(網(wǎng)經(jīng)社訊)摘要：信用問題是困擾電子商務(wù)發(fā)展的主要瓶頸問題。文章對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站的信用評(píng)分機(jī)制進(jìn)行了研究，指出了現(xiàn)有評(píng)分方法存在的問題，提出了新的電子商務(wù)信用評(píng)分模型，通過權(quán)衡考慮交易對(duì)方的信用度，交易次數(shù)和交易金額等，來計(jì)算被評(píng)用戶的信用度及信用等級(jí)。
信息傳播的便捷性、快速性及用戶規(guī)模和潛在價(jià)值的巨大性，使得電子商務(wù)成為信息時(shí)代商業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)。但虛擬市場(chǎng)產(chǎn)品的不可觸摸性、交易的匿名性加劇了信息的不對(duì)稱。在線交易的非人格化和信息的不對(duì)稱性使虛擬市場(chǎng)不確定性加大，即交易風(fēng)險(xiǎn)增加。信用是電子商務(wù)得以實(shí)施的關(guān)鍵因素。由于對(duì)日益增長(zhǎng)的信用風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期，更多的互聯(lián)網(wǎng)用戶已經(jīng)放棄了在線交易，在這種情況下，交易伙伴的信用成為交易者決策的關(guān)鍵因素和信號(hào)。為了保證更安全的在線交易，許多電子商務(wù)新貴紛紛斥巨資提高信用，也有些虛擬市場(chǎng)巨擘依靠自己的實(shí)力和信譽(yù)提供信用服務(wù)，如提供信用圖章等。本文僅就電子商務(wù)信用評(píng)分問題進(jìn)行探討。
一、現(xiàn)有電子商務(wù)網(wǎng)站信用評(píng)分體系
在當(dāng)前的電子商務(wù)交易中，普遍使用一種信用評(píng)分體系，即在完成一次交易后，交易雙方利用對(duì)交易的綜合評(píng)價(jià)相互打分。這種信用評(píng)分機(jī)制（信用的激勵(lì)約束機(jī)制）在一定程度上降低了在線買賣雙方信息的不對(duì)稱性，并為在線交易者采取守信行為提供了動(dòng)力；也在一定程度上約束了在線交易者的失信行為。一個(gè)性能良好的信用評(píng)分系統(tǒng)應(yīng)滿足三個(gè)基本條件：1、能為準(zhǔn)確地區(qū)別守信者和失信者提供充分的信息；2、能有效地激勵(lì)在線交易者成為守信者；3、能夠懲罰在線失信行為。但現(xiàn)有網(wǎng)站信用評(píng)分系統(tǒng)存在一些缺陷，難以滿足上述基本條件。
（1）信用等級(jí)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單
目前的評(píng)價(jià)分為“好評(píng)、中評(píng)、差評(píng)”三類，好評(píng)加一分，中評(píng) 不加分，差評(píng)扣一分。信用計(jì)分原理簡(jiǎn)單，無法準(zhǔn)確反映出用戶的真實(shí)評(píng)價(jià)。比如在淘寶網(wǎng)中，對(duì)同一賣家，有兩位買家就自己買到的商品都給出了好評(píng)。其實(shí)，查看兩位買家的評(píng)論發(fā)現(xiàn)買家對(duì)賣家的產(chǎn)品都有不滿意的地方，第一例 是收到的商品沒有包裝，第二例是商品與網(wǎng)上 描 述不相符，由于這兩個(gè)買家最終還是收到了商品，而且 質(zhì)量沒什么問題，所以仍然給了賣家好評(píng)。
（2）沒有充分考慮原有信用度的影響
例如，有兩個(gè)交易者，A的信用度為1000，B的信用度為1。顯然同樣一個(gè)信用度增量(1,0,-1)對(duì)于A和 B的影響是不同的。 現(xiàn)有網(wǎng)站評(píng)分系統(tǒng)不能完全而動(dòng)態(tài)地反映在線交易者原有信用度（尤其是靜態(tài)信用信息）的影響，因此，信用信息披露是不充分的 。
（3） 沒有充分考慮交易次數(shù)的影響
因?yàn)槔塾?jì)是正負(fù)分的代數(shù)和，所以現(xiàn)有信用評(píng)分系統(tǒng)不能反映已發(fā)生的交易中失信和守信交易次數(shù)的對(duì)比關(guān)系。但實(shí)際上，交易次數(shù)、失信和守信交易次數(shù)的對(duì)比關(guān)系對(duì)信用值的影響是比較大的。
（4）沒有考慮時(shí)間權(quán)重的影響
在實(shí)際中，信譽(yù)形成是一個(gè)隨時(shí)間變化的積累過程，用戶行為變化也會(huì)導(dǎo)致其信譽(yù)狀況的波動(dòng)?，F(xiàn)有的信用評(píng)分系統(tǒng)沒有考慮時(shí)間權(quán)重，不能科學(xué)合理地反映用戶的信譽(yù)狀況。
（5） 沒有充分考慮交易額的影響
有些交易者為了盡快地獲得較高的信用度和信用等級(jí)，在初期交易時(shí)，守信地交易一些低價(jià)值的商品；當(dāng)信用度和信用等級(jí)到達(dá)較高的水平后，對(duì)一些高價(jià)值的商品交易進(jìn)行失信交易，從而獲得較高的不正當(dāng)收益。
二、改進(jìn)后的電子商務(wù)信用評(píng)分模式
基于上述分析，建議作如下改進(jìn)：
（1） 賦予原有信用度一個(gè)權(quán)重
充分考慮原有信用度的影響，在統(tǒng) 計(jì)用戶A所得到的信用評(píng)分時(shí)，既要考慮用戶A所得到的交易信用評(píng)價(jià)，也要考慮所有人（所有交易用戶和非交易用戶）對(duì)用戶A的全局信用評(píng)價(jià)。權(quán)重的大小以交易額為基礎(chǔ)，同時(shí)考慮用戶自己的交易經(jīng)驗(yàn)或風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度來決定。
（2）改進(jìn)信用評(píng)分等級(jí)設(shè)計(jì)
為了更準(zhǔn)確地反映用戶的真實(shí)評(píng)價(jià)，將信用評(píng)價(jià)分為五個(gè)等級(jí)：好評(píng)、較好、中評(píng)、較差、差評(píng)。每種評(píng)價(jià)對(duì)應(yīng)一個(gè)分?jǐn)?shù)具體為：好評(píng)加2分，較好加1分，中評(píng)不加分，較差扣1分，差評(píng)扣2分，即+2，+1，0，-1，-2。信用評(píng)價(jià)等級(jí)細(xì)分和對(duì)應(yīng)不同的分值使用戶的信譽(yù)累加更加科學(xué)，同時(shí)能提高用戶誠實(shí)守信的積極性。
（3） 在模型中引入滿意度 Lux
Lux=max(Sux,0) /∑max(Sux,0)
若∑max(Sux,0)=0, 則令Lux=∑f(x,u)/I(u)
其中，S ux=Gux- Fux, Sux 表 示 交 易 方 u從 交 易方 x得到的滿意評(píng) 價(jià)的次數(shù)； Gux為交易方x與交易方u交易成功的次數(shù)； Fux為交 易方x與交 易方u交易失敗的次數(shù)。
由定義可知： Sux> O說 明 x對(duì) u有 正 面的 評(píng) 分 ； Sux<0說明x對(duì)u有負(fù)面的評(píng)分 。
模型中引入滿意度Lux和滿意評(píng)價(jià)的次數(shù)Sux，充分考慮了交易次數(shù)的影響，解決了現(xiàn)有在線評(píng)分系統(tǒng)不能反映已發(fā)生的交易中失信次數(shù)和守信次 數(shù)的對(duì)比關(guān)系的問題。
（4） 引入評(píng)分時(shí)間權(quán)重
信譽(yù)反饋評(píng)分在不同時(shí)期不具有簡(jiǎn)單的累加性。通常近期的信譽(yù)反饋評(píng)分要比早期的評(píng)分更具說服力，也更具有參考價(jià)值 。改進(jìn)的模型在計(jì)算用 戶信用值時(shí)引入評(píng)分時(shí)間權(quán)重，使信用評(píng)分系統(tǒng)從靜態(tài)領(lǐng)域拓展到動(dòng)態(tài)領(lǐng)域，更符合評(píng)價(jià)實(shí)際。
（5）依據(jù)交易金額賦予信用度相應(yīng)權(quán)重
在改進(jìn)的信用評(píng)分模型中，考慮了交易金額對(duì)被評(píng)用戶信用度變化的影響，即交易金額越大，影響越大。這種機(jī)制既考慮了交易金額的影響，又考慮了交易次數(shù)的影響，大大降低了投機(jī)交易者利用頻繁的小額交易來累積信用積分進(jìn)而進(jìn)行失信在線交易的可能性。
綜合以上研究，提出如下電子商務(wù)信用評(píng)分模 型：
T(u)=α/l(u)·∑Lux· p（t-t' ） ·f(x , u)· D(x , u)+( 1-α)/
lh(u)·∑Lux?f(x,u)
其中 心α∈ [0,1],x=l,2,……l(u) 。
T(u)表示交易方u在一特定時(shí)間段內(nèi)的信用值； l ( u)表示交易方u在一特定時(shí)間段內(nèi)交易數(shù)量的總和； t'表示交易開始的時(shí)間，t 表示交易結(jié)束的時(shí)間，p為時(shí)間折現(xiàn)因子，p（t-t')為時(shí)間折現(xiàn)函數(shù)，表示信譽(yù)反饋評(píng)分的時(shí)間權(quán)重； f(x,u)為交易結(jié)束后用戶x 對(duì)u的信譽(yù)反饋評(píng)分； D(x,u)表示交易方u參與第x個(gè)交易的交易金額； Ih(u) 表 示交易方u在一特定時(shí)間段內(nèi)的歷史信用評(píng)分值； α表示交易獲得的信用評(píng)分的權(quán)重,以 交易額為基礎(chǔ)，同時(shí)考慮用戶自己的交易經(jīng)驗(yàn)或風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度來確定。
在線交易中，交易者的行為取決于交易伙伴的信用。 當(dāng)預(yù)先不知道交易者的真實(shí)身份時(shí)，信用建立是非常困難的。 但交易者能從交易伙伴的歷史交易記錄中感知其信譽(yù)和其未來行為的可能性或傾向。
三、 結(jié)論
電子商務(wù)信用評(píng)分體系的建立與完善是電子商務(wù)健康發(fā)展的重要保障，也有利于促進(jìn)我國信用體系的建設(shè)。 文中針對(duì)現(xiàn)有的電子商務(wù)信用評(píng)價(jià)機(jī)制存在的問題，建立了改進(jìn)的信用評(píng)分模型，進(jìn)而提出了新的信用評(píng)分算法。 新的評(píng)分算法通過權(quán)衡考慮交易對(duì)方的信用度和交易次數(shù)、交易時(shí)間權(quán)重、交易金額來計(jì)算被評(píng)用戶的信用加權(quán)平均分和信用度，再確定被評(píng)用戶的信用等級(jí)，解決了當(dāng)前電子商務(wù)網(wǎng)站采用的簡(jiǎn)單的信用累積評(píng)分算法存在的主要問題。 本文僅從理論方面對(duì)電子商務(wù)的信用評(píng)分方法進(jìn)行了探索，后續(xù)工作將通過仿真實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證，并就如何應(yīng)用于真實(shí)Internet環(huán)境下進(jìn)行研究。 為了完善電子商務(wù)信用體系，還需要在電子商務(wù)交易規(guī)則、身份認(rèn)證、信用體制等方面不斷進(jìn)行改進(jìn)。（來源：微信公眾號(hào)灣區(qū)信用 文/單聯(lián)香 鮮濤 編選：網(wǎng)經(jīng)社）
