针对金融投资决策而评估供应交易的公共记录的制作方法

专利名称：针对金融投资决策而评估供应交易的公共记录的制作方法
技术领域：
本发明关于电子商务，并且更具体地关于评级系统。
背景技术：
对与供应方特别是海外供应方合作感兴趣的购买方可能具有其能够从中进行选 择的许多供应方。例如，在服装行业中，单独在中国就存在估计40，000个服装厂，在全世界大约80，000个。为了选择供应方，购买方传统上必须依赖于与供应方的直接经验或通过促进与供应方缔约的中间人进行工作。然而，与中间人合作可能招致用于其服务的佣金，并且直接与供应方合作可能向购买方呈现出大的不确定度，诸如涉及供应方的质量和可靠性、供应方通常与谁合作、供应方通常供应什么类型的产品、所使用的材料、所服务的客户等。关于供应方的某些信息可以从其它源获得，诸如交易会、在线目录、推荐等。然而，这些完全不同的信息源难以分类，并且目前，明显缺少购买方能够用来在评价全世界的供应方的可靠且客观的信息。结果，购买方必须在很大程度上靠他们自己且以相当大的风险和费用进行下去。需要使购买方更容易地选择供应方的方式。

发明内容
在本文中公开了用于购买方、卖方以及第三方能够用来获得关于彼此的交易历史的平台的方法和系统，所述交易历史诸如供应方的装运历史、通常装运的材料的类型、供应方的客户、供应方的专长(expertise)、购买方购买了什么材料和购买了多少、购买方和托运方可靠性、购买方之间的相似性、供应方之间的相似性等。该平台可以聚合来自多种源的数据(在没有限制的情况下包括与实际进口 /出口交易相关联的海关数据)，并促进关于购买方和供应方的质量的报告的生成，该报告涉及与购买方和供应方的质量相关联的多种参数等。在本发明的一方面，方法和系统可以包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；以及基于所聚合交易的分析对实体进行评级。在该方面，基于由最终用户定义的标准对评级进行修整(tailor)。在该方面，评级是用于以下各项中的一个或多个使用所聚合交易海关数据的供应方、基于与供应方与第三方的交易有关的海关数据的供应方、使用所聚合交易海关数据的购买方、基于与购买方与第三方的交易有关的海关数据的购买方、基于由海关交易的分析指示的忠诚度的供应方、基于由海关交易指示的经验量的供应方、基于评估装运数目的供应方、基于由装运指示的经验的持续时间的供应方、基于由过去装运指示的交易大小的供应方、基于由过去装运指示的国际经验的程度的供应方、基于由过去装运指示的国家相关经验的程度的供应方、基于由海关交易的分析指示的忠诚度的购买方、基于由海关交易指示的经验量的购买方、基于评估装运数目的购买方、基于由装运指示的经验的持续时间的购买方、基于由过去装运指示的交易大小的购买方、基于由过去装运指示的国际经验的程度的购买方、基于由过去装运指示的国家相关经验的程度的购买方、基于由在海关记录中反映的过去装运指示的供应方经验和客户忠诚度的供应方。在该方面，该评级还基于选自由以下各项组成的组的至少两个因素一方的国家背景、一方的商业合法性、一方是否向政府当局注册、一个国家中的贸易环境的评价、宏观经济信息、一方的公众认同、行业奖励、行业认证、经验量、装运的数目、经验的持续时间、交易的大小、国内经验的程度、国际经验的程度、客户的品质、客户忠诚度、专业化程度、产品种类的专业化、制造技术的专业化、材料的专业化、性别的专业化、来自客户的反馈、来自购买方的反馈、关于产品质量的反馈、关于客户服务的反馈、关于交货时间性的反馈、关于语言技能的反馈、关于样本制造能力的反馈、对知识产权的尊重、质量管理、社会责任、环境责 任、符合性标准、认证以及关于特定卖主标准的认证。在该方面，所述评级基于以下各项中的一个一方的国家背景、一方的商业合法性、一方是否向政府当局注册、一个国家中的贸易环境的评价、宏观经济信息、一方的公众认同、行业奖励、行业认证、经验量、装运的数目、经验的持续时间、交易的大小、国内经验的程度、国际经验的程度、客户的品质、客户忠诚度、专业化程度、产品种类的专业化、制造技术的专业化、材料的专业化、性别的专业化、来自客户的反馈、来自购买方的反馈、关于产品质量的反馈、关于客户服务的反馈、关于交货时间性的反馈、关于语言技能的反馈、关于样本制造能力的反馈、对知识产权的尊重、质量管理、社会责任、环境责任、符合性标准、认证以及关于特定卖主标准的认证。在该方面，在评级过程中给定权值。该权值是基于数据的时间性。该权值是基于交易的大小给定的。用于交易的权值是基于交易方的质量给定的；交易方的质量是基于用于该方的在先评级。该权值是基于数据的相关性。在该方面，所述评级是用于实体的多个工厂。在该方面，所述评级包括提供供应方技能的人辅助评价作为评级中的因素。替换地，该评级包括使用实体的金融健康的指示器作为评级中的因素。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个海关交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；以及基于所聚合交易的分析来提供用于实体的实体分数。在该方面，所述实体分数至少部分地基于关于实体进行的装运的交易数据。在该方面，实体分数包括选自由以下各项组成的组的因素国家背景、商业合法性信息、公众认同、经验量、供应方的客户的品质、用于供应方的客户忠诚度、供应方的专业化程度以及来自先前客户的反馈。在该方面，用于供应方的实体分数是基于所聚合的交易海关数据。在该方面，实体分数是基于由最终用户定义的标准。在该方面，用于供应方的实体分数是基于与供应方与第三方的交易有关的海关数据。在该方面，所述实体分数是基于选自由以下各项组成的组的至少两个因素一方的国家背景、一方的商业合法性、一方是否向政府当局注册、一个国家中的贸易环境的评价、宏观经济信息、一方的公众认同、行业奖励、行业认证、经验量、装运的数目、经验的持续时间、交易的大小、国内经验的程度、国际经验的程度、客户的品质、客户忠诚度、专业化程度、产品种类的专业化、制造技术的专业化、材料的专业化、性别的专业化、来自客户的反馈、来自购买方的反馈、关于产品质量的反馈、关于客户服务的反馈、关于交货时间性的反馈、关于语言技能的反馈、关于样本制造能力的反馈、对知识产权的尊重、质量管理、社会责任、环境责任、符合性标准、认证以及关于特定卖主标准的认证。在该方面，所述实体分数是基于以下各项中的一个一方的国家背景、一方的商业合法性、一方是否向政府当局注册、一个国家中的贸易环境的评价、宏观经济信息、一方的公众认同、行业奖励、行业认证、经验量、装运的数目、经验的持续时间、交易的大小、国内经验的程度、国际经验的程度、客户的品质、客户忠诚度、专业化程度、产品种类的专业化、制造技术的专业化、材料的专业化、性别的专业化、来自客户的反馈、来自购买方的反馈、关于产品质量的反馈、关于客户服务的反馈、关于交货时间性的反馈、关于语言技能的反馈、关于样本制造能力的反馈、对知识产权的尊重、质量管理、社会责任、环境责任、符合性标准、认证以及关于特定卖主标准的认证。在该方面，用于供应方的实体分数是基于以下各项中的一个或多个由海关交易 的分析指示的忠诚度、由海关交易指示的经验量、评估装运的数目、由装运指示的经验的持续时间、由过去装运指示的交易的大小、由过去装运指示的国际经验的程度、由过去装运指示的国家相关经验的程度、以及由在海关记录中反映的过去装运指示的供应方经验和客户忠诚度。在该方面，用于购买方的实体分数是基于以下各项中的一个或多个由海关交易的分析指示的忠诚度、由海关交易指示的经验量、评估装运数目、由装运指示的经验的持续时间、由过去装运指示的交易的大小、由过去装运指示的国际经验的程度、聚合的交易海关数据、与购买方与第三方的交易有关的海关数据、以及由过去装运指示的国家相关经验的程度。在该方面，所述实体分数是用于实体的多个工厂。在该方面，方法和系统还包括提供供应方技能的人辅助评价作为实体分数中的因素，或者包括实体的金融健康的指示器作为实体分数中的因素。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个海关交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；以及基于所聚合交易的分析来确定风险简档(risk profile)。在该方面，基于用于供应方的交易海关数据相对于供应方来提供所述风险简档。在该方面，所述风险关于以下各项中的至少一个伪造、容量、分包、政治因素、地理因素、天气因素、地质因素、金融风险、合同不履行的概率、合同终止的概率、知识产权、实现目标交货日期。在该方面，基于用于除供应方之外的一方的交易海关数据相对于供应方来提供所述风险简档。在这方面，所述风险关于以下各项中的至少一个伪造、容量、分包、政治因素、地理因素、天气因素、地质因素、金融风险、合同不履行的概率、合同终止的概率、知识产权、实现目标交货日期。在该方面，基于用于购买方的交易海关数据相对于购买方来提供所述风险简档。该风险与未付款(non-payment)或购买方将转移至替换供应方的可能性有关。在该方面，基于用于除购买方之外的一方的交易海关数据相对于购买方来提供所述风险简档。该风险与未付款或购买方将转移至替换供应方的可能性有关。
在该方面，使用海关数据并使用风险简档作为用于确定保险条款的基础针对一方来提供风险简档。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个海关交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；以及基于所聚合交易的分析来提供相对于实体的经济杠杆指示器。在该方面，经济杠杆的指示器是相对于以下各项中的至少一个基于用于供应方的交易海关数据的供应方、基于用于除供应方之外的一方的交易海关数据的供应方、基于用于购买方的交易海关数据的购买方、基于用于除购买方之外的一方的交易海关数据的购买方。在该方面，交易海关数据对应于价格。替换地，在该方面，交易海关数据对应于交货日期或订购量。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个海关交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；以及基于所聚合交易的分析来预测实体的动作。在该方面，购买方的动作的预测是基于用于购买方的交易的海关数据的分析。在该方面，所述预测与以下各项中的至少一个有关价格、价格变化、供应方变化以及购买方订购的量。在该方面，购买·方的动作的预测是基于用于除购买方之外的一方的交易的海关数据的分析。所述预测与以下各项有关价格、价格变化、供应方变化或购买方订购的量。在该方面，供应方的动作的预测是基于用于购买方的交易的海关数据的分析。所述预测是关于价格、价格变化、项目可用性的变化、供应方是否将与给定大小的购买方合作或者供应方是否将用给定大小的订单进行工作。在该方面，供应方的动作的预测是基于用于除购买方之外的一方的交易的海关数据的分析。所述预测是关于价格、价格变化、项目可用性的变化、子公司的潜在关闭、工厂的潜在关闭或公司的潜在关闭。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；以及基于所聚合交易的分析来进行推荐。在该方面，所述推荐是基于用于购买方的交易的海关数据的分析、用于除购买方之外的一方的交易的海关数据的分析、用于购买方的交易的海关数据的分析、用于除购买方之外的一方的交易的海关数据的分析、用户进行的因素的按优先顺序排列或用户指定评级因素。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个海关交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；以及使实体类型与实体中的至少一个相关联。在该方面，数据合并机构基于数据元素与海关记录的相似性自动地将记录合并。该数据元素对应于实体的名称或实体的地址。替换地，在该方面，数据合并机构建议记录与单个实体之间的关联。实体类型是从交易中的一个或多个商品字段导出的，并且商品字段中的至少一个包括统一(harmonic )关税系统代码、商品类型或两者。在该方面，对实体类型进行关联是基于交易的多个数据字段中的自由文本数据的分析。对实体进行关联可以替换地基于从海关交易数据记录进行的实体类型的机器学习。所述交易可以是海关交易。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个海关交易记录；聚合交易；以及基于用于与所述多个不同实体名称相关联的交易的海关记录数据的分析来处理数据以将与多个不同实体名称相关联的多个交易关联到单个实体。在该方面，所述处理是基于供应方的名称、购买方的名称、订购量、帐单金额、购买方的位置、供应方的位置、交货日期、订单数据、与供应方名称相关联的至少一个串或与购买方名称相关联的至少一个串。在该方面，所述处理涉及从供应方名称字段去除空白区或从购买方名称字段去除空白区。在该方面，交易与感兴趣区域、行业、过去装运数据、国家相关经验、装运数目、材料、产品种类、技术、实体名称、订购量、帐单地址、目标交货日期或供应方的容量相关联。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个公共交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；以及基于反馈是否与在公共记录中反映的交易相关联的分析来评估关于实体的反馈的合法性。与供应方相关联的反馈的合法性的评估是基于第三方的确认。与购买方相关联的反馈的合法性的评估是基于第三方的确认。
在该方面，交易与实体的名称、订购量、帐单地址、目标交货日期、供应方的容量、交易海关数据、感兴趣区域、行业、过去装运、国家相关经验、装运数目、材料、产品种类或技术相关联。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个公共交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；以及基于来自公共记录的交易数据的分析来提供用于向供应方建议营销策略的计算机实现的工具。在该方面，交易数据与供应方、购买方、感兴趣区域、海关数据、过去装运、国家相关经验、装运数目、产品种类、材料或技术相关联。交易数据的分析包括定价、购买方行为或与供应方的竞争者相关联的交易数据的分析。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；以及基于来自记录的交易数据的分析来提供用于向购买方建议营销策略的计算机实现的工具。在该方面，交易数据与供应方、购买方、感兴趣区域、海关数据、过去装运、国家相关经验、装运数目、产品种类、材料或技术相关联。交易数据的分析包括定价的分析、购买方行为或与购买方的竞争者相关联的交易数据的分析。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个公共交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；以及基于所聚合的交易数据来提供用户界面，由此用户可以搜索供应方和购买方中的至少一个并检索相关信息。在该方面，该界面允许进行基于元组(tuple)的搜索。基于元组的搜索涉及关于产品、材料和技术中的至少一个的能力。在该方面，基于供应方评级来对搜索结果进行排序。在该方面，所述评级基于一方的国家背景、一方的商业合法性、一方是否向政府当局注册、一个国家中的贸易环境的评价、宏观经济信息、一方的公众认同、行业奖励、行业认证、经验量、装运的数目、经验的持续时间、交易的大小、国内经验的程度、国际经验的程度、客户的品质、客户忠诚度、专业化程度、产品种类的专业化、制造技术的专业化、材料的专业化、性别的专业化、来自客户的反馈、来自购买方的反馈、关于产品质量的反馈、关于客户服务的反馈、关于交货时间性的反馈、关于语言技能的反馈、关于样本制造能力的反馈、对知识产权的尊重、质量管理、社会责任、环境责任、符合性标准、认证以及关于特定卖主标准的认证。在该方面，搜索结果是基于风险简档。在该方面，所述风险关于伪造、容量、分包、政治因素、地理因素、天气因素、地质因素、金融风险、合同不履行的概率、合同终止的概率、知识产权、实现目标交货日期。在该方面，基于用于除供应方之外的一方的交易海关数据相对于供应方来提供所述风险简档。所述风险关于伪造、容量、分包、政治因素、地理因素、天气因素、地质因素、金融风险、合同不履行的概率、合同终止的概率、知识产权、实现目标交货日期、基于用于购买方的交易海关数据的购买方、未付款或购买方将转移至替换供应方的 可能性。在该方面，基于用于除购买方之外的一方的交易海关数据相对于购买方来提供所述风险简档。该风险与未付款或购买方将转移至替换供应方的可能性有关。在该方面，使用海关数据并使用风险简档作为用于确定保险条款的基础针对一方来提供风险简档。结果是基于机会简档(opportunity profile)。该机会涉及用于购买方相对于供应方的定价杠杆的可用性、订单与供应方的联合。该机会涉及用于供应方相对于购买方的定价杠杆的可用性或涉及增加购买方用于供应方的总开销的份额。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个公共交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；将聚合和关联的交易与来自至少一个其它数据源的数据集成以提供集成数据机构；以及适配集成数据机构以便评估供应方和购买方中的至少一个。在该方面，公共记录包括海关记录。在该方面，基于供应方评级对评估进行排序。在该方面，所述评估是基于一方的国家背景、一方的商业合法性、一方是否向政府当局注册、一个国家中的贸易环境的评价、宏观经济信息、一方的公众认同、行业奖励、行业认证、经验量、装运的数目、经验的持续时间、交易的大小、国内经验的程度、国际经验的程度、客户的品质、客户忠诚度、专业化程度、产品种类的专业化、制造技术的专业化、材料的专业化、性别的专业化、来自客户的反馈、来自购买方的反馈、关于产品质量的反馈、关于客户服务的反馈、关于交货时间性的反馈、关于语言技能的反馈、关于样本制造能力的反馈、对知识产权的尊重、质量管理、社会责任、环境责任、符合性标准、认证以及关于特定卖主标准的认证。在该方面，基于购买方评级、一方的国家背景、一方的商业合法性、一方是否向政府当局注册、一个国家中的贸易环境的评价、宏观经济信息、一方的公众认同、行业奖励、行业认证、经验量、装运的数目、经验的持续时间、交易的大小、国内经验的程度、国际经验的程度、客户的品质、客户忠诚度、专业化程度、产品种类的专业化、制造技术的专业化、材料的专业化、性别的专业化、来自客户的反馈、来自购买方的反馈、关于产品质量的反馈、关于客户服务的反馈、关于交货时间性的反馈、关于语言技能的反馈、关于样本制造能力的反馈、对知识产权的尊重、质量管理、社会责任、环境责任、符合性标准、认证以及关于特定卖主标准的认证对评估进行排序。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个海关交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；以及基于交易的分析来建议机会。在该方面，所述机会涉及用于购买方相对于供应方的定价杠杆的可用性、用于订单与供应方的联合的机会、用于供应方相对于购买方的定价杠杆的可用性、增加购买方的用于供应方的总开销的份额的机会、用于购买方相对于供应方的针对指定时段的折扣的可用性、用于由购买方到供应方的交货委托时间的可用性、用于购买方相对于供应方的批量折扣的可用性、用于购买方相对于供应方的赊销的可用性、用于购买方相对于供应方的免费交货的可用性或用于购买方相对于供应方的违约罚金的可用性。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个所聚合海关交易；使交易与供应方相关联；以及至少部分地基于所聚合交易的分析来使用所聚合交易以告知供应方的评级。在该方面，所聚合海关交易包括用于产品类型的交易的概要。在一时间段对交易进行概括。所聚合交易的分析包括将用于供应方的所聚合交易与用于购买方的多个交易记录相关联。所聚合海关交易包括用于多个供应方的交易。在该方面，使交易与供应方相关联包括预测交易能够被关联到的一个或多个供应方。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括从交易的至少一个数据源获取多个输入数据记录；使数据记录与作为多个交易的一方的实体匹配；以及自动地将与同一实体相关联的数据记录合并以形成交易的合并数据仓库。在该方·面，匹配包括过滤数据记录。过滤建议用于合并的数据记录。过滤是基于搜索引擎技术，诸如Iucene搜索引擎技术。过滤是基于kgram过滤,其可以包括由四个连续字符组成的kgram过滤群组。在该方面，用于建议要合并的数据记录的kgram过滤阈值是十个匹配的kgram过滤器群组。在该方面，数据记录内的多个数据字段被组合以进行匹配。在该方面，匹配包括分类。对被建议用于合并的数据记录执行分类，并且可选地，使用过滤来建议用于合并的数据记录。分类包括规范适配、文本清理、多字段分类、编辑距离评价、向量生成、机器学习以及决策树处理中的至少一个。规范适配包括在多个交易之间使文本串归一化或将等效文本串改成已知文本串。文本清理是基于地理因素、地区因素、市场垂线(market vertical )、行业标准、已知变化、获悉变化以及用户偏好中的至少一个。在该方面，文本清理与数据记录中的至少一个类型的数据字段相关联。数据字段的类型包括托运方、受托方、受通知方、另一受通知方、重量、数量、国家、日期、商品以及统一关税系统代码中的至少一个。分类被应用于数据记录中的多个数据字段或数据记录中的组合数据字段。在该方面，分类提供表示相似性的维度(dimension)的向量。该向量包括用于规范适配、文本清理、多字段分类、编辑距离评价、向量生成、机器学习以及决策树处理中的至少两个的相似性的维度。在该方面，匹配包括集群。可选地，集群包括P百分比集群。在该方面，当与数据记录相关联的P百分比值超过与实体相关联的P百分比阈值时，将数据记录合并。可选地，P百分比阈值是百分之三十。替换地，P百分比集群是基于动态P百分比阈值。动态P百分比阈值是基于与实体相关联的集群中的数据记录的量。在该方面,所述多个交易将参与方识别数据(party identifying data)包含在数据记录的字段中。参与方识别数据被存储在所述多个数据记录中的至少两个的不同字段中。可选地，第一记录中的参与方识别数据是父实体，并且第二记录中的参与方识别数据是父实体的子实体。
在该方面，匹配数据记录包括识别作为实体名称或实体地址的变体的数据。在该方面，该方是供应方和购买方中的一个。替换地，匹配包括选自由以下各项组成的列表的两个或更多类型的文本关联过滤、字符组匹配、辞典查找、机器学习、 自然语言处理、基于搜索的比较、分类、已知实体匹配、集群以及人识别的实体。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括从交易的至少一个数据源获取多个输入数据记录；过滤输入数据记录以识别作为用于自动合并的有利候选的一组已过滤数据记录；将已过滤数据记录分类以产生一组已分类数据记录，每个已分类数据记录与数据记录应与特定实体相关联的可能性相关联；以及自动地将与同一实体相关联的数据记录合并以形成交易的合并数据仓库。在该方面，使用搜索引擎、kgram过滤或动态编程来执行过滤。在该方面，使用规范适配、特定清理、多字段比较、遍及距离算法、向量生成、机器学习以及决策树中的至少一个来执行将数据记录分类。在该方面，过滤建议用于合并的数据记录。替换地，过滤是基于搜索引擎技术，其可选地包括Iucene搜索引擎技术。在该方面，过滤是基于kgram过滤。可选地,kgram过滤群组由四个连续字符组成。可选地，用于建议要合并的数据记录的kgram过滤阈值是十个匹配的kgram过滤器群组。在该方面，数据记录内的多个数据字段被组合以进行匹配。在该方面，对被建议用于合并的数据记录执行分类。可选地，使用过滤来建议用于合并的数据记录。在该方面，分类包括规范适配、文本清理、多字段分类、编辑距离评价、向量生成、机器学习以及决策树处理中的至少一个。规范适配包括在多个交易之间使文本串归一化或将等效文本串改成已知文本串。在该方面，文本清理可以是基于地理因素、地区因素、市场垂线、行业标准、已知变化、获悉变化以及用户偏好中的至少一个。可选地，文本清理与数据记录中的至少一个类型的数据字段相关联。数据字段的类型包括托运方、受托方、受通知方、另一受通知方、重量、数量、国家、日期、商品以及统一关税系统代码。在该方面，分类被应用于数据记录中的多个数据字段或数据记录中的组合数据字段。在该方面，分类提供表示相似性的维度的向量。可选地，所述向量包括用于规范适配、文本清理、多字段分类、编辑距离评价、向量生成、机器学习以及决策树处理中的至少两个的相似性的维度。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；以及基于所聚合交易的分析将实体分类为购买方。在该方面，所聚合交易与行业、海关数据、过去装运、感兴趣的可能性或装运数目相关联。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；以及使用交易作为训练集来预测特定交易与属性的关联。在该方面，所述属性是行业类型、供应方类型、产品类型、产品属性或与材料类型有关。在该方面，特定交易表示从供应方到购买方的装运。所述交易是海关交易。替换地，实体是供应方和购买方中的一个或多个。可选地，特定交易是积累(rolled-up)交易。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；以及使用交易作为训练集来预测特定交易与实体的关联。在该方面，特定交易表示从供应方到购买方的装运。替换地，所述交易是海关交易。在该方面，实体是供应方和购买方中的一个。可选地，特定交易是积累交易。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；以及基于交易的分析来预测用于实体的最小订单要求。在该方面，实体是工厂、供应方或供应方的子公司。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；以及提供用于使得能够实现对实体的搜索的搜索机构，其中该搜索机构允许基于地理区域、行业专业化、参与交易的实体以及对与搜索者的交易感兴趣的可能性的搜索。在该方面，搜索机构适配于被搜索供应方的购买方使用或适配于被搜索购买方的供应方使用。 在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个交易记录；聚合交易；使交易与实体相关联；以及基于所聚合交易的分析来对供应方的子实体进行评级。在该方面，子实体是工厂、工厂集合或子公司。在该方面，确定子实体是基于公共记录的分析。可选地，公共记录是海关交易的记录。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括；使用计算机实现的机构来收集并存储装运交易的多个聚合公共记录；使交易与供应方相关联；以及至少部分地基于所聚合交易的分析使用所聚合交易来告知供应方的评级。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个公共交易记录；使交易与实体相关联；以及使用所聚合交易来根据类型对供应方和购买方中的至少一个进行分类。在该方面，购买方可以识别相似的购买方、与购买方的那些相似的供应方、指定类型的供应方或希望优选该购买方的供应方。在该方面，供应方可以识别相似的供应方、与供应方的那些相似的购买方或指定类型的购买方。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个公共交易记录；使交易与实体相关联；以及基于交易数据来评价购买方是否已经停止与供应方做生意。在该方面，所述评价是基于装运之间的循环时间、循环时间与历史平均的偏离或部分地基于关于由购买方所持有的库存的预测。在本发明的另一方面，诸如计算机实现的方法和系统的方法和系统包括使用计算机实现的机构来收集并存储多个公共交易记录；使交易与实体相关联；以及使用所聚合交易来识别由除供应方之外的一方销售的特定项目的供应方中的至少一个。在该方面，所述特定项目是商品。在该方面，供应方的识别基于感兴趣区域、海关数据、产品种类、过去装运或装运数目。所述特定项目是服务。本文所述的方法和系统可以促进基于完全不同的数据源之间的定性匹配基于从完全不同的数据源导出的数据来提供卖方简档。完全不同的数据源可以包括每个记录中具有多个数据字段的记录，或者可以被表格化为特定的列专用于特定类型的数据。可以使用Iucene搜索或等效类型的过滤技术对来自完全不同的数据源的数据进行过滤。本文所述的方法和系统可以促进将所接收数据的每个数据字段对照已知数据集中的数据进行比较以建立用于所接收数据中的每个记录的匹配分数，以便识别用于所接收数据的一组候选匹配。可以基于数据中的置信度对已知数据集中的数据进行加权。数据中的置信度可以是被匹配的已知数据的量的因素，诸如被与诸如供应方或购买方的特定实体匹配的已知数据的量。替换地，数据中的置信度可以基于用于实体的记录的计数。可以对数据进行过滤且可以在所述多个源中的每一个之间对已过滤数据进行比较以提供一组候选匹配。完全不同的数据源中的至少一个可以包括唯一地识别现有供应方或购买方简档的信息。可以基于唯一标识符和至少一个数据记录字段之间的关联将更新数据与现有数据合并。该更新可以是随着更新被处理而更新记录的连续过程。本文所述的方法和系统还可以包括基于字段类型和字段数据中的至少一个来确定用于使新数据与已知数据匹配的数据字段。字段类型可以包括选自由名称、地址、电话、URL和国家组成的列表的至少两个类型。 本文所述的方法和系统可以包括与唯一 ID相关联的已知数据，并且还可以包括基于相似性的修订确定来关联用于与第一唯一 ID相关联的数据的一部分的第二唯一 ID。相似性的修订确定在唯一性阈值以下。替换地，相似性的修订确定指示数据的该部分不同于与第一唯一 ID相关联的其它数据。第二唯一 ID与保证用于保持与第一唯一 ID相关联的数据的分析结果的一致性的数据的一部分相关联。并且，第一唯一 ID保持与数据的最大部分相关联，并且第二唯一 ID与数据的较小部分相关联。另外，将与两个不同唯一 ID相关联的记录合并可以基于相似性的修订确定。并且，用于合并记录的相似性的修订确定可以在唯一性阈值之上。替换地，相似性的修订确定可以指示合并记录具有指示与诸如购买方、卖方、托运方、第三方等的一个实体相关联的记录的相似性程度。本文所述的方法和系统可以包括基于在用于实体的记录中找到的多个地址中的每一个的发生的计数根据装运交易记录来确定用于实体的地址。可以将所述多个地址中具有最高相对计数的地址确定为用于实体的主地址。并且，可以将所述多个地址中的其余地址与实体相关联作为第三级地址。另外，可以使用主地址和第三级地址来确定用于被呈现给平台的新数据的匹配置信度评级。本文所述的方法和系统可以包括使用处理器来收集并存储多个购买方和多个供应方之间的多个交易记录；使用处理器来收集并存储多个非交易记录；用处理器来自动地聚合交易记录和非交易记录；自动地使记录与实体相关联；用处理器来分析关联的记录以确定用于实体中的至少一个的金融风险；以及基于所聚合记录的分析和所确定金融风险中的一个来对至少一个实体对金融暴露风险(financial exposure)的适合性进行评级。所述多个非交易记录可以包括与所述多个购买方和所述多个供应方中的至少一个相关联的数据。所述多个非交易记录可以包括来自交易数据、供应方与购买方之间的中介、供应方代理、国家数据、地区生产数据、商品定价、装运数据、进口数据、出口数据、基于信用的数据、认证数据、监管数据、证券交易数据、税收记录以及行业跟踪数据中的至少一个的数据。所述金融风险可以基于执行大订单的能力、分包协议或条款、国家的社会经济环境、监管风险、税收风险、政治风险、货币波动、合同的不履行、与合同终止有关的不确定性、实现目标交货日期、知识产权、在很可能发生交易的国家中普遍的监管环境的符合性以及贸易路线中的至少一个。金融暴露风险可以包括预付款和/或保险覆盖。在该方法和系统中，自动地聚合可以基于非交易数据与至少一个实体的行业联属关系(affiliation)的相关性。该方法和系统还可以包括预测用于所述至少一个实体的金融业绩因素。请注意，预测金融业绩因素可以包括预测货物的库存和货物的销售变化中的至少一个。替换地，所述多个交易记录可以包括公共装运记录。该公共记录可以包括海关交易的记录。非交易记录可以包括宏观水平数据。替换地，金融暴露风险可以包括用于所述至少一个实体的交易证券。再替换地，分析关联的记录以 确定金融风险可以包括基于来自所述多个交易记录的数据来确定供应的变化。本文所述的方法和系统可以包括获取与实体相关联的公共交易数据；接收与多个购买方和多个供应方中的至少一个相关联的多个记录；基于与实体中的至少一个相关联的所述多个记录中的记录的自动识别用处理器来聚合具有交易数据的多个所接收记录，以提供更新的实体记录；以及基于已更新实体记录的分析来用处理器自动地对所述实体中的至少一个对金融暴露风险的适合性进行评级。所述多个记录可以是与所述多个购买方和所述多个供应方中的至少一个相关联的非交易数据。并且，接收多个记录可以包括接收与交易数据、供应方与购买方之间的中介、供应方代理、国家数据、地区生产数据、商品定价、装运数据、进口数据、出口数据、基于信用的数据、认证数据、监管数据、证券交易数据、税收记录以及行业跟踪记录中的至少一个相关联的数据记录。另外，对针对金融暴露风险的适合性进行评级可以基于执行大订单的能力、分包协议或条款、国家的社会经济环境、监管风险、税收风险、政治风险、货币波动、合同的不履行、与合同终止有关的不确定性、实现目标交货日期、知识产权、在很可能发生交易的国家中普遍的监管环境的符合性以及贸易路线中的至少一个。当然，公共交易数据可以包括公共装运记录，其可以包括海关交易的记录。替换地，已更新记录的分析可以包括基于来自公共交易数据的数据来确定供应的变化。根据附图和优选实施例的以下详细描述，本发明的这些及其它系统、方法、目的、特征和优点对于本领域的技术人员来说将是显而易见的。本文中提到的所有文献被整体地通过引用结合于此。


通过参考以下附图可以理解本发明及其某些实施例的以下详细描述。图I描述了示出针对一种产品的一组供应方导出的总评级的报告。图2描述了关于供应方的更详细报告，具有沿着质量的许多维度的评级和由已与供应方合作的过去购买方生成的评级。图3描述了在平台中将非交易数据与交易数据组合。图4描述了提供经济杠杆的指示器。图5描述了基于海关交易来预测动作。图6描述了基于海关交易分析来进行推荐。图7描述了用于供应方的营销工具。图8描述了用于购买方的营销工具。
图9描述了用于对供应方进行评级的总分析方法的流程图。图10描述了从与供应交易相关联的海关数据导出的字段。图11描述了具有与购买方和供应方识别有关的细节的多个海关记录。图12描述了用于从多个海关数据字段中的一个或多个识别购买方的用户界面。图13描述了将购买方名称的变体映射到主购买方。图14描述了将购买方名称的变体映射到主卖方。图15描述了如何可以使用多个海关交易记录来评价购买方忠诚度。图16描述了使用可以指示供应方的专业化程度的交易数据。 图17描述了指示供应方的经验程度的海关数据。图18描述了可以基于被供应方提供服务的购买方的质量来影响供应方的评级的海关数据记录字段。图19描述了示出顶级供应方和用于特定产品的一种供应方的总评的概要报告。图20描述了示出用于特定产品的杰出供应方的报告，包括具有最高客户忠诚度的供应方和具有到购买方的管辖区域的最深经验装运的客户。图21示出了具有全面且根据各种质量维度的供应方评级的详细报告。图22k和22B示出了在所选时间段内的供应方交易经验的分解。图23示出了根据所选因素的供应方交易经验的分解。图24示出了按件计数分解的装运历史的分解。图25A和25B示出了按月分解的装运历史的分解。图26示出了用于按国家搜索的搜索窗口。图27描述了聚合搜索用户界面。图28描述了使用公共交易来合并记录。图29描述了根据公共记录对购买方的分类。图30描述了预测最小订单要求。图31描述了对供应方的子实体进行评级。
具体实施例方式在本文中提供了用于促进供应方的雇用(engagement)的方法和系统；因此，供应方评级机构可以通过帮助公司识别其能够信任哪些供应方来使得所有大小的公司更容易跨边境做生意。供应方评级机构方法是利用多种质量数据源以对全球的供应方进行评级。在每个评级后面可以是沿着关键维度对供应方进行评估的详细记分卡。通过比较供应方记分卡，订户可以确定哪些供应方适合于他们。在一个优选实施例中，使用评级系统来对服装供应方进行评级，但应理解的是可以用相同或类似的方法和系统来对其它行业中的供应方进行评级，诸如消费者电子装置、计算机设备、玩具和游戏、消费者产品、纺织品、家用物品、食品、附件、计算机游戏、汽车零件、电子零件和设备以及诸如ΒΡ0、软件开发、呼叫中心等大范围的其它货物和服务的供应方。目前，购买方能够访问多个供应方目录以获得关于供应方的信息。然而，那些目录可能仅包含由供应方自己提供的信息，并且有时包含关于有限主题诸如关于可信赖度的第三方信息。该信息在帮助客户辨别好和坏供应方时可能不是特别有用。在某些优选实施例中，本文公开的供应方评级机构可以促进补充或替代供应方提供的信息的多个报告的生成，该报告由本文公开的方法和系统生成且基于大范围的数据源。在实施例中，每个供应方可以接收在I和100之间的评级。在此评级后面的可以是详细的记分卡，其每个组成部分是由对一个或多个相关数据源进行运算并沿着对于客户而言重要的维度来评估供应方的算法生成的。如本文所设想的供应方评级机构可以为购买方提供关于哪些供应方是好的和哪些供应方是坏的、哪些是可信赖的且哪些不是、哪些在特定区域中有经验等的具体信息。该评级可以以关于供应方的一定范围的信息为特征，包括由对相关数据源进行运算的算法生成的分析和(在某些可选实施例中)来自先前客户的评级。特别地，分析可以包括使用可公开获得但当前破碎的信息。在各种实施例中，供应方评级机构可以沿着多个维度对供应方进行评级，在没有限制的情况下包括国际经验量、专业化程度以及标准符合性。
在某些可选实施例中，来自先前客户的评级可以使得供应方能够收集并陈列出来自其先前客户的反馈。购买方可以支付订阅费以便访问评级细节。现有商业对商业站点可能能够在其目录中嵌入供应方评级机构并受益于新的收入流。虽然使用服装作为本发明的实施例，但应理解的是可以将本发明应用于任何行业，诸如家具、电子、纺织、化学制品、玩具、食品等。另外，通过本发明可以促进除评级服务之外的服务，诸如用于开帐单、交易结算、保险、用于购买方的社会联网等。在实施例中，可以将本发明应用于广范围的行业，其中购买方和供应方位于多样化的环境中并且供应方产品信息和评级是破碎的。供应方评级机构可以提供评级平台，在那里购买方/供应方可以比较和对比潜在的供应方/购买方。评级平台可以生成并保持供应方、购买方、国家、地理区域、市场、商品等的评级。评级可以以各种形式呈现，包括如图I所示的供应方评级的列表。图I中的供应方评级列表100包括该列表所基于的关键字102。虽然在图I中示出了一个关键字，但可以使用关键字短语、关键字群组、关键字的逻辑组合等作为列表100的基础。在图I的列表的交互实施例中，选择关键字102 (例如针织)可以允许用户对关键字102进行改变以呈现修订列表100。并且在图I的列表的交互实施例中，可以提供菜单104以促进对平台的其它方面和对与平台相关联的一个或多个网页的访问。列表100可以包括满足关键字102标准的任何数目的供应方；在图I的示例中，该列表包括10个供应方。所呈现的供应方的数目可以限于比与关键字102标准匹配的总数少。可以由偏好(例如用户、平台、供应方等)来控制列表100的方面，诸如对列表100中的供应方的数目的限制。列表100可以包括满足关键字102标准的每个供应方的条目108。条目108可以包括也称为“Panjiva评级”的总评110、供应方名称112、所选书目数据114等。如上所指示的偏好可以影响在条目108中呈现什么信息，并且图I的实施例仅仅是要呈现的一组信息的示例。可以对每个供应方给定总评110，其可以基于100点尺度(point scale)，使得总评110可以如图I所示的那样在I和100之间。在图2中举例说明了供应方评级的替换视图，其描述了可以是与总评110有关的供应方方面的详图的供应方记分卡200。记分卡200通过提供关于总评110的细节来增强总评110。比较性评级202可以根据其它供应方的平均值来示出供应方总评110，并且可以在总评110中包括置信度的指示。此记分卡200可以沿着多种维度来评价供应方的相对强度。利用多种数据源，供应方评级机构可以在诸如商业基本资料、国际跟踪记录、认证等的多个种类中沿着关键维度204对供应方进行评级，也称为“Panjiva分析”评级。该评级平台还可以允许购买方沿着多个维度对供应方进行评级。记分卡200可以包括购买方评级208。在实施例中，评级平台可以变成购买方去向供应方问责的地方。在实施例中，可以使得诸如记分卡200之类的报告以在线和打印形式可供用户获得。在实施例中，后端基础机构可以通过以诸如Tex、LaTeX等排版语言以编程方式生成文档的表示来自动地生成自定义文档，然后可以对其进行处理并转成PDF文档。供应方记分卡200的“商业基本资料”部可以帮助购买方评价公司是否是合法的和是否值得作为潜在伙伴来考虑。包括在“商业基本资料”中的可以是关于公司是否已向当局注册的信息以及供应方国家中的贸易环境的评价，从而将宏观背景信息与单独供应方所特定的数据等相组合。用于确定特定管辖区域中的跟踪记录的机构可以使用政府和第三方数据，并且可以评价供应方已为该管辖区域提供服务的经验量以及供应方的客户已证明的忠诚度等。供应方记分卡200的“标准符合性”部可以将供应方是否已被证明为满足用于质量管理、对环境的尊重、社会责任、产品安全等的国际标准编成文档。·
所述评级记分卡200可以包括多个分析维度，诸如国家背景、商业合法性、公众认同、经验量、客户品质、客户忠诚度、专业化、质量管理、社会责任、环境责任等。购买方反馈维度可以包括产品质量、客户服务、交货时间性、语言技能、样本制造能力、对知识产权的尊重等。供应方信息可以包括联系信息、专业领域、客户品质、评级等。可以通过确定反馈是由正在或最近从供应方接收装运的供应方提供的来建立购买方反馈的置信度。这可以通过保证交易记录确认至少某些供应方装运被供应给提供反馈的购买方来完成。在实施例中，在评级记分卡200的形成中利用的信息可以来自装运历史，诸如频率、数量等；装运容量估计，其可以基于装运数据，与由供应方提供的信息相反。联系信息可以包括使所有联系信息可供订户获得，使得其可以直接联系供应方。专业领域可以告诉购买方供应方装运了哪些产品、其使用了哪些材料、其采用了哪些技术以及其生产男人的服装、女人的服装还是两者。客户品质可以告诉购买方供应方已为哪些类型的客户提供服务，诸如奖品、批量、折扣和/或利基客户。在实施例中，购买方可以对其已与之做生意的供应方进行评级。在购买方对供应方进行评级之后，供应方评级机构可以验证两者实际上已一起做生意，诸如通过根据提货单、根据银行发行的收据等识别相应的海关记录，其示出其中购买方从供应方进口货物的实际进口交易。因此，本文所公开的方法和系统包括用于通过验证据称由购买方评级的交易的存在来阻止欺诈性评级的方法和系统。这可以防止过于正面(诸如由供应方的附属公司或同伴)或过于负面(诸如由以购买方姿态出现的竞争供应方)的错误评级。在验证之后，购买方的评级可以变成供应方的记分卡的一部分。作为验证过程的一部分，购买方的身份可能被泄露给供应方。然而，在实施例中，购买方的身份可能是模糊的，使得其不会出现在供应方评级机构的网站上且不被与任何其他人共享。在实施例中，购买方反馈可以仅被已提供关于其供应方的反馈的购买方查看。在实施例中，用于记录与一个或多个购买方、与一个或多个卖方相关联的交易的计算机机构可以包括可以促进基于交易数据来确定实体分数的用户界面。可以使交易数据和与不同实体相关联的货物和服务的装运细节相关。在示例中，诸如购买方的实体可以从卖方订购货物和服务，导致交易。聚合机构可以收集、组合或聚合与不同实体相关联的交易。随后，关联机构可以促进交易与不同实体的关联。可以由分析机构来分析交易以生成对应于每个实体的实体分数。在实施例中，对供应方、购买方或其它实体进行评级可以导致至少部分地基于预定义标准(诸如用户提供的标准)的分数。替换地，本文中的系统和方法可以促进基于一个或多个算法对供应方、购买方或其它实体的评级。可以人工地选择评级算法，或者可以基于一组算法选择规则来自动地选择。在示例中，供应方可能在行业中已知为非常可信。可以将一个或多个评级算法应用于交易数据，并且其可以将预定义标准用于所述算法来以数学方式确定供应方的可信性。可以通过平台的用户界面将该所确定的可信性评级提供给购买方。在实施例中，实体分数可以部分地基于与由实体进行的装运有关的交易数据，诸如交货数据、装运量、装运位置等。在示例中，在规定交货日期内提供货物和服务的供应方与未能按时交货的供应方相比可以获得更高的评级。在实施例中，实体分数可以基于一个或多个因素，包括国家背景、商业合法性信 息、公众认同、经验量、供应方的客户品质、用于供应方的客户忠诚度、供应方的专业化程度以及来自先前客户的反馈或某些其它因素。此外，每个因素或因素群组可以包括参数列表。可以将用户界面配置成允许用户从该群组中选择某些或所有参数以生成实体评级。在示例中，群组国家内容可以包括诸如人均GNI、货币变动、出口成本、政治稳定性等变量。用户界面可以允许用户选择人均GNI和出口成本以生成将被应用于计算实体评级的国家背景值。此外，实体分数的确定可以部分地或完全地取决于选自某些或所有群组的某些或所有参数，如在本文中及其它地方所述。在示例中，可能对知道由供应方提供的产品或服务的质量感兴趣的购买方可以选择来自先前客户群组的反馈，用于供应方的实体分数将基于此反馈。此群组还可以包括诸如货物的及时交货、货物质量、交易数目等参数。作为仅仅选择群组评级以确定实体评级的替代，购买方可以从此群组中选择某些或所有参数以确定与供应方相关联的实体分数。在另一示例中，可以基于包括多个参数的两个或更多群组来确定与供应方相关联的分数，诸如关于供应方的专业化程度的群组和关于来自先前客户的反馈的群组。购买方可以选择专业化程度群组和来自该群组的一个或多个参数。同样地，购买方可以从来自先前客户群组的反馈中选择一个或多个参数。可以基于在每个群组中选择的参数来确定实体分数。可以使用用户界面(诸如图2的用户界面)来呈现将被应用于实体评级分数的各种评级、分数以及评级因素。在实施例中，供应方评级机构或购买方评级机构可以沿着关键维度中的每一个获取评级，对评级进行加权以考虑到某些维度比其它的更重要的事实，计算总评110等。在实施例中，评级可以提供品质的度量，诸如购买方的品质或供应方的品质。供应方评级机构可以跨越多个不同的维度对供应方进行评级，其中的某些可以从实际交易数据导出，诸如海关数据，而其它的基于诸如Dun & Bradstreet、世界银行、用于各种认证的审计事务所、政府来源等的来源。在实施例中，可以对最近数据、用于较大交易的数据、用于较高质量购买方的数据或其它数据类型给定更多的权值，就所述其它数据类型而言存在着该数据可能具有比其它数据类型更高的相关性的指示器。供应方评级机构还可以通过考虑客户的品质、客户忠诚度、专业化等来提供对评级的更直观理解。客户的品质可以涉及人工地将购买方分组成不同的带或层级，诸如奖品、批量市场、折扣、利基等，并且然后基于每个购买方-供应方关系的新近性和每个购买方的层级来计算和。在实施例中，用于供应方的评级可以基于所聚合的交易海关数据、用户定义标准、与供应方与第三方的交易有关的海关数据或某些其它参数。在一个示例中，可以基于与特定购买方完成的交易的数目来对供应方进行评级。在另一示例中，用户可以将对交货日期的遵守定义为用于对供应方进行评级的标准。另外，供应方的评级可以至少部分地基于由海关交易的分析指示的忠诚度。此外，用于供应方的评级的确定可以基于与装运数目有关的由海关交易指示的供应方经验量、由装运指示的供应方经验的持续时间、由过去装运指示的交易的大小、由过去装运指示的国际经验的程度、由过去装运指示的国家相关经验的程度等。在实施例中，对购买方的评级可以基于所聚合的交易海关数据、与购买方与第三方的交易有关的海关数据或某一其它参数。在示例中，对购买方的评级可以基于由一个或多个供应方提供的关于购买方的反馈。另外，对购买方的评级还可以基于选自包括以下各项的组的两个或更多因素一方的国家背景、一方的商业合法性、一方是否向政府当局注册、一个国家中的贸易环境的评价、宏观经济信息、一方的公众认同、行业奖励、行业认证、 经验量、装运的数目、经验的持续时间、交易的大小、国内经验的程度、国际经验的程度、客户的品质、客户忠诚度、专业化程度、产品种类的专业化、制造技术的专业化、材料的专业化、性别的专业化、来自客户的反馈、来自购买方的反馈、关于产品质量的反馈、关于客户服务的反馈、关于交货时间性的反馈、关于语言技能的反馈、关于样本制造能力的反馈、对知识产权的尊重、质量管理、社会责任、环境责任、符合性标准、认证以及关于特定卖主标准的认证等。在实施例中，购买方的评级可以基于由海关交易的分析指示的忠诚度。在示例中，可以基于在特定时间帧中与特定供应方的交易的数目对购买方进行评级。另外，可以基于与装运数目有关的海关交易指示的经验量、由装运指示的经验的持续时间、由过去装运指示的交易的大小、由过去装运指示的国际经验的程度、由过去装运指示的国家相关经验的程度等对购买方进行评级。在实施例中，可以进行对供应方的客户忠诚度的评级。客户忠诚度评级方法可以包括分析在几年的过程内已与每个供应方做过生意的一组购买方，并且识别其中购买方一致地以给定供应方作为来源的‘忠诚度时段’间隔以及其中购买方停止从一个供应方获得给定集合的产品并开始以另一供应方作为来源的‘切换’。存在其许多次切换的供应方可以被给定较低的评级，而具有长忠诚时段和很少切换的供应方可以被给定较高的评级。 在实施例中，评级可以涉及供应方的专业化程度。专业化评级方法可以将供应方装运分解成各维度，诸如产品种类、技术、材料、性别等。这些维度可以独立于评级维度或者可以被用作评级中的因素。在实施例中，方法和系统可以包括用于生成原始分数的方法。原始分数的生成可以使用多种技术来将原始海关数据及其它第三方数据变换成有意义的评级。可以对客户忠诚度、客户品质、经验量、专业化、国家背景、商业合法性、环境责任、社会责任、质量管理、公众认同等给予考虑。客户忠诚度评级可以包括识别装运模式、购买方模式、忠诚时段等。客户品质评级可以包括分配购买方层级、该层级中的时间长度、购买方的年龄等。经验评级可以包括评估装运的数目、经验的持续时间、所处理的交易的大小等。专业化评级可以包括或参考供应方集中于窄范围的产品、材料和/或技术的程度的度量。商业合法性评级可以由具有政府注册记录、Dun & Bradstreet DUNS号码或商业合法性的其它证明的供应方提供。环境、社会、产品安全以及质量管理评级可以从具有适当认证的供应方等导出。公众认同评级可以包括对政府和行业奖励等的参考。在实施例中，可以识别高风险供应方和高风险购买方，诸如与跟高风险供应方和高风险购买方合作的个人和组织相关联。国家背景评级可以与供应方所在的国家以及由世界银行、国际货币基金会及其它来源提供的关于该国家的数据相关。其它来源可以包括人均GNI、货币变动、出口成本、政治稳定性、credit_rank、export_cost、gci_efficiency_enhancers 等。国家背景计算可以包括计算 log (gni_per_capita)、credit_rank、log (export_cost)和 gci_efficiency_enhancers 的力口权和，然后可以将其阈值化(threshold)到最终分数桶中。在国家背景计算中使用的权值和阈值可以是使用机器学习技术(例如决策树和主分量分析)确定的，以确定与权值、适当权值和有效阈值有关的特征。根据原始分数来生成评级可以包括应用于原始数据的加权、标准化或归一化因素以产生标准分数，所述标准分数可以以零为中心并且然后归一化成O与100之间的评级。然后可以将这些值应用于呈现用于供应方的归一化数据的记分卡200。在实施例中，可以线性 地对评级进行缩放以提供约50的平均值，如以高斯分布。另外，可以针对单独的购买方偏好对评级进行自定义，诸如通过使购买方对其已与之做生意的供应方进行评级。然后可以将评级调谐至与购买方的偏好的此经验观最佳匹配。此类方法可以使用诸如支持向量机的机器学习技术。随着时间的推移，然后可以捕捉评级中的趋势并将其向购买方显示。此类趋势可以实现关于购买方-供应方网络的图表理论分析(例如最小割、最大流、最大团(clique)等)以确定购买方和供应方的群组之间的关系，其可以导致诸如改善用于购买方的生产分配的附加增值服务。参考图3，示出了交易数据与来自非交易数据源的数据的集成。计算机机构302可以接收与诸如318A和318B的多个购买方318和/或诸如320A和320B的多个卖方320相关联的交易记录。此外，计算机机构302可以包括聚合机构304、关联机构308、存储机构310、集成机构312、分析机构314等。聚合机构304可以收集与购买方318和供应方320相关联的交易记录并将其组合以便在关联机构308处进行处理。关联机构308可以实现交易与诸如购买方318A和供应方320B的不同实体的关联。可以将关联实体308耦合到计算机机构302内的其它机构中的任何一个，诸如可以从非交易源318接收非交易数据的集成机构312。分析机构314可以促进基于从其它源318集成的数据和从关联机构308接收到的数据进行的对供应方320和购买方318的评估。在实施例中，除其它记录之外，公共记录可以包括海关记录。海关记录可以包括由海关组织捕获的与实体相关联的信息。该信息可能在基于实体的海关标识号来识别与实体的帐单相关联的不同交易时有用。数据源可以利用来自几百个数据源的数据，诸如国际Oek0-Tex协会、社会责任国际、世界服装生产责任组织(WRAP)、五十五ISO 9001审计事务所、四十六ISO 14001审计事务所、四十七OHSAS 18001审计事务所、Two GB/T 18885审计事务所、美国国家安全部、中华人民共和国商业部、中华人民共和国海关总署等。在实施例中，海关数据可以来自全世界的国家，覆盖进口和出口，其中进口记录可以与出口记录匹配。
在供应方和购买方数据的分析中所使用的工具可以包括合并工具、建议性合并工具、购买方品质工具、购买方营销工具、名称选择器工具、国家管理器、API、产品关键字管理器工具、统计工具、报告生成工具、供应方营销工具、名称更新器等。这些工具中的任何一个可以在计算机机构302的机构中体现。在实施例中，可以 处理所聚合的海关数据以识别与诸如购买方和/或供应方的不同类型的实体相关联的交易。另外，基于与不同实体相关联的交易，可以根据在交易中存在的一个或多个实体类型来确定实体类型。在示例中，实体可以供应毛制品，并且与毛制品的装运相关联的交易可以被记录为由‘ABC co’提供。在另一交易中，可以将同一实体记录为‘ABC公司’。此变化可能是由于海关数据的交易记录中的差别引起的，该差别是由于在海关表格中填写数据的变化而不是实体是不同实体而引起的。数据合并机构可以允许基于根据数据相似性进行的推断对在单个实体下的上述交易记录进行自动合并。在本示例中，变体‘ABC co’和‘ABC公司’可以形成基于实体名称中的微小变化而对数据进行合并的有效情况。作为自动合并的替换或除此之外，可以向用户提供用于基于数据元素中的相似性来将类似数据进行合并的建议。在以上示例中，可以向用户呈现关于交易‘ABC co’和‘ABC公司’的记录，其中建议基于数据元素的相似性在单个实体下将其合并。可以由数据合并机构来确定记录中的数据元素的相似性。基于用户的响应，两个实体名称的自动合并可以被平台获悉。实体可以与一个或多个名称相关联以便执行可以在海关记录中捕获的交易。如上所述，该差别可以是由于海关数据的记录中的变化而引起的。本文所述的系统和方法可以促进应与特定实体相关联的任何数目的交易的合并，即使记录示出多个相似但不同的实体名称。 除促进处理所聚合海关数据从而使一组交易与实体相关联之外，出于评估交易和与之相关联的实体的目的，可以在实体类型下将与多个实体正确地相关联的多个交易合并。合并的记录可以在评估市场区隔、公司的联营、行业区隔、地区结果、实体类别等时有用。在示例中，可以基于交易与单个购买方相关联的交易来将与多个实体相关联的交易合并。即使交易调动了不同行业中的不同供应方，但该单个供应方是用于处理交易的基础，如同其被合并一样。可以基于可以用来处理海关交易记录的实体的任何方面来定义实体类型。可以将如本文所述的交易的过滤、分类和集群的方法和系统应用于识别在实体类型下可合并的交易。在示例中，购买方可以发起与组件的四个供应方的购买交易以生产项目。可以将四个供应方中的任何一个与共同购买方之间的交易合并(或标记为可合并)为具有共同实体类型，诸如“供应方至共同购买方”。向共同购买方装运项目的其它供应方可以使其与共同购买方的交易被合并在同一实体类型下。在许多情况下，存在用于单个供应方的多个数据记录，但是那些记录与该单个供应方的关系是模糊的。在示例中，供应方的名称可能出现在一个记录中的一个字段中，但是在另一记录中在完全不同的字段中。在海关数据中情况常常如此，在那里用各种字段中的信息来填写表格，尽管表格是据称标准化。在实施例中，可以使用合并工具来将实际上应是一个供应方的两个表观(apparent)供应方的数据记录合并。合并工具可以评估地址，并且如果在两个记录中是相同的，则选择父记录并识别子记录，在此之上记录被合并成单个记录。在实施例中，合并工具可以将在同一页面上的记录合并或者更一般地将跨数据库的记录合并。在实施例中，合并工具可以使用模式匹配技术来识别用于记录合并的潜在候选。如图4所示，可以提供经济杠杆的指示器。该经济杠杆可以基于海关交易数据的分析。经济杠杆的指示可以是由计算机机构402的指示机构412提供的。计算机机构402还可以包括收集机构414、存储机构410、聚合机构404、关联机构408以及指示机构412。收集机构414可以收集多个购买方418的多个海关交易记录。另外，收集机构414可以收集多个供应方424的多个海关交易记录。在示例中，收集机构414可以收集购买方420和购买方422的海关交易记录。另外，收集机构424可以收集供应方428和供应方430的海关交易记录。存储机构410可以存储多个供应方424和多个购买方418的多个海关交易记录。聚合机构404可以聚合交易。关联机构408可以将多个供应方424和多个购买方418的交易关联。关联机构408可以将交易与实体关联。实体可以包括但可以不限于公司、购买方、卖方、供应方、经销商、工厂、供应方的子公司等。分析机构432可以分析所聚合的交易。指示机构412可以基于所聚合交易的分析来提供关于实体的经济杠杆的指示。在示例中，指示机构412可以向购买方420指示从供应方428购买40吨丝织品将是合算的。同样 地，可以向多个购买方418或多个供应方424提供其它经济指示器。在实施例中，经济杠杆的指示器可以就供应方428而言基于用于供应方428的交易海关数据。在实施例中，经济杠杆的指示器可以就供应方428而言基于用于除供应方428之外的一方的交易海关数据。在实施例中，经济杠杆的指示器可以就购买方420而言基于用于购买方420的交易海关数据。在实施例中，经济杠杆的指示器420可以就购买方420而言基于用于除购买方420之外的一方的交易海关数据。在实施例中，如图5所示，预测机构502可以预测实体的动作。该动作可以基于所聚合交易的分析。该预测可以涉及供应方428是否将与给定大小的购买方420合作。该预测还可以涉及供应方428是否将用给定大小的订单进行工作。在实施例中，该预测可以是购买方420基于用于购买方420交易的海关数据分析的动作。该预测可以与价格、价格变化、供应方变化、购买方420订购的数量等相关。在实施例中，该预测可以是基于用于除购买方420之外的一方的交易的海关数据分析的购买方动作。在实施例中，该预测可以是基于用于购买方420的交易的海关数据分析的供应方动作。在实施例中，该预测可以是基于用于除购买方420之外的一方的交易的海关数据分析的供应方动作。在实施例中，该预测可以与潜在关闭相关。该关闭可以是子公司、工厂、公司等的。本领域的技术人员将认识到预测机构502可以向多个购买方418、多个供应方424或某些其它实体提供预测。在实施例中，如图6所示，推荐机构602可以基于海关交易的分析来提供推荐。在示例中，推荐机构602可以基于指示供应方已接收到从购买方返回丝的交易记录而向购买方420推荐以打折价格从供应方428购买40吨丝织品。可以向多个购买方418和多个供应方424提供类似的推荐。在实施例中，该推荐可以基于用于购买方420交易的海关数据的分析。在实施例中，该推荐可以基于用于除购买方420之外的一方的交易的海关数据的分析。在实施例中，该推荐可以基于用于购买方420的交易的海关数据的分析。在实施例中，该推荐可以基于用于除购买方420之外的一方的交易的海关数据的分析。
在实施例中，该推荐可以基于由用户进行的因素的按优先次序排列。在示例中，购买方420可以在4天内要求40吨丝。推荐机构602可以基于供应方430的每天50吨的制造容量和在规定时间内提供要求的丝的能力来推荐从供应方430购买40吨的丝。在实施例中，该推荐可以基于用户指定的评级因素。在实施例中，建议性合并工具可以使用更复杂的技术来建议应将哪些购买方或供应方合并在一起，诸如所列出的正在讨论中的供应方，然后产生潜在匹配。此类技术可以使用关于名称和地址的文本相似性度量和执行算法步骤，诸如按照字母顺序将令牌分类，因此单词调换不改变模式匹配中的名称的词汇距离。此类技术可以确定给定购买方或供应方名称或购买方名称中的每个单词如何对名称的唯一性有所贡献，并使用此信息来进行用于合并的相关建议。在实施例中，建议性合并工具可以使用机器学习方法来执行模式匹配或以其他方式向记录合并器建议，诸如用增强树的技术或其它机器学习技术。可以通过基于服务商或主人的购买方品质评价来检查盒子(box)或者通过自动技术而人工地分配购买方品质评级。在实施例中，可以为每个购买方提供搜索链接，诸如从搜·····索引擎、目录、评级系统或关于购买方的其它信息源检索搜索结果的搜索链接。在实施例中，诸如购买方总管理器的界面可以帮助供应方搜索不同的购买方。在实施例中，购买方营销工具可以将用于特定供应方的数据分解，诸如地址(来自海关数据)、原始海关记录、示出客户忠诚时段和到其它供应方的切换的记录、供应方已装运什么东西的特定分解(例如，按照产品种类、材料、技术、装运服装的性别等)、供应方已进行的装运的大小的分解、供应方在某个时间段内每个月进行的装运的数目的分解从而确定供应方的估计容量、以及供应方愿意生产的估计最低装运量。在示例中，一个工具可以示出供应方的分解(例如，示出供应方数目，诸如在用于每个的评级中35个供应方)，其中可以查看购买方已使用哪些供应方的历史。这可以允许商人评估其相对于他们与之竞争的其它供应方的表现。可以使用国家管理器工具来添加关于国家的数据(诸如用于总评110或分析的国家背景维度)。在实施例中，可以为本文所述的平台提供应用编程界面，由此其它计算机程序可以访问由该平台生成的报告，诸如访问总评110、评级的特定组成部分、特定算法的结果或在平台中使用的数据源。因此，参与全球贸易的其它各方诸如服务商和合伙人的客户可以访问平台，从而允许由平台管理的评级变成被用来对供应方进行评级的标准度量。产品关键字管理器工具可以提供用于搜索界面的本体或分级结构，诸如使用图表、曲线图等。该管理器可以允许服务商向种类添加子种类或从种类删除子种类。与每个种类相关联的关键字可以用于(1)获得数据(允许用户浏览海关数据的原始文本，查找这些关键字，这是使服务商知道供应方已装运了种类内的某些东西的一个方式；在示例中，对儿童服装的搜索可能搜索所有子种类，使用诸如婴儿、幼儿、小孩、孩子、新生儿套装、孕妇、新生儿、学步的小孩等词语);以及(2)将关键字用于到搜索字段中的文本输入(诸如用以获得更好的搜索结果的同义词)。在示例中，在材料的分级中，存在材料的子材料，并且每个具有与之相关联的关键字。在实施例中，服务商可以参与用以生成关键字的过程(人工或自动)，诸如使用利用特定的定义来列出所有产品和材料的词汇。在实施例中，可以使用算法以基于所有其装运的聚合内容来确定供应方的市场垂线(例如服装供应方或电子装置供应方等)。在实施例中，可以利用海关记录来识别材料在什么行业或垂线中。统计工具可以帮助提供数据的分布。因此，服务商可以支持用于由平台的方法和系统分析的数据的所有维度的统计分布。桶边界检查工具可以通过示出在每个桶的上下边界处的供应方来帮助测试落在特定评级“桶”或区间内的供应方(例如，优秀、未经证实等)。报告生成工具可以自动地构建PDF报告或其它输出格式的报告，诸如PowerPoint, Excel、Word等。可以使用报告生成工具作为管理工具，或者作为用以允许用户或客户构建海关报告(诸如结合了由该平台生成的某些或所有数据的海关报告)的工具。在示例中，用户可以指定该报告应包括哪个或哪些供应方。可以使得报告是垂线特定的从而覆盖垂线中的许多供应方诸如主题或特性分组，或者其可以涉及杰出供应方(诸如具有高客户忠诚度评级、顶级经验量等的一些)。在实施例中，用户可以开启或关闭各种部分。在 实施例中，报告的最终产物可以是允许用户下载报告(以PDF格式或某个其它格式)或者经由电子邮件(以PDF格式或某个其它格式)来发送报告的链接。在实施例中，购买方营销工具可以提供关于特定购买方从其供应方要求什么产品材料、产品技术等的信息。此类工具还可以提供关于特定购买方随着时间推移已进口了多少装运量以及装运大小的分解的信息。营销工具可以被平台的操作者用来至少识别将与平台相关联的产品和服务销售给供应方、购买方及其他人的机会。营销工具还可以被如图7所示的供应方和如图8所描述的购买方访问。然而，当被平台或者部分平台实现的操作者或所有者所使用时，营销工具具有显著的能力。营销工具可以与平台的其它元件协作地工作，诸如执行聚合、关联、合并、存储、收集、分析、用户界面等的元件。营销工具可以用来识别潜在情形的实例(例如处于金融困境中的供应方)以向可能潜在地被情形实例影响的实体(例如供应方的托运方、购买方、原始货物的供应方等)提供可通过本文所述的方法和系统获得的服务和产品。营销工具还可以与用户界面协作地工作以促进操作者输入营销工具能够评估的营销机会情形的参数。所输入的情形参数和属性可以被应用于海关交易数据的分析，并且可以通过用户界面向操作者呈现营销机会。如图7所示，可以为供应方728提供营销工具712。可以在计算机机构702中提供营销工具712。如图4、5和6的描述中所解释的，计算机机构702可以包括收集机构714、存储机构710、聚合机构704以及关联机构708。收集机构714可以收集多个购买方718和多个供应方724之间的多个公共交易记录。在示例中，收集机构714可以收集购买方720与供应方722之间的公共交易记录。存储机构710可以存储多个购买方718和多个供应方724之间的多个公共交易记录。聚合机构704可以将交易聚合。关联机构708可以将交易与各种实体相关联，所述各种实体可以包括但可以不限于公司、购买方、卖方、供应方、经销商、工厂、供应方的子公司等。分析机构732可以分析所聚合的交易。营销工具712可以基于来自公共记录的交易数据的分析来建议用于供应方728的营销策略。例如，营销工具712可以向供应方728建议每个星期向位于美国的购买方720销售100吨丝织品将是有利可图的。本领域的技术人员将认识到营销工具712可以同时地向多个供应方724建议营销策略。如图8所示，可以提供用于购买方720的营销工具802。可以在计算机机构702中提供营销工具802。营销工具802可以基于来自公共记录的交易数据的分析来建议用于购买方720的营销策略。例如，营销工具802可以向购买方720建议每月从位于中国的供应方728购买50吨丝织品将是有利可图的。本领域的技术人员将认识到营销工具802可以同时地向多个购买方718建议营销策略。处理海关交易及其它记录可以涉及多步骤方法。可以在可拆卸计算机存储器上提供来自海关组织诸如美国海关的数据，所述可拆卸计算机存储器诸如CD、DVD、闪速存储器、记忆棒、USB存储卡以及其它类型的可拆卸或便携式存储设备。替换地，可以经由网络来获取海关数据，诸如因特网、拨号连接、虚拟私有网络、专用网络等。还可以从专用格式转换数据以便由平台进一步处理。每个海关组织且在特定国家的任何海关组织内可以具有用于记录的不同格式或存储设备。可以对数据执行转换，使得最终结果独立于递送的物理格式和信息的逻辑格式化。这样，可以用本文公开的供应方评级等的方法和系统来处理基本上统一格式的数据。在示例中，可以在⑶上提供美国海关数据且其可以是COBOL格式。⑶上的数据可以被检索并自动地加载到服务器。服务器或另一计算设备 可以将数据从COBOL格式转换成XML格式。可以将XML格式化的数据加载到诸如Postgres数据库的数据库以进行进一步处理。在本示例中，XML格式表示用于海关数据的统一格式。处理已转换交易数据可以包括其中可以应用置信度水平的数据分析的多个步骤。可以将置信度水平分组成置信度带，其可以帮助使每个交易以合并(高置信度带)、建议人辅助合并(中置信度带)和不合并(低或缺少置信度带)中的一个为目标。交易数据的分析可以揭示关于在交易中涉及的实体的重要信息。在示例中，单个实体可以在一个交易中表现为购买方、在另一个中表现为托运方且在第三个中表现为供应方。可以通过各种分析和评价技术来实现保证每个交易被正确地与作为其预定功能(购买方、托运方和供应方)的实体相关联，所述分析和评价技术包括相似性评价、过滤、分类、集群等。海关数据的处理还可以包括文本挖掘。文本挖掘可以包括搜索针对挖掘操作被已知、预定或指定的关键字、词或短语。在文本挖掘中可以应用诸如‘性别染色’的词的本体。另外，可以挖掘关键字的同义词。文本挖掘还促进用各种数据来填充报告，诸如每月装运的时间系列数据和每月装运的重量。可以用可以查找诸如峰值之类的异常及其它统计度量以识别在交易中捕获的潜在重要事件的监视工具来进一步分析数据。分析峰值等的数据可以帮助激活购买方、供应方、托运方及其它实体以供在平台中使用。统计事件诸如原本具有很少交易历史的购买方的订单中的尖峰可以触发应激活该购买方以供在购买方、供应方等的评级中使用的指示。替换地或另外，可以基于符合诸如装运数量阈值等标准的实体的交易来激活实体。将数据合并保证了针对正确的实体适当地记录与实体(购买方、供应方等)相关联的交易的所有记录。然而，由于大量的数据源、在如何可以在来自数据源的记录中识别实体方面的显著变化、父-子公司实体关系、交易系统限制(例如限制实体名称中的字符的数目)、地区差异、方言差异、用于实体信息的速记使用、购买方、供应方等所使用的各种编码方案，数据的适当合并是复杂且困难的。可以以具有栏标题的表格格式来接收数据，所述栏标题指示将在每行上找到的预期数据类型。以表格格式，“公司名称”的栏标题下的每行中的数据预期包括公司名称。还可以以记录/字段格式来接收数据，其中每个记录的每个字段包括字段标识符和值。平台分析这些中的数据并可以分析其它完全不同的数据格式以执行本文中所述的合并功能。
在基本示例中，合并是采取用于同一实体的两个记录，每个具有彼此基本上不同的实体信息；并且保证该记录是针对一个实体适当地记录的而不是被分配给两个单独的实体。合并工具可以通过解析该变化来提供稳健、准确且高效的数据合并，在上文描述了其中的某些变化使得用于单个实体的记录被合并，同时保证用于不同实体的记录被保持与单个实体分开。在任何给定国家、行业、地区或语言内，不存在可以应用于数据记录以唯一地识别哪个实体与每个交易记录相关联的通用实体标识符。并且在数据记录由来自许多国家、在许多行业中和跨许多语言的源提供的情况下，增加了合并挑战。现在，迎接此挑战的方式是执行存在于记录中的文本的处理以确定应在实体下合并哪些记录。可以将文本关联、过滤、字符分组、辞典查找、机器学习、自然语言处理、基于搜索的比较、分类、已知实体匹配、集群等的各种技术应用于识别可合并记录。在合并中存在的复杂性和挑战可能要求以智能的方式应用每个技术，使得诸如分类的高度计算密集的过程被适当地使用。合并的一个目的是获取一组输入记录并使它们与已经为平台所知的实体匹配，诸如已经包括在平台的实体数据库或其它数据库中的实体。当不能以足够的置信度水平来自 动地确定匹配时，那么可以向平台的操作者或用户呈现信息以进行与(一个或多个)记录相关联的实体的最终确定。可以将用于识别可合并记录的方法和技术编程到处理单元中并按照促进记录的快速和稳健合并的序列运行。可以将记录的合并执行为连续的过程而不是分批过程，因此当呈现出新的数据集或对现有数据集的改变时，可以确定对可合并关系的更新。并且，由于可以在任何时间呈现更新或新数据集而在其之间没有任何特定协调，所以不必依赖于任何事件或调度表的连续处理是优选的。可以对记录执行至少三个类型的处理以进行合并评价过滤、分类以及集群。现在将描述每个处理类型。由于分类和集群在计算/处理时间方面可能是非常昂贵的，所以应用过滤来将用于分类的候选记录与不可能在单个实体下可合并的记录区别开来。过滤提供各种技术以帮助仅识别分类可以具有任何合并机会的记录。可以将出于合并目的的过滤视为记录的粗略分类，从而捕获用于分类的候选并使看起来与所捕捉记录大相径庭的那些记录通过。可以用多种过滤器类型算法来执行过滤。在一个示例中，可以用搜索引擎软件诸如开放源Iucene搜索引擎来执行过滤。在有时称为“kgram过滤”的过滤的另一示例中，从两个记录中的每一个捕获多个小的连续字符串并进行比较。kgram过滤可以基于动态编程的技术。在kgram过滤的应用中，当足够数目的字符串在记录之间匹配时，可以将记录识别为用于诸如分类和集群的进一步处理的潜在候选。kgram过滤的一个益处是其为过滤器设计师提供许多选择，诸如允许使字符串重叠、定义每个字符串的长度、确定将(一个或多个)记录标记为分类候选所需的匹配串的数量。这样，实体名称或实体识别信息(其可以包括实体名称、商标、电话号码、地址等)不需要是精确的匹配，而是替代地需要足够匹配的字符串以超过kgram过滤器阈值。在示例中，kgram过滤器可以将10字符的重叠字符串(kgram过滤器组)相比较并可以要求对于将被识别为用于分类和集群的潜在候选的记录而言字符串中的至少10个必须匹配(kgram过滤器阈值)。由于由平台接收和处理的记录可以在某些字段内具有可能被不正确地放置在那里的信息(实体名称字段中的人名)，所以可以使用过滤来快速地分离出不正确的记录。
优先地针对任何给定数据集中的其它记录来执行过滤，而不特别考虑现有实体简档或已知数据。这导致确定任何给定数据集内的潜在可合并记录。然而，关于实体的信息是平台从所有先前处理的数据集已知的，并且能够在过滤期间有利地应用此信息以改善过滤器结果中的置信度水平。实体可以基于诸如实体名称、地址、国家等特性而为平台所知。过滤可以采用上述技术以便还确定已知实体与在被处理的数据集中找到的实体之间的潜在匹配。可以以改善在数据集内找到的相对匹配的置信度水平的方式来对与已知实体的这些潜在匹配进行分级或评级。同样地，可以有利地应用来自先前处理的数据集的信息以帮助识别被处理的数据集中的元素。可以将被处理的数据集中的数据与为平台所知的数据(例如国家名称、货运代理服务、地址、产品类型等)相比较以产生被处理的数据集中的数据有多好地与已知数据匹配的一组评级。可以将此匹配的结果与已知实体匹配相组合以改善被处理的数据集内的潜在匹配的可能性。另一合并技术称为分类。可以对任何记录执行分类，虽然已通过过滤而被识别为用于分类的候选的记录可以提供更快且更稳健的分类结果。由于具有不匹配实体信息的记·录可以是单个实体的记录，所以分类使用文本、语言、数学及其它分析技术来识别两个记录来自同一实体的可能性。分类包括多种技术，包括规范适配、特定清理、多字段比较(名称、地址、电话号码等)、编辑距离算法、向量生成、机器学习、决策树等。在规范适配中，记录中的实体信息适配于消除不应影响分类的差别。可以在记录中对诸如单词缩写(用于道路的rd、用于街道的ave、用于加利福尼亚州的CA等)的差别进行归一化。在各种分类和集群技术期间，可以将可能对分类具有微小影响的标点及其它字符去除或标记为被忽略。除规范适配之外，可以将有目标的清理应用于进一步对数据进行归一化。清理可以帮助解决记录中的缺陷，诸如不正确的原产国，这是常见的缺陷。清理可以基于关于记录的域的信息以进一步增强实体识别和合并。清理可以基于地理或地区知识、市场垂线、行业标准等。在示例中，在市场垂线内，可以将纺织品供应方名称的变体应用于快速地使各种名称与归一化或规范的实体名称对准；从而降低其它分类技术将必须应对的复杂性程度。该结果可以包括不那么复杂的数学计算。清理可以以记录的特定方面为目标，诸如实体名称、城市名称、街道名称、电话号码等。可以将任何数目的这些清理顺序地或并行地应用于数据记录以改善记录的可合并性。为了解决可能导致非常低的分类分数的数据条目中的差异，将本文中的分类技术应用于单独的字段(实体名称字段、地址字段)以及字段的组合(实体名称+地址字段)，使得在地址字段中具有实体名称的记录仍能够被识别为可与在地址字段中具有地址的其它记录合并。可以通过诸如Wagner-Fischer、Levenshtein、Jaro-Winkler 等编辑距离度量算法来处理如上文和在本文中的其它地方所述地被清理或适配的数据。其结果可以是表示与应用的各种分类技术相关联的相似性的维度的数的复向量。相似性的向量可以基于如对于本领域的技术人员来说可能已知的其它分类和文本分析技术。所有此类分类和分析技术可以被平台应用于记录并包括在其中。可以应用机器学习及其它人工智能技术来确定成对记录的相似性向量是否识别能够在共同实体下被合并的记录。通过训练向量以及决策树逻辑的使用，可以进一步评价记录可合并性并且可以使得此类可合并性的度量可用于集群技术。结果可以包括所有分类候选记录之间的逐对匹配的识别。可以从交易数据导出训练向量。可以将一组交易识别为可能在建立用于使装运与属性关联的预测参数时有用的训练集，所述属性诸如实体类型、供应方类型、产品类型、产品特征或属性、材料类型等。训练集还可以对通过实现开发因此可以被使用的预测参数而对促进装运与实体的关联而言有用。通过识别装运与属性或实体 之间的候选关系，交易记录的训练集可以减少全面地过滤、分类和集群所需的计算负荷。在示例中，可以向诸如分析机构J32的处理机构呈现记录。该处理机构可以基于记录中的一个或多个数据字段来选择预测参数。可以将交易记录中的某些字段与预测参数的一部分相比较以预测将关联至交易记录的实体。与交易或海关记录或各种数据集中的任何其它数据记录相关联的属性的预测可以对积累、聚合或其它累积交易数据而言有用。由于交易记录可以是单独装运记录、聚合交易记录、积累或概括交易记录等，所以预测可以与积累交易相关联的属性可以允许平台从另外的非特定数据获得显著益处。在示例中，美国海关记录可以将来自中国的每次装运记录为单独海关交易记录，但是该交易可能未标识供应方，而仅仅是托运方和购买方。然而，中国可以仅提供在一段时间(诸如一个日历月)内累积类似装运的积累交易。来自中国的积累交易数据可以具有部分地对其进行辨别的某些数据元素，诸如产品标识符、源地区、托运方、供应方等。可以使用用于日历月的美国海关交易数据来识别可以应用于中国交易数据以预测供应方的预测参数。当将诸如装运数量、托运方等美国海关训练集数据应用于中国数据时，可以针对积累的中国交易数据来预测供应方。集群的目的是对尽可能多的应在共同实体下被合并的数据记录进行集群。集群可以导致一个实体的所有变体被识别为一个实体。在本文中将可以应用的用于集群的技术称为P百分比集群。在P百分比集群中，建立对匹配阈值，并且与任何给定集群中的至少阈值百分比的记录匹配的任何记录将被添加到集群。这样，虽然逐对匹配识别所有成对匹配记录，但集群允许不完全相互匹配的记录形成集群。在示例中，如果P百分比阈值是25%，则可以将逐对匹配集群成员的至少25%的任何记录添加到集群。在实施例中，动态P百分比可以允许基于集群、记录等的方面对P百分比的动态调整。在示例中，P百分比可以针对小集群被设置为低，并且可以针对大的集群被增加。P百分比集群保证与集群的某些成员具有强匹配的记录能够被适当地包括在集群中。P百分比相比于单维度(单链接)集群技术而言提供显著的优点。过滤、分类以及集群是重要的，并且促进内部数据源记录(例如用于现有公司的新交易)以及外部数据源记录(例如美国至中国海关数据记录)的合并。这些技术还可应用于确定非交易数据集中的记录的潜在匹配(诸如金融报表数据集、政府记录、行业记录、公司记录、库存记录、市场分析记录等)。并且，这些技术可能在将实体分类到行业或市场中时有用。可以将这些及其它合并技术应用于确定新数据集中的记录与现有数据诸如现有实体之间的匹配。现有实体可以是平台从处理各种数据集而已知的实体。为平台所知的每个实体可以配置有实体简档，其可以包括或参考本文所述的各种风险、机会及其它简档。本文所述的合并技术可以导致用于所处理的每个记录的匹配可能性分数或置信度水平。如果匹配可能性分数在可配置阈值之上，则平台可以自动地将潜在匹配转换成已知匹配并将数据记录分配到特定的已知实体。如果匹配可能性分数低于阈值，则可以采用各种人工辅助技术诸如本文所述的建议合并器工具或用于配置参数以引导自动合并的用户界面来促进将潜在匹配转换成已知匹配。由于通常通过至少实体名称和实体地址来确定实体简档并且一个实体与跨各种数据集的不止一个地址相关联是常见的，所以可以根据记录的统计模式来确定用于确定各种地址中的哪些将作为主地址被与实体相关联的技术。因此，如果在各种数据集中发现实体名称具有三个不同的地址，则可以将在最大数目的匹配数据记录中找到的地址分配为实体的主地址。然而，还可以出于促进使新数据记录(例如新数据集)与实体匹配的目的而将其它地址作为第三级地址分配给实体。可以基于实体的置信度水平对关于已知实体的信息进行加权。在匹配过程中可以对用于平台已为其处理了大量数据的实体的信息更重地加权，因为所述大量数据可以在统计上改善信息中的置信度。结果，潜在地与重加权数据匹配的被处理的数据集中的数据可以更容易地超过自动匹配阈值。 在对数据集的改变被处理时，可以将先前已知的匹配带入讨论中，并且可以将其标记以用于审查。上述自动技术可能不总是提供在用于已改变记录的可配置阈值之上的匹配可能性分数。在这种情况下，还可以使用人工辅助技术和匹配调整用户界面来促进改善或纠正。该平台还可以结合与各种数据集相关联的商业规则。商业规则可以影响数据集中的数据记录的使用。商业规则可以限制例如可以使得什么信息可用于平台的用户，从而保持数据集中的实体或个体的保密性。在示例中，在可以将数据集中的非识别信息(诸如实体的行业分类)转送给平台的用户的同时，可以要求将实体名称保持保密。在另一示例中，可以出于如本文所述的匹配和数据分析目的而在平台内部使用实体名称，但是可以要求将实体名称和任何实体识别信息(例如地址、电话等)保持保密。另一示例是可以仅向最终用户示出受限数据集的某些字段，如果其(或者可能某些不同的其它字段)经由也被合并到实体的不同数据源被证实的话。例如，如果实体通过实体名称和地址与来自不同数据集的实体的名称和地址匹配/证实，则可以将实体连同名称和地址及某些其它信息位一起呈现为已证明实体。虽然该匹配不需要是精确的，但其必须足够接近以满足与受限数据集相关联的匹配/证实商业规则。在检测到每个新的实体时，其被分配ID。此ID被有利地应用于链接许多不同数据源中的特定数据记录，使得在任何时间点，已与具有特定ID的实体匹配的数据是已知的。一般地，一个或多个ID与数据记录之间的(一个或多个)关联被存储在指向可以通过ID来组织的各种数据集中的记录的指针的数据库中。这样，对每个ID有所贡献的每个记录是可追踪的。由于在数据源中提供的数据不完全是静态的(例如提供了数据源的更新版本)，所以必须分析数据源的更新版本以确定在更新之前存在的匹配是否仍然有效。基于许多数据源中的任何一个的更新的匹配活动可以影响实体简档，并因此改变与ID相关联的一个或多个关键参数。这可以导致未改变数据集中的记录与已更新简档之间的某些先前匹配被确定为是无效的，并且无效的匹配被重新分配给不同的ID。同样地，对简档的改变(例如从基于已更新数据集的匹配得到)可以导致两个实体简档被合并成一个已更新实体简档，并且因此，已合并实体现在具有与之相关联的两个ID。结果，当前与两个现有ID中的任何一个相关联的记录在已更新实体简档下被组合。在转移实体简档、更新记录以及记录-实体关联的移动的此框架内，客户查找结果得到的聚合数据和分析中的一致性。因此，必须支持关联的持续性以在保持跨数据集的准确度的同时提供一致性。虽然ID将记录链接到实体，但ID相对于实体而言可以不是唯一的。多个ID指向一个实体是可能(且常见)的。这意味着一个实体能够具有多个ID。这在新信息(或算法改善)允许进行两个先前不同的实体的全部或一部分事实上是同一实体的确定时发生。例如，ID X指向实体A且ID Y指向实体B，并且信息变化允许我们确定实体A和B是相同的，并且为了本示例的简单起见可以称为实体AB。ID X和ID Y两者现在将永久地与实体AB相关联以支持现有客户。另外，新ID XY也将被分配给实体AB以促进与实体AB匹配的新记录的跟踪。如果实体AB稍后被分裂成两个单独实体(例如被确定为由来自多个实体的数据组成)，则ID X、Y和XY将被用来跟踪仍与一个实体匹配的最大数目的记录，并且新的ID将被分配给其它记录。ID使用的扩展可以是连同ID重新分配一起保持实体合并和分裂的审计跟踪。
数据记录到现有ID的相关关联的持续性对于客户水平视角而言是重要的。然而，由于从改善实体匹配和总体匹配置信度水平的新信息得到的记录与实体的匹配及数据记录的动态性质，根据上下文来处理客户水平视角持续性。上下文持续性处理可以允许记录与实体之间的准确关联，同时保证导致对记录与那些简档的匹配的改变的简档改变保持现有客户视角的最大共享。简而言之，当与一个实体相关联的记录基于在简档中或在对记录内容(匹配改变)的理解中的改变被在两个或更多实体之间分裂时，与所有记录相关联的ID保持与最大的新匹配记录组的关联，并且不同的ID与其它记录相关联。在示例中，基于十个记录被匹配到的实体简档(实体T)的新理解将这十个记录的匹配组分裂可以导致用于实体T的简档被分裂成两个简档实体T简档和实体Tl简档。与简档T相关联的十个记录是通过唯一 ID W关联的。当十个记录被匹配至新的简档时,六个记录被确定为与实体Tl匹配。结果，唯一 ID W被指定为现在与实体Tl而不是实体T相关联，因为与ID W相关联的大多数现有匹配现在与实体Tl匹配。因此，用于实体T的已更新简档及其所有匹配将与不同的ID相关联。这样，虽然平台可以基于自从最后一次分析数据集以来已经收集的附加实体信息来重新分析任何数据集并找到不同的结果，但即使在底层数据的评价改变时，也能够为客户提供随时间推移的分析输出中的一致性。可以通过使用与装运记录和/或其它数据源相关联的数据来确定实体(购买方、供应方)与哪个行业相关联而实现行业或垂线分类。如上所述，可以使用诸如决策树的机器学习技术来将单独数据记录分类。可以挖掘海关交易数据以自动地构建用于垂线分类的训练数据。诸如被嵌入在自由文本商品字段中的统一关税系统(HTS)代码的标准化代码可以被提取并用来确定与记录相关联的垂线。连同HTS代码一起，可以挖掘商品字段中的文本以训练垂线分类器机构。然后可以使用垂线分类器机构来预测或确定海关记录的垂线分类。在示例中，记录的商品字段可以是“HTS 6209180红棉裤”。可以将所提取的HTS代码6209180确定为与服装行业垂线相关联。在我们的训练数据中可以将所提取的标签“红棉裤”识别为服装。如果未识别到“红棉裤”，则可以将其添加到服装训练数据。一般地，海关数据的仅一小部分具有HTS代码；因此，训练分类器并将经训练的商品条目应用于新记录可以促进交易记录的其余部分的分类。由于垂线分类器可以是自学习机构，所以由分类器处理的每个新记录能够增强将新记录分类的垂线分类器能力。另外，可以使用记录的人工加标签来改善垂线分类器训练数据。在实施例中，名称更新器可以提供工具以清理供应方或购买方的名称，诸如使得逗号、句号、缩写的大写、固定的常见拼错、进行常见缩写等是一致的。这可以是清理那些名称的自动化过程以及将通过浏览名称群组而对其进行遍历的人工界面。图9描述了用于对供应方进行评级的总分析方法的流程图。可以自动地904或人工地908从多种源收集902数据，诸如来自美国海关交易的数据库(或用于其它管辖区域的类似数据库)的海关数据、关于奖励、认证等的数据源、诸如世界银行的银行组织的数据库、联系信息的数据库(诸如黄页、白页及其它商业数据库)、具有商业注册信息的数据源诸如包含关于公司、有限责任公司、合伙人及其它实体的形成的信息、具有关于在各种管辖区域中做生意的资格的信息的数据源、关于商业许可证及其它许可活动的数据源以及关于商业的各种基本特性的数据源，诸如Dunn和Bradstreet数据、关于法人记录的数据、具有证券文件(securities filing)和类似信息的数据、来自证券分析师的数据以及各种其它源。·可以将此类数据带入数据仓库910，其可以是用于处理来自完全不同的源的数据的数据中心或类似机构。一旦被带入仓库910，可以用多种自动清理914或人工清理918过程来将数据清理912，诸如通过基于模式匹配或诸如机器学习技术的类似技术来自动地向与供应方相关联的数据记录分配产品种类以及采取防混叠、向购买方分配品质评级(诸如与交易记录相关联)、选择或宣布用于购买方的名称(诸如当记录用于不止一方的名称时)以及分配装运的地理区域的步骤。如熟悉数据处理和操纵的那些人将理解的，可以采取其它数据清理步骤。一旦清理，就可以将清理数据920递送到分析机构922以用于根据遍及本公开所述的各种方法进行分析，包括用于基于来自从数据源导出的记录的数据来计算本文所述的各种评级(包括总评110和各种组成部分评级)的模块的全体。分析机构922可以确定国家背景、产品专业化程度、购买方忠诚度度量、购买方评级或其它评级。在分析机构中，可以对评级进行标准化、归一化或加权，并且可以计算总评110。一旦由分析机构922生成归一化评级924，就可以使用评级来生成报告928，诸如具有各种组成评级的总记分卡200，如遍及本公开所公开的。报告生成928还可以涉及开发并呈现百分点计算、产品种类、评级以及公司信息。在本文中公开的方法和系统中，可以向评级算法、数据等应用权值。可以在确定评级的过程中应用权值，使得影响评级的某些因素可以比其它因素对评级具有更大影响。权值还可以是变量且可以基于因素的组合。可以基于数据的时间性来应用权值。数据的时间性对于被加权而言是重要的，因为例如非常新的数据可能尚未被验证，或者旧的数据可能不再表示购买方-供应方关系。数据的加权也可以是重要的，因为某些数据可以独立于龄期而具有可疑的质量，数据可能不具有与评级的高度相关性、以及许多其它数据质量相关因素。这样，可以基于数据的时间性、交易的大小、交易方的质量、交易方或实体的在先评级、数据的相关性来在评级过程中给定权值。加权因素可以基于实体、实体的金融健康等的人辅助评价。供应方或购买方的总评110可以是子评级的组合，诸如与经验量、认证维度、国家背景、商业度量、客户忠诚度等相关联的评级。可以对总评110和任何子评级进行加权、归一化和曲线拟合以保证评级正在提供供应方、购买方等的一致的可靠度量。另外，加权可以是客户指定的以使得客户能够识别最重要的评级部分。一个子评级度量是客户忠诚度。确定用于供应方的客户忠诚度评级在计算上是密集的且在算法上是充足的，因为其测量供应方在保持客户方面有多好或者购买方坚持使用供应方的程度如何。在某些行业中，诸如在服装中，购买方每年改变其供应方的几乎一半是相当常见的。理解确定此活动如何影响客户忠诚度的因素是本发明的关键益处。可以通过查看单独购买方 -供应方对来确定客户忠诚度。用以确定用于供应方的客户忠诚度评级的一个技术是确定用于该供应方的每个购买方(客户)的客户忠诚度评级并然后将单独评级组合。可能影响客户忠诚度的因素包括购买方购买模式、购买频率、购买数目、自从第一次购买以来的时间等。可以分析每个交易以确定购买方是否从第二供应方进行购买和购买是否针对先前从第一供应方购买的项目。在这种情况下，损害了第一供应方的客户忠诚度。然而，简单地测量交易可能不会提供客户忠诚度的质量度量。将诸如第一供应方是否停止销售购买方现在从第二供应方进行购买的项目的因素包含在内是重要的。交易数据可能常常仅作为自由文本数据(UPC及其它代码可能未被包括在记录中)是可用的。因此，可以有利地应用本文所述的文本处理、归一化以及规范适配技术来确定用于供应方的客户忠诚度评级。购买方-供应方关系的某些方面可以比其它的具有更大的重要性，因此对某些维度的指数加权可能是有用的。在示例中，较少交易的较长关系可能比较短持续时间内的大量交易更加重要。包括在客户忠诚度计算中的因素包括关系的持续时间、订单/装运的计数、每个订单/装运的重量(确定装运的大小/值)等。在示例中，如果购买方从两个供应方购买相同的项目并将订单合并到两个供应方中的仅一个，则另一供应方的客户忠诚度评级可能由于供应方-购买方关系中的已知中止而受到显著影响。为了将记录合并，确定总评110以及与平台相关联的其它活动和结果、确定父子公司关系可能是重要的。除父子公司关系外，其它关系在确定总评110、客户忠诚度评级等时可能是重要的。从单个父公司下面的一个子公司切换至另一子公司的购买方可能对父公司评级几乎没有影响，但可能对子公司评级具有显著影响。促进确定父子公司关系的平台的方面可以使用各种信息源，诸如来自Dunn和Bradstreet的商业记录、网页新闻馈送内容、商业新闻站点的搜索引擎结果、供应方网站的网页采集(crawling)、供应方的新闻稿等。可以通过这些数据源中的一个或多个来识别由父公司进行的子公司的获取，并且可以将父子公司关系确定为总评、客户忠诚度评级、合并等中的因素。还可以基于诸如相同城市-类似名称、相同购买方-类似名称以及海关数据记录元素的其它启发性组合的预定启发来确定父子公司关系。可以针对供应方和购买方来确定父子公司关系。图10描述了从与供应交易相关联的海关数据导出的字段。在图10中描述的记录可以包括海关数据1000的购买方记录的一部分。请注意，可以与购买方的身份相关联的信息可以存在于各种字段中。图10还举例说明来自海关记录1002的字段。在没有限制的情况下，海关数据1000的购买方记录可以包括诸如托运方1004A、受托方1004B、notify_party1004C、also_notify 1004D、重量 1004E、数量 1004F、BL 数 1004G、国家 1004H、数据 10041、商品1004J以及HS代码1004K的字段。某些字段可以基于包含信息的一个或多个字段来促进可能购买方的识别；可以将这些字段称为购买方身份候选字段1008。在示例中，识别购买方的一个方式可以是通过使用受托方1004B。在另一示例中，可以使用notify_party1004C来识别购买方。在又另一示例中，可以使用also_notify 1004D来识别购买方。可以以各种方式将购买方身份候选字段1008组合以促进识别购买方。参考图11描述了具有与购买方和供应方识别有关并用于在避免由于同一交易在不同记录中被表征而在对同一交易进行计数时复制的同时将海关记录合并的细节的多个海关记录。记录1102和1104记录同一托运方1004A “Shanghai Bada Textile”、受托方1004B “No Fear Inc. ”和HS代码1004K “621143”。然而，数据10041对于每个记录是不同的，指示虽然记录可以与同一购买方和供应方相关联，但其不是复制条目。记录1108将同一托运方1004A记录为记录1102和1104。其还通过also_notify 1004D字段“NoFear”中的数据来记录可能与记录1102和1104的购买方相同的购买方。因此，推断记录1108的购买方和卖方与记录1102和1104中的那些相同可能是适当的。然而，由于HS代码1004K “621149”不是相同的，所以记录1108不是1102或1104的复制品。记录1110记录可能与记录1102、1104和1108中的购买方相同的受托方1004B “No Fear”中的潜在购买方。然而，由于可以将托运方1004A “Guangzhou Textile Co”识别为与记录1108、1104和1108中的托运方不同的供应方，所以可以容易地确定记录1110不仅不是1102、1104和 1108的复制品，而且其还识别不同的供应方-购买方关系。参考图12，海关数据用户界面1204可以促进在提供于海关记录1202中的多个潜在购买方名称之间进行选择。界面1204可以包括一个或多个购买方名称使用按钮1208或某个其它类型的选择装置以用于选择每个海关记录1202中的哪个字段表示购买方名称。如参考图10所述，购买方身份候选字段1008可以包括受托方1004B、notify_party 1004C以及alSo_notify 1004D字段。可以使购买方名称使用按钮1208与购买方身份候选字段1008中的每个字段相关联，使得该平台的操作者可以用信号通知与每个海关记录1202相关联的哪个购买方身份数据项目应被用于平台内的合并、去复制及其它动作。海关数据用户界面1204仅仅是示例性的，并且可以有且在本文中包括按钮、数据字段等的其它布置以及在选择之前和之后的数据的各种呈现。诸如上文所述并在图12中描述的那个的名称选择器工具可以帮助识别记录中的购买方名称或供应方名称。该工具可以允许用户人工地识别用于每个交易记录的购买方、卖方、托运方等。如本文所述，可以存在用以处理交易记录中的实体识别的自动化过程。自动化或人工过程使用类似于“物流”、“贸易公司”和“装运公司”的关键字来将托运方与购买方或供应方区别开。参考图13，示出了描述将合并参数配置成引导购买方名称的变体的自动合并的⑶I 1300。选项按钮1302允许选择受托方1004B。另外，可以在选项按钮下面将受托方1004B的变体连同实现选择受托方名称1004B的一个或多个变体的复选框1304A—起列出。可以在GUI的右侧提供列出受托方名称1004B的不同变体的另一组复选框1304B。选项按钮1302、复选框1304A和复选框1304B的选择可以促进初始化时的供应方名称的合并。在示例中，可以连同示出No Fear Inc.的复选框一起来选择对应于No Fear Inc.的选项按钮。随后，可以将购买方名称的变体合并。参考图14，示出了描述将合并参数配置成引导供应方名称的变体的自动合并的⑶I 1400。选项按钮1402允许选择受托方1004B。另外，可以在选项按钮下面将受托方1004B的变体连同实现选择受托方名称1004B的一个或多个变体的复选框1404A—起列出。可以在⑶I的右侧提供列出受托方名称1004B的不同变体的另一组复选框1404B。选项按钮1402、复选框1404A和复选框1404B的选择可以促进初始化时的供应方名称的合并。在示例中，可以连同示出Shanghai Bada Textile Co的复选框一起来选择对应于ShanghaiBada Textile的选项按钮。随后，可以将购买方名称的变体合并。图15描述从交易记录识别与评价购买方忠诚度有关的因素。在与一个供应方的一系列交易1502、1504、1508之后，后续交易1510指示购买方可能已切换到另一供应方以获得类似产品。因此，可以计算由交易1502、1504和1508表示的初始忠诚度时段，其持续时间可以是来自供应方的产品的第一订单1502与最后一个订单1508之间的时间。到另一供应方的切换可以将忠诚度时段终止。并且，该切换本身可以被视为供应方的质量的一个指示器(特别地暗示着用于新供应方的较高质量和用于老供应方的较低质量)。在实施例中，可以作为切换的结果在对前一供应方进行评级时归于负面因素，其可以平衡或者甚至超过与前一忠诚度时段相关联的正面因素。 图16描述了使用可以指示供应方的专业化程度的交易数据。海关数据1602可以包括HS代码字段1004K，其可以通过查看用于与特定供应方相关联的交易记录的HS代码字段1004K中的值的范围来提供供应方专业化的指示。较大数目的种类可以暗示着较低专业化，而较小数目的种类暗示着较高专业化。图17描述了用于获得指示供应方的经验程度的数据的步骤。装运单元的数目、订单数目以及装运产品的持续时间可以是确定经验评级时的因素。可以将来自单独海关交易记录1702的数据聚合并进行处理以确定经验因素。在来自图17的示例中，可以通过确定第一装运(1/2/2005)和最后一次或当前装运(3/8/2005)之间的天数来计算专长的持续时间因素。专长可以是根据供应方已经装运了多少每个产品类型，使得用户可以更好地确定什么供应方具有其最大经验、其最小经验等。图18描述了可以基于被供应方提供服务的购买方的质量来影响供应方的评级的海关数据记录字段1802。可以通过受托方1004B字段、also_notify 1004D字段或其组合来在海关数据记录字段1802中识别购买方。可以人工地确定已识别购买方的品质，诸如由服务商或者由基于各种属性的算法确定，诸如商业大小、雇员数目、股票市场上的存在、利益率、在客户之中的品牌认识、由第三方进行的调查或评级、奖励、认证或一定范围的其它度量。可以由平台与关于购买方的其它信息相关联地存储该品质。替换地，可以根据如上所述的存储和检索的信息来计算品质。平台可以计算品质、品质的一部分，或者可以通过诸如网络接口的接口被提供品质。图19描述了概要报告1900的一部分，其示出顶级供应方，包括供应方的评级1904、供应方的名称1908、供应方的位置1910和参考细节1912。概要可以是用于行业或产品种类，诸如女人的服装(例如裤子、裙子、衣服等)。在一个实施例中，公司可以针对产品中的一个即女裤在供应方的给定种类内给出总评110。此外，虽然在图19的实施例中示出了小于50个供应方，但可以列出此种类的顶级供应方(诸如前50个供应方)。报告1900可以包括更大或更小数目的顶级供应方。并且，报告1900可以包括使用概要来提供指导的执行概要部分。可以基于诸如产品的及时供应、质量、定价等多个因素来对供应方给予评级1904。可以在归一化标度上对每个评级1904进行缩放，诸如一百点标度，以图表方式诸如在条形图中描述特定的评级，以便使得更容易看到供应方在该评级种类中的相对表现。还可以将评级1904描述为定性标签，诸如“优良”、“良好”、“一般”等。可以在详细报告的一个或多个部分中提供在总评背景下的供应方信息。图20描述了示出杰出供应方(例如针对特定产品)的报告2000，包括具有最高客户忠诚度的供应方和在向购买方的管辖区域装运方面具有最深经验的供应方。杰出供应方报告2000可以包括具有最高客户忠诚度的顶级供应方的表格2002A和最有经验托运方2002B的单独表格。每个表格2002A和2002B可以包括与供应方的信息有关的多个列；在示例中，忠诚度评级2004A、经验评级2004B、供应方名称2008、位置2010和供应方的细节2012。在本说明中，表格2002A可以包括具有最好客户忠诚度的前五个供应方。表格2002B可以列出在向美国进行装运方面具有最多经验的顶级供应方。在本说明中，提供了用于前四个供应方的列表，其可能在为其在美国的相应客户进行装运方面具有最大经验。图21示出了根据各种质量维度对总评110进行分解的示例性详细报告2100。在示例性详细报告2100中，可以将质量维度分组成表现方面2102，诸如可以包括客户忠诚 度、经验量等的跟踪记录，可以包括质量管理、社会责任以及环境责任的认证2104 ;以及可以包括商业合法性和国家背景的商业基本资料2108。可以在归一化标度上对每个评级进行缩放，诸如一百点标度2110，以图表方式诸如在条形图2112中来描述特定的评级，以使得更容易在每个维度方面与每个其它维度比较供应方表现。替换地，可以将评级1904描述为定性标签，诸如“优良”、“良好”、“一般”等。图22A和图22B示出了在所选时间段内的供应方交易经验的分解，其可以允许有意的购买方作出关于对于该供应方而言什么经验领域最深的推断。该分解可以包括供应方的产品专长2202、供应方的技术专长2208以及供应方的材料专长2204。产品专长2202还可以包括用于多个产品的百分比分布；在示例中，衬衫和裤子、手套、裙子等。技术专长2208可以包括由供应方应用和使用的技术的百分比分布；在示例中，材料的非针织和针织。材料专长2204可以包括被用于多个产品的合成的材料的百分比分布；在示例中，丝、棉
坐寸ο图23示出根据所选因素来呈现供应方交易经验的分解的报告2300，包括性别图2300A以及客户品质图2300B。这些图可以基于多种供应因素，包括产品、材料、技术、装运历史、所估计的最小装运大小、平均装运大小等。报告2300可以允许购买方评价供应方是否很可能具有可适用于购买方在市场中的位置的专长以及达到什么程度。图24、图25A和图25B示出了供应方装运历史的分解，其中可以按件计数、按月、按月至每个国家等来分解装运历史。图24将装运历史的分解描述为件计数图2400。图25A和图25B将装运历史分解成每月物品图2502A和每月装运计数图2502B。在实施例中，产品可以包括装运历史图，其示出在某个时间段内进行的装运的趋势和体积(按照装运集装箱定量)。实施例还可以基于将集装箱的重量和集装箱内部的每个单独实体的假设重量考虑在内的算法来示出随时间推移装运的装运产品的物品、衣服、物件或一般地实体的数目。实施例还可以包括供应方的装运在每个装运集装箱的实体的数目方面趋向于多大的表征。此类表征可以允许供应方是否将能够履行小订单、其是否将愿意履行大订单等的进一步表征。实施例还可以包括供应方的每月容量及其最小装运大小的估计。图26示出用户可以用来搜索供应方的用户界面。供应方搜索界面2602可以允许用户基于种类2608A、名称2608B和国家2608C来搜索供应方。在图26中，用户已选择基于供应方的国家2608C来搜索供应方。用户可以在文本输入框2610中输入可能在确定国家时有用的文本，并且然后用户可以选择搜索控制2604以搜索可以根据输入到框2610中的文本来确定的国家内的供应方。参考图27，还可以执行搜索以获得关于诸如供应方2732和购买方2730的各种实体2708的信息。计算机实现的机构2702可以收集并存储多个购买方2730和供应方2732之间的交易2704的多个公共记录。可以将交易2704聚合并与实体2708(供应方和/或购买方)相关联。可以提供用户界面2722，其可以帮助可能正在从所聚合交易数据中搜索实体2708中的至少一个和与实体2708中的所述至少一个相关联的信息的用户。用户可以是对检索以上信息感兴趣的任何人；用户还可以是供应方、购买方、第三方等。用户界面2722的示例可以包括图形用户界面、基于Web的用户界面、触摸界面以及某些其它类型的用户界面。
在实施例中，用户界面2722可以促进基于元组的搜索2748。基于元组的搜索2748涉及搜索与特定参数有关的实体2708的能力。此类参数可以涉及产品2750、材料2752和/或技术2754。在示例中，供应方SI可能希望针对‘用挤压形成的基于铝的封装片材’执行对在美国可获得的购买方的搜索。依照本发明的实施例，还可以将从对实体2708的上述搜索获得的搜索结果排序。在实施例中，该排序可以基于供应方评级。在实施例中，该评级可以基于一方的背景、一方的商业合法性、基于国家的贸易环境的评价、宏观经济信息、行业奖励、行业认证、经验量、装运的数目、经验的持续时间、交易的大小、国内经验的程度、国际经验的程度、客户的品质、客户忠诚度、专业化程度、产品种类的专业化、制造技术的专业化、材料的专业化、性别的专业化、来自客户的反馈、来自购买方的反馈、关于产品质量的反馈、关于客户服务的反馈、关于交货时间性的反馈、关于语言技能的反馈、关于样本制造能力的反馈、对知识产权的尊重、质量管理、社会责任、环境责任、符合性标准、认证、关于特定卖主标准的认证、风险简档2758、机会简档2760以及某些其他类型的因素和参数。再次参考以上示例，在搜索时，供应方2732可以获得购买方2730的列表，其可能对购买‘用挤压形成的基于铝的封装片材’感兴趣。另外，供应方可能希望查明最好的购买方。出于此目的，供应方2732还可以基于所选参数诸如反馈报告、与每个购买方相关联的风险、地理位置以及某个其它类型的参数来获得购买方2730的排序。该评级可以采取值、整数、百分比以及某些其它形式的评级的形式。基于此评级，可以向每个购买方2730提供排序。此排序又可以帮助供应方2732进行关于适当购买方的判断。风险可以与伪造、容量、分包、政治因素、地理因素、天气因素、地质因素、金融风险、合同不履行的概率、合同终止的概率、知识产权、目标交货日期、用于除供应方和/或购买方之外的一方的交易海关数据、购买方将转移到替换供应方的可能性、未付款和某些其它类型的风险因素有关。机会简档2760可以是根据海关交易数据确定的用于新商业机会的潜力的评价。通过分析海关数据中的交易，购买方和供应方能够识别潜在的商业机会，从而建立新的关系，降低成本，增加可用性等。虽然公司保护与成本和利润有关的大部分其内部信息，但在公共海关记录中可获得的交易信息能够提供对正在进行的买和卖活动的巨大洞察力。在机会简档2760评价的示例中，购买方可以判定存在迫使供应方更加难以降低价格的机会。购买方将可以能够随着时间的推移而确定供应方以进行了少量销售(例如，如海关交易记录中的较低装运数量所证明的)。其一个潜在原因是供应方的竞争者正在提供较低价格。因此，供应方可能需要降低价格以保持竞争力。同样地，供应方可以审查相同的记录并确定竞争者在某些条件下正在以较低的价格进行销售，因此供应方能够相应地设计定价对策。在另一示例中，供应方可以通过检查购买方的交易来发现向现有购买方销售附加类型的产品的机会。供应方可以确定购买方正在从竞争者购买该供应方也提供但当前未向该购买方销售的一种产品。供应方可以为购买方提供通过从该供应方而不是竞争者订购该产品来潜在地改善购买方成本的机会。诸如组合的批量定价、减少的会计开销、较低的装运成本等因素可以是供应方能够用来诱惑购买方的关键好处。同样地，平台或平台的操作者可以使用海关交易数据来识别并向购买方和/或供应方建议机会。可以针对指示机会的潜力的因素来分析交易数据，并且可以将该机会制订为给购买方、供应方等中的一个或多个的提议。机会可以包括用于购买方相对于供应方的定价杠杆的可用性；订单与供应方的合并、供应方相对于购买方的定价杠杆、增加购买方的用于供应方的总花销的份额等。 可以基于海关交易数据的分析来确定风险简档2758。用于供应方或购买方的风险简档可以基于用于供应方、购买方或第三方的海关交易数据。可以根据海关交易数据来确定的风险简档可以包括关于伪造、容量超负荷、分包、政治因素、地理因素、天气、地质、金融、合同不履行的概率、合同终止的概率、知识产权、实现目标交货日期、未付款、选择替换供应方、订单取消、订单推出等的风险。可以从海关交易数据导出的风险简档可以是用于确定保险条款等的基础。以上描述公开了可以基于所聚合的交易数据利用搜索界面来搜索实体2708。在实施例中，还可以基于感兴趣区域(地理)2738、行业专业化2740、客户(实体类型)2742以及在形成关系方面显示出的兴趣(感兴趣的可能性)2744来搜索供应方2732。可以结合图27详细地对此进行解释。再次参考图27，计算机实现的机构2702可以收集并存储公共交易记录2704并将这些交易与实体2708相关联。搜索机构2720可以基于特定搜索属性2734来搜索实体。搜索属性2734可以是一种类型的实体2742、地理区域2738、行业专业化2740以及对与用户的交易感兴趣的可能性或搜索2744。在实施例中，搜索机构2720可以适配于被购买方用于搜索供应方。替换地，搜索机构还可以适配于被供应方用于搜索购买方。在示例中，购买方2730可能希望搜索‘汽车机器零件’的供应方(在美国)，其可能愿意与在美国外面的小海外公司做生意。因此，在上述情形中，供应方可以显示出感兴趣的可能性可以基于该公司的位置和大小。在实施例中，本文公开的方法和系统可以包括购买方可以用来搜索供应方的界面，如上文所公开的。搜索界面可以允许购买方根据产品种类来查询以分级结构组织的供应方信息的数据库，以便找到提供所选种类的产品的供应方。购买方然后可以选择特定的供应方并获得关于特定供应方的属性的在线简档或报告，如遍及本公开所述的。在实施例中，除其它属性之外，搜索界面允许购买方按照产品种类、用来制造产品的材料或用来制造产品的技术来进行搜索。可以在界面中提供过滤工具以便允许购买方按照产品类型、材料、技术、客户品质或其它属性对数据分类，对数据进行扩展或分组，向下深入至特定种类或子种类等。在实施例中，供应方信息的数据库包括产品种类的本体，其可以包括在各种数据源(诸如海关记录数据库)中找到的所有产品类型的种类或子种类的树。在实施例中，可以启用过滤器，从而允许购买方沿着数据的各维度进行搜索。在示例中，如果购买方希望搜索用特定材料进行工作的供应方，则过滤算法可以采取供应方所使用的所有材料的联合，并将那些材料呈现为可以被购买方用来选择一组供应方以用于进一步分析的过滤器。可以在图表或树形结构中呈现过滤器，使得用户可以检查框以使树的特定部分扩展或收缩，从而允许按子种类向下过滤至树中的叶节点。在实施例中，可以以元组来表示数据并对特定过滤器的结果进行排序，诸如按照供应方的总评。还可以按照其它特征(诸如最专业等)将特定过滤器的结果排序。
过滤器可以包括构造技术、染色、冲洗和修饰技术、产品的性别、公司类型、供应方的国家等。当以元组来表示数据时，可以用材料、子材料以及技术(例如棉一府绸一针织毛线衫)来表示供应方已经制造的所有产品。在示例中，当对棉府绸毛线衫执行搜索时，能够检索已经制造棉府绸毛线衫的供应方(在本示例中不是已制造棉或府绸毛线衫的那些的联合)。元组概念适用于分级结构中的每个概念的子层，因此如果用户选择了棉，则用户将接收用于材料分级结构中的棉和所有棉子层的结果。在实施例中，搜索界面可以包括非基于元组的搜索模式，其中供应方将被建议作为用于用户查询的尽可能的匹配，所述用户查询将是搜索项的联合。在示例中，如果供应方已经用丝进行工作，并且已产生内裤，则系统预测此供应方可以制造丝内裤。在实施例中，除从本文所述的评级平台导出的搜索结果之外，用户界面可以包括支付或赞助链接。在实施例中，本文公开的方法和系统可以包括报告的私人和公共版本，其中搜索者能够用因特网站点到达公共简档但是要求某些附加关系(可能涉及支付)以便向下深入以接收更多的信息，诸如供应方的完整简档。另外，可以在用户界面中提供各种图标、过滤器、滑块或其它技术以允许用户探索关于供应方的信息。在实施例中，用户可以点击“细节”，从而用关于数据源的信息和该维度的目的的提示来拉起供应方针对给定维度所具有的排序。在实施例中，图标可以示出分数是高、中还是低的，从而将供应方收集到一般种类中。在实施例中，过滤器或滑块可以允许用户精选结果，从而只有当正在讨论中的产品表示该供应方的产品混合的至少最小百分比时才显示供应方。在实施例中，可以提供用于对供应方进行评级的界面，诸如对包括总评、产品质量、客户服务、时间性、英语语言能力、样本制造能力、对知识产权的尊重等的维度。可以对购买方评级求平均或以其他方式归一化并作为供应方的总评110的一部分来报告。在实施例中，可以使用交易数据来保证交易发生(以保持评级不受污染)。如果购买方评级是良好，则这能够对总评110提供显著的增强。在实施例中，购买方可以指定哪些维度对于他们而言是最重要的，并且可以根据购买方的偏好对总评110进行自定义和加权。
在实施例中，可以基于购买方看起来认识到的质量类型以及购买方过去已生产的产品类型来向购买方建议供应方。还可以通过使用公共交易记录2804来促进识别各种购买方和供应方并将其分类为‘朋友’等的能力，如图28所示。公共记录的示例可以是政府注册记录、商业合法性的证明、海关记录、用于工作订单的数据表和报告、审计记录、银行记录和描述各种交易的某些其它类型的公共记录。这继而可以帮助购买方和供应方两者识别类似的购买方和供应方，并且继而帮助它们进行关于合作、竞争以及某些其它类型的策略定位的决策。参考图28，可以使用计算机实现的机构2802来收集和存储交易2804的公共记录。该公共记录可以是政府注册记录、商业合法性的证明、海关记录、用于工作订单的数据表和报告、审计记录、银行记录和描述各种交易的某些其它类型的公共记录。交易记录2804可以与各种实体(诸如公司、项目、购买方、供应方、第三方等)相关联，并且可以生成可以是聚合交易信息(与所述实体相关联的交易)的信息。可以执行分析以用于实体2808的分类2828。分类2828可以是基于相似性的分类2830。基于相似性的分类2830可以指示可以根
据类型或相似性程度、认识到的质量类型、过去的经验或某个其它表征参数来将供应方、购买方和第三方分类。可以注意的是可以执行分类以根据表征参数中的任何一个将供应方和购买方中的至少一个分类。在实施例中，购买方可以识别相似(类似)的购买方。同样地，供应方可以识别类似的供应方。在其它实施例中，供应方可以识别与所述供应方的那些相似的购买方。购买方还可以识别与所述购买方的那些相似的供应方。在实施例中，购买方可以识别指定类型的供应方。此外，供应方可以识别指定类型的购买方。在实施例中，购买方可以识别最可能优选特定购买方的供应方。同样地，供应方可以识别将优选特定供应方的购买方。在实施例中，还可以将交易2804的公共记录用于购买方2838的分类。这已结合图28进行了解释。存储在计算机实现的机构2802中的交易2804的公共记录可以存储关于各种供应方2840和购买方2838的交易记录2804。可以进一步分析与相对于各种实体2808的交易2804的公共记录相关联的信息。基于该分析，可以执行购买方分类2832以将在交易中识别的各种实体分类成购买方的种类。可以认识到的是上述过程和系统还可以用于将各种实体分类成供应方的种类(供应方分类2834)。在实施例中，界面可以包括用于购买方联网、聊天或以其他方式相对于供应方相互交互的能力。此类网络可以包括将其它购买方识别为“朋友”等的能力，从而允许仅在可信任各方之间共享信息。在这种情况下，用于特定购买方的关于供应方的信息可能被自动地填充，从而简化了购买方的网络所使用的关于经验的信息与特定供应方的共享。在实施例中，可以使用分析来评价和/或识别供应方或购买方的信贷价值。在实施例中，可以将评级嵌入到其它媒体中，诸如其它网站、电子邮件、印刷媒体等。此类嵌入可以是调用应用编程界面(API)或其它方法的结果。在实施例中，可以将评级分组成桶，诸如“优良”、“良好”、“一般”、“差”和“无贸易价值”。可以使用各种方法来将供应方分组到此类桶中。在示例中，可以对具有商业合法性且在忠诚度和经验方面在前四分之一中的供应方给定“优良”评级，可以对具有商业合法性且在忠诚度和经验方面在前一半中的供应方给定“良好”评级，可以对具有商业合法性且在忠诚度或经验方面在前一半中的供应方给定“一般”评级，可以对具有商业合法性的其它供应方给定“差”评级，并且可以对不具有商业合法性标记的供应方给定“无贸易价值”评级。在实施例中，本文公开的方法和系统可以帮助供应方生成购买方之中的用于供应产品的机会的引线。可以使用关于如何改善评级的信息来帮助供应方生成高质量引线。平台的方法和系统可以促进识别在交易记录中公开的项目类型的供应方，即使该供应方不是交易的一方。识别项目的供应方或项目的类型可以通过识别购买方与供应方之间的潜在新关系而有益于购买方、供应方等。购买方可以使用结果得到的供应方识别和交易记录中的其它信息，诸如声明的海关价值，以将当前供应方成本与用于同一项目的不同供应方成本相比较。购买方或潜在购买方可以使用至少交易成本和交货信息来识别购买方可以向其请求用于供应项目的报价的供应方。供应方可以识别供应方还提供的产品的购买方。这可以导致用于供应方的高效营销和销售活动，因为供应方将知道购买方对所购买项 目具有很大的兴趣。通过检查交易中的其它信息，诸如购买方行为、交易历史等，供应方可以识别购买方的报价简档并将非常有针对性的报价提供给购买方。图29描述了用于从本文中的方法和系统获得这些优点的过程。所描述的过程支持通过将第一记录中的项目与第二记录相比较来识别第一交易记录中的项目的供应方。当发现匹配时，在第二记录中识别的供应方可以被确定为供应该项目。在满足其它条件之后，诸如国家偏好、供应方限制等，能够报告供应方。可以针对任何数目的第二交易重复该过程。可以以类似的方式来执行该过程以便确定项目的购买方。特别地，可以收集多个交易记录2902并将其呈现给该过程2914。包括参考产品标识符2908或者甚至仅仅产品标识符2908的参考记录2930还可以是到该过程的输入。在通过检索步骤2914检索所述多个交易记录2902中的Iv之后，在步骤2918中将检索的父易记录中的广品标识符2904与参考标识符2908相比较。如果在两个产品标识符2904和2908之间存在足够的匹配，则在步骤2920中从检索的交易记录捕获供应方身份2912。如果检索的交易记录2912中的供应方在步骤2922中被确定为不同于参考供应方2910，则可以通过查看检索的交易记录和可以对平台可用的与供应方2912相关联的其它数据2932来在步骤2924中评估附加条件，诸如供应方位置等。如果在步骤2924中未满足其它条件，则可以在步骤2914中检索附加交易记录。可以基于能够用来控制该过程的各种参数将该过程重复任意次数，诸如要识别的潜在供应方的数目、要检索的记录的数目、可用的交易记录的数目等。在图29的实施例中，元素2912和2910可以表示购买方而不是供应方。并且在步骤2922中，期望的结果可以是2912和2910之间的匹配。在本文中包括图29的过程中的这些及其它变体，其促进了将购买方或供应方与项目或产品类型匹配。依照本发明的实施例，还可以将来自所聚合交易的信息用于供应方评价。供应方评价可以涉及确定特定购买方是否已停止与供应方的商业操作。此类确定可以基于装运之间的循环时间，其可以基于从交易记录导出的历史装运数据。从供应方到购买方的用于项目的装运的循环时间的计算可以指示下一次装运的大约日期。如果反映下一次装运的交易记录在超过指示的下一次装运日期的某个时间段内未出现在交易记录中，则该方法和系统可以指示购买方可能已停止与供应方的商业操作。如果交易记录指示购买方已开始从不同的供应方接收项目的装运，则可以进一步确定停止的性质。还可以使用循环时间计算来评估供应方的交货执行情况。循环时间的显著增加可以指示供应方的装运的延迟。供应方-购买方交易状态的评估还可以包括将购买方库存作为因素计入。可以将购买方库存作为库存的预测或估计的因素计入。在本发明的实施例中，可以提供用于基于积累的海关数据对实体进行评级的方法和系统。积累的海关数据可以包括将一系列交易组合成积累数据的聚合、累计、概要或类似方法。积累的数据可以包括一段时间内的装运总数以用于购买方-卖方-产品关联。积累的数据可以包括一段时间内的总装运量以用于产品-托运方关联。在本文中包括交易数据的任何和所有类型的合并，其可以基于时间间隔、频率、地区、行业、产品、供应方、购买方、托运方、原产地、汇率等。在示例中，积累的交易数据可以包括一个日历月内的每个产品种类中的供应方的总输出。在另一示例中，国家可以报告一个星期期间的产品的总出口。在两种情况下，可以估计或预测可能遗漏的关键交易信息以便从积累的信息中发展另外的有 用信息。计算机实现的机构2902可以收集并存储交易2904的积累的公共记录并将其聚合以形成聚合交易。在实施例中，交易记录可以涉及装运交易。此外，可以将聚合的交易记录与特定供应方相关联。可以分析此关联信息以确定并传达用于供应方的评级。可以认识到，可以周期性地(在示例中，每三个月)执行此程序。在另一实施例中，可以将特定供应方的评级的变化呈现为警报。在本示例中，上述实施例可以被经营改进形式的杀虫剂的公司利用，其可能希望确定位于不同国家中的原材料的特定供应方的评级。因此，可以使用用于供应方的聚合和关联的装运交易信息(关于装运时间、调度表、价格和交货)来确定其在多个类似供应方之中的评级。随后，此评级在帮助以上公司进行供应相关的商业决策方面是有帮助的。还可以利用交易的公共记录以便预测工厂的最小订单要求。参考图30，计算机实现的机构3002可以收集多个公共交易记录3004。可以由收集机构3010来执行收集步骤。可以由存储机构3012来存储所收集的记录。在收集和存储时，多个公共交易记录3004可以由聚合机构3014聚合并与各种实体3008相关联。在实施例中，实体可以是工厂。在另一实施例中，实体可以是供应方。在又另一实施例中，实体还可以是供应方的子公司。在示例中，可以由计算机实现的机构3002将关于公共交易记录3004的信息聚合和关联，诸如销售来自蜡烛制造商的一批工厂制造的蜡杆的蜡烛供应方的交易收据。分析机构3020可以执行此信息的详细分析以生成各种类型的结果。在实施例中，分析机构3020可以基于交易的分析来预测用于实体的最小订单要求。如在以上示例中所述，分析机构3020可以预测蜡烛制造商为越过最低利润标记而可能需要销售的批数。在另一示例中，分析机构3020可以预测为了履行在相互的合同中记下的要求条款而可能需要供应给第三方的蜡杆的最小批数。在又另一情形中，分析机构3020还可以促进预测供应方的子公司可能需要在一批供应方之间供应的最小订单要求。在实施例中，在本文中公开了方法和系统以便使用完全不同的数据源(包括诸如来自海关交易的交易记录)作为用于对产品的供应方进行评级的基础。在实施例中，使用来自实际交易的交易数据来生成经验评级、专业化评级、客户忠诚度评级或其它评级。在实施例中，提供了一种评级系统，其中购买方对产品的供应方进行评级，其中诸如来自海关记录的交易数据被用来验证反馈的合法性，从而验证被评级交易实际上发生了。
在实施例中，方法和系统允许购买方搜索供应方，包括利用基于由供应方提供或使用的产品种类、材料或技术的过滤器；并检索关于供应方的评级信息，包括从交易数据导出的评级(诸如海关数据)或从其它购买方导出的评级。在实施例中，用于实现搜索供应方并对供应方进行评级的平台可以包括各种工具，诸如用于合并记录、合并供应方名称等的工具。在实施例中，本文所公开的方法和系统可以包括购买方可以用来识别供应方并随后生成针对来自所选供应方的报价的请求的报价工具。在实施例中，可以将算法用于确定定价杠杆度量，诸如基于诸如海关记录的交易数据。在示例中，供应方的定价杠杆可以取决于将到单个购买方的供应方装运的百分比、与一个或多个购买方最近切入供应方的接近度、供应方的总分数、供应方的客户忠诚度分数、供应方在区域中的经验以及全球因素，诸如针对由供应方提供的产品的总需求。因此，界面可以允许购买方基于使用这些因素中的一个或多个的计算来评价定价杠杆，进行归一化或加权以提供关于供应方的定价杠杆的总估计或分数。在实施例中，对数据库的访问可能受到供应方的容量和供应方装运小数量的能力的限制。例如，大的购买方可能需要访问整个数据库，而较小的购买方可能需要对专门做较小订单的供应方的特殊访问。用户界面可以包括各种警报，诸如用于新供应方满足购买方的搜索标准时的警报。本文公开的方法和系统可以包括用于将数据联合的方法，诸如向第三方递送总分数、种类评级(例如“优良”、“良好”、“一般”或“差”)等，诸如以用于与其它商业数据相结合地呈现，所述其它商业数据诸如被呈现给证券分析师的数据、被出于其它目的呈现给购买方的数据等。用户将能够使用API来对此类第三方呈现提供供应方的主观评级。在实施例中，本文公开的方法和系统可以包括协作过滤技术，从而允许购买方看到关于与购买方共享特性的其它购买方的信息(诸如执行类似搜索、使用类似供应方或具有类似的交易记录)。协作过滤还可以允许供应方访问关于具有类似特性的其它供应方的信息，诸如用于向相同类型的购买方供应相同类型产品的供应方的评级等。在实施例中，可以提供购买方记分卡200，其示出用于各种供应方的供应链的概要数据，从而指示购买方的供应方如何共同地与其它购买方的供应方相比较，诸如购买方的竞争者。 在实施例中，可以使用供应方比较工具来在各种属性上比较供应方。在实施例中，可以代表供应方对购买方进行评级，诸如基于对供应方的忠诚度。在实施例中，可以将如遍及本公开所述的供应方或购买方的评级用于第三方，在实施例中诸如金融分析师。在示例中，分析师可以基于共同的供应方评级来评估公司的供应链的质量。同样地，保险公司可以使用关于购买方的供应方的数据来评价供应链风险，诸如以便分析与跟供应方的活动相关联的保险相关联的风险。在实施例中，购买方可以向本文所述的平台供应数据以便帮助发展评级，但是该数据可以被保持为购买方专有，从而保持基于购买方私有的该数据而生成的评级。在实施例中，可以将关于供应方的信息联合成桌面软件工具，诸如被购买方组织内的采购经理和购买人员所使用的工具。因此，可以馈送报告或评级，使得它们出现在此类用户所使用的一个或多个其它桌面或基于web的工具的界面内。在实施例中，本文所公开的方法和 系统可以包括用于根据行业分级结构将从海关记录检索的数据进行分类的过滤工具，所述分级结构诸如产品、材料和技术的分级结构。在实施例中，搜索界面可以允许基于供应方能力的搜索，诸如基于从交易数据检索的信息，诸如海关记录。在实施例中，可以提供用于分析供应方能力的数据分析平台，诸如至少部分地基于关于供应方活动的交易数据，诸如来自海关记录的交易数据。在实施例中，评级系统可以基于海关数据及其它数据的组合，诸如基于由代表购买方与供应方交易的代理进行的交易的内部数据库的数据。在实施例中，平台可以包括交易机构，诸如以便允许购买方与已通过本文所述的搜索和评级机构识别的供应方进行交易。此类交易机构可以包括关于订购、定价、支付、履行等的1 块。参考图31，依照本文所述的方法和系统，可以利用交易3104的公共记录对供应方3108的子实体进行评级。计算机实现的机构3102可以收集并存储多个购买方3130和供应方3132之间的公共交易记录3104。在将交易3104聚合并使其与实体3108 (诸如购买方和供应方)相关联时，可以执行关于供应方3132的子实体的分析。子实体3140的示例可以包括工厂、一群工厂3142、子公司3144以及某些其它类型的实体。在示例中，所聚合的交易信息可以揭示在住宅区市场中做生意的二十个实体的列表。搜索者可以利用本文公开的方法和系统来确定可以是特定供应方SI的子实体的七个实体的列表。依照本发明的实施例，可以基于交易数据对这七个实体进行评级。可以基于交货的时间性、来自购买方的反馈等对七个实体(比如2个工厂、3个子公司以及2个销售部)进行评级。在实施例中，分析机构3124可以确定用于来自实体群组的供应方的子实体3140。子实体的确定可以基于公共交易记录3104的分析。在实施例中，公共交易记录3104可以是海关交易记录。在另一实施例中，可以基于所聚合交易的分析及其它信息和参数对供应方的子实体3140进行评级，如遍及本公开所解释的。本发明的方法和系统可以允许客户基于从多种不同源聚合的数据来进行金融投资决策，所述源诸如海关数据、国际贸易数据、供应方、购买方、中介、代理、伙伴国家数据、国内生产数据、世界商品价格、装运数据、进口数据、出口数据、基于信用的数据(例如DunBradstreet)、认证数据、各种行业和跟踪指数(index)、监管数据、监察机构数据、行业自我调节数据、证券交易数据、税收记录等。金融投资可以包括评价和管理风险；因此可以使用聚合数据来确定与金融决策相关联的各种风险。风险可以关于执行大订单的能力、分包协议或条款、国家的社会经济环境、监管风险、税收风险、政治风险、货币波动、合同的不履行、与合同终止有关的不确定性、实现目标交货日期、知识产权、和很可能发生交易的国家中普遍的监管环境的符合性、贸易路线等。用于各种金融决策的风险评价可以包括评价被认为要做生意的实体、将被预付给供应方的支付数额、要购买的保险数额等。聚合数据可以包括允许基于如可以从数据的分析所确定的行业联属关系来组织数据的信息。在示例中，可以有基于各种行业的组织，诸如服装/零售业、电子行业等。此外，通过确定来自各种数据源的数据的行业联属关系，用户可以选择诸如“BANANAREPUBLIC”、“GAP”、“OLD NAVY”等实体名称，并且基于在数据中找到的所选名称的行业联属关系，平台可以聚合并提供与所选名称相关联的一个或多个行业联属关系的分析。在本示例中，“服装”可以是“GAP”所联属的行业之一，因此可以处理来自包括对“服装”行业的参考的各种数据源的数据。另外，可以允许客户基于不同的位置、子公司、联属关系及组织的其它法律关系来识别和聚合数据。例如，客户可能希望比较各种位置上的组织‘X’的销售。通过将来自各种数据源的数据组合并基于数据中的实体标识符来匹配组合源中的数据，可以基于州、国家、地区、其它位置等来确定用于该组织的销售。通过识别该组织的各种位置，除确定归于单独·位置的销售之外，客户还可以基于单独位置数据来构建用于该组织的聚合简档。该平台可以支持确定用于在数据源中匹配的每个实体的简档。该平台还可以支持可以包括单独实体简档、行业简档、地理区域简档等的任何组合的元简档的创建和维护。这样，可以基于被选择用于分析的简档或元简档来处理数据。虽然数据源可以提供能够被与实体匹配的信息，但某些数据源可以不包括特定实体标识符。诸如指数(例如装运成本数据)的行业标准数据源可以可适用于诸如装运的活动，但是可能不直接包括实体数据。该平台可以通过比较能够与特定实体相关联的数据的某些数据方面来确定此‘无实体’数据和特定实体之间的适当关系。在示例中，可以出于预测用于公司的装运成本等的目的而将在海关数据中被识别为接收经由海上运输装运的产品的公司与装运指数(例如Baltic Dry指数)相关联。通过比较都经由海上运输来进行装运的两个公司的运输成本，可能可以建立不同组织的装运/成本表现方面的相对排序，其可能在金融决策时有用。通过分析装运数据、销售数据、实体的公共金融记录等，平台可以预测用于实体的金融业绩因素，诸如可以基于组织的金融报表、过去交货等的库存的估计。可以被用于此类预测的数据源可以包括政府注册记录、海关记录、收益报告、数据表和描述组织的各种交易的某些其它类型的公共记录。此类预测还可以帮助在将来估计公司的潜在收益变化。通过将产品装运相关信息(例如可以根据海关交易记录来确定)与其它公司和行业销售和金融数据相组合，可以跟踪新产品的增长并且可以估计与新产品的供应链相关联的产品的未来销售或实体的金融业绩的预测。来自非交易数据源的信息可以帮助建立供应方或购买方评级。在示例中，如果用诸如洗钱等欺诈性控告来标志供应方，则可以降低该供应方的总分数。并且，可以将此类评级变化传送至供应方的购买方、合伙人、银行业者等以促进管理与跟该供应方做生意相关联的风险。同样地，当购买方的评级由于使得公共金融报告数据与购买方的实体简档匹配而受到负面影响时，可能向购买方延长贷款的供应方出于进行关于购买方的金融决策的目的而可能期望被告知。此外，海关记录可以包括关于参与海关交易(国际装运)的银行和/或装运组织的细节。因此，可以针对与海关交易相关联的这些第三方(不仅仅是购买方和卖方)来确定金融风险。另外，基于此数据，可能可以基于任何其它各方的风险简档来预测参与海关交易的任何方的风险水平。如果在海关记录中识别的银行违约，则基于银行不会对交易的贷款义务坚持到底的风险，针对交易中的货物的供应方的评级可能受到负面影响。当来自多种数据源的数据被与实体匹配时，可能可以比较两个或多个不同组织的表现。例如，可以从公开可用的金融数据库获得涉及组织的总收益、组织的最新产品等的数据。在实施例中，可以利用金融数据以便比较两个组织的表现。关于此方面，可以比较盈利与利息比率、流动性比率及其它金融比率。同样地，计算机实现的机构可以比较无形资产以获得关于两个组织的表现的估计。当评估由组织投放的产品时，可以比较诸如被带进市场的新产品的样本的数目、新产品的销售、新产品的储备、新产品的交付周期等因素以便评价两个组织的表现。
可以为来自数据源的数据分配权值，诸如当被用于进行金融相关决策时的置信度因素。该权值可以基于由组织执行的交易的大小或数目。权值可以基于与组织正在与之进行交易的供应方/购买方相关联的数据的置信度等。这样，实体的分析可以基于与被与实体匹配的数据相关联的权值。如先前所述，可以针对行业、市场、地区、商业、商业群组、商业列表、商业类型(例如国内或跨国的)等来分析数据。此分析可以称为宏观水平分析，因为其可以在使用被与包括在宏观水平中的实体匹配的信息的同时独立于任何特定实体。宏观水平分析可以促进检测趋势，该趋势可以例如帮助识别用于特定产品或服务的购买的热点位置。例如，宏观水平分析可以识别趋势，该趋势指示特定位置可以是用于制造电动引擎的热点。由于宏观水平分析可以包括来自传统交易类型数据和非交易数据的数据，该分析可能由于各种独立数据源的使用而被固有地确认。可以提供可以促进宏观水平数据与实体特定数据的集成以预测实体表现的工具。多源数据趋势分析可以促进进行投资决策。在示例中，对交易装运公司的股票或市场区隔感兴趣的投资者可以利用从趋势分析导出的信息来帮助引导投资决策。在示例中，在油的运输中涉及的装运组织可以受益于对油的全球需求的增加。从用于油进口的海关交易记录导出的趋势可以指示或证实用于运输油的公司的收益的可疑增加。关于各种产品的移动的趋势可以指向这些产品中的增加的商业商机。关于产品和商品的移动的趋势分析可以帮助预测价格移动及这些产品和服务的需求，其可以反映在参与这些产品或服务的供应的实体的潜在价值上。该平台可以包括可以识别诸如新闻稿的文本数据的相关部分的自由文本提取工具。相关文本可以对应于特定产品或组织。在示例中，可以提取文本数据，并且然后可以在海关交易及其它数据的分析中应用所提取的数据以识别对应于特定产品或组织的趋势。该平台可以促进跨各个种类将组织的趋势集合在一起。例如，可以将关于世界、关于地区、关于区段等的组织的趋势组合以便方便地分析特定组织的趋势。这些趋势可以促进对组织的产品在指定区域中的表现进行解密。同样地，趋势可以促进增加或降低需求的区域的识别。可以根据装运区域和国际贸易数据源来查明产品需求。
此外，针对产品获得的特定区域中的趋势对于该区域中的国家的货币而言可能是重要的。产品的正或负增长趋势可以取决于国家的货币。例如，具有到一个国家中的小量装运的产品可能未显著地受到货币波动的影响，但是与该产品相关联的大贸易量可能基于该国家的货币的估价而受到显著影响。同样地，产品的进口数据可能受到国家的货币的影响。例如，可以将与产品有关的数据与国家的历史货币价格进行组合以便发现进口对货币的当前估价的正面影响或产品的负增长趋势。另外，可以将与产品有关的数据与财政部的关于国家出口的公共预测进行组合，可能在预测该国家中的贸易趋势时有用。由于贸易交易记录(例如海关记录)允许实体保持匿名，使得不存在用于参与海关交易的实体的识别信息，所以可能需要分离出可能已决定从使其名称被包括在海关记录中“退出”的组织。关于这方面，平台可以检测“退出”实体的存在且可以提供与之有关的分析。例如，可以基于“退出”购买方与“加入”购买方的比来调整向“退出购买方”进行装运的供应方的评级。可以通过仅仅分析非退出记录并将“退出”记录从分析或评级中排除来补偿与“退出”组织做生意的实体的分析。在另一实施方式中，可以通过对用于这些退出组织的可用数据进行内插来补偿退出数据。即使当实体“退出”海关记录时，诸如产品代码的其它信息也可以足以识别也购买或销售类似产品的其它购买方或托运方。这样，即使当竞争者已“退出”海关交易记录时，该平台也可以提供实体的竞争者的分析。 即使当新实体或该新实体正在与之做生意的实体是“退出”实体时，该平台也可以检测到该新实体在市场中的存在。如果“退出”实体已从一个供应方接收到产品且新的海关记录指示所述一个供应方现在正在递送较少的产品而新的供应方正在递送产品的结余，则可能可以检测到该退出公司已引入了新供应方。基于任何行业联属关系或基于海关记录中的产品参考，可以将新的供应方告知类似产品的其它购买方。同样地，当已知购买方开始从其先前未使用的供应方接收产品时，即使供应方是退出实体，该平台也可以检测到供应方变化/添加且可以向已知购买方的竞争者提供相关信息或警报。在另一情形中，该平台可以使用与供应链有关的数据以便评价组织在市场中的可持续性。供应链相关数据可以包括与由组织装运的货物、用于装运而行进的距离、装运的源等有关的数据。可以使用供应链数据来建立组织的环境保护或“绿色”评级。在其供应链中具有高成本运输的组织可能由于在供应链中要求的碳输出量而在“绿色”方面被评级为低。此外，“绿色”评价可以促进建立用于组织的新绿色指数。本文所述的实体的分析(包括各种风险评级等)在证券交易活动中可能是有益的。证券交易可以基于未来商业价值的评价和预测，并且本文所述的评级和评价可以对未来商业估价的估计有所贡献。交易者可以在考虑如何买卖单独实体的证券时注意单独实体的评级。基金经理可以注意行业、地区等的评级以在调整基金的资产分配时进行关于要添加或去除哪些资产净值(equity)的决策。通过知道与实体相关联的风险的估计，证券交易者可以相应地调整套头交易策略。可以由平台提供的与产品相关联的趋势可以在衍生证券交易计划中作为因素计入。可以基于用指数表示的关键实体的风险简档的评价来买卖带指数的资产净值。当分析交易诸如合并或获取时，潜在获取目标的风险简档可能对于获取实体确定目标的估价而言是有价值的。通过提供实体的比较，该平台可以促进推荐交易(诸如推荐要获取的公司)。用平台可以进行的评级、趋势、宏观水平评估、预测等可以有意于所有类型的交易策略的分析，包括购买/持有/销售决策、风险分配/共享、套头交易、信用违约互换、有价证券保险、资产分配、程式交易、阈值/极限等。由于可以在所有商业水平处执行评级、趋势及其它评价(例如部门、公司、区、地理、指数、宏观水平等)，所以涉及任何这些水平的投资决策(例如部门金融分析)都可以受益于平台的使用。在遍及各附图的流程图和方框图中描述的元素隐含着元素之间的逻辑边界。然而，根据软件或硬件工程实践，可以将所描述的元素及其功能实现为单块软件结构的部件、独立软件模块或采用外部例程、代码、服务等的模块或这些的任何组合，并且所有此类实施方式都在本公开的范围内。因此，虽然前述附图和描述阐述了所公开系统的功能方面，但不应从这些描述推断出用于实现这些功能方面的软件的特定布置，除非明确地说明或另外从上下文清楚得知。同样地，将认识到可以改变上文所识别和描述的各种步骤，并且可以使步骤的次序适配于本文公开的技术的特定应用。所有此类变化和修改意图落在本公开的范围内。照此，不应将用于各种步骤的次序的描述和/或说明理解为要求用于那些步骤的特定执行次序，除非特定的应用所要求或者明确地说明或另外从上下文清楚得知。 可以用硬件、软件或适合于特定应用的这些的任何组合来实现上述方法或过程及其步骤。硬件可以包括通用计算机和/或专用计算设备。可以在一个或多个微处理器、微控制器、嵌入式微控制器、可编程数字信号处理器或其它可编程器件以及内部和/或外部存储器中实现该过程。还可以或替代地在专用集成电路、可编程门阵列、可编程阵列逻辑或可以被配置成处理电子信号的任何其它器件或器件组合中体现该过程。还将认识到，可以将过程中的一个或多个实现为使用诸如C的结构化编程语言、诸如C++的面向对象编程语言或任何其它高级或低级编程语言(包括汇编语言、硬件描述语言以及数据库编程语言和技术)创建的计算机可执行代码，所述计算机可执行代码可以被存储、编译或解释以在上述器件中的一个以及处理器的异构组合、处理器架构或不同硬件和软件的组合上运行。因此，在一方面，可以在计算机可执行代码中体现上述每个方法及其组合，该计算机可执行代码当在一个或多个计算设备上执行时执行其步骤。在另一方面，可以在执行其步骤的系统中体现该方法，并且可以以许多方式使其跨设备分布，或者可以将所有功能集成到专用独立的器件或其它硬件中。在另一方面，用于执行与上述过程相关联的步骤的装置可以包括上述硬件和/或软件中的任何一个。所有此类置换和组合意图落在本公开的范围内。虽然已结合详细地示出和描述的优选实施例公开了本发明，但对其的各种修改和改进对于本领域的技术人员来说将变得容易显而易见。因此，本发明的精神和范围将不受前述示例的限制，并且要以法律容许的最广泛意义来理解。本文参考的所有文献通过引用被结合于此。
权利要求
1.一种方法，包括 使用处理器来收集和存储多个购买方和多个供应方之间的多个交易记录； 使用处理器来收集和存储多个非交易记录； 用处理器来自动地聚合交易记录和非交易记录； 自动地将记录与实体关联； 用处理器来分析关联的记录以为实体中的至少一个确定金融风险；以及 基于所确定金融风险和所聚合记录的分析中的一个，对至少一个实体对金融暴露风险的适合性进行评级。
2.权利要求I的方法，其中所述多个非交易记录包括与所述多个购买方和所述多个供应方中的至少一个相关联的数据。
3.权利要求I的方法，其中所述多个非交易记录包括来自贸易数据、供应方与购买方之间的中介、供应方代理、国家数据、地区生产数据、商品定价、装运数据、进口数据、出口数据、基于信用的数据、认证数据、监管数据、证券交易数据、税收记录以及行业跟踪数据中的至少一个的数据。
4.权利要求I的方法，其中金融风险是基于执行大订单的能力、分包协议或条款、国家的社会经济环境、监管风险、税收风险、政治风险、货币波动、合同的不履行、与合同终止有关的不确定性、实现目标交货日期、知识产权、在很可能发生交易的国家中普遍的监管环境的符合性以及贸易路线中的至少一个。
5.权利要求I的方法,其中金融暴露风险包括预付款、保险覆盖。
6.权利要求I的方法，其中自动地聚合是基于非交易数据与至少一个实体的行业联属关系的相关性。
7.权利要求I的方法，还包括为所述至少一个实体预测金融业绩因素。
8.权利要求7的方法，其中预测金融业绩因素包括预测货物的库存和货物的销售改变中的至少一个。
9.权利要求I的方法，其中所述多个交易记录包括公共装运记录。
10.权利要求9的方法，其中所述公共记录包括海关交易记录。
11.权利要求I的方法，其中所述非交易记录包括宏观水平数据。
12.权利要求I的方法，其中所述金融暴露风险包括用于所述至少一个实体的交易证券。
13.权利要求I的方法，其中分析关联的记录以确定金融风险包括基于来自所述多个交易记录的数据来确定供应的变化。
14.一种方法，包括 获取与实体相关联的公共交易数据； 接收与多个购买方和多个供应方中的至少一个相关联的多个记录； 用处理器基于与实体中的至少一个相关联的多个记录中的记录的自动识别来将接收到的多个记录与所述交易数据聚合以提供已更新实体记录；以及 用处理器基于已更新实体记录的分析来自动地对实体中的至少一个对金融暴露风险的适合性进行评级。
15.权利要求14的方法，其中所述多个记录是与所述多个购买方和所述多个供应方中的至少一个相关联的非交易数据。
16.权利要求15的方法，其中接收多个记录包括接收与贸易数据、供应方与购买方之间的中介、供应方代理、国家数据、地区生产数据、商品定价、装运数据、进口数据、出口数据、基于信用的数据、认证数据、监管数据、证券交易数据、税收记录以及行业跟踪数据中的至少一个相关联的数据记录。
17.权利要求15的方法，其中对金融暴露风险的适合性是基于执行大订单的能力、分包协议或条款、国家的社会经济环境、监管风险、税收风险、政治风险、货币波动、合同的不履行、与合同终止有关的不确定性、实现目标交货日期、知识产权、在很可能发生交易的国家中普遍的监管环境的符合性以及贸易路线中的至少一个。
18.权利要求14的方法，其中所述公共交易数据包括公共装运记录。
19.权利要求18的方法，其中所述公共记录包括海关交易记录。
20.权利要求14的方法，其中已更新记录的分析包括基于来自公共交易数据的数据来确定供应的变化。
全文摘要
一种平台促进购买方、卖方和第三方获得关于彼此的交易历史的信息，诸如供应方的装运历史、通常装运的材料的类型、供应方的客户、供应方的专长、购买方购买了什么材料和购买了多少、购买方和托运方可靠性、购买方之间的相似性、供应方之间的相似性等。该平台将来自多种源的数据(在没有限制的情况下包括与实际进口/出口交易相关联的海关数据)进行聚合并促进关于购买方和供应方的质量的报告的生成，该报告涉及与购买方和供应方质量相关联的多种参数。
文档编号G06F7/00GK102906686SQ201180013496
公开日2013年1月30日 申请日期2011年1月11日 优先权日2010年1月11日
发明者J.R.普索塔, J.格林 申请人:潘吉瓦公司