基于模糊综合评判防范的电子银行内部风险分析
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摘 要：随着互联网的广泛应用，电子银行作为一个新兴事务进入了现代社会，它正不断地影响和改变着人们的生活方式。由于我国电子银行方面正处于发展与创新阶段，故对许多风险的认识和控制显得十分苍白，加上电子货币的虚拟化更使人们对电子银行的安全持有不安与怀疑态度，因此对电子银行风险的控制显得尤为重要。对电子银行内部风险进行分类，采用模糊综合评判方法对存在的各类风险进行量化，以期能够帮助电子银行部门在防范和控制风险方面提供帮助。由最后所计算的数据根据最大隶属度原则可得到如下结论:对员工的管理以及员工所具有的防范和控制风险的能力的强弱,在较坏情况下容易引起单一高风险,一般情况下不会引起高的系列风险。这与实际管理中事故发生以及引起风险的概率基本相符，说明具有一定的可行性。将模棱两可的风险事件以量化的形式提供给管理和经营者，这有助于在管理过程中实际操作的可控性。
中图分类号：TP212文献标识码：B
文章编号：1004-373X(2008)24-151-03
Interior Risk of E-banking Based on Fuzzy Colligate Judge Analysis
LONG Haiyan1,XI Zhenfei2,SONG Guoxiang1
(1.College of Science,Xidian University,Xi′an,710071,China;2.College of Economics & Management,Xidian University,Xi′an,710071,China))
Abstract：With the extensive application of Internet,electronic banking as a new affairs has entered the modern society,it is constantly changing and impacting people′s lifestyles.As China is in the area of electronic banking and the development of innovative stage,so the awareness of a number of risks and control is very pale,coupled with a virtual electronic currency of more people on electronic banking security holders of unease and suspicion,so the E-banking risk control is very important.In this paper,electronic banking internal risk classification,fuzzy comprehensive evaluation method exists to quantify the various types of risk,in order to help E-banking sector in the prevention and control of risk to help.Finally from the calculation of the data based on the maximum available under the principles of the following conclusions: the management and staff of staff for the prevention and the ability to control the risk of strong or weak,in a bad situation easily lead to a single high-risk,under normal circumstances do not lead to a series of high risk.This and the actual management of risks arising from the accident as well as the basic line with the probability that a certain feasibility.Its ambiguity will be to quantify the risk in the form of the incident provided to the management and operators,which would help in the management of the actual operation of the controllable.
Keywords：E-banking;risk-control;comprehensive evaluation;fuzzy set
1 引 言
随着社会和经济的繁荣，计算机技术、网络技术、信息技术以及智能技术等现代高科技术的进一步发展，网络进入了千家万户，互联网广阔的处女地吸引着无数的开创者［1］。银行也从传统的经营模式转向网络化，电子银行随之应运而生。电子银行和电子货币作为21世纪金融技术和制度创新的主流，正成为各银行战略竞争的重要手段。银行的电子化和信息化，不仅使银行自身焕发出新的活力，还大大促进了国民经济信息化、全球金融一体化和经济一体化的进程。电子银行的迅速发展给人们提供了极大的便捷,其自身发展创造了新的机遇又面临着巨大的生存与发展的挑战。安全与风险是一对形影不离的“冤家”，由于电子货币的虚拟化更使人们对电子银行的安全持有不安与怀疑态度，因此对电子银行风险的控制显得尤为重要。
巴塞尔银行监管委员按风险特征将电子银行风险分为操作风险、信誉风险、法律风险和其他风险［2］。但就风险形成原因来看，可分为内部风险和外部风险2大类。银行内部风险是指银行在应用电子银行业务中因内部原因引起的风险，其主要有：
(1) 雇员引起的风险，包括雇员的欺诈行为，员工的技术和管理知识过时所引起的信用风险；
(2) 银行信息系统风险，包括系统退化引起的操作风险、病毒进入银行系统引起的安全风险、由于系统安全防范性能差异引起导致顾客信息泄露和错误交易产生的法律风险；
(3) 银行服务制度不完善引起的法律风险、包括未提供充分有效的服务信息，未保护好客户的隐私所引起的法律风险［3-5］。
这里重点讨论内部风险中关于员工是否具有防范和控制风险的能力的模糊综合评判。全体员工对风险的认识、防范与控制能力对于从整体上控制风险有着极其重要的作用［6，7］。任何一个电子银行单位对员工的基本要求是：具有良好的职业道德和健康状况，以及较高的文化素质水平。
2 模糊综合评判方法
模糊综合评判是一种应用广泛的模糊数学方法，它应用模糊关系映射原理，在模糊环境下，考虑多种影响因素，根据评价的指标标准和可以获得的实际数据，经过模糊变换后对事物做出综合评价的一种方法。该方法以专家已有的知识经验和对风险的主观判断为基础，（由于不同个体的知识水平、认识能力、经验和偏好不同，对同一事物的认知具有差异）利用模糊数学原理综合各位专家的评估意见，最后根据最大隶属度原理确定对各个风险因素进行管理的优先次序。
(1) 设与被评价事物相关的因素有m 个，记作U=｛u1,u2,…,um｝ 称之为因素集。
(2) 设所有可能出现的评语有n个，记作V=｛v1,v2,…,vn｝ ，称之为评价集。
(3) 建立单因素评判，即建立一个从U到f(V)的Fuzzy映射。γ：Uf(V)，uiγ(ui)=ri1v1+ri2v2+…+rimvm，0≤rij≤1,1≤i≤n,1≤j≤m，由γ可以诱导出Fuzzy关系，得到Fuzzy矩阵R=r11r12…r1m
r21r22…r2m
… … …
rn1rn1…rnm〗，称R为单因素评判矩阵，并称三元有序组（U，V，R）为评判空间。由于各因素的重要程度不尽相同，所以需对各因素加权。用U上的F集A=(a1,a1,…,an)，表示各因素的权分配，它与评判矩阵R的合成，就是对各因素的综合评判。
3 风险分类及模型建立和分析
3.1 风险分类
对员工是否具有防范和控制风险的能力初步划分如下:
（1） 初级程度:经过简单培训,基本满足所在岗位要求；
（2） 中级程度:经过短期的专业培训,对电子银行的相应工作基本了解,应变能力强,在短期内能迅速掌握相关工作技能,达到熟练水平；
（3） 高级程度:具有银行或电子银行相关工作经验及相应资格认证,熟练操作各项流程和程序；
（4） 高级职业技术程度:具有多年工作经验,适应新生事物能力强,能将已有经验知识迅速移植到新生事物中,对电子银行相关操作相当熟练;工作M1年出现N1次L1级的风险事件,X1年轮换1次岗位;拥有预测风险的意识和能力；
（5） 基本专业程度:既有足够的专业领域知识,理解概念和原理并在日常工作中熟练应用;工作M2年出现N2次L2级的风险事件,X2年轮换1次岗位;具有应对风险的识别能力；
（6） 丰富的专业程度:熟练掌握专业领域知识,并能在日常生活中融会贯通,这些知识通过在掌握各种原理基础上的广泛深入实践获得,或通过广泛接触先进国际知识中获得;工作M3年出现N3次L3级的风险事件,X3年轮换1次岗位;具有对风险的控制能力；
（7） 基本专家程度:确实精通掌握各种概念、原理和业务知识，这种知识通过在电子银行及计算机网络领域的深入发展，或是通过全面的业务经验及对国内外的经验总结、创新，且具有创新能力；工作M4年出现N4次L4级的风险事件，X4年轮换1次岗位；具有驾御风险的能力。拥有不同程度防范和控制风险的能力的员工对风险的影响程度和范围有着不同的影响。造成的风险类别可分为单一风险，多项风险和系列风险，风险的危害程度可分为低、中、高。
3.2 模型建立和分析
AR=B=(b1,b2,…,bm)，其中A=(a1,a1,…,an)，∑ni=1ai=1,ai≥0,R=(rij)nm,rij∈［0,1］。这里bj是r1j,r2j,…,rnj的函数，也就是评判矩阵。广义复合运算称为模糊综合评判AR=B=(b1,b2,…,bm)。其中由广义模糊运算的定义，计算Bj一般可选4种算子，即M(ν,Λ),M(・,v)，M(Λ,)，M(・,)，前3种用于突出主要因素，不考虑或稍微考虑次要因素的综合评判，后一种是对所有因素权重大小均衡兼顾，对风险的综合评价具有较好的效果，故本文采用M(・,)算子［8-10］。
（1） 设因素集U={u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7}，其中u1=A,u2=B,u3=C,u4=D,u5=E,u6=F,u7=G,评价集V={v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9}。其中v1为低的单一风险；v2为中的单一风险；v3为高的单一风险；v4为低的多项风险；v5为中的多项风险；v6为高的多项风险；v7为低的系列风险；v8为中的系列风险；v9为高的系列风险。
（2） 构造综合评判矩阵。把这m个单因素评价集作为行即得一个总的评判矩阵。其中相应的评价得分由专家或者经验丰富的工作人员填写统计后获得。
表1打分规则：将行因子与每列因子对应评分，认为一定能够引起相应风险的1分，很可能引起相应风险的0.7分，可能引起相应风险的0.5分，不太可能引起相应风险的0.2分，肯定不会引起相应风险的0分。假设有X个专家打分，则aij=∑Xx=1aij/X(1
表1 员工防范和控制风险能力打分表
因素集
评价集
评价指标
v1v2…v9
员工等级
u1a11a12…a19
u2a21a22…a29
……… …
u7a71a72…a79
下列综合评判矩阵的数据由以上打分表统计计算获得:
R=0.500.300.20000000
0.300.350.250.070.030000
0.200.250.350.100.070.03000
0.100.150.200.160.140.100.070.050.03
0.070.100.120.180.160.150.100.070.05
0.050.070.100.130.170.190.120.100.07
0.030.050.070.120.160.210.150.120.10
3.3 确定因素重要程度模糊集
由于各因素对事物的影响程度不尽相同，有些因素在总的评价中影响可能大些，而有些则可能小些。本文采用权因子判断表法。权因子判断表法是指由评价人员组成的专家组,通过专家组制定和填写判断表,然后对所填写值进行统计从而得出权因子。如表2所示。
表2 权值因子判断表
评价指标
F1F2…F7
评价指标
F1a11a12…a17
F2a21a22…a27
……… …
F7a71a72…a77
表2由专家或者经验十分丰富的工作者填写，填写规则为：将行因子与每列因子相互比较，非常重要的指标1分，比较重要的指标0.7分，同样重要的0.5分，不太重要的0.3分，很不重要的0分。计算方法是：首先计算每一行评价指标得分值Dij=∑7j=1aij(i=1,2,…,7)，假设打分人数为X人，再求评价指标平均数Pi= ∑Xx = 1Dix/X,(1
3.4 根据评价模型，求出模糊评价集
此处采用加权平均M(・,)，B=A*R，其中bj=∑mi=1(aibij),j=1,2,…,n从而得到：B=(0.110 5,0.145,0.148,0.123 8,0.132 2,0.138 5,0.092 4,0.072 5,0.055 1)。
3.5 综合评判
根据最大隶属度原则,选择模糊综合评价集B=(b1,b2,…,bn)中最大的bj所对应的等级(评语)vj作为综合评判的结果。
4 结 语
由最后所计算的数据根据最大隶属度原则可得到如下结论:对员工的管理以及员工所具有的防范和控制风险的能力的强弱,对电子银行风险管理具有不可忽视的作用，在较坏情况下容易引起单一高风险,在一般情况下不会引起高的系列风险。虽然如此，但对员工的综合能力要求不容忽视，否则会造成许多不必要的风险。
参考文献
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作者简介 龙海燕 1980年出生，硕士研究生。研究方向为金融数学。
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