面向征信的事件模型智能合約規則研究

王 珊，李 潔，靳 軍，薄鈞戈，蔡維德，馬 寧

(1.西安交通大學 計算機科學與技術學院，陜西 西安 710049；2.北京物資學院 信息學院，北京 101149；3.北京航空航天大學 計算機學院，北京 100191)

1 引言

當前，中國經濟正在經歷一場數字化變革，除了數字貨幣外，在貸款、貿易和征信等行業中，都會陸續采用數字科技。區塊鏈、智能合約、預言機是發展數字經濟的重要技術，能夠推動中國數字經濟的快速發展[1]。征信，是現代經濟社會的重要機制，是衡量社會信用水平的重要指標，但目前的征信系統仍存在“數據孤島”、失信成本過低、法律監管不足等問題。區塊鏈和智能合約可以為探索多維度數據互聯互通提供底層技術支持，發展基于區塊鏈的新型征信系統。為促進征信系統的數字化轉型，文章收集并分析了大量中國征信規則，并調研了國外金融領域先進的智能合約編寫流程，建立了一個符合中國國情的智能合約征信規則模型。其中，智能合約的設計與開發遵循事件模型的流程化規范，配合互聯網[2]、LSO系統(包括Ledgers賬本、Smart contracts智能合約、Oracles預言機)的底層架構，能夠在規則模型的基礎上，通過事件模型，快速開發領域合規的智能合約。這種基于規則模型的結構化處理，也給合約開發中的形式化驗證和邏輯測試提供了便利。

2 征信智能合約相關研究

智能合約的應用及標準一直是各國協會關心的問題。國際掉期與衍生工具協會ISDA(International Swaps and Derivatives Associations)提出一系列關于衍生品交易的智能合約標準，但這些標準并未涉及任何計算機代碼[3]。ISDA認為智能合約標準工作應該從改造現有的金融流程出發，但這些流程與代碼相差過大，很難直接翻譯成智能合約部署執行。1990年Ian Grigg提出了李嘉圖合約(Ricardian Contract)，本質上是一種定義兩方或多方之間交互的條款和條件的數字文檔[4]。李嘉圖合約制定了一種規范化的合約標準，對發行人和持有人的權利和責任進行描述，表示要將法律合同轉化成代碼，需要先制定標準化的模板，再根據模板開發智能合約。2018年美國期貨商品交易所委員會CFTC，提出智能合約兩大應用是(合規)金融交易與監管，這與大眾對于傳統區塊鏈應用(例如比特幣)可以逃避監管的印象不同，CFTC反而認為這是監管利器，也是合規金融交易工具。2020年Libra 2.0白皮書正式提出放棄公鏈路線，走向完全合規化路線。這表明無論是穩定幣或者是數字法幣，都開始走合規化的道路。

學術界也有許多關于征信智能合約的相關研究。2006年，Governatori等人[5]將基于 BPMN模型描述的業務流程與基于邏輯形式語言FCL描述的業務合同進行行為比較，驗證了BPMN模型與業務合同的一致性。2016年，Frantz等人[6]提出使用一個能夠捕捉法律制度基本特征的語法，將人類可讀的制度規則、規章和法律的可解釋合同分解為符合ADICO結構的語句，由此提出一種將ADICO結構表示的法律合約半自動化轉換成智能合約Solidity代碼框架的方法。2017年，Al Khalil等人[7]提出一種可以提高智能合約的法律可信度的方法，該方法利用金融領域本體FIRO和FIBO將法律合約變為人機可讀的受控法律自然語言，再轉換為智能合約模型。2018年，Choudhury等人[8]提出一個通過本體和語義規則對以交易為中心的特定領域知識進行編碼的智能合約自動生成框架。2020年，Zupan等人[9]提出了一種基于Petri網的智能合約生成方法和可視化的原型開發工具，它使用Petri網構建智能合約的工作流模型，通過引擎完成工作流的驗證工作以及智能合約代碼的轉換工作，經由審計專家審核過后最終形成可直接部署的智能合約代碼。

3 智能合約發展方向

圖1 智能合約發展方向

用于頂層智能合約設計的皋陶模型[10]指出，中國智能合約發展包括以下方向，分別是本地化、服務標準化、科技化、智能化、系統整體化和體制整體化。其中，本地化是指使用中文描述事件模型的規則，制定中國的法律合同模板。服務標準化是智能合約設計的核心理念，首先通過行業領域調研，建立一個標準參考規則，并將這些規則公開，可以讓所有人考察、驗證、更新、添加，逐漸建立一個盡量完備、可信的征信規則庫，并提供對應的智能合約代碼。基于標準化智能合約，可以建立微服務知識庫，將來可以作為中國金融系統作業的參考定義。現有的智能合約的工具科技化仍有欠缺，不適用于新型信用模型的建立，采用包括預言機、智能合約、區塊鏈的新型區塊鏈系統，以支撐鏈上合約與鏈下數據的可信融合，達到更高的科技化水平。智能化是指在運行時，系統可以動態地決定是否需要繼續自動進行。通過智能預言機、事件處理模型調度，并與基于區塊鏈數據湖上的大數據分析和多種機器學習方法配合，智能合約系統就真正具備智能，可以實現智能判斷和智能監管。系統整體化是指智能合約系統需要加強與區塊鏈和預言機的合作，進行鏈上合約和鏈下系統的一體化構建。因此，智能合約系統接口需要嚴格設計，以保證系統的高效性、可靠性、安全性以及可監管性。體制整體化要求征信智能合約和制度配合，讓公證處、法院、國稅局等相關單位充分參與進來。

4 征信智能合約標準化規則與模型

基于上述設計理念，文章針對征信領域，提出征信智能合約標準化規則與模型。文章對智能合約開發流程的思路是：使用行業的規范、業務流程，按照一定規則，提煉發布事件模型，在進行了大量需求分析或是領域需求分析的基礎上，根據事件模型去開發和驗證行業智能合約。

在智能合約的構建中，最重要的是事件和數據[11]。事件完成鏈上鏈下的協同，將真實世界中的作業和任務，由區塊鏈完成可信管理，在鏈上通過智能合約自動執行，同時保證了數據無法被篡改。因此事件模型是整個智能合約標準化規則的核心，充分利用分布式預言機技術、區塊鏈系統和事件處理系統，組成基于事件模型、規則模板庫、LSO模型的三層架構，建立智能合約標準規則，是中國智能合約在各行各業落地開花的方向。

4.1 征信智能合約標準化模型

文章分析了《個人信用信息基礎數據庫管理暫行辦法》《信貸市場和銀行間債券市場信用評級規范》《征信業管理條例》等覆蓋了銀行業、金融業、征信業等領域的約600個管理規則文件，從這些規則文本的核心流程和執行標準中提取了共性特點，建立事件模型的處理規則，使用征信智能合約標準化模型對各類征信事件進行處理。如圖2所示，征信智能合約標準化模型由事件模型、規則模型庫和LSO模型(第三代征信模型)組成，且需要在政府監管之下進行征信。事件模型為規則模型庫的定義提供基礎，LSO模型將規則模型庫中的各項規則進行代碼化。

圖2 征信智能合約標準化模型

具體地，事件模型對征信系統中的事件、對象和屬性進行定義[12]。事件分為行為事件、評級事件、獎懲事件；對象分為人、角色、機構、物和文件；屬性根據其是否會隨著事件的變化而變化，又分為靜態屬性和動態屬性。

規則模型庫在此定義的基礎上，將征信系統中所涉及的業務共分為八類進行規則定義，即信用評級類、評級異議類、信用變更類、征信監管類、征信主體類、信息歸集類、信用披露類和信用處置類。

LSO模型主要由智能合約系統、互聯網系統和預言機系統構成，能夠將規則模型庫中的所有規則模型編寫為智能合約。智能合約部署在互聯網中，觸發智能合約的條件一部分來自互聯網外部。為了提高外部數據來源的可靠性，需要借助分布式預言機[13]將來自數據庫、金融機構、監管單位和法院等的數據上傳至互聯網內部，實現智能合約的觸發和執行。

4.2 事件模型流程

事件模型是建立在流程規則的基礎上，根據關鍵元素提煉出的具有普適性的模型，可以描述某個領域中的業務流程和事件規則。根據事件模型按照一定的要求，可繪制成事件圖，作為領域專家、律師等用戶的輸入模型，對智能合約涉及的流程具有形式化的描述效果。技術人員可以方便地參照事件圖進行合約的屬性驗證，并快速開發智能合約。使用事件模型和事件圖進行智能合約的生成過程，如圖3所示。

圖3 基于事件(圖)模型的智能合約編寫流程

(1)領域專家、法律專家等用戶對信用規則進行分析和提煉，利用信用規則模板進行分類，并根據具體類型中的事件圖建模并繪制事件圖。

(2)程序員根據事件模型和事件圖進行智能合約的開發、測試，并根據測試結果，與用戶討論，對事件圖不斷迭代優化。

(3)通過測試的智能合約部署到區塊鏈上。

4.3 征信案例

現以用戶A向銀行申請房屋抵押貸款為例，說明征信智能合約事件模型的整體流程，如圖4所示。

用戶A向銀行提交房屋抵押貸款申請，填寫貸款用途、貸款金額、償還期限等信息后，提交證明材料，包括身份證明、房屋產權證、工作證明等。由銀行調取大數據平臺中該用戶的信用畫像并審核證明材料，對用戶的還款能力進行綜合評估。評估通過后，用戶A和銀行共同簽署借貸合同，由預言機將借貸合同及證明材料一同轉發至事件處理系統，事件處理系統判斷事件類型后，將該事件轉發至公證智能合約進行處理。公證智能合約根據證明材料自動對借貸合同進行公證，若公證通過，則由預言機反饋公證結果，并將公證信息上傳至互聯網進行公布，只有借貸合同的簽署方才可在互聯網上查詢公證的詳細信息，其他用戶或機構無法查詢相關信息，如圖中用戶B所示；若公證失敗，則由預言機系統將失敗信息轉發至用戶A和銀行，由這兩者選擇是否進行后續的抵押登記、貸款發放等工作。在公證過程中，公證智能合約將公證結果發布至互聯網，使用了事件處理系統中規則模板庫的信用披露類模型，而在互聯網上查詢公證結果使用了征信主體類模型。

用戶A成功向銀行辦理房屋抵押貸款，且銀行向用戶的銀行賬戶下發貸款后，用戶A需按照借貸合同的要求每月進行還貸，由預言機收集用戶的還貸事件，將其轉發至事件處理系統，事件處理系統分析該事件后調用還貸智能合約，將用戶的履約情況在互聯網上存證。若用戶A在銀行多次催款的情況下仍未能如期償還貸款，則還貸合約調用公證智能合約進行強制執行公證，公證智能合約自動進行核查。若情況屬實，則將用戶的違約行為記錄至互聯網，并由預言機將強制執行公證結果反饋至用戶A和銀行，同時，用戶的違約行為也會被反饋至大數據平臺。

5 結論

文章分析了征信行業的痛點，發現智能合約和區塊鏈等新技術有助于中國征信行業的數字化轉型。研究發現，在將征信規則智能合約化的過程中，存在著規則冗長、閱讀困難、開發周期長等問題。因此，文章定義了一套基于信用規則模板的智能合約生成方案，該方案自頂向下體現了皋陶模型的設計理念，并以第三代征信模型作為構建基礎，進行了大量的需求分析，提取了領域規則特征，建立了事件模型模板庫，并給出了事件模板庫的服務化調用方法。文章提出的征信智能合約標準化模型充分利用分布式預言機技術、區塊鏈系統和事件處理系統，組成基于事件模型、規則模板庫、LSO模型的三層架構，建立智能合約標準規則，是中國智能合約在各行各業落地開花的方向。