CN111222955B - 一种基于区块链的供应商监管方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于区块链的供应商监管方法及系统，属于信息管理技术领域，包括获取供应商的基础数据和采购单位的评价信息，并将基础数据和评价信息在区块链上登记存证；从登记的上链数据中确定信用相关度较高影响因子，并设置影响因子对应的权重；通过因子加权平均的算法，计算出供应商的信用评价结果，并将评价结果登记上链。本发明结合准供应业务模式及区块链可信数据存证的供应商信用评价机制，实现供应商信用可信认证、信用动态评估，供应商信用信息参与节点共享。
Description
技术领域
本发明涉及信息管理技术领域，特别涉及一种基于区块链的供应商监管方法及系统。
背景技术
由于国网物资供应体系庞大、涉及面广、链条长，存在现有供应商信用评价体系侧重单向评价、缺少有效的反馈机制、源端信息追溯监管力度不足，造成供应链物资无法实现高效供应。
在物资供应链链条上资金流、信息流、实物流交互运行，协同难度极高，传统的依靠核心企业人工协调模式已经不能满足多元化、快速发展的物资需求。
核心企业虽然作为主导者存在于整个供应链管理体系中，但因其对于供应链上下游掌控范围有限，存在信息的不对称和不透明问题，还存在信息可能被作假和篡改的风险，核心企业的供应链管理向上下游延伸的难度大，对供应链上的资金流、信息流和实物流的完全的整合和监控也很难。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术存在的不足，实现供应商信用可信认证、信用动态评估。
为实现以上目的，本发明采用一种基于区块链的供应商监管方法，包括如下步骤：
获取供应商的基础数据和采购单位的评价信息，并将基础数据和评价信息在区块链上登记存证；
从登记的上链数据中确定信用相关度较高影响因子，并设置影响因子对应的权重；
通过因子加权平均的算法，计算出供应商的信用评价结果，并将评价结果登记上链。
进一步地，所述因子加权平均算法公式为：
其中，c为供应商信用值，fx为第x个相关因子的打分，wx为第x个相关因子的权重，n为累计评价次数。
进一步地，还包括对物资交易进行监管，具体为：
设置目标对象为核心节点、监管部门为监管节点以及被监管公司为子节点；
利用监管节点维护主链，利用子节点维护子链，主链记录全账本数据，子链记录部分账本数据；
利用监管节点监管子节点。
进一步地，还包括对所述上链数据按照组织机构关系和业务类型进行标识划分。
另一方面，采用一种基于区块链的供应商监管系统，包括业务层、区块链服务层、区块链层和网络层，网络层中布置有监管节点和子节点，区块链层中设置有数据存储库和因子加权平均算法；
区块链服务层用于将数据存储库中存储的数据登记上链，并将区块链上存储的数据解析成业务系统可以识别的格式，支持或驱动业务层执行；
业务层用于采用区块链技术，结合所述因子加权平均算法，对链上的数据进行供应商信用动态评价。
进一步地，所述数据存储库为缓存数据库，用于将业务流程中需要上链数据的关键索引字段与该数据在区块链账本文件中的位置关系存放在该缓存数据库中。
进一步地，所述区块链服务层包括外接口服务模块、数据访问控制模块、数据转义解析模块、数据上链服务模块和上链数据查询服务模块，其中：
数据上链服务模块采用信息上链数据模型将物资供需信息登记上链，该物资供需信息包括供应数据和需求数据；
息上链数据模型用于将业务流程中所有上链数据定义为一种物资资产，同时根据物资资产属性特点定义字段索引，并由区块链地址表示该资产在区块链上的位置。
进一步地，所述监管节点用于维护主链，该主链记录全账本数据；所述子节点用于维护子链，该子链记录部分账本数据，所述监管节点对所述子节点进行监控。
进一步地，所述业务层用于采用区块链技术，结合所述因子加权平均算法，对链上的数据进行供应商信用动态评价，包括：
从登记的上链数据中确定信用相关度较高影响因子，并设置影响因子对应的权重；
通过因子加权平均的算法，计算出供应商的信用评价结果，并将评价结果登记上链，所述因子加权平均算法公式为：
其中，c为供应商信用值，fx为第x个相关因子的打分，wx为第x个相关因子的权重，n为累计评价次数。
与现有技术相比，本发明存在以下技术效果：本发明结合准供应业务模式及区块链可信数据存证的供应商信用评价机制，实现供应商信用可信认证、信用动态评估，供应商信用信息参与节点共享。
附图说明
下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述：
图1是一种基于区块链的供应商监管方法的流程示意图；
图2是信息上链数据模型与存储结构关系示意图；
图3是供应商评价系统整体结构示意图。
具体实施方式
为了更进一步说明本发明的特征，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图。所附图仅供参考与说明之用，并非用来对本发明的保护范围加以限制。
如图1所示，本实施例公开了一种基于区块链的供应商监管方法，包括如下步骤S1-S3：
S1、获取供应商的基础数据和采购单位的评价信息，并将基础数据和评价信息在区块链上登记存证；
S2、从登记的上链数据中确定信用相关度较高影响因子，并设置影响因子对应的权重；
S3、通过因子加权平均的算法，计算出供应商的信用评价结果，并将评价结果登记上链。
需要说明的是，本实施例针对供应商评价过程的主观性和数据不对称问题，照常评价结果有失公允，因此结合区块链的可信机制和供应商评价指标体系，建立一种基于可信数据存证的动态供应商信用评价机制，设计信用相关度较高的多层次影响因子及权重，提出多维度动态评价方法，实现评价结果的及时反馈。
进一步地，所述因子加权平均算法公式为：
其中，c为供应商信用值，fx为第x个相关因子的打分，wx为第x个相关因子的权重，n为累计评价次数。
需要说明的是，首先基于大量的评价数据，得到c1值(真实的供应商评价值)，然后预设w1、w2、…wn的值，由于fn是已知的，所以可以通过公式，获取预估值；通过梯度下降算法，不断地使预估的c2收敛，使得c2值与c1越来越接近，直到的时候，即视为w1...wn为目标值。
进一步地，还包括对物资交易进行监管，具体为：
设置目标对象为核心节点、监管部门为监管节点以及被监管公司为子节点；
利用监管节点维护主链，利用子节点维护子链，主链记录全账本数据，子链记录部分账本数据；
利用监管节点监管子节点。
需要说明的是，本实施例以目标公司为核心节点，市公司作为子节点。省公司物资管理部门作为监管节点，依托区块链智能合约技术，实现物资监管的透明化、智能化、实时化，并根据区块链数据可追溯、不可篡改的特性实现监管数据溯源查询与跟踪。省公司监管节点具有最高监管级别，区块链全账本数据对省公司开放。市公司不具有监管权限，作为子节点维护部分账本数据，市公司可向上级申请成为监管节点，对本市物资交易进行实时监管。
进一步地，如图2所示，本实施例中还对所述上链数据按照组织机构关系和业务类型进行标识划分。市公司维护子链存在多子链数据交叉访问和越权访问的问题。因此可采用对上链数据按照组织机构关系和业务类型进行标识划分的方式，保证上链数据辨识度高，增加数据访问控制标识，以此来加强数据归属关系特性，保证数据在访问时能够容易控制。同时实现基于底层区块链的服务，通过该服务实现数据接口访问和跨内部子链数据访问管控。
如图3所示，本实施例公开了一种基于区块链的供应商监管系统，包括业务层、区块链服务层、区块链层和网络层，网络层中布置有监管节点和子节点，区块链层中设置有数据存储库和因子加权平均算法；
区块链服务层用于将数据存储库中存储的数据登记上链，并将区块链上存储的数据解析成业务系统可以识别的格式，支持或驱动业务层执行；
业务层用于采用区块链技术，结合所述因子加权平均算法，对链上的数据进行供应商信用动态评价。
其中，所述数据存储库为缓存数据库，用于将业务流程中需要上链数据的关键索引字段与该数据在区块链账本文件中的位置关系存放在该缓存数据库中。
进一步地，所述区块链服务层包括外接口服务模块、数据访问控制模块、数据转义解析模块、数据上链服务模块和上链数据查询服务模块，其中：
数据上链服务模块采用信息上链数据模型将物资供需信息登记上链，该物资供需信息包括供应数据和需求数据；
息上链数据模型用于将业务流程中所有上链数据定义为一种物资资产，同时根据物资资产属性特点定义字段索引，并由区块链地址表示该资产在区块链上的位置。
所述监管节点用于维护主链，该主链记录全账本数据；所述子节点用于维护子链，该子链记录部分账本数据，所述监管节点对所述子节点进行监控。
进一步地，所述业务层用于采用区块链技术，结合所述因子加权平均算法，对链上的数据进行供应商信用动态评价，包括：
从登记的上链数据中确定信用相关度较高影响因子，并设置影响因子对应的权重；
通过因子加权平均的算法，计算出供应商的信用评价结果，并将评价结果登记上链，所述因子加权平均算法公式为：
其中，c为供应商信用值，fx为第x个相关因子的打分，wx为第x个相关因子的权重，n为累计评价次数。
需要说明的是，本发明可以通过更加透明和准确的“端到端”跟踪改善供应链管理，可以对物理资产进行数字化处理，存证分散的、不可变的所有交易记录，从而可以跟踪目前可能需要数周时间才能获得的所有相关信息。通过区块链在国网物资交易追踪价值链监管应用模式，通过物资数据链上发布、物资信息可信存证，实现物资信息有效监管。另外可基于国网物资点对点精准供应业务模式及区块链可信数据存证的供应商信用评价机制，实现供应商信用可信认证、信用动态评估，供应商信用信息参与节点共享。通过区块链验证的数据，有助于提高公众对供应链数据的信任度、透明度的要求，也可以促进企业更加重视质量检查，在供应链中实施区块链解决方案的过程中需要相互合作，让所有区块链参与者共享的真实可信的数据。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于区块链的供应商监管方法，其特征在于，包括：
获取供应商的基础数据和采购单位的评价信息，并将基础数据和评价信息在区块链上登记存证；
从登记的上链数据中确定信用相关度较高影响因子，并设置影响因子对应的权重；
通过因子加权平均的算法，计算出供应商的信用评价结果，并将评价结果登记上链；
所述因子加权平均算法公式为：
其中，c为供应商信用值，fx为第x个相关因子的打分，wx为第x个相关因子的权重，n为累计评价次数；
wx的设定过程如下：
基于大量的评价数据，得到真实的供应商信用值c1；
预设wx的值，根据已知的fx，得到预估的供应商信用值c2；
通过梯度下降算法，不断地使预估的c2收敛，直至视为wx的目标值。
2.如权利要求1所述的基于区块链的供应商监管方法，其特征在于，还包括对物资交易进行监管，具体为：
设置目标对象为核心节点、监管部门为监管节点以及被监管公司为子节点；
利用监管节点维护主链，利用子节点维护子链，主链记录全账本数据，子链记录部分账本数据；
利用监管节点监管子节点。
3.如权利要求2所述的基于区块链的供应商监管方法，其特征在于，还包括对所述上链数据按照组织机构关系和业务类型进行标识划分。
4.一种基于区块链的供应商监管系统，其特征在于，包括业务层、区块链服务层、区块链层和网络层，网络层中布置有监管节点和子节点，区块链层中设置有数据存储库和因子加权平均算法；
区块链服务层用于将数据存储库中存储的数据登记上链，并将区块链上存储的数据解析成业务系统可以识别的格式，支持或驱动业务层执行；
业务层用于采用区块链技术，结合所述因子加权平均算法，对链上的数据进行供应商信用动态评价，具体为：
从登记的上链数据中确定信用相关度较高影响因子，并设置影响因子对应的权重；
通过因子加权平均的算法，计算出供应商的信用评价结果，并将评价结果登记上链，所述因子加权平均算法公式为：
其中，c为供应商信用值，fx为第x个相关因子的打分，wx为第x个相关因子的权重，n为累计评价次数；
wx的设定过程如下：
基于大量的评价数据，得到真实的供应商信用值c1；
预设wx的值，根据已知的fx，得到预估的供应商信用值c2；
通过梯度下降算法，不断地使预估的c2收敛，直至视为wx的目标值。
5.如权利要求4所述的基于区块链的供应商监管系统，其特征在于，所述数据存储库为缓存数据库，用于将业务流程中需要上链数据的关键索引字段与该数据在区块链账本文件中的位置关系存放在该缓存数据库中。
6.如权利要求4所述的基于区块链的供应商监管系统，其特征在于，所述区块链服务层包括外接口服务模块、数据访问控制模块、数据转义解析模块、数据上链服务模块和上链数据查询服务模块，其中：
数据上链服务模块采用信息上链数据模型将物资供需信息登记上链，该物资供需信息包括供应数据和需求数据；
息上链数据模型用于将业务流程中所有上链数据定义为一种物资资产，同时根据物资资产属性特点定义字段索引，并由区块链地址表示该资产在区块链上的位置。
7.如权利要求6所述的基于区块链的供应商监管系统，其特征在于，所述监管节点用于维护主链，该主链记录全账本数据；所述子节点用于维护子链，该子链记录部分账本数据，所述监管节点对所述子节点进行监控。
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| 区块链技术在供应链金融中的应用;朱兴雄;何清素;郭善琪;;中国流通经济;20180315(03);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111222955A (zh) | 2020-06-02 |
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