CN109255693A - 基于区块链的数据处理方法、装置、介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种基于区块链的数据处理方法、装置、介质及电子设备，该基于区块链的数据处理方法包括：将各员工的消费交易信息和发票信息上传至区块链；根据所述区块链中存储的各员工的消费交易信息和发票信息，获取各员工的消费频率和消费金额；根据各员工的消费频率和消费金额获得各员工的交叉验证权重；根据交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证。本发明实施例的技术方案使得能够通过员工的消费频率和消费金额来获取各员工的交叉验证权重，以根据交叉验证权重来交叉验证相应员工的消费交易信息，从而可以将其应用于自动识别员工上传的报销信息是否有财务造假。

Description

基于区块链的数据处理方法、装置、介质及电子设备

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种基于区块链的数据处理方法、装置、介质及电子设备。

背景技术

企业员工在日常工作中经常会碰到各类报销事宜。以企业员工常见的出差场景为例，传统的报销流程包括以下步骤：

第一步，企业员工搭乘交通工具到达出差地，进行企业允许的合法消费，比如入住酒店。

第二步，企业员工先行垫付相关费用，例如交通费用、住宿费用、餐饮费用等。

第三步，企业员工向商户索取各类开销的纸质发票。

第四步，企业员工等待出差完毕回到企业后，将本次出差的各类纸质发票提交给企业财务人员，按企业流程进行报销。

第五步，企业对各类纸质发票进行人工一一审核后按企业要求报销员工费用，并保存纸质发票以备审计。

在当前流程下，企业员工需要先行垫付各类费用，如果是大额支付，则会给企业员工带来一定的经济压力；且企业员工必须细心保存各类纸质发票，如果不小心遗失，就无法提供有效凭证获得报销；此外，企业员工需要等待回到企业以后才能提交报销申请，财务人员对提交的发票进行人工审核，整个报销过程需要拖延很长时间，且这个过程中耗费了大量的人力和物力，增加了员工工作量，降低了企业效率。同时，有些企业员工会提交虚假的报销信息，但由于正常情况下，人工审核几乎不可能根据每个企业员工的历史报销数据来判断某个企业员工是否存在财务造假，这就会给企业的财务监管工作带来风险，给企业带来财务损失。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于区块链的数据处理方法、装置、介质及电子设备，进而至少在一定程度上克服相关技术中不能自动审核员工的消费交易信息的问题。

本发明的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。

根据本公开的一个方面，提供一种基于区块链的数据处理方法，包括：将各员工的消费交易信息和发票信息上传至区块链；根据所述区块链中存储的各员工的消费交易信息和发票信息，获取各员工的消费频率和消费金额；根据各员工的消费频率和消费金额获得各员工的交叉验证权重；根据交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证。

在本公开的一种示例性实施例中，根据交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证，包括：比对抽取的消费交易信息和发票信息是否一致；和/或审查相应员工的发票信息是否存在重复票号或者连续票号。

在本公开的一种示例性实施例中，所述发票信息包括发票日期、发票金额、发票名称中的任意一种或者多种，所述消费交易信息包括交易时间、交易地点、交易金额、交易名称中的任意一种或者多种。

在本公开的一种示例性实施例中，采用以下公式计算各员工的交叉验证权重：

wi＝a1*Mi+a2*fi；

其中，i为大于等于1且小于等于n的正整数，n为员工数量；wi为第i个员工的交叉验证权重；Mi为第i个员工的消费金额；fi为第i个员工的消费频率；a1和a2为系数。

在本公开的一种示例性实施例中，根据交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证，包括：对各员工的交叉验证权重进行归一化；根据归一化后的交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证。

在本公开的一种示例性实施例中，还包括：若各员工的消费交易信息通过公务信用卡上传至所述区块链，则根据所述公务信用卡的历史消费金额、历史消费时间和历史还款金额训练预测模型；将所述公务信用卡的当前消费时间和当前消费金额输入至训练好的预测模型中，预测所述公务信用卡的下一次还款金额。

在本公开的一种示例性实施例中，所述预测模型为多元线性回归模型。

根据本公开的一个方面，提供一种基于区块链的数据处理装置，包括：信息存储模块，配置为将各员工的消费交易信息和发票信息上传至区块链；消费信息获取模块，配置为根据所述区块链中存储的各员工的消费交易信息和发票信息，获取各员工的消费频率和消费金额；验证概率获得模块，配置为根据各员工的消费频率和消费金额获得各员工的交叉验证权重；交叉验证模块，配置为根据交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证。

根据本公开的一个方面，提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的基于区块链的数据处理方法。

根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述任一实施例所述的基于区块链的数据处理方法。

本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

在本发明的一些实施例所提供的技术方案中，一方面，通过将各员工的消费交易信息和发票信息上传至区块链中进行存储，从而可以保证存储的数据的可靠性；另一方面，还可以根据所述区块链中存储的各员工的消费交易信息和发票信息，获取各员工的消费频率和消费金额，进而可以根据各员工的消费频率和消费金额获得各员工的交叉验证权重，并根据交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证，从而可以将其应用于自动识别员工上传的报销信息是否有财务造假，实现了财务报销的自动审核，提高了财务监管的准确性和效率，降低了财务监管的人力成本。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1示意性示出了根据本发明的一个实施例的基于区块链的数据处理方法的流程图；

图2示意性示出了根据本发明的另一个实施例的基于区块链的数据处理方法的流程图；

图3示意性示出了根据本发明的又一个实施例的基于区块链的数据处理方法的流程图；

图4示意性示出了根据本发明的再一个实施例的基于区块链的数据处理方法的流程图；

图5示意性示出了根据本发明的一个实施例的基于区块链的数据处理装置的框图；

图6示意性示出了根据本发明的另一个实施例的基于区块链的数据处理装置的框图；

图7示意性示出了根据本发明的一个实施例的基于区块链的数据处理系统的框图；

图8示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本发明将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本发明的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本发明的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本发明的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

图1示意性示出了根据本发明的一个实施例的基于区块链的数据处理方法的流程图，该基于区块链的数据处理方法的执行主体可以是具有计算处理功能的设备，如服务器等。

如图1所示，本发明实施方式提供的基于区块链的数据处理方法可以包括以下步骤。

在步骤S110中，将各员工的消费交易信息和发票信息上传至区块链。

本发明实施例中，利用区块链技术来存储员工的消费交易信息和发票信息，可以利用区块链哈希指针的交易链数据结构和加密学的哈希计算以及加密学数字签名的机制实现信息存储的可靠性和不易篡改性，通过多层次证据确认来实现不同个体之间的信任问题。

本发明实施例中，员工的消费交易信息和发票信息可以包括与公司业务相关的商品采购、差旅费用、会议、培训等各类消费项目相关的信息，例如商品采购时间、商品采购地点、采购商品名称、采购商品价格、采购商品数量、采购商品总价、采购商品发票、商品采购确认等，或者，再例如，机票火车票时间、机票火车票起始地、机票火车票目的地、机票火车票价格、出差类型、购票发票等，再例如，会议时间、会议地点、会议名称、会议价格、会议发票、会议确认，或者培训时间、培训地点、培训名称、培训价格、培训时长、培训总价、培训发票、培训确认等消费流程跟踪信息。

本发明实施例中，上述发票信息可以是电子发票，或者可以是拍照纸质发票获取的纸质发票图像或者视频等，这样，员工可以随时随地的实时将发票信息上传至区块链，而不必等待公务结束后回到企业之后再向财务人员提交纸质发票，此外，即使员工偶尔不小心丢失纸质发票，也不会导致无法报销的情况。

本发明实施例中，上述员工的消费交易信息和发票信息可以通过企业给员工配备的公务信用卡(与公司业务消费相关的信用卡)上传到区块链。这样，一方面，员工为公事务支付费用时，不需要员工预先垫付，可以直接从公务信用卡划拨，从而不会给员工带来经济压力；另一方面，企业可以更直接的从公务信用卡的电子对账单获取各笔花费的详细信息，保证支付的可靠性和实时传递性，并有利于企业财务管理实现电子化和自动化。

本发明实施例中，还可能存在一些不能使用公务信用卡消费的交易，此时可以将消费交易信息(例如，交易时间、交易地点、交易名称、交易价格、交易数量、交易总价、交易发票、交易确认)及相关图片或视频(以便后续企业财务管理进行确认查证)上传到区块链。

本发明实施例中，通过区块链来存储上述消费交易信息和发票信息，从而可以实现消费交易信息和发票信息存储的隐私保护(访问权限限制、图片或视频加水印等)、可追溯、不易篡改等。

在步骤S120中，根据所述区块链中存储的各员工的消费交易信息和发票信息，获取各员工的消费频率和消费金额。

本发明实施例中，还可以将各员工的消费交易信息和发票信息根据消费项目进行分类。例如，所述消费项目可以包括商品采购、差旅费用、会议、培训等类别中的任意一种或者多种。

例如，A公司的甲员工将其所有的商品采购、差旅费用、会议、培训等消费项目的消费交易信息和发票信息均上传至区块链，进行认证并存储后，系统可以自动对这些消费项目进行分类，例如将商品采购相关的消费交易信息和发票信息归为一类，然后统计甲员工在预定时间段内的商品采购的消费频率和消费金额，其他类别以此类推。

需要说明的是，也可以不对员工的消费交易信息和发票信息进行分类，系统直接将每个员工在预定时间段内的所有消费交易信息和发票信息进行统计，可以获得每个员工的消费频率和消费金额。

在步骤S130中，根据各员工的消费频率和消费金额获得各员工的交叉验证权重。

本发明实施例中，可以采用以下公式计算各员工的交叉验证权重：

wi＝a1*Mi+a2*fi；

其中，i为大于等于1且小于等于n的正整数，n为员工数量；wi为第i个员工的交叉验证权重；Mi为第i个员工的消费金额；fi为第i个员工的消费频率；a1和a2为系数。

在示例性实施例中，根据交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证，可以包括：对各员工的交叉验证权重进行归一化；根据归一化后的交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证。

需要说明的是，在其他实施例中，还可以采用其他计算方式计算员工的交叉验证权重，其只要能够实现员工的交叉验证权重与该员工的消费频率和消费金额呈正相关关系即可，即随着该员工的消费频率和消费金额的增加，其交叉验证权重相应的增大。

在步骤S140中，根据交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证。

在示例性实施例中，所述根据交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证，可以包括：比对抽取的消费交易信息和发票信息是否一致；和/或审查相应员工的发票信息是否存在重复票号或者连续票号。

本发明实施例中，可以根据上述步骤S130计算获得的各员工的交叉验证权重来随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证，例如，如果甲员工在预定时间段内的消费频率较高和/或消费金额较大，此时甲员工的交叉验证权重较大，则随机抽取甲员工在该预定时间段内的消费交易信息和发票信息进行交叉验证，交叉验证权重越大，则被抽取的待验证的消费交易信息和发票信息越多，可以将抽取出来的消费交易信息和发票信息进行比对，例如抽取出甲员工2017年12月1日的消费交易信息，并将其与2017年12月1日的发票信息进行比对，如果两者的信息有不一致的地方，则认为甲员工这一天的财务存在造假。或者，将甲员工2017年1月1日至2017年12月31日的所有发票抽取出来，若发现这些发票之间存在重复票号或者连续票号的情况，则可以认为甲员工存在财务造假。

在示例性实施例中，所述发票信息可以包括发票日期、发票金额、发票名称等中的任意一种或者多种，所述消费交易信息可以包括交易时间、交易地点、交易金额、交易名称等中的任意一种或者多种。

需要说明的是，具体的发票信息和消费交易信息包括的内容可以根据员工的消费项目、交易场景等的改变而改变，本发明对此不作限定。

在示例性实施例中，所述方法还可以包括：若各员工的消费交易信息通过公务信用卡上传至所述区块链，则可以根据所述公务信用卡的历史消费金额、历史消费时间和历史还款金额训练预测模型；将所述公务信用卡的当前消费时间和当前消费金额输入至训练好的预测模型中，预测所述公务信用卡的下一次还款金额。

在示例性实施例中，所述预测模型可以为多元线性回归模型。但本发明并不限定于此，本发明可以采用其他任意合适的预测模型来预测所述公务信用卡的还款金额，从而以便于企业提前准备好这笔准备金，以免企业资金出现紧张。下面的实施例中，均以多元线性回归模型为例进行说明。

本发明实施方式提供的基于区块链的数据处理方法，一方面，通过将各员工的消费交易信息和发票信息上传至区块链中进行存储，从而可以保证存储的数据的可靠性，同时，还可以实现企业财务管理的电子化和自动化，便于员工进行实时的电子化信息上传和提交报销申请；另一方面，还可以根据所述区块链中存储的各员工的消费交易信息和发票信息，获取各员工的消费频率和消费金额，进而可以根据各员工的消费频率和消费金额获得各员工的交叉验证权重，并根据交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证，从而可以将其应用于自动识别员工上传的报销信息是否有财务造假，实现了财务报销的自动审核，提高了财务监管的准确性和效率，降低了财务监管的人力成本，从而有力促进区块链技术应用到企业财务监管管理方面。

图2示意性示出了根据本发明的另一个实施例的基于区块链的数据处理方法的流程图。

如图2所示，本发明实施方式提供的基于区块链的数据处理方法可以包括以下步骤。

在步骤S210中，将各员工的消费交易信息和发票信息上传至区块链。

在步骤S220中，根据所述区块链中存储的各员工的消费交易信息和发票信息，获取各员工的消费频率和消费金额。

在步骤S230中，根据各员工的消费频率和消费金额获得各员工的交叉验证权重。

在步骤S240中，对各员工的交叉验证权重进行归一化，根据归一化后的交叉验证权重抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证。

在步骤S250中，比对抽取的消费交易信息和发票信息是否一致。

在步骤S260中，审查相应员工的发票信息是否存在重复票号或者连续票号。

在步骤S270中，若消息交易信息与发票信息不一致，或者，发票信息存在重复票号或者连续票号，判定该员工存在财务造假。

本发明实施例中各个步骤的具体实现可以参照上述图1所示实施例，在此不再赘述。

本发明实施方式提供的基于区块链的数据处理方法，基于消费数额大小和消费频率对员工的消费交易信息和发票信息进行随机交叉验证，对数额较大和消费频率较高的消费项目给予较大的交叉验证权重，通过消费项目的数额和时间、地点等多个因素在公务信用卡消费记录和财务报销记录中与发票信息进行随机交叉检验等，根据区块链中的消费流程跟踪信息的历史数据，系统自动识别潜在的财务造假，例如金额、地点、日期、发票等的不一致，多个连续发票号码或多个重复发票号码等，并可以及时提醒公务信用卡的及时还款，还可以根据企业员工的公务信用卡的消费情况及时预测还款准备金的金额等，从而有力促进区块链技术应用到企业财务监管管理方面。随着区块链技术在企业财务监管管理、医疗养老和理财服务管理、保险、金融、物流等多个领域的广泛应用，本发明实施例提供的方法必将带来可观的经济效益和社会效益。

图3示意性示出了根据本发明的又一个实施例的基于区块链的数据处理方法的流程图。

如图3所示，本发明实施方式提供的基于区块链的数据处理方法可以包括以下步骤。

在步骤S310中，各员工的消费交易信息通过公务信用卡上传至区块链。

在步骤S320中，将各员工的发票信息上传至所述区块链。

本发明实施例中的步骤S310和S320的具体实现可以参照上述图1和图2所示实施例，在此不再赘述。

与上述图1和2所示实施例的不同之处在于，图3所示实施例还可以包括以下步骤。

在步骤S330中，根据所述公务信用卡的历史消费金额、历史消费时间和历史还款金额训练预测模型。

在步骤S340中，将所述公务信用卡的当前消费时间和当前消费金额输入至训练好的预测模型中，预测所述公务信用卡的下一次还款金额。

本发明实施方式提供的基于区块链的数据处理方法，还可以根据企业员工的公务信用卡的消费情况及时预测还款准备金的金额等，并可以及时提醒公务信用卡的及时还款，从而有力促进区块链技术应用到企业财务监管管理方面。

以上详细阐述了本发明实施例的技术方案的技术原理及实现细节，以下对本发明实施例的具体应用场景进行阐述。

图4示意性示出了根据本发明的再一个实施例的基于区块链的数据处理方法的流程图。

如图4所示，本发明实施方式提供的基于区块链的数据处理方法可以包括以下步骤。

在步骤S410中，构建区块链节点及区块链网络。

例如，以某集团的某个分支机构为最小区块链节点，一个或多大大型集团/公司参与企业财务监管管理交易区块链网络构建。

在步骤S420中，定义信息存储的数据结构。

本发明实施例中，可以按照预先定义的数据结构方式、信息存储方式和协议来存储和认证共享信息等，以保证信息存储和信息处理的高效率。

本发明实施例中，一个企业财务监管管理系统输入的一个消费交易信息可以是企业员工将跟公司业务相关的商品采购、机票火车票差旅费用、会议、培训等消费相关信息、相关人员的公开密钥和签字，该消费交易信息对应的输出可以是消费相关信息的相关凭证材料的存放链接、识别潜在的财务造假、公务信用卡的及时还款提醒、相关信息访问者的公开密钥(账户地址)等。一个具体的实例如下表1所示：

表1

在步骤S430中，企业员工将跟公司业务相关的消费交易信息通过公务信用卡上传至区块链，并上传发票信息进行认证并存储。

本发明实施例中，企业员工将跟公司业务相关的商品采购(时间、地点、名称、价格、数量、总价、发票、确认)、机票火车票差旅费用(时间、地点、名称、价格、数量、总价、发票、确认)、会议(时间、地点、名称、价格、数量、总价、发票、确认)、培训(时间、地点、名称、价格、数量、总价、发票、确认)等消费相关信息通过公务信用卡(与公司业务消费相关的信用卡)上传到区块链，进行认证并存储。

本发明实施例中，对于不能使用公务信用卡消费的交易可以将消费交易的相关信息(时间、地点、名称、价格、数量、总价、发票、确认)及相关图片或视频(以便确认查证)上传到区块链。

例如，员工甲于2018年5月26日上午9时从北京乘坐飞机前往青岛出差，于2018年5月28日下午3时坐飞机回北京。他将出差时间、地点、往返飞机票信息以及相关发票上传到区块链进行存储。

在步骤S440中，基于消费金额和消费频率随机交叉验证，根据区块链中的消费交易信息的历史数据，系统自动识别潜在的财务造假，并根据公务信用卡的消费情况及时预测还款金额。

本发明实施例中，基于消费数额大小和消费项目频率随机交叉验证的方法(对数额较大和消费频率较高的消费项目给予较大的交叉验证权重，通过消费项目的数额和时间、地点等多个因素在公务信用卡消费记录和财务报销记录中与发票信息进行随机交叉检验等)，根据区块链中的消费流程跟踪信息的历史数据，系统自动识别潜在的财务造假(金额、地点、日期、发票等的不一致，多个连续发票号码或多个重复发票号码等)，并根据企业员工信用卡的消费情况及时预测还款准备金的金额等，还可以及时提醒公务信用卡的及时还款，从而有力促进区块链技术应用到企业财务监管管理方面。

例如，该步骤S440可以通过如下步骤实现：

1)对区块链中的消费交易信息赋予不同的交叉验证权重(或者称之为随机交叉检验权重)。

例如，可以根据第i个员工的消费金额Mi以及第i个员工的消费频率fi计算第i个员工的交叉验证权重wi：

wi＝a1*Mi+a2*fi，

其中a1和a2是对应的系数，这样的a1和a2是可以调整的。

以上述相同的方法可以求出所有员工(i＝1,2，…，n)的交叉验证权重w1，w2，...，wn。

接下来可以采用下述公式对第i个员工的交叉验证权重进行归一化：

wi’＝wi/(w1+w2+...+wn)，

其中，i＝1,2,...,n。

需要说明的是，上述归一化的方法仅是一个举例说明，在其他实施例中，还可以采用其他任意的归一化方法，本发明对此不作限定。

2)按照归一化后的交叉验证权重，随机抽取区块链中存储的消费交易信息进行交叉验证，将发票的日期、金额、名称等信息与员工实际消费流程的时间、地点、金额等进行比对，同时对发票号码进行审查，若信息比对存在差异或该员工提供的发票存在重复票号或连续票号，则系统将其识别为财务造假，例如可以标记为result＝1，否则result＝0。

3)采用多元线性回归算法预测公务信用卡的还款金额。

例如，可以以员工的公务信用卡历史消费金额X1，历史消费时间X2，历史还款金额Y作为训练数据，建立多元线性回归模型：

Y＝c1*X1+c2*X2+c0，

估计上述的模型参数c0，c1，c2。

之后，可以采用训练好的该多元线性回归模型，输入下一次的消费时间和消费金额，预测出公务信用卡的还款金额。

本发明实施例中，基于消费数额和消费频率的随机交叉验证及还款金额预测方法框架如下：

输入：员工i＝1,2，…，n的消费交易信息T(i)，发票信息T’(i)，消费频率fi以及消费金额Mi；员工历史消费金额X1，历史消费时间X2，历史还款金额Y。

输出：随机校验结果result，下一次还款金额预测值y。

在步骤S450中，评估企业财务监管管理的及时性、有效性和准确性，消费金额大小和消费频率随机交叉验证的方法的可用性。

本发明实施例中，可以评估企业财务监管管理的及时性、有效性和准确性，消费金额大小和消费频率随机交叉验证的方法的可用性，以期通过在区块链网络中有效实现企业财务监管管理，从而有力促进区块链技术应用在企业财务监管管理方面。

需要说明的是，本发明实施例的技术方案并不仅适用于在上述的企业财务管理中进行基于区块链的数据处理的场景，而且也可以适用于在其他需要财务报销或者财务审核环境中进行基于区块链的数据处理的场景。

以下介绍本发明的装置实施例，可以用于执行本发明上述的基于区块链的数据处理方法。

图5示意性示出了根据本发明的一个实施例的基于区块链的数据处理装置的框图。

如图5所示，本发明实施方式提供的基于区块链的数据处理装置500可以包括信息存储模块510、消费信息获取模块520、验证概率获得模块530以及交叉验证模块540。

其中，信息存储模块510可以配置为将各员工的消费交易信息和发票信息上传至区块链。

消费信息获取模块520可以配置为根据所述区块链中存储的各员工的消费交易信息和发票信息，获取各员工的消费频率和消费金额。

验证概率获得模块530可以配置为根据各员工的消费频率和消费金额获得各员工的交叉验证权重。

交叉验证模块540可以配置为根据交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证。

在示例性实施例中，交叉验证模块540可以进一步包括：比对单元，所述比对单元可以配置为比对抽取的消费交易信息和发票信息是否一致；审查单元，所述审查单元可以配置为和/或审查相应员工的发票信息是否存在重复票号或者连续票号。

在示例性实施例中，所述发票信息可以包括发票日期、发票金额、发票名称等中的任意一种或者多种，所述消费交易信息可以包括交易时间、交易地点、交易金额、交易名称等中的任意一种或者多种。

在示例性实施例中，验证概率获得模块530可以配置为采用以下公式计算各员工的交叉验证权重：

wi＝a1*Mi+a2*fi；

其中，i为大于等于1且小于等于n的正整数，n为员工数量；wi为第i个员工的交叉验证权重；Mi为第i个员工的消费金额；fi为第i个员工的消费频率；a1和a2为系数。

在示例性实施例中，基于区块链的数据处理装置500还可以包括归一化模块，其中所述归一化模块可以配置为对各员工的交叉验证权重进行归一化。

由于本发明的示例实施例的基于区块链的数据处理装置的各个功能模块与上述基于区块链的数据处理方法的示例实施例的步骤对应，因此对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明上述的基于区块链的数据处理方法的实施例。

图6示意性示出了根据本发明的另一个实施例的基于区块链的数据处理装置的框图。

如图6所示，本发明实施方式提供的基于区块链的数据处理装置600可以包括信息存储模块610、消费信息获取模块620、验证概率获得模块630、交叉验证模块640、模型训练模块650以及模型预测模块660。

其中，信息存储模块610可以配置为将各员工的消费交易信息和发票信息上传至区块链。

消费信息获取模块620可以配置为根据所述区块链中存储的各员工的消费交易信息和发票信息，获取各员工的消费频率和消费金额。

验证概率获得模块630可以配置为根据各员工的消费频率和消费金额获得各员工的交叉验证权重。

交叉验证模块640可以配置为根据交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证。

上述信息存储模块610、消费信息获取模块620、验证概率获得模块630以及交叉验证模块640可以参照上述图5所示实施例中的信息存储模块510、消费信息获取模块520、验证概率获得模块530以及交叉验证模块540，在此不再赘述。

本发明实施例中，基于区块链的数据处理装置600还可以包括模型训练模块650，若各员工的消费交易信息通过公务信用卡上传至所述区块链，则根据所述公务信用卡的历史消费金额、历史消费时间和历史还款金额训练预测模型；模型预测模块660，可以配置为将所述公务信用卡的当前消费时间和当前消费金额输入至训练好的预测模型中，预测所述公务信用卡的下一次还款金额。

在示例性实施例中，所述预测模型可以为多元线性回归模型。

由于本发明的示例实施例的基于区块链的数据处理装置的各个功能模块与上述基于区块链的数据处理方法的示例实施例的步骤对应，因此对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明上述的基于区块链的数据处理方法的实施例。

图7示意性示出了根据本发明的一个实施例的基于区块链的数据处理系统的框图。

如图7所示，本发明实施方式提供的基于区块链的数据处理系统700可以包括区块链网络构建子系统710、数据格式定义子系统720、信息存储子系统730、监管管理子系统740以及系统性能评估子系统750。

本发明实施例中，区块链网络构建子系统710、数据格式定义子系统720、信息存储子系统730、监管管理子系统740以及系统性能评估子系统750可以分别用于实现图4所示实施例中的步骤S410、S420、S430、S440、S450。

下面参考图8，其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统800的结构示意图。图8示出的电子设备的计算机系统800仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，计算机系统800包括中央处理单元(CPU)801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

以下部件连接至I/O接口805：包括键盘、鼠标等的输入部分806；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分807；包括硬盘等的存储部分808；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器810上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。

特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)801执行时，执行本申请的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现如上述实施例中所述的基于区块链的数据处理方法。

例如，所述的电子设备可以实现如图1中所示的：步骤S110，将各员工的消费交易信息和发票信息上传至区块链；步骤S120，根据所述区块链中存储的各员工的消费交易信息和发票信息，获取各员工的消费频率和消费金额；步骤S130，根据各员工的消费频率和消费金额获得各员工的交叉验证权重；步骤S140，根据交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证。

又如，所述的电子设备可以实现如图2至图4所示的各个步骤。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本发明实施方式的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种基于区块链的数据处理方法，其特征在于，包括：

将各员工的消费交易信息和发票信息上传至区块链；

根据所述区块链中存储的各员工的消费交易信息和发票信息，获取各员工的消费频率和消费金额；

根据各员工的消费频率和消费金额获得各员工的交叉验证权重；

根据交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证。

2.根据权利要求1所述的基于区块链的数据处理方法，其特征在于，根据交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证，包括：

比对抽取的消费交易信息和发票信息是否一致；和/或

审查相应员工的发票信息是否存在重复票号或者连续票号。

3.根据权利要求2所述的基于区块链的数据处理方法，其特征在于，所述发票信息包括发票日期、发票金额、发票名称中的任意一种或者多种，所述消费交易信息包括交易时间、交易地点、交易金额、交易名称中的任意一种或者多种。

4.根据权利要求1所述的基于区块链的数据处理方法，其特征在于，采用以下公式计算各员工的交叉验证权重：

wi＝a1*Mi+a2*fi；

其中，i为大于等于1且小于等于n的正整数，n为员工数量；wi为第i个员工的交叉验证权重；Mi为第i个员工的消费金额；fi为第i个员工的消费频率；a1和a2为系数。

5.根据权利要求1所述的基于区块链的数据处理方法，其特征在于，根据交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证，包括：

对各员工的交叉验证权重进行归一化；

根据归一化后的交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证。

6.根据权利要求1所述的基于区块链的数据处理方法，其特征在于，还包括：

若各员工的消费交易信息通过公务信用卡上传至所述区块链，则根据所述公务信用卡的历史消费金额、历史消费时间和历史还款金额训练预测模型；

将所述公务信用卡的当前消费时间和当前消费金额输入至训练好的预测模型中，预测所述公务信用卡的下一次还款金额。

7.根据权利要求6所述的基于区块链的数据处理方法，其特征在于，所述预测模型为多元线性回归模型。

8.一种基于区块链的数据处理装置，其特征在于，包括：

信息存储模块，配置为将各员工的消费交易信息和发票信息上传至区块链；

消费信息获取模块，配置为根据所述区块链中存储的各员工的消费交易信息和发票信息，获取各员工的消费频率和消费金额；

验证概率获得模块，配置为根据各员工的消费频率和消费金额获得各员工的交叉验证权重；

交叉验证模块，配置为根据交叉验证权重随机抽取相应员工的消费交易信息和发票信息进行交叉验证。

9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于区块链的数据处理方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的基于区块链的数据处理方法。