法解答的问题。
优化前
优化后
库中知识：1、小微企业增值税有什么优惠？2、小微企业附加税费有减免吗？3、小型微利企业的企业所得税优惠如何规定？
库中知识：1、小微企业增值税有什么优惠？2、小微企业附加税费有减免吗？3、小型微利企业的企业所得税优惠如何规定？4、新研发多轮：小微企业优惠多轮场景
来电人：小微企业————无效提问
机器人：nomatch
来电人：小微企业有啥优惠？————无答案
来电人：小微企业交税有什么优惠？
机器人：匹配“小微企业增值税有什么优惠？”————匹配错误
来电人：小微企业
机器人：请问您想咨询小微企业的增值税、企业所得税、还是其他税收优惠？
来电人：企业所得税
机器人：匹配“小微企业优惠-企业所得税”意图。
您好！对小型微利企业年应纳税所得额不超过100万元的部分，自2021年1月1日至2022年12月31日，减按12.5%计入应纳税所得额，按20%的税率缴纳企业所得税。对小型微利企业年应纳税所得额超过100万元但不超过300万元的部分，自2019年1月1日至2021年12月31日，减按50%计入应纳税所得额，按20%的税率缴纳企业所得税；自2022年1月1日至2024年12月31日，减按25%计入应纳税所得额，按20%的税率缴纳企业所得税。如您还想了解其他内容可以说优惠条件、从业人员计算或是资产总额计算？
来电人：优惠条件
机器人：匹配“小微企业优惠-企业所得税-优惠条件”意图。
您好！从事国家非限制和禁止行业，且同时符合年度应纳税所得额不超过300万元、从业人数不超过300人、资产总额不超过5000万元等三个条件的企业。
2.3.2.2.1不合理问题修复
在数据处理环节中被判定为不合理的问题，平台将根据知识类别、所属分类以及切词信息进行数据清洗及分类，进行适用于税务行业的场景研发，最终形成单一标准问or多轮问答。
2.3.2.2.2无答案问题新增
对局方反馈的无答案问题及本地政策进行新增或添加地方补充。
2.3.2.2.3新增知识研发
通过国家税务总局官网梳理最新政策法规、通知公告、热点问答提炼为新知识问答，扩充智能库覆盖面。
2.3.2.2.4热点问题优化
平台通过统计分析日志数据，对于咨询量排名靠前的知识点进行重点优化，拓展泛化场景、优化切词性能，从而提升知识命中率。
2.3.2.2.5错误问答修复
在数据处理环节中被判定为错误的问题，平台将根据知识类别、所属分类以及切词信息进行数据清洗及分类，添加合理的扩展问或者调整词性，优化知识命中效果。
2.3.2.3语料挖掘服务
该项服务作用于每日从数据处理产生的全部真实语音素材，并将其转化为有效数据供给后续算法训练以提升智能机器人自然语言交互能力。
与语料泛化不同，训练语料挖掘可针对指向数据进行海量优化，指向数据即为在实际智能机器人应用过程中被系统监测到的回答不好、准确率不高、答复率不高的知识，指向数据通过加密保护机制从税务专用语料库及日常日志数据中抓取，以保障数据的全面性、合理性、适用性，挖掘出的数据将被提交至算法训练。
2.3.2.4多轮研发服务
平台根据来电人提问颗粒度与知识库颗粒度的不一致，筛选出需要通过多轮引导实现咨询解答的标准知识，再针对该项标准知识进行多轮研发。
多轮研发基于安人自主研发的对化工厂实现，对化工厂用于模拟用户在指定目标下多轮对话过程，可以用于生成对话数据，以及通过强化的方式训练系统决策，在具体的任务型场景定义有哪些用户行为、用户意图、用户可能说的槽位等用于搭建多轮对话场景。
多轮对话的实现基于多轮对话状态跟踪及意图识别，即在会话的每一步需要去预测用户的目标，通过会话策略给于用户正确的应用响应，但用户目标是一个不可观测的隐状态，所以需要通过观测用户历史表达习惯、系统历史响应，然后获得对话状态状态，通过对话状态来表示用户目标，从而进行意图识别，实现多轮对话。因此多轮研发基于基础模型，通过输入对话历史、用户画像、任务概要以及语料库数据，通过用户表征、槽位表征以及上文表征实现多轮场景搭建。
2.3.3问答保障服务
问答保障服务旨在保障优化数据能够在实际运营环境中被有效使用，因此在数据正式上线应用后，平台将进行知识更新抽检和不定期抽检。知识更新抽检是指在每次知识更新上线后进行抽检验证更新的知识是否有效；不定期抽检是指在整个上线运营期间，不定时地进行抽检测试，检测语音端交互流程是否顺畅，超时、据实、转人工等处理方式是否正常，答案播音是否正常、问答核心指标是否达标等情形。
测试的智能机器人功能包括：
l测试单轮和多轮：测试智能机器人单轮和多轮功能是否正常，并对不正常知识进行修复；
l测试短信功能：测试智能机器人短信功能是否正常，并对不正常功能进行修复。
2.4智能训练平台
2.4.1税务专有语料库
语料库是用于语言分析和语料分析的系统化和计算机化的真实语言合集，是自然语言处理的基础资源，存放的是在语言实际使用中真实出现过的语言材料，而真实材料需要经过分析和处理之后才能成为有效资源提供给智能机器人使用。
随着总局对于智能咨询应用的推广要求，全国自2019年开始逐步搭建智能化能力，并搭建涵盖总局及全国36个省市的税务语料库，截至目前库内共包含单一标准语料12595条、多轮标准语料143条、扩展语料84109条、专用词8721条、同义词6122条、近义词3924条、解释词144条，并还在不断动态更新中，业务条例包含：
2.4.2多模态语音运营服务
平台基于海量税务知识数据进行统计分析，剥离出日志数据中转写错误内容展示在多模态语音模型待训练列表，由知识训练师进行训练优化，提高平台语音转写能力。对多模态语音模型进行持续本地化调优、迭代的训练以及模型更新，不断提升语音识别的本地化应用效果。多模态语音模型训练主要包括：声学模型本地化训练、专业化语言模型训练等，具体如下：
2.4.2.1声学模型本地化训练
1、语音素材采集
平台提供自动化的问题语音分析工具，定期对智能语音客服的服务交互过程、质量进行监控和分析，并对交互的纳税人语音和识别的文字进行自动归集，发现有问题的识别语音，并提供批量下载和导出功能。
2、语音标注
针对发现的问题语音，借助平台提供的语音标注工具，对问题语音按照语音标注规范要求进行打标、质检，标注涵盖字/词边界标注、背景环境的情境标注、噪音标注、发音人角色标注、音节音素切分与标注、重音与韵律标注等。标注语音样本集合可以满足语音识别模型训练需要。
3、声学模型重更新训练
借助声学模型训练平台，在标准语音素材库基础上增加本地个性化标注的语音素材库，并定期的对新增的标注语音素材进行模型更新调优训练，输出匹配本地化特色的声学模型。
4、声学模型更新、测试
对本地智能语音产品的声学模型进行定期更新迭代，升级更新后提供对智能语音产品的覆盖测试和效果评估。
2.4.2.2语言模型本地化训练
1、本地化词典优化
在智能语音产品运行过程中，平台通过对识别结果的自动聚类、分词等分析，发现行业专业术语、本地化口语等，并将新词自动丰富到本地化词典。
2、语言模型更新训练
借助语言模型训练平台，在标准语言库基础上增加本地化语料素材（含本地化的法规、办事、指南、问答等），定期通过平台训练，形成符合本地化特点的语言模型，提升语音识别的准备度。
2.4.3算法模型优化
2.4.3.1算法模型训练
将优化过的数据放入算法模型进行训练，实现机器自学习，不断提升智能机器人答复率、准确率，以及自然语言交互能力。
模型训练所需的算力资源由服务提供商提供。
2.4.3.2模型升级服务
完成算法训练的数据将被投入到实际运营环境，包括录音文件、模型数据、知识dmp文件等，同时完成系统版本更新，将智能咨询平台新版本、新功能等更新至实际运营环境。
四、项目实施要求
项目实施要求主要包括总体要求和人员投入要求。
（一）总体要求
★1、质量安全要求
★2、项目优化要求
本项目优化必须符合国家税务总局金税三期各项规范和标准要求。
3、项目实施要求
（1）投标方应制定项目实施的总体工作计划。
（2）投标方应提供项目实施过程中使用的各类工具软件，并保证采购方的合法权益。
（3）项目实施过程中，根据采购方要求，投标方应予以积极配合并按时完成工作。
4、项目培训要求
投标方对所供软件的所有产品的基本使用方法对用户进行培训，在软件集成过程中出现的问题进行现场解答和技术指导。投标方需对用户进行操作培训，指导用户正确使用本系统，并对使用过程中出现的问题进行解答和技术指导。
5、项目运维要求
中标方应建立全生命周期的质量保障体系，提供高质量的软件产品和服务,对用户在使用软件过程中提交的各类问题进行分析定位、提出解决办法和完成问题修改，直到问题被解决。
6、售后服务要求
在合同期内，需提供服务平台的有关系统的监控、优化、技术支持、版本升级等服务，确保系统能够高效、稳定的运行，同时提供服务平台的操作使用支撑服务。
（二）人员投入要求
★1.基本要求。中标方应为项目顺利实施配备专业技术人员，负责系统升级过渡阶段的优化升级和故障排查及解决。
2.投标人为本项目提供的服务人员具备计算机信息技术方面或者数据库方面的专业证书时可适当加分。
★五、税收信息化项目优化和应用管理工作要求
本项目作为纳入优化和应用管理的信息化项目，需在优化工作过程监理、中期报告审议、验收资料审议、信息化服务商纳入失信名单后果等方面，满足以下要求。
1、开发管理工作过程监理要求
本项目优化升级规模较小、工作量较少，无需在工作过程中对优化工作过程进行监理。
2、中期报告审议要求
本项目智能语音知识库优化服务工作，不设立专门的中期报告环节，无需报告审议。本项目可通过投标人提交的《故障解决方案》、《故障处理报告》、《运维月报》等服务工作文档、优化升级过程管理文档，来检查项目各阶段运维服务和优化升级的情况。
3、验收资料审议要求
采购人应对验收资料内容的完备性、针对性、充分性、一致性、文字明确性、图表详实性、易读性、文档价值等进行审查确认。
4、信息化服务商纳入失信名单的后果
对于列入失信被执行人、重大税收违法案件当事人名单、政府采购严重违法失信行为记录名单，以及其他不符合《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定条件的供应商，采购代理机构应在三年内拒绝该供应商参与政府采购活动。
★六、商务要求
序号
要求项目
商务要求说明
（一）
服务地点
采购人指定地点
（二）
合同签订后1个月内完成服务平台上线要求；平台上线后提供为期1年的智能训练和调优服务
（三）
付款方式
本项目分三次付款，中标单位在采购人每次付款前需提交同等金额的发票给采购人。付款进度及付款条件如下：
（1）项目合同签订后的1个月内支付合同总价的60%；
（2）项目建成上线后的1个月内支付合同总价的30%；
（3）服务期满且验收合格后1个月内，根据验收结果、合同履行情况以及合同约定的扣款项目，支付合同余款。验收不合格，不支付服务费用。
中标单位延迟开具发票或错误开具发票导致采购人无法完成付款的，付款期限顺延，采购人无需承担任何违约责任。
（四）
报价要求
（五）
项目验收要求
1.主要内容
2.人员组成
验收团队由采购方组成。
3.验收指标
系统验收需满足软件需求规格说明书中提出的系统功能及非功能性需求，满足各项技术指标，保证项目质量。中标方应积极做好验收测试的配合与支持工作，并提交测试报告，对系统建设中存在的主要问题提出整改意见和建议，对测试工作中发现的问题给出实质性响应。
4.移交与审核
中标方在项目验收阶段必须将系统的全部有关技术文件、详细设计资料及测试、用户文档等交付给采购方。
中标方应保证所提交的文档质量，做到内容齐全、标记正确、文字清楚、数据准确、图文表一致，并由采购方对资料完备性、内容针对性、内容充分性、内容一致性、文字明确性、图表详实性、易读性、文档价值等进行审查确认。
验收通过后，中标方提出向采购方进行技术转移的方案和策略，并提供交付物清册，进行项目移交。
5.主要交付成果物
在软件产品提交后和项目完成时将系统的全部有关技术文件、详细设计资料及测试、验收报告等文档汇集成册交付采购方，并做出向采购方进行技术转移的方案和策略。中标方提供的交付物必须包括但不限于以下内容：可运行的系统软件安装包；数据脚本代码(要求注释清晰明了，并提供详尽的文档说明)；软件配置的初始化数据(迁移、补录后的数据，权限等)；接口及其规范；软件系统开发过程各阶段产生的过程文档，包括但不限于以下文档：
交付物名称
介质形式
《项目进度计划》
电子/纸介质
《软件需求规格说明书》
《系统概要设计说明书》
《系统详细设计说明书》
《操作手册》
《系统测试方案与计划》
《测试报告》
《系统验收报告》
6.交付文档标准
（1）中标方需要按照采购方要求，提交相应文档，并保证文档质量。
（2）首先成交供应商在验收前做好必要准备工作，合同维护期结束后15日内向甲方提出验收申请，其次征管科技处组织有关业务处室召开验收会议，会上成交供应商汇报项目工作情况，并移交运维工作报告以及在运维过程中产生的总结性技术文档及项目实脑过程中的各类文档，最后招标方应当在收到验收申请后15个工作日内开始验收，由验收小组成员发表验收意见。验收合格后，双方签署验收报告并加盖公章。
项目服务期满后1个月内完成对中标方的工作结果进行验收。
（六）
其他要求
1.项目保密要求
2.知识转移要求
中标方在项目实施过程中，必须根据项目完成进度及时将服务过程中产生的详细资料及组织过程资产须交付采购方，并向采购方进行知识转移。
中标方应负责对采购方的技术支撑队伍进行运维培训，将项目涉及的技术和经验、环境保障、质量保障等知识和技能通过培训等形式转移给采购方。
3.知识产权要求
中标方在服务过程中产生的所有技术资料、提交文件的知识产权归采购方所有。
中标方交付给采购方的成果不得侵犯第三方的合法权益。如果采购方因使用本项目成果或其中一部分而被第三方起诉侵犯其专利权、商标权或其他知识产权，中标方须依法承担相应的法律责任。
4.项目归档要求
5.争议解决要求
首先通过双方协商解决，协商解决不成的，任何一方可以向甲方所在地人民法院提起诉讼,诉讼费用由败诉方承担。协商不成时，任何一方有权向甲方所在地人民法院提起诉讼。
（1）中标单位不得另行开发合同业务需求范围内、供纳税人、缴费人使用的软件，违反合约专门条款的，纳入失信名单。
（2）对于违反网络安全规定行为造成不良后果的中标单位，3年内限制参加税务系统政府采购活动。
（3）中标单位应建立防止违法违规聘用离职税务人员风险控制制度，如出现违法违规聘用离职税务人员行为的，采购方可采取包括要求限期改正、要求支付违约金、解除合同、3年内限制参加所聘人员原单位及下属单位信息化项目政府采购活动等措施。
7.供应链安全要求
中标人应按照税务总局《国家税务总局网络安全和信息化领导小组办公室关于加强税务信息化供应链安全管理工作的通知》各项要求，强化落实供应链安全管理，加强供应链全链条的安全管控，把保证供应链安全的责任和措施落实到供应链管理工作的各个方面、各个环节，保障税务网络安全。具体为：
（1）设置网络安全负责人。中标厂商、供应商应建立网络安全负责人制度，指定一名网络安全负责人，在项目实施全过程负责网络安全工作，组织落实漏洞修复、安全加固和应急响应等各项税务网络安全要求。
（2）执行背景审查。中标方承担派驻技术支持人员背景审查工作，人员驻场前必须提供其身份证明、履历、家庭成员及主要社会关系、无犯罪记录证明等材料，提交驻场运维信息备案表。所有材料及资料完备提供后，方可正式开展驻场工作。
（3）强化安全技能。中标方负责派驻技术支持人员工作胜任、资格条件、以及网络安全能力评估，对技术支持人员承担的工作进行安全保密风险分析，明确技术支持人员工作范围和边界，重点防范设备和资料失窃、误操作导致的软硬件故障、敏感信息泄露、信息系统越权访问和网络攻击等风险。
（4）落实安全管控要求。中标厂商、供应商应加强源代码安全管理，开发环境的可信可控，使用第三方组件必须执行测试和升级加固，确保税务供应链安全。