一种工商数据处理系统及处理方法与流程

本发明实施例涉及工商系统技术领域，具体涉及一种工商数据处理系统及处理方法。

背景技术：

近年来，网络金融工商系统的提出并例如国家重点建设项目，信息化建设有了飞速的发展，但是与国家网络信息化平台的发展战略相比，在电商平台系统上的网络开标和投标项目存在不小的问题，尤其在工商数据质量上的问题。

目前企业经营工商数据存在的主要问题包括：由于企业存在一定的生命周期，并且企业状态处于动态变化中，电商平台以及工商信用大数据系统的数据库中，企业信息与企业现状之间存在不一致的关系，导致在电商平台系统中缺少对企业信息的监管；电商平台以及工商信用大数据系统的数据库中信息与企业经营的标准信息之间存在差距，数据的一致性较差，造成同一开标和投标项目数据解释不通，工商数据编码不同以及工商数据的汇总和上报存在一定的难度，无法实现数据交换。

技术实现要素：

为此，本发明实施例提供一种工商数据处理系统及处理方法，有效解决了由于企业存在一定的生命周期，并且企业状态处于动态变化中，电商平台以及工商信用大数据系统的数据库中，企业信息与企业现状之间存在不一致的关系，导致在电商平台系统中缺少对企业信息的监管；电商平台以及工商信用大数据系统的数据库中信息与企业经营的标准信息之间存在差距，数据的一致性较差，造成同一开标和投标项目数据解释不通，工商数据编码不同以及工商数据的汇总和上报存在一定的难度，无法实现数据交换的问题。

为了实现上述目的，本发明的实施方式提供如下技术方案：

一种工商数据处理方法，包括具体步骤：

s100、对电商平台系统一个开标过程中的企业经营工商数据进行数据信息划分和数据信息溯源，并依据信息划分的结果在工商信用大数据系统内构建数据质量问题域和工商信息追踪域；

s200、利用被动化的大数据爬虫系统对企业经营工商数据进行结构化爬取，形成企业工商数据库临时数据和企业工商数据库相关数据，并通过异构数据转换工具对企业工商数据库临时数据和工商信息追踪域进行数据转化；

s300、将转化后的企业工商数据库临时数据和企业工商数据库相关数据分别放入数据质量问题域和工商信息追踪域；

s400、利用工商信用大数据系统中的专家规则和数据异常分析算法对企业工商数据库临时数据进行数据分析，并将数据分析结果和工商信息追踪域中企业工商数据库相关数据反馈至电商平台系统。

作为本发明的一种优选方案，对电商平台系统一个开标过程中的企业经营工商数据进行数据信息划分具体包括数据信息结构、数据信息技术、数据信息处理以及数据信息管理四个方面，并通过数据描述偏差和数据度量标准进行四个方面的企业经营工商数据质量标定，并以数据度量标准的变化频度和一个开标过程中的企业经营工商数据的生命周期作为数据质量问题域的数据库日志节点。

作为本发明的一种优选方案，数据信息溯源从企业经营工商数据的数据产生流程触发，并在数据信息溯源过程添加法律规则，生成监督事件，并依据法律规则生成企业经营工商数据的风险预警模型，风险预警模型连接至电商平台系统。

作为本发明的一种优选方案，依据法律规则生成企业经营工商数据的风险预警模型包括用于获取企业经营业务的表单信息获取模块、用于获取经营企业人员信息的检测模块、依据法律规则对企业经营业务的合法性判断以及预设预计条件的判断模块和用于监测表单信息获取模块、检测模块以及判断模块产生的数据包的监测预警模块，并通过监测预警模块触发和启动电商平台系统的风险控制流程。

作为本发明的一种优选方案，在s200中，利用被动化的大数据爬虫系统对企业经营工商数据进行结构化爬取的具体步骤包括：

s201、电商平台系统将一个企业的开标后的投标供应商信息输入工商信用大数据系统；

s202、工商信用大数据系统调用大数据爬虫系统根据数据信息划分的四方面以及数据信息溯源同时进行的投标供应商信息的多维度数据爬取；

s203、后大数据爬虫系统将爬取的多维度数据进行数据分类和投标供应商关联信息分析；

s204、大数据爬虫系统再将数据分类后的多维度数据以投标供应商为数据名的数据库中，将投标供应商关联信息分析的结果放入工商信息追踪域。

作为本发明的一种优选方案，在s400中利用工商信用大数据系统中的专家规则和数据异常分析算法对企业工商数据库临时数据进行数据分析，具体包括步骤：

s401、构建平衡审计模式下的投标供应商信息在投标事件中的专家规则；

s402、对投标供应商信息在投标事件中产生的业务对象从数据信息结构、数据信息技术、数据信息处理以及数据信息管理进行全视角数据质检，并采用深度学习算法提炼工商信息追踪域中的数据信息溯源，对全视角数据质检进行补充和验证；

s403、利用专家规则对全视角数据质检下产生质检数据进行异常问题提取，并将异常问题转送至风险预警模型的监测预警模块；

s404、利用综合模糊评价方法对依据专家规则获得的审计下的数据异常问题作为工商信息追踪域中的数据信息溯源的根据进行反复匹配，同时通过企业经营工商政策法规、法律规则、企业经营业务逻辑和投标供应商信息数据勾稽关系更新专家规则。

作为本发明的一种优选方案，在s402中全视角数据质检具体包括供应商信息数据缺失质检、供应商信息数据不正确质检、供应商信息数据不一致质检和供应商与投标信息关联性四个方面：

供应商信息数据缺失：对企业经营业务中相关投标信息故意缺失项进行标识；

供应商信息数据不正确质检：对企业经营业务中相关投标信息合同的关键字提取；

供应商信息数据不一致质检：对比供应商和投标单位不一致；

供应商与投标信息关联性：对比供应商和开标项目的其他供应商关联性。

本发明提供了一种工商数据处理系统，包括供业务人员接入的电商平台系统、工商信用大数据系统以及供内置在工商信用大数据系统内的大数据爬虫系统工作的外部数据获取网站，用于构建数据质量问题域和工商信息追踪域的数据库，以及数据异构转化前端，还包括连接至电商平台系统和工商信用大数据系统的风险预警模块。

作为本发明的一种优选方案，所述大数据爬虫系统包括数据采集模块、数据查询模块、数据分类模块和数据输出模块。

本发明的实施方式具有如下优点：

本发明建立灵活可实时配置的工商数据抓取和检查，能够根据法律规则的标准进行实时的数据检查，细化了工商数据的获取途径以及工商数据的在投标项目中的关联性稽查，提高了工商数据在电商平台中的有效使用；

建立了贯穿投标过程的工商数据质量评价环节，以及供应商信息风险评估，完善系统的工商数据审计以及稽查规则，为电商平台系统的开标和投标项目提供了完备的工商数据质量保障。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。

本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。

图1为本发明实施方式中一种工商数据处理方法流程图；

图2为本发明实施方式中工商数据处理系统结构示意图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明提供了一种工商数据方法，包括具体步骤：

s100、对电商平台系统一个开标过程中的企业经营工商数据进行数据信息划分和数据信息溯源，并依据信息划分的结果在工商信用大数据系统内构建数据质量问题域和工商信息追踪域；

s200、利用被动化的大数据爬虫系统对企业经营工商数据进行结构化爬取，形成企业工商数据库临时数据和企业工商数据库相关数据，并通过异构数据转换工具对企业工商数据库临时数据和工商信息追踪域进行数据转化；

s300、将转化后的企业工商数据库临时数据和企业工商数据库相关数据分别放入数据质量问题域和工商信息追踪域；

s400、利用工商信用大数据系统中的专家规则和数据异常分析算法对企业工商数据库临时数据进行数据分析，并将数据分析结果和工商信息追踪域中企业工商数据库相关数据反馈至电商平台系统。

对电商平台系统一个开标过程中的企业经营工商数据进行数据信息划分具体包括数据信息结构、数据信息技术、数据信息处理以及数据信息管理四个方面，并通过数据描述偏差和数据度量标准进行四个方面的企业经营工商数据质量标定，并以数据度量标准的变化频度和一个开标过程中的企业经营工商数据的生命周期作为数据质量问题域的数据库日志节点。

数据信息溯源从企业经营工商数据的数据产生流程触发，并在数据信息溯源过程添加法律规则，生成监督事件，并依据法律规则生成企业经营工商数据的风险预警模型，风险预警模型连接至电商平台系统。

依据法律规则生成企业经营工商数据的风险预警模型包括用于获取企业经营业务的表单信息获取模块、用于获取经营企业人员信息的检测模块、依据法律规则对企业经营业务的合法性判断以及预设预计条件的判断模块和用于监测表单信息获取模块、检测模块以及判断模块产生的数据包的监测预警模块，并通过监测预警模块触发和启动电商平台系统的风险控制流程。

在s200中，利用被动化的大数据爬虫系统对企业经营工商数据进行结构化爬取的具体步骤包括：

s201、电商平台系统将一个企业的开标后的投标供应商信息输入工商信用大数据系统；

s202、工商信用大数据系统调用大数据爬虫系统根据数据信息划分的四方面以及数据信息溯源同时进行的投标供应商信息的多维度数据爬取；

s203、后大数据爬虫系统将爬取的多维度数据进行数据分类和投标供应商关联信息分析；

s204、大数据爬虫系统再将数据分类后的多维度数据以投标供应商为数据名的数据库中，将投标供应商关联信息分析的结果放入工商信息追踪域。

本发明中的被动化的大数据爬虫系统是指大数据爬虫系统通过电商平台系统将一个企业的开标后的投标供应商信息输入工商信用大数据系统作为触发信号，开始进行工商数据结构化爬取，大数据爬虫系统不主动进行数据爬取，以保证工商数据的安全性以及数据库的安全性。

在s400中利用工商信用大数据系统中的专家规则和数据异常分析算法对企业工商数据库临时数据进行数据分析，具体包括步骤：

s401、构建平衡审计模式下的投标供应商信息在投标事件中的专家规则；

s402、对投标供应商信息在投标事件中产生的业务对象从数据信息结构、数据信息技术、数据信息处理以及数据信息管理进行全视角数据质检，并采用深度学习算法提炼工商信息追踪域中的数据信息溯源，对全视角数据质检进行补充和验证；

s403、利用专家规则对全视角数据质检下产生质检数据进行异常问题提取，并将异常问题转送至风险预警模型的监测预警模块；

s404、利用综合模糊评价方法对依据专家规则获得的审计下的数据异常问题作为工商信息追踪域中的数据信息溯源的根据进行反复匹配，同时通过企业经营工商政策法规、法律规则、企业经营业务逻辑和投标供应商信息数据勾稽关系更新专家规则。

在s402中全视角数据质检具体包括供应商信息数据缺失质检、供应商信息数据不正确质检、供应商信息数据不一致质检和供应商与投标信息关联性四个方面：

供应商信息数据缺失：对企业经营业务中相关投标信息故意缺失项进行标识；

供应商信息数据不正确质检：对企业经营业务中相关投标信息合同的关键字提取；

供应商信息数据不一致质检：对比供应商和投标单位不一致；

供应商与投标信息关联性：对比供应商和开标项目的其他供应商关联性。

本发明提供了一种工商数据处理系统，包括供业务人员接入的电商平台系统、工商信用大数据系统以及供内置在工商信用大数据系统内的大数据爬虫系统工作的外部数据获取网站，用于构建数据质量问题域和工商信息追踪域的数据库，以及数据异构转化前端，还包括连接至电商平台系统和工商信用大数据系统的风险预警模块。

所述大数据爬虫系统包括数据采集模块、数据查询模块、数据分类模块和数据输出模块。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。