云會計資源共享風險評估體系的構建

摘要：云會計是在云計算技術與會計信息結合下形成的一種會計應用模式，在簡化企業業務開展方式、提高工作效率及為企業管理者提供有效決策信息等方面發揮著明顯作用，但其在給企業帶來優勢的同時也使企業面臨諸多風險。基于此，著眼于云會計資源定義，構建云會計資源共享風險評估體系，并以實際案例為依托，評估案例企業開展云會計資源共享所面臨的風險程度，以期對其他開展云會計資源共享的企業進行風險評估有所裨益。

關鍵詞：云會計資源;風險評估體系;資源共享

0 引言

互聯網等信息技術的飛速發展推動共享經濟走進大眾視野，同時使得會計職能發生了演變，不再局限于企業業務記錄等工作。企業現有財務軟件及傳統的手工做賬方式已不能滿足企業發展的需要，“云計算+會計”即“云會計”一躍成為我國會計信息化發展的新追求。云會計資源共享將云會計中低成本、高效率及大數據運用等優勢發揮得淋漓盡致，提升了企業的核心競爭力。但云會計資源共享在給企業帶來便利的同時，也因實施過程中存在的問題給企業帶來一定風險，如云平臺保密制度不夠完善且執行力度不足，信息安全問題難以保障;現有云會計產品雖本身具有互聯網功能，但對“互聯網+”契合程度仍處于初級階段，自身功能存在欠缺，產品質量不穩定;平臺相關人員工作能力不足，有關產品及服務所需專業知識儲備不足;決策信息共享程度較低，導致云平臺所提供的決策信息真偽有待考究[1]等。鑒于此，本文開展云會計資源共享風險評估體系構建，旨在為開展云會計資源共享的企業做好風險預警及風險防控提供便利。

1 云會計資源共享風險評估體系構建

云會計資源共享為企業提供了高效便捷的會計服務，但在具體應用中需要定期維護升級，物理原因或人為操作原因會導致數據信息出現不完整的情況，需要對其風險開展評估和控制。云會計資源共享風險評估體系構建首先需要確定潛在的風險指標如服務決策風險、信息數據風險等，其次運用證據理論和基本可信任度分配確定權重，最后運用模糊綜合評價法對各風險指標的風險等級進行評估。在考慮云會計資源存在形式的基礎上，結合云會計產品及服務等方面內容，將云會計資源定義為數據、應用、服務和決策信息4類。為幫助企業能夠有效避免云會計資源共享存在的諸多風險，以下將基于數據、應用、服務和決策4類資源構建云會計資源共享風險評估體系。

1.1 云會計資源共享風險評價指標體系設計

在參考風險評價指標選取原則及云會計資源共享風險特點的基礎上，結合云會計資源共享特點及應用現狀，初步選取數據保密性、云會計產品、服務和決策信息共享4項風險評價指標[2]，見表1。

為使整個云會計資源共享風險評價指標體系能夠充分發揮出其評價作用，且更能有效地反映企業所面臨的風險狀態，在指標設計環節需選擇最具代表性的二級指標，因此，借助問卷調查法對表1中所有二級指標展開篩選。應用云會計資源共享企業的操作人員及財務管理人員是本次調查活動中主要的調查對象，對該類人進行問卷發放則主要依托問卷星網上調查中介。本次問卷調查表共發放150份，回收有效樣本128份，匯總所有有效樣本后繪制二級指標調查結果統計表。

運用SPSS軟件計算各指標均值水平，為保證所選指標在具有代表性的同時盡可能全面，將舍棄均值低于2.00的4項指標，保留剩余12項被調查者認為重要的指標。經過上述分析，最終確定的云會計資源共享風險評價指標情況為：4個一級指標，包括云會計產品、數據保密性、決策信息共享、服務;12個二級指標，包括安全性、可用性、風險可控性、合規性、可審計性、數據安全、人員素質、平臺保密制度、決策信息真偽、共享程度、服務能力、溝通有效性。

1.2 云會計資源共享風險評價指標體系權重確定

運用證據理論共涉及辨識框和基本可信任度分配確定權重，其中前者通常是指任意證據的非空有限集合θ={Z1，Z2，…，Zn}（Z為該證據所支持的所有命題）;而后者則是在給定辨識框的情況下，若集函數M：2θ→[0，1]（M為mass函數，2θ為θ的冪集）滿足以下公式

∑ZθM（Z）=1M（φ）=0

（1）

則認為M（Z）為命題Z的基本可信度。基于此，利用證據理論從6個方面展開云會計資源共享風險評估，并在此基礎上確定各項風險評價指標的權重。

1.2.1 定量化模糊語言

為充分表達各模糊詞語本文將用絕對不可能、不可能、不太可能、可能、大致可能、很可能、肯定7類來表達，并設模糊評價語言集y，Yhp為y中第h個模糊詞語的第p個類的隸屬度值。由于評估結果將借助辨識框架θ={低（Z1），較低（Z2），中等（Z3），較高（Z4），高（Z5）}來表達，所以辨識框架中應對模糊語言有所體現，該部分內容與上文相同需定義θ中的每個等級，Yp（Zj）為θ中第j等級Zj的第p個類的隸屬度值。

1.2.2 確定受訪者的隸屬度函數

設受訪者為Q，即求Q針對云會計資源共享風險指標的模糊評語到第j等級Zj的隸屬度函數，即

Y*Q（Zj）=

∑7p=1（Yhp∧Yp（Zj））

∑7p=1（Yhp∨Yp（Zj））

（2）

X=1/（1+e∧（-X））（3）

YQ（Zj）=

Y*Q（Zj）

∑5j=1Y*Q（Zj）

（4）

式（2）（3）（4）中，h=1，2，…，7;j=1，2，3，4，5;∧為最小值運算;∨為最大值運算。

由于涵蓋的財務指標過多，且財務指標之間具有較強相關性[3]，因此需對所得數據進行數據預處理。借助式（3）及對數Logistic模式展開，在此基礎上對得到的數據按式（4）進行歸一化處理。此時受訪者Q對云會計資源共享風險的評估意見中的低、較低、中等、較高、高5個等級的程度仍通過YQ（Zj）（j=1，2，3，4，5）來反映，進一步記為IQ={YQ（Z1），YQ（Z2），YQ（Z3），YQ（Z4），YQ（Z5）}。

1.2.3 受訪者信任度確定情況

設共有n個受訪者，其中n≥2，則n個受訪者的集合表示為R={R1，R2，…Rn};設Dl為受訪者Ql的權重，符合條件∑nl=1Dl=1，Dl≥0（l=1，2，…，n），則受訪者的權重向量表示為D={D1，D2，…Dn}。在以下分析中設共有g個崗位等級，F={F1，F2，…Fg}為崗位等級的矢量形式。以下將展開受訪者信任度的確定：

（1）在不同崗位職級的基礎上，確定W={W1，W2，…Wg}T為崗位職級信任度，其中符合條件

∑gi=1Wi=1，Wi≥0（i=1，2，…，g）

。

（2）受受訪者崗位職級不同的影響，極有可能存在∑nl=1Dl≠1，因此借助式（5）對其展開歸一化處理，即

D=Wg∑nl=1Wg（5）

假設權重最高的受訪者的評估結果可靠性最高，而造成其他受訪者與權重較高受訪者之間存在差異的原因除其他受訪者自身因素外，還受二者間知識儲備差距的影響[4]，在確定受訪者相對可靠度時可借助式（6）得出，即

γl=β[1-（Dmax-Dl）]（6）

式中，l=1，2，…，n;β為受訪者偏好系數及經驗（0.9≤β≤1）;Dmax為受訪者Ql的最大權重（1≤l≤n）。

1.2.4 修正受訪者Ql的評估意見

在應用過程中應利用式（7）對這些評估意見的隸屬度打一個折扣。式（7）為

T*l=γlYl

（7）

式中，∑3j=1γlYl（Zj）≤1。

1.2.5 構造mass函數

受訪者Ql對指標ba意見的mass函數見式（8），并在此基礎上將其記為矢量形式，即

M（ba）l（Z）

=γ（ba）l.Y（ba）l（Z1），Z={Z1};

γ（ba）l.Y（ba）l（Z2），Z={Z2};

γ（ba）l.Y（ba）l（Z3），Z={Z3};

1-∑3j=1

γ（ba）l.Y（ba）l（Zj），Z=θ

（8）

1.2.6 確定指標權重

將n個風險指標的集合設為F={F1，F2，…，Fn}（n≥2），且指標權重向量設為α={α1，α2，…，αn}T，借助模糊層次分析法中的一致矩陣法來確定具體的指標權重。按照同等重要量化值為1，稍微重要量化值為3，較強重要量化值為5，強烈重要量化值為7，極端重要量化值為9的比例標度將各層級中各因素進行兩兩對比，在確定判斷矩陣元素的基礎上得到判斷矩陣，隨后對其展開一致性檢驗，得到12個二級指標的權重系數，具體數據見表2。

1.3 構建云會計資源共享風險評估模型

1.3.1 確定評價對象的因素集

根據上文中確定的云會計資源共享風險評估指標確定出模糊評價的因素集，分別為因素集和子因素集，其中因素集為B={B1，B2，B3，B4}，子因素集為B1={B11，B12，B13};B2={B21，B22，B23，B24，B25};B3={B31，B32};B4={B41，B42}。

1.3.2 確定評價集

將風險劃分為“低、較低、中等、較高、高”5個層次，并分別用字母“X1、X2、X3、X4、X5”表示，云會計資源共享風險狀況用評價集X={X1，X2，X3，X4，X5}來表示，并在此基礎上賦予一定分值，具體數據詳見表3，其中分值越小則表示風險較小，分值越大則風險越大。

1.3.3 確定指標體系的權系數

指標權重向量為α={α1，α2，…，αn}T，權重系數集為α={α1，α2，…，αn}，采用模糊綜合評價法和專家打分2種方式，根據表2，云會計資源共享風險指標權重構建評估體系的權重集為

α={α1，α2，α3，α4}

α1={α21，α22，α23}

α2={α21，α22，α23，α24，α25}

α3={α31，α32}

α4={α41，α42}

1.3.4 單因素評價矩陣

用字母E代替云會計資源共享風險指標體系的單因素評價矩陣，具體為

E=e11…e1n

e21…e2n

…

en1…enn

式中，enn為第n個指標對評價對象的單因素評價，且0≤enn≤1，此外enn還可表示為因素Bn所對應的評價集中的隸屬度。

1.3.5 確定最終評價向量

將評價集與評價對象的模糊關系用G來表示，即G=α×E，風險評價集X={X1，X2，X3，X4，X5}與最終評價向量最大值所處的位置相對應，即當選擇最終評價向量G中最大值所處的位置為X3時，則表明最終評價向量中最大值所對應的風險等級即為X3代表的風險等級，即企業開展云會計資源共享的風險評價結果。

1.3.6 修正mass函數

運用

ba=ηαaαmax

計算各指標的相對重要程度，運用

M（ba）*=baM（ba）

對初始mass函數展開修正，得到mass函數M（b1），M（b2），…，M（bn），;最后合成所有指標所對應的mass函數，得到Mr=（Mr（Z1），Mr（Z2），Mr（Z3））的綜合評估結果。

1.3.7 分析結論

借助公式G′=G×PT對分值向量P展開單值化處理，進而得到云會計資源共享單個風險分值或總體風險分值，其中分值向量P由X={X1，X2，X3，X4，X5}中所有風險等級的具體分值組成，并結合風險評價結果，得出最終結論。

2 云會計資源共享風險評價體系實例應用

東北制藥集團股份有限公司（以下簡稱“東北制藥”）是一家集研發、生產、銷售、零售、運輸于一體的國有大型綜合制藥企業集團，于1996年在深圳證券交易所上市，股票代碼000597。東北制藥于2013年開始使用金蝶云系統，其旗下30多家分/子公司在短短8個月時間內全部應用該系統，使其成功實現了云會計資源共享，信息化、數字化轉型效果顯著。

在前文構建的云會計資源共享風險評價體系基礎上，評估東北制藥開展云會計資源共享的風險狀況。

首先，對風險評價指標體系中的風險評價等級進行打分。由于東北制藥有30多家分/子公司，因此評估人員將從所有公司的財務總監、管理人員、會計人員中選取，共計100人。統計所有打分情況并匯總單因素評價結果見表4。

根據上述云會計資源共享風險評估體系的步驟測算出一級指標的風險等級：數據保密性風險得分為76.14，屬于中等風險;云會計產品風險得分為85.96，屬于較高風險;服務風險得分為72.88，屬于中等風險;決策信息共享風險得分為67.65，屬于低風險。5項一級指標僅有1項為較高風險，整體來看，云會計資源共享風險水平處于中等位置，表明金蝶云系統與東北制藥的相關業務和經營目標基本上呈現出相契合的狀態。但從另一個角度來看，“中等風險”意味著數據保密性、云會計產品、決策信息共享和服務4個層面在整個云會計資源共享中還存在不完善的地方。

3 結語

本文將云會計資源共享風險定義為數據、應用、服務和決策信息4類，構建云會計資源共享風險評估體系并在案例企業中實際應用評估其云會計資源共享下面臨的風險程度，主要得出以下成果和結論：云會計資源共享風險評估體系能夠有效評估企業云會計資源共享在數據安全保密性、云會計產品、服務及決策信息共享4個方面的風險等級，幫助企業確定具體的風險類別。由此，企業可以根據各類云會計資源共享風險的程度有的放矢實施針對性的風險管控措施，保障云會計資源共享的安全性。

參考文獻

[1]張煜.中小企業云會計面臨的問題及對策研究[J].財會學習，2019（5）：129-131.

[2]王奎禮.財務風險評價體系構建研究[J].財會學習，2018（9）：76.

[3]李健，張金林.供應鏈金融的信用風險識別及預警模型研究[J].經濟管理，2019，41（8）：178-196.

[4]張振剛，盛勇，歐晨.基于FAHP-CEEMDAN的指標權重確定方法[J].統計與決策，2019，35（2）：79-83.

收稿日期：2022-02-17

作者簡介：

胡賽蘭，女，1980年生，本科，會計師、審計師，主要研究方向：財務管理、風險控制。