張云華

大數(shù)據(jù)時代下酒店賒銷信用風(fēng)險管理模糊綜合評判研究

張云華

信用風(fēng)險管理是酒店財務(wù)戰(zhàn)略管理的重要組成部份。提高賒銷信用風(fēng)險管理有效性的關(guān)鍵是做好信用風(fēng)險管理的事前控制，其中對酒店客戶信用等級的評價是賒銷信用風(fēng)險管理事前控制的一項重要工作。而確定酒店客戶信用等級需要考慮很多因素，這些因素對酒店客戶信用等級的影響程度，不能只是簡單的用“大”和“小”這樣具有模糊性的指標(biāo)來衡量。因此，為了能準(zhǔn)確地量化各因素對客戶信用等級的影響程度，對酒店客戶信用等級做出恰當(dāng)?shù)鼐C合評判，本文提出在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時代下運(yùn)用多層模糊綜合評判方法對酒店客戶信用等級進(jìn)行評價，然后在此基礎(chǔ)上制定信用政策，將酒店賒銷業(yè)務(wù)過程中產(chǎn)生的信用風(fēng)險在事前就加以控制。

酒店財務(wù)管理；賒銷信用風(fēng)險；多層模糊綜合評判方法；大數(shù)據(jù)

一、問題的提出

近年來，我國酒店業(yè)受國際金融危機(jī)，行業(yè)快速增長和中央抑制“三公消費(fèi)”等多重因素的影響，競爭不斷加劇。為了拓展業(yè)務(wù)范圍和銷售規(guī)模，吸引長期或固定的客源，許多中大型星級酒店在不斷提升服務(wù)質(zhì)量和水平，探索新的營銷模式的同時，仍然將賒銷作為促銷的一種重要手段。但是，不少酒店的風(fēng)險防范意識不強(qiáng)，在對客戶資信沒有全面了解的情況下，盲目地采用賒銷策略擴(kuò)大銷售，形成大量應(yīng)收賬款。根據(jù)最佳東方網(wǎng)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，國內(nèi)目前酒店行業(yè)的賒銷平均比例為30%，高星級商務(wù)酒店大約為34%，平均逾期應(yīng)收賬款比例約為24.5%。如果酒店在事后才通過催收和控制對應(yīng)收賬款進(jìn)行管理，顯然容易使酒店對應(yīng)收賬款的管理處于被動地位，造成呆賬、壞賬。

那么，應(yīng)如何做好酒店賒銷信用風(fēng)險管理的事前預(yù)測和評估、事中控制和監(jiān)督，將應(yīng)收賬款發(fā)生壞賬的可能性降到最低呢？相關(guān)的財務(wù)管理理論告訴我們，合理的信用政策是應(yīng)收賬款收回的重要前提。企業(yè)對客戶完整的信用政策應(yīng)包括信用期限、現(xiàn)金折扣、信用標(biāo)準(zhǔn)、授信額度、收賬政策等，而影響這些政策制定合理性的重要環(huán)節(jié)是對客戶進(jìn)行正確的信用評級。然而，目前對于我國大多數(shù)酒店業(yè)企業(yè)來說，卻缺少一套在經(jīng)營活動中對客戶進(jìn)行全面準(zhǔn)確信用分析的科學(xué)、有效的方法。因此，本文嘗試將多層模糊綜合評判方法運(yùn)用到對酒店客戶的信用風(fēng)險管理中，讓酒店對賒銷信用風(fēng)險的管理不僅僅是停留在定性的評估上，而是定性管理的同時結(jié)合定量分析，從而提高酒店業(yè)對賒銷業(yè)務(wù)的風(fēng)險控制能力。

二、我國酒店賒銷信用風(fēng)險管理問題的研究現(xiàn)狀與勢態(tài)

從現(xiàn)有的研究文獻(xiàn)來看，目前我國對酒店賒銷信用風(fēng)險管理問題的研究主要還是集中在圍繞酒店客戶信用風(fēng)險的產(chǎn)生原因、應(yīng)收賬款管理的制度建設(shè)以及對5C評價方法中相關(guān)指標(biāo)的定性分析討論，而對于如何運(yùn)用這些評價指標(biāo)通過對客戶資信的實(shí)際調(diào)查，然后進(jìn)行定量分析管理，不讓酒店賒銷信用風(fēng)險管理流于形式，最終落到實(shí)處的研究卻相當(dāng)?shù)纳?。這也許是因為在傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)形式下有關(guān)酒店客戶信用風(fēng)險管理的數(shù)據(jù)資料比較難于獲得的原因。

而如今，互聯(lián)網(wǎng)及相關(guān)技術(shù)的飛速發(fā)展。個人電腦和智能手機(jī)、平板電腦等即時終端設(shè)備的普及，正在改變著人們的消費(fèi)方式、生活方式以及獲取信息的方式。各行各業(yè)正在變得越來越數(shù)字化。當(dāng)消費(fèi)者和商戶花費(fèi)越來越多的時間在互聯(lián)網(wǎng)上購物、娛樂以及和家人、朋友保持聯(lián)系時，他們在互聯(lián)網(wǎng)中的活動就會以數(shù)據(jù)的形式留下印跡。通過谷歌、百度等搜索引擎、銀行和工商行政管理部門搭建的“互聯(lián)網(wǎng)個人信用信息服務(wù)平臺”酒店的賒銷信用管理部門可以快速地獲取客戶或消費(fèi)者的信用概要、企業(yè)規(guī)模、從業(yè)人數(shù)、經(jīng)營范圍和財務(wù)數(shù)據(jù)，甚至是消費(fèi)和生活習(xí)慣、在互聯(lián)網(wǎng)中的口碑。與此同時計算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也進(jìn)入到酒店的日常業(yè)務(wù)管理中，人們到酒店消費(fèi)時的大量數(shù)據(jù)也留在了酒店的計算機(jī)信息管理系統(tǒng)中。當(dāng)人們?nèi)胱【频陼r，你的姓名（單位名稱）、身份證號碼、銀行卡的卡號、入住的時間等一系列反映的個人基本信息數(shù)據(jù)將會進(jìn)入酒店的計算機(jī)系統(tǒng)。而當(dāng)你在酒店用餐時，你的用餐情況、甚至是你吃了幾次飯，點(diǎn)了哪些菜也會記錄在酒店的計算機(jī)系統(tǒng)中。而當(dāng)你離開酒店進(jìn)行結(jié)算時，你的付款信息同樣會記錄入酒店的計算機(jī)管理系統(tǒng)中。大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生為我們運(yùn)用數(shù)學(xué)模型對酒店顧客賒銷信用風(fēng)險的進(jìn)行評估提供了條件。當(dāng)我們分析這些數(shù)據(jù)時，我們發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)后面所隱含的信息對酒店顧客信用影響程度到底有多大，卻往往具模糊性。那么怎樣才能將這些模糊性影響以準(zhǔn)確的定量形式清楚地表達(dá)出來呢？面對這一困惑人們一直在尋求一種有效的量化分析工具。1965年美國著名控制論專家扎德（L.Zadeh）提出了模糊集合理論，為人們解答這一難題提供了數(shù)學(xué)理論工具。扎德教授通過引入隸屬函數(shù)，將待考察的模糊對象建立為模糊集合，并通過模糊集合理論的有關(guān)運(yùn)算和變換對模糊對象進(jìn)行定量分析。該理論自提出后得到了廣泛的認(rèn)同和和運(yùn)用。1976年模糊數(shù)學(xué)傳入我國。雖然距離扎德教授開創(chuàng)模糊集合理論晚了近10多年，但是在我國發(fā)展的卻非常迅速。1980年成立了中國模糊數(shù)學(xué)與模糊系統(tǒng)學(xué)會，1981年創(chuàng)辦了《模糊數(shù)學(xué)》雜志，1987年創(chuàng)辦了《模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué)》雜志?，F(xiàn)在我國已經(jīng)成為繼美國、西歐、日本之后的全球第四大模糊數(shù)學(xué)研究中心。模糊綜合評判法就是我國學(xué)者研究運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)的成果之一，它是在20世紀(jì)80年代初，由我國學(xué)者汪培莊教授最早提出的，該方法是借助模糊數(shù)學(xué)對受多種因素所影響的事物或現(xiàn)象做出總的評價，有效地實(shí)現(xiàn)了定性指標(biāo)的定量化，非常適用像酒店顧客賒銷信用風(fēng)險綜合評判這類非確定問題的定量分析。

三、模糊綜合評判法在酒店賒銷客戶信用風(fēng)險中的評價模型構(gòu)建

（一）酒店客戶信用評級指標(biāo)的選取

“5C”理論認(rèn)為影響賒銷中客戶信用風(fēng)險的主要因素有Character(品格)、Capacity(能力)、Capital(資本)、Collateral(抵押品)、Condition(經(jīng)營條件與狀況)；“5P”理論認(rèn)為是Personal(個人因素)、Purpose(目的因素)、Payment(償還因素)、Protection(保障因素)及Prospect(前景因素); LAPP理論認(rèn)為指 Liquidity(流動性)、Activity(活動性)、Profitability(贏利性)、Potentiality(潛力)。基于上述理論，結(jié)合我國酒店業(yè)賒銷業(yè)務(wù)特點(diǎn)我們選取企業(yè)規(guī)模、組織管理、經(jīng)營狀況、財務(wù)狀況和信用記錄作為評價模型的一級指標(biāo)。

記為：

U＝{U1(企業(yè)規(guī)模),U2(組織管理),U3(經(jīng)營狀況),U4(財務(wù)狀況),U5(信用記錄)}

其中，各一級指標(biāo)又可以細(xì)分為：

U1＝{u11(注冊資本),u12(從業(yè)人員),u13(固定資產(chǎn)),u14（營業(yè)收入）,u15（行業(yè)）}

U2＝{u21(制度建設(shè)),u22(企業(yè)文化),u23(股東結(jié)構(gòu)), u24(組織結(jié)構(gòu)),u25(經(jīng)營者才華)}

U3＝{u31(主要業(yè)務(wù)),u32(市場地位),u33(流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率),u34(資產(chǎn)利潤率),u35(銷售增長率)

U4＝{u41(速動比率),u42(資產(chǎn)負(fù)債率),u43(產(chǎn)權(quán)比率), u44(償債保障比率),u45(現(xiàn)金流量比率)}

U5＝{u51(付款記錄),u52(違約記錄),u53(同行評價)}

（二）確定各因素的權(quán)重

權(quán)重體現(xiàn)了各個因素的重要性。權(quán)重越大，說明這個因素對客戶在信用等級的影響程度越大。通過向酒店高層管理代表、銷售部主管、信用管理部門主管及有關(guān)專家發(fā)放了20份調(diào)查問卷，要求其給出因素集中每個元素的權(quán)值，然后對每一個因素的多個權(quán)值取算術(shù)平均，得出各層每一個因素的權(quán)重。經(jīng)計算各因素的權(quán)重結(jié)果見表1

表1 客戶信用評價層次總排序權(quán)值

由表1獲得：

第一層權(quán)重向量：

A1=(0.301,0.110,0.225,0.301,0.063)

A2=(0.300,0.302,0.020,0.110,0.268)

A3=(0.060,0.200,0.270,0.200,0.270)

A4=(0.250,0.160,0.200,0.103,0.286)

A5=(0.378,0.402,0.220)

第二層權(quán)重向量：

A=(0.030,0.063,0.249,0.150,0.508)

（三）設(shè)定酒店客戶信用等級評定標(biāo)準(zhǔn)

通過層次分析法確定了各層次評價指標(biāo)的權(quán)重后，需要設(shè)定酒店客戶信用等級評定標(biāo)準(zhǔn)，即評判集，作為對酒店客戶信用級別進(jìn)行打分的依據(jù)。具體評定標(biāo)準(zhǔn)及分值見表2。

表2 酒店客戶信用等級評定標(biāo)準(zhǔn)

（四）模糊綜合評判

根據(jù)因素集和評判集先對Ui中的因素做出綜合評判，有

再做總的綜合評判得：

B=A·R

然后，按最大隸屬度原則確定客戶信用等級

四、結(jié)束語

從上面的討論來看，基于大數(shù)據(jù)環(huán)境下，由于可以便捷地獲得有關(guān)企業(yè)規(guī)模、組織管理、經(jīng)營狀況、財務(wù)狀況和信用記錄的數(shù)據(jù)，為企業(yè)對客戶信用等級評價提供了客觀依據(jù)，因而將多層模糊綜合評判法引入到酒店賒銷業(yè)務(wù)中對客戶信用風(fēng)險的管理中，是具有一定的合理性和可行性的。當(dāng)然，同時需要指出的是，該方法關(guān)于評價因素的選擇和權(quán)重的確定會受到評估人經(jīng)驗的主觀因素。但是，我們覺得這并不影響這種方法對于提高酒店賒銷業(yè)務(wù)中客戶信用風(fēng)險管理水平的促進(jìn)作用。

[1]李鴻吉.模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及實(shí)用算法[M].北京:科學(xué)出版社, 2005.

[2]英)威利茨(Willetts,K.)著.徐俊杰,斐文斌譯,數(shù)字經(jīng)濟(jì)大趨勢:正在到來的商業(yè)機(jī)遇.北京:人民郵電出版社[M],2013.

[3]許荔梅.旅游飯店應(yīng)收賬款管理探討[J].旅游科學(xué)，2000（4）.

[4]張永翼,張瑞君.A公司基于交易對手的信用風(fēng)險管理[J].財務(wù)與會計,2013（3）.

（作者單位：云南財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院）