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        模糊集合在構(gòu)建銀行外包評價模型中的應(yīng)用

        2008-12-31 00:00:00董天波溫小霓
        經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2008年19期

        摘 要:近年來,國際金融領(lǐng)域外包業(yè)務(wù)發(fā)展十分迅速,非核心業(yè)務(wù)外包在商業(yè)銀行提高核心競爭力、降低成本的過程中發(fā)揮著重要作用。應(yīng)用模糊集合方法構(gòu)建了一套評價銀行外包業(yè)務(wù)的模型,提出了一種客觀地評價外包方案收益效果的決策方法,并采用收集到的數(shù)據(jù)對陜西工行所面臨的外包方案進(jìn)行了綜合評價,得出了該行應(yīng)優(yōu)先考慮將技術(shù)培訓(xùn)業(yè)務(wù)進(jìn)行外包的結(jié)論。

        關(guān)鍵詞:模糊集合;商業(yè)銀行;業(yè)務(wù)外包評價模型

        中圖分類號:F832.2文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號:1673-291X(2008)19-0103-03

        引言

        目前,外包業(yè)務(wù)在國際上變得越來越普遍,越來越多的國際商業(yè)銀行正在業(yè)務(wù)外包的道路上穩(wěn)步發(fā)展。比如,美國第五大商業(yè)銀行J.P摩根銀行同ATT公司以及BELL ATLANTIC網(wǎng)絡(luò)公司聯(lián)合簽署了外包合同,請這些公司為自己設(shè)計安全的銀行專用網(wǎng)絡(luò)[1]。

        銀行業(yè)務(wù)外包的一個主要問題是要構(gòu)建一套合適的評價指標(biāo)體系來反映整個過程,應(yīng)用模糊集合方法,結(jié)合行業(yè)特點構(gòu)建了一個定量決策模型,來評價外包績效,從而使得各商業(yè)銀行可以通過這一評價標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行外包績效評價[2]。

        一、評價模型的構(gòu)建

        我們提出三種適用于商業(yè)銀行的外包方案:信用卡業(yè)務(wù)外包(C1)、專用網(wǎng)絡(luò)建設(shè)外包(C2)和行內(nèi)技術(shù)培訓(xùn)外包(C3);提出外包管理的五個目標(biāo):分散經(jīng)營風(fēng)險(O1)、降低經(jīng)營成本(O2)、提高資金管理能力(O3)、提高創(chuàng)新能力(O4)以及關(guān)注核心業(yè)務(wù)(O5);提出有關(guān)銀行業(yè)務(wù)外包管理的九個二級指標(biāo):存貸款客戶承諾等 [3]。

        我們制定出目標(biāo)分析圖(圖1),目的是設(shè)計出一套合適的關(guān)于外包業(yè)務(wù)績效評價標(biāo)準(zhǔn)的決策模型。

        二、應(yīng)用模糊集合決策方法的實例分析

        我們還應(yīng)用了模糊集合理論,這一理論在研究非確定環(huán)境中的業(yè)務(wù)績效具有很明顯的效果[4]。分析的步驟是這樣的:

        (1)確定接包客戶的評價標(biāo)準(zhǔn)。

        (2)建立作為標(biāo)準(zhǔn)的評價因素,以達(dá)到外包業(yè)務(wù)的目標(biāo)。

        (3)建立基于評價因素關(guān)系的評價目標(biāo),同時建立層次評價目標(biāo)。

        (4)通過重要評價目標(biāo),建立每個因素的權(quán)重,來計算最低層次的混合目標(biāo)。

        (5)建立最低層次的單因素評價集合。

        (6)應(yīng)用模糊假設(shè),對比并找出合適的模型。

        我們還需要五個外包業(yè)務(wù)目標(biāo)評價標(biāo)準(zhǔn)的模糊數(shù):效率、質(zhì)量、創(chuàng)新、客戶響應(yīng)度和集成能力。最后,通過應(yīng)用逆模糊化方法,我們比較并得出每一種類的評價標(biāo)準(zhǔn)。

        按照模糊理論,項目是通過采用模糊方法來實現(xiàn)的,它考察了如下五個不同級別:很低、低、一般、高、很高。表1指出了個體人工語言變量的主觀分值,這些分值是工行的管理人員做出的。另外,內(nèi)部評級也可以被轉(zhuǎn)化為三角模糊數(shù)(l,m,u)。所以,在得到語言變量的同時,個體三角模糊數(shù)也同時建立。

        三、模糊數(shù)的計算過程

        (一)每一層的權(quán)重評估

        我們通過對工行的十位管理人員所作的調(diào)查,得到代表外包業(yè)務(wù)重要性權(quán)重的語言變量數(shù)據(jù)。

        我們采用下式 Wi j =(LWi j,MWi j,UWi j),將模糊數(shù)進(jìn)行三角化,來表示對模糊權(quán)重的評估,i代表第i個專家,j代表第j個因素,從而確定出工行專家的意見。在這一分析中,我們應(yīng)用模糊數(shù)加法和模糊數(shù)乘法來得到假設(shè)權(quán)重(見下式)。在這里,n=18,i=1—18。下式描述出了從工行專家處得到的模糊權(quán)重指標(biāo):

        =(LWj,MWj,UWj)(1)

        (二)每一層次的逆模糊化

        使用了區(qū)域中央法的逆模糊化是用來得到我們體系中每個因素的權(quán)重的。公式如下:

        如果工行的專家把目標(biāo)因素的權(quán)重設(shè)定為Z0=58,介于50和70之間(見圖2),我們于是得到Z1=50,Z2=70(見圖3),并且使用公式(2)計算結(jié)果如下:

        1.將語言變量轉(zhuǎn)換成三角模糊數(shù):

        Uc(X1)=(30,50,70),且Uc(X2)= (50,70,90),

        Z1=50, Uc(50)=(58-70)/(50-70)=0.6,

        Z2=70, Uc(70)=(58-50)/(70-50)=0.4。

        2.我們使用公式(2)來得到逆模糊化權(quán)重DW:

        Z0=58,DWj(58)=(0.6×50+0.4×70)/(0.05+0.95)=58。

        由于公式(2)的逆模糊化權(quán)重DWj是非標(biāo)準(zhǔn)化的,因此,我們使用公式(3)來將DWj進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化:

        我們使用(3)來得到目標(biāo)O1(分散經(jīng)營風(fēng)險)的逆模糊化權(quán)重的標(biāo)準(zhǔn)化值:

        DWj =81.4/(81.4+79.6+80.2+76.8+85.1)=0.202

        表3解釋了計算過程和外包目標(biāo)(第一層)的權(quán)重結(jié)果。

        (三)每一層權(quán)重的計算結(jié)果

        通過公式(3)我們得到最終權(quán)重,然后通過從第一層和第二層的權(quán)重指標(biāo)來計算第二層各項目的綜合權(quán)重結(jié)果。

        0.202(O1)×0.302(O11)= 0.061,0.202(O1)×0.326(O12) =0.066, 0.202(O1)×0.372(O13) =0.075。

        其他層的結(jié)果可以用同樣的方法計算出來。

        (四)各種因素效果的評價

        當(dāng)前這種方法的因素效果來自于語言變量:很低、低、正常、高、很高。我們把專家的意見編成模糊數(shù)。在多標(biāo)準(zhǔn)評價的情況下,問卷上的問題是“是否增加操作風(fēng)險”和“是否增加銀行操作成本”等[5]。

        因此,我們把“績效描述”的方法集成起來并使用反面評價。在把語言變量轉(zhuǎn)變?yōu)槿悄:龜?shù)之前,我們必須把連續(xù)計算的方向調(diào)換過來(調(diào)換方法見表4)。

        (五)根據(jù)各因素所作的假設(shè)判斷

        通過以上的方法,我們得到三角模糊數(shù)Rij,Rij代表了因素效果。

        而且,我們還要確定各因素對于總體決策的貢獻(xiàn)權(quán)重,E i j:

        E i j =R i j*DWj =(LEi j,MEi j,UEi j) (4)

        把十位專家的問卷求和。然而,每一位專家對于同一個因素都有不同的標(biāo)準(zhǔn),這會導(dǎo)致不同的觀點;因此,我們應(yīng)該使用平均數(shù)來計算決策結(jié)果。

        表5是各因素效率績效的決策結(jié)果。參考圖3,專家們假定結(jié)果已經(jīng)經(jīng)過分析并且已經(jīng)轉(zhuǎn)換成了Z0。為了得出總評價的貢獻(xiàn),我們比較uc(Z1)和uc(Z2),從而得到最大權(quán)重作為代表,然后我們把這一代表轉(zhuǎn)換成三角模糊數(shù)(LRj,MRj,URj)。經(jīng)過計算,我們把O1的全部結(jié)果列在表5中。

        T1=6.06+5.36+14.33+15.46+16.12=57.33

        其他結(jié)果也可以用同樣的方法算出,我們把這些結(jié)果列在表6中。

        通過逆模糊化,我們使用三角模糊數(shù)R i j 來取得每一層的績效權(quán)重(見表6)。然后通過重復(fù)上述步驟,我們便得到了各種方案的可行性排序。在本案例中,行內(nèi)技術(shù)培訓(xùn)是最佳外包項目。

        結(jié)論

        模糊集合方法對于在不確定環(huán)境中進(jìn)行定量分析有很明顯的效果。將模糊集合方法應(yīng)用到商業(yè)銀行的外包決策之中,可以提高銀行決策的準(zhǔn)確性和客觀性,從而達(dá)到提高經(jīng)營效益的目的。

        目前中國銀行正處在與外資銀行競爭的大環(huán)境中,只有順應(yīng)潮流將非核心進(jìn)行外包,才能有效地提高中國商業(yè)銀行的綜合競爭力,才能真正地把中國的金融行業(yè)做大做強(qiáng)。

        參考文獻(xiàn):

        [1] 董瑞麗.對中國銀行外包業(yè)務(wù)的相關(guān)思考[J].金融論苑,2006,(2):18-20.

        [2] 孫凡卓,李鵬.中國銀行業(yè)務(wù)外包現(xiàn)狀及問題分析[J].時代經(jīng)貿(mào),2007,(5):22-23.

        [3] 胡峰.銀行業(yè)信息技術(shù)資源外包策略探討[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討,2007,(11):44-47.

        [4] Grossman Gene. Outsourcing in a global economy[M].Management Review, 2007,(11):36-37.

        [5] Chang-Yung Kung. Using Fuzzy Sets to Construct the Performance Evaluation Model of Firm’s Outsourcing Management [M].In

        ternational Journal of Information Management,2007,(6):22-24.

        [責(zé)任編輯 陳麗敏]

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