CN112907203B - 一种基于区块链的薪资计算系统 - Google Patents

一种基于区块链的薪资计算系统 Download PDF

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CN112907203B CN202110138432.9A CN202110138432A CN112907203B CN 112907203 B CN112907203 B CN 112907203B CN 202110138432 A CN202110138432 A CN 202110138432A CN 112907203 B CN112907203 B CN 112907203B
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Abstract

本发明公开了一种基于区块链的薪资计算系统,其中,人事节点用于获取并向员工节点发送员工信息;员工节点用于将接收到的员工信息进行广播;多个部门节点用于获取并广播他评信息;考勤模块用于生成并存储考勤信息;绩效模块用于生成绩效信息;报销模块用于生成报销信息;审核模块用于对接收到的所述员工信息、考勤信息、绩效信息和报销信息进行审核;财务节点用于响应于第四条件从区块链获取员工信息、考勤信息、绩效信息以及报销信息以生成薪资信息。本发明通过区块链技术,实现薪资组成的各项数据的分布式存储,避免集中汇集在财务部门,造成财务部门的存储压力大,并且通过区块链的信息不可篡改性,提高薪资生成的可靠性。

Description

一种基于区块链的薪资计算系统
技术领域
本发明涉及区块链信息共享技术领域,尤其涉及一种基于区块链的薪资计算系统。
背景技术
区块链是指用分布式数据库识别、传播和记载信息的智能化对等网络。区块链技术基于去中心化,用开源程序把密码学原理、时序数据和共识机制相结合,保障分布式数据库中各节点的连贯和持续,使信息能即时验证、可追溯、但难以篡改且无法屏蔽,使得区块链形成隐私性高、高效、安全的共享系统。
目前的薪资计算还停留在由员工向财务部门传递对应表单,财务部门再统一记录,并进行筛选计算的方式,其一,该方式重复填写、统一计算,导致效率低;其二,重复填写容易造成错误;其三,统一数据归口造成数据容易被篡改。因此,如何利用互联网技术,尤其是区块链技术,解决上述问题成为一个方向。
发明内容
本发明旨在提供一种基于区块链的薪资计算系统,以克服现有技术中存在的不足。
为解决上述技术问题,本发明的技术方案是:
一种基于区块链的薪资计算系统,包括人事节点、员工节点、财务节点、多个部门节点以及审核模块、考勤模块、绩效模块、报销模块;其中,
所述人事节点为企业人事部门的网络终端设备,用于获取并向所述员工节点发送员工信息,所述员工信息包括姓名、身份证号码、部门、职务、岗位、固定薪资、专项附加扣除信息以及考勤标识;
所述员工节点为员工个人的网络终端设备,用于将接收到的员工信息进行广播,以及用于获取并广播自评信息、申报信息和凭证信息;
所述多个部门节点用于获取并广播他评信息;
所述考勤模块用于生成并存储考勤信息,所述考勤模块响应于第一条件,广播所述考勤信息;
所述绩效模块用于根据所述自评信息和所述他评信息生成绩效信息,所述绩效模块响应于第二条件,广播所述绩效信息;
所述报销模块用于根据所述申报信息和所述凭证信息生成报销信息,所述报销模块响应于第三条件,广播所述报销信息;
所述审核模块用于对接收到的所述员工信息、考勤信息、绩效信息和报销信息进行审核,并将以上信息分别附带审核结果写入区块链;
所述财务节点为企业财务部分的网络终端设备,用于响应于第四条件从区块链获取所述员工信息、考勤信息、绩效信息以及报销信息,以生成薪资信息,并将所述薪资信息写入区块链。
本发明的一个较佳实施例中,所述审核模块包括标准审核单元和波动审核单元,所述员工信息和考勤信息经所述标准审核单元审核,所述绩效信息和报销信息经所述标准审核单元审核合格后进入波动审核单元审核,所述财务节点从区块链获取通过标准审核单元审核合格的所述员工信息、考勤信息、绩效信息以及报销信息。
本发明的一个较佳实施例中,所述考勤标识为人脸信息,并且所述考勤模块包括:
第一获取单元,用于获取第一图像,所述第一图像为在考勤时间内的特定环境的图像;
第二获取单元,用于获取带有时间戳的第二图像,所述第二图像为包含人脸以及特定环境的图像;
生成单元,用于当所述第二图像的时间戳在所述考勤时间内时,从所述第二图像中提取特征与所述第一图像、所述考勤标识进行匹配,当匹配成功时,生成考勤信息;
分析存储单元,用于比对预设时间内的所述考勤信息的条数与预设条数,当所述考勤信息的条数与预设条数一致时,存储所述考勤信息;当所述考勤信息的条数与预设条数不一致时,分别向所述员工节点和所述人事节点发送若干选择项,直至所述员工节点和所述人事节点返回的选择项相同或达到预设发送次数,存储所述考勤信息以及最后一次的所述人事节点发送的选择项。
本发明的一个较佳实施例中,响应于所述自评信息的哈希值和所述他评信息的哈希值一致,所述绩效模块生成绩效信息。
本发明的一个较佳实施例中,响应于所述申报信息的哈希值和所述凭证信息的哈希值一致,所述报销模块生成报销信息。
本发明的一个较佳实施例中,所述人事节点将所述员工信息中的姓名和身份证号码校验一致后向所述员工节点发送员工信息。
本发明的一个较佳实施例中,所述标准审核单元包括标准数据库,所述标准数据库中存储有预设固定薪资、预设考勤时间、预设绩效k以及预设报销额e,并且
Figure BDA0002927908520000041
其中,e′为基础报销额,K为实际绩效,g为绩效增长率占预设报销额的权重。
本发明的一个较佳实施例中,所述波动审核单元包括波动数据库,所述波动数据库中存储有历月绩效、同期平均绩效、上年度平均绩效、历月报销额、同期平均报销额、上年度平均报销额,以及部门历月绩效、同期平均绩效、上年度平均绩效、历月报销额、同期平均报销额、上年度平均报销额。
本发明的一个较佳实施例中,所述波动审核单元用于对所述绩效信息以及报销信息的波动范围进行检查,所述绩效信息以及报销信息为预测值的80%~90%,则合格;所述预测值为:
Figure BDA0002927908520000042
m+n=1;
且,
当1≤t≤3,at=60%-ωa1×|1-t|,bt=1-at-ct,ct=35%-ωc1×|1-t|,m=50%-ωm1×|1-t|;
当4≤t≤6,at=15%-ωa2×|4-t|,bt=60%-ωb2×|4-t|,ct=1-at-bt,m=40%-ωm2×|4-t|;
当t≥7,at=15%,bt=25%,ct=60%,m=30%;
其中,i为绩效信息或报销信息,zi为i项预测值,xi1为员工i项上月数据,
Figure BDA0002927908520000051
为员工i项同期平均数据,
Figure BDA0002927908520000052
为员工i项上年度平均数据,
Figure BDA0002927908520000053
为对应部门的i项上月平均数据,
Figure BDA0002927908520000054
为对应部门的i项同期平均数据,
Figure BDA0002927908520000055
为对应部门的i项上年度平均数据,同期平均数据指近三年度对应月份的平均数据,无三年为全部年度对应月份的平均数据,ω为对应权重在特定入职年限范围内的影响减小速率平均值,t为入职年限。
本发明的一个较佳实施例中,响应于所述报销信息的哈希值为新,所述报销模块广播所述报销信息。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明通过区块链技术,实现薪资组成的各项数据的分布式存储,避免集中汇集在财务部门,造成财务部门的存储压力大,并且通过区块链的信息不可篡改性,提高薪资生成的可靠性,进一步地,通过对各项数据的审核,进一步检查数据的真实性,避免填报端的错误输入,并进行追溯。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例,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。
图1为本发明的一种基于区块链的薪资计算系统的结构示意图。
具体地,10、人事节点;20、员工节点;30、部门节点;40、财务节点;50、审核模块;51、标准审核单元;52、波动审核单元;60、报销模块;70、绩效模块;80、考勤模块;81、第一获取单元;82、第二获取单元;83、生成单元;84、分析存储单元。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点,下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是,本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施,因此,本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
如图1所示,一种基于区块链的薪资计算系统,包括人事节点10、员工节点20、财务节点40、多个部门节点30以及审核模块、考勤模块80、绩效模块70、报销模块60。通过区块链技术,实现薪资组成的各项数据的分布式存储,避免集中汇集在财务部门,造成财务部门的存储压力大,并且通过区块链的信息不可篡改性,提高薪资生成的可靠性。
具体地,人事节点10为企业人事部门的网络终端设备,用于获取并向员工节点20发送员工信息。员工信息包括姓名、身份证号码、部门、职务、岗位、固定薪资、专项附加扣除信息以及考勤标识。考勤标识为与员工绑定的识别信息,例如,IC卡、指纹、人脸,但不限于此。本系统优选采用人脸信息,以避免代考勤等情况的出现。
员工节点20为员工个人的网络终端设备,用于将接收到的员工信息进行广播,以及用于获取并广播自评信息、申报信息和凭证信息。人事节点10上传的员工信息经过员工个人确认后,由员工节点20进行广播,避免信息的重复填写,二次确认提高信息的准确性,并最终经审核模块审核。
多个部门节点30用于获取并广播他评信息,他评信息即员工所属部门接收到其完成的工作成果。
考勤模块80用于生成并存储考勤信息。考勤模块80响应于第一条件,广播考勤信息。第一条件可以为时间,例如每月算薪日前n天,也可以为周期,例如一个月发送一次,也可以为指令,例如财务节点40在需要考勤信息时,向考勤模块80发送指令指示其广播考勤信息。
绩效模块70用于根据自评信息和他评信息生成绩效信息。优选地,响应于自评信息的哈希值和他评信息的哈希值一致,绩效模块70生成绩效信息。通过两者的哈希值相同,即员工个人对于其绩效填写以及其所属部门接收到的其工作成果一致,从而确保绩效信息的准确。绩效模块70响应于第二条件,广播绩效信息。同样地,第二条件可以为时间或周期或指令。
报销模块60用于根据申报信息和凭证信息生成报销信息。优选地,响应于申报信息的哈希值和凭证信息的哈希值一致,报销模块60生成报销信息。通过两者的哈希值相同,即员工个人填报的报销数据与其报销凭证对应,例如项目、金额与发票对应,从而确保报销信息的准确,同时在这一模块即确保报销有理有据,提高后续财务记账效率。报销模块60响应于第三条件,广播报销信息。进一步地,且响应于报销信息的哈希值为新,即未重复报销,报销模块60广播报销信息。同样地,第三条件可以为时间或周期或指令。
当第一条件、第二条件和第三条件为时间或周期时,三者的时间或周期不同,以避免数据传输拥堵,以及减轻审核模块的数据处理压力。
审核模块用于对接收到的员工信息、考勤信息、绩效信息和报销信息进行审核,并将以上信息分别附带审核结果写入区块链。
财务节点40为企业财务部分的网络终端设备,用于响应于第四条件从区块链获取员工信息、考勤信息、绩效信息以及报销信息以生成薪资信息,并将薪资信息写入区块链。同样地,第四条件可以为时间或周期或指令。
由于人员信息的有效性涉及到纳税人识别号(普通居民为身份证)的识别与认证,因此通常情况下要对人员进行二要素或三要素验证,以确保依法纳税的准确性。故人事节点10将员工信息中的姓名和身份证号码校验一致后向员工节点20发送员工信息。
具体地,人事节点10首先将身份证号码进行身份证基础校验,以确保待校验信息符合基本的身份证校验算法,比如非空、长度15位或18位以及身份证的数字验证算法和内在逻辑,可验证省份生日及校验码并符合GB11643-1999标准。基础校验合格后在企业数据库中校验,校验合格即姓名和身份证号码一致,若未合格,则在外部数据库中校验,直至合格。外部数据库可以采用创蓝253数据库或国政通数据库。由于人事部门会对于员工信息定期更新,因此,在其校验合格后即将数据存储在企业数据库中,后续在企业数据库中校验合格即可,避免外部数据库的收费,降低成本。
其中,考勤模块80包括第一获取单元81、第二获取单元82、生成单元83以及分析存储单元84。第一获取单元81用于获取第一图像,第一图像为在考勤时间内的特定环境图像。第二获取单元82用于获取带有时间戳的第二图像,第二图像为包含人脸的考勤环境图像。生成单元83用于当第二图像的时间戳在考勤时间内时,从第二图像中提取特征与第一图像、考勤标识进行匹配,当匹配成功时,生成考勤信息。
特定环境为考勤范围内的环境,以判断员工是否处于考勤范围,特定环境可以为公司内环境。同时优选根据考勤时间的不同在该特定环境内设置特定标识,例如在不同日期设置不同投影图形,获取考勤时间内的该特定环境图像,从而使得环境更具有识别特征以及与考勤时间的对应性。员工考勤时,上传与该特定环境的合影,通过对第二图像的时间戳判断,在考勤时间内,则进行下一步对特征的比对,当第二图像中的人脸信息与考勤标识匹配以及环境信息与第一图像匹配,则说明该员工考勤成功。
分析存储单元83用于比对预设时间内的考勤信息的条数与预设条数,当考勤信息的条数与预设条数一致时,存储考勤信息;当考勤信息的条数与预设条数不一致时,分别向员工节点20和人事节点10发送若干选择项,直至员工节点20和人事节点10返回的选择项相同或达到预设发送次数,存储考勤信息以及最后一次的人事节点发送的选择项。例如,预设时间为一天,预设条数为两条,在一天内,检测到两条考勤信息,符合预设条数,则存储,若只检测到一条考勤信息,则分别向员工节点20和人事节点10发送例如事假、年假、病假、出差、遗忘、缺勤等选择项,只有当员工节点20和人事节点10选择了同一选项后,即确认该条缺失的考勤信息的缺失原因,则存储;在到达预设发送条数后仍不能满足相同条件的,以人事节点发送的选择项为准进行存储。
审核模块包括标准审核单元51和波动审核单元52。员工信息以及考勤信息经标准审核单元51审核,绩效信息以及报销信息经标准审核单元51审核合格后进入波动审核单元52审核。
标准审核单元51包括标准数据库,标准数据库中存储有预设固定薪资、预设考勤时间、预设绩效k以及预设报销额e。员工信息中的固定薪资、报销信息中的报销额不大于对应项预设,考勤信息中的考勤时间、绩效信息中的绩效不小于对应项预设,则合格。不合格的信息将对应返回人事节点10、员工节点20、部门节点30以及考勤模块80进行分析修正,直至合格。财务节点优选获取的是通过标准审核单元审核合格的信息,以提高数据准确性。
同时,预设绩效k以及预设报销额e满足:
Figure BDA0002927908520000111
其中,e′为基础报销额,K为实际绩效,g为绩效增长率占预设报销额的权重,从而均衡员工绩效和报销额,提高支出费用的回报率,g范围为50%~100%,进一步提高员工工作积极性。
波动审核单元52包括波动数据库,波动数据库中存储有历月绩效、同期平均绩效、上年度平均绩效、历月报销额、同期平均报销额、上年度平均报销额,以及部门历月绩效、同期平均绩效、上年度平均绩效、历月报销额、同期平均报销额、上年度平均报销额。
波动审核单元52用于对绩效信息以及报销信息的波动范围进行检查,绩效信息以及报销信息为预测值的80%~90%,则合格。不合格的信息将返回人事节点10、员工节点20、部门节点30以及考勤模块80进行分析,以找出未通过原因,提高后续工作效率。
预测值为:
Figure BDA0002927908520000112
m+n=1
其中,i为绩效信息或报销信息,zi为i项预测值,xi1为员工i项上月数据,
Figure BDA0002927908520000113
为员工i项同期平均数据,
Figure BDA0002927908520000114
为员工i项上年度平均数据,
Figure BDA0002927908520000115
为对应部门的i项上月平均数据,
Figure BDA0002927908520000116
为对应部门的i项同期平均数据,
Figure BDA0002927908520000121
为对应部门的i项上年度平均数据,同期平均数据指近三年度对应月份的平均数据,无三年为全部年度对应月份的平均数据,ω为对应权重(即at、bt、ct)在特定入职年限范围内的影响减小速率平均值,由历史数据获得,t为入职年限,且满足下表:
Figure BDA0002927908520000122
一般而言,t取整数,入职即为第一年。
当波动数据库中存储的数据足够多时,可以计算出ωa1、ωa2、ωb2、ωc1、ωm1以及ωm2。选择与其同部门、同职务、同岗位的员工对应ω为新员工的ω初始值,并随着数据的增多,动态调整使其更符合该员工的成长规律。
员工各模块项的波动主要可以由员工个人历史数据以及所属部门的历史数据衡量,设定两者的权重和为1,以便于计算,m为个人历史数据的权重,n为部门历史数据的权重。部门历史数据由于数据积累多,具有普遍性,而员工个人历史数据受员工个人能力影响较大,具有特殊性,因此m≤n,同时,随着员工入职年限的增长,其数据在部门数据的整体统计中,逐渐与部门整体融合,因此部门历史数据的权重n进一步逐步增大,个人历史数据的权重m进一步逐步减小。
具体地,根据员工入职年限将员工工作周期分为0~3年度成长期,4~6年度平稳期,≥7年度成熟期,成长期时,个人数据增长幅度大,部门数据主要依靠以往历史数据,对该员工的预测有限,因此在这一时期,m略小于n,即m初始值为50%;平稳期时,个人数据趋于平稳,部门数据中也积累了一定量的个人数据,因此在这一时期,m初始值为40%;成熟期时,个人数据稳定并可能降低,部门数据中积累了大量个人数据,因此在这一时期,m基本稳定在30%左右,n的影响最大。
对于上月数据、同期平均数据以及上年度平均数据,三者权重同样受到员工入职年限影响。并且随入职年限的增加,员工个人数据逐步汇入部门数据中,为简化计算,在同一时间t内,员工上月数据与部门上月数据的权重相同,员工同期平均数据与部门同期平均数据的权重相同,员工上年度平均数据与部门上年度平均数据的权重相同。
以员工数据为例,成长期时,由于员工每月数据的增长具有连贯性,因此xi1对预测值的影响最大,at初始值为60%;其次,以年度为限更能体现成长期员工的增长,因此
Figure BDA0002927908520000131
对预测值的影响位列第二,ct初始值为35%;再次,成长期员工的历史数据量少,同期数据变化巨大,同期平均值不具有代表性,因此
Figure BDA0002927908520000132
对预测值的影响最小,bt为1-at-ct
平稳期时,员工历史数据量增多,同时该时期员工由于积累有限,更易受工作周期规律影响,例如旺季、淡季,同期平均值更能体现i项数据与工作周期规律,因此
Figure BDA0002927908520000133
对预测值的影响最大,bt为初始值为60%;其次,员工每月数据趋于平稳,因此xi1对预测值的影响较小,at初始值为15%;再次,员工能力得以充分体现,以年度为限更能体现数据规律,
Figure BDA0002927908520000141
为1-at-bt,对预测值的影响大于xi1且逐年增加。
成熟期,数据积累多,各项权重趋于稳定,年度数据平均值能够衡量员工整体规律,因此
Figure BDA0002927908520000142
对预测值的影响最大,ct为60%,其次,员工对应数据与工作周期规律已经呈现,因此
Figure BDA0002927908520000143
对预测值的影响位列第二,bt为25%,再次,员工每月数据稳定,因此xi1对预测值的影响最小,at为15%。
财务节点40对员工信息、考勤信息、绩效信息以及报销信息进行提取并匹配对应项目和数据。员工信息、考勤信息、绩效信息以及报销信息采用Excel表记录信息。财务节点40优选利用XSFReader将excel表转为xml文件然后利用SaxParse解析器进行解析获取excel中数据。
综上所述,本发明通过区块链技术,实现薪资组成的各项数据的分布式存储,避免集中汇集在财务部门,造成财务部门的存储压力大,并且通过区块链的信息不可篡改性,提高薪资生成的可靠性,进一步地,通过对各项数据的审核,进一步检查数据的真实性,避免填报端的错误输入。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于区块链的薪资计算系统,其特征在于,包括人事节点、员工节点、财务节点、多个部门节点以及审核模块、考勤模块、绩效模块、报销模块;其中,
所述人事节点为企业人事部门的网络终端设备,用于获取并向所述员工节点发送员工信息,所述员工信息包括姓名、身份证号码、部门、职务、岗位、固定薪资、专项附加扣除信息以及考勤标识;
所述员工节点为员工个人的网络终端设备,用于将接收到的员工信息进行广播,以及用于获取并广播自评信息、申报信息和凭证信息;
所述多个部门节点用于获取并广播他评信息;
所述考勤模块用于生成并存储考勤信息,所述考勤模块响应于第一条件,广播所述考勤信息;
所述绩效模块用于根据所述自评信息和所述他评信息生成绩效信息,所述绩效模块响应于第二条件,广播所述绩效信息,响应于所述自评信息的哈希值和所述他评信息的哈希值一致,所述绩效模块生成绩效信息;
所述报销模块用于根据所述申报信息和所述凭证信息生成报销信息,所述报销模块响应于第三条件,广播所述报销信息,响应于所述申报信息的哈希值和所述凭证信息的哈希值一致,所述报销模块生成报销信息;
所述审核模块用于对接收到的所述员工信息、考勤信息、绩效信息和报销信息进行审核,并将以上信息分别附带审核结果写入区块链,所述审核模块包括标准审核单元和波动审核单元,所述员工信息和考勤信息经所述标准审核单元审核,所述绩效信息和报销信息经所述标准审核单元审核合格后进入波动审核单元审核,所述财务节点从区块链获取通过标准审核单元审核合格的所述员工信息、考勤信息、绩效信息以及报销信息;
所述财务节点为企业财务部分的网络终端设备,用于响应于第四条件从区块链获取所述员工信息、考勤信息、绩效信息以及报销信息,以生成薪资信息,并将所述薪资信息写入区块链。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的薪资计算系统,其特征在于,所述考勤标识为人脸信息,并且所述考勤模块包括:
第一获取单元,用于获取第一图像,所述第一图像为在考勤时间内的特定环境的图像;
第二获取单元,用于获取带有时间戳的第二图像,所述第二图像为包含人脸以及特定环境的图像;
生成单元,用于当所述第二图像的时间戳在所述考勤时间内时,从所述第二图像中提取特征与所述第一图像、所述考勤标识进行匹配,当匹配成功时,生成考勤信息;
分析存储单元,用于比对预设时间内的所述考勤信息的条数与预设条数,当所述考勤信息的条数与预设条数一致时,存储所述考勤信息;当所述考勤信息的条数与预设条数不一致时,分别向所述员工节点和所述人事节点发送若干选择项,直至所述员工节点和所述人事节点返回的选择项相同或达到预设发送次数,存储所述考勤信息以及最后一次的所述人事节点发送的选择项。
3.根据权利要求1所述的基于区块链的薪资计算系统,其特征在于,所述人事节点将所述员工信息中的姓名和身份证号码校验一致后向所述员工节点发送员工信息。
4.根据权利要求1所述的基于区块链的薪资计算系统,其特征在于,所述标准审核单元包括标准数据库,所述标准数据库中存储有预设固定薪资、预设考勤时间、预设绩效k以及预设报销额e,并且
Figure FDA0003340222410000031
其中,e′为基础报销额,K为实际绩效,g为绩效增长率占预设报销额的权重。
5.根据权利要求1所述的基于区块链的薪资计算系统,其特征在于,所述波动审核单元包括波动数据库,所述波动数据库中存储有历月绩效、同期平均绩效、上年度平均绩效、历月报销额、同期平均报销额、上年度平均报销额,以及部门历月绩效、同期平均绩效、上年度平均绩效、历月报销额、同期平均报销额、上年度平均报销额。
6.根据权利要求1所述的基于区块链的薪资计算系统,其特征在于,所述波动审核单元用于对所述绩效信息以及报销信息的波动范围进行检查,所述绩效信息以及报销信息为预测值的80%~90%,则合格;所述预测值为:
Figure FDA0003340222410000032
m+n=1;
且,
当1≤t≤3,at=60%-ωa1×|1-t|,bt=1-at-ct,ct=35%-ωc1×|1-t|,m=50%-ωm1×|1-t|;
当4≤t≤6,at=15%-ωa2×|4-t|,bt=60%-ωb2×|4-t|,ct=1-at-bt,m=40%-ωm2×|4-t|;
当t≥7,at=15%,bt=25%,ct=60%,m=30%;
其中,i为绩效信息或报销信息,zi为i项预测值,xi1为员工i项上月数据,
Figure FDA0003340222410000041
为员工i项同期平均数据,
Figure FDA0003340222410000042
为员工i项上年度平均数据,
Figure FDA0003340222410000043
为对应部门的i项上月平均数据,
Figure FDA0003340222410000044
为对应部门的i项同期平均数据,
Figure FDA0003340222410000045
为对应部门的i项上年度平均数据,同期平均数据指近三年度对应月份的平均数据,无三年为全部年度对应月份的平均数据,ω为对应权重在特定入职年限范围内的影响减小速率平均值,t为入职年限。
7.根据权利要求1所述的基于区块链的薪资计算系统,其特征在于,响应于所述报销信息的哈希值为新,所述报销模块广播所述报销信息。
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