大數據背景下跨境電子商務信用評價體系構建

武建偉 李颯 鄭州財經學院

跨境電子商務將互聯網技術作為發展依托，可將其理解為將各國原本傳統形式的國際貿易利用電子化和網絡化進行推進，并以互聯網為基礎發展起來的一種新型交易形式。尤其是近些年來，我國“一帶一路”戰略目標為跨境電商的發展提供了更加有利的環境，當前階段跨境電商已經發展為我國國民經濟的關鍵組成部分之一，我國綜合國力水平受其直接影響。但是當前階段我國跨境電商行業發展至瓶頸階段，深入探討之后明確信譽問題為制約其發展的首要因素，所以構建跨境電子商務信用評價體系必須提上日程且迫在眉睫，進而在提升跨境電商行業發展規范性的基礎上推進其持續發展。本文借助和大數據相匹配的指標賦權方法簡單探討跨境電子商務信用評價模型的構建，旨在為我國跨境電商行業的進步發展做出積極貢獻。

1 構建大數據背景下跨境電子商務信用評價體系需遵循的原則

1.1 合法性原則

對于互聯網所挖掘的大數據而言，如不能進行科學處理極有可能會發生侵犯用戶隱私的情況。因為交易雙方處于不同國家，所以將此種交易形式稱之為跨境電商，再加上各國保護隱私方面的法律法規存在一定的差異性，所以如處理不當會發生侵犯對方隱私的遐想。對于大數據隱私而言，西方國家已經明確了隱私法案，且部分國家與歐盟簽署了相應的隱私聲明，但是我國此方面的立法仍舊處于模糊甚至空白狀態。大數據征信需要最大限度避免引發不必要的跨國糾紛事件，所以需要確定獲取授權后再收集可能牽涉到用戶或者國家隱私的數據信息，并需要對其使用和流向進行監管。

1.2 完整性原則

指標體系完整性的提升需要將大數據征信作為根本依據，進而可更加全面、細致的將信用真實狀況進行反映。但是當前階段信息孤島的難題影響了大數據征信的進一步發展，此種情況在跨境電商領域更加嚴重。其主要表現形式是外部信用信息相對孤立，但是內部信用信息又十分的碎片，不僅無法形成完整的體系，而且缺乏統一標準，因此無法達成互聯互通、信息共享的目的，嚴重影響大數據征信工作的推進。想要達成構建完整指標體系的目的，需要對其頂層設計復雜和嚴格的要求進行滿足，所以要利用信息系統梳理與合作交換達成更深層次挖掘有效信息的目的。

1.3 有效性原則

隨著社會的發展和進步，越來越多的專家學者和各行業精英都加入研究大數據的行列，提升了大數據熱度的同時也引發了一些弊端。人們需要對大數據有明確的認識，理解大數據并非萬能的事實，其數據量和數據價值并不對等。對于大數據而言，其信息的價值密度非常低，傳統二八定律可相對準確的解釋大數據的價值密度，應用于大數據中則代表僅有10%-20%的數據信息具有應用價值。所以，挖取構建跨境電商信用評價所需的各類指標和原始數據過程中，需要重視挖掘的方向、挖掘的深度以及數據的清晰，杜絕盲目追求海量數據的情況發生，進而最大限度提升大數據信息的價值。所以說，有效性是大數據背景下跨境電子商務信用評價體系構建需要滿足的根本原則。

2 探討大數據背景下跨境電子商務信用評價體系的構建

全面分析各類信用評價模式的優勢和劣勢是科學構建跨境電商信用評價指標體系的基本前提。眾多周知，多樣性是信用評價模型的主要特征，傳統的基本評價模型因其自身特征和現階段大數據背景及應用要求相悖，所以使用過程中具有較大的局限性，需要對其進行更新和優化，確保應用的評價模型可匹配大數據的特征。通過整理可以得出大數據有四個主要特征，分別是價值性、高速性、大容量以及多樣性。對于大容量特性而言，評價模型良好伸縮性方面具有十分嚴格的要求；對于多樣性特征而言，則表示需要具有相對較高的異質程度，進而可有效處理多種類型的數據，尤其是非結構性的數據信息；對于高速性特征而言，其主要需求是計算靈活度以及計算速度；對于價值性特征而言，可理解為價值高以及價值密度低，要求評價體系處理存在空缺的數據和大量噪聲數據也需保持較高的魯棒性，進而達成對不完整和不準確信息進行有效處理的目的。

就當前情況而言，模糊綜合評價法、神經網絡、盲數評價法、支持向量機等是比較先進信用評價方法，也可將神經網絡和支持向量機看作是及其學習工具。下面就四種評價進行簡單探討。

第一，模糊綜合評價法。此種評價方法將模糊數學作為基本依據，其在多層次復雜問題，評估方面具有良好優勢，可呈現矢量結果，其包含十分豐富的信息。但是其具有一定的缺點，即會受到使用人員的主觀影響，且在指標集過大時極有可能發生超模糊情況。此種評價體系通常應用于評估對象相對模糊、結構復雜且層次較多的情況。

第二，盲數評價法。概率統計和模糊數學是此種評價體系的直接依據，其可以做到與信息多種不確定性特征的客觀相符，且可利用將信息識別范圍擴大的措施提升結果準確率。但是此種評價體系存在一定的不足，首先，對模糊性信息進行處理時效果較差；其次，運算階數大幅度提升，計算量提高速度過快。此種評價體系多用于評價對象具有多元特征且具有多種不確定性時。

第三，支持向量機。統計學理論是其理論基礎，直接優勢為訓練樣本可少量，并且可將高維問題有效解決。對大規模數據信息進行處理時速度較慢和數據敏感性較差是其存在的弊端，因此在評價只有有限訓練樣本的對象時對其進行應用。

第四，神經網絡。神經系統的學習規則是神經網絡依靠的理論基礎，自學習、自適應能力、魯棒性強以及并行分布處理能力強是其顯著優勢；收斂速度相對較慢及在評估級次較多時可能出現擬合現象是其存在的不足。通常評價模糊、殘缺以及不確定對象時會對其進行應用。

3 結束語

當前階段在互聯網高速發展的背景下各國都積極發展電力商務行業，而跨境電商屬于電子商務的關鍵部分，并且自2015年上升至國家戰略目標的高度。綜合來看現階段跨境電商的發展情況得出信用問題是影響其進一步發展的主要因素，所以必須結合大數據的時代背景對跨境電商信用評價體系進行構建，進而在推動跨境電商發展的同時促進我國經濟的進一步發展。