基于AIS信用理论的电商云会计可信性实例分析

凌铭泽

一、引言

电商云会计的快速推进是会计网络化、信息化发展的里程碑，电商云会计下会计信息系统（AIS）的可信性备受关注。现阶段，运用科学合理的方法，针对AIS信用理论背景下电商云会计体系进行可信性分析，是电商云会计发展进程中亟需解决的主导元素。可信性探究过程中，需要合理把握存在有勾稽影响效用的服务之间，甚至是功能组件之间的彼此影响效用。本文基于AIS可信性影响关系网络提出了电商云会计可信性评估方法，旨在对AIS信用环境下的电商云会计得出可信性评估结果。

二、AIS信用理论下电商云会计可信性评估方法

（一）可信性影响关系网络TWAN的建构

AIS信用理论下电商云会计可信性评估，模块彼此间具有的彼此调用、勾稽的关系效用，在一定程度上会影响其可信性，这种模块间可信性影响效用能够凭借其可信性影响效用网络（TWAN）来诠释，进而把此类复杂的控制作用、调用关系具体化为有向的网络。从本质上来讲，TWAN旧模式下模拟内部调用架构中的调用网络系统，是将技术模块与功能模块融合在一起，建构出的一种电商云会计可信性要素网络。

用节点与边界描述出的图F（U，B）能够将某一具体网络表示出来，在这之中U意味着网络中相关节点的集合{u1，u2，…，un}，B意味着网络中边界的集合{b1，b2，…，bn}。参照AIS信用理论下电商云会计的精细化管理业务流程，做到这样才可确立功能模块中的可信性网络结构。字符U是指结构网络之中的节点代表，暗示电商云会计服务中全部模块的可信性。字符B是指有向性边界，具体指的是两个功能模块之间的可信性的链接。

（二）电商云会计可信性的测度

1.节点度

基于AIS信用理论，电商云会计中相关功能模块以及一些最小化功用指标的可信性可结成网络结构中的节点，而节点度的用途是对此类节点影响其他关联节点可信性的暗示，随后再从一定程度上展示出上述节点的可信性态势，及其受到相关节点影响效用，节点度愈高，那么其与此节点发生可信性关系及相互影响的节点就会不断增加，因而其所推行的可信性测评的复杂性便会更高。

2.节点介数

所谓节点介数是指在网络的全部最短线路中，经由节点i的最短途径的线数与路径总线数之比。节点u∈U的介数GE（u），具体界定如下所示：

模型（1）中， 是指 与 之间的最短线路， 是指经过点u，及 之间的全部最短路径的量。是指路径点u，及之间的全部最短线路的条数。很容易看出高介数节点在网络结构中具有较高的集中性，其在网络中的影响效用更为显著。将那些高集中性的节点移除的难度会比移除那些低集中度的节点的难度更大。此外，其对网络性能的破坏性也会更大。通常情形中，低度节点的集中性偏低。因此，将那些集中性较高的节点移除出去，其对网络的攻击性与低集中度攻击性有很大的差别。

3.互联网结构洞

从本质上来讲，互联网结构洞是指在互联网经济体制中，所延伸出来的重新界定人与人之间关系的社交化网络体制。从互联网总体上来讲，貌似在互联网结构中找出洞穴，使得链接第三者（也即是结构洞的现有占据者）在信息与企业管理方面具有一定的优势。如果把结构洞移用到可信性评价的TWAN的研究之中，可以在节点结构洞存在的背景下，作为探讨电商云会计可信性影响效用的器械。第三者存在有一定的“中介”效用，此外，其占领了其他网络节点之间互通有无的主要线路，也即是在网络中发现有结构洞，使得那些被结构洞链接的节点间的可信性得以缓冲，也就是说这在一定程度上削弱了对可信性的影响效应。而第三者“中介”节点却占领了整个可信性影响关系网络的主要疏通路径，会受到诸多外界因子的影响，进而可监管可信性影响效果。

（1）可信性影响概率。用pij来表示i到j节点上可信性影响效用的概率与i节点上的全部可信性影响效用之间的比值。界定值cij表示i到j之间的边界属性。

（2）缺失约束。用hij代表j初始节点与i初始节点上 “结构洞”的阙值，j节点在一定范围内可以对i节点产生“中介”效用。一是，将测度指标界定成此节点对其他节点的依赖程度，指标值越高，其约束性就越大；二是，依赖性越高能力就会越低，其顺利越过结构洞的概率就越小。其约束效用体现在以下几点：

首先，i节点需要大量的时间去影响，才可以将节点j的可信性改变；其次，结构洞中很少有节点j，在此类结构洞中，节点i能够发起支持，促进电商云会计整体的可信性。

由式（3）不难发现当j是i节点的单独的连接时，可以取最大值，是1，当j经由其他节点与i间接链接时，则取最小值，是 。

从本质上来讲，互联网结构洞是指在互联网经济体制中，所延伸出来的重新界定人与人之间关系的社交化网络体制。从互联网总体上来讲，貌似在互联网结构中找出洞穴，使得链接第三者（也即是结构洞的现有占据者）在信息与企业管理方面具有一定的优势。如果把结构洞移用到可信性评价的T WA N的研究之中，可以在节点结构洞存在的背景下，作为探讨电商云会计可信性影响效用的器械。

图1 AIS信用理论下电商云会计可信图示

（3）节点的约束。

核算出节点约束能够将其界定成测度TWAN内部可信性效度的影响维度与影响能力的标志。

4.可信性系数值

基于AIS信用理论的电商云会计可信性评估比较看重在AIS核心模块失效之后所诱发整个网络体系瘫痪的率，也就是TWAN在关键节点失效之后网络的完整性。电商云会计可信性评估能够转化为在AIS体系下对TWAN的探讨，也就是在网络节点失去效力之后，此网络依旧存在的链接效用。所以，可以界定AIS信用理论下电商云会计可信性系数值M来预测可信性水平，具体为：

式（4）代表某些节点在失去效力之后，TWAN的最大弱连通图中所囊括的节点数量与原TWAN节点个数之比。此测度指标暗示着，如果TWAN或有些节点失效后，可以借用某些组件固有的预期功用去影响可信性。假如说网络中不存在失效节点，那么可将可信性系数值界定成1，反之值是[0，1），越高的可信性系数值证实电商云会计的可信性水平就越好。如果网络中出现有失效节点时，较之于没有失效的情形，可信性系数比较高的AIS的TWAN中最大联通子图的节点个数没有太大影响，也可以说明此网络所代表的相关AIS组件还能够运行，并可以发挥出原AIS中相应的预期功效，此AIS体系下的云会计可信性水平较好。

5.节点失效措施

节点失效措施主要运用于模拟失效的环境里，主要依据节点的介数从大到小逐步失效，依次考究每次节点失效之后对云会计可信性的影响效度。为什么结合节点介数来推出失效措施，而不是用结合节点度数来制定，究其原因在于介数大的节点在TWAN中的集中性比较强，较之于那些意味着可信性影响效用比较繁杂的业务模块度，不论是从顾客注重的效度来讲，亦或是从对TWAN的影响效用来讲，均更具说服性与典范性。

图2 AIS下电商云会计可信性影响关系网络图

图3 “总账管理” 节点失效之后的可信性影响关系网络图

图4 子关系网络图

基于AIS信用理论下电商云会计可信性测度，需要先从AIS理论的维度提取出模块之间的可信性影响效用关系，然后再构建出相应的TWAN，结合复杂网络理论探讨TWAN出台与之相对的节点失效措施，进而模拟出节点失效情形，在进行综合分析之后便可以得到可信性评估结论，具体可以从下列几个步骤来完成（选用金蝶K/3作为实例）：

第一步：结合购买的电商云会计服务来把握模块中存在的可信性关系效用。本文用金蝶K/3总账体系来提取22个彼此关联模块，并将其看作电商公司购买的云会计服务对象。兼顾业务流程存在的勾稽关系及服务中数据接口处的相互调用关系，不难得出于AIS信用理论下电商云会计可信图示，具体见图1所示。

第二步：把可信性影响植入到复杂网络核算器械之中。同时将上述云会计服务对象的22个指标项界定成TWAN的节点；接着再把各项指标云会计服务之间的可信性关系界定成TWAN的有向边界线，或者可以建构出AIS信用理论下电商云会计可信性的TWAN；最后，把节点与边界的信息植入到复杂网络计算工具之中，进而可以得出TWAN图，具体见图2。

第三步：探究TWAN，确立节点失效措施。TWAN的辨识与建构是对AIS信用理论下云会计可信性评估的 前提条件，但是每个节点介数是探讨 TWAN中节点与其可信性影响关系的主导元素。接着可以核算出TWAN中各节点里的入度、出度以及（入度+出度）总值，也就是说可以核算出各个节点的度值，同时还有介数、结构洞等相关指标数据，用以比较分析。

第四步：节点失效场景模拟。

第五步：得出相关结论。探索关键节点失效后对电商云会计可信性的影响效用，如果在能接受的阙值范围之中，便可挑出此云会计服务的购买决策。在具备诸多可供挑选方案时，就每套方案展开上述四步进行可信性测评，且要挑选的节点失效举措要有一致性，从而得出各自相关关系的可信性系数值，最后据此选出最优的决策方案。

表1 可信性影响效用网络节点移除之后的结果对比数据

三、实例分析

本文的实例分析主要选用电商Y公司将购买的云会计供应商L所提供的云会计服务，来研讨AIS信用理论下电商云会计可信性评估方法的运用。Y公司是小型服装加工业，其主营业务是服装的设计与加工，企业业务流程不具较高的复杂度，与云会计相关的业务流程中包含有设施、生产、财务、采购及销售等方面的管理，企业业务量和年度销售量一直停留在相对较低的水平。为了降低会计信息处理与信息化管理费用，提升会计核算与业务管理的规范性，本文试着从L云会计供应商处购进若干云会计产品入手，Y企业并不是十分了解云会计产品的可信性水平。如今需要具有可靠性的第三方测评部门对公司所购买的云会计产品的可信性展开测评，据此来确定是否要对此产品进行购买。

参照Y电商企业的发展需求，欲从云会计供应商L处购买电商云会计服务技术，此间共包含有上述22大项云会计服务功用，由此类服务集成的AIS可信性程度是Y企业做出购买决策的依据。

假定本实例中建构起来的TWAN与上文提到的功效模块可信性影响关系具有一致性，但是此云会计产品TWAN具有较少的节点数目，而且不具高复杂度网络，因而可把节点的失效措施界定成依照节点逐次按介数的大小失效，每次出现节点失效时，一并记录下来并探究此对TWAN的作用，随后求出与相关可信性系数值，凭借系数值来观测主要节点失效之后电商云会计可信性变化，进而显现出电商云会计服务产品的可信性性能。

如果网络中没有节点失效时，“总账管理”节点的介数所居的位置比较高，其对网络的影响效用也是存在的，将此节点及与之相链接的有向边界线移除之后，便可求出新TWAN中的最大弱连通态势下的子网络图，进而模拟出“总账管理”节点失去效力之后的网络态势情形，见图3。当“总账管理”节点失去效力之后，TWAN里“销售管理”的节点介数便占据高位，接着把其以及与其链接的边界线剔除出去，探究其对网络之间的影响效应。随后再将居于最高介数的“存货核算”和与此节点链接的边界线，进一步探讨其对除自身之外网络节点的影响度。将此最高的三个介数节点移去之后，可以得到云会计可信性影响关系网络最大的弱连通子图示，见图4。将每次移除节点之后对TWAN中所有节点介数的影响系数记录下来，并求出与之相对的可信性系数值，具体见表1所示。

如果关键节点失效，则会对AIS信用理论下电商云会计可信性产生影响，结合相关节点失效措施的内涵来断定，节点的失效次序是“总账管理”第一，第二便是“销售管理”、最后是“存货管理”失效。此外，还需考虑到在调用结构网络中介数比较高的节点失效后会极大地影响到网路结构的联通性，在对模拟第三批节点失效之后，将调用结构网络中所有与“存货核算”直接链接的边界线抛开。此时的“职工工资”项目已然成为一个孤立无援的科目，此时，TWAN中的最大联通子图会逐步失去两个关键节点，接着会影响到所有网络的连通性，可信性系数值也会受到相应的影响。据此可知TWAN中将节点及其相关边界移除之后的举措证实了可信性影响效用存在着一定的复杂性与动态性。

通过表3结构洞中节点约束对比表可以看出，在前三批度措施和介数措施失效数据中，其失效节点数具有一致性，这可知他们具有相同的可信性影响系数值，但是从本质上来讲其失效的节点并不具一致性，比如“总账管理”率先失效，“销售管理”尾随其后，“内控管理”与“内控分析”项目则是在最后一批次出现失效的。不难看出此二方案在前两批失效的节点上具有一致性，因此，在将结构洞中节点约束对比之后，便不予探讨此两个节点，具体见表2。

经由将介数与度两个措施结构洞节点约束时的均值与方差值对比之后不难看出，介数约束措施不管是从均值上来讲，或者是从方差值上来讲，都小于度约束措施。也就是说相比度约束措施，介数约束措施网络之中余数节点从整体上来讲，具有更为低下的约束态势。借此推断在可信性系数值类似的市场环境中，以介数约束为参数的节点失效措施能够将TWAN结构中比较核心的节点移除出去，此类节点被移除出去后，TWAN就会变得更为松散，而且具有更低的节点可信性，进而表示出用介数为测度标准的节点失效措施更为科学合理。

四、研究结论

基于AIS信用理论的电商云会计可信性评估方案是结合复杂网络理论，从整体上探究电商云会计服务的繁杂与灵动性，并试着找出AIS信用理论下电商云会计模块中存在的勾稽关系，随后便建构出电商云会计可信性影响结构网络，凭借模拟业务模块失效的途径评估AIS信用理论的电商云会计可信性。通过实例研究证实了此方式的合理性，显示出关键业务模块失效不但可以影响到AIS信用体系下电商云会计的可信性，同时还可显示出电商云会计可信性水平的变化走势，在一定程度上能够为电商公司鉴定云会计可信性提供指导。

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