标点符(钱魏 Way)

电子商务信用评价模型研究

电子商务信用问题成因

(1)诚信基础薄弱 在我国信用评价和监管机制不健全的环境下,人们在交易过程中诚实守信的意识还很淡薄,因为人们的失信成本很低,或者说有时还不存在失信成本,这使得部分人越来越不诚实、不守信。

(2)电子商务在某些方面信息不对称 电子商务市场的低成本以及在提供信息方面的高效率等优势,理论上能给企业带来利润,但是并不意味着电子商务市场就一定有很高的市场效率。事实上,与传统市场比较起来,电子商务市场的低入门障碍使出售劣质产品的商家更加容易进入市场;信息技术在给电子商务市场带来低成本优势的同时也给制造虚假的产品质量信息提供了方便;丰富的信息在给消费者提供更多决策支持的同时也增加了虚假信息误导其做出非理性决策的可能性。电子商务市场中由于产品质量的不确定引发的信息不对称不仅存在,而且更加严重。

(3)电子商务进入壁垒低 电子商务行业的性质决定了该市场的进入壁垒低,主要体现在:开办网店审批容易,只需要将个人信息提交便可开张营业;资产投入少、资产专用性低;对流动资金的要求不高;对从
业人员的资质要求低等。这种低进入壁垒,加之网络的虚拟性,为电子商务的诚信埋下了伏笔。因为Internet 为所有的市场参与者提供了平等的机会,在这里大公司并不比小公司具有先天优势。在实物市场上,“大”是非常有效的市场信号,但在电子商务市场“大”和产品质量并没有必然的联系,这就降低了市场进入的障碍。一家网上商店可以在一天内建立起来,也可以在第二天就消失。

信用体系现状及存在问题

本文将以淘宝网为例,介绍目前广大电子商务网站的信用体系,并找出存在的问题:淘宝用户的信用体系最终主要体现现在信用值上,用户在完成交易后,对交易伙伴在本次交易中的表现,作出自己的评价,评价结果分为:好评、中评、差评三种,每种评价对应一个信用积分,具体为:“好评”加一分,“中评”不加分, “差评”扣一分,用户得到的所有评
价构成用户信用记录。但单纯的信用累加模型存没有很好地发挥信用评价模型的作用,原因如下:

(1)信用指数的可比性差

目前电子商务网站采用的信用评价模型在信用的积累性方面做的比较好,对交易记录作了详细的记录,但在可比性方面有待完善。假设一个商家卖出价值为3000 元的手机,并获得好评,他的信用指数仅增加一分,而另一个商家卖出价格为3 元的游戏卡,并获得好评,信用指数也会增加一分。同样一分,意义明显不同,不具有可比性。在这种情况下,很难判断出哪一个商家信用度更高。

(2)忽视评价人的信用状况

现有的信用模型里都没有考虑评分用户的信用值,这就容易受到信用低毁、恶意推荐等行为的影响。信用值比较高的评价者相对于信用值不是很高的评价者,他们所做评价的可信度显然也是有一定差距的。

改进后的信用评价模型

信用体系指标

(1)用户反馈评分

用户在完成一次交易之后,可以对交易对象进行信用评分,本模型对于这一项综合评分采用的是{1,0,-1}的范围,1 分代表对交易非常满意,可以和对方长期合作下去;0 分代表对交易基本满意,下次交易还可以继续考虑与对方合作;-1 分代表对交易非常不满意,不会再与对方继续合作。该项分值将会作为最主要的计算内容,对本项指标的最终分值起到决定性的作用;

(2)评分用户的信用值

现有的信任模型,在计算特定用户的信任度时,均未考虑评分用户(提交信用反馈评分的用户)的信用值,这为交易双方之间进行共谋评分提供了可乘之机。为此,引入了评分用户的信用值参量,在模型的公式进行计算时,评分用户的信用值作为用户综合评分的一个权重,信用值越高,他提供的信用反馈评分也会更有参考意义;

(3)单笔交易价值

交易价值是影响交易信用的重要因素。交易价值愈大,交易风险愈大,交易双方也愈难以信任对方因而,在网上环境下,当交易价值很大时,交易双方都将背负着巨大的交易风险,在此情形下,交易双方依然采取诚信的交易行为(按期付款、保质保量发货等),则与价值较小的交易相比,此交易带给交易双方的信用增值应更大。为此引入交易价值参量,旨在根据不同的交易价值,设置信用反馈评分的权重,以降低信用欺诈行为给信用值计算带来的负面影响;

(4)用户交易次数

在国内的电子商务网站的信用评价中,多数都是采用了累加信用模型。而在现实中,信用的形成是一个随着时间和交易次数变化的过程,并且用户行为变化也会导致其信用状况的波动。采用累加信用模型得到的信用值,只能反映出用户在所有交易过后的一个最终反馈值,却不能直观的反映出该用户在长期交易之后的稳定的交易信用水平。假设某网站的用户A与用户B 在同一时间段的交易状况如表所示。

从最终得分来看,用户A 比用户B 的信用值相同,似乎无法衡量出他们究竟谁的诚信度更高。但是从他们的平均得分我们就可以直观的判断出用户B 显然比用户A 的信用度要高。因此在本模型中,我们选择了均值信用模型来计算交易信用反馈评分,同时也引入了交
易次数的因素,作为计算中的一项重要参数。

信用评价模型

(1)评价模型的定义

  • 定义1:给定用户u,R(u)为用户所有交易的信用反馈总分值,I(u)为用户的总交易次数,R(u,i)为用户u 在第i 次交易后通过二次计算获得的交易信用反馈得分;
  • 定义2:给定用户u,r(u,P)为第i 次交易后由本次交易伙伴做出的对用户u 的反馈评分,其取值范围为(1,0,-1),分别代表好评,中评,差评;C(u,i)为用户u 第i 次交易的交易伙伴信用值的权重;D(u,i)为用户u 第i 次交易的交易额的权重;
  • 定义3:给定用户,P(u,e)为用户u 第i 次交易的交易伙伴自身的信用值;P 为该网站所有买家的信用平均值;h(u,i)为用户第i 次交易的交易额,H 为本网站中用户“所在行业的同类产品交易的平均交易额(考虑到不同行业不同类别产品的交易额存在差异,因此平均交易额会特别强调是本行业本类产品的平均交易额)。

(2)评价模型的表示

根据以上定义,给出如下基于多影响因素的信用评价模型,即在有限次交易后,用户u的信用值采用以下模型计算:

 

之所以在c(u,i)*d(u,i) 和1 中取最大值,是因为要确保模型中加入的权重对评价用户所做出的综合评分是加强的作用,如果不与1 进行比较,则可能会引起削弱用户综合评分的效果,因此模型在此处加入了Max 函数。

本文作者:北京邮电大学经济管理学院 卢景

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