CN113646795A - 信用分析支援方法、信用分析支援系统以及节点 - Google Patents

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Abstract

本发明在信用分析支援系统(10)中，构成为规定交易的当事人的节点(100)执行如下处理：从分布式账本(110)中的规定的业务数据中提取该交易中的交易对象的评价信息的处理；从所述分布式账本(110)中的规定业务数据中提取规定的外部机构关于所述交易对象判定出的评价结果的处理；以及将所述评价信息和所述评价结果应用于预先确定的规定规则，生成所述交易对象的信用信息的处理。

Description

信用分析支援方法、信用分析支援系统以及节点
技术领域
本发明涉及信用分析支援方法、信用分析支援系统以及节点。
背景技术
在企业集团内形成伴随购买等的商流的、所谓的序列型供应链随着经济的全球化而衰退。另一方面，在制造、服务的现场，数据篡改等、使商流中的来自利害关系者、一般消费者的信赖丧失的事件频发。
因此，在可以包含具有各种背景的参加者的供应链中，还存在对该参加者们的信用进行判断，担保该供应链中的交易以及产品等的可靠性的活动。
作为与这样的信用判断相关的现有技术，例如，提出了商业交易授信系统(参照专利文献1)等，该商业交易授信系统在构建于计算机网络上的站点上企业和企业根据实时的授信判断来实现商业交易，其特征在于，管理所述站点的计算机具有：交易者认证单元，其针对在所述站点上的商业交易中作为卖主或买主想要新参与的人输入的参加条件的数据，使所述计算机让审查机构对参加条件进行判断，在满足了参加的条件的情况下使所述计算机认证为交易者；等级设定单元，其是使所述计算机根据与接受了所述认证的交易者相关的、包含资本金、营业额及商业史中的至少一个的规定的企业数据来设定所述交易者的等级的等级设定单元，其特征在于，所述企业数据是从通过Web站点爬取而收集到的数据中，以规定的得分方式进行合计，通过判别单元(3960)判别是否是企业信息，提取企业信息，将其结果输出给中继文件(3970)，并基于从经由该中继文件(3970)而储存在企业信息数据库(30)中的数据中提取出的企业信息而成的；交易限额设定单元，其根据由该等级设定单元设定的等级使所述计算机设定所述交易者的所述商业交易的交易限额；倒闭概率评价单元，其根据所述设定出的等级来计算授信目标企业的倒闭概率；商业交易限制单元，其在所述商业交易的金额超过该商业交易的卖主或买主的所述交易限额的情况下，使所述计算机限制所述商业交易，其特征在于，在超过所述交易限额的情况下向卖主或买主发出警告，或者使商业交易停止；交易数据管理单元，其是针对接受了所述认证的交易者使所述计算机对与在所述站点上的过去的交易相关的规定的交易数据进行管理，其特征在于，在决定所述等级时，参照通过该交易数据管理单元管理的所述交易数据，进行按照规定的条件设定等级的判断；以及手续费率评价单元，其将所述计算出的倒闭概率、授信目标企业的资本成本率、授信目标企业的经费率之和设定为最低必要手续费率，所述交易数据的特征在于，包含与在所述商业交易中是否存在某种投诉相关的针对所述交易者的投诉信息、交易者的倒闭信息、交易者参与的拒付票据相关的信息、最低必要手续费率、交易者参与的抵押相关的信息、针对有无某种表示经营的恶化的征兆的与所述交易者相关的不安信息中的至少1个信息，所述得分方式的特征在于，在存在特定的项目指示符的情况下，按项目确定特定项而相加，在超过了规定的阈值的情况下判断为是企业信息的页面，通过使用所述中继文件(3970)，能够始终进行基于新鲜的企业信息的授信管理。
另外，还提出了经由网络与利用者终端连接的授信系统中的授信方法(参照专利文献2)等，其特征在于，该授信方法具有：从利用者终端接收包含信用判定的条件的委托信息的委托信息接收阶段；通过所述委托信息，从预先储存有信用信息的信用信息数据库中提取信用信息的信用信息提取阶段；通过所述委托信息和所述提取出的信用信息进行信用度的判定的信用判定阶段；以及将在信用判定阶段得到的结果作为授信信息发送给利用者终端的授信信息发送阶段。
并且，还提出了信息处理装置(参照专利文献3)等，该信息处理装置具有：存储部，其存储EDI系统中的各电子商业交易的EDI数据；以及运算部，其执行如下处理：从所述存储部读出与各企业相关的EDI数据，将该读出的与规定企业相关的EDI数据的信息应用于预先保持的评价函数中，确定作为交易对象的所述规定企业的评价指标，将该评价指标的信息输出给规定装置。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2012-168984号公报
专利文献2：日本特开2002-157422号公报
专利文献3：日本特开2014-115721号公报
发明内容
发明要解决的课题
然而，因供应链中的参加者间的立场的不同，这样的信用相关的信息(以下，信用信息)的利用范围不同。例如，符合如下状况：买方能够利用供应商的信用信息，但供应商无法利用买方的信用信息。
该情况下，由于信用信息的利用方式单方面无法相互参照，另外，信用分析方法也容易偏向买方侧的立场，由此，还可能存在信用信息自身的验证不足。即，该信用信息的可靠性也容易动摇。这样的问题点在进行信用分析时，如果不考虑供应链中的参加者的层级结构，则进一步增大。
因此，本发明的目的在于提供一种能够高效且广泛地利用供应链参加者的精度良好的信用信息的技术。
用于解决课题的手段
解决上述课题的本发明的信用分析支援方法的特征在于，在分别将伴随供应链中的交易的规定的业务数据保持在分布式账本中的多个节点所构成的系统中，规定交易的当事人的节点执行如下处理：从分布式账本中的规定的业务数据中提取该交易中的交易对象的评价信息的处理；从所述分布式账本中的规定业务数据中提取规定的外部机构关于所述交易对象判定出的评价结果的处理；以及将所述评价信息和所述评价结果应用于预先确定的规定规则，生成所述交易对象的信用信息的处理。
另外，本发明的信用分析支援系统是分别将伴随着供应链中的交易的规定的业务数据保持在分布式账本中的多个节点所构成的系统，其特征在于，规定交易的当事人的节点执行如下处理：从分布式账本中的规定的业务数据中提取该交易中的交易对象的评价信息的处理；从所述分布式账本中的规定业务数据中提取规定的外部机构关于所述交易对象判定出的评价结果的处理；以及将所述评价信息和所述评价结果应用于预先确定的规定规则，生成所述交易对象的信用信息的处理。
另外，本发明的节点是将伴随着供应链中的交易的规定的业务数据保持在分布式账本中，构成分布式账本系统的节点，其特征在于，具有运算装置，所述运算装置执行如下处理：从分布式账本中的规定的业务数据中提取规定交易中的交易对象的评价信息的处理；从所述分布式账本中的规定业务数据中提取规定的外部机构关于所述交易对象判定出的评价结果的处理；以及将所述评价信息和所述评价结果应用于预先确定的规定规则，生成所述交易对象的信用信息的处理。
发明效果
根据本发明，能够高效且广泛地利用供应链参加者的精度良好的信用信息。
附图说明
图1是包含本实施方式的信用分析支援系统的网络结构图。
图2是表示本实施方式中的节点的硬件结构例的图。
图3是表示本实施方式中的区块链的结构例的图。
图4是表示本实施方式的受订订购数据(业务)的数据结构例的图。
图5是表示本实施方式的结算数据(业务)的数据结构例的图。
图6是表示本实施方式的交易对象评价数据(业务)的数据结构例的图。
图7是表示本实施方式的信用计算结果数据(业务)的数据结构例的图。
图8是表示本实施方式的物流数据(业务)的数据结构例的图。
图9是表示本实施方式中的信用分析支援方法的流程例1的图。
图10是表示本实施方式中的信用分析支援方法的流程例2的图。
图11是表示本实施方式中的信用分析支援方法的流程例3的图。
图12是表示本实施方式中的信用分析支援方法的流程例4的图。
图13是表示本实施方式中的信用分析支援方法的流程例5的图。
图14是表示本实施方式中的信用分析支援方法的流程例6的图。
图15是表示本实施方式中的画面例1的图。
图16是表示本实施方式中的画面例2的图。
具体实施方式
---网络结构---
以下，使用附图对本发明的实施方式进行详细说明。图1是包含本实施方式的信用分析支援系统10的网络结构图。图1所示的信用分析支援系统10是能够高效且广泛地利用供应链参加者的精度良好的信用信息的计算机系统。
本实施方式中的信用分析支援系统10例如通过经由P2P网络1以能够相互通信的方式连结的节点100构成。该节点构成分布式账本系统。即，本实施方式的信用分析支援系统10构成分布式账本系统。
在分布式账本系统中，在P2P网络1上，由被称为次要的节点执行与交易数据即业务数据相关的正当性的判定，通过计算被称为工作量证明的特定的哈希值的作业来进行确定处理。这样确定并共识形成的业务数据汇总为1个区块，记载在被称为区块链的分布式账本中。该分布式账本均等地设置在各节点，在节点间保持分布式账本的同步。
此外，在上述中，作为与业务数据相关的正当性判定的一例，列举出基于工作量证明的确定处理，但本实施方式的信用分析支援系统10所采用的方法不限于此。
上述的P2P网络1例如与因特网、LAN等适当的网络5连接，各节点100能够通过这些网络1、5与客户终端150进行数据通信。
该客户终端150为执行如下处理的终端：经由P2P网络1以及网络5访问节点100中的规定的API111，从该节点100获得例如信用信息(关于买方、供应商而生成的信息)，将其显示于显示器等的处理、和接受来自利用客户终端150的买方、供应商、或者金融机构、外部机构的负责人等的输入(例：作为信用信息的确认对象的买方、供应商的指定、以及评价信息、评价结果的输入)，发布给相当于上位装置的节点100的处理。
此外，在本实施方式的网络结构中，如图1所示，作为节点100，例示了买方节点200、供应商节点300、认证机构节点400以及金融机构节点500这4种节点。此外，在统称这些单独的节点200～500的情况下，记载为节点100(以下相同)。
当然，并不限定于这样的节点的种类、数量。只要是供应链中的相关人员的节点、或者从这样的相关人员受理信息提供的各种人的节点，都能够设想。
上述节点100中的、买方节点200是供应链中的买方运用的节点，是分布式账本节点。但是，该买方当然也可以成为供应商。这一点对于作为供应商节点300的运用者的供应商也是一样。
买方节点200伴随供应链中的该买方进行的与供应商的订购交易，发行与该交易相关的业务数据，在分布式账本系统中在经过了共识形成后储存在自身的分布式账本110中。
供应商节点300是供应链中的供应商运用的节点，是分布式账本节点。
供应商节点300伴随供应链中的该供应商进行的与买方的订单交易，发行与该交易相关的业务数据，在分布式账本系统中在经过了共识形成后储存在自身的分布式账本110中。
另外，认证机构节点400是ISO等认证机构(外部机构)运用的节点，是分布式账本节点。认证机构是针对在供应链的交易中流通的产品、服务的品质、水平等规定的标准的管理机构。
上述的认证机构关于买方、供应商进行针对上述的标准的适合性审查。因此，认证机构节点400发行包含适合性审查的结果(外部机构的评价结果)的业务数据，在分布式账本系统中在经过了共识形成后储存在自身的分布式账本110中。
另外，金融机构节点500是银行等金融机构运用的节点，是分布式账本节点。这样的金融机构针对上述买方、供应商应用供应链中的交易涉及的如融资、结算这样的金融服务。因此，该金融机构保持与买方、供应商中的财务状况相关的信息。
因此，金融机构节点500发行包含买方、供应商中的针对贷款的如还款状况、有无结算的延迟这样的财务状况的评价结果在内的业务数据，在分布式账本系统中在经过了共识形成后储存在自身的分布式账本110中。
此外，如图1所例示那样，供应链中的供应商大多呈层级结构。该层级结构符合直接受理来自买方的订购的一级供应商、调配该一级供应商在该订购中所涉及的产品制造所需的部件的二级供应商、以及调配该二级供应商在上述部件制造中所需的原材料的三级供应商这样的结构。作为层级结构的深度，在此对3层(一级～三级)的情况进行了说明，但当然不限于此。
此外，最近，提出了以上述区块链技术为基础的各种派生技术，持续发展。作为现状的区块链的主要特征，可列举有：(1)在区块链网络上的参加者间的交易中，通过(任意或特定的)参加者而非中央集权机构的共识形成或承认来确定交易；(2)将多个业务数据汇总为区块，成串地记录在分布式账本中，对连续的区块实施哈希计算，由此不能实质上实施篡改；(3)参加者全员共享同一账本数据(分布式账本)，由此能够确认参加者全员的交易。
根据以上的特征，区块链技术作为进行能够信赖的数据的管理/共享、基于契约的交易的执行/管理的机制，研究在金融领域、IoT(Internet of Thing)等广泛的领域中的应用。通过使用提供这样的区块链的基盘(以下，区块链基盘)，即使没有中央集权机构的管理，也能够在多个主体间进行信息共享、交易(例如，与特定业界的联盟、供应链有关的多个企业等)。
另外，区块链产生了不仅能够应用于比特币那样的单纯的虚拟货币的交易，还能够应用于复杂的交易条件、多样的应用的机制，在区块链中，不仅能够管理(交易)数据，还能够管理逻辑。该逻辑被称为智能合约。
在具有上述的智能合约的执行功能的区块链基盘中，管理智能合约本身和针对智能合约的输入数据。若容易理解地进行说明，则智能合约本身是(多个)函数那样的智能合约。并且，输入数据是如调用的智能合约以及函数名、赋予函数的自变量那样的输入数据。如果使用智能合约的执行功能，则能够按照预先定义的合约来执行交易。
在此，在区块链中附加签名而成串地对智能合约及其输入数据进行管理。因此，通过具有具备智能合约执行功能的区块链基盘，数据和逻辑的登记者变得明确，并且能够始终确认登记内容中没有变更。
以这样的与分布式账本关联的技术背景为基础，运用本实施方式的信用分析支援系统10。
---硬件结构---
另外，主要构成信用分析支援系统10的节点100的硬件结构如图2所示。即，节点100具有：存储装置101、存储器103、CPU104、输入装置105、输出装置106以及网络接口107。
其中的存储装置101由SSD(Solid State Drive)、硬盘驱动器等适当的非易失性存储元件构成。
另外，存储器103由RAM等易失性存储元件构成。
另外，CPU104是将保持在存储装置101中的程序102读出到存储器103等来执行，进行装置自身的统一控制，并且进行各种判定、运算以及控制处理的运算装置。
另外，输入装置105是接受来自用户的按键输入、声音输入的键盘、鼠标这样的装置。
另外，输出装置106是显示CPU104的处理数据的显示器、扬声器等装置。
另外，网络接口107是与网络1连接，负责与其他节点100的通信处理的装置。
此外，在存储装置101内，除了安装作为本实施方式的信用分析支援系统10所需的功能的程序102以外，至少还存储有分布式账本110。分布式账本110的结构情况是一般的情况，例如能够设想图3所例示的情况。
此外，作为上述分布式账本110保持的业务数据，可以包含如受订订购数据(图4的受订订购数据1104)、结算数据((图5的结算数据1105)、交易对象评价数据(图6的交易对象评价数据1106)、信用计算结果数据(图7的信用计算结果数据1107)、物流数据(图8的物流数据1108)这样的与供应链中的交易关联地产生的各事件的值。
上述的受订订购数据1104)、结算数据1105、交易对象评价数据1106、信用计算结果数据1107以及物流数据1108分别可以为构成区块链的业务。
其中的图6中的交易对象评价数据1106是买方或供应商相互即对供应链中的交易对象进行评价而得的数据。该交易对象评价数据1106为买方节点200、供应商节点300对于交易对象将从买方、供应商的负责人输入的、与作为受订订购对象的产品、服务的品质、成本、以及交付期的各项目相关的评价值发行为业务数据，在共识形成之后储存在分布式账本110中的数据。
另外，图7中的信用计算结果数据1107符合关于评价对象的买方、供应商而生成的信用信息。该信用计算结果数据1107为将构成信用分析支援系统10的任一个节点100生成的信用信息发行为业务数据，在共识形成后储存在分布式账本110中的数据。
---伴随受订订购的处理---
以下，根据附图对本实施方式中的信用分析支援方法的实际步骤进行说明。与以下说明的信用分析支援方法对应的各种动作通过构成信用分析支援系统10的节点100读出到存储器等中而执行的程序来实现。并且，该程序由用于进行以下说明的各种动作的代码构成。
图9是表示本实施方式中的信用分析支援方法的流程例1的图。在此，假设供应链中的买方例如为了进行用于产品制造的部件调配而进行订购手续的状况。另外，该买方的客户终端150将以与供应商相关的买方指定的条件作为关键字的交易对象选定委托经由网络5发送给买方节点200。
在该情况下，买方节点200接收交易对象选定委托，执行后述的匹配处理(图14)，由此，选定与买方指定的条件匹配的供应商候选，将其显示在客户终端150中(s1)。
买方阅览与该供应商候选相关的信息，确定适合的人作为本次的交易对象。客户终端150将该确定内容即确定为交易对象的供应商的信息回复给买方节点200。
另外，买方节点200取得通过s1的处理由买方确定的供应商的信息，并且取得买方利用客户终端150输入的订单内容(s2)。该订单内容是如图4中例示的受订订购数据1104那样的内容。
接着，买方节点200生成包含在s2中得到的订单内容的业务数据，经由网络1发行该业务数据(s3)。
另一方面，与网络1连接的其他节点接收在s3中由买方节点200发行的业务数据，与上述的买方节点200一起执行例如按照预先保持的智能合约的共识形成等规定处理。
买方节点200(以及其他节点)将经过了共识形成的业务数据储存在自身的分布式账本110中(s4)，结束处理。
此外，接受了来自上述买方的订购的供应商进行规定的业务手续，按照订单内容，筹备部件等而向买方发送、交货。当然，也能够假设伴随这样的供应商侧的业务处理，供应商节点300按该步骤将处理内容包含在业务数据中而发行，经过共识形成等而在各节点中储存在分布式账本110中。
---伴随验收的处理---
图10是表示本实施方式中的信用分析支援方法的流程例2的图。在此，对上述买方受理来自供应商的交货，进行该验收的状况下的处理进行说明。买方针对来自供应商的交货物，将与其数量、规定品质等规定项目相关的检查作为验收来执行。
在该情况下，买方节点200例如从买方的客户终端150取得上述检查的结果(s10)。当然，将该交货物的订单编号、作为订购方的买方的识别信息这样的值与该检查结果关联起来。
接着，买方节点200从在s10中得到的检查结果中提取例如订单编号，将其作为关键字，通过分布式账本110确定包含相符值的业务数据所记载的订单内容(例：图3的例子中的“订单内容”栏的各值)，将该订单内容与在s10中得到的检查结果进行对照(s11)。
在上述判定的结果并非如订单内容那样的交货物的情况下(s11：否)，买方节点200将验收不合格的判定结果通知给相符供应商的客户终端150(s13)。此时，验收不合格的信息也可以与对应的订单编号、业务数据关联起来在适当的状态DB(未图示)中进行管理，或者发行包含验收不合格的信息的业务数据，经过共识形成等而储存在分布式账本110中。
另一方面，在上述判定的结果是如订单内容那样的交货物的情况下(s11：是)，买方节点200发行包含判定的结果的业务数据，经过与其他节点的共识形成而分别存储在分布式账本110中(s14)，结束处理。此外，在该业务数据中，作为验收结果，包含订单内容表示的订购金额(例：订购的数量乘以订购单价而得到的值)。
---伴随结算的处理---
图11是表示本实施方式中的信用分析支援方法的流程例3的图。在此，对伴随买方与供应商之间的结算业务的处理进行说明。
在该情况下，买方节点200参照从供应商节点300接收到的请求内容(与订购对应地发行的内容)和在上述验收的流程(图10)中得到的验收结果(s15)，判定请求金额是否与验收内容所记载的订购金额一致(s16)。
在上述判定的结果为请求金额与订购金额不一致的情况下(s16：否)，买方节点200将该结果通知给相符供应商的客户终端150(s17)，结束处理。此时，金额不一致的信息也可以与对应的订单编号、业务数据关联起来在适当的状态DB(未图示)中进行管理，或者发行包含金额不一致的信息的业务数据，经过共识形成等而储存在分布式账本110中。
另一方面，在上述判定的结果为请求金额与订购金额一致的情况下(s16：是)，买方节点200对在供应链的基盘上提供的结算服务(或者该买方具备的已有的结算业务系统等)指示上述请求金额的结算处理(s18)。
另外，买方节点200从上述结算服务等得到在s18中进行了处理后的结算处理的结果，发行包含该结果的业务数据(例：图5的结算数据)，经过与其他节点的共识形成而分别储存在分布式账本110中(s19)。
接着，买方节点200针对结算完成的交易对象即上述供应商，例如从客户终端150取得与品质、成本以及交付期的各项目相关的评价信息，发行包含该评价信息的业务数据(例：图6的交易对象评价数据)，经过与其他节点的共识形成而分别储存在分布式账本110中(s20)。
此外，与上述各项目相关的评价信息例如可以分别关于品质、成本以及交付期，假设满分5分中的几分这样的信息。
---信用信息的生成处理---
图12是表示本实施方式中的信用分析支援方法的流程例4的图，图13是表示本实施方式中的信用分析支援方法的流程例5的图。在此，对信用信息的生成流程进行说明。此外，该流程中的处理的执行主体可以是节点100中的任一节点。例如，能够假设想要检查供应商的信用信息的买方的买方节点200、想要检查买方的信用信息的供应商的供应商节点300、从买方受理结算资金等融资委托而想要检查该买方的信用信息的金融机构的金融机构节点500等各种状况。
在该例子中，对与某个买方检查供应商的信用信息时的处理对应的流程进行说明。
因此，买方节点200访问自身的分布式账本110，提取从买方的客户终端150受理了指定的期间(例：最近的6个月等)所相关的业务数据中的、某个供应商(例：上述的买方指定)为评价对象的交易对象评价数据1106(s30)。
另外，买方节点200从在s30中得到的交易对象评价数据中取得品质、成本以及交付期的各值(s31)。即，在此，关于相符供应商，收集各种买方等进行了评价的评价信息。
接着，买方节点200关于与上述供应商在供应链上处于交易关系的(成为部件调配等的对象)其他供应商(将其作为关联交易对象)，也取得与s30、31一样的评价信息(s32)。
该s32的详细情况如图13的流程所示。即，买方节点200参照分布式账本110中的受订订购数据1104，确定成为上述的关联交易对象的供应商(s321)。例如，如果将受理了来自买方的订购的供应商设为“A公司”，并确定各受订订购数据1104中的订购请求方为“A公司”的受订订购数据，则能够确定该“A公司”为买方的立场而实施订购的、在层级结构上的下位的供应商(例如，“B公司”)。另外，同样地，如果确定各受订订购数据1104中的订购请求方为“B公司”的受订订购数据，则能够确定该“B公司”为买方的立场而实施订购的、在层级结构上的下位的供应商(例如，“C公司”)。
接着，买方节点200在分布式账本110中参照在s321中确定的成为关联交易对象的各个供应商相关的交易对象评价数据1105，取得其包含的评价信息(s322)。
另外，针对关于在s322中成为关联交易对象的供应商而得到的评价信息，即品质、成本以及交付期的各值，买方节点200与该供应商的所属层级(将“A公司”设为第一层级，将“B公司”设为第二层级，将“C公司”设为第三层级)对应地进行加权平均处理(s323)。
例如，如果是2层的供应链，则进行α×QCDme+(1-α)×{α2×Avg.(QCD(2，a)，QCD(2，b)…)+(1-α2)×Avg.(QCD(3，a)，QCD(3，b)…}这样的计算。
在此，α表示相对于第一层级的供应商“A公司”中的评价值(品质、成本以及交付期中的任一项目的值的平均值)的权重值，α2表示相对于第二层级的供应商“B公司”中的评价值的权重值，QCDme表示“A公司”的评价值，QCD(n，i)表示第n层级的第i版的供应商的评价值，Avg表示平均或者中央值。
另外，买方节点200将s323的处理结果、即关于成为关联交易对象的供应商得到的加权平均处理的结果值输出到存储器103(s324)。
在此，返回到图12的流程的说明。
另外，买方节点200从分布式账本110取得基于金融机构以及认证机构的、与上述供应商(能够包含成为关联交易对象的供应商的概念)相关的评价结果(s33)。该评价结果作为交易对象评价数据1106，由认证机构节点400、金融机构节点500登记在分布式账本110中。
接着，买方节点200关于上述的供应商(第一层级的供应商)，将在s33之前得到的、与品质、成本以及交付期的各项目相关的评价信息(进行了加权平均处理)、基于金融机构或认证机构的评价结果应用于规定的规则而生成信用信息(参照图7)(s34)，结束处理。
在该情况下，买方节点200针对各项目生成信用信息作为从100分开始的减分方式。例如，关于品质、成本和交付期，如果是满分5分中的4分，则从100分减去1分，如果是3分，则从100分减去2分等。
此外，如图7所例示那样，各项目也可以进一步细分化。在该情况下，评价信息本身也被细分化。
---匹配处理---
图14是表示本实施方式中的信用分析支援方法的流程例4的图，图15、16表示输出画面的例子。接着，对供应链中的参加者彼此的匹配处理进行说明。在此，假设某个企业指定与供应商相关的所希望的条件，与其对应地进行匹配处理的状况来进行说明，但并不限定于此。例如，当然也可以假设某个企业指定与买方相关的所希望的条件，与其对应地进行匹配处理的状况。
在该情况下，例如，买方节点200预先在图15所示的画面中从客户终端150受理检索条件，参照分布式账本110的受订订购数据1104，确定过去进行与如该条件中的技术领域、产品名、交付期、数量、单价这样的条件一致的交易的供应商候补(s40)。
另外，买方节点200针对在s40中确定出的供应商候补，与图13、14的流程同样地生成信用信息(s41)。
接着，作为成为上述信用信息的依据的信息，买方节点200例如从分布式账本110的受订订购数据1104中提取与相同的条件(s40的条件)的订购案件对应的次数等(例：图16的画面中的案件关联信息、企业信息)，或者对提取出的值进行合计而生成(s42)。
另外，买方节点200以信用信息表示的信用度从高到低的顺序选定企业(s43)，生成显示该企业的画面而显示于客户终端150(s44)。图16所示的画面例为“SupplierB”是顶部，“SupplierC”、“SupplierD”是作为后续的列表而列举了供应商候补的画面显示。
买方能够阅览该画面，确认信用信息及其依据，不费事地选定适合的企业作为交易对象。
以上，对用于实施本发明的最佳方式等进行了具体说明，但本发明并不限定于此，在不脱离其主旨的范围内能够进行各种变更。
根据这样的本实施方式，能够高效且广泛地利用供应链参加者的精度良好的信用信息。
通过本说明书的记载，至少明确如下内容。即，也可以是，在本实施方式的信用分析支援装置中，所述节点从所述业务数据中提取交易对象的品质、成本以及交付期的各评价值作为所述交易对象的评价信息，从所述业务数据中提取该交易对象的财务状况的值作为所述交易对象的评价结果，将所述各评价值以及所述财务状况的值应用于预先确定的规定规则，生成所述交易对象的信用信息。
由此，能够判断对交易对象的信用信息影响大的、交易对象的产品、服务等的品质、成本以及交付期，使其判断结果反映信用信息。进而，能够高效且广泛地利用供应链参加者的更高精度的信用信息。
另外，在本实施方式的信用分析支援方法中，也可以是，所述节点在提取所述评价信息和所述评价结果时，除了所述交易对象之外，还将与该交易对象在交易关系中层级上关联的间接交易对象相关的评价信息以及评价结果从与该间接交易对象相关的业务数据中提取出，在生成所述信用信息时，将所述交易对象和所述间接交易对象的评价信息和评价结果应用于预先确定的规定规则，生成所述交易对象的信用信息。
由此，以供应链中的、部件的供给者、使用了该部件的半成品的供给者、以及使用了该半成品的产品的供给者这样的层级结构中的相关者的关联为基础，能够将这些相关者的评价信息、评价结果适当地反映到信用信息中。进而，能够高效且广泛地利用供应链参加者的更高精度的信用信息。
另外，在本实施方式的信用分析支援方法中，也可以是，所述节点在提取所述评价信息和所述评价结果时，仅将从当前到规定期间前为止的期间的业务数据作为该提取的处理对象。
由此，例如，能够避免将旧的评价信息和评价结果用于生成信用信息的事态，将所谓的新鲜的评价信息和评价结果反映到信用信息中。进而，能够高效且广泛地利用供应链参加者的更高精度的信用信息。
另外，在本实施方式的信用分析支援方法中，也可以是，所述多个节点还分别执行如下内容：包含规定交易中的交易对象的评价信息的业务数据的发行和经过了节点间的共识形成的所述业务数据在所述分布式账本中的储存、所述外部机构的节点发行的包含所述评价结果的业务数据在节点间的共识形成和在所述分布式账本中的储存。
由此，能够将供应链中的交易涉及的各种信息保持在分布式账本中，灵活应用于信用信息的生成。进而，能够高效且广泛地利用供应链参加者的更高精度的信用信息。
附图标记说明
1、5 网络
10 信用分析支援系统
100 节点
101 存储装置
102 程序
103 存储器
104 运算装置
105 输入装置
106 输出装置
107 通信装置
110 分布式账本
111 API
150 客户终端
200 买方节点
300 供应商节点
400 认证机构节点
500 金融机构节点

Claims (7)

1.一种信用分析支援方法，其特征在于，
在由分别将伴随供应链中的交易的规定的业务数据保持在分布式账本中的多个节点所构成的系统中，
规定交易的当事人的节点执行如下处理：从分布式账本中的规定的业务数据中提取该交易中的交易对象的评价信息的处理；从所述分布式账本中的规定业务数据中提取规定的外部机构关于所述交易对象判定出的评价结果的处理；以及将所述评价信息和所述评价结果应用于预先确定的规定规则，生成所述交易对象的信用信息的处理。
2.根据权利要求1所述的信用分析支援方法，其特征在于，
所述节点从所述业务数据中提取交易对象的品质、成本和交付期的各评价值作为所述交易对象的评价信息，从所述业务数据中提取该交易对象的财务状况的值，将所述各评价值和所述财务状况的值应用于预先确定的规定规则，生成所述交易对象的信用信息作为所述交易对象的评价结果。
3.根据权利要求1所述的信用分析支援方法，其特征在于，
所述节点在提取所述评价信息以及所述评价结果时，除了所述交易对象之外，还从与该交易对象在交易关系中层级上关联的间接交易对象相关的业务数据中提取出该间接交易对象相关的评价信息以及评价结果，
所述节点在生成所述信用信息时，将所述交易对象及所述间接交易对象的评价信息和评价结果应用于预先确定的规定规则，生成所述交易对象的信用信息。
4.根据权利要求1所述的信用分析支援方法，其特征在于，
所述节点在提取所述评价信息以及所述评价结果时，仅将从当前到规定期间前为止的期间的业务数据作为该提取的处理对象。
5.根据权利要求1所述的信用分析支援方法，其特征在于，
所述多个节点中的每一个节点还执行：包含规定交易中的交易对象的评价信息的业务数据的发行和经过了节点间的共识形成的所述业务数据在所述分布式账本中的储存、所述外部机构的节点发行的包含所述评价结果的业务数据在节点间的共识形成和在所述分布式账本中的储存。
6.一种信用分析支援系统，其由多个节点构成，所述多个节点分别将伴随供应链中的交易的规定的业务数据保持在分布式账本中，其特征在于，
规定交易的当事人的节点执行如下处理：从分布式账本中的规定的业务数据中提取该交易中的交易对象的评价信息的处理；从所述分布式账本中的规定业务数据中提取规定的外部机构关于所述交易对象判定出的评价结果的处理；以及将所述评价信息和所述评价结果应用于预先确定的规定规则，生成所述交易对象的信用信息的处理。
7.一种节点，其将伴随供应链中的交易的规定的业务数据保持在分布式账本中，构成分布式账本系统，其特征在于，
所述节点具有运算装置，所述运算装置执行如下处理：从分布式账本中的规定的业务数据中提取规定交易中的交易对象的评价信息的处理；从所述分布式账本中的规定业务数据中提取规定的外部机构关于所述交易对象判定出的评价结果的处理；以及将所述评价信息和所述评价结果应用于预先确定的规定规则，生成所述交易对象的信用信息的处理。
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