CN113344322A - 用于企业诚信度监控的大数据处理系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了用于企业诚信度监控的大数据处理系统及方法，通过政府机构信息、第三方机构信息、用户反馈信息、社会公众信息、员工诚信档案信息、供应商档案信息、企业ERP系统信息进行综合计算与建模，给每个企业一个量化的评价值，用于政府、客户、第三方机构、社会公众、员工等对企业诚信进行监督，达到提升企业诚信度的目的。本发明优点：(1)充分利用大数据，多方面的对企业诚信进行评估，客观且全面；(2)具备反馈机制，能不断完善评价模型，使评价结果更加准确；(3)具有加密和防篡改的功能，保证了信息的安全性、真实性、有效性和隐私性。
Description
技术领域
本发明涉及用于企业诚信度监控的大数据处理系统及方法。
背景技术
改革开放后，我国市场经济得到了快速发展，但发展中也存在很多问题，一些企业制售假冒伪劣、坑害消费者及合作伙伴，或者逃税漏税、污染环境等，为了提高企业诚信水平，各级政府多年来采用多种手段对企业诚信问题进行监管，为了奖励诚信、惩罚失信，各级政府部门主导了各种对企业的诚信评价、产品质量评价、重合同守信用评价等等，但是由于政府条块分割，对企业的诚信评价信息来源不够全面也不够整合，且主要来自企业外部，如商品质量抽检、税务检查、环境监测等均来自于企业外部的检查，企业内部的真实情况对于政府及社会公众成为一个黑箱，导致部分企业在制售假冒伪劣、违法失信时无所顾忌。
由于政府各职能部门多头管理，监管数据信息不共享，政府部门监管过程中可能存在对企业不诚信行为的包庇等腐败现象，造成监管的结果缺乏真实性；作为政府监管的补充，一些行业机构及社会公众组织也会参与到对企业诚信的监督过程中，但是其监管信息分散，没有进行整合，并且监管力度相对较小；消费者、用户等也是监管企业诚信的力量，消费者的投诉、电商平台中的消费者评价等，也都对企业的诚信监管起了一定的作用，但是由于消费者没有执法权，也缺少检测手段，获取诚信信息的渠道非常有限，导致群众力量难以发挥作用。
政府、第三方监管机构、用户、社会公众等对失信企业的惩罚方式、惩罚力度缺乏协同作用等原因，造成了全社会对企业诚信的奖惩机制漏洞较多，不能有效制约企业的失信行为，使得监管准确度偏低。
因此，现阶段的企业诚信度监控普遍存在如下问题：
(1)信息来源较为单一，不同渠道的企业诚信评价信息缺乏整合，导致评价体系较为单一，无法全面、客观反应出政府外的第三方检测机构、社会公众、员工等对企业诚信的评价；
(2)监管机构较为单一，缺乏对企业内部的监管；
(3)数据来源保密性不强，导致数据容易被恶意篡改，无法保证数据的安全性、真实性和有效性和隐私性；
(4)政府的单一主导企业诚信监管过程中，缺乏对政府的监督，容易发生腐败；
(5)评价规则库缺乏反馈与自动更新机制，易出现评价滞后现象，导致所获评价与企业实情差距大，准确性不高。
发明内容
为了解决了现有技术的不足，本发明提供了用于企业诚信度监控的大数据处理系统及方法，其具有对企业诚信度监控精准合理的优点。
用于企业诚信度监控的大数据处理系统，包括：政府机构服务器、第三方机构服务器、用户反馈服务器、社会公众服务器、员工诚信档案服务器、供应商档案服务器、企业ERP系统服务器、企业诚信档案服务器、诚信评价模型库服务器和客户端；
所述政府机构服务器、第三方机构服务器、用户反馈服务器、社会公众服务器、员工诚信档案服务器、供应商档案服务器将自身的评价结果和打分结果数据实时上传给企业诚信档案服务器进行存储；
所述企业ERP系统服务器设置在企业内部，由企业自行管理；用于记录企业自己的产品生产信息；所述产品生产信息，包括从产品原材料到产品成品各个生产阶段的企业员工档案数据和生产BOM文件；将产品生产信息用公钥进行加密，将加密后的文件上传到企业诚信档案服务器；同时，企业ERP系统服务器将产品生产信息形成摘要，用当前企业的私钥进行加密，加盖数字时间戳上传到公有云的区块链进行存储；
所述企业诚信档案服务器与客户端通信，所述客户端从企业诚信档案服务器获取待评价企业的诚信数据，对数据进行采集和清洗，然后对待评价企业进行企业类型匹配，再根据企业类型对应的企业诚信评价模型对企业进行诚信度评价，得出企业诚信度。
企业诚信档案服务器接收企业ERP系统服务器上传的产品生产信息后，根据企业员工档案数据中的员工名单在员工诚信档案服务器中找到企业对应每位员工的诚信档案及诚信评分，根据每个员工的诚信评分计算当前企业员工的平均诚信度，作为当前企业员工诚信度记录在企业诚信档案服务器中；根据生产BOM文件查询供应商的组织机构代码，根据供应商的组织机构在供应商档案服务器中找到当前企业对应的每个供应商的诚信评分，并计算出当前企业的供应商平均诚信度，作为企业的供应商诚信度记录在企业诚信档案服务器中。
所述企业诚信评价模型，存储在诚信评价模型库服务器中，且是实时更新的。
所述政府机构服务器，包括若干政府部门的服务器，每个部门的服务器记录自己部门在监管工作中获取的涉及到本部门管理业务的各个企业的诚信数据，并记录政府机构每个部门对每个企业诚信数据的打分情况；
例如：税务部门的服务器记录的是各企业的诚信纳税数据和税务部门对各企业诚信纳税情况的评价结果和打分结果。
所述第三方监管机构服务器，包括若干监管机构的服务器，每个监管机构的服务器记录监管机构在监管工作中获取的涉及到本监管机构监管的各个企业的诚信数据，并记录第三方监管机构根据企业诚信记录对每个企业的打分情况；
所述用户反馈服务器，用于接收用户上传的产品使用情况反馈信息，包括产品质量的评价结果、打分结果和打分凭证。
所述社会公众服务器用于记录社会公众根据自身对企业各个维度上的诚信状况进行打分的评价结果、打分结果和打分凭证。
所述员工诚信档案服务器，用于存储每个企业的员工诚信档案，所述员工诚信档案，包括员工当前所在企业的诚信档案和员工曾经所在企业的诚信档案；所述员工诚信档案用于记录员工曾经参与假冒伪劣生产的次数和在查处时认定各员工的责任主次，并记录根据员工诚信档案数据计算出的每个员工的诚信评分。
所述供应商档案服务器，是用于存储企业产品生产过程中的所有零部件的供应商的诚信状况和评价分数。
企业诚信档案服务器将每个员工和每个供应商的信息进行加密处理；
企业ERP系统服务器将每件商品的生产信息档案形成摘要，用企业的私钥进行加密，加盖数字时间戳上传到区块链进行存储。企业在摘要上传到区块链时因区块链本身具有数据时间戳的功能，所以也可以不用加盖数字时间戳。
企业ERP系统服务器将每件商品的生产信息档案形成摘要，用企业的私钥进行加密，是为了将来政府部门对企业诚信问题进行检查时，责令企业对ERP系统服务器中的每件产品的生产信息档案重新生成摘要，与其在区块链中备案的数据进行比对，如果不一致，则说明企业有篡改原始生产数据的可能性；在确认企业没有篡改原始生产数据的情况下，政府对企业生产过程中是否采用劣质原材料、是否偷工减料情况进行审查追溯，依此认定相关人员的责任。
所述企业诚信档案服务器，用于存储政府机构服务器、第三方机构服务器、用户反馈服务器、社会公众服务器、员工诚信档案服务器、供应商档案服务器上的打分评价和打分结果；
所述诚信评价模型库服务器，是存储企业的评价指标、评价指标的权重和根据不同类型企业所设定的各类型企业诚信评价模型。
所述评价指标的权重，通过各级指标利用层次分析法和专家打分法计算，指标权重会随着时间的变化，社会环境的变化等进行重新的判定。
所述企业诚信评价模型，是根据每个企业类型制定的符合企业类型特征的指标评价模型。
所述客户端，包括：数据采集模块、数据清洗模块、企业类型确定模块、评价模型匹配模块、评价模型建立模块、评价模型更新模块、数据查询展示模块和打分模块；
所述数据采集模块，用于采集政府机构服务器、第三方机构服务器、用户反馈服务器、社会公众服务器、员工诚信档案服务器、供应商档案服务器上的数据和诚信评价模型库服务器的数据；
所述数据清洗模块，用于清洗数据中的无关数据、重复数据或恶意差评数据；
所述企业类型确定模块，用于根据待评价企业的行业、地域、规模或所有制类型确定企业的类型；
所述评价模型建立模块，是指当诚信评价模型库服务器中不存在待评价企业类型能够匹配的评价指标模型时，就生成对应企业类型的评价指标模型；
所述评价模型匹配模块，是根据待评价企业的类型在企业诚信评价模型库中选择诚信评价模型；
所述评价模型更新模块，是指当现有的评价指标模型不再适用于当前类型的企业，就对诚信评价模型进行修改或更新；
所述打分模块，是通过企业对应的企业诚信评价模型、评价指标的权重、企业诚信档案服务器中对企业各个维度的打分记录的结果，对企业诚信进行综合评分；
所述数据查询展示模块，根据查询指令对企业诚信度和企业诚信的表现情况进行展示。
例如：显示某黑龙江省大型煤矿企业的综合诚信度、污染状况诚信度及污染评价、企业福利诚信度及其评价。
用于企业诚信度监控的大数据处理方法，包括：
步骤(1)：数据采集：采集政府机构服务器、第三方机构服务器、用户反馈服务器、社会公众服务器、员工诚信档案服务器、供应商档案服务器上的数据和诚信评价模型库服务器的数据；
步骤(2)：数据清洗，清洗数据中的无关数据、重复数据或恶意差评数据；
步骤(3)：企业类型确定：根据待评价企业的行业、地域、规模或所有制类型确定企业的类型；
步骤(4)：模型匹配；根据待评价企业的类型在企业诚信评价模型库中选择诚信评价模型；
步骤(5)：打分：通过企业诚信档案服务器记录的对企业各个维度的打分情况，对企业诚信进行评分；最后，对企业诚信打分情况进行数据展示。
所述步骤(4)的步骤为：
每一个企业类型都对应一个诚信评价模型，根据步骤(3)确定的企业类型选择诚信评价模型；在匹配过程中，判断已有的诚信评价模型是否需要更新，若需要更新则进入步骤(41)，若没有匹配的模型则进入步骤(42)，否则进入打分步骤；
步骤(41)：诚信评价模型更新，包括模型修改和模型升级，模型更新后重新进行模型匹配；模型修改：随着不断输入新的评价记录，根据新的评价记录修改评价指标；模型升级：启用新的模型作为原模型的升级版本；
步骤(42)：诚信评价模型搭建；人工筛选当前企业类型对应的评价指标，在诚信评价模型库中选择评价指标，根据诚信评价模型库中评价指标的权重进行评价指标权重的重新划分，形成新的诚信评价模型；模型搭建结束后，重新进行模型匹配；
在模型修改过程中，将模型修改的原因、模型修改的内容、模型修改的时间、模型修改的人员记录下来，以方便后续对模型的完善；
在模型升级过程中，要将模型升级的原因、原模型不再使用原因等情况记录下来，以方便后续对模型的完善；
诚信评价模型库中的指标有很多，但是在生成新诚信评价模型的时候所用的指标可能没有那么多，比如只选择了4个指标，在诚信评价模型库中指标的权重可能只有0.5％，0.5％，0.25％，0.75％，那么在新诚信评价模型中，指标的权重就应该是25％，25％，12.5％和37.5％；
根据各种客户的不同需求，从诚信评价结果集中抽取出适合用户需求的诚信信息，包括相关企业的诚信表现信息、诚信度，以及与企业相关的各级供应商的相关诚信信息，用户也可以追溯产品的重要原材料或零部件的厂家的诚信信息。客户可以通过多方面的了解企业的相关诚信信息，已达到对企业诚信经营的监管作用。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.信息来源广泛，利用员工的诚信档案、产品生产信息档案、用户反馈的信息、社会公众反馈信息、政府机构的监管信息、第三方机构的信息等多重信息对企业进行诚信评价，更具有全面性和权威性；
2.监管机制全面，本发明通过从企业内部、外部更多的渠道对企业诚信进行监管，取得更好的监管效果；
3.通过密钥加密和区块链的方式防止企业或其他部门篡改信息，保证了信息的安全性、真实性、有效性和隐私性；
4.通过对信息的防篡改功能，可以减少政府部门对企业不诚信行为的包庇现象，有效防止政府的腐败；
5.通动态更新企业的诚信评价机制，更及时的更新企业的诚信进评价的结果；
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1为本发明的硬件连接关系图；
图2为本发明的客户端内部功能模块示意图；
图3为本发明的方法流程图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
如图1所示，用于企业诚信度监控的大数据处理系统，包括：政府机构服务器、第三方机构服务器、用户反馈服务器、社会公众服务器、员工诚信档案服务器、供应商档案服务器、企业ERP系统服务器、企业诚信档案服务器、诚信评价模型库服务器和客户端；
所述政府机构服务器、第三方机构服务器、用户反馈服务器、社会公众服务器、员工诚信档案服务器、供应商档案服务器将自身的评价结果和打分结果数据内容实时上传给企业诚信档案服务器进行存储；
企业ERP系统服务器设置在企业内部，由企业自行管理；
所述企业诚信档案服务器与客户端通信，所述客户端从企业诚信档案服务器获取数据，对数据进行采集和清洗，然后对待评价企业进行企业类型匹配，再根据企业类型对应的企业诚信评价模型对企业进行诚信度评价，得出企业诚信度。
所述企业诚信评价模型是实时更新的。
所述政府机构服务器，包括若干政府部门的服务器，每个部门的服务器记录自己部门在监管工作中获取的涉及到本部门管理业务的企业诚信数据，并记录政府机构每个部门根据企业诚信数据的打分情况；
例如：税务部门的服务器记录的是各企业的诚信纳税数据和税务部门对各企业诚信纳税情况的评价结果和打分结果。
所述第三方监管机构服务器，包括若干监管机构的服务器，每个监管机构的服务器记录监管机构在监管工作中获取的涉及到本监管机构监管的企业诚信数据，并记录第三方监管机构根据企业诚信记录对企业的打分情况；
所述用户反馈服务器，用于用户通过客户端上传的产品使用情况反馈信息，包括产品质量的评价结果、打分结果和打分凭证。
所述社会公众服务器用于记录社会公众根据自身对企业各个维度上的诚信状况进行打分的评价结果、打分结果和打分凭证。
所述员工诚信档案服务器，用于存储每个企业的员工诚信档案，所述员工诚信档案，包括员工当前所在企业的诚信档案和员工曾经所在企业的诚信档案；所述员工诚信档案用于记录员工曾经参与假冒伪劣生产的次数和在查处时认定各员工的责任主次，并记录根据员工诚信档案数据计算出的每个员工的诚信评分。
所述供应商档案服务器，是用于存储企业产品生产过程中的所有零部件的供应商的诚信状况和评价分数。
所述企业ERP系统服务器，布设在企业内部，由企业自行监管，用于记录企业自己的产品生产信息；所述产品生产信息，包括从产品原材料到产品成品各个生产阶段，企业的员工档案数据和生产的BOM文件。
企业将ERP系统服务器中的生产信息档案里的员工名单和生产的BOM文件用诚信综合评价评价系统的公钥进行加密，将加密后的文件上传到企业诚信档案服务器；
企业诚信档案服务器接受数据后，根据员工名单在员工诚信档案服务器中找到企业对应每位员工的诚信档案及诚信评分，根据每个员工的诚信评分计算企业员工的平均诚信度，作为企业员工诚信度记录在诚信档案服务器中；根据BOM文件查询供应商的组织机构代码，根据供应商的组织机构在供应商档案服务器中找到每个企业对应的供应商的诚信评分，并计算出平均诚信度，作为企业的供应商诚信度记录在企业诚信档案服务器中；企业诚信档案服务器并不将每个员工和每个供应商的信息进行公开；
企业将每件商品的生产信息档案形成摘要，用企业的私钥进行加密，加盖数字时间戳上传到区块链进行存储；企业在摘要上传到区块链时因区块链本身具有数据时间戳的功能，所以也可以不用加盖数字时间戳。
以备将来政府部门对企业诚信问题进行检查时，责令企业对ERP系统服务器中的每件产品的生产信息档案重新生成摘要，与其在区块链中备案的数据进行比对，如果不一致，则说明企业有篡改原始生产数据的可能性；在确认企业没有篡改原始生产数据的情况下，政府可以对企业生产过程中是否采用了劣质原材料、是否偷工减料等情况进行审查追溯，也可以依此认定相关人员的责任。
所述企业诚信档案服务器，用于存储政府机构服务器、第三方机构服务器、用户反馈服务器、社会公众服务器、员工诚信档案服务器、供应商档案服务器上的打分评价和打分结果；
所述诚信评价模型库服务器，是存储企业的评价指标、评价指标的权重和根据不同类型企业所设定的各类型企业诚信评价模型。
如图2所示，所述客户端，包括：数据采集模块、数据清洗模块、企业类型确定模块、评价模型匹配模块、评价模型建立模块、评价模型更新模块、数据查询展示模块和打分模块；
所述客户端，包括：数据采集模块、数据清洗模块、企业类型确定模块、评价模型匹配模块、评价模型建立模块、评价模型更新模块、数据查询展示模块和打分模块；
所述数据采集模块，用于采集政府机构服务器、第三方机构服务器、用户反馈服务器、社会公众服务器、员工诚信档案服务器、供应商档案服务器上的数据和诚信评价模型库服务器的数据；
所述数据清洗模块，用于清洗数据中的无关数据、重复数据或恶意差评数据；
所述企业类型确定模块，用于根据待评价企业的行业、地域、规模、所有制类型四个方面确定企业的类型；
所述评价模型建立模块，是指当企业评价模型库中不存在待评价企业类型能够匹配的评价指标模型时，就生成一个对应待评价企业类型的评价指标模型；
所述评价模型匹配模块，是根据待评价企业的类型在企业诚信评价模型库中选择诚信评价模型；
所述评价模型更新模块，是指当现有的评价指标模型不再适用于当前类型的企业，就对诚信评价模型进行修改或更新；
所述打分模块，是通过企业对应的企业诚信评价模型、评价指标的权重、企业诚信档案服务器中对企业各个维度的打分记录的结果，对企业诚信进行综合评分；
所述数据查询展示模块，是根据客户根据自身需求在客户端对企业诚信度和企业诚信的表现情况等信息进行查询，查询结果在客户端进行显示的过程。
如图3所示，本发明包括如下步骤：
以下以食品生产企业为例，对系统步骤进行描述：
步骤1：工商局服务器将该企业合同履约率数据的评价结果和打分结果上传到企业诚信档案服务器；质量检测局服务器将该企业产品质量、生产技术水平、质量检验水平、虚假广告的评价结果和打分结果上传到企业诚信档案服务器；银行服务器将该企业授信状况的评价结果和打分结果上传到企业诚信档案服务器；国税局、地税局服务器将该企业的依法照章纳税、纳税增长率的评价结果和打分结果上传到企业诚信档案服务器，经信委服务器将企业的财务状况的评价结果和打分结果上传到企业诚信档案服务器；社会保障局服务器企业与员工依法签订劳动合同状况的评价结果和打分结果上传到企业诚信档案服务器；用户反馈服务器将每个用户对该企业的产品质量评价结果和打分结果上传到企业诚信档案服务器；同时企业诚信档案服务器根据企业上传的员工名单、供应商名单分别在员工诚信档案服务器、供应商档案服务器中找到每个员工和供应商的诚信评分。根据实际情可以有更多的服务器上传对该企业的评价结果的打分结果。
步骤2：对企业诚信档案服务器里面的原始数据进行清理，将无关的数据删除。某些人对于几乎所有的商家打分都偏低，有些人则对几乎所有商家打分都偏高，需要对这些数据进行删除；还有的人故意对某些商家进行恶评，可能一边又多次差评，一边又多次购买，这些情况，系统将会将之视为异常，有恶意差评倾向，而自动清除掉。
步骤3:根据该食品生产企业的具体行业、所在地域、规模、所有制类型确定该企业的类型；比如该企业类型为内蒙古民营中小型牛奶制造企业。
步骤4：模型匹配
根据该食品生产企业的类型在诚信评价模型库服务器匹配是否由该类型企业的指标评价模型，如果有，就进行模型匹配，如果没有，就根据企业类型人工在指标库中勾选评价指标，可以勾选企业合同履约率指标、企业产品质量指标、生产技术水平指标、质量检验水平指标、虚假广告指标、授信状况指标、依法照章纳税指标、纳税增长率指标、财务状况指标、企业与员工依法签订劳动合同状况指标等指标形成评价模型。该模型在初步建立过程可能是不完善的，根据其他同类型企业数据的各种数据的不断录入，可能会发现有些数据无法归入到任意指标中，这就要求模型要进行更改，或者模型升级。
步骤5：计算得分
根据食品生产企业的模型中各指标的权重、各个服务器对其各个指标的打分结果，得出总的得分，并将结果记录在客户端，以便客户的查询。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.用于企业诚信度监控的大数据处理系统，其特征是，包括：政府机构服务器、第三方机构服务器、用户反馈服务器、社会公众服务器、员工诚信档案服务器、供应商档案服务器、企业ERP系统服务器、企业诚信档案服务器、诚信评价模型库服务器和客户端；
所述政府机构服务器、第三方机构服务器、用户反馈服务器、社会公众服务器、员工诚信档案服务器、供应商档案服务器将自身的评价结果和打分结果数据实时上传给企业诚信档案服务器进行存储；
所述企业ERP系统服务器设置在企业内部，由企业自行管理；用于记录企业自己的产品生产信息；所述产品生产信息，包括从产品原材料到产品成品各个生产阶段的企业员工档案数据和生产BOM文件；将产品生产信息用公钥进行加密，将加密后的文件上传到企业诚信档案服务器；同时，企业ERP系统服务器将产品生产信息形成摘要，用当前企业的私钥进行加密，加盖数字时间戳上传到公有云的区块链进行存储；
所述企业诚信档案服务器与客户端通信，所述客户端从企业诚信档案服务器获取待评价企业的诚信数据，对数据进行采集和清洗，然后对待评价企业进行企业类型匹配，再根据企业类型对应的企业诚信评价模型对企业进行诚信度评价，得出企业诚信度。
2.如权利要求1所述的用于企业诚信度监控的大数据处理系统，其特征是，企业诚信档案服务器接收企业ERP系统服务器上传的产品生产信息后，根据企业员工档案数据中的员工名单在员工诚信档案服务器中找到企业对应每位员工的诚信档案及诚信评分，根据每个员工的诚信评分计算当前企业员工的平均诚信度，作为当前企业员工诚信度记录在企业诚信档案服务器中；根据生产BOM文件查询供应商的组织机构代码，根据供应商的组织机构在供应商档案服务器中找到当前企业对应的每个供应商的诚信评分，并计算出当前企业的供应商平均诚信度，作为企业的供应商诚信度记录在企业诚信档案服务器中。
3.如权利要求1所述的用于企业诚信度监控的大数据处理系统，其特征是，
所述政府机构服务器，包括若干政府部门的服务器，每个部门的服务器记录自己部门在监管工作中获取的涉及到本部门管理业务的各个企业的诚信数据，并记录政府机构每个部门对每个企业诚信数据的打分情况；
所述第三方监管机构服务器，包括若干监管机构的服务器，每个监管机构的服务器记录监管机构在监管工作中获取的涉及到本监管机构监管的各个企业的诚信数据，并记录第三方监管机构根据企业诚信记录对每个企业的打分情况。
4.如权利要求1所述的用于企业诚信度监控的大数据处理系统，其特征是，
所述用户反馈服务器，用于接收用户上传的产品使用情况反馈信息，包括产品质量的评价结果、打分结果和打分凭证；
所述社会公众服务器用于记录社会公众根据自身对企业各个维度上的诚信状况进行打分的评价结果、打分结果和打分凭证。
5.如权利要求1所述的用于企业诚信度监控的大数据处理系统，其特征是，
所述员工诚信档案服务器，用于存储每个企业的员工诚信档案，所述员工诚信档案，包括员工当前所在企业的诚信档案和员工曾经所在企业的诚信档案；所述员工诚信档案用于记录员工曾经参与假冒伪劣生产的次数和在查处时认定各员工的责任主次，并记录根据员工诚信档案数据计算出的每个员工的诚信评分；
所述供应商档案服务器，是用于存储企业产品生产过程中的所有零部件的供应商的诚信状况和评价分数。
6.如权利要求1所述的用于企业诚信度监控的大数据处理系统，其特征是，
企业ERP系统服务器将每件商品的生产信息档案形成摘要，用企业的私钥进行加密，是为了将来政府部门对企业诚信问题进行检查时，责令企业对ERP系统服务器中的每件产品的生产信息档案重新生成摘要，与其在区块链中备案的数据进行比对，如果不一致，则说明企业有篡改原始生产数据的可能性；在确认企业没有篡改原始生产数据的情况下，政府对企业生产过程中是否采用劣质原材料、是否偷工减料情况进行审查追溯，依此认定相关人员的责任。
7.如权利要求1所述的用于企业诚信度监控的大数据处理系统，其特征是，
所述企业诚信档案服务器，用于存储政府机构服务器、第三方机构服务器、用户反馈服务器、社会公众服务器、员工诚信档案服务器、供应商档案服务器上的打分评价和打分结果；
所述诚信评价模型库服务器，是存储企业的评价指标、评价指标的权重和根据不同类型企业所设定的各类型企业诚信评价模型；
所述评价指标的权重，通过各级指标利用层次分析法和专家打分法计算，指标权重会随着时间的变化，社会环境的变化等进行重新的判定；
所述企业诚信评价模型，是根据每个企业类型制定的符合企业类型特征的指标评价模型。
8.如权利要求1所述的用于企业诚信度监控的大数据处理系统，其特征是，
所述客户端，包括：数据采集模块、数据清洗模块、企业类型确定模块、评价模型匹配模块、评价模型建立模块、评价模型更新模块、数据查询展示模块和打分模块；
所述数据采集模块，用于采集政府机构服务器、第三方机构服务器、用户反馈服务器、社会公众服务器、员工诚信档案服务器、供应商档案服务器上的数据和诚信评价模型库服务器的数据；
所述数据清洗模块，用于清洗数据中的无关数据、重复数据或恶意差评数据；
所述企业类型确定模块，用于根据待评价企业的行业、地域、规模或所有制类型确定企业的类型；
所述评价模型建立模块，是指当诚信评价模型库服务器中不存在待评价企业类型能够匹配的评价指标模型时，就生成对应企业类型的评价指标模型；
所述评价模型匹配模块，是根据待评价企业的类型在企业诚信评价模型库中选择诚信评价模型；
所述评价模型更新模块，是指当现有的评价指标模型不再适用于当前类型的企业，就对诚信评价模型进行修改或更新；
所述打分模块，是通过企业对应的企业诚信评价模型、评价指标的权重、企业诚信档案服务器中对企业各个维度的打分记录的结果，对企业诚信进行综合评分；
所述数据查询展示模块，根据查询指令对企业诚信度和企业诚信的表现情况进行展示。
9.用于企业诚信度监控的大数据处理方法，其特征是，包括：
步骤(1)：数据采集：采集政府机构服务器、第三方机构服务器、用户反馈服务器、社会公众服务器、员工诚信档案服务器、供应商档案服务器上的数据和诚信评价模型库服务器的数据；
步骤(2)：数据清洗，清洗数据中的无关数据、重复数据或恶意差评数据；
步骤(3)：企业类型确定：根据待评价企业的行业、地域、规模或所有制类型确定企业的类型；
步骤(4)：模型匹配；根据待评价企业的类型在企业诚信评价模型库中选择诚信评价模型；
步骤(5)：打分：通过企业诚信档案服务器记录的对企业各个维度的打分情况，对企业诚信进行评分；最后，对企业诚信打分情况进行数据展示。
10.如权利要求9所述的方法，其特征是，所述步骤(4)的步骤为：
每一个企业类型都对应一个诚信评价模型，根据步骤(3)确定的企业类型选择诚信评价模型；在匹配过程中，判断已有的诚信评价模型是否需要更新，若需要更新则进入步骤(41)，若没有匹配的模型则进入步骤(42)，否则进入打分步骤；
步骤(41)：诚信评价模型更新，包括模型修改和模型升级，模型更新后重新进行模型匹配；模型修改：随着不断输入新的评价记录，根据新的评价记录修改评价指标；模型升级：启用新的模型作为原模型的升级版本；
步骤(42)：诚信评价模型搭建；人工筛选当前企业类型对应的评价指标，在诚信评价模型库中选择评价指标，根据诚信评价模型库中评价指标的权重进行评价指标权重的重新划分，形成新的诚信评价模型；模型搭建结束后，重新进行模型匹配。
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN116664153A (zh) * | 2023-07-28 | 2023-08-29 | 中国(上海)宝玉石交易中心有限公司 | 宝玉石企业诚信信息的监管方法及装置 |
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| CN107122887A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-09-01 | 西北工业大学 | 多维工业企业诚信评价方法 |
| CN109559206A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-04-02 | 深圳市中电数通智慧安全科技股份有限公司 | 一种区域企业诚信评价方法、装置及终端设备 |
| CN112330443A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-02-05 | 常州政务大数据有限公司 | 一种基于区块链的公共信用信息系统 |
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2021
- 2021-04-27 CN CN202110461651.0A patent/CN113344322A/zh active Pending
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