一种基于区块链的承兑汇票管理方法

本发明涉及承兑汇票领域，具体是一种基于区块链的承兑汇票管理方法。

银行承兑汇票，指的是付款人在其开户银行开出汇票，以银行作为付款人，保证在指定日期无条件对持票人进行兑付的汇票业务。其业务种类包括承兑、背书转让、贴现、转贴现、再贴现等。目前，传统银行承兑汇票主要存在如下问题：一是票据容易被伪造。银行承兑汇票制造成本低，很容易被不法分子伪造，在票据市场进行;二是银行承兑汇票交易及时性问题。银行承兑汇票交易周期比较长，存在开票人不能按时划款等问题;三是存在违规交易问题。监管单位不能对银行承兑汇票实时监控，存在违规交易不能及时发现;四是背书不连续问题。银行承兑汇票由于操作不规范，存在背书不连续的问题;五是高资源消耗问题。监管单位对银行承兑汇票的管理成本较大，消耗较高的资源。

同时，对于承兑汇票的持票人来说，还存在以下风险，比如来自申请人本身的风险，包括经营状况、法律纠纷等，这些风险有可能导致持票人持有的承兑汇票到期之后无法兑付，给持票人造成损失。因此，急需一种各参与方能够建立信用机制的承兑汇票管理方法，并对对承兑汇票对应的风险进行提示、控制。

为克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于区块链的承兑汇票管理方法，各参与方能够建立信任机制，有效控制票据业务的风险，保证承兑汇票各交易快速有效。

本发明解决上述问题所采用的技术方案是：

一种基于区块链的承兑汇票管理方法，包括以下步骤：

S1、设置区块链节点，包括申请人节点、持票人节点、收款人节点、付款银行节点和人民银行电子商业汇票节点；

S2、每个区块链节点在同一时间将承兑汇票信息写入账本，并采用哈希算法对账本进行加密，与各节点的区块头相连形成票据区块链；

S3、票据区块链到满足条件的票据哈希值，作为Merkle树的叶子节点；

S4、Merkle树确认区块的所有交易记录；

S5、承兑汇票申请人到付款银行的哈希值，赋予承兑汇票的智能票据合约，智能票据合约根据申请人与付款银行约定的时间计算费用信息，将费用信息发布给各区块链节点；

S6、各区块链节点收到智能合约发布的费用信息，并执行。

进一步地，所述步骤S1和S2之间还包括以下步骤：

S12、采用安全多方计算对区块链节点各节点进行身份验证。

进一步地，所述基于区块链的承兑汇票管理方法还包括以下步骤：

S7、获取申请人信息，验证申请人资信。

进一步地，所述步骤S8还包括：

S71、通过网站公开API或爬虫算法，获取申请人信息，包括申请人工商信息、法人信息、股权信息、银行信息、经营状况、经营风险、法律诉讼、招投标信息；

S72、通过OCR识别获取承兑汇票票面信息，包括收款人名称、账号、付款行名称、出票金额、汇票期限、承兑编号，和申请人名称、账号、开户银行；

S73、预设申请人资信参数阈值，将步骤S71获取的申请人信息和S72获取的承兑汇票票面信息与预设申请人资信参数阈值相比较，验证申请人资信。

进一步地，所述步骤S73包括：定时将申请人法律诉讼信息与预设的法律资信阈值相比较，超过阈值时，发出风险提示，否则不提示风险。

进一步地，所述步骤S73还包括：超发预警计算，其计算式为：

式中，M1以当前为时间节点的第七天的承兑发行量，M2以当前为时间节点的第一天的承兑发行量，M3判断为变量，AQ为申请人的承兑数量增速。

进一步地，所述步骤S73还包括：超兑付表现计算，根据增量支付金额在承兑金额中的占比，综合计算得出表现力得分，其计算式为：

式中，C1、C2、C3、C4、C5、C6分别表示不同时间节点下的承兑已结清金额，lc1、lc2、lc3、lc4、lc5、lc6分别表示对应时间节点下的承兑总金额，PⅡ表示承兑汇票结算速度与承兑汇票开具速度的量化关系。

进一步地，所述步骤S73还包括：市场活跃指数计算，其计算式为：

式中，forecast表示预测数据，actual表示真实数据，t表示时间。

进一步地，所述步骤S73还包括：申请人资信验证为异常时，报警，报警方式包括：站内信、软件弹窗、、短信、语音电话。

本发明相比于现有技术，具有以下有益效果是：

1、将区块链技术应用于银行承兑汇票业务，解决了传统银行承兑汇票业务存在的易于、交易慢、违规交易、背书不连续、资源消耗大等问题。

2、将安全多方计算技术应用于银行承兑汇票业务，保证各节点账本信息的隐私保护，解决了传统银行承兑汇票业务保密性差的问题。

3、获取申请人信息，验证申请人资信，为持票人提供风险判断，进一步减少或者规避持票人不必要的损失。

图1为本发明的方法流程示意图。

下面结合实施例及附图，对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

实施例1

如图1所示，一种基于区块链的承兑汇票管理方法，包括一下步骤：

一种基于区块链的承兑汇票管理方法，包括以下步骤：

S1、设置区块链节点，包括申请人节点、持票人节点、收款人节点、付款银行节点和人民银行电子商业汇票节点；

S2、每个区块链节点在同一时间将承兑汇票信息写入账本，并采用哈希算法对账本进行加密，与各节点的区块头相连形成票据区块链；

S3、票据区块链到满足条件的票据哈希值，作为Merkle树的叶子节点；

S4、Merkle树确认区块的所有交易记录；

S5、承兑汇票申请人到付款银行的哈希值，赋予承兑汇票的智能票据合约，智能票据合约根据申请人与付款银行约定的时间计算费用信息，将费用信息发布给各区块链节点；

S6、各区块链节点收到智能合约发布的费用信息，并执行。

本实施例将区块链技术应用于银行承兑汇票业务，使用密码学技术以顺序相连的方式组合串联起来的区块，利用智能合约确保承兑交易安全可靠的分布式账本。区块链具有去中心、独立性、开放性、匿名性、安全性。去中心即区块链不存在任何第三方监管机构，所有节点在区块链中处于平等地位，各节点相互之间直接通讯，不需要经过第三方节点;独立性是指区块链的所有节点相互独立，每个节点不依赖于任何其他节点;开放性是指区块链各节点间的交易对全网公开，每个节点在本地保存一个完整的账本，当有交易发生时，会自动更新账本交易记录;匿名性是指区块链中的节点对外信息不公开，能够很好地保护节点隐私信息;安全性是指区块链中各节点的交易安全可靠，不会被其他节点恶意篡改。

本实施例采用HyperLedger Frabic技术搭建区块链平台，HyperLedger Frabic包含会员、区块链、交易和智能合约。根据银行承兑汇票的业务特性设置5个节点，分别是申请人、持票人、收款人、付款银行、人民银行电子商业汇票。这5个节点在同一时间点将银行承兑汇票信息写入账本，并通过哈希算法对账本进行加密，与银行承兑汇票各节点的区块头相连形成票据区块链。票据区块链记账都要到满足特定条件的票据哈希值，将其作为Merkle树的叶子节点。最后，通过Merkle树来确认整个区块的所有交易记录。当银行承兑汇票申请人到付款银行的哈希值，赋予银行承兑汇票的智能票据合约。智能票据合约能够根据银行承兑汇票申请人与付款银行约定的时间计算出贴息和手续费，将该信息发布给票据区块链的所有参与节点。票据区块链各参与节点收到智能票据合约发布的信息时，能够履行合约的各项条款或规则，并使得监管单位能够很容易地跟踪审查和证明是否遵循法定合同等。

本实施例所述技术方案，在很大程度上解决了传统银行承兑汇票业务存在的易于、交易慢、违规交易、背书不连续、资源消耗大等问题。将区块链技术应用于银行承兑汇票业务，可以：

1.将区块链应用于银行承兑汇票的各个交易场景中，确保银行承兑汇票交易数据的完整性、透明性，所有的交易记录可跟踪，并且不会被恶意篡改，确保票据信息及交易的真实性，有效控制票据业务的风险，杜绝票据行为。

2.由于区块链技术具有去中心化、独立性、开放性等特点，银行承兑汇票交易过程中各参与方共享账本信息，所有的交易信息共享。并且通过智能票据合约，对出票人、付款银行、收款人的付款时间、付款金额、手续费、利率、利息等进行约定，在其约定的指定时间进行付款，保证银行承兑汇票各交易快速有效。

3.智能票据合约使得交易更容易控制，通过代码来实现，使得银行承兑汇票的交易不再需要线下合同作为保证，交易中的各项约定和规则写入智能票据合约，避免银行承兑汇票业务執行中存在违约现象。

4.票据区块链中的分布式账本记录着全网各节点自建立以来发生的所有交易。这些交易记录实时向全网发布，确保银行承兑汇票中的每个参与者都保存详细的交易记录信息，确保背书连续性。

5.票据区块链各参与节点收到智能票据合约发布的信息时，能够自动履行合约中的各项约定或条款，并使得监管单位能够很容易地监控银行承兑汇票业务的合法性及合规性。

实施例2

本实施例与实施例1的区别在于，步骤S1和步骤S2之间还包括以下步骤：采用安全多方计算对区块链节点各节点进行身份验证。

为进一步解决银行承兑汇票业务保密性问题，基于普通加密算法对票据区块链上各节点账本信息隐私保护不够，本实施例采用安全多方计算技术应用于区块链，通过安全多方计算对票据区块链中的5个节点进行身份验证。使用安全多方计算的目的是为解决在一个互不信任的票据区块链中，各个用户能够在保护各自隐私信息的同时，协同合作执行某项计算任务的问题。通过安全多方计算，票据区块链中的付款银行能够对全网各节点公布申请人的开票信息，但又能保证申请人的隐私信息，确保银行承兑汇票各参与方的安全。

本实施例所述技术方案，通过安全多方计算技术应用于票据区块链，进一步保证各节点账本信息的隐私保护。将安全多方技术应用于银行承兑汇票业务，票据区块链通过采用安全多方计算技术来提升自身的数据保密的能力，以适应银行承兑汇票交易的各个场景。并采用安全多方计算技术对各节点信息进行身份验证，加强隐私安全，解决分布式账本信息暴露在全网的隐私安全问题。

实施例3

区块链技术的开放性虽然能很好地解决银行承兑汇票的真实性，但对于开票人的资信信息是无法验证的。本实施例公开了一种申请人资信验证的系统和方法，获取申请人信息，验证申请人资信，为持票人提供风险判断，进一步减少或者规避持票人不必要的损失。

所述一种申请人资信验证的系统，包括：

申请人信息采集模块，用于采集申请人的相关信息，并记录到数据库中；

申请人风险分析模块，用于根据申请人的相关信息，给出相应的风险提示；

申请人银行信息采集分析模块，用于采集申请人的主办银行数据，对申请人使用非主办银行开立的票据，发出异常风险提示；

票据兑付记录查询模块，用于查询承兑汇票的兑付记录，并根据承兑异常情况进行风险提示；

成交价格采集模块，用于获取承兑汇票的申请人、票面金额、实际成交价格，并录入数据库，根据承兑异常情况进行风险提示。

具体地，通过但不限于网站公开api、爬虫等手段，从企查查、天眼查、启信宝等企业公开信息查询平台，中国裁判文书网和各地区裁判文书网，各大全国性和地区性的招标网站获取所需申请人的工商信息、法人信息、股权信息、经营状况、经营风险、法律诉讼情况、招投标信息等信息，存入数据库中，实现对申请人的相关信息采集。

本实施例中，申请人风险分析模块包括招投标分析子模块和诉讼分析子模块，所述招投标分析子模块根据申请人信息采集模块收集到的申请人信息，智能比对出票人、收票人、票面金额等是否符合招投标情况，若有异常则发出风险提示，否则不提示风险；

诉讼分析子模块用于根据申请人信息采集模块收集到的申请人法律纠纷信息，定时对指定的申请人进行数据对比，当该指定的申请人达到预警阈值时，发出风险提示，否则不提示风险。这里的预警阈值指的是用户可根据需求，设定当申请人的纠纷类型、纠纷数量满足何种条件后，即发出风险提示。

票据兑付记录查询模块包括票据兑付基础信息收集子模块、基础信息处理子模块、图形化数据处理子模块、历史数据列表子模块以及承兑异常报警子模块，所述票据兑付基础信息收集子模块用于获取所需申请人当前的兑付信息和所需票据的正面和背面信息，并存入数据库中，主要方式可以采用银企直连系统进行直接抓取数据的方式，或采用对银行网银的图形界面进行ocr识别，获取所需申请人当前的兑付信息和所需票据的正面和背面信息，存入数据库中，银企直连系统属于现有技术。

基础信息处理子模块用于处理所述票据兑付基础信息收集子模块获取到的所需申请人当前的兑付信息和所需票据的正面和背面信息，并根据前端图形化的需求和智能逻辑判断，自动去除冗余数据并记录异常数据，精简无用字段，最后将处理完的数据并存入数据库中；

图形化数据处理子模块用于根据用户的实际业务需求，将基础信息处理子模块处理过的数据从数据库或缓存中读取出来，发送至用户端，用户端可通过权限控制等手段完整展示或暂时隐藏部分数据的展示。

前端图形化的需求指的是图形化展示的需求的数据，正常的兑付记录的查询并不能满足用户对数据图形化的需求，比如曲线图，至少需要2~3个数据节点才可以绘制，比如升降幅度数据至少需要2个数据对比才可以绘制，还有就是变动图，传统的兑付记录查询是无法记录前次数据，更不可能生成图表展示。

对于智能逻辑判断来实现冗余数据去除以及异常数据记录，我们距举例说明一下，比如银行数据对于拒付的归置，今年拒付数据与去年拒付数据抑制有直观上的错误，当然，这个错误可能是历史遗留问题。现有银行数据中，对于去年拒付总笔数，跨年后实际上是没有变化，而积累被归到今年拒付数里去了，这个已经测试各个银行查询结果都是这种提示，但是从数据分析看，应该是个错误数据，虽然前台展示我们以银行输出结果为准，但是在内部算法内，这个数据我们会自动当冗余数据处理且归为异常数据，不参与后面计算，从而确保数据的精准，为兑付风险评估提供较为精准的参考。

历史数据列表子模块用于根据用户的实际业务需求，将基础信息处理子模块处理过的数据从数据库或缓存中读取出来，以数组的形式发送至用户端，由于查询数据是分段返回的，不能一次性返回，所以，本发明采用数组形式将数据库中的数据发送至用户端，数组传输的方式便于数据分析。

承兑异常报警子模块用于对所述基础信息处理子模块记录的异常数据进行报警，报警的方式包括但不限于：站内信、软件弹窗、、短信、语音电话。

为更好地满足用户对风险提示的要求，本实施例的票据信息处理子模块包括超发预警计算单元、兑付表现计算单元以及市场活跃指数计算单元，所述超发预警计算单元用于计算上个月与年同期水平，其计算式为：

式中，M1以当前为时间节点的第七天的承兑发行量，也叫承兑笔数，M2以当前为时间节点的第一天的承兑发行量，M3判断为变量，当企业开票时间大于等于1年时，M3表示当前时间节点的上一年同一天的当月发行量，而当企业开票时间小于1年时，M3取开票量大于100的那天为节点，AQ为申请人的承兑数量增速。

上述计算方法中，通过对AQ（申请人承兑数量增速）的计算，对申请人的承兑增速有了直观的了解。当AQ表示的承兑增速过快时，比如可能大于60%，甚至是80%时，可以认为申请人有超发的可能性，也就是当前的承兑数量可能超过了真实金额合同，后期可能增加兑付风险，为用户把控风险提供一定的数据参考，降低风险。当然，AQ具体到多少时认为申请人存在超发的可能，不同的用户对不同的申请人有不同的判断标准，因此，用户可根据自身及申请人的实际情况进行判断。通过采用超发预警计算，弥补了现有用户无法对申请人可能存在的超发风险进行判断的空白，为降低兑付风险提供了实际数据参考，有利于用户较为精准的判断申请人是否存在兑付风险，这是现有技术所不具备的，是本申请的一个重要的创新点，且能够满足用户极大的判断需求，为用户尽可能规避风险。

本实施例中，兑付表现计算单元用于根据增量支付金额在承兑金额中的占比，综合计算得出表现力得分，其计算式为：

式中，C1、C2、C3、C4、C5、C6分别表示不同时间节点下的承兑已结清金额，lc1、lc2、lc3、lc4、lc5、lc6分别表示对应时间节点下的承兑总金额，PⅡ表示承兑汇票结算速度与承兑汇票开具速度的量化关系，当PⅡ小于等于1时，说明承兑结清速度大于承兑汇票开具速度，而当PⅡ大于1时，说明承兑汇票开具速度过大，可能存在兑付风险，同时，还可结合超发风险预警来综合判断申请人此时是否存在兑付风险，为用户对兑付风险判断的提供数据支撑。

本实施例中，市场活跃指数计算单元用于计算市场活跃度，其计算式为：

式中，forecast表示预测数据，actual表示真实数据，t表示时间。

forecast为预测数据，对企业来说也叫融资成本，来自爬虫，actual 为真实数据，来自用户交易后台数据，当后台真实成交数据（真实价格）长期等于同一个数值时，说明期间市场上没有新的交易被达成，而波动越频繁，说明市场行为越活跃，用户可根据市场活跃指数来判断、评估申请人的兑付风险。

成交价格采集模块包括交易数据采集子模块、交易数据处理子模块、交易数据图形化处理子模块、交易数据历史数据列表子模块以及交易数据承兑异常报警子模块，所述交易数据采集子模块用于定时收集各大票据交易平台的票据交易数据，将票据的申请人、票面金额、实际成交价格等信息录入数据库中。成交价格采集具体可通过爬虫定时收集同城票据网、深度票据网、票贴贴等各大票据交易平台的票据交易数据，将票据的申请人、票面金额、实际成交价格等信息录入数据库。

交易数据处理子模块用于处理所述交易数据采集子模块收集到的数据，并根据前端图形化的需求和智能逻辑判断，自动去除冗余数据并记录异常数据，精简无用字段，最后将处理完的数据并存入数据库中；

交易数据图形化处理子模块用于根据用户的实际业务需求，将交易数据处理子模块处理过的数据从数据库或缓存中读取出来，发送至用户端，用户端可通过权限控制等手段完整展示或暂时隐藏部分数据的展示。

交易数据历史数据列表子模块用于根据用户的实际业务需求，将交易数据处理子模块处理过的数据从数据库或缓存中读取出来，以数组的形式发送至用户端，由于查询数据是分段返回的，不能一次性返回，所以，本发明采用数组形式将数据库中的数据发送至用户端，数组传输的方式便于数据分析。另外，还可按数据录入时间、按申请人名称等进行分类查询。

交易数据承兑异常报警子模块用于对所述交易数据处理子模块记录的异常数据进行报警，报警的方式包括但不限于：站内信、软件弹窗、、短信、语音电话。

本实施例提供一种申请人资信验证的方法，包括以下步骤：

申请人信息采集步骤，用于采集申请人的相关信息，并记录到数据库中；

申请人风险分析步骤，用于根据申请人的相关信息，给出相应的风险提示；

申请人银行信息采集分析步骤，用于采集申请人的主办银行数据，对申请人使用非主办银行开立的票据，发出异常风险提示；

票据兑付记录查询步骤，用于查询承兑汇票的兑付记录，并根据承兑异常情况进行风险提示；

成交价格采集步骤，用于获取承兑汇票的申请人、票面金额、实际成交价格，并录入数据库，根据承兑异常情况进行风险提示。

所述申请人风险分析步骤包括招投标分析步骤和诉讼分析步骤，所述招投标分析步骤，根据申请人信息采集模块收集到的申请人信息，智能比对出票人、收票人、票面金额等是否符合招投标情况，若有异常则发出风险提示，否则不提示风险；

所述诉讼分析步骤，用于根据申请人信息采集模块收集到的申请人法律纠纷信息，定时对指定的申请人进行数据对比，当该指定的申请人达到预警阈值时，发出风险提示，否则不提示风险。

所述票据兑付记录查询步骤包括票据兑付基础信息收集步骤、基础信息处理步骤、图形化数据处理步骤、历史数据列表步骤以及承兑异常报警步骤，所述票据兑付基础信息收集步骤，用于获取所需申请人当前的兑付信息和所需票据的正面和背面信息，并存入数据库中；

所述基础信息处理步骤，用于处理所述票据兑付基础信息收集步骤获取到的所需申请人当前的兑付信息和所需票据的正面和背面信息，并根据前端图形化的需求和智能逻辑判断，自动去除冗余数据并记录异常数据，精简无用字段，最后将处理完的数据并存入数据库中；

所述图形化数据处理步骤，用于根据用户的实际业务需求，将基础信息处理步骤处理过的数据从数据库或缓存中读取出来，发送至用户端；

所述历史数据列表步骤，用于根据用户的实际业务需求，将基础信息处理步骤处理过的数据从数据库或缓存中读取出来，以数组的形式发送至用户端；

所述承兑异常报警步骤，用于对所述基础信息处理步骤记录的异常数据进行报警，报警的方式包括但不限于：站内信、软件弹窗、、短信、语音电话。

所述票据信息处理步骤包括超发预警计算步骤、兑付表现计算步骤以及市场活跃指数计算步骤，所述超发预警计算步骤，用于计算上个月与年同期水平，其

式中，M1以当前为时间节点的第七天的承兑发行量，M2以当前为时间节点的第一天的承兑发行量，M3判断为变量，AQ为申请人的承兑数量增速；

所述兑付表现计算步骤，用于根据增量支付金额在承兑金额中的占比，综合计算得出表现力得分，其计算式为：

式中，C1、C2、C3、C4、C5、C6分别表示不同时间节点下的承兑已结清金额，lc1、lc2、lc3、lc4、lc5、lc6分别表示对应时间节点下的承兑总金额，PⅡ表示承兑汇票结算速度与承兑汇票开具速度的量化关系；

所述市场活跃指数计算步骤，用于计算市场活跃度，其计算式为：

式中，forecast表示预测数据，actual表示真实数据，t表示时间。

所述成交价格采集步骤包括交易数据采集步骤、交易数据处理步骤、交易数据图形化处理步骤、交易数据历史数据列表步骤以及交易数据承兑异常报警步骤，所述交易数据采集步骤，用于定时收集各大票据交易平台的票据交易数据，将票据的申请人、票面金额、实际成交价格等信息录入数据库中；

所述交易数据处理步骤，用于处理所述交易数据采集步骤收集到的数据，并根据前端图形化的需求和智能逻辑判断，自动去除冗余数据并记录异常数据，精简无用字段，最后将处理完的数据并存入数据库中；

所述交易数据图形化处理步骤，用于根据用户的实际业务需求，将交易数据处理步骤处理过的数据从数据库或缓存中读取出来，发送至用户端；

所述交易数据历史数据列表步骤，用于根据用户的实际业务需求，将交易数据处理步骤处理过的数据从数据库或缓存中读取出来，以数组的形式发送至用户端；

所述交易数据承兑异常报警步骤，用于对所述交易数据处理步骤记录的异常数据进行报警，报警的方式包括但不限于：站内信、软件弹窗、、短信、语音电话。

如上所述，可较好地实现本发明。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，依据本发明的技术实质，在本发明的精神和原则之内，对以上实施例所作的任何简单的修改、等同替换与改进等，均仍属于本发明技术方案的保护范围之内。