基于區塊鏈的產業供應鏈金融平臺設計與實現

王煒

摘? 要：隨著P2P平臺被全面封殺，供應鏈金融平臺主要轉向產業供應鏈的上下游企業，該平臺以服裝產業鏈為試點，以時裝周展會為切入點，對設計師、服裝廠、買手店、批發商等服裝產業鏈的上下游企業進行整合，以交易訂單為風控基礎，利用區塊鏈智能合約技術保障交易安全，探索產業供應鏈金融平臺的應用前景。

關鍵詞：區塊鏈;供應鏈金融;風險控制;智能合約;人工智能

中圖分類號： TP311? ? ? 文獻標志碼：A

1 項目背景

服裝產業供應鏈金融平臺的運作以上海紡織集團為依托，以每年的上海時裝周的服裝貿易背景為前提，運用基于供應鏈貿易融資的方式，配合智能風控監管等手段，通過供應鏈全環節的資金流或者物流權，為上下游企業提供授信、清算、資金信貸等綜合性金融產品及服務。供應鏈金融平臺實現“物流”“資金流”“信息流”“商流”的四流合一，可以促進整個“鏈條”的運轉，給服裝產業鏈的中小企業贏得了更多的商機。

該項目嘗試構建一個以服裝產業鏈訂單流為基礎的金融平臺，采用人工智能技術審核訂單的真實性，集中貨倉保證物流的穩定性，智能風控保證上下游的企業資金的安全性。探索以訂單為抓手，以金融相關產品為驅動，以智能合約體系為保障，利用人工智能進行風險控制的平臺運營管理模式。

該平臺以上海紡織集團每年的時裝周展會為發端，對全球各地頂級設計師的服裝作品，采用設計版權引進的方式落地國內的服裝企業進行生產，利用線上線下的展會系統全國招商各地的買手店，以上紡集團作為信用擔保，整合上海銀行、通聯支付，形成完整的資金渠道，構建上下游企業的資金信貸產業鏈。

2 系統需求分析

該系統作為服裝產業的供應鏈平臺，從服裝展會系統入手，以訂單中心為核心，采用數據中臺的模式對接服裝供應鏈上下游企業的信息化系統，形成完整的產業訂單流轉與交換平臺。

為保證訂單系統的安全性，利用區塊鏈的智能合約功能保障全流程訂單全程的安全。同時利用訂單中心的交易數據，結合企業征信信息、司法案例信息等，利用人工智能技術實現企業的智能風控體系。

同時為保證可以快速、安全地實現平臺需求，采用自行研發的快速開發平臺實現[1]。

2.1 服裝展會系統

服裝展會系統依托上海紡織集團的每年春秋兩季舉辦的上海時裝周，采用線上線下展示結合，包含展會管理、設計師管理、服裝商城等基礎功能，通過微信小程序方便展示與傳播。

展會管理是面向服裝展會主理人的功能模塊，由服裝展會主理人發布展會信息，對設計師和品牌進行招商，管理展會場地，并提供物聯網接口，其可以與展會閘機廠家對接，提供掃碼過閘機的功能。

設計師管理主要面向全球的設計師入駐和品牌、作品發布管理，提供2D照片和3D人模的展示方式，通過AutoCAD的設計圖紙智能轉換成3D的人體模特，提供可擴展的服裝面料庫，根據不同服裝面料的質感展示不同服裝面料的效果。同時可以通過參數調整，動態調整3D人模的體型，展示不同人群的穿著效果，真正實現一套設計百樣風格千人千面。

服裝商城功能類似目前標準的電商平臺，其核心是通過智能分析平臺向設計師發布同類競品的市場價格，給買手進行參考和比對，從款式、品牌、銷量等多個維度進行全方位的分析。

2.2 數據中臺系統

為快速構建系統接口并完善系統功能，該系統的核心功能是構建一個可以快速配置化開發接口和系統功能的數據中臺。首先，快速接口配置系統采用類似Visio的流程圖界面，主要分成系統接口類模塊、ETL類模塊、數據算法模塊等封裝流程功能模塊如圖1所示。

采用如圖2的流程圖模式對數據處理的流程進行自定義。

2.3 智能風控系統

智能風控系統通過訂單中心、通聯支付獲取企業的征信信息、通過爬蟲等技術獲取企業稅務、法律等相關風險信息。通過對企業訂單的資金方、上下游企業、金額等信息進行綜合，采用人工智能算法，對可能存在洗錢、欺詐、刷單等行為進行機器識別，并生成告警，提醒運營單位進行審核[2]。

3 技術架構

3.1 智能合約

區塊鏈是一個分布式數據庫，記錄著區塊鏈網絡中曾發生的所有交易，該數據庫在網絡參與者之間進行復制和共享。區塊鏈的主要特征是其允許不受信任的參與者以安全的方式在彼此之間進行通信并發送交易，不需要受信任的第三方參與。區塊鏈是一個有序的區塊列表，每個區塊都由其加密哈希標識。每個區塊都引用其之前的區塊，從而形成區塊鏈。每個區塊由一組交易組成。一旦創建了一個區塊并將其附加到區塊鏈中，該區塊中的交易就無法更改或還原，這是為了確保交易的完整性并防止雙花問題。區塊鏈技術的一個吸引人的特征是智能合約。智能合約是在區塊鏈之上運行的可執行代碼，可在不受信任的第三方參與的情況下執行不受信任的各方之間的協議。

當前系統中各方之間的交易通常以中心化的形式進行，這需要受信任的第三方（如銀行的參與）。但是，這可能導致安全問題（如：單點故障）和高昂的交易費用。區塊鏈技術的出現通過允許不受信任的實體以分布式方式彼此交互不需要受信任的第三方參與，解決了這些問題。區塊鏈是一個記錄了網絡中曾發生的所有交易的分布式數據庫。區塊鏈最初是針對比特幣（點對點數字支付系統）引入的，但后來演變為用于開發各種去中心化應用程序。可以部署在區塊鏈之上的有吸引力的應用程序就是智能合約[3]。

智能合約是在區塊鏈上運行的，用于執行不受信任方之間的協議條款的可執行代碼，可以將其視為一種系統，一旦滿足預定義的規則，即可將數字資產釋放給所有或部分參與方。與傳統合約相比，智能合約不依賴可信賴的第三方進行操作，交易費用低。區塊鏈組成如圖3所示。

3.2 風控算法

該文主要分享基于模塊度的louvain和基于信息熵infomap這2類算法。

3.2.1 基于模塊度的louvain

Louvain算法是一種基于圖數據的社區發現算法。原始論文為《Fast unfolding of communities in large networks》。

算法的優化目標為最大化整個數據的模塊度，模塊度的計算如下：

式中：m為圖中邊的總數量。

Aij代表節點i，j間連接的權重。

即與節點i相連的所有邊的權重之和。

CiCj表示節點i， j的commnity index。

函數δ（Ci×Cj）表示節點i，j是否在同一個community中（相同時取1，否則取0）。

有一點要搞清楚，模塊度的概念不是Louvain算法發明的，而Louvain算法只是一種優化關系圖模塊度目標的一種實現而已。

Louvain算法的兩步迭代設計：

最開始，將每個原始節點都看成一個獨立的社區，社區內的連邊權重為0。

算法掃描數據中的所有節點，針對每個節點遍歷該節點的所有鄰居節點，衡量把該節點加入其鄰居節點所在的社區所帶來的模塊度的收益。并選擇對應最大收益的鄰居節點，加入其所在的社區。這一過程化重復進行指導每一個節點的社區歸屬都不在發生變化。

對步驟1中形成的社區進行折疊，把每個社區折疊成一個單點，分別計算這些新生成的“社區點”之間的連邊權重，以及社區內的所有點之間的連邊權重之和。用于下一輪的步驟1。

該算法的最大優勢就是速度很快，步驟1的每次迭代的時間復雜度為O（N），N為輸入數據中的邊的數量。步驟2 的時間復雜度為O（M + N）， M為本輪迭代中點的個數。

3.2.2 基于信息熵infomap

Infomap 設計之初想解決的問題如下：如果在一張圖上做隨機游走（不限步數的游走），如何用最短的編碼來描述隨機游走產生的路徑？例如，圖4中展示了一段隨機游走產生的路徑，那怎么描述它先訪問了哪個節點，后訪問了哪個節點呢？

Infomap 的雙層編碼方式把群組識別（社區發現）同信息編碼聯系到了一起。一個好的群組劃分可以帶來更短的編碼。所以，如果能量化編碼長度，找到使得長度最短的群組劃分，那就找到了一個好的群組劃分。

那如何量化編碼的長度呢？假設現在有一種群組劃分方式 M 將節點劃分為 m 個群組， 則描述隨機游走的平均每步編碼長度（average number of bits per step）可以用下面這個公式來度量：

在上面的公式里用到的最重要的概念是信息熵 H（X）。熵在一般的理解里是用來描述“系統混亂程度”的，當一個隨機變量為均勻分布的時候，它的狀態最不確定，系統最混亂不可預測，這個時候熵最大。

上面的公式里， 有4個變量，其含義如下。

假設現在有一種群組劃分方式M將節點劃分為m個群組。

H（Pi） ：編碼群組 i 中所有節點所需的平均字節長度（注意：跳出編碼也作為一個虛擬節點放在了各自群組內一起編碼）。

簡單的理解上面這個公式：平均每步編碼長度 L（M） 是2個部分的加權和，一個是編碼群組名字所需的平均字節長度，一個是編碼每個群組中的節點所需的平均字節長度，權值是各自的占比。

如果要計算上述4個變量的值，我們只需要知道圖中每個節點的訪問概率和每個群組的跳轉概率。其中訪問概率的計算方法，Infomap 采取了類似 pagerank 的做法。1） 初始所有節點都是均勻訪問概率。2） 在每個迭代步驟里，對于每個節點? 有2種方式跳轉：要么以 1-r 的概率從節點 a 的連接邊中選擇一條邊進行跳轉，選每條邊的概率正比于邊的權重。要么以 r 的概率從節點 a 隨機的跳到圖上其他任意一點。3） 重復步驟 2 直到收斂。

4 結語

將數據中臺、智能風控等技術與供應鏈金融進行有機整合，使該平臺可以在提供安全、可控的產業鏈金融服務的同時，也可以通過數據中臺與各客戶的自有信息化系統進行有效對接，讓該平臺具有更好的擴展性，具有更加廣闊的應用領域。

參考文獻

[1]Blondel VD，Guillaume JL.Fast unfolding of communities in large networks[J].Journal of Statistical Mechanics Theory & Experiment，2008（15）：2.

[2]Rosvall M，Axelsson D，Bergstrom CT.The map equation[J].The European Physical Journal Special Topics，2009（3）：15-18.