基于Petri网的贷款业务流程优化分析

严顺，王丽丽，刘祥伟

（安徽理工大学 理学院，安徽淮南 232001）

基于Petri网的贷款业务流程优化分析

严顺，王丽丽，刘祥伟

（安徽理工大学 理学院，安徽淮南 232001）

业务流程优化分析在业务流程管理中扮演着重要的角色。基于Petri网对银行贷款业务进行建模分析，提出基于Petri网的贷款业务优化分析方案。首先从贷款业务流程的决策角度分析工作流网与数据流模型Petri网（DDP-nets）对建模的影响，结合两者优势提出数据决策Petri网模型的定义。然后通过建立贷款业务流程的数据决策Petri网模型，分析模型的合理性。其次利用两种方式对决策模型的决策变迁映射集（∑部分）完成实现。最后从普适性、模拟能力、简洁性角度与原模型分析对比，得出优化模型的优越性。

Petri网；决策；贷款业务；优化

目前流程模型在各业务领域上的广泛应用不仅为业务管理的正常运转提供保障，也为企业提升市场竞争力做出了贡献。因此，对已有模型进行优化，追求简洁有效的业务流程型是有实用价值的研究课题。

对于贷款业务流程模型的优化涉及客户与银行利益的问题。目前已经提出了一些模型及优化方案，如BPM，BPEL，EPCs和YAWL［1，2］等语言作为建模工具，为模型的各种分析与管理提供技术支持。文献［3］对应急救援指挥平台建立模型，指出不同结构对模型延迟时间的影响。结合实际模型的具体参数、模型语言分析能力、计算能力，通过替代、修改延迟时间较长的模型结构达到缩短整个模型延迟时间的优化目的，为指挥救援节省时间。文献［4］利用Petri网对服务簇模式的服务组合进行建模描述，结合逻辑Petri网的传值不确定性特点对原模型加以优化，提高了web服务业务的服务的发现、组合效率及自适应性。文献［5］依赖X-Petri网过程模型的等价性能优化原模型。文献［6］从行为轮廓的技术角度对Petri网模型多方面性能加以分析，为优化业务流程模型的性能提供有效方法与保障。

但上述系统缺乏一定的决策功能，面对包含数据的特殊流程，原模型扮演着类似Moore状态机的角色。本文以基于Petri网的贷款业务流程优化方案为例，在Natalia Sidorova和Julio B.Clempner等人提出的数据流模型［4，7］基础上，利用布尔代数及数据流丰富的描述能力构造出依赖数据锁定决策变迁的模型并对模型中的多重变迁按功能进行合理隐藏，达到优化模型的目的。

1 基本概念

与业务流程Petri网模型相关的概念较多［8］，本文在此只介绍与本文密切相关的几个概念。

定义1［2］（工作流网）

若Petri网N=(P,T;F)满足以下条件，则N为工作流网（Workflow net）。

（1）库所P中有唯一的开始库所s，即

（2）库所P中有唯一的结束库所e，即

（3）路径s到e上的任意n（n∈P⋃T），都有(s,n)∈F∗和(n,e)∈F∗，其中F∗是流关系F的自反传递闭包。

（4）每个变迁t∈T都可以通过网中的弧到达结束库所e。

用黑点表示库所中标识。当变迁的每个前集库所都存在标识，此时称变迁是可发生的。变迁发生，每个前集库所减少一个标识，每个后集库所增加一个标识。标识的不同分布代表着Petri网的不同状态。不同标识间的转换也就代表着Petri网不同状态间的转换，这构成Petri网的动态性质。

客户去银行申请贷款，银行为每位客户提供一种贷款服务。用Petri网模拟业务流程得到图1所示的模型。

图1 无针对客户的业务流程模型

其中变迁R表示银行收到客户申请，变迁A，B，C，D分别表示四类不同的贷款服务，具体服务内容及条件见表1，库所P1，P2，P3表示对应变迁发生的条件及发生后的影响。若考虑A，B，C，D四个变迁的发生权受到表1中具体条件的约束时，Petri网作为一个非确定性的系统，不能很好地完成业务对数据依赖的需求。具体优化过程将在后面给出。

其中客户的可贷额度是银行贷款条件数据化的一个体现，银行对每个客户的信用度与抵押财产进行核查，确认后根据银行现阶段的贷款方案计算出该客户的贷款额度。同时，其安全度也依赖于银行贷款的方案。

图1满足Workflow net定义，对模型中的任意的变迁和库所，由前集和后集的定义={p/(p,t)∈F,p∈P}，={p/(t,p)∈F,p∈P}以及∙p={t/(t,p)∈F,t∈T}，p∙={t/(p,t)∈F,t∈T}可知P1和B的后集分别为R和P3，A,B,C,D的前集均为P2。根据变迁的发生规则［8］，变迁R可发生，要求R的所有前集库所都有标识，即M(P1)≠φ。

表1 四类服务的内容

定义2［4，7］（数据流模型Petri网）

三元数组DN=(PD,TD,FD)是数据流模型Pe⁃tri网，若DN满足下列条件：

（1）模型中所有由矩形表示的变迁属于集合TD，模型中所有由圆形表示的库所属于集合PD；

（2）数据库所与数据变迁无交集，PD⋂TD=φ；

（3）FD⊆(PD×TD)⋃(TD×PD)为数据库所与数据变迁间的流关系；

针对表1所述的业务要求，显然数据应当是银行与客户间合作的重要参考。而图1中四个变迁的发生并未体现选择决策过程，且不受客户自身条件及银行规定限制。为此模型需要针对数据来明确服务客户的方案，使得变迁A,B,C,D依赖某些条件有选择性的发生。对于数据流模型Petri网，虽然能参考数据准确锁定决策变迁(A,B,C,D)，但是单一的“如果…，否则…”结构表述方式不能完全覆盖特定变迁的发生情况。为完成业务需求，本文用布尔代数的方法对数据流模型加以设计，得到如图2所示的模型。

与图1模型相比，图2模型体现了表1数据对业务的约束，体现了银行通过数据达到对模型决策的影响。但模型变得复杂，如相关变迁增至18个。不利于逆向分析决策变迁发生条件。

图2 自动分配方案的数据流程模型

2 基于数据决策模型分析方法

基于上述几个Petri网模型的定义，本文主要从以下方面分析模型通过数据对决策的实现。首先对包含数据的流程模型进行分析，寻找数据对决策方案影响的方式并借此提出数据决策Petri网定义。然后在数据决策Petri网模型环境中实现数据与决策关系。最后通过分析给出数据决策Petri模型在实现决策上的优势。

2.1 数据决策模型的提出

定义3（数据决策模型Petri网）

设Petri网N=(P,T,F)，除标识外，定义D(p)={d1,d2,...,dm},p∈P为库所中增加一组数据类元素组。每个变迁分配一个映射：T→Σ。变迁t前集库所中D在映射tε作用下得到0，1值，其中1代表决策变迁发生，0代表不发生。即→{0,1}。

为使得非决策变迁的发生权不受数据类元素组的影响，这类变迁的前集库所对数据类元素组只起到存储与传递的作用，故而对非决策变迁上的映射ε，规定ε(→1。

依据上述定义及表1中的要求对银行贷款的例子进行分析。将不同客户的数据写成D={d1,d2,...,dm}的形式。在图1基础上，一方面在开始库所上增加数据类元素组D(d1,d2)，另一方面为变迁分配映射：T→Σ便可得到贷款系统的数据决策模型Petri网。d1,d2分别是银行对借贷者调查计算得出的可贷额及借贷者申请的贷款额。对于决策变迁的映射ε，借助图3中阴影部分（下称Σ部分）来解释。由ε(D(d1,d2))→{0 ,1}，决定各决策变迁的发生权。

图3 数据决策模型Petri网

如D(d1,d2)=(4.0,6.0)时，按表1规定，有1.8×4=7.2＞6，1.0×4=4.0＜6，6＞5，6＜20，系统根据Σ部分的规则判断出决策变迁D有发生权，其余决策变迁没有发生权。图3中Σ部分假定为一特殊结构，它可以满足不同D=(d1,d2)数据按表1的规定自主分配变迁的发生。

2.2 数据对决策选择的实现

本部分利用定义3针对贷款业务的案例，给出数据决策模型的两个实现方法。

图4所示模型的Σ部分嵌入了满足数据流模型结构的设计。“如果…，否则…”的结构对于数据变迁a,b,c,d,e,f是容易实现的。相对于图2中单纯的数据流模型，图4逆向分析出各决策变迁的条件是容易的。另外，将Σ部分单独分析处理的行为保证了非Σ部分原有的功能及语法合理性不受影响。文献［8，9］提出的模型拼接技术也能保证处理后的Σ部分与非Σ部分合理交互。

图4 数据决策模型的实现

比如客户数据为D(d1,d2)=(4.0,6.0)时，依据数据流模型，1.8×4=7.2＞6使得变迁c发生，变迁f不发生，1.0×4=4.0＜6使得变迁d不发生，6＞5使得变迁a不发生。6＜20使得变迁b发生变迁e不发生。模型可自主确定变迁D有发生权。

基于表1具体业务要求，除了利用模型实现数据决策模型Petri网的决策功能，下面描述数据决策模型映射部分的另一种实现方式。

对于客户具体信息D(d1,d2)，可以用C语言实现映射功能。

2.3 数据决策Petri网模型的优越性

以结合数据流模型，计算机来实现决策功能的贷款业务流程为例，数据决策Petri网模型通过结合其他方式实现决策过程的几点优势描述如下。

（1）图3的数据决策Petri网模型能够针对客户的数据D(d1,d2)=(4.0,6.0)确定贷款服务类型为D，满足银行具体规定，而不像图1非确定性Petri网系统模型那样随机选择一类，从而规范了业务流程，确保了客户与银行的利益。

（2）图2所示的模型是按照表1的要求在数据流模型基础上建立的。因为单纯数据流模型的数据变迁可覆盖两类发生情况，模型中各个变迁A,B,C,D都与几个数据变迁构成因果行为关系［6］，所以数据D(d1,d2)通过数据变迁时只有一个值d1或d2被识别，另一个则必须传递到下一个数据变迁的前集库所中备用。而数据决策Petri网模型中的决策变迁A,B,C,D间没有因果行为关系的制约，与前者模型需要考虑数据的传递、变化相比，数据决策Petri网模型显得更加简洁。

（3）统计用以描述银行具体要求的数据变迁，可知图2模型有14个相关变迁，图4模型仅有7个相关变迁，说明前者平均每个变迁都至少重复一次。不出现或较少出现多重变迁是对模型简洁性的反映，如工作者容易逆向分析出图4模型中分配到各类贷款服务的具体条件与要求，从而快速、准确检测所建模型与银行要求是否一致。

（4）在数据决策模型Petri网中，模型结构是固定的，却也是灵活的。针对不同业务时设计不同的映射Σ=(ε1,ε2),… 实现模拟业务决策过程。如文本对Σ部分的结构设计和算法设计两种方法。

3 结论

对包含数据的流程模型进行业务模拟时，现有的模型往往忽略数据对业务决策的影响。为体现数据在决策功能中的作用，现存许多复杂模型语言对其进行支撑，但是要获得相对简洁的模型仍具挑战性，另外，模型的非决策部分也受到一定程度的影响。

本文在已有研究的基础上，通过规范贷款业务流程模型中数据的存在方式，提出数据决策模型对数据的识别与处理方法，达到优化决策模型的目的。一方面，模型决策部分通过数据决策模型得到简单快速的实现。另一方面保证了模型的非决策部分不受到影响，既简化了模型决策功能又扩宽了模型的应用领域。

对于连续性的数据，模型可能会遗漏潜在的最优决策方案。未来的决策模型将捕捉数据流变迁的行为关系，寻找可行的数据变化范围。

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Optimized Analysis of Loan Business Process Based on Petri Net

YAN Shun，WANG Lili，LIU Xiangwei
（College of Science，Anhui University of Science and Technology，Huainan 232001）

The optimized analysis of business process plays an important role in business process management.This paper use Pe⁃tri net to analyze the model about bank’s loan business and propose an optimized analysis approach of loan business case based on Petri net.First，in the view of WF-nets and WFD-nets exist in the modeling in the aspect of decisions from loan business pro⁃cess，combine elevating of both models and present a concept named data decision Petri nets（DDP-nets）.Then，analysis the soundness of model through accomplished DDP-nets of loan business process model.Afterwards，there are two ways for which mapping set of decision transition（∑-section）appear in date decision model are realized.Finally，compare with original model at the dimension of universality，simulation capacity，simplicity and inspect the superiority of the optimized model.

Petri net；decision；loan business；optimization

TP391.9

A

1672-9870（2017）03-0125-05

2017-03-24

国家自然科学基金项目（61402011，61572035）；安徽省自然科学基金（1508085MF111，1608085QF149）；安徽省高校自然科学基金重点项目（KJ2016A208）

严顺（1990-），男，硕士研究生，E-mail：1053564247@qq.com