电子商务交易风险分析控制模型研究

【摘要】贝叶斯网络（Bayesian Networks）是一种描述数据变量之间依赖关系的图形模式，也是一种用来进行推理的模型，它不仅能实现将先验知识和后验的数据相结合的目的，而且还能表达各个节...

【 摘 要 】 针对电子商务交易风险的识别率低与评估难等问题，本文充分利用贝叶斯网络和层次分析法在进行风险的分析控制上的优势，构建了一种以贝叶斯网络和层次分析法为基础的电子商务交易的风险分析控制模型。仿真实现的结果表明，基于贝叶斯网络和层次分析法的电子商务交易的分析控制模型可提高风险识别准确率，为企业进行风险的分析与控制提供了较有效的帮助。

【 关键词 】 电子商务交易；贝叶斯网络；层次分析法；风险；分析控制

1 引言

伴随着电子商务的快速发展，电子商务交易已经渗入到了人们衣食住行的各个阶段。但由于电子商务交易是非面对面的交易、电子支付存在着的安全性等问题，使得在电子商务交易过程中面临许多安全性问题，这些安全性问题被称为电子商务交易风险。电子商务交易风险的出现，已经严重制约了电子商务的快速发展。电子商务交易风险已经引起了国内外学者的关注。Jones等人认为，随着电子商务的发展，企业必须能够准确的识别与评估所面临的交易风险，为此提出了将风险策略与技术相结合的发展方式。Greenstein提出了把 Monte Carlo仿真方法用于电子商务交易的分析与控制，何巍把人工智能中的案例推理技术引入到电子商务交易风险估计中。以上方法的使用为研究电子商务交易风险的分析与控制提供了不同的思路，但是这些方法也存在很多缺陷。如 Markov方法存在精确度不够、计算复杂的问题；人工智能案例推理分析法受到成功案例数量较少的限制，实际应用效果不理想。针对上述存在的计算复杂，参数较多等问题，本文将层次分析法与贝叶斯网络相结合，利用两种方法能将复杂问题简单化、可同时处理定量与不定量的数据的特点，利用相关数据进行了仿真实验，以期在电子商务交易风险控制方面有良好的应用效果。

2 贝叶斯网络算法

贝叶斯网络（Bayesian Networks）是一种描述数据变量之间依赖关系的图形模式，也是一种用来进行推理的模型，它不仅能实现将先验知识和后验的数据相结合的目的，而且还能表达各个节点间的条件独立关系，直观的表示出得出属性间的条件独立关系以及依赖关系。若贝叶斯网络中存在由节xj指向节点xi的有向弧，则称节点xj位节点xi的父节点，xi称为子节点，没有父节点只有子节点的节点称为根节点。在贝叶斯网络中，对于每一个节点xi，都附带一个局部条件概率分布信息P（xi），对于根节点则P（xi）表示xi取值的概率分布或概率密度函数，由于这类概率的节点不以其他节点为条件，又称这类节点的概率为先验概率；对于其他节点，若xi存在父节点Pa（xi），则P（xi）表示xi与父节点Pai的联合概率分布。根据概率的链式法则可知，未知节点xi的概率分布为：

P（X）=P（xi | Pai）=

3 电子商务交易风险分析控制模型研究

由于电子商务交易的不可预知性，因此对电子商务交易风险的分析控制是一个复杂的系统。本模型在研究过程中与以往的模型只注重具体风险分析不同，本模型首先对电子商务交易风险及其分类做了描述，然后从总体上对风险的发生概率和风险的影响率做了总结，以求得到对风险更加准确的综合评估。在本文中，将风险对事件的影响定义为：在相关事件中，对风险的发生概率和风险影响率的综合评估。由此用数学公式定义风险的影响值定义为：I=Per， 其中，I表示风险对事件的影响值，P表示风险发生的概率，r表示风险影响率。风险影响值I越大表明风险对事件影响越大。

3.1 确定贝叶斯网络结构

本模型首先将电子商务交易面临的风险进行分类，对风险进行分类，在进行总结归纳分析后将风险源归结为电子商务买方、电子商务第三方以及电子商务买方的风险等。此外，本文以电子商务的流程为基础，把电子商务交易的过程分为了三个阶段，分别为用户选择阶段、支付阶段、配送阶段。在模型中，R代表电子商务交易风险，R1表示由电子商务买方造成的风险，R2表示由电子商务第三方造成的风险，R3表示由电子商务卖方原因。S表示电子商务交易过程，S1表示用户选择阶段，S2表示支付阶段，S3表示配送阶段。x1表示由虚假客户造成的交易风险；x2表示拒绝或者延迟支付造成的风险；x3表示恶意刷单造成的风险；x4表示网络问题；x5表示支付工具问题； x6表示产品配送问题；x7产品质量问题造成退货；x8表示客户信息丢失，资料泄露；x9表示系统问题。在贝叶斯网络中，根据问卷调查和对专家、学者以往的经验进行的分析，得到了不同阶段发生概率的情况、风险发生的条件概率和权值表。网络结构和数据通过贝叶斯公式进行计算后，最终得到了事件xj的后验概率。

3.2 运用层次分析法计算影响率

本文以层次分析法来评估电子商务交易过程中不同的风险的影响，是将决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。首先，以贝叶斯网络为基础，将其转化为层次结构图。图1中最顶层为总目标，中间层为各个风险的节点，风险源节点构成了决策层。分别求出各层的判断矩阵，得到综合权重。

同时，构造各个风险节点与准则层的判断矩阵。然后对各个风险节点所对应的因子层元素构造判断矩阵。再使用Matlab计算，可以得到风险节点的值，即风险影响率。

3.3 仿真结果分析

在通过计算得到风险发生的概率和风险影响率后，利用公式I=Per可得风险对电子商务交易的影响值。

从运算结果可以看出，产品质量问题造成退货（x7）和产品配送问题（x6）是容易造成电子商务交易风险的两个主要因素。因此，通过结果可以看出如何保证电商的产品质量、提高产品配送的效率、提高支付工具的安全性是目前降低电子商务交易风险的主要途径。

在确定风险来源方面，在电子商务卖方的职责范围内更容易引起交易风险。电子商务卖方必须提高职责意识，加强监管。

4 结束语

本文针对电子商务交易风险分析模型结构复杂、参数较多的问题，提出了一种基于贝叶斯网络和层次分析法的风险分析控制模型，采用该模型可以得到不同风险对于电子商务交易的影响值，从而使企业在电子商务交易中对风险做出分析和控制。此外，在利用该风险分析控制模型中，贝叶斯网络中各节点间条件概率的确定以及节点状态的量化方法还有待于进一步研究。

参考文献

[1] C Sue Jones， Heather H Mega. Securing Electronic Commerce Applications. TMA Journal， 1998. 44-47.

[2] M. Greenstein. Electronic Commerce： Security risk Management and Control， New York： McGraw-Hill， 2002.

[3] 何巍. 基于 CBR 的 B2B 电子商务交易风险评价研究[D]. 2010.

[4] 冯楠，李敏强等.基于贝叶斯网络的软件项目风险管理模型[J].计算机工程.

[5] 钟登华，张建设等.基于AHP的工程项目分析方法[J].天津大学学报，第35卷第二期.2002.

[6] 王侃.基于证据理论的移动商务交易风险评估与控制决策研究.华中科技大学博士论文[D].2009.

[7] 程鹏.电子商务交易风险评估模型的选择与应用.2011 International Conference on Information， Services and Management Engineering （ISME2011）.

[8] 王美怡.贝叶斯网络在不确定性风险监测中的应用[D].首都经济贸易大学硕士学位论文，2012.

基金项目：

青岛市民生计划项目“电子商务可信交易技术标准研究与应用”（13-1-3-136-jh）。

作者简介：

朱成（1991-），男，山东邹平人，中国海洋大学，在读硕士；主要研究方向和关注领域：软件工程、智能信息系统。

宫会丽（1975-），女，山东青岛人，中国海洋大学，博士；主要研究方向和关注领域：数据挖掘、深度学习以及光谱建模与分析等。

井润环（1969-），女，山东青岛人，西南政法大学；主要研究方向和关注领域：企业管理、物流管理、决策理论与系统评价。