C2C电子商务信用评价体系改进
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E-business
电子商务
2012年8月
159
C2C电子商务信用评价体系改进研究
沈阳理工大学经济管理学院 金敏力 张晨
摘 要:C2C电子商务交易网站具有开放及虚拟的特性,故交易双方的信用问题已成为影响其发展的一个主要因素。网络交易的安全性及公平性在一定程度上由C2C电子商务网站信用评价体系保障着,但其中仍存在着不足之处。本文通过考虑信用评价等级、交易金额、卖家历史好评率、量化评分参考因素等方面,在具体分析信用评价体系存在问题的基础上,提出了相应的可行性建议并建立了新的信用评价算法。关键词:C2C电子商务 信用评价体系 信用评价算法中图分类号:F724.6 文献标识码:A 文章编号:1005-5800(2012)08(a)-159-02近年来C2C电子商务网络交易发展迅速,买卖双方在虚拟的网络世界中并没有实质性的接触,这就给交易双方带来了安全隐患。而C2C电子商务信用网站在提供交易平台的同时还提供了一个信用体系,用以保障买卖双方的权益。这时交易双方可以通过电子商务信任评价体系了解对方的交易经历和历史好评率,从而可以增强彼此信任。然而现有C2C电子商务网站的信用评价计算方法仅仅是对每次交易后的信用评价进行简单累计,这未必能真实反映卖家的可信程度。
1 现有C2C电子商务信用评价体系存在的问题
1.1 现有信用评价很难真实反映买家评价
现有信用评价等级仅有好、中、差三项,并不能全面反映顾客
的满意程度。并且现有信用评价率不高,信用评价算法与评价用户自身信用无关,顾客在每次网络交易后无论是否认真对卖家进行评价对其下次交易无任何影响,这就影响了买方的评价积极性。在现有评价体系中,如果网上交易后买方在指定有效期内未给出评价,系统将默认好评,但买方对该卖家的商品和服务也许并不满意。如此现有信用评价很难真实反映买家对卖家信任的评估。
1.2 现有信用值算法很难真实反映卖家信誉值
将交易双方的信用值进行简单累加是当前大多数C2C电子商务网站普遍使用的信用评价算法,这种算法虽然有着计算简单、便于理解的优点。但对于这种简单的信用值算法并不能真实反映卖家的信用状况;此外,现有信用值算法缺乏对交易金额、交易时间、卖家历史好评率等特征的描述,无法准确预测和判断买卖双方的交易行为,难以实现信任的个性化评估。
1.3 现有评价体系使得卖家难以得到公平的竞争机会
在现有信用评价体系中,信用积分不仅与交易金额无关,更与卖家从事网络交易的年限无关,这就使得一些商人有机可乘。首先卖家可以通过频繁的小金额交易(如网上充值卡等)来迅速提高积分,在信用积分积累到一定程度后再转去做其他大金额的交易。买家看到的仅是该卖家的信用积分,但这信用积分是否是通过经营大金额商品赢得的却不得而知。其次新进入C2C电子商务的网络卖家即使有着高质量的商品,合理的价格及较好的服务,但由于其从业时间短信用积分低,大多数买家还是更愿意与信用积分高的老买家交易。这就使得新卖家很难得到公平的竞争机会。
2 对现有评价体系的改进
电子商务信用评价方法是通过收集和统计交易者的交易信息来衡量交易者信用水平的一种信用评价工具,它可以从多角度描述交易者的信用水平。本文主要讨论电子商务信用评价体系的使用及相应计算方法。首先为使卖家得到更真实有效的评价,可将评价等级由三级增加到五级。其次为使卖家得到公平的竞争机会,应在C2C网络交易界面上标注卖家网络交易年限,这样就可以辨别该卖家信用等级高是由于其交易时间长,还是由于其为新卖家但有着较高的信誉值。最后为能找到真实反映卖家信用的信用值算法,每位买家应针对其每次交易中的金额因子(将买卖双方交易金额作为考评因子)和评价因子(商品性价比、信息真实性、卖家态度、物流服务)进行更详尽的打分,每笔交易的信用评分由各因子得分及其相应权重的乘积累计而得。
2.1 新增较好及较差两个信任评分等级
将交易评价等级划分为五级记为Ta(a=1~5):好评A1、较好A2、中评A3、较差A4、差评A5;其对应分值分别为:1.5、1、0、-1、-1.5。依据每次具体交易情况的不同,评价用户可以选择最合适的等级。
2.2 综合评价因子、交易金额因子、卖家历史好评率确定每次信用评分
(1)新增信用评价因子作为信用评价的参考因素。原有C2C 电子商务信用评价均是简单的一次性评价,现增加信用评价因子及其相应所占权重。评价因子bi(i=1~4)可以是商品性价比b1、信息真实性b2、卖家态度b3、物流服务b4;各因子对应的权重Pi(i=1~4):0.4、0.3、0.2、0.1
Mc=∑bi ・Pi(i=1,2,3……n;P1+P2+……Pn=1)(2)引入交易金额作为信用评价的参考因素。将交易金额引入信用积分的计算,可以有效解决卖家通过频繁小金额交易迅速提高信用积分的问题。金额权重K1设定如下:商品价格0~10元、10~100元、100~500元、500~1000元对应权重分别为0.05、0.1、0.2、0.3、0.4,以此类推。故考虑交易金额影响后的评分M1=k1・Mc。
(3)引入卖家的历史好评率作为信用评价的参考因素。新增历史好评率,将每次交易的信用得分算法与历史积分相关连,会使得卖家更加注重自己的交易信用。假设卖家进行了N次交易,其中得到的好评数为Na,则卖家的历史好评率k2=Na/N。故考虑历史好评率后的信用积分为M2=K2・M1=(Na/N) K1∑bi ・Pi。
作者简介:金敏力,沈阳理工大学教授,
经济管理学院院长,教务处处长,主要从事管理信息系统、电子商务、绩效评价研究;
张晨(1986-),女,黑龙江人,硕士,主要从事管理信息系
统研究。
Finance
金融视线
160
2012年8月
商业银行信贷体制重建与中小企业融资再认识
西南财经大学经济与管理研究院 毛晓庆
摘 要:信贷业务是商业银行的传统业务,通过加强银行信贷体制改革,实现信贷资源配置和信用风险管理与中小企业融资的协调互补,已经成为破解中小企业融资困难问题的重要思路。本文从风险管理的视角对商业银行的信贷业务进行了再认识,探讨了信贷体制重建的原则和目标模式,在此基础上,本文从改革创新商业银行中小企业信贷制度方面,提出支持中小企业融资的思路。关键词:商业银行 信贷体制 中小企业融资 问题分析中图分类号:F275 文献标识码:A 文章编号:1005-5800(2012)08(a)-160-02银行融资是我国中小企业融资的重要方式,但在资本市场不发达的情况下,银行融资相对短缺,造成了我国中小企业的融资难度普遍较大,影响了我国中小企业的成长和发展。实际上,商业银行作为传统的融资机构,信贷业务是商业银行的传统业务,其基于自身的经营原则、按照一般的途径和审查手段对中小企业贷款的审核并无不当,但由于中小企业自身的原因,我国长期奉行的传统的信贷政策客观上造成了严重的“惜贷”现象,当前我国专门服务于中小企业的银行较少,国家政策也缺乏支持。因此,要实现商业银行与中小企业的共同发展,必须着手进行商业银行信贷制度改革,完善中小企业的融资环境,克服制约中小企业融资的瓶颈。而从当前的实践看,通过加强银行信贷体制改革,实现信贷资源配置和信用风险管理与中小企业融资的协调互补,已经成为破解中小企业融资困难问题的重要思路。鉴于此,本文将从风险管理的视角,对商业银行的信贷业务进行再认识,探讨信贷体制重建的原则和目标模式,在此基础上,从改革创新商业银行中小企业信贷制度方面,提出支持中小企业融资的思路。
1 商业银行的风险管理与中小企业融资困难的成因
商业银行是集流动性、盈利性与安全性于一体的金融机构,
其进行信贷资源配置与风险控制实际上是对立统一的两个方面,即监管部门对商业银行的“盈利性”和稳健经营两个方面的要求。商业银行通过信贷业务的开展进行信贷资源配置的过程,实际上
是其进行风险管理的过程。从理论上看,商业银行的信用风险来
源于信息不对称,即商业银行的债务人存在逆向选择和道德风险问题,前者是指信用品质较差的借款人往往可以获得贷款,信用好的人无法获取贷款;后者是指借款人在获得贷款后发生损害商业银行利益的行为。总之,由于风险的存在,商业银行就要通过各种方式应对信用风险,一方面,商业银行积极分散资金的使用权,使得资金由多行业和不同经营状况的借款人掌握;另一方面,商业银行也通过分析经济环境、借款人经营和信用状况来判断未来趋势,并对借款人进行筛选,使资金流向更高信用水平的借款人。除此之外,商业银行还根据借款人的资金状况,为不同信用的借款人设计不同的贷款方案,减少贷款风险。在信贷体制建设上,商业银行通过确定各个贷款环节的权力礼物关系,在操作层面上实现对信贷业务的支持,并相应确立各环节的运作与互动方式。
由于中小企业自身经营规模小,财务数据不够透明等原因,商业银行对于民营企业贷款的审核过于繁琐,导致中小企业面临很大的融资压力。当前主要商业银行的资金主要用于满足国有大中型企业的资金需求,缺乏为民营中小企业提供贷款支持的金融机构,也在客观上加剧了中小企业的融资困难问题。
2 商业银行信贷体制重建的原则和目标模式再认识
上世纪90年代以来,我国信贷体制改革一直是我国金融体制3 实证研究
某买家一次在淘宝网上从卖家A买了台价值为2000元的电视机,从卖家B买了件价值100元的连衣裙。该买家对从卖家A购买的电视机及卖家B购买的连衣裙描述分别为:电视机价格便宜性价比高,商品质量好,商品信息较准确,且卖家服务态度好,但商品的包装过于简易、物流速度慢。连衣裙性价比较高,质量较好,物流很快当天就到货了,卖家服务态度可以,但实物和网上图片有偏差。
这里假定评价因子bi中i为4项,每项对应的评分值Ta。b1商品质量好性价比高故该评分因子为好评1.5分;b2商品信息较准确,给出较好评1分;b3卖家态度好得1.5分;b4物流慢包装简易给出中评0分;商品价格2000元对应权重为0.5。卖家A的历史好评率96%,卖家B的历史好评率为85%。所以用该信用评价算法得电视机的评价值为:M21=(1.5*0.4+1*0.3+1.5*0.2+0*0.1)*0.5*0.96=0.576。用该信用评价算法得连衣裙的评价值为:M22=(1.5*0.4+0*0.3+1*0.2+1.5*0.1)*0.2*0.85=0.162。
4 结语
原有的信用评价算法仅能对卖家服务进行模糊评估,而新的
信用评价算法却可以将卖家的各项服务数量化、合理化。只要卖家
服务稍有不同,运用新的评分算法就会得到不同的分值,这样就更能有效地促进卖家从各方面提高自己的商品质量和服务质量。信用是电子商务交易的基石,新的信用评价算法有效促进了C2C电子商务信用体系的全面进步,它不仅可以减少网上诈骗,更将促进网上购物市场的繁荣发展。
参考文献
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“淘宝网”为例[J].网络财富.2010(7).