Разработка информационной системы налоговой инспекции

Факт 2. Служащая Петрова приняла налоговую декларацию на камеральную проверку.

Факт 3. Васечкин предоставил декларацию за 2012 г. 09.01.2013.

Правило 1. Если Х предоставил декларацию в налоговый орган, Х – налогоплательщик.

Правило 2. Если налогоплательщик Y предоставил декларацию за Х год позже 30.04.(Х+1) – начислить налогоплательщику Y штраф.

Правило 3. Если служащий Х принял налоговую декларацию на камеральную проверку – служащий Х является оператором АРМ.

Прямой вывод:

Подставляем Факт 1 в правило 1:

Х = Иванов, следовательно Иванов – налогоплательщик – новый факт.

Подставляем Факт 1 в правило 2:

Y = Иванов, из правила 1 известно что Иванов налогоплательщик. X = 2011, следовательно налогоплательщик Иванов должен предоставить декларацию за 2011 г. Не позднее 30.04.2012. Из факта 1 известно, что Иванов предоставил декларацию 14.05.2012, следовательно получаем новый факт – начислить налогоплательщику Иванову штраф.

Подставляем Факт 1 в правило 3 – не получаем новых фактов.

Подставляем Факт 2 в правила 1, 2 – не получаем новых фактов.

Подставляем Факт 2 в правило 3:

Х = Петрова, следовательно служащая Петрова является оператором АРМ.

 

Обратный вывод:

Выдвигаем гипотезу: Петрова оператор АРМ. Подставляем этот факт в правило 3: Если служащий Х принял налоговую декларацию на камеральную проверку – служащий Петрова является оператором АРМ. Ищем левую часть правила, путем перебора определяем, что подходит факт 2, при этом переменная Х принимает значение «Петрова».

2.2 Семантическая сеть

Рисунок 5. Семантическая сеть.

Налоговый орган «Управление ФНС по Алт. кр.» обрабатывает декларации от алтайских налогоплательщиков ежегодно до 30.04.

Запрос: кем обрабатываются налоговые декларации от Алтайского налогоплательщика?

Рисунок 6. Запрос к базе знаний.

 

2.3 Фреймовая модель

Рисунок 7. Фреймовая модель.

Фреймы «Декларация №1» и «Декларация №2» хранят уникальную информацию для каждой декларации. Если проследовать вверх по иерархии фреймов, можно узнать такую информацию, как отчетный год и тип налогоплательщика. Фрейм «Обработка деклараций» содержит процедурные знания. Например, помощью проц. 3 можно начислить штрафы на недобросовестных налогоплательщиков, а проц. 1 позволит узнать, какие декларации необходимо вернуть НП на доработку.

 

глава 3 разработка структуры базы данных

Рисунок 8. Реляционная модель.

На рисунке 8 мы имеем следующие отношения:

• Налоговая отчетность = (Номер документа, ФИО НП, Тип документа, Дата документа, ИД пользователя АРМ, Номер платежа);
• Пользователь АРМ = (ИД, ФИО, Пароль, Должность, Адрес внутренней почты, Уровень доступа);
• Платеж = (Номер платежа, № документа, сумма, Дата, ФИО Должника);
• Задолженность = (ФИО Должника, Тип задолженности, Сумма, ИНН, Дата выставления, Дата погашения, Номер платежа);
• Налогоплательщик = (ФИО, Адрес, Контакты, ИНН, Номер платежа).

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной курсовой работе была разработана информационная система Федеральной Налоговой Службы.

В ходе написания работы было сделано:

• Изучена предметная область;
• Разработаны структурные модели;
• Смоделированы правила и поведение;
• Разработана структура базы данных.

С помощью данной системы Федеральная Налоговая Служба может автоматизировать некоторые рутинные процессы (в частности обработку деклараций), что поможет увеличить производительность и уменьшить затраты трудовых и временных ресурсов.

 

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Автоматизированные информационные технологии в экономике: учебник / под ред. проф. Титоренко Г. А. - М.: Компьютер, ЮНИТИ, 1998.
2. Вендров А. М. Проектирование   программного обеспечения экономических информационных систем. - М.: Финансы и статистика, 2000.
3. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных. — 8-е изд. / К. Дж. Дейт  — М.: «Вильямс», 2006.
4. Калашян А.Н., Калянов Г.Н. Структурные модели бизнеса: DFD-технологии. – М.: Финансы и статистика, 2003.
5. Калянов Г. Н. CASE - технологии. Консалтинг при автоматизации бизнес процессов. - М.: Горячая линия - Телеком, 2000.
6. Коннолли Т., Бегг К. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика — 3-е изд.  / Т. Коннолли, K. Бегг — М.: «Вильямс», 2003.
7. Маклаков С. В. BPWin и ERWin. CASE - средства разработки  информационных систем. - М.: ДИАЛОГ - МИФИ, 2000.
8. Маклаков С.В. Создание информационных систем с AllFusion Modeling Suite. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003.
9. Мишенин А. И. Теория экономических информационных систем. - М.: Финансы и статистика, 1999.
10. Фаулер М. UML. Основы. Краткое руководство по стандартному языку объектного моделирования – М.: Символ-Плюс, 2011.