基于证据理论的云会计资源共享风险评估研究
来源:用户上传
作者:
【摘 要】 技术飞速发展和市场激烈竞争使得企业更加需要专注于自身核心竞争力，尤其对于实力不够雄厚的中小微企业，云会计资源的开发会耗费企业大量的财力和精力。因此，中小微企业对于云会计资源的需求成了必然。如何使云会计资源共享得到健康良好的发展成为亟待解决的问题，而此问题鲜有学者研究。文章从客户的视角，根据云会计资源的特点，构建了风险评估指标体系，通过德尔菲法专家调查问卷确定各指标的权重，基于证据理论对云会计资源的风险等级进行了评估，为客户选择云会计资源提供了借鉴和指导，同时为云会计资源供应商进一步优化云会计资源提出了建议。
【关键词】 云会计资源; 共享风险评估; 证据理论
【中图分类号】 C931.6 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2020）05-0084-09
一、引言
在互联网时代的背景下，“共享”一词带动了社会的发展，共享经济迅速走进大众视线。张娟[1]表示企业亟须采用更为科学、适合于当前经济形式的管理理念和模式，以适应日渐繁重的基础财务和业务的任务要求。付佳等[2]认为共享服务是将原来分布在不同业务活动中的相似性高、专业性强的活动从原来的业务活动中抽离出来，采用外包的形式，交给专门的部门运作，并缴纳相应服务费用的组织变革模式。共享经济有利有弊，从资源的角度來讲，用量更少;从使用者的角度来讲，节约了他们的时间成本、资金成本，并给予了他们很大的方便;从资源供给者的角度来讲，这对他们也是一笔不小的营业收入;从社会分工来讲，更能促进专业的人专注于专业的事。云会计资源的共享也是随着共享经济发展而来的，随着经济复杂度的提升，会计不再是只起到一个记录的作用，更多的是要利用会计信息起到管理的作用，是企业决策的依据。企业不得不抛弃传统的手工做账方式或者对现有财务软件进行更新替换，但企业雇佣软件工程师为企业开发专用的财务软件，需要耗费大量财力和精力，后续还需专业人员维护，对于实力不够雄厚的中小微企业很难做到，而云会计资源共享可以很好地解决此问题。与此同时，云会计资源共享过程中出现的信息安全等问题也给中小微企业带来了困扰，如何进行云会计资源共享风险评估成为当前亟须解决的问题。
国内外学者对风险评估机制的研究分布在很多领域，如金融（投资、银行、基金）、财务方面、政府债务、企业内部控制以及产业集群等方面。罗春林等[3]认为供应链的研究重点已经由以往的企业期望利润最大化，转变为所面临的各种风险，对于云会计资源共享而言，供应商以及客户企业都处在资源共享的供应链上。贾君枝等[4]认为互联网等现代技术的出现促使了共享经济的发展，满足了新型经济模式下的多样化需求，而科技资源共享理念也正是如此，并认为应在分散的科技资源形势下，大力推动科技资源共享服务。吴胜等[5]认为企业在传统模式下实施IT项目时，要先购置大量硬件设备，如服务器，另外还要自行解决网络连接的问题，建立专门的数据中心;当通用软件不能满足企业自身的特定需要时，还需自行或雇佣第三方开发专门的软件;扩大容量或添加新功能板块时，需重新采购或定制相关基础设施。云计算改变了当前这种运作模式，它能够根据供应商与客户企业之间签订的服务协议与购买合同灵活提供统一的计算资源。云平台的建立，促使了云会计资源共享的发展，同时也带来了诸多风险。但国内外文献只是单纯对云会计资源的管理体系及其管理原则，以及应对风险的简单阐述，对云会计资源共享风险的研究少之又少。基于供应商的角度，构建风险预警机制是有必要的。本文旨在为供应商构建风险预警机制方面的研究提供参考，以促进云平台、供应商以及客户企业三者之间的和谐发展。
二、云会计资源的界定
基于客户企业的视角，在云会计资源共享模型下，考虑供应商所提供的产品和服务以及与竞争对手的关系，结合资源存在的形式这一分类原则，在共享的背景下，特将云会计资源定义为四类：（1）数据，即供应商存储的客户企业的财务与业务等数据，以及供应商和客户企业存储在云平台上其他类型的数据。（2）应用，即供应商为客户企业提供的云会计产品。（3）服务，即供应商为客户企业提供有关财务方面与业务方面的咨询服务。（4）决策信息，即供应商本身与竞争对手进行共享的信息。
三、云会计资源共享模式
在共享的背景下，供应商、云平台以及客户企业之间的共享可通过图1所示的共享模型来表达，它包括资源池、媒介、需求以及底层支撑四个部分。底层支撑由第三方平台组成，云会计供应商租用其服务器等;资源池由众多云会计资源供应商构成，资源池内部共享决策部分信息;媒介即云平台，是资源池与需求方的桥梁，供应商与客户企业在云平台注册后，供应商可在云平台上正常营业，客户企业在云平台上搜索供应商信息或者通过云平台为其匹配的供应商找到适合为自己企业服务的供应商;需求则由众多客户企业构成。
图1中，资源池中，供应商之间会进行决策信息的相互共享;应用与服务的共享是供应商与客户企业之间的单向共享，由供应商提供应用与服务供客户企业使用。
四、构建云会计资源共享风险评估指标体系
在建立风险评价指标体系之前，需针对云会计资源的特点，通过深入分析给出具体的风险指标。云会计资源共享的最终目标是为客户企业提供服务，因此，必须基于客户企业的视角来构建风险指标体系。作为客户企业，第一，最重要的是自身数据的保密性，因此，满足数据保密性是客户企业首先考虑的问题之一，也是云会计资源共享风险必须考虑的指标;第二，作为云会计资源产品应该符合客户企业自身的需求，因此云会计产品本身很重要;第三，基于云会计资源本身的特点，对后期维护的要求很高，服务质量直接决定着后续云会计资源的运用。第四，在云平台上，除了上述指标外，由于信息技术的飞速发展和市场竞争的日益激烈，客户企业也很看重决策信息的共享，在同等效用的情况下，客户企业更愿意选择信息共享程度高的供应商。综上，使用因果分析图对云会计资源共享进行风险识别分析，如图2所示。 因果分析图基于客户企业的角度，与云会计资源相结合，从数据保密性、应用（云会计产品）、服务、决策信息共享这四大方面建立风险评价指标体系。部分指标的选取及简析引用了文献[6]中的云会计产品可信性评价指标。具体的评价指标体系如表1所示。
五、基于证据理论的云会计资源共享风险评估
（一）证据理论基本概念
根据表1可知，在云会计资源共享风险评价指标体系中，将指标分为三级。风险指标评估是以问卷调查的方式，由客户企业相关人员填写，评估人员对风险指标的评估往往是模糊的，对指标的认识也具有局限性，进行风险评估时，评估人员对风险指标的评估往往采用模糊语言。由于证据理论能够很好地处理不确定信息的合成问题[7]，同时，证据合成理论广泛应用于风险等级评估中，Zhun-Ga Liu et al.[8]认为证据理论为表达不精确和不确定信息提供了有效的框架。Zhang et al.[9]指出证据合成被广泛应用于解决多属性决策分析问题，如商业绩效评估、航行风险评估以及桥梁状态评估等。因此，采用证据理论对云会计资源共享风险指标的评估进行合成。证据理论具体包括了以下方面：
辨识框：在证据理论中，任意证据均可用一个非空有限集合Θ={A1，A2，…，An}来表示，即该证据所支持的命题可用Θ的子集来表示，则称Θ为辨识框，2Θ称为Θ的幂集，其元素个数为2n。
基本可信任度分配：给定一个辨识框Θ，如果集函数m：2Θ→[0，1]满足下列条件时
m（A）=1;
m（φ）=0 （1）
则称m（也称mass函数）为辨识框Θ上的基本可信度分配函数或基本概率指派函数，m（A）为命题A的基本可信度。若Θ中子集A满足m（A），则称A为焦元。
D-S合成规则：
m（A）=
，A≠φ;
0 A=φ （2）
其中，K=m1（A1），…，mk（Ak），K为归一化因子，并且满足0≤K≤1。如果所有交集都为空集，则出现证据不能组合，或者成为证据矛盾。
（二）云会计资源共享风险评估方法
云会计资源共享风险评估方法步骤如下：
步骤1：将模糊语言定量化。设U={肯定，很可能，大致可能，可能，不大致可能，不可能，绝对不可能}为模糊评价语言集定义。用7个类来充分表达各模糊词语，其定义为：
μqi=0，q-i>1;
0.25，q-i=1，q<4;
0.5，q-i=1，q=4;
0.75，q-i=1，q>4;
1，q=i;
0.75，i-q=1，q<4;
0.5，i-q=1，q=4;
0.25，i-q=1，q>4;
0，i-q>1 q，i=1，2，…，7 （3）
其中，μq i表示模糊词语集U中第q个模糊词语的第i个类的隶属度值。
因为云会计资源共享风险高低的辨识框架Θ={高（A1），中（A2），低（A3）}将作为对评估结果的表达，因而将模糊语言反映到辨识框架上，同样需要7个类对Θ中的每个等级进行定义，具体定义如下：
μi（Ak）=μ1i，k=1
μ4i，k=2
μ7i，k=3 i=1，2，…，7 （4）
其中，μi（Ak）表示辨识框Θ中第k等级Ak的第i个类的隶属度值。
步骤2：确定评估人员Ej的模糊评语到Θ中第k个等级Ak的隶属度函数。评估人员Ej的模糊评语到Θ中第k个等级Ak的隶属度函数可由下列公式求得：
μj（Ak） （5）
k=1，2，3;q=1，2，…，7
其中，∧→min运算，∨→max运算。由于所得数据不满足数据分析的要求，特引入对数Logistic模式，利用公式6对所得数据进行数据预处理。
x'=1/（1+e∧（-x）） （6）
由于公式5中各模糊词语的定义不具排他性，可能有μj（Ak）≠1，导致利用公式6所处理后的数据之和也不为一，将利用公式6处理后的数据做归一化处理，具体如下：
μj（Ak）= （7）
k=1，2，3;j=1，2，…，m。
在此，μj（Ak）（k=1，2，3）仍反映了评估人员Ej对风险的评估意见属于高、中、低各个等级的程度。记为Tj={μj（A1），μj（A2），μj（A3）}。
步骤3：确定评估人员的信任度。E={E1，E2，…，Em}表示，m个评估人员的集合（m≥2），w=（w1，w2，…，wm）T表示评估人员的权重向量，其中wj表示评估人员Ej的权重或重要程度，且满足wj=1，wj≥0（j=1，
2，…，m）。
本文利用调查问卷对评估人员的岗位职级进行了调查，将岗位分为f个等级，矢量形式表示为R={R1，R2，…，Rf}，其中，Rh表示第h个岗位职級。首先，针对不同的岗位职级，最先给出关于岗位职级的信任度z=（z1，z2，…，zf）T，且满足zh=1，zh≥0（h=1，2，…，f）;其次，由于评估人员人数的不确定性以及岗位职级的不同，因而可能有zj≠1，将其做归一化处理为：
wj= （8）
上述公式中，wj反映了评估人员Ej的权重，记为w={w1，w2，…，wm}，且满足wj=1，wj≥0（j=1，2，…，m）;最后，假定在全体评估人员中，拥有最高权重的评估人员的评判结果最具可靠性，其他评估人员评判有误差的相对程度与自身因素相关外，还与其同最高权威的知识的相对差异有关，那么评估人员Ej的相对可靠度可由下式给出： αj=λ[1-（wmax-wj）] （9）
j=1，2，…，m
式中，wmax= wj，λ表示评估人员经验以及偏好的系数，一般取0.9≤λ≤1。
步骤4：修正评估人员Ej的评估意见。由于评估人员的评判结果不是完全可靠，需要对评估人员Ej的评估意见的隶属度打一个折扣，即：
Tj=αjTj （10）
其中，αjμj（Ak）≤1，而1-αjμj（Ak）属于评估人员在评估过程中不知道信息，即论域。
步骤5：构造mass函数。按照mass函数的定义，评估人员Ej对指标Pl意见的mass函数为：
m（A）=α
[。]μ
（
A），A={
A};
α
[。]μ
（
A），A={
A};
α
[。]μ
（
A），A={
A};
1-
α
[。]μ
（
A），A=Θ
将其记为矢量形式，具体表示如下：
m=（m（A1），m（A2），m（A3），m（Θ））T
j=1，2，…，m;l=1，2，…，n。
由于不同评估人员对指标Pl的评估意见都有相对应的一个mass函数，利用合成公式2可对m个评估人员的评估意见进行综合，结果记为：
m=（m（A1），m（A2），m（A3），m（Θ））T
式中，m（Ak）（k=1，2，3）表示综合各个评估人员的意见后对指标Pl属于Ak等级的信任程度。
利用相同的方法，可对剩下的n-1个指标进行综合，综合后对应n个指标的mass函数分别为m，m ，…，m。
步骤6：修正mass函数。因为每个指标对方案目标的重要性不尽相同，现需要确定各指标在不同层级中的指标权重。设P={P1，P2，…，Pn}表示n个风险指标的集合（n≥2），δ=（δ1，δ2，…，δn）T表示指标的权重向量，其中δl表示第l个指标在同级指标中所持有的权重，且满足δl=1，δl≥0（l=1，2，…，n）。利用模糊层次分析法中Saaty等提出的一致矩阵法，给出不同指标层级下每个指标的指标权重。模糊层次分析法利用三角模糊数生成判断矩阵，通过客观的分析过程，使结果更符合实际、更具客观性[10]。将各层级中各个因素之间进行两两对比，如对因素i和因素j进行对比，根据表2比例标度表确定判断矩阵元素，得到aij从而确定判断矩阵，并对判断矩阵进行一致性检验。
首先，对一级指标进行评估，通过不同指标对云会计资源供应商风险预警系统的重要性不同，如表3所示，从而得到一级指标判断（成对比较）矩阵为
，再取最大特征值为λ=4.1981，通过CI=（n为矩阵阶数）计算得到CI=0.006，查表得n=4对应的RI=0.90，再由CR=CI/RI<0.1，一致性检验通过，得到一级指标权重系数，如表3所示。
同理，用相同的方法可分别得到二级指标和三级指标的判断矩阵与权重系数。最后得出所有指标的权重系数，如表4。
为了更好地突出各个指标对云会计资源风险预警机制的重要性差异，利用公式11给出每个指标的相对重要程度。
=η（δl/δmax）
l=1，2，…，n （11）
式中，δmax=δl，η为对指标权重偏好的修正系数，与评估人员的经验以及偏好有关，一般取0.9≤η≤1。
利用公式12对mass函数进行修正，具体修正公式如下：
[*][m =m]
l=1，2，…，n （12）
利用公式12对初始mass函数m，m ，…，m进行修正，得到修正后的mass函数m，m ，…，m后，再次利用公式2对n个mass函数进行合成，于是得到综合评估结果为mF=（mF（A1），mF（A2），mF（A3）），从而确定云会计资源共享风险评估等级。
六、数据分析
对现有市场上的云会计资源进行风险等级评估，进行风险评估时，利用表1风险指标体系表，确认风险因素，设计调查问卷，利用一致矩阵法获得各个指标的权重，根据以往经验，取指标权重偏好的修正系数η=0.92，取反映评估人员经验以及偏好的系数λ=0.92;问卷调查报告将员工职级设为4个等级，对不同岗位职级进行信任度赋值，取z1=0.1，z2=0.25，z3=0.3，z4=0.35，且满足zh=1。根据上述算法计算问卷数据，利用Python3.6.5对其进行计算，得出相应结果。
基于表4指标权重表，利用公式11计算出指标的相对信任度。
按照云会计资源共享风险评估方法，以指标P111为例，得出其合成结果为m=[0.0，1.0，0.0，0.0]，同理，可得出其他指标的合成结果，在各指标进行合成前，再次利用公式6对数据进行处理，再利用μj（Ak）=（假设k为4时，表示论域）进行归一化处理，最后得到经过数据处理与归一化处理的mass函数。根据步骤6和计算出的指标相对信任度，对mass函数进行修正，修正结果如表5所示。
根据步骤6，得出最后的合成結果为：
mF=（0.0002（高），0.9995（中），0.0002（低），0.0001（论域））
由此可得，当前市场上，基于客户企业的视角，云会计资源共享风险以0.0002的信任度属于“高”，表示云会计资源共享将以0.02%的概率处于高危状态;以0.9995的信任度属于“中”，表示云会计资源共享将以99.95%的概率处于中等级别风险;以0.0002的信任度属于“低”，表示云会计资源共享将以0.02%的概率处于低风险状态，也即是说云会计资源共享状况良好;以0.0001的信任度属于“论域”，论域代表评估人员尚未知晓的信息，表示评估人员无法出具风险评估表示意见的概率为0.01%。综上，当前云会计资源共享风险等级为“中”。 七、结果分析及对策建议
（一）结果分析
根据上述可知，最末级各指标的合成情况普遍以相对较高的信任度集中在分险等级“中”，再经过各指标之间的合成，最后测算出云会计资源共享风险等级为“中”。最末级各指标的合成情况普遍以相对较高的信任度集中在分險等级“中”，说明在整个云会计资源共享中，数据保密性、云会计产品、服务以及决策信息共享四方面存在不完善的地方。
1.在数据保密性方面，云平台以及第三方平台的保密制度的制定不够完善，执行力度不够，第三方平台的服务器等硬件设备和预防网络攻击的设置尚不能满足数据保密性的要求。
2.在云会计产品方面，产品自身的功能有所欠缺，还需花费人力对产品进行维护并且有一定的难度，产品所包含的数据的可使用性还急需加强，客户企业对现有云会计产品的满意度较低。
3.在服务方面，供应商工作人员的工作能力还需不断提升，工作人员在与客户企业沟通时，不能完全理解客户企业的需求，也不能完全用客户企业所能理解的通俗语言向客户企业解释云会计产品和服务所涉及到的专业知识以及其他生涩难懂的信息。
4.在决策信息共享方面，由于所提供的服务、产品质量以及制定的价格存在着显著差异，给客户企业造成极大的困扰，没能统一为客户企业提供优质的服务与产品，表明供应商之间没能实现良好的决策信息共享。
（二）对策建议
1.供应商方面
为使得云会计资源供应商提供更优质的产品与服务，基于数据保密性、云会计产品、服务以及决策信息共享四个方面提出优化建议。
（1）加强对第三方平台以及云平台的监督。第三方平台为云会计资源供应商提供服务器等资源供其使用，云会计资源供应商将客户企业的数据资料存放于所租用的服务器中，云会计资源供应商在云平台上注册运营，第三方平台和云平台有义务对客户企业和云会计资源供应商的数据资料进行保密，但是服务器的更新换代是否及时，保密制度的制定是否完善、执行程度是否满足数据保密的要求都需要持续不断的监督，以督促第三方平台和云平台对硬件和保密制度的不断升级和完善。
（2）不断优化产品。根据一级指标权重分布，可以看出，云会计产品所占份额最大，即在四方面的风险中，产品对云会计资源共享风险的影响是最大的，供应商应根据质量、使用和声誉等方面的下级指标不断对产品进行优化。从产品质量上提升其稳定运行、自我维护等能力;法律法规不断地修订，产品也应适当做出调整优化，以满足合法性与合规性;当下同质产品众多，客户企业更换产品十分容易，产品声誉稍有问题，就可能流失现有客户与潜在客户，供应商应对产品的声誉足够重视，不断满足客户企业的满意度，增加客户粘性。
（3）提供更优质服务。服务作为供应商软实力的体现，是供应商优化的重要标的之一。服务由工作人员提供，在招聘员工的时候应从工作能力、人际沟通能力和综合素质等方面定期对其进行考核;根据不同的考核结果对员工进行不同层次的培训;培养及时为客户企业服务的意识。
（4）加强对决策信息共享的监督。与竞争对手之间进行决策信息共享，是为了获取更大利益，但是决策信息共享过度以及竞争对手提供的虚假信息都会使供应商自身的利益受到相应的损失，供应商应安排专人负责相关决策信息分析及共享，有必要时，可召集竞争对手签订与决策信息共享有关的协议，形成目标一致的利益联盟，规范提供决策信息的标准，有效约束竞争对手的行为。
2.客户企业方面
（1）数据保密性。客户企业的数据可反映出企业自身的运营状况以及企业规模等信息，信息的泄露可导致客户企业陷入重大危机，所以客户企业在选择云会计资源供应商时，应关注供应商内部数据保密制度的制定以及执行情况;另外，也应关注供应商所租用的服务器等硬件设备以及第三方平台，了解硬件设备是否能满足客户企业的业务需求，了解第三方平台对硬件设备的管理是否能够达到数据保密的要求。
（2）云会计产品。客户企业选择供应商最重要的目的是为企业挑选适合于企业自身使用、功能完善并且可进行合法合规操作的云会计产品。现阶段，应从云会计产品的质量、使用、声誉等方面对其进行评价，可通过与供应商协商，约定一定时效的产品试用期，委派专业人员测试其运行的正确性、合规性，通过网上搜查资料、业界评价以及其他客户企业的客户评价等方式来衡量云会计产品的声誉。
（3）服务。客户企业选择供应商时，供应商提供的服务也应是客户企业在选择时所考虑的标的之一。客户企业可提前与供应商进行沟通交流，了解供应商工作人员的专业能力;其次，供应商能否完全理解客户企业的需求，供应商能否用通俗的语言向客户企业传达有关产品和其他信息;另外，供应商能否及时回答客户企业的问题以及满足客户企业的需求。
八、结语
基于客户企业的视角，对共享的云会计资源进行了定义，给出云会计资源共享模型，构建了风险指标评价体系，运用一致矩阵法测算出指标权重。根据风险指标体系表设置调查问卷，基于证据理论的云会计资源共享风险评估方法对风险指标进行了测算与合成，最后得出相应的评估结果。根据评估结果进一步分析了原因，为供应商提供了针对性的优化措施，为客户企业在选择供应商时提供了可供借鉴的建议。●
【参考文献】
[1] 张娟.云计算环境下企业财务共享服务的构建及应用——以四川长虹为例[J].会计之友，2018（21）：134-138.
[2] 付佳，唐宁玉.一种新的人力资源共享服务中心管理模式[J].武汉理工大学学报，2008（1）：154-156，160.
[3] 罗春林，田歆.基于收益共享的风险厌恶供应链协调研究[J].系统工程学报，2015，30（2）：210-217.
[4] 贾君枝，陈瑞.共享经济下科技资源共享模式优化[J].情报理论与实践，2018，41（3）：6-10.
[5] 吴胜，刘礼明，苏琴.云会计资源管理问题研究[J].会计之友，2015（11）：49-51.
[6] 程平，李宁.云会计产品可信性评价指标体系与等级模型[J].会计之友，2014（18）：123-126.
[7] 尤天慧，樊治平，俞竹超.一种基于证据理论的组织内知识共享风险评估方法[J].东北大学学报，2006（11）：1287-1290.
[8] ZHUN-GA LIU，et al. Combination of classifiers with optimal weight based on evidential reasoning[J].IEEE Transactions on Fuzzy Systems，2018，26（3）：1217-1230.
[9] XING-XIAN ZHANG，et al.Gini coefficient-based evdential reasoning approach with umknown evidence weights[J].Computers & Industrial Engineering， 2018，
124：157-166.
[10] 王超.基于模糊层次分析法的财务风险评价研究——以X医药企业为例[J]. 会计之友，2018（3）：115-119.
[11] 潘光，吴琳丽.一种改进的D-S证据合成方法及其应用[J].系统工程，2014，32（5）：150-153.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/3/view-15126838.htm
