(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210850769.7 (22)申请日 2022.07.20 (71)申请人 深圳微言科技有限责任公司 地址 518049 广东省深圳市福田区梅林街 道孖岭社区凯丰 路10号翠林大厦13层 1305、 1306、 1307、 1308室 (72)发明人 周铭　黄卫　 (74)专利代理 机构 上海创开专利代理事务所 (普通合伙) 31374 专利代理师 张佑富 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 21/62(2013.01) (54)发明名称 基于数据隐私保护的供应链金融决策系统 及方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于数据隐私保护的供 应链金融决策系统及方法， 涉及金融决策技术领 域。 本发明包括商品供应链模块、 区块链金融模 块、 决策构建模块和物联网平台； 区块链金融模 块包括风控模块、 借款人信息模块和资金模块； 决策构建模块包括决策模型构建模块、 决策定制 模块、 决策微调模块和决策发布模块； 决策模型 构建模块用于根据深度学习训练金融决策模型； 决策定制模块用于生成供应链金融 决策。 本发明 通过采集企业供应链上的数据信息， 根据风控决 策引擎对区块链的金融信息进行风控评估， 根据 深度学习训练金融决策模型， 根据金融决策模块 定制决策顺序， 给金融管理人员提供决策参考， 减少决策失误造成的损失。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115222514 A 2022.10.21 CN 115222514 A 1.一种基于数据隐私保护的供应链金融决策系统， 包括商品供应链模块、 区块链金融 模块、 决策构建模块和物联网平台， 其特 征在于： 所述商品供应链模块包括商品信 息采集模块和商品信 息存储模块； 所述商 品信息采集 模块用于采集商品信息， 并将商品信息发送到商品信息存 储模块中进行存 储； 所述区块链金融模块包括风控模块、 借款人信息模块和资金模块； 所述风控模块用于 对管理人员进行风险控制和 风险提示， 通过风控 决策引擎借助模型得出决策， 对管理人员 的行为进 行风险控制和风险提示； 所述借款人信息模块用于根据用户信息对借款人进 行模 型建立； 所述资金模块用于解决借款人的贷款以及供应商销售回款； 所述决策构建模块包括决策模型构建模块、 决策定制模块、 决策微调模块和决策发布 模块； 所述决策模型构建模块用于根据深度学习训练金融决策模型； 所述决策定制模块用 于生成供应链金融决策； 所述决策微调模块用于工作人员根据实际情况对生成的方案进 行 调整； 所述决策发布模块用于向相关人员发送制定决策 方案； 所述物联网平台包括Lot网络模块、 Lot信息模块和Lot规则模块； 所述Lot网络模块用 于提供网络连接， 负责和Lot网络模块建立socke长连接， 发送从中控模块获取的机器信息 至Lot消息模块； 所述网络模块成功连接Lot网络模块后， 向服务器数据处理模块请求终端 所属的商品数据， 通过中控 模块展示给用户； 所述中控模块用于接收通过Lot网络模块转发的数据处理模块处理后的运营人员发出 的指令， 解析指令操作机器， 并且向L ot网络模块发送反馈信息 。 2.根据权利要求1所述的一种基于数据隐私保护的供应链金融决策系统， 其特征在于， 所述商品信息采集模块采集的信息包括： 供应链产品的市场基本需求a、 产品的需求价格弹 性b、 供应商生产产品的成本cs、 零售商销售产品的处置成本cR和市场需求量D； 所述产品的 需求价格弹性b为需求量对于价格变动的反应程度， b值越大， 则表示需求对价格变化越敏 感； 其中， 当b>1时， 表示需求的变动幅度与价格的变动幅度相当； 当b<1时， 表示需求量的 变动幅度要 小于价格的变动幅度。 3.根据权利要求2所述的一种基于数据隐私保护的供应链金融决策系统， 其特征在于， 所述市场需求量为D(p)＝y(p) ·ε， 其中， y(p)＝ap‑b， c＝cs+cR， 得出集中决策下供应链的 整体利润表示式如下： ΠC(p,Q)＝pE{mi n(D,Q)}‑cQ＝pE{min(y(p)ε,Q)} ‑cQ； 式中， a表示供应链产品的市场基本需求， b表示产品的需求价格弹性， cs表示供应商生 产产品的成本， cR表示零售商销售产品的处置成本， D表示市场需求量， ε表示需求的随机干 扰， p表示 最优的寄售价格， Q表示寄售数量。 4.根据权利要求1所述的一种基于数据隐私保护的供应链金融决策系统， 其特征在于， 所述lot网络模块用于提供稳定的lot连接服务连接零售终端和服务器； 接收数据处理模块 处理后的运营人员发出 的指令， 并将指令通过网络模块转发到中控模块； 接受中控模块的 反馈信息， 根据Lot规则模块预设的规则判断是否要转发到数据处理模块； 所述Lot消息模 块用于发送消息到零售终端以及数据 处理模块； 接 收网络模块发送的机器信息， 校验通过 后， 会定时下发心跳消息给网络模块负责维护socket连接， 连接成功后， 每次机器状态变 化， 会发送状态消息给服务器的数据处理模块进 行机器状态处理； 所述Lot 规则模块用于 设权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115222514 A 2定消息转发规则。 5.根据权利要求1所述的一种基于数据隐私保护的供应链金融决策系统， 其特征在于， 所述商品信息包括商品的名称、 产地、 生产 产商、 成分、 品种 、 生产日期及保质期限信息； 所述零售终端包括蓝牙通信单元， 所述用户端包括蓝牙单元， 零售终端的蓝牙通信单 元用于提供连接用户端的蓝牙单元 的功能， 在网络单元故障的情况下， 提供有限度的网络 连接服务： 所述支付识别模块包括： 摄像头， 用于获取用户的图像， 并将图像信 息发送给微信刷脸 支付单元； 微信刷脸支 付单元， 用于接收图像信息， 通过图像信息进 行用户购买商品的刷脸 支付， 并识别用户信息 。 6.一种基于数据隐私保护的供应链金融决策 方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤S1： 采集企业供应链上的数据信息； 步骤S2： 根据风控决策引擎对区块链的金融信息进行风控评估； 步骤S3： 根据深度学习训练金融决策模型； 步骤S4： 根据金融决策模块定制决策顺序； 步骤S5： 工作人员根据实际情况对生成的方案进行调整； 步骤S6： 管理人员将制定决策 方案推送至物联网平台发布。 7.根据权利要求6所述的一种基于数据隐私保护的供应链金融决策方法， 其特征在于， 所述步骤S2中， 风控评估 采用损失函数公式如下： 8.根据权利要求6所述的一种基于数据隐私保护的供应链金融决策方法， 其特征在于， 所述步骤S3中， 深度学习训练金融决策模型流 程如下： 步骤S31： 获取企业数据、 零售商数据、 商品数据及方案数据； 步骤S32： 对企业数据、 零售商数据、 商品数据及方案数据进行预处理， 分别提取企业标 签、 零售商标签、 商品标签及标签数据； 步骤S33： 定义匹配规则， 并对设备 标签赋予权 重值； 步骤S34： 基于匹配规则和权 重值， 建立设备匹配分析模型并计算匹配结果； 步骤S35： 针对设备 数据， 定义各项指标的初始权 重， 并获得初始权 重下的方案分数； 步骤S36： 建立DEA ‑WEI模型反映各 方案的最大期望； 步骤S37： 利用极小极大 方法优化权 重， 并计算 最终方案分数。 9.根据权利要求6所述的一种基于数据隐私保护的供应链金融决策方法， 其特征在于， 所述步骤S4中， 金融决策模块定制决策顺序依次为： 零售商确定订货量、 供应商进行生产、 零售商给供应商款项 未到、 供应商流动 负债到期、 供应商选择反向保理或反向保理、 供应商 接收贷款和零售商还贷给保理商。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115222514 A 3