RU2656698C2 - Обнаружение сети деловых отношений и оценивание релевантности отношения - Google Patents
Обнаружение сети деловых отношений и оценивание релевантности отношения Download PDFInfo
- Publication number
- RU2656698C2 RU2656698C2 RU2016128715A RU2016128715A RU2656698C2 RU 2656698 C2 RU2656698 C2 RU 2656698C2 RU 2016128715 A RU2016128715 A RU 2016128715A RU 2016128715 A RU2016128715 A RU 2016128715A RU 2656698 C2 RU2656698 C2 RU 2656698C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- subject
- entity
- level
- network
- relevance
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 116
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 91
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 51
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 5
- 238000012552 review Methods 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 23
- 101150054870 Slc29a1 gene Proteins 0.000 description 19
- 101150117133 Slc29a2 gene Proteins 0.000 description 9
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 9
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 4
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 2
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 2
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000002146 bilateral effect Effects 0.000 description 1
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/901—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
- G06F16/9024—Graphs; Linked lists
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/03—Credit; Loans; Processing thereof
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
- Computer And Data Communications (AREA)
Abstract
Изобретение относится к способу, системе и носителю информации для вычисления релевантности исследуемого субъекта. Технический результат заключается в обеспечении вычисления релевантности субъектов. В способе исполняют процесс обнаружения для выполнения операций изучения записей, описывающих сделки между субъектами, и построения в базе данных структуры данных, представляющей собой сеть отношений на основе сделок и представляющей первый субъект и второй субъект, причем процесс обнаружения включает в себя операцию рекурсивного отображения, которая использует в цикле обработки в процессе обнаружения стек, который хранит интересующие субъекты, и для интересующего субъекта из стека, который находится на некотором уровне, неоднократно рассматривает записи, чтобы найти связанный субъект на следующем уровне, добавляет связанный субъект к структуре данных и продолжает до достижения уровня N, и вычисляют релевантность второго субъекта для первого субъекта в зависимости от характеристики второго субъекта и релевантности одного или нескольких промежуточных субъектов для первого субъекта. 3 н. и 15 з.п. ф-лы, 21 ил., 3 табл.
Description
ПЕРЕКРЕСТНАЯ ССЫЛКА НА РОДСТВЕННЫЕ ЗАЯВКИ
[0001] Настоящая заявка испрашивает приоритет предварительной патентной заявки США № 61/919,088, поданной 20 декабря 2013 г., содержание которой включается в этот документ посредством ссылки.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
1. Область техники, к которой относится изобретение
[0002] Настоящий документ раскрывает методику для обнаружения сети деловых отношений, которая включает в себя путь от первого субъекта ко второму субъекту, и оценивания релевантности второго субъекта для первого субъекта. Релевантность может указывать либо риск для первого субъекта, либо возможность для первого субъекта. В примерном варианте осуществления методика предусматривает оценивание делового риска для субъекта, где процесс оценки релевантности принимает во внимание риск самого субъекта и риски других субъектов в его сети.
2. Описание предшествующего уровня техники
[0003] Подходы, описанные в этом разделе, являются подходами, которые могли бы осуществляться, а не обязательно подходами, которые задуманы или осуществлены ранее. Поэтому описанные в этом разделе подходы могут не являться известным уровнем техники для формулы изобретения в этой заявке и не признаются известным уровнем техники из-за включения в этот раздел.
[0004] Традиционные методики для кредитоспособности или кредитного рейтинга, например кредитный рейтинг от Fair Isaac Corporation (FICO), указывают вероятность того, что компания оплатит текущий долг. Кредиторы, например банки и работающие с кредитными картами компании, используют кредитные рейтинги для оценки возможного риска, вызванного ссуживанием денег потребителям. Широкое использование кредитных рейтингов сделало кредит доступнее и дешевле для потребителей.
[0005] FICO и другие аналогичные методики анализируют финансовую историю компании, чтобы сформировать кредитный рейтинг. Например, FICO анализирует историю платежей компании, использование кредита, длину кредитной истории, типы используемых кредитов (например, рассрочка, возобновляемый кредит, потребительский кредит и ипотека), последние поиски кредита и особые факторы, например права удержания. Однако оценка FICO анализирует финансовую историю только одной компании для формирования кредитного рейтинга. Это ограничивает границы оценки FICO, и более того, не в состоянии распознать и учесть факторы, относящиеся к глобальной цепочке поставок.
[0006] Традиционный подход к оценке риска или возможности у субъекта основывается только на информации, полученной о самом субъекте, независимо от других субъектов, с которыми он ассоциируется, и независимо от рисков и возможностей, ассоциированных с другими субъектами. Однако никакой субъект не работает в пустоте. Он ассоциируется с поставщиками и потребителями, а их поставщики и потребители ассоциируются с другими субъектами в качестве поставщиков и потребителей. Таким образом, на предпринимательскую деятельность может неблагоприятно влиять состояние поставщиков и потребителей. По существу, риск можно рассматривать не только применительно к кредитному риску, но также применительно к риску поставщика и риску потребителя.
[0007] Аналогичным образом есть полезность в распознавании и оценивании возможности, которая может существовать. Например, исследуемый субъект может захотеть спрогнозировать, сколько продукции он может продать конкретному потребителю из своих потребителей, например, Компании A. В традиционном подходе исследуемый субъект будет учитывать информацию, которую он может получить о самой Компании A, и строить прогноз на основе той информации. Однако качество оценки, скорее всего, повысится также путем оценивания отношений между потребителем A и его потребителями.
[0008] На практике получение информации о деловых отношениях не было простой задачей. Отсутствовал систематический способ идентификации деловой сети в масштабируемом виде. Например, для идентификации поставщика у поставщика или потребителя у потребителя часто используемым подходом является проведение исследования. Однако проведение и оценивание результатов исследования являются очень трудоемкими и затратными по времени процессами, которые обычно включают в себя телефонные звонки или отправку опросных листов многим предприятиям, и запрашивание информации. Ответы в исследовании часто ненадежны и редко подтверждаются сторонней информацией.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0009] Необходима система и способ, которая (который) для первого субъекта идентифицирует и измеряет релевантность второго субъекта для первого субъекта. Релевантность может указывать либо риск для первого субъекта, либо возможность для первого субъекта.
[0010] Чтобы удовлетворить эту потребность, предоставляется способ, который включает в себя (a) изучение записей, которые описывают сделки между субъектами, (b) построение в базе данных структуры данных, которая представляет собой сеть отношений, на основе сделок, где сеть отношений представляет (i) первый субъект и (ii) второй субъект, который отделен от первого субъекта N уровнями, и где N - целое число, больше либо равное 1, и (c) вычисление релевантности второго субъекта для первого субъекта в зависимости, то есть на основе, характеристики второго субъекта и сделки между первым субъектом и вторым субъектом, которая может быть частотой, объемом и стоимостью товаров и услуг в сделке. Также предоставляется система, которая выполняет способ, и носитель информации, который содержит команды для управления процессором, чтобы выполнить способ.
[0011] Процесс оценки сделки считывает данные из базы данных деловых сделок и создает справочную таблицу, которая обобщает некоторые аспекты сделок и перечисляет их в упорядоченном виде. Процесс обнаружения обнаруживает сеть деловых отношений систематическим и масштабируемым образом, принимая во внимание данные в справочной таблице. Сеть деловых отношений показывает, как первый субъект, то есть первое предприятие, связан со вторым субъектом, то есть другим предприятием, на N-ом уровне сети деловых отношений, и отображает уникальный путь от субъекта уровня N к первому субъекту, где N - целое число, больше либо равное единице. Процесс оценки релевантности оценивает риск, или возможность, для первого субъекта путем учета рисков и возможностей, ассоциированных со связанными субъектами, и поэтому полнее, чем оценивание только лишь первого субъекта как обособленного. Эти процессы предоставляют принимающему решение специалисту, например, кредитному менеджеру или менеджеру по закупкам, видимость сети деловых отношений, а также могут предоставлять предупреждения касательно любого предприятия в сети. Предупреждения могут относиться к характеристикам предприятия, его деловой сети, социально-экономическим условиям, политическим неопределенностям, климатическим и катастрофическим изменениям.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[0012] Фиг. 1 - иллюстрация 3-уровневой сети деловых отношений.
[0013] Фиг. 2 - иллюстрация 3-уровневой сети цепочек поставок.
[0014] Фиг. 3 - таблица, которая показывает пример вычисления Внутриуровневых индексов для поставщика.
[0015] Фиг. 4 - таблица, которая предоставляет пример вычисления Индекса риска цепочки поставок для поставщика.
[0016] Фиг. 5 - таблица, которая показывает пример вычисления Внутриуровневых индексов для поставщика.
[0017] Фиг. 6 - таблица, которая предоставляет пример вычисления Индекса риска цепочки поставок для поставщика.
[0018] Фиг. 7 - блок-схема системы для обнаружения сети деловых отношений и оценивания релевантности отношения между субъектами.
[0019] Фиг. 8 - блок-схема алгоритма процесса оценки сделки.
[0020] Фиг. 9A и 9B вместе являются блок-схемой алгоритма процесса обнаружения.
[0021] Фиг. 10 - таблица состояний, которая показывает изменение нескольких переменных, которые подвергаются влиянию во время примерного исполнения процесса обнаружения.
[0022] Фиг. 11A - 11J вместе показывают изменение структуры данных.
[0023] Компонент или признак, общий больше чем для одного чертежа, указывается с помощью одинакового номера ссылки на каждом из тех чертежей.
ОПИСАНИЕ
[0024] Настоящий документ раскрывает методику для оценивания делового риска или возможности для исследуемого субъекта на основе характеристик субъектов, ассоциированных с исследуемым субъектом в сети деловых отношений. Например, при учете риска определяющие факторы могли бы включать в себя риск каждого субъекта в сети, насколько важен конкретный субъект для работы исследуемого субъекта и расстояние, то есть степень разделения (N), субъекта уровня N от исследуемого субъекта, и любые другие свойства, которые описывают сеть. Учет риска каждого субъекта в сети мог бы приводить субъект к большему или меньшему риску, чем другой субъект, даже если оба субъекта имеют один и тот же риск, когда они оцениваются по отдельности.
[0025] Методика содержит два основных процесса. Одним процессом является обнаружение сети деловых отношений уровня N, а другим процессом является оценка релевантности с сетевым эффектом.
[0026] Процесс обнаружения сети деловых отношений уровня N, в дальнейшем "процесс обнаружения", идентифицирует субъекты в деловых отношениях в качестве покупателей и продавцов и связывает эти субъекты в сети. Начиная с исследуемого субъекта, процесс обнаружения связывает исследуемый субъект с некоторым субъектом, то есть субъектом уровня 1, с которым непосредственно ведет дела исследуемый субъект, а после этого с субъектом, то есть субъектом уровня 2, с которым непосредственно ведет дела субъект уровня 1, и так далее и тому подобное, до обнаружения делового отношения уровня N, где N - целое число, больше либо равное единице. Процесс обнаружения выполняет рекурсивное отображение. Рекурсивное отображение является методикой, которая неоднократно анализирует данные в базе данных, чтобы найти субъект на неком уровне, а после этого найти связанный субъект на следующем уровне, продолжая отображение до достижения уровня N. Результатом является база данных сети деловых отношений уровня N, которая включает в себя цепочку отношений в виде уникального пути от субъекта уровня N к исследуемому субъекту.
[0027] Процесс оценки релевантности с сетевым эффектом, в дальнейшем "процесс оценки релевантности", оценивает риск или возможность для исследуемого субъекта на основе характеристик других субъектов в сети. Например, процесс для оценивания риска для исследуемого субъекта учитывает (a) риск каждого субъекта в сети, (b) насколько важен другой субъект для работы исследуемого субъекта, (c) расстояние, то есть степень разделения, субъекта уровня N от исследуемого субъекта, и (d) другие факторы, которые могут описывать свойства сети деловых отношений.
[0028] Фиг. 1 - иллюстрация 3-уровневой сети деловых отношений. Исследуемое предприятие имеет соединительную линию с каждым из предприятия 1 уровня 1, предприятия 2 уровня 1 и предприятия 3 уровня 1, соответственно указывающую, что исследуемое предприятие ведет дела с предприятием 1 уровня 1, предприятием 2 уровня 1 и предприятием 3 уровня 1. Аналогичным образом предприятие 1 уровня 1 ведет дела с предприятием 1 уровня 2 и предприятием 2 уровня 2. Таким образом, фиг. 1 иллюстрирует сеть деловых отношений, которая распространяется на 3 уровня от исследуемого предприятия. В зависимости от характера сделок между предприятиями, показанными на фиг. 1, сеть деловых отношений может быть сетью цепочек поставок, сетью цепочек потребителей или гибридом сети цепочек поставок и потребителей.
[0029] Одним применением этой методологии является создание Индекса риска цепочки поставок (SCRI), который дополнительно описывается ниже. База данных содержит записи, которые описывают сделки, например, данные потребителей, данные поставщиков, данные отгрузки и т.п. В каждую запись вовлечены два субъекта, одно в качестве покупателя, а другое в качестве продавца. Если существуют две записи, так что в одной записи субъект A покупает у субъекта B, а в другой записи субъект B покупает у субъекта C, то можно сделать вывод, что имеется отношение цепочки поставок от субъекта C к субъекту B, а затем к субъекту A. Аналогичным образом, если субъект B является потребителем у субъекта A, а субъект C является потребителем у субъекта B, то можно сделать вывод, что имеется отношение цепочки потребителей от субъекта C к субъекту B, а затем к субъекту A.
[0030] Фиг. 2 - иллюстрация 3-уровневой сети цепочек поставок, обозначенной как сеть 200, к которой обращаемся для примера процесса оценки релевантности, используемого для оценки риска предприятия. В сети 200 Gorman Manufacturing является производителем комплектного оборудования (OEM) и называется исследуемым предприятием. У Gorman Manufacturing есть два прямых поставщика, а именно Поставщик 1 и Поставщик 2.
[0031] У Поставщика 1 есть три прямых поставщика, а именно Поставщик 3, Поставщик 4 и Поставщик 5.
[0032] У Поставщика 2 есть два прямых поставщика, а именно Поставщик 5 и Поставщик 6. Таким образом, Поставщик 5 является поставщиком для Поставщика 1 и Поставщика 2.
[0033] У Поставщика 3 есть один прямой поставщик, а именно Поставщик 7.
[0034] У Поставщика 4 есть один прямой поставщик, а именно Поставщик 8.
[0035] У Поставщика 5 есть один прямой поставщик, а именно Поставщик 9. На фиг. 2 Поставщик 9 показан дважды, то есть по одну разу для каждого появления Поставщика 5.
[0036] Поставщики 1 и 2 называются поставщиками Gorman Manufacturing уровня 1. Поставщики 3, 4, 5 и 6 называются поставщиками Gorman Manufacturing уровня 2. Поставщики 7, 8 и 9 называются поставщиками Gorman Manufacturing уровня 3.
[0037] Каждый уникальный путь от поставщика уровня N к Gorman Manufacturing задается в виде цепочки поставок. В этом примере существует пять уникальных цепочек поставок, а именно:
(1) Поставщик 7 - Поставщик 3 - Поставщик 1 - Gorman Manufacturing;
(2) Поставщик 8 - Поставщик 4 - Поставщик 1 - Gorman Manufacturing;
(3) Поставщик 9 - Поставщик 5 - Поставщик 1 - Gorman Manufacturing;
(4) Поставщик 9 - Поставщик 5 - Поставщик 2 - Gorman Manufacturing; и
(5) Поставщик 6 - Поставщик 2 - Gorman Manufacturing.
[0038] Процесс оценки релевантности создает SCRI, который является взвешенным индексом, для каждого поставщика уровня 1, чтобы оценивать подверженность риску поставщика уровня 1 от самого себя и его сети поставщиков. В сети 200 SCRI создается для Поставщика 1 и Поставщика 2 на уровне 1 и определяется тремя факторами:
(1) Риск оценки поставщика (SER);
(2) Фактор критичности (CF); и
(3) Фактор уровня (TF).
[0039] SER является шкалой, которая предсказывает операционный риск предприятия. Она варьируется от 1 до 9, при этом 1 является наименьшим риском, а 9 является наибольшим риском стать недействующим в следующие 12 месяцев. Если SER недоступен, то его можно заменить аналогичным рейтингом, например Индексом устойчивости поставщика. Вообще, может использоваться любой тип степени риска.
[0040] Фактор критичности является весом для поставщика, который указывает, насколько важен поставщик для исследуемого субъекта, и может основываться, например, на важности или общем денежном выражении изделий и материалов, поставляемых покупателю. Критичность также может задаваться классификацией отраслей, стоимостью сделки или информацией о продукции. Фактор критичности может быть либо значением по умолчанию, либо значением, устанавливаемым пользователем. Таблица 1 предоставляет примерные веса для фактора критичности.
[0041] ТАБЛИЦА 1
Значение по умолчанию | Высокое | Среднее | Низкое |
Фактор критичности | 1,5 | 1 | 0,5 |
[0042] Фактор уровня является весом, назначенным уровню, который указывает степень разделения в виде количества уровней между поставщиком и исследуемым субъектом. Одной целью фактора уровня является указание, насколько быстро событие, которое произошло у поставщика, может повлиять на исследуемый субъект. Чем больше разделение, то есть чем больше количество уровней, между исследуемым субъектом и поставщиком, тем меньше будет вес. Таким образом, некий вес назначается уровню 1, меньший вес назначается уровню 2, и еще меньший вес назначается уровню 3. Фактор уровня может быть либо значением по умолчанию, либо значением, устанавливаемым пользователем. Значения фактора уровня по всем уровням суммируются в единицу. Таблица 2 предоставляет примерные веса для фактора уровня.
[0043] ТАБЛИЦА 2
Значение по умолчанию | Уровень 1 | Уровень 2 | Уровень 3 |
Фактор уровня | 0,6 | 0,25 | 0,15 |
[0044] Процесс оценки релевантности для случая оценки риска использует двухэтапный подход для вычисления SCRI для каждого поставщика уровня 1. Первый этап состоит в вычислении Внутриуровневого индекса для каждого уровня в сети деловых отношений. Второй этап состоит в вычислении SCRI по уровням для каждого поставщика уровня 1.
[0045] Внутриуровневый индекс является средним взвешенным риска, ассоциированного со всеми поставщиками на неком уровне. На него влияет количество цепочек поставок, затронутых поставщиком, отрасль, которой принадлежит поставщик, и уровень риска того поставщика. Математически,
где N=количество поставщиков на рассматриваемом уровне.
[0046] Для вычисления Внутриуровневого индекса, например, предположим, что используем классификацию отраслей для измерения фактора критичности. Обрабатывающая промышленность может считаться самой важной для работы Gorman Manufacturing, поэтому назначается фактор критичности 1,5. Оптовая торговля и сфера обслуживания важны, но меньше, поэтому назначается фактор критичности 1. Все остальные отрасли считаются менее важными, поэтому назначается фактор критичности 0,5. Таким образом:
(a) фактор критичности обрабатывающей промышленности=1,5;
(b) фактор критичности оптовой торговли=1;
(c) фактор критичности сферы обслуживания=1; и
(d) фактор критичности всех остальных отраслей=0,5.
[0047] Дополнительно предположим следующее:
(a) Поставщик 1 имеет SER=2 и состоит в обрабатывающей промышленности;
(b) Поставщик 2 имеет SER=2 и состоит в обрабатывающей промышленности;
(с) Поставщик 3 имеет SER=5 и состоит в обрабатывающей промышленности;
(d) Поставщик 4 имеет SER=3 и находится в финансовом секторе;
(e) Поставщик 5 имеет SER=8 и находится в оптовой торговле;
(f) Поставщик 6 имеет SER=1 и состоит в обрабатывающей промышленности;
(g) Поставщик 7 имеет SER=1 и состоит в обрабатывающей промышленности;
(h) Поставщик 8 имеет SER=6 и находится в сфере обслуживания; и
(i) Поставщик 9 имеет SER=4 и находится в сфере телекоммуникаций.
[0048] Фиг. 3 - таблица, то есть таблица 3, которая показывает вычисления Внутриуровневых индексов для Поставщика 1. Отметим, что для Внутриуровневого индекса для уровня 1 фактор критичности не рассматривается. Причина в том, что Внутриуровневый индекс для уровня 1 содержит только один субъект, то есть Поставщика 1, и поэтому Внутриуровневый индекс для уровня 1 не является средним взвешенным.
[0049] Фиг. 4 - таблица, то есть таблица 4, которая предоставляет пример вычисления SCRI для Поставщика 1.
где N=количество рассматриваемых уровней.
[0050] Таблица 3 показывает Внутриуровневые индексы, а таблица 4 показывает Факторы уровня.
[0051] Для уровня 1 Внутриуровневый индекс=2, а Фактор уровня=0,6.
[0052] Для уровня 2 Внутриуровневый индекс=5,7, а Фактор уровня=0,25.
[0053] Для уровня 3 Внутриуровневый индекс=3,2, а Фактор уровня=0,15.
[0054] Соответственно, как показано в таблице 4:
SCRI=(2×0,6)+(5,7×0,25)+(3,2×0,15)
SCRI=1,2+1,425+0,48
SCRI=3,105
SCRI=3,1 (приблизительно)
[0055] Таким образом, SCRI для Поставщика 1 равен 3,1, что является большей степенью риска, чем если бы процесс оценки релевантности оценивал самого Поставщика 1 (SER=2). Стимулирующим фактором для большей степени риска является рискованное дело на уровне 2 с SER, равным 8 (то есть Поставщик 5 имеет SER=8), и вклад в риск Поставщиком 5 был бы неизвестен, если бы у процесса оценки релевантности не было представления о сети деловых отношений, или если бы процесс оценки релевантности не учитывал сетевой эффект в риске.
[0056] Процесс оценки релевантности также учитывает риск, ассоциированный с другими поставщиками на уровне 1, в этом случае - Поставщиком 2.
[0057] Фиг. 5 - таблица, то есть таблица 5, которая показывает вычисления Внутриуровневых индексов для Поставщика 2. Отметим, что для Внутриуровневого индекса для уровня 1 фактор критичности не рассматривается. Причина в том, что Внутриуровневый индекс для уровня 1 содержит только один субъект, то есть Поставщика 2, и поэтому Внутриуровневый индекс для уровня 1 не является средним взвешенным.
[0058] Фиг. 6 - таблица, то есть таблица 6, которая предоставляет пример вычисления SCRI для Поставщика 2. Таким образом, SCRI для Поставщика 2=2,8.
[0059] Сравнивая Поставщика 1 и Поставщика 2, для оценки риска традиционным подходом было бы использование степени риска поставщика на основе каждого поставщика, например SER, и по существу, уровень риска у этих двух поставщиков считался бы одинаковым (то есть SER=2). Однако SCRI обеспечивает различение риска между Поставщиком 1 и Поставщиком 2 путем принятия во внимание сетевого эффекта. При учете SCRI Поставщик 1 имеет больший риск цепочки поставок (то есть 3,1), нежели Поставщик 2 (то есть 2,8).
[0060] В процессе оценки релевантности веса, которые используются в факторе критичности и факторе уровня, являются гибкими и должны регулироваться на основе деловых потребностей. Например, если принимающий деловое решение желает сконцентрироваться на рисках, берущих начало с уровня 2 и еще дальше, например, на уровне 3, то он или она может назначить меньший фактор уровня уровню 1, например 0, и большие факторы уровня уровню 2 и уровню 3, например 0,65 и 0,35.
[0061] Фиг. 7 - блок-схема системы 700 для обнаружения сети деловых отношений и оценивания релевантности отношения между субъектами. Система 700 включает в себя компьютер 705, пользовательский терминал 765 и базу 775 данных сделок. Компьютер 705, пользовательский терминал 765 и база 775 данных сделок коммуникационно соединены с сетью 770 связи, например, с Интернетом. Связь проводится по сети 770 связи посредством электронных и оптических сигналов.
[0062] Компьютер 705 включает в себя процессор 710, соединенный с запоминающим устройством 715. Хотя компьютер 705 здесь представляется как автономное устройство, он не ограничивается этим, а вместо этого может соединяться с другими устройствами (не показаны) в системе распределенной обработки.
[0063] Процессор 710 скомпонован из логических схем, которые отвечают на команды и исполняют команды.
[0064] Запоминающее устройство 715 является материальным носителем информации, который считывается процессором 710 и хранит данные и команды для управления работой процессора 710. Запоминающее устройство 715 можно реализовать в оперативном запоминающем устройстве (RAM), жестком диске, постоянном запоминающем устройстве (ROM) или в их сочетании. Одним из компонентов запоминающего устройства 715 является программный модуль 720.
[0065] Программный модуль 720 включает в себя команды для управления процессором 710 для выполнения операций процесса оценки сделки, процесса обнаружения и процесса оценки релевантности, которые воплощаются соответственно в процессе 725 оценки сделки, процессе 730 обнаружения и процессе 735 оценки релевантности.
[0066] Термин "модуль" используется в этом документе для обозначения функциональной операции, которая может быть воплощена либо как автономный компонент, либо как объединенная конфигурация из множества подчиненных компонентов. Таким образом, программный модуль 720 можно реализовать в виде одиночного модуля либо в виде множества модулей, которые работают в сотрудничестве друг с другом. Кроме того, хотя программный модуль 720 описывается в этом документе как устанавливаемый в запоминающем устройстве 715 и поэтому реализуемый в программном обеспечении, его можно реализовать в любом из аппаратных средств (например, в электронных схемах), микропрограммного обеспечения, программного обеспечения или их сочетания.
[0067] Хотя программный модуль 720 указывается как уже загруженный в запоминающее устройство 715, он может конфигурироваться на носителе 740 информации для последующей загрузки в запоминающее устройство 715. Носитель 740 информации может быть любым материальным носителем информации, который хранит программный модуль 720. Примеры носителя 740 информации включают в себя дискету, компакт-диск, магнитную ленту, карты памяти, постоянное запоминающее устройство, оптические носители информации, флэш-накопитель с универсальной последовательной шиной (USB), цифровой универсальный диск или zip-дисковод. Носитель 740 информации может быть оперативным запоминающим устройством или другим типом электронного хранилища, расположенного в удаленной запоминающей системе и соединенного с компьютером 705 посредством сети 770 связи.
[0068] Пользовательский терминал 765 является устройством ввода/вывода, которое может принимать ввод от пользователя 760 и выводить результату пользователю 760. Например, пользовательский терминал 765 может включать в себя клавиатуру или подсистему распознавания речи для предоставления пользователю 760 возможности сообщать информацию и выборки команд процессору 710. Пользовательский терминал 765 также включает в себя устройства вывода, например дисплей или принтер. Средство управления курсором, например мышь, шаровой манипулятор или джойстик, позволяет пользователю управлять курсором на дисплее для сообщения дополнительной информации и выборок команд процессору 710.
[0069] Посредством пользовательского терминала 765 пользователь 760 отправляет запрос компьютеру 705, чтобы компьютер 705 обнаружил сеть деловых отношений и оценил деловой риск для некоего субъекта. После этого пользователь 760, также посредством пользовательского терминала 765, принимает от компьютера 705 результат исполнения процесса 730 обнаружения и процесса 735 оценки релевантности.
[0070] База 775 данных сделок содержит данные, например данные потребителей, данные поставщиков, данные отгрузки и т.п., о сделках между покупателями и продавцами. Каждая запись в базе 775 данных сделок обычно включает в себя одного покупателя и одного продавца и может включать в себя дополнительные данные, например дату, объем, описание продукции и стоимость сделки. Хотя база 775 данных сделок иллюстрируется в виде одиночного запоминающего устройства, ее можно реализовать в виде множества запоминающих устройств, которые располагаются удаленно друг от друга. Более того, хотя база 775 данных сделок и компьютер 705 показаны как соединенные друг с другом посредством сети 770 связи, они могут быть соединены посредством локальной сети (не показана) либо могут быть напрямую подключены друг к другу.
[0071] Система 700 также включает в себя базу 745 данных, которая коммуникационно соединена с компьютером 705. База 745 данных является запоминающим устройством, например, компьютерным запоминающим устройством, которое содержит справочную таблицу 750 и структуру 755 данных. Справочная таблица 750 создается процессором 710 в результате исполнения процесса 725 оценки сделки. Структура 755 данных создается процессором 710 в результате исполнения процесса 730 обнаружения. Хотя база 745 данных показана на фиг. 7 как реализуемая на одном запоминающем устройстве и подключаемая напрямую к компьютеру 705, ее можно реализовать на множестве запоминающих устройств, которые располагаются удаленно от компьютера 705 и соединяются с компьютером 705 посредством сети 770 связи.
[0072] Фиг. 8 - блок-схема алгоритма процесса 725 оценки сделки, который начинается с этапа 805.
[0073] На этапе 805 процессор 710 считывает запись о сделке из базы 775 данных сделок. Запись о сделке касается сделки между двумя субъектами, например, покупателем и продавцом.
[0074] На этапе 810 процессор 710 идентифицирует субъекты, участвующие в сделке. В предпочтительном варианте осуществления каждый субъект сопоставляется с номером по универсальной системе нумерации данных (DUNS), который после этого может использоваться для идентификации субъекта.
[0075] На этапе 815 процессор 710 добавляет в справочную таблицу 750 данные касательно сделки. Как объясняется ниже, справочная таблица 750 будет использоваться во время исполнения процесса 730 обнаружения для создания структуры 755 данных.
[0076] На этапе 820 процессор 710 определяет, есть ли еще записи в базе 775 данных сделок, которые нужно обработать. Если ДА, то процесс 725 оценки сделки возвращается к началу цикла к этапу 805. Если НЕТ, то процесс 725 оценки сделки переходит к этапу 825.
[0077] На этапе 825 процесс 725 оценки сделки заканчивается.
[0078] Таблица 7 ниже является примерным представлением справочной таблицы 750. В таблице 7 S1 - S9 являются сокращенными представлениями для Поставщиков 1-9 соответственно. Например, строка 1 представляет сделку между Поставщиком 1 и Поставщиком 3, где Поставщик 1 является покупателем, а Поставщик 3 является продавцом.
[0079] ТАБЛИЦА 7
Строка | Покупатель | Продавец |
1 | S1 | S3 |
2 | S1 | S4 |
3 | S1 | S5 |
4 | S2 | S5 |
5 | S2 | S6 |
6 | S3 | S7 |
7 | S4 | S8 |
8 | S5 | S9 |
[0080] На практике справочная таблица 750 будет существенно больше, нежели показано в Таблице 7. Она может содержать миллионы записей, представляющих миллионы сделок. Она также может содержать другую информацию, относящуюся к сделкам.
[0081] Фиг. 9A и 9B вместе являются блок-схемой алгоритма процесса 730 обнаружения. Операции процесса 730 обнаружения описываются в этом документе в качестве примера, в котором пользователь 760 работает на Gorman Manufacturing и хочет изучить риски цепочки поставок, ассоциированные с каждым из Поставщика 1 и Поставщика 2. Пример будет использовать данные для справочной таблицы 750, которые показаны в Таблице 7 выше, и построит структуру 755 данных для представления сети 200, то есть цепочки поставок. В примере, и как указано выше в описании таблицы 7, S1 - S9 являются сокращенными представлениями для Поставщиков 1-9 соответственно.
[0082] Процесс 730 обнаружения использует несколько переменных и структур данных, а именно стек 901, рассматриваемый уровень 902 (TBC), Субъект 1 (Ent1) 903, Субъект 2 (Ent2) 904 и список 905 рассматриваемых записей (LRC).
[0083] Стек 901 является структурой данных, которая содействует функции рекурсивного отображения у процесса 730 обнаружения.
[0084] TBC 902 является переменной, которая указывает рассматриваемый уровень.
[0085] Ent1 903 является переменной, которая хранит идентификатор субъекта, для которого разыскивается отношение, а Ent2 904 является переменной, которая хранит идентификатор субъекта, которое было обнаружено последним. Например, если мы знаем S1 и ищем поставщика для S1, то Ent1 903 будет хранить идентификатор S1, а когда мы находим поставщика для S1, Ent2 904 примет идентификатор того вновь найденного поставщика.
[0086] LRC 905 является списком записей справочной таблицы 750, которые рассмотрены во время процесса 730 обнаружения.
[0087] Фиг. 10 - таблица 1000 состояний, которая показывает изменение нескольких переменных, которые подвергаются влиянию во время примерного исполнения процесса 730 обнаружения. Таблица 1000 состояний организована в строках, которые идентифицируются номерами состояний, начинающимися с состояния 1001, и столбцах, имеющих заголовки, которые указывают:
(a) Стек 901 - содержимое стека 901;
(b) TBC 902 - значение TBC 902;
(c) Ent1 903 - содержимое Ent1 903;
(d) Ent2 904 - содержимое Ent2 904;
(e) Структура - состояние структуры 755 данных; и
(f) LRC - содержимое LRC 905.
[0088] В таблице 1000 состояний x=безразличное состояние, то есть содержимое или значение несущественны.
[0089] Фиг. 11A - 11J вместе показывают изменение структуры 755 данных.
[0090] При описании процесса 730 обнаружения ниже для удобочитаемости настоящий документ включает в себя заголовки, например "ИНИЦИАЛИЗАЦИЯ" и "ОБНАРУЖЕНИЕ S1 - S3", которые в целом описывают происходящие действия.
[0091] ИНИЦИАЛИЗАЦИЯ
[0092] Процесс 730 обнаружения начинается с этапа 906.
[0093] На этапе 906 посредством пользовательского терминала 765 пользователь 760 отправляет, а процессор 710 принимает сообщение, запрашивающее анализ риска у Поставщика 1 и Поставщика 2. В сообщение пользователь 760 также включает параметры обработки, например (a) тип степени риска для применения, например, SER или некоторый другой рейтинг, (b) важные факторы для различных отраслей, (c) факторы уровня и (d) количество уровней (N) для включения в анализ. С этапа 906 процесс 730 обнаружения переходит к этапу 910.
[0094] Предположим, что N=3. Для упрощения представления настоящего примера напомним, что на фиг. 10 в правом верхнем углу имеется прямоугольник, показывающий N=3.
[0095] На этапе 910 процессор 710 (a) очищает стек 901, после этого помещает в стек 901 интересующие субъекты, то есть S1 и S2, и (b) начинает построение структуры 755 данных. См. состояние 1001 и фиг. 11A. В таблице 1000 состояний в столбце, который показывает состояние стека 901, крайнее правое значение является вершиной стека 901. Поэтому, например, в состоянии 1001 S1 находится на вершине стека 901. С этапа 910 процесс 730 обнаружения переходит к этапу 915.
[0096] В настоящем документе оператор ":=" означает, что первый оператор принимает значение, обозначенное вторым оператором. Например, A:= B означает, что A принимает значение B. Аналогичным образом A:= 1 означает, что A принимает значение 1.
[0097] На этапе 915 процессор 710 устанавливает TBC:= 1 и очищает LRC 905. См. состояние 1002. С этапа 915 процесс 730 обнаружения переходит к этапу 920.
[0098] ОБНАРУЖЕНИЕ S1 - S3
[0099] На этапе 920 процессор 710 анализирует, больше ли нуля TBC. При рассмотрении отношений на различных уровнях номер рассматриваемого уровня всегда должен быть больше нуля. Если TBC больше нуля, то процесс 730 обнаружения переходит к этапу 925. Если TBC не превышает ноль, то процесс 730 обнаружения возвращается к началу цикла к этапу 915.
[00100] На этапе 925 процессор 710 анализирует, пустой ли стек 901. Если стек 901 не пустой, то процесс 730 обнаружения переходит к этапу 930. Если стек 901 пустой, то это означает, что все поддающиеся обнаружению сделки обработаны, и соответственно, процесс 730 обнаружения продвигается к этапу 960.
[00101] На этапе 930 процессор 710 выталкивает верхнюю запись из стека 901 и назначает ее Ent1 901. В настоящем примере из стека 901 выталкивается S1, и поэтому Ent1 903 принимает значение S1. См. состояние 1003. Это означает, что процессор 710 будет искать субъект, с которым S1 провел сделку. С этапа 930 процесс 730 обнаружения переходит к этапу 935.
[00102] На этапе 935 процессор 710 проверяет, является ли TBC больше либо равным N. Эта проверка гарантирует, что процесс 730 обнаружения изучает отношения только на уровнях, пронумерованных меньше либо равными N. Если TBC не больше либо не равен N, то процесс 730 обнаружения перейдет к этапу 940. Если TBC больше либо равен N, то процесс 730 обнаружения продвинется к этапу 955.
[00103] В настоящем примере, как показано в состоянии 1003, TBC=1, и в настоящем примере N равно 3. TBC не больше N, и поэтому процесс 730 обнаружения переходит к этапу 940.
[00104] На этапе 940 процессор 710 ищет в справочной таблице 750 сделку, участником которой является Ent1 903. В настоящем примере, поскольку мы строим цепочку поставок, Ent1 903 рассматривается как покупатель. Обращаясь к таблице 7 выше, строка 1 представляет сделку, в которой S1 является покупателем. С этапа 940 процесс 730 обнаружения переходит к этапу 945.
[00105] На этапе 945 процессор 710 анализирует, найдена ли сделка на этапе 935. Если сделка найдена, то процесс 730 обнаружения переходит к этапу 950. Если сделка не найдена, то процесс 730 обнаружения продвигается к этапу 955.
[00106] На этапе 950 процессор 710 заполняет Ent1 903 и Ent2 904 из сделки, найденной на этапе 940. Соответственно, считывая из таблицы 7, строки 1, процессор 710 назначает:
Ent1 903:= S1; и
Ent2 904:= S3.
[00107] После этого, а также на этапе 950, процессор 710:
(a) обновляет LRC 905;
(b) обновляет структуру 755 данных;
(c) помещает Ent1 903 в стек 901;
(d) копирует содержимое Ent2 904 в Ent1 903; и
(e) увеличивает TBC.
[00108] Результат операций на этапе 950 представляется состоянием 1004 и фиг. 11B. Для обновления LRC 905 процессор 710 добавляет запись справочной таблицы 750, которая только что рассматривалась. В настоящем примере запись, которая только что рассматривалась, показана в таблице 7, строке 1. Соответственно, в таблице 1000 состояний состояние 1004 показывает, что LRC 905 теперь включает в себя число "1", которое представляет запись таблицы 7, строки 1. Как показано на фиг. 11B, структура 755 данных теперь включает в себя связь от S1 к S3. Таким образом, структура 755 данных является связанным списком узлов, которые представляют S1 и S3.
[00109] С этапа 950 процесс 730 обнаружения возвращается к началу цикла к этапу 935.
[00110] ОБНАРУЖЕНИЕ S3 - S7
[00111] Поскольку на этапе 950 Ent1 903 приняло значение из Ent2 904, Ent1 903 теперь содержит значение субъекта, который был обнаружен последним, то есть S3. Соответственно, процессор 710 будет искать связь от S3 к поставщику для S3.
[00112] В настоящем примере процессор 710 будет повторять операции этапов 935, 940, 945 и 950. На этапе 940 процессор 710 будет искать в справочной таблице 750 и найдет запись, которая показана в таблице 7, строке 6. После завершения этапа 950 состояние системы 700 будет таким, как указано состоянием 1005, а структура 755 данных будет такой, как показана на фиг. 11C.
[00113] ОБРАБОТКА УРОВНЯ N
[00114] После обнаружения S3 - S7, по завершению этапа 950 процесс 730 обнаружения вернется к началу цикла к этапу 935. Однако, как указано в состоянии 1005, TBC теперь равен 3. То есть TBC больше либо равен N. Соответственно, с этапа 935 процесс 730 обнаружения продвинется к этапу 955.
[00115] На этапе 955 процессор 710 уменьшает TBC. См. состояние 1006. С этапа 955 процесс 730 обнаружения возвращается к началу цикла к этапу 920.
[00116] В настоящем случае процессор 710 обнаружил последними S3 - S7. Поскольку S7 находится на уровне 3, который в настоящем примере является максимальным номером уровня, на котором будет проводиться поиск, процессу 730 обнаружения понадобится вернуться к уровню меньшего порядка, в этом случае - к уровню 2.
[00117] ПОИСК ДРУГОГО ПОСТАВЩИКА ДЛЯ S3
[00118] На этапе 920 процессор 710 проверяет и находит TBC равным 2, как показано в состоянии 1006. Таким образом, TBC больше либо равен нулю, и поэтому процесс 730 обнаружения переходит от этапа 920 к этапу 925.
[00119] На этапе 925 процессор 710 обнаружит, что стек 901 не пустой, и поэтому процесс 730 обнаружения перейдет к этапу 930.
[00120] На этапе 930 процессор 710 выталкивает верхнюю запись из стека 901 и назначает ее Ent1 901. В настоящем примере из стека 901 выталкивается S3, и поэтому Ent1 903 принимает значение S3. См. состояние 1007. С этапа 930 процесс 730 обнаружения переходит к этапу 935.
[00121] На этапе 935 процессор 710 проверяет, является ли TBC больше либо равным N. В состоянии 1007 TCB равен 2. Соответственно, процесс 730 обнаружения переходит к этапу 940.
[00122] На этапе 940 процессор 710 ищет в справочной таблице 750 сделку, участником которой является Ent1 903. Однако имеется дополнительное ограничение, что такая сделка не является сделкой, которая уже рассмотрена. Здесь, как показано в состоянии 1007, Ent1 903 идентифицирует S3, и в таблице 7 строка 6 является единственной сделкой, для которой S3 является покупателем. В состоянии 1007 LRC 905 указывает, что таблица 7, строка 6 уже рассмотрена. Поэтому на этапе 940 процессор 710 не находит сделку. С этапа 940 процесс 730 обнаружения переходит к этапу 945.
[00123] На этапе 945 процессор 710 анализирует, найдена ли сделка на этапе 940. В настоящем примере ответом является НЕТ, и поэтому с этапа 945 процесс 730 обнаружения продвигается к этапу 955.
[00124] На этапе 955 процессор 710 уменьшает TBC. См. состояние 1008. С этапа 955 процесс 730 обнаружения возвращается к началу цикла к этапу 920.
[00125] В этот момент процессор 710 обнаружил всех поставщиков у S3, которыми в настоящем примере является только S7. Поиск поставщиков у S3 исчерпан, и поэтому процесс 730 обнаружения должен продолжаться путем повторного рассмотрения субъекта, у которого поставщиком является S3, то есть S1.
[00126] ПРОДОЛЖЕНИЕ ОБНАРУЖЕНИЯ
[00127] Процесс 730 обнаружения продолжит свой поиск поставщиков для S1 на уровнях 2 и 3. Соответственно, структура 755 данных изменится, как проиллюстрировано на фиг. 11D - 11G.
[00128] После исчерпания поиска поставщиков у S1 процесс 730 обнаружения обнаружит цепочку поставок для S2. Соответственно, структура 755 данных изменится, как проиллюстрировано на фиг. 11H - 11J. Структура 755 данных является связанным списком узлов, которые представляют субъекты, то есть Gorman Manufacturing и Поставщики 1-9, в сети 200.
[00129] ОКОНЧАНИЕ ОБНАРУЖЕНИЯ
[00130] На этапе 960 процесс 730 обнаружения заканчивается.
[00131] После завершения процесса 730 обнаружения процессор 710 исполнит процесс 735 оценки релевантности. Операциями процесса 735 оценки релевантности являются те, которые были описаны выше со ссылкой на фиг. 3-6. Таким образом, процесс 735 оценки релевантности создаст SCRI для каждого из Поставщика 1 и Поставщика 2.
[00132] После вычисления SCRI для Поставщика 1 и Поставщика 2 процессор 710 сообщает пользователю 760 результаты процесса 735 оценки релевантности.
[00133] Вспомним из таблицы 4, что SCRI у Поставщика 1=3,1, а из таблицы 6 вспомним, что SCRI Поставщика 2=2,8. Предполагая, что больший SCRI указывает более высокий риск, для Gorman Manufacturing было бы опаснее полагаться на Поставщика 1, чем на Поставщика 2.
[00134] Для обзора компьютер 705, а конкретнее процессор 701, в соответствии с командами в программном модуле 720 выполняет способ, который включает в себя:
получение записи, которая идентифицирует первый субъект, например Поставщика 1, и второй субъект, например Поставщика 3, которые участвовали в сделке друг с другом;
получение записи, которая идентифицирует третий субъект, например Поставщика 7, который участвовал в сделке со вторым субъектом;
построение в запоминающем устройстве, например, в базе 745 данных, структуры данных, например структуры 755 данных, которая задает путь между первым субъектом и третьим субъектом через второй субъект; и
вычисление риска, ассоциированного с первым субъектом, например SCRI для Поставщика 1, в зависимости, то есть на основе, характеристики третьего субъекта.
Дополнительно способ включает в себя:
получение записи, которая идентифицирует четвертый субъект, например Поставщика 4, который участвовал в сделке с первым субъектом;
получение записи, которая идентифицирует пятый субъект, например Поставщика 8, который участвовал в сделке с четвертым субъектом; и
добавление в структуру данных пути между первым субъектом и пятым субъектом через четвертый субъект,
где вычисление риска дополнительно включает в себя вычисление риска, ассоциированного с первым субъектом, в зависимости, то есть на основе, характеристики пятого субъекта.
[00135] Другой аспект способа включает в себя:
изучение записей, которые описывают сделки между субъектами;
построение на основе сделок в базе данных, например, в базе 745 данных, структуры данных, например структуры 755 данных, которая представляет сеть отношений, где сеть отношений представляет (i) первый субъект, например Поставщика 1, и (ii) второй субъект, например Поставщика 7, который отделен от первого субъекта N уровнями, где N - целое число, больше либо равное 1; и
вычисление риска, ассоциированного с первым субъектом, в зависимости, то есть на основе, характеристики второго субъекта.
Более того, структура данных предоставляет путь от второго субъекта к первому субъекту через один или несколько промежуточных субъектов, например, Поставщика 3, и вычисление риска, ассоциированного с первым субъектом, также зависит от рисков, ассоциированных с одним или несколькими промежуточными субъектами.
[00136] Хотя система 700 описывается в этом документе как создающая и оценивающая сеть цепочек поставок, она точно так же могла бы применяться для создания и оценки сети цепочек потребителей. Например, ссылаясь на фиг. 1, в сети цепочек потребителей предприятие 1 уровня 1 было бы потребителем исследуемого предприятия, а предприятие 1 уровня 2 было бы потребителем предприятия 1 уровня 1. Механика обнаружения и оценивания риска в сети цепочек потребителей аналогична таковой в сети цепочек поставок.
[00137] В случае оценивания возможностей система 700 будет оценивать характеристики предприятия, ассоциированные со спросом. Например, размер предприятия и тенденция, растущая либо убывающая, являются хорошими индикаторами спроса вообще. Прежнее покупательское поведение, включающее в себя тип и объем товаров и услуг, сумму в долларах, частоту сделок, открывает возможности в определенной группе продукции, что также может помочь в предсказании, какой будет следующая закупка продукции. Знание производственного спроса от потребителей конкретного потребителя обеспечит целостный взгляд и ранний сигнал возможностей.
[00138] Более того, система 700 могла бы применяться для создания и оценки сети деловых отношений, которая является гибридом поставщиков и потребителей. Например, обращаясь опять к фиг. 1, в примерной гибридной сети предприятие 1 уровня 1 могло бы быть поставщиком исследуемого предприятия, а предприятие 1 уровня 2 могло бы быть потребителем предприятия 1 уровня 1.
[00139] Система 700 может рекурсивно обнаруживать сеть деловых отношений на основе данных двусторонних отношений. Она предоставляет автоматизированный, последовательный, объективный и повторяющийся процесс для идентификации такой сети и контроля риска в комплексе. Она повышает точность и эффективность и очень экономична по сравнению со способами исследования и работы в сети из известного уровня техники.
[00140] Система 700 помогает принимающим деловые решения полностью управлять отношением потребителей и риском независимо от того, ищут ли они маркетинговые возможности либо управляют рисками потребителей и рисками поставщиков. Она также может использоваться для идентификации поставщиков уровня N в некоторой стране или области, которые неизвестны без сети поставщиков. Например, в 2012 Конгресс США принял Закон Додда-Франка о реформировании Уолл-стрит и защите потребителей, чтобы повысить прозрачность цепочки поставок, включая снабжение из Демократической Республики Конго (DRD) и соседних стран. Система 700 может идентифицировать поставщиков, которые, возможно, занимаются конфликтными полезными ископаемыми. Процесс обнаружения деловой сети помогает предприятиям соблюдать законные требования путем повышения видимости цепочки поставок
[00141] Описанные в этом документе методики являются примерными, и их не следует толковать как подразумевающие какое-либо конкретное ограничение для настоящего раскрытия изобретения. Следует понимать, что специалистами в данной области техники могут быть разработаны различные альтернативы, сочетания и модификации. Например, этапы, ассоциированные с описанными в этом документе процессами, могут выполняться в любом порядке, пока самими этапами не задано или не предписано иное. Настоящее раскрытие изобретения предназначено для охвата всех таких альтернатив, модификаций и вариаций, которые входят в объем прилагаемой формулы изобретения.
[00142] Термины "содержит" или "содержащий" нужно интерпретировать как устанавливающие наличие заданных признаков, целых частей, этапов или компонентов, но не препятствующие наличию одного или нескольких других признаков, целых частей, этапов или компонентов либо их групп. Формы единственного числа по существу не препятствуют вариантам осуществления, содержащим множества изделий.
Claims (54)
1. Способ вычисления релевантности исследуемого субъекта, содержащий этапы, на которых:
(I) исполняют процесс обнаружения для выполнения операций:
(a) изучения записей, которые описывают сделки между субъектами; и
(b) построения в базе данных структуры данных, которая представляет собой сеть отношений, на основе упомянутых сделок,
причем упомянутая сеть отношений представляет (i) первый субъект и (ii) второй субъект, который находится в N уровнях от упомянутого первого субъекта, где N - целое число, больше либо равное 2,
причем упомянутая структура данных предоставляет путь от упомянутого второго субъекта к упомянутому первому субъекту через один или несколько промежуточных субъектов; и
причем упомянутый процесс обнаружения включает в себя операцию рекурсивного отображения, которая:
(i) использует в цикле обработки в упомянутом процессе обнаружения стек, который хранит интересующие субъекты, и
(ii) для интересующего субъекта из упомянутого стека, причем упомянутый интересующий субъект находится на некотором уровне, неоднократно рассматривает упомянутые записи, чтобы найти связанный субъект на следующем уровне, добавляет упомянутый связанный субъект к упомянутой структуре данных и продолжает до достижения уровня N; и
(II) вычисляют релевантность упомянутого второго субъекта для упомянутого первого субъекта в зависимости от (a) характеристики упомянутого второго субъекта и (b) релевантности одного или нескольких упомянутых промежуточных субъектов для упомянутого первого субъекта.
2. Способ по п. 1, в котором упомянутая релевантность указывает признак, выбранный из группы, состоящей из (a) риска для упомянутого первого субъекта и (b) возможности для упомянутого первого субъекта.
3. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором:
взвешивают упомянутую характеристику со значением, которое указывает, что упомянутый второй субъект находится в N уровнях от упомянутого первого субъекта в упомянутой структуре данных.
4. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором:
взвешивают упомянутую характеристику со значением, которое указывает критичность для упомянутого второго субъекта, выбранную из группы, состоящей из классификации отраслей, стоимости сделки и информации о продукции.
5. Способ по п. 1, в котором упомянутая сеть отношений содержит цепочку поставок от упомянутого второго субъекта к упомянутому первому субъекту.
6. Способ по п. 1, в котором упомянутая сеть отношений содержит цепочку потребителей от упомянутого второго субъекта к упомянутому первому субъекту.
7. Система для вычисления релевантности исследуемого субъекта, содержащая:
процессор; и
запоминающее устройство, которое содержит команды, которые могут считываться упомянутым процессором, чтобы предписывать упомянутому процессору:
(I) исполнять процесс обнаружения, чтобы:
(a) изучить записи, которые описывают сделки между субъектами; и
(b) построить в базе данных структуру данных, которая представляет собой сеть отношений, на основе упомянутых сделок,
причем упомянутая сеть отношений представляет (i) первый субъект и (ii) второй субъект, который находится в N уровнях от упомянутого первого субъекта, где N - целое число, больше либо равное 2,
причем упомянутая структура данных предоставляет путь от упомянутого второго субъекта к упомянутому первому субъекту через один или несколько промежуточных субъектов, и
причем упомянутый процесс обнаружения включает в себя операцию рекурсивного отображения, которая:
(i) использует в цикле обработки в упомянутом процессе обнаружения стек, который хранит интересующие субъекты, и
(ii) для интересующего субъекта из упомянутого стека, причем упомянутый интересующий субъект находится на некотором уровне, неоднократно рассматривает упомянутые записи, чтобы найти связанный субъект на следующем уровне, добавляет упомянутый связанный субъект к упомянутой структуре данных и продолжает до достижения уровня N; и
(II) вычислить релевантность упомянутого второго субъекта для упомянутого первого субъекта в зависимости от (a) характеристики упомянутого второго субъекта и (b) релевантности одного или нескольких упомянутых промежуточных субъектов для упомянутого первого субъекта.
8. Система по п. 7, в которой упомянутая релевантность указывает признак, выбранный из группы, состоящей из (a) риска для упомянутого первого субъекта и (b) возможности для упомянутого первого субъекта.
9. Система по п. 7, в которой упомянутые команды также предписывают упомянутому процессору:
взвесить упомянутую характеристику со значением, которое указывает, что упомянутый второй субъект находится в N уровнях от упомянутого первого субъекта в упомянутой структуре данных.
10. Система по п. 7, в которой упомянутые команды также предписывают упомянутому процессору:
взвесить упомянутую характеристику со значением, которое указывает критичность для упомянутого второго субъекта.
11. Система по п. 7, в которой упомянутая сеть отношений содержит цепочку поставок от упомянутого второго субъекта к упомянутому первому субъекту.
12. Система по п. 7, в которой упомянутая сеть отношений содержит цепочку потребителей от упомянутого второго субъекта к упомянутому первому субъекту.
13. Носитель информации, содержащий:
команды, которые могут считываться процессором, чтобы предписывать упомянутому процессору:
(I) исполнять процесс обнаружения, чтобы:
(a) изучить записи, которые описывают сделки между субъектами; и
(b) построить в базе данных структуру данных, которая представляет собой сеть отношений, на основе упомянутых сделок,
причем упомянутая сеть отношений представляет (i) первый субъект и (ii) второй субъект, который находится в N уровнях от упомянутого первого субъекта, где N - целое число, больше либо равное 2,
причем упомянутая структура данных предоставляет путь от упомянутого второго субъекта к упомянутому первому субъекту через один или несколько промежуточных субъектов, и
причем упомянутый процесс обнаружения включает в себя операцию рекурсивного отображения, которая:
(i) использует в цикле обработки в упомянутом процессе обнаружения стек, который хранит интересующие субъекты, и
(ii) для интересующего субъекта из упомянутого стека, причем упомянутый интересующий субъект находится на некотором уровне, неоднократно рассматривает упомянутые записи, чтобы найти связанный субъект на следующем уровне, добавляет упомянутый связанный субъект к упомянутой структуре данных и продолжает до достижения уровня N; и
(II) вычислить релевантность упомянутого второго субъекта для упомянутого первого субъекта в зависимости от (a) характеристики упомянутого второго субъекта и (b) релевантности одного или нескольких упомянутых промежуточных субъектов для упомянутого первого субъекта.
14. Носитель информации по п. 13, в котором упомянутая релевантность указывает признак, выбранный из группы, состоящей из (a) риска для упомянутого первого субъекта и (b) возможности для упомянутого первого субъекта.
15. Носитель информации по п. 13, в котором упомянутые команды также предписывают упомянутому процессору:
взвесить упомянутую характеристику со значением, которое указывает, что упомянутый второй субъект находится в N уровнях от упомянутого первого субъекта в упомянутой структуре данных.
16. Носитель информации по п. 13, в котором упомянутые команды также предписывают упомянутому процессору:
взвесить упомянутую характеристику со значением, которое указывает критичность для упомянутого второго субъекта.
17. Носитель информации по п. 13, в котором упомянутая сеть отношений содержит цепочку поставок от упомянутого второго субъекта к упомянутому первому субъекту.
18. Носитель информации по п. 13, в котором упомянутая сеть отношений содержит цепочку потребителей от упомянутого второго субъекта к упомянутому первому субъекту.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201361919088P | 2013-12-20 | 2013-12-20 | |
US61/919,088 | 2013-12-20 | ||
PCT/US2014/049920 WO2015094417A1 (en) | 2013-12-20 | 2014-08-06 | Discovering a business relationship network, and assessing a relevance of a relationship |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2016128715A RU2016128715A (ru) | 2018-01-25 |
RU2656698C2 true RU2656698C2 (ru) | 2018-06-06 |
Family
ID=53400410
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2016128715A RU2656698C2 (ru) | 2013-12-20 | 2014-08-06 | Обнаружение сети деловых отношений и оценивание релевантности отношения |
Country Status (12)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20150178645A1 (ru) |
EP (1) | EP3084693A4 (ru) |
JP (1) | JP6340428B2 (ru) |
KR (1) | KR20160099692A (ru) |
AU (1) | AU2014367245A1 (ru) |
BR (1) | BR112016014479A8 (ru) |
CA (1) | CA2934461A1 (ru) |
PE (1) | PE20161164A1 (ru) |
PH (1) | PH12016501202A1 (ru) |
RU (1) | RU2656698C2 (ru) |
SG (1) | SG11201605069UA (ru) |
WO (1) | WO2015094417A1 (ru) |
Families Citing this family (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10630706B2 (en) * | 2015-10-21 | 2020-04-21 | Vmware, Inc. | Modeling behavior in a network |
US20170331840A1 (en) * | 2016-05-11 | 2017-11-16 | Symantec Corporation | Systems and methods for determining security risk profiles |
US10666675B1 (en) | 2016-09-27 | 2020-05-26 | Ca, Inc. | Systems and methods for creating automatic computer-generated classifications |
KR20190064238A (ko) * | 2017-11-30 | 2019-06-10 | (주)비즈니스온커뮤니케이션 | 가치사슬 추출 장치 및 이를 이용한 가치사슬 추출 방법 |
US10664799B2 (en) | 2018-06-29 | 2020-05-26 | OMNY, Inc. | Supply mesh platform |
US11094013B2 (en) | 2018-11-01 | 2021-08-17 | OMNY, Inc. | Private currency and trade engine |
JP7231449B2 (ja) * | 2019-03-18 | 2023-03-01 | 株式会社日立製作所 | 信用分析支援方法、信用分析支援システム、およびノード |
KR102303114B1 (ko) | 2019-08-03 | 2021-09-16 | 선태군 | 도매업자 네트워크 시스템 및 그의 처리 방법 |
WO2021236250A1 (en) * | 2020-05-20 | 2021-11-25 | Liveramp, Inc. | Entity resolution data structure system and method |
JP7461317B2 (ja) | 2021-03-19 | 2024-04-03 | 株式会社日立製作所 | 債権流通システムおよび債権流通方法 |
WO2023132069A1 (ja) * | 2022-01-07 | 2023-07-13 | 富士通株式会社 | 検索方法、検索プログラム、および情報処理装置 |
JP2024106854A (ja) | 2023-01-27 | 2024-08-08 | トヨタ自動車株式会社 | サーバ装置、情報処理方法、およびプログラム |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030046121A1 (en) * | 2001-03-23 | 2003-03-06 | Restaurant Services, Inc. ("RSI") | System, method and computer program product for normalizing data in a supply chain management framework |
US20050137899A1 (en) * | 2003-12-23 | 2005-06-23 | Dun & Bradstreet, Inc. | Method and system for linking business entities |
US20080133391A1 (en) * | 2006-09-05 | 2008-06-05 | Kerry Ivan Kurian | User interface for sociofinancial systems and methods |
RU2358312C2 (ru) * | 2003-10-23 | 2009-06-10 | Майкрософт Корпорейшн | Система и способ представления для пользователя взаимосвязанных элементов |
US20090271348A1 (en) * | 2008-04-29 | 2009-10-29 | Allen Thomas B | Determining the degree of relevance of alerts in an entity resolution system |
US20120143643A1 (en) * | 2001-06-08 | 2012-06-07 | Servigistics, Inc. | Policy Based Automation for a Supply Chain |
CN103391302A (zh) * | 2012-05-08 | 2013-11-13 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种信息发送的方法及系统 |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005044251A (ja) * | 2003-07-25 | 2005-02-17 | Data Place Inc | サプライチェーン運転資金供給方法およびシステム |
US7295525B2 (en) * | 2003-09-11 | 2007-11-13 | Sun Microsystems, Inc. | System and method for managing multicast group membership |
JP4391506B2 (ja) * | 2006-09-21 | 2009-12-24 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ | 評価装置、評価方法及び評価プログラム |
US8249903B2 (en) * | 2006-10-10 | 2012-08-21 | Accenture Global Services Limited | Method and system of determining and evaluating a business relationship network for forming business relationships |
US9317494B2 (en) * | 2007-04-03 | 2016-04-19 | Sap Se | Graphical hierarchy conversion |
US8626618B2 (en) * | 2007-11-14 | 2014-01-07 | Panjiva, Inc. | Using non-public shipper records to facilitate rating an entity based on public records of supply transactions |
JP5186197B2 (ja) * | 2007-12-19 | 2013-04-17 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ | 評価装置、評価方法及び評価プログラム |
US8185430B2 (en) * | 2009-01-30 | 2012-05-22 | Bank Of America Corporation | Supplier stratification |
JP5353523B2 (ja) * | 2009-07-23 | 2013-11-27 | 日本電気株式会社 | グラフ解析装置、グラフ解析方法及びグラフ解析プログラム |
US8219552B2 (en) * | 2009-10-07 | 2012-07-10 | International Business Machines Corporation | Information theory based result merging for searching hierarchical entities across heterogeneous data sources |
US20120089534A1 (en) * | 2010-10-12 | 2012-04-12 | Sap Ag | Business Network Management |
US9369285B2 (en) * | 2011-04-28 | 2016-06-14 | Qualcomm Incorporated | Social network based PKI authentication |
CN104992258A (zh) * | 2012-07-05 | 2015-10-21 | 爱利门图供应链管理(开曼)有限公司 | 用于控制供应链的方法和系统 |
US20140278730A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | Memorial Healthcare System | Vendor management system and method for vendor risk profile and risk relationship generation |
-
2014
- 2014-08-06 US US14/452,946 patent/US20150178645A1/en not_active Abandoned
- 2014-08-06 EP EP14873079.9A patent/EP3084693A4/en not_active Withdrawn
- 2014-08-06 WO PCT/US2014/049920 patent/WO2015094417A1/en active Application Filing
- 2014-08-06 PE PE2016000845A patent/PE20161164A1/es not_active Application Discontinuation
- 2014-08-06 AU AU2014367245A patent/AU2014367245A1/en not_active Abandoned
- 2014-08-06 CA CA2934461A patent/CA2934461A1/en not_active Abandoned
- 2014-08-06 BR BR112016014479A patent/BR112016014479A8/pt not_active Application Discontinuation
- 2014-08-06 RU RU2016128715A patent/RU2656698C2/ru active
- 2014-08-06 JP JP2016541635A patent/JP6340428B2/ja active Active
- 2014-08-06 SG SG11201605069UA patent/SG11201605069UA/en unknown
- 2014-08-06 KR KR1020167019350A patent/KR20160099692A/ko not_active Application Discontinuation
-
2016
- 2016-06-20 PH PH12016501202A patent/PH12016501202A1/en unknown
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030046121A1 (en) * | 2001-03-23 | 2003-03-06 | Restaurant Services, Inc. ("RSI") | System, method and computer program product for normalizing data in a supply chain management framework |
US20120143643A1 (en) * | 2001-06-08 | 2012-06-07 | Servigistics, Inc. | Policy Based Automation for a Supply Chain |
RU2358312C2 (ru) * | 2003-10-23 | 2009-06-10 | Майкрософт Корпорейшн | Система и способ представления для пользователя взаимосвязанных элементов |
US20050137899A1 (en) * | 2003-12-23 | 2005-06-23 | Dun & Bradstreet, Inc. | Method and system for linking business entities |
US20080133391A1 (en) * | 2006-09-05 | 2008-06-05 | Kerry Ivan Kurian | User interface for sociofinancial systems and methods |
US20090271348A1 (en) * | 2008-04-29 | 2009-10-29 | Allen Thomas B | Determining the degree of relevance of alerts in an entity resolution system |
CN103391302A (zh) * | 2012-05-08 | 2013-11-13 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种信息发送的方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
PE20161164A1 (es) | 2016-10-27 |
WO2015094417A1 (en) | 2015-06-25 |
BR112016014479A2 (pt) | 2017-08-08 |
KR20160099692A (ko) | 2016-08-22 |
SG11201605069UA (en) | 2016-07-28 |
PH12016501202A1 (en) | 2016-08-15 |
EP3084693A1 (en) | 2016-10-26 |
EP3084693A4 (en) | 2017-07-05 |
US20150178645A1 (en) | 2015-06-25 |
BR112016014479A8 (pt) | 2020-05-26 |
AU2014367245A1 (en) | 2016-07-21 |
RU2016128715A (ru) | 2018-01-25 |
JP6340428B2 (ja) | 2018-06-06 |
CA2934461A1 (en) | 2015-06-25 |
JP2017500663A (ja) | 2017-01-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2656698C2 (ru) | Обнаружение сети деловых отношений и оценивание релевантности отношения | |
Caselli et al. | The sensitivity of the loss given default rate to systematic risk: new empirical evidence on bank loans | |
US9679261B1 (en) | Machine learning classifier that compares price risk score, supplier risk score, and item risk score to a threshold | |
Grunert et al. | Recovery rates of commercial lending: Empirical evidence for German companies | |
JP4358475B2 (ja) | 信用評価システム | |
Antunes et al. | Firm default probabilities revisited | |
US20220122171A1 (en) | Client server system for financial scoring with cash transactions | |
US8099356B2 (en) | Method and apparatus system for modeling consumer capacity for future incremental debt in credit scoring | |
US9031967B2 (en) | Natural language processing system, method and computer program product useful for automotive data mapping | |
JP6560323B2 (ja) | 判定装置、判定方法及び判定プログラム | |
Arshad et al. | Prediction of business failure and fraudulent financial reporting: Evidence from Malaysia | |
Rahaman et al. | The effect of supply chain power on bank financing | |
Joseph et al. | Cross-border portfolio investment networks and indicators for financial crises | |
Haider et al. | Predicting corporate failure for listed shipping companies | |
Chong et al. | Bank loans, trade credits, and borrower characteristics: Theory and empirical analysis | |
Park et al. | A machine learning-based early warning system for the housing and stock markets | |
Sehgal et al. | Bank risk factors and changing risk exposures in the pre-and post-financial crisis periods: An empirical study for India | |
Wei | [Retracted] A Machine Learning Algorithm for Supplier Credit Risk Assessment Based on Supply Chain Management | |
Hughen et al. | Who are the noise traders? | |
Epley et al. | Borrower risk signaling using loan-to-value ratios | |
JP2010003194A (ja) | ポートフォリオ・リスク情報提供装置、サーバ | |
Mateut et al. | Supplier-customer relationships and the interactions between inventories and trade credit | |
JP4358498B2 (ja) | 信用評価システム | |
Santoso et al. | The Effect of Sharia Compliance, Service Quality, Customer Trust, and Customer Satisfaction on Customer Loyalty of Islamic Rural Bank Customers in Indonesia | |
Coleman et al. | Combination of ant colony optimization and K-nearest neighbours: the influence of working capital management on corporate performance |