云会计AIS可信性

云会计AIS可信性（精选4篇）

云会计AIS可信性 篇1

摘要：“互联网+”时代,开放、动态的云服务正在兴起,可供用户选择的云会计AIS产品也不断涌现,准确度量云会计AIS可信性可为用户选择合适的产品提供支持,也为云会计供应商在成本与交付时间等限制条件下部署产品提供了依据。本文在对AIS可信属性相关性分析的基础上,考虑了可信属性间的相互影响,结合不同的功能模块,引入设计结构矩阵及矩阵变换、运算的方法,确定了功能模块中各可信属性的贡献值,建立了云会计AIS可信性度量模型。

关键词：云会计,AIS,可信性度量,设计结构矩阵

一、引言

云会计因其成本低、效率高、可定制性强等优势在互联网、通信技术高速发展的时代受到了企业的广泛关注,云会计供应商可在动态、开放的环境下向用户提供模块化的、按需定制的会计信息系统(以下简称AIS),是“互联网+”战略在会计信息化领域的代表性应用。国产财务软件供应商的云服务正在兴起,金蝶、用友、浪潮、金算盘、华财在线等财务软件行业的供应商相继都有新的产品版本推出,云环境下的AIS服务模式对企业会计信息化带来了重大影响,也为用户提供了更多的选择。但企业依据什么来信任一个无关公司为其提供的AIS,这类系统的“可信性”如何保证、企业如何选择不同可信程度的AIS是所要考虑的更为深远的问题。

对AIS可信性进行度量即是将其对会计信息的输入、处理和输出流程符合用户的预期程度进行准确量化,是对被选择属性的度量值与用户预期符合性的量化问题,科学有效度量AIS的可信性能定量反映出不同产品的差异,使用户在不具备专业知识的情况下直观地对产品进行选择比较。在大数据时代与互联网+的背景下,可信属性之间的影响愈加复杂,如一个系统的风险可控性做得越好,可能对可审计性、税收可稽查性有正向促进作用,属性间的相互关系会对准确度量AIS可信性造成影响。因此,在考虑可信属性间相关性情况下,度量的云会计AIS可信性可为用户对云会计供应商的选择提供支持,也为云会计供应商改进自身服务提供帮助,已成为当前云会计研究的重点。国内外学者对于软件可信性的评估与度量等方面的问题进行了研究分析,并且开始进行云会计环境下AIS可信性的深入探讨。James等(2011)提出了一种基于图模型的用户需求的及时验证与确认方法,从而有助于提高软件可信性。针对传统静态软件度量不适用于面向对象语言开发的软件所具有的多态、动态绑定、继承等特性的问题,Chhabra(2010)等分析并分类归纳了动态软件度量的方法与技术。孟琳琳等(2011)使用上下文过滤算法移除与评估者特定上下文不相似的用户反馈,得到指定质量属性的取值,将多维可信属性值聚合得到总体可信性。田俊峰等(2011)从网络结点行为特征出发,将网络系统抽象成一个基于信任领域和Agent技术的具有层次结构的虚拟可信管理模型。韩强等(2014)从构件之间的运算角度,定义BPRAS构件运算,从而建立BPRAS代数模型,并进一步对其支撑的业务流程应用软件可信性进行建模。程平,李宁(2015)在考虑云会计环境动态性与复杂性的基础上,分析复杂网络原理模拟模块失效对AIS可信性的影响,提出了基于可信性影响关系网络的可信性评估方法。

综观现有研究发现,云会计环境下涉及到模块间影响、可信属性间影响的AIS可信性度量的研究相对匮乏。但由于模块化的AIS服务模式已成为用户按需定制的趋势,模块间的业务勾稽与数据调用关系,以及属性间的相互作用,使得单一研究各个模块中属性对可信性的影响受到局限。鉴于此,本文在考虑云会计AIS可信属性相互作用,功能模块之间的影响基础上,引入设计结构矩阵反映属性间的影响关系,并计算对整体可信性的贡献度,建立了考虑相互影响的云会计AIS可信性度量模型。

二、AIS可信属性间的相关性分析

云会计环境下可信属性可以被划分为基本可信属性、关键可信属性和增强可信属性三个层次,包括可用性、可靠性、安全性、可生存性、可维护性、决策支持性、风险可控性、可审计性和税收可稽查性等9个一级可信属性,分别以aj(j=1,2,…,9)来表示。关于两种属性A1和A2之间的关系可以分为三类:一类是促进关系,也即属性A1值的提高会导致属性A2值的提高,另一种是对立的关系,也即属性A1值的提高会导致属性A2值的降低,最后一种是不相关关系,也即属性A1值的提高不会导致属性A2值的任何变化。研究属性间的关系对于属性间平衡的建立,软件可信性的改进都非常有用,比如,在成本预算给定的情况下,可以通过更多的关注某个与多个属性都有促进关系的属性,来提高软件的可信性水平。具体分析云会计AIS可信属性间的相关性,如表1所示。

由表1可以防止与既定目标的冲突行为。例如,在云会计AIS中最大化可用性时,可用性可能会对安全性、可靠性产生促进作用,即对它们有着积极的影响;若AIS在可扩展、易更新方面做得很好的情况下(可维护性),那么系统的风险可控性可能会受到消极的影响;若AIS的决策支持性较高,那么系统的可用性可能会受到消极的影响,但对于可维护性则可能是促进作用;而AIS可信性中可审计性与税收可稽查性可能不对其他属性产生影响。

将可信属性之间的这种关系称为“相关性”,一个可信属性的变化可能直接或间接地引起其他可信属性的变化,这种相关性可以通过设计结构矩阵(以下简称DSM)来表达。DSM是一个具有n行n列的二元方阵(矩阵中的元素仅为空格或为符号▲),用于表示矩阵中各个元素之间的交互关系,以便于对复杂系统进行可视化分析。系统中所有元素均以相同的顺序放在矩阵的第一行和第一列,如果元素ai和元素aj之间存在交互关系,则矩阵的第i行第j列元素为▲或由数字1表示;否则用空格(或由数字0)表示。在由二元(0或1)表示的矩阵中,对角线上的元素一般不用来描述系统,用空格或符号○表示。

在图1中,从矩阵各列上可以获得该活动的输出信息由哪些任务吸收,也就是对应行所表示的活动;从矩阵各行可以发现该行的所有输入信息任务,即其对应的列所表示的任务;矩阵对角线上方、下方分别表示反馈信息及前馈信息。图中实线框表示两对交互任务。将设计结构矩阵DSM作为云会计AIS可信性的评价工具,可以通过可信属性间的相互关系,确定可信属性的相对重要性,以克服不同属性间量纲不同或不能直接测量的难题。

三、云会计AIS可信性度量模型的构建

本文将以设计结构矩阵为分析工具,将AIS的各个功能模块看作是可以复用的构件,每个模块中都有侧重的可信属性,利用AIS可信属性间相互关系及这种关系的传递,建立云会计AIS可信性度量模型。

(一)模块中可信属性的可达矩阵

定义1:基于可信属性间相互关系的设计结构矩阵:设AIS中的可信属性集合为A={a1,a2,…,an},ai表示第i个可信属性。用设计结构矩阵Mn×n表示可信属性之间的相互关系,矩阵维数n表示系统中可信属性的个数,行和列分别表示系统中所有可信属性,主对角线元素标志该可信属性本身,用“○”表示;其它元素表示可信属性之间的相互关系。方向性由矩阵的行和列分别表示,行对应基于可信属性关系图中有向边的弧头,列对应有向边的弧尾,矩阵元素Mn×n表示可信属性ai受可信属性aj的直接影响,用“▲”来表示。

对基于可信属性间相互关系的设计结构矩阵中的矩阵元素填充具有一定语义的数值后,形成的矩阵称为可信属性邻接矩阵。定义模块中可信属性邻接矩阵来表达模块中可信属性之间的相互关系,定义模块中质量属性可达矩阵来确定质量属性之间相互关系的传递,即某些可信属性的变化所引起的同一模块中其他可信属性变化情况。

定义2:可信属性邻接矩阵:设AIS中的可信属性集合为A={a1,a2,…,an},ai表示第i个可信属性。矩阵MFi=mfi(j,k)表示模块Fi中可信属性aj和ak之间是否存在着直接影响关系(其中i,j,k为正整数),且有

则称矩阵MFi为模块Fi的可信属性邻接矩阵。

定义3:可信属性可达矩阵:设AIS中的可信属性集合为A={a1,a2,…,an},可信属性邻接矩阵MFi对应关系为:R哿A2,关系R的传递闭包为R+=R∪R2∪…∪RP,则对应矩阵有

其中MFiRk=MFiRk-1∨MFiR,i=(2,3,…,p),称矩阵MFiR+为模块Fi的可信属性可达矩阵。

由定义2和定义3,可以确立模块中可信属性的可达矩阵,也就确定了在同一模块中可信属性之间直接或间接影响关系及这种关系的传递。

(二)模块中可信属性的贡献值

对于有云会计供应商所提供的模块化的会计信息系统而言,其系统的模块集合为F={F1,F2,…,Fp},令

是一个一维数组,数组FiA中任一元素满足下式(4):

令MFiA=[fia1,fia2,…,fian]=FiA*MFiR+,则fiaj表示模块Fi中可信属性aj直接或间接影响其他可信属性的个数,称为贡献值。一个可信属性的贡献值越大,该可信属性对其他可信属性的影响也就越大,说明该可信属性在AIS可信性中就越重要,对整体可信性的贡献度也就越高。

(三)可信属性的间接度量

可以通过下式(5)确定可信属性的间接度量值,令

则矩阵MFA的第i行表示模块Fi中各个质量属性的贡献值,第j列表示可信属性aj在各个模块中的贡献值。分别计算矩阵MFA各行与各列贡献值的和,分别用∑ai和∑Fi表示,得到模块与可信属性的贡献值阵列,代表了模块中各可信属性的总贡献值以及各可信属性在整个AIS中的总贡献值。

(四)AIS可信性度量模型

得到各可信属性在整个AIS中的总贡献值,即视为得到可信属性aj的权重ωj(j=1,2,…,9),云会计AIS的可信性程度为

∑9j=1ωj=1,则T表示云会计AIS的整体可信性程度,T值越大表示系统的整体可信程度越高,反之亦然。

四、应用实例

云会计供应商可向用户提供模块化的AIS,用户可结合政府政策导向、企业业务发展方向以及自身偏好按需购买AIS的组成模块。M供应商的J用户所在行业为中小型制造业,主要业务为生产加工汽车配件,有较为稳定的客源以及供应商,之前采用的是单机版财务软件与人工盘点库存,随着产量的加大,以及供应链上下游企业信息化程度的提高,J用户逐步感到“人治”的落后性,企业的防错、管理、控制、监督能力都跟不上发展速度,急需提高企业的信息化管理水平,特向M云会计供应商咨询购买会计云服务,要求同时满足成本低廉与系统可信的情况下集成统一的管理平台,实现财务管理与供应链管理的信息化。

分析J用户的业务需求,要实现财务业务一体化内外部独立核算、实现从采购申请到资产退出的全生命周期跟踪的资产管理、成本费用管控精细化、为管理层的决策提供大量分析数据作为决策支持、集成供应链上下游企业等;在AIS可信性方面,J用户对可用性与安全性的要求较高(0.75以上),对可审计性与税收可稽查性不做太大要求(0.5以上),要求系统整体可信性达到中上水平(0.7以上)。为降低J用户在提升会计信息化水平方面的投入,缩短信息化解决方案的部署时间,提高资金周转效率与人力资源利用率,向J用户推荐了即租即用、按需定制的云ERP产品,以用户的业务需求为导向,提取出该产品11个相关模块,作为J用户使用的会计云服务,以下称某AIS产品。依据业务流程勾稽关系和服务中数据接口反映出的云会计服务之间调用关系,得出云会计下AIS功能模块的可信性影响关系,如图2所示。

根据M供应商某AIS产品模块的功能特点与功能清单,分析出各模块涉及的可信属性如表2所示。

总账模块包含了初始化、凭证管理、账簿查询、财务报表、现金流量处理、期末调汇等相关功能,是与其他功能模块相互影响最大的一个模块。因此,本文以总账模块为例,依据其功能特点,认为其将云会计AIS可信性中的9个一级属性完全覆盖,得到可信属性之间的相关性如图3所示。

根据图3得出了总账模块的可信属性设计结构矩阵如表3所示。

(一)确定M供应商某AIS产品可信属性的可达矩阵

利用总账模块的可信属性设计结构矩阵,与定义2、3,该模块的邻接矩阵MF1与可达矩阵MF1R+分别为:

同理可得其他模块的邻接矩阵MFi与可达矩阵MFiR+(i=2,3,4,…,11)。

由公式(3)有FiA=[1 1 1 1 1 1 1 1 1],则有MF1A=F1A*MF1R+=[6 6 6 6 2 2 2 2 3]。

(二)确定M供应商某AIS产品各模块中可信属性的贡献值

根据公式(5),有MFA=[MF1A,MF2A,…,MFpA]T,该矩阵表明了在M供应商的某AIS中,可信属性在各个模块中的贡献值及模块中各个可信属性的贡献值,将矩阵变换为阵列表的形式,并分别计算各行与各列的贡献值之和,∑9j=1aj与∑11i=1Fi,具体结果如表4所示。

由表4可知各个可信属性对整个系统的贡献情况,也就得到了基于可信属性相互影响的统一的尺度评判,从而确定了各可信属性对AIS整体可信性的权重。

(三)确定M供应商某AIS产品可信属性度量值

本文采用专家评估法对9个可信属性进行评判,3位专家的权重分别为0.4、0.3、0.3,得到专家对M供应商某AIS产品的可信性评判表如表5所示。

(四)M供应商某AIS产品可信性度量

利用公式(6)与表4、表5,可以得到M供应商某AIS产品的可信性程度:

即考虑了可信属性相互影响的云会计AIS可信性为0.72,整体可信性上达到了J用户对云会计AIS产品的可信性要求,结合用户在成本与交付时间等方面的限制,用户对该产品较为满意,但还有待提升的空间;就单个可信属性而言,该系统在可用性与可维护性方面都做得较好,在决策支持性、可审计性与税收可稽查性方面还有待提升。

云会计AIS产品在“互联网+”时代不断推陈出新,会计信息涉及到经济价值与决策价值,用户凭什么信任一个无关公司提供的云产品,都是供应商面临的考验与难题。云会计AIS可信性度量可为用户选择合适的产品提供定量的支持,也可作为云会计供应商在成本与交付时间等限制条件下部署产品的依据。本文考虑了功能模块间与可信属性间的相互影响,引入设计结构矩阵理论,确定了功能模块中各可信属性的贡献值,建立了云会计AIS可信性度量模型,最后以一个用户定制AIS产品的案例说明了模型的有效性。本文没有考虑质量损失会对AIS可信性度量产生的影响,将在下一阶段的研究中逐步完善,期望本文对AIS可信性度量的研究能有助于推动云会计在会计信息化方向的发展。

参考文献

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云会计AIS可信性 篇2

关键词：云会计,可信性评价,AIS,复杂网络,结构洞

云会计［1］的产生与发展是会计信息化的里程碑,云会计下会计信息系统( Accounting Informa-tion System,以下简称AIS) 的可信性［2］令人关注。目前,采用合理有效的方法,针对云会计环境下AIS进行可信性评估［3］,是云会计发展中亟待解决的关键问题,可信性评估必须充分考虑存在勾稽影响的服务之间乃至功能组件之间的相互作用关系。本文提出了一种基于可信性影响关系网络的云会计下AIS可信性评估方法,以期对云会计环境下AIS得出可信性评估结论。

一、云会计下AIS可信性评估方法

云会计下的AIS作为商品化软件的一种新兴服务方式,可信性水平如何直接关系到用户根据自身业务需求选择云会计产品、云会计厂商的产品质量控制和定价、行业可信性标准的制定［4］等方面的问题,使云会计可信性评价的相关研究在其推广发展中起到重要作用。在考虑云会计各个模块、服务以及细化的业务单元之间存在复杂的相互依存关系,以及协作完成AIS的各项功能,本文构建可信性影响关系网络,以描述这种复杂相互依存影响关系对可信性的影响,并运用复杂网络［5］原理对云会计下AIS进行科学合理的可信性评价。

( 一) 构建可信性影响关系网络TAN

云会计下AIS可信性评估应充分考虑模块之间存在复杂的相互调用、数据勾稽处理关系情况下模块可信性的相互影响关系,这种模块之间可信性影响关系可以用模块可信性影响关系网络( Trustworthiness Affecting Network,以下简称TAN )来表示,可将这种复杂的控制影响、调用关系抽象化为复杂有向网络。TAN不是传统意义上模拟内部调用结构的调用网络,而是综合考虑技术层面和功能层面模块之间可信性影响因素,构建的是可信性影响关系网络。

由节点和边组成的图G = ( V,E) 可以表示一个具体的网络,其中V代表网络中节点的集合{ v1,v2,…,vn} ,E代表网络中边的集合{ ( vi,vj) } ,i,j ∈ { 1,2,…,n} 。依据云会计下AIS的主要业务流程建立功能模块可信性影响关系的复杂网络,复杂网络中的节点V代表云会计服务中各个功能模块的可信性,有向边E代表所连接的两个功能模块之间的可信性影响关系。

( 二) 可信性水平的度量

由于云会计下AIS业务处理的协作性、复杂性和灵活性,用户所需的复杂业务难以由单个功能模块完成,往往需要多个模块协作处理,模块之间具有复杂的业务勾稽关系,并产生大量的指令和数据交互。因此,TAN拓扑结构构建的优良程度极大程度地决定了在AIS关键模块失效时引起整个系统瘫痪的可能性。本文利用复杂网络及其相关理论,基于TAN对云会计AIS的可信性进行评估,从度、介数、结构洞等方面进行分析,提出了度量可信性水平的标度和节点失效策略,以度量云会计下AIS可信性水平。

1. 度。云会计下AIS中模块、功能组件乃至细化的最小功能单元的可信性即为复杂网络节点,节点的度可以代表该节点与其他相连节点的可信性影响程度,能够从一定程度上反映该节点可信性水平受到其相连节点影响的复杂程度,节点的度越大则与该节点发生可信性联系和相互作用的节点就越多,其所面临的可信性评价就越复杂。对于有向加权网络来说,节点的出度反映了该节点对其他节点施加可信性影响的程度,入度反映了该节点受其他节点可信性影响的程度。

2. 介数。在网络的所有最短路径中,通过节点i的最短路径的条数占最短路径总数的比例称之为节点i的介数。节点v ∈ V的介数CB( v) ,定义如下:

其中 σww'表示w和w' 之间的最短路径数,σww'( v) 表示经过点v ,w和w' 之间的所有最短路径的个数。可以看出介数高的节点在网络中的集中性比较高,在网络中的影响就越明显。移除高集中性的节点会比移除度大的节点更易破坏网络的性能。在一些情况下,低度节点可能会有高的集中性。因此,移除高集中性节点来攻击网络可能导致与度攻击不同的效果。

3. 结构洞。 社会网络中结构洞( Structural Holes) 指某些个体之间存在无直接联系或关系间断的现象,从网络整体来看,好像网络结构中出现了洞穴,其中将无直接联系的两者连接起来的第三者( 即结构洞位置占据者) 将拥有信息优势和控制优势［6］。将结构洞理论引入可信性评价的TAN分析中,可以作为节点间存在结构洞情况下分析可信性影响程度的手段。作为 “桥梁”作用的第三方节点占据了其他网络成员进行相互联系的关键路径,即网络中存在结构洞,使得被结构洞联系的节点间可信性影响关系出现缓冲效应———可信性的正向和负向影响都一定程度的减弱。作为 “桥梁”的第三方节点占据可信性影响关系的关键通路,受到两方以及多方的直接影响,能控制可信性影响是否传递以及传递的影响程度。

( 1) 可信性影响pij,结点i与j的可信性影响关系概率值,同i的所有可信性影响关系值之比。这里aij指i ,j两点间的边的属性值。

( 2) 二值约束cij,它表示围绕节点j和i的初始 “结构洞”的缺失约束,节点j通过以下方式约束节点i的 “桥梁” 作用,以节点对其他节点的依赖程度作为评价标准,数值越大,约束性越强; 依赖性越强则能力越小,跨越结构洞的可能性就小［7］:

( a) 节点i要经过较长的时间与较重程度的影响,才能改变节点j的可信性;

( b) 节点j被很少的结构洞包围着,通过这些结构洞,节点i可以发起支持,促进AIS整体的可信性。

由上式可以看出当j是i的惟一连接节点时,cij取最大值1,当j不通过其他节点与j间接相连时,cij取最小值P2ij。

(3)节点约束Ci:

求得的节点约束可以作为衡量TAN内部可信性影响关系传播范围与能力的标度。

4. 可信性系数。云会计下AIS可信性评估着重关注在AIS关键模块失效时引起整个系统瘫痪的可能性,即TAN在关键节点失效后网络的完整程度。AIS可信性评估可以转化为对AIS的TAN研究,即在网络部分节点失效后,该网络的连通程度。因此,定义云会计环境下AIS可信性系数V来衡量可信性水平,其定义为:

即某个或某些节点失效后TAN的最大弱连通图所包含的节点个数和原TAN节点个数的比值,该度量指标描述了当TAN在某个或某些节点失效后其连通程度,用某个或某些组件失效对AIS正常运行实现原预期功能的影响来衡量可信性。在网络中没有节点失效的情况下,可信性系数为1,而出现若干失效节点的网络其可信性系数的取值范围为[0,1) ,可信性系数越大代表AIS的可信性水平越高。当网络中出现失效节点时,可信性系数大的AIS的TAN中最大联通子图中节点个数相对于未失效的情况并未出现大比例损失,整个网络的连通性变化不大,即这个网络所代表的大部分AIS组件仍能够正常运行,并能实现原AIS绝大部分预期功能,该AIS的可信性水平较高。

5. 节点失效策略。本文在模拟失效的情境中采用的节点失效策略,是按照节点介数由高到低依次失效,逐步观察每次节点失效后对AIS可信性系数的影响。之所以根据节点介数制定失效策略而不是依据节点度数失效,是因为介数高的节点在TAN中的集中度高,相对于代表着可信性影响关系复杂的业务模块度高的节点,无论是从用户关注的程度来看,还是从对TAN的影响来看都更具有代表性和说服力。在案例分析中采用此种节点失效策略实现了节点失效情境模拟: 对每个待评估的AIS中的节点的介数进行排序,依次去除TAN的最大联通子图中介数最高的节点及与其直接相连的边,得到存在部分失效模块的AIS,逐步记录可信性系数及其变化趋势,对比采用节点度的高低制定失效策略,引入结构洞理论分析二者的优劣,进而可以得到可信性评估结论。

( 三) 可信性评估流程

基于可信性影响关系网络的云会计下AIS可信性评估,先基于AIS提取出模块的可信性影响关系,在Pajek中构建TAN,结合复杂网络原理分析TAN并制定相应的节点失效策略,模拟节点失效,综合分析后得出可信性评估结论,可以通过以下五个步骤实现( 以金蝶K/3 为例) :

步骤一: 根据购买的会计云服务获取模块的可信性影响关系。

以金蝶K/3 总账系统为核心提取出22 个相关模块,作为企业购买的会计云服务。依据业务流程勾稽关系和服务中数据接口反映出的云会计服务之间调用关系,得出云会计下AIS功能模块的可信性影响关系,如图1 所示。

步骤二: 将可信性影响关系导入复杂网络计算工具Pajek中。

将22 项会计云服务作为TAN的节点,将各项会计云服务之间的可信性影响关系作为TAN的有向边,构建出云会计下AIS的TAN,将节点和边的信息导入复杂网络计算工具Pajek中,得到的TAN如图2 所示。

步骤三: 分析TAN,制定节点失效策略。

TAN的识别和构建是对云会计下AIS进行可信性评估的基础,而各个节点介数是识别TAN中节点及其可信性影响关系重要程度的主要依据。在Pajek中计算出TAN中各节点的入度、出度以及入度出度和,即节点的度,以及介数、结构洞等指标,以备对比分析,如表1 所示。从表1 可以发现在22 个节点中,总账、销售管理、固定资产、内控管理、存货核算、项目管理等节点的介数和度数均较高,在网络中起到决定性的支配作用。

步骤四: 模拟节点失效。

通过移除一部分介数高的节点以及与这些节点直接相连的边( 包括入边和出边) 模拟AIS功能模块失效,记录每次节点失效对TAN的影响,并相应计算可信性系数V。图3 例举了部分节点失效前和失效后的网络。

步骤五: 得出可信性评估结论。

分析关键节点失效后对AIS可信性的影响,如果没有超出可接受的阈值就可选择该云会计服务购买方案。在存在多种备选方案时,针对每套方案进行以上四步可信性评估,并采用一致的节点失效策略,得到各自可信性系数,对比选出最优方案。

二、案例分析

本文以下以A公司欲购买的云会计供应商XYZ提供的云会计产品为例,说明基于可信性影响关系网络的AIS可信性评估方法的应用。A公司为小型制造型企业,主营业务为制造型机械的金属外壳设计与生产,业务流程复杂度不高,与财务相关的业务流程涵盖设备管理、生产管理、财务管理、采购及销售管理等,业务量与年销售额均处于较低水平。现为节约财务信息处理与信息化维护成本,提高财务核算与业务处理的规范性,拟从XYZ云会计供应商处购买若干云会计服务组成的云会计产品,A公司对其云会计产品的可信性水平了解程度不高,现需可靠的第三方评估机构对其购买的云会计产品进行可信性评估,以确定是否购买。

根据A公司的财务业务需求,欲从XYZ云会计供应商处购买的云会计服务有设备管理、在建工程、固定资产、工资、网上报销、销售管理、应收款管理、采购管理、应付款管理、库存、总账、报表、生产管理、预算管理、现金管理、存货核算、成本管理、项目管理、目标管理、费用管理、内控管理、内控分析共22 项云会计服务,由这些服务集成的AIS可信性水平如何是A公司决策是否购买XYZ公司云会计产品的关键因素。

假设本案例中建立的TAN与前文述及的功能模块可信性影响关系( 图1) 和TAN ( 图2) 一致。由于该云会计产品TAN的节点数目较少,网络复杂度不高,因而将节点的失效策略定义为按节点依次按介数的高低失效,每次出现节点失效时,记录并分析其对TAN的影响并求出相应的可信性系数,用以观测关键节点失效给云会计下AIS可信性带来的影响,从而反映出该云会计产品的可信性水平。

在无节点失效的情况下,“总账”节点的介数最高,对网络作用明显,将该节点及与其相连的有向边移除后,求出新TAN的最大弱连通子图,以模拟 “总账”节点失效后的系统状况,如图4 所示。当 “总账”节点失效后,TAN中 “销售管理”节点介数最高,将其以及与其相连的边在网络中移除,观察对网络的影响。再移除介数最高的“存货核算” 节点及其相连边,观察对网络的影响。移除三个介数最高的节点后云会计可信性影响关系网络最大弱连通子图,如图5 所示。记录每次移除节点后对TAN中各个节点介数的影响,并求得相应的可信性系数,如表2 所示。

关键节点失效对云会计环境下AIS可信性具有制约性和级联性的影响,按照定义的节点失效策略,节点的失效顺序为 “总账”、 “销售管理”、“存货核算”。然而,由于在调用结构网络中介数较高的节点失效对网络连通性的影响较大,在模拟第三批节点失效时,当 “存货核算” 失效,调用结构网络中一并删去与 “存货核算”直接相连的边。此时 “工资”成为孤立节点,TAN的最大联通子图一次性减少2 个节点,出现了关键节点失效对整个网络连通性的级联影响,从而影响可信性系数的数值。由此可见以TAN中移除节点及其相连边的方法反映出可信性影响关系的复杂性和动态性,有效模拟云会计环境下AIS业务模块失效时对可信性的影响。

由于结构洞可以反映TAN中节点可信性影响关系传播的范围与能力,现使用节点度为标度的节点失效策略( 简称度方案) 与上文采用的以介数为标度的节点失效策略( 简称介数方案) 三批失效后的结构洞节点约束进行对比,检验介数方案在失效策略上的有效性。度方案与介数方案在前三批失效中失效节点数相同,也就是对可信性系数的影响相同,然而具体失效的节点不完全一致: “总账”节点第一批失效, “销售管理”节点第二批失效,“内控管理”、“内控分析”节点第三批失效。可以看出两个方案下前两批失效节点相同,在对比结构洞节点约束时不再考虑这两个节点,结构洞节点约束对比结果如表3 所示。

通过对比介数方案与度方案结构洞节点约束的均值和方差,发现介数方案无论是均值还是方差均低于度方案,即相对于度方案,介数方案网络中剩余节点具有整体上更低水平的节点约束,说明在可信性系数相同的情况下,以介数为标度的节点失效策略能够移除TAN中更加重要的节点,这些节点移除后,TAN的结构更加松散、节点之间的可信性相互影响程度更低,由此说明了以介数为标度的节点失效策略的有效性和高效性。

三、结论

云会计AIS可信性 篇3

关键词：云会计,行为特征,分析模型,会计信息系统,高可信性

随着经济全球化、社会信息化，企业逐渐向以信息管理为核心的财务业务一体化发展，传统的会计信息系统(Accounting Information System，以下简称AIS)已难以满足企业经营管理和决策的要求。与此同时，云计算、物联网等技术的飞速发展使原来封闭的局域网AIS被引导上开放、动态、复杂的互联网世界，AIS是否具有高可信特征成为企业选择和使用AIS时的重要考虑因素。高可信AIS是指会计信息系统能按照其设定目标所期望的方式运行，能适应环境和需求的变化，有抵御异常情况的能力，在受到干扰时仍能持续提供服务[1]。“云会计”的出现使中小企业方便、快捷并以较低成本使用高可信AIS成为了可能[2]。

软件本质上是代替人执行一定的行为，而软件行为是软件模块或子系统之间的交互行为和系统的演化行为。在软件行为研究领域，屈延文[3]首次以学科的形式系统地描述了软件行为的基本概念、行为状态、行为特征、行为模型、行为控制和行为监督等;陈曙等人[4]用时序逻辑方法建立的行为模型来描述软件需求中的行为;杨涛等人[5]提出了一种基于层次自动机的应用软件行为建模方法;万灿军等人[6]在描述软件行为的基础上，提出一个软件行为监控框架;刘伟等人[7]分析了Android手机平台上典型恶意软件的行为模式;曲向丽等人[8]根据第三方所提供的信用度证据来分析行为一致性、行为惯性等实体行为特征。

综观上述文献的研究，学者们从行为描述、行为建模、行为模式、行为监控、行为特征等方面对软件行为进行了广泛的研究，其研究的重点主要集中在软件行为描述和软件行为特征等基础内容层面，但目前涉及软件行为特征影响方面的研究文献还较少，并且这些研究的软件对象都未界定到具体的应用软件。实际上，软件在不同的环境下将表现出不同的软件行为，呈现出不同的行为特征。鉴于此，本文首先将云会计环境分为人员环境、网络环境、硬件环境和软件环境，然后将云会计环境作为高可信AIS的行为环境，构建了一个云会计环境下高可信会计信息系统行为特征影响分析模型，通过模型解释详细分析了不同环境下的影响因素及其对AIS行为特征的影响，以期为高可信AIS的建设提供理论依据和策略指导。

1 高可信AIS的行为特征

云会计是以云计算技术为支撑，基于互联网构建的一种向企业提供会计核算、会计管理和会计决策服务的信息化基础设施和服务[2]。云计算技术嵌入下的AIS实现了实时跟踪的功能，管理决策层对会计信息的监督和处理实现了实时化，能够高效快速地收集、处理和分析数据，实现业务协同、动态管理、及时控制、科学预测，使企业实现决策科学化、业务智能化。AIS是企业信息系统的核心元件，它的建设与优化是企业信息化建设的关键之举。AIS的可信性是指会计信息的输入、处理和输出过程符合会计信息使用者的预期，同时AIS所输出的各种财务报告和管理用报告等的真实性和相关性也符合使用者的预期，我们把能够满足这些预期的AIS称为高可信AIS[12]。AIS在会计数据呈现大数据化的情况下，实现了会计数据的及时处理和实时共享，给会计信息使用者带来了极大的便利。云计算技术的发展，使得AIS进一步变革以实现自身在开放、动态和复杂的云会计环境中的可持续发展，而明确云会计环境下高可信AIS的行为特征逐渐成为高可信AIS建设的重要前提[13]。

在云会计环境下，高可信AIS的行为特征更加多样化和多层次化。双因素理论由美国行为科学家弗雷德里克·赫茨伯格针对影响人的工作动机的因素而提出，它把影响人工作动机的因素分为保障因素和促进因素两类，认为只有激励因素才能够给人们带来满意感，而保障因素只能消除人们的不满，但不会带来满意感。保障因素更多地体现出必要性，而促进因素更多地体现出促进性。借鉴美国行为科学家弗雷德里克·赫茨伯格所提出的双因素理论，可把云会计环境下高可信AIS的行为特征分为保障性行为特征和促进性行为特征两大类[14]。保障性行为特征是高可信AIS的必备行为特征，内含可用性、可靠性、安全性、风险可控性等，只有具备了这些行为特征，高可信AIS的行为才能符合使用者的预期。可用性是指高可信AIS在实现其行为操作时，其基本功能可用，包括功能符合性、正确性、实时性、集成性、易理解性和易操作性。高可信AIS的安全性是AIS使用者最为关注的行为特征之一，具体包括完整性和保密性。风险可控性是指高可信AIS通过其行为能够实现对企业风险的全面性、系统性和适应性管理。促进性行为特征不是高可信AIS的必备行为特征，但是这些行为特征可以促进用户对高可信AIS行为的信任程度，具体可分为可审计性、税收可稽查性、决策支持性等。可审计性是指高可信AIS能够实现数据接口的标准规范化以确保审计软件正常发挥其作用，同时高可信AIS能够实现导出数据的完整性和高相关性，避免审计人员花费额外的时间和精力去筛选有用的会计数据。税收可稽查性是指高可信AIS可通过对税收元数据进行定义，以保证所导出的数据与税控系统的数据格式相同，实现良好对接。决策支持性是指高可信AIS通过物联网和数据挖掘等技术不断优化自己的行为，实现非结构化和半结构化的信息向可识别、处理的简单信息转化，最终把会计信息以图表等形式传递给管理层，提高管理层决策的时效性和有用性。

2 高可信AIS的行为特征影响分析模型

云会计环境是高可信AIS的应用环境，主要包括人员环境和运行环境两大类。其中运行环境可细分为网络环境、硬件环境和软件环境。人员环境是指由涉及高可信AIS的企业内部相关人员和企业外部利益相关者所构成的一种运行环境。其中，内部相关人员是指企业内部的会计人员，主要包括企业内部AIS的使用人员和管理决策人员;外部利益相关者是指企业外部的会计信息使用者，主要包括与企业相关的股东、股民、税务部门、工商部门、金融部门、保险部门等。在人员环境层面，高可信AIS作为一个人机交互系统，它的不断演进改变着传统会计业务模式，同时也改变着会计人员的工作模式和心理状态。云会计环境下的人员环境呈现出需求层次丰富化、相关者协同化和管理模式智能化的特征。人员环境中需求层次的丰富化增强了高可信AIS行为的可用性和安全性，相关者协同化增强了高可信AIS行为的可审计性和税收可稽查性，管理模式智能化从决策支持性上促进了高可信AIS行为的高效执行。网络环境是指能够保障会计信息输入、处理和输出过程及结果具备高可信性的网络共享系统。云会计环境下，高可信会计信息系统的网络环境呈现出高开放性和高动态性的特点[15]。网络环境的高开放性影响着高可信AIS的安全性和风险可控性等行为特征，网络环境的高动态性增强了会计信息流动和使用的实时性，高可信AIS行为的决策支持性得到增强。硬件环境是指由高可信AIS中会计信息赖以传播和流动的各种硬件设备和终端所构成的环境。云会计环境下，高可信AIS的使用终端更趋多样化，会计信息的流动和使用效率获得提高，高可信AIS行为的可用性得到增强。软件环境是指构成高可信AIS的各种操作系统、数据处理系统和信息管理系统的总和。云会计环境下，高可信AIS的软件环境中各种处理系统更趋整合化，增强了高可信AIS行为的可用性、可审计性和税收可稽查性。

行为环境是指由系统之外的种种行为或活动所组合而成的影响传播的情况和条件，行为特征只有在一定的行为环境下才能表现出来。云会计环境下的人员环境、网络环境、硬件环境和软件环境构成了高可信AIS主要的行为环境。基于以上的理解和分析，本文将云会计环境作为高可信AIS的行为环境，构建了一个云会计环境下高可信AIS的行为特征影响分析模型，如图1所示。

3 模型解释

3.1 人员环境下的高可信AIS行为特征影响分析

云会计环境下，高可信AIS的人员环境主要呈现出以下几个方面的特征:需求层次丰富化、相关者协同化、管理模式智能化。首先，高可信AIS改变着内部相关人员的心理和会计行为，内部相关人员的需求层次更趋丰富化;其次，高可信AIS使得会计与外部相关者协同，实现了会计系统从“信息孤岛”到“数出一间，数据共享”的集成化系统的转变;最后，云会计环境下的高可信AIS使得企业管理变成以知识和信息为核心的智能化管理。云会计环境下，人员环境呈现出的新特征多角度地影响着高可信AIS的行为特征。

3.1.1 需求层次丰富化。

需求层次丰富化主要指涉及高可信AIS的企业内部相关人员需求层次的丰富化。会计人员的需求是指会计人员由于其机体内部的某种匮乏而引起并形成的对周围环境的一种依赖关系。美国心理学家亚伯拉罕·马斯洛在其经典行为理论———马斯洛需求层次理论中把人类的主要需求分为五类，按照从低到高的层级依次为:生存需求、安全需求、社交需求、尊重需求、自我实现需求，这些需求呈现出变化性、多样性、层次性、潜在性的特点[16,17]。生存需求是指会计人员最基础、最低层次的需求，如对吃饭、穿衣、住宅、医疗等的需求。安全需求是指会计人员对自身劳动安全、职业安全、生活稳定、希望免于灾难、希望未来有保障等的需求。传统AIS下，会计内部相关人员的需求主要集中在生存需求和安全需求上。在云会计环境下，灵活的组织环境和高效的工作模式使得会计内部相关人员在工作中体验到强烈的自主感、胜任感和归属感，高度协同的工作模式使得会计内部相关人员之间的相互信任和相互依赖增强，体验到强烈的尊严感和价值感，社交需求和尊重需求得到满足。同时，更多会计内部相关人员的工作重心开始转移到内部控制和管理决策上，尤其是管理决策层的战略思维将发生重大变革，会计内部相关人员不断追求自身创新和自我实现，自我实现需求更为强烈。与传统AIS相比，高可信AIS下会计内部相关人员的需求更趋丰富化，扩展到马斯洛需求层次的各个层次上。

人员环境中需求层次的丰富化影响着高可信AIS的可用性、安全性等行为特征。需求层次的不断丰富增强了会计人员在组织中的自主感、愉悦感和归属感，安全需求和社交需求的满足使得会计人员开始更主动地去适应新的高可信AIS，增强了其对高可信AIS正常高效运行的责任心和使命感。高可信AIS的可用性内含功能符合性，功能符合性要求会计业务的处理必须符合会计法、税法等相关法律制度的规定。由于会计人员对高可信AIS正常高效运行的责任心和使命感得到增强，会计人员主观破坏高可信AIS功能符合性的行为将得到减少，高可信AIS的行为可用性得到增强。高可信AIS的安全性内含完整性和保密性，完整性是指通过实行授权访问限制以避免会计信息受到非授权人员的篡改，保证会计信息的真实完整，保密性是指高可信AIS能保证会计信息的机密性，避免会计信息的泄露。社交需求和尊重需求的满足影响着高可信AIS行为的安全性，需求的满足使得会计人员对组织的归属感和认同感得到满足，在自己的访问权限内进行操作成为会计人员对自身组织规定的一种认同和尊重，高可信AIS的行为完整性得到增强。同时，人为蓄意篡改和泄露会计信息的现象得到减少，高可信AIS的行为保密性也得到增强。需求层次的丰富化增强了高可信AIS的保障性行为特征。

3.1.2 相关者协同化。

在云会计环境下，高可信AIS实现了与其它信息系统如OA、CRM、SCM的一体化集成和工作协同，使得会计人员与其它相关者的工作协同化。会计与相关者的协同呈现出多方位的特点:企业各个部门通过电脑屏幕即可实现对存储在云端的会计信息的提取与使用，各个部门之间的协作增强;企业财务信息与相关财务用报告和管理用报告都实时发布在云端，方便了企业管理决策层实时收集信息做出决策，同时也加强了企业与外部投资者、税务部门、工商部门等利益相关者对企业运营的协同管理。云会计环境下AIS的高可信性补偿了时空分隔所带来的相关者控制感和安全感的减弱，企业内部之间和企业与客户之间信息共享渠道的实时性和有效性获得有力保障。人员环境中相关者之间的协同化，影响着高可信AIS的可审计性、税收可稽查性等促进性行为特征。高可信AIS通过对其自身模块接口的不断标准规范化和导出数据格式的重新定义可以实现对审计和税收稽查行为的高效配合和优化。企业与审计部门、税务部门之间业务的协同化，进一步提高了审计部门和税务部门的业务效率，使高可信AIS的相关行为特征得到增强。此外，企业管理层、投资者、工商部门、税务部门等都可以实时监控和共享云审计平台上所发生的一切，消除了企业对云服务商所提供的高可信AIS的安全性、可信性、合规性等行为特征的担忧[13]。

3.1.3 管理模式智能化。

在云会计环境下，会计信息的实时监督、实时处理和共享使得管理工作呈现出智能化的特点。会计人员独立封闭的工作单元被打破，取而代之的是开放、动态的云会计工作平台。物联网技术实现了对企业资源的实时监管，实时动态的分析数据改变了传统AIS对企业存货、销售收入等的分析与管理模式，使企业管理决策层可以实时了解最新的情况，管理决策效率极大地提高。会计大数据时代的到来迫使企业能够对会计数据实现集中化、高效的管理。云会计环境下，会计数据得以高效、实时地收集和处理分析。企业财务业务实现了协同化、动态化管理，企业能够及时控制和科学预测，运营效率大大提高。

人员环境中管理模式的智能化，影响着高可信AIS的决策支持性。云会计环境下，高可信AIS实现了以信息和知识为核心的智能化管理。管理模式的智能化从人员层面保障了高可信AIS的决策支持性。管理决策层实现了对会计数据的实时收集与高效运用，可以把更多的时间和精力聚焦到对企业的中期和长期宏观战略决策的制定上，以此丰富高可信AIS决策支持行为的层次性。同时，会计信息在管理决策层中的高效流动使管理决策者能够柔性适应技术环境、企业环境的变化，增强了高可信AIS在适应这些变化时其决策支持行为的灵活性，使决策支持性对高可信AIS的行为起到更大的促进作用。

3.2 运行环境下的高可信AIS行为特征影响分析

高可信AIS的运行环境具体包括网路环境、硬件环境和软件环境三大行为环境。云会计环境下，这三大行为环境的变化将影响高可信AIS的可用性、风险可控性、税收可稽查性等多方面的行为特征。

3.2.1网络高开放性。

云会计环境下，会计数据共享在云端，形成了会计数据网络环境的高开放性。云会计服务供应商与用户之间呈现出多对多的关系，不同企业的数据可能存储在同一个云会计服务商的服务器里，各个企业的AIS呈现出高度开放性。就同一个企业来讲，企业的会计信息更加透明化，会计信息的记录和报告更加实时化，会计信息的对称性增强。面对高度开放的网络环境，企业一方面要加强对云会计服务商所提供的服务的安全控制与检查，另一方面，也要加强对企业风险的防范与管理。

网络的高开放性影响着高可信AIS行为特征的安全性和风险可控性。一方面，高开放的网络环境下会计信息呈现出高度对称化的特点。会计信息对称性的增强，加大了会计违规行为的成本，减少了会计违规行为，从客观上保障了高可信AIS行为的安全性。另一方面，网络的高开放性也进一步加大了其自身的天然风险，如会计信息在高开放网络中传播受到人为拦截或篡改的可能性加大，会计信息的完整性和真实性面临威胁，降低了高可信AIS行为的安全性。高可信AIS的风险可控性内含全面性、系统性和适应性。全面性是指高可信AIS对企业风险的控制应立足于企业整体的组织结构和业务流程的方方面面;系统性是指高可信AIS从企业具体的业务流程中预测、识别、评估和应对风险以实现对企业的风险管理;适应性是指高可信AIS在企业规模、组织结构和业务流程等发生改变时，能够及时调整自身行为以适应这一变化。网络的高开放性也带来了会计信息的高度透明化，使得高可信AIS可以对企业组织和业务的方方面面进行全面的风险防控并实时监测企业规模、组织结构、业务流程的变化以做出适时调整，增强了高可信AIS对企业风险的全面性、系统性和适应性管理，保障了高可信AIS的正常运行。

3.2.2 网络高动态性。

高可信AIS的网络环境实现了会计数据记录与存储，会计信息转换与生成，会计管理与决策的高度动态化。云会计环境下，由计算机自动完成会计数据的收集与记录，并存储在云服务器里，网络技术的发展使得云服务器里的数据能够实时动态变化。动态的网络环境与相关技术的嵌入也保证了会计信息转换与生成的智能化与动态化，如XBRL财务会计报告的生成，由此可以满足会计信息使用者的多样化需求。物联网技术对企业生产成本的分析与控制，对存货等环节的管理，使会计信息高度集成并实时更新，企业管理决策层可以据此做出及时高效的财务决策，实现企业运营的智能化、动态化管理。

网络的高动态性带来了会计信息的实时动态更新，也影响着管理决策层的管理模式，增强了高可信AIS的决策支持性。在高度动态变化的网络环境中，企业管理决策层可以及时获取最新的会计信息，对企业的中期或长期宏观战略决策作出调整和重新制定，提高企业的管理决策效率。物联网技术的引入提高了企业在生产成本等方面的监管效率，能够快速及时地为管理决策层提供决策有用信息。

3.2.3 终端多样性。

云会计环境下，云计算、物联网与XBRL技术的引入使得AIS的使用终端更趋多样化，会计信息使用者可以通过手机、平板电脑和电脑终端实时获取存储在云端的会计信息，方便了会计信息的获取，增强了会计信息在使用者之间的流动效率和使用效率。高可信AIS的可用性内含实时性，实时性是指高可信AIS能够及时处理会计信息并传递给信息使用者。终端多样性增强了高可信AIS的实时性行为特征，进一步保障了高可信AIS行为的可用性。

3.2.4 系统整合化。

云会计实现了AIS与企业内部的生产系统、管理系统以及企业内外部信息资源等其他信息子系统的整合。企业的内联网通过公共接口，与外部有关系统(如客户、供应商、银行、证监会等)相联接，建立外联网。云计算技术使得AIS在这样一个整合的环境下，与企业内外部系统实现了会计信息的实时共享，提高了会计信息的决策有用性，提高了企业的运行效率。

高可信AIS的可用性内含集成性，集成性是指高可信AIS在执行其行为时，内部各个模块及与ERP模块、MIS模块等其它相关模块之间可以实现良好的对接以实现各个系统之间数据传递的完整性。高可信AIS通过模块的良好对接提高了自身行为的集成性，系统整合化从外部宏观系统方面进一步促进高可信AIS行为集成性的实现，保障了高可信AIS行为的可用性。同时，企业内部与外部相关系统的整合，实现了信息的实时共享，方便了审计部门和税收部门工作的开展，从外部促进了高可信AIS行为的可审计性和税收可稽查性。

4 结束语

云会计AIS可信性 篇4

云计算是基于互联网上的软件、硬件和服务的组合,以网页服务的方式提供给用户的技术。随着云计算产业的发展和普及,云计算对企业会计信息化应用和建设模式产生了较大的影响,为中小企业快速推进会计信息化建设提出了可能。云计算环境下的会计信息系统(AIS)是将会计数据转换为信息的系统,该系统能在云模式下实现多终端用户的体验,让用户的工作效率得到大幅度提升,为高效财务工作提供可能。AIS作为一种典型的可信软件,其可信性受到用户广泛的关注。AIS的可信性是指会计信息的输入、处理和输出过程符合会计信息使用者的预期,同时AIS所输出的各种财务报告和管理报告等的真实性和相关性也符合使用者的预期。由此可见,AIS的可信性与用户需求密切相关,根据企业自身规模及不同云环境的特点,用户需求有所不同,如大型集团化的企业一般选择私有云环境下的产品,而小微型的企业会考虑公有云环境下的产品,因此云供应商需提供不同的AIS产品来满足用户的差异化需求。本文仅考虑在公有云环境下小微型企业用户的需求。

小微型企业在我国的经济发展中开始占有越来越重要的地位,2012年4月,国务院出台《国务院关于进一步支持小型微型企业健康发展的意见》,从财税、金融、公共服务等方面加大对小微企业的支持力度,随着小微企业的不断发展,企业的财务也从传统的手工账往会计信息化方向发展,因此云供应商对适用于小微型企业的云产品研发也越来越重视。这类企业虽然受到人才、资金、企业规章制度不规范等因素的制约,但随着经济的发展,其业务量及种类也随之增加,对于企业的转型云供应商提供的软件产品也应随之改变。云供应商在满足用户需求的同时,也要考虑到定制产品的效率及成本,由于可信需求之间有相互影响作用,定制人员在实现可信需求时会受到这些因素影响。

实际上,对于不同用户需求的分析在需求优先级管理的研究中是非常必要的,这不仅能为供应商企业的定制过程带来便利,也能为用户企业提供更加符合预期的可信软件。鉴于此,在分析AIS可信需求属性之间相互影响的基础上,以用友T+产品为例,利用设计结构矩阵计算了可信属性的贡献度,然后在定制成本、交付时间的限制下将AIS可信属性进行了优先级排序。

二、基于DSM的AIS可信需求贡献值计算———以用友T+为例

(一)基于AIS可信属性相互关系的设计结构矩阵

企业用户在选择AIS产品时,会根据自身的业务规模、战略目标等来做选择,而云供应商是按用户需求定制产品,若云供应商按用户的需求顺序逐一实现,这可能会加大软件定制难度,甚至无法定制出一个正确的软件,这正是因为可信需求之间并不是相互独立的关系,而是存在着正相关、负相关、无关系这三种联系。例如,当用户对可用性需求较高时,可用性可能会对安全性、可维护性产生负相关关系;但当用户对可靠性要求较高时,可靠性可能对可生存性产生正相关关系。而在AIS软件中,可用性和安全性之间可能是没有关系的。将可信需求之间的这种关系称为相互性,即一个可信需求可能有利于另一个可信需求或对其有反作用或是没有任何作用。也就是说一个可信需求的变化可能直接或间接引起其他可信需求的变化。这种相互关系,可以通过设计结构矩阵来表达,设计结构矩阵是系统建模的一种常用工具,它可以来表示各个元素之间复杂的影响关系,并且用一种简便、可视、便于分析的形式展现出来。

定义1 AIS可信需求设计结构矩阵。设软件系统中的可信需求属性用集合T={t1,t2,…,t9}来表示,ti表示第i个可信需求属性,t1至t9分别表示:可用性、可靠性、可生存性、可维护性、安全性、风险可控性、决策支持性、可审计性、税收可稽查性,它们之间的相互关系用一个9×9维设计结构矩阵来表示。其行和列分别表示该软件系统中所有可信需求,矩阵的维数9表示可信属性的个数,主对角线元素标志着该可信需求本身,用“■”来表示;其他元素表示可信需求之间的相互关系,其方向性由矩阵的行和列分别表示,行对应基于AIS可信属性相互关系图中有向边的弧头,列对应有向边的弧尾,t(i,j)表示可信需求tj直接影响可信需求ti,并用“●”来表示。利用定义1,可根据AIS可信属性的定义及相互之间的直接关系列出表1矩阵:

表1的内容是表示AIS可信属性之间的相互关系,这里“●”代表两者有直接关系,如当一个系统不稳定时,则用户在不稳定软件的影响下则也降低了软件的可用性,因此可靠性对可用性有直接的影响。

(二)AIS可信需求度量模型

在AIS可信属性间的相互影响关系上,建立AIS可信需求度量模型,本文将以用友T+的功能模块为例,具体步骤如下:

(1)确定可信需求的可达矩阵。在定义1的基础上,将可信需求相互影响关系的设计结构矩阵中的元素用“1”或“0”来表示,形成邻接矩阵;然后求得可信需求的可达矩阵,可达矩阵能表示可信属性间的直接或间接关系,即某一个可信需求变化会引起另一个或几个可信属性的变化。

定义2可信需求邻接矩阵。设软件系统中的可信需求属性用集合T={t1,t2,…,t9}来表示,ti表示第i个可信需求属性,t1至t9分别表示:可用性、可靠性、可生存性、可维护性、安全性、风险可控性、决策支持性、可审计性、税收可稽查性;矩阵MCi同样为一个9阶矩阵,MCi代表可信属性直接是否存在影响关系,当存在影响关系时,用“1”表示,否则用“0”表示,则称MCi为邻接矩阵。

定义3可信需求可达矩阵。设软件可信需求集合为T={t1,t2,…,t9},可信需求邻接矩阵MCi对应关系为R哿T2,若R为MCi的可达矩阵,则:

(2)确定可信需求的贡献值。设软件功能结构集合为C={C1,C2,…,Cp},Ci T=[t1,t2,…,t9]是一个一维数组,数组Ci T中任一元素tk=1则表示tk是构件Ci的横切关注点,若tk=0,则tk不是构件Ci的横切关注点,令MCi T=[cit1,cit2,…,cit9]=Ci T*R,其中:citj表示构件Ci中可信需求tj直接或间接影响其他可信属性的个数,称之为贡献值。可信需求的贡献值越大,则该可信需求对其他可信需求的影响就越大,该可信需求就越重要。

(三)基于DSM的可信需求贡献值计算———以用友T+为例

本文将以云供应商用友软件的T+公有云产品为例,根据产品功能模块,详细分析用户对产品的需求,并将用户需求映射到可信属性中,利用DSM计算可信需求对软件整体可信性的贡献度。

(1)确定AIS可信需求可达矩阵。T+软件整体需求的分析主要考虑用友软件供应商对产品的定位及用户企业的需求,该产品主要定位适用于小微型企业,并且适合异地多组织的机构,目前T+产品的功能模块包括财务管理、业务管理、生产管理、商贸管理、移动应用、工具应用,由此可见该产品能实现财务业务的一体化,同时在公有云平台下打破了传统的管理模式,进入全新的上、下游协同管理模式,在保障数据安全的前提下,为企业供应商和客户开放数据权限。供应商与客户可随时查询与其相关的数据,同时可根据需要下达订单;企业还可随时与客户及供应商进行往来账款的核对。另外T+产品也为异地管理提供了方便,产品可基于互联网,对企业异地仓库、办事处、门店、分支机构的财务、业务数据进行管理。根据各个需求来源的功能实现需求可知其映射的可信属性如表2所示。

如表2所示,本文以移动应用模块为例,来建立可信属性的可达矩阵。确定构件C2中可信需求设计结构矩阵,如表1所示。利用定义2、3,其可信需求邻接矩阵和可达矩阵分别为:

由可达矩阵R可知,第一列元素为1的,则表示可信属性t1到可信属性t2、t3、t4、t7、t8可达,表明可信属性t1直接或间接影响这些可信属性;可达矩阵R第1、5、6、9行均为0,表明可信属性t1、t5、t6、t9均不受其他可信属性影响。然后再确定移动应用系统中的可信需求贡献值,由上文可知,移动应用模块与t1、t2、t3、t5、t7相关,则贡献值为:

按照上述方法可得其他模块构件中的贡献率,如表3所示。

由表2可知,财务业务管理模块的贡献值为21,占软件整体贡献值的36.8%,其他模块也相继推算出。同理可知可信属性对整个软件的贡献值用w表示,,同理可知其他可信属性对软件的贡献值。

三、复杂约束条件下的AIS可信需求优先级管理

(一)基于cocomo模型确认性价比

云会计供应商在根据用户需求制定AIS软件时,应当优先考虑重要度大的可信需求,也就是利用设计结构矩阵算出的可信属性相对软件可信的贡献度,但是可信值还受到交付时间、定制成本等的约束,在对可信需求进行优先级管理时必须考虑这些限制条件,从而使优先级管理最优。

COCOMO模型是一种结构化成本模型,包括基本模型、中级模型和详细模型三个子模型。考虑到AIS定制的难度及系统的规模,AIS系统应属于中级模型,可以利用中级模型的公式来计算AIS可信需求的定制成本及定制时间,然后再通过分别计算可信属性的贡献值w与成本、时间的比值,最终选取比值中较小的那个值作为可信属性的性价比,得到初步的排序。软件的定制成本可依据公式(1)求出[引用],其中TDEV为软件所需的定制时间,W指定制技术人员的月工资,r为比例因子,是定制总成本中除人力成本外其它成本的比例,包括软件采购费、材料费、外协费、用机费等,可依据以往经验按定制的软件类型给出其比值,一般可取20%左右。

其中MM为是定制软件所需人月数,KDSI表示所交付的源程序规模,以千行源指令为单位,由公式(1)(2)(3)可知,定制成本C与KDSI、W、r相关,W、r又为固定值,而本文主要考虑优先级的管理,即不需要具体的成本数,而只需要成本之间的比值就可以排序,因此C是一个与KDSI相关的函数,即C=C(KDSI)。用户的最高目标成本用MC来表示,约束条件为C≤MC。同理可知,定制时间TDEV也是一个与KDSI相关的函数,T=TSEV(KDSI),目标时间用MT来表示,即T≤MT。

(二)基于kano模型分类的AIS可信需求最低值标准

用户在使用云产品时,每一个AIS可信需求都要达到用户最低的期望值,这样的云产品才能达到基本可信。本文在利用kano模型对需求层次划分的基础上,结合AIS可信属性的层次结构划分及公有云用户的普遍需求,对单个AIS可信需求设定了用户的最低期望值。Kano模型对于用户需求进行了三个层次的划分,分别是基本型需求、期望型需求和兴奋型需求。基本型需求是用户对软件产品的基本要求,这是用户认为的必须拥有的属性,当软件产品不能满足这些必须有的属性时,用户会非常不满,但当该属性被实现时,用户也不会表现出欣喜。期望型需求是指云产品能超出用户的期望越多,用户的满意状况越好。兴奋型需求是指不会被用户过分期望的需求,即使期望不满足时,用户也不会因而表现出明显的不满意。结合kano模型对用户需求的划分及AIS可信性结构层次划分模型,本文基于kano模型将可信属性进行了划分,并对基本需求、期望需求、兴奋需求进行了量化,如表4所示。

由表4可知,每一种可信需求的最低可信值都要大于等于需求类型划分的最小值Tmin,即ti≥Tmin

(三)复杂约束条件下AIS可信需求优先级排序

根据AIS可信属性的贡献度与定制成本、定制时间的比值获得单个AIS可信属性的性价比Xi,并通过kano模型的分类将可信属性做了最低值的限制,因此可以获得AIS可信需求间的大致排序,即可用性大于可靠性、可生存性、决策支持性、风险可控性、安全性、可维护性这6个属性,而这6个属性对于小微型云用户来说又同时大于可审计性、税收可稽查性这两个属性,而属性间的排序则需要利用前文计算的性价比Xi来排序。本文最终结合行业数据,对可信需求进行成本估算,并用上述介绍的方法将可信需求进行了排序,即可用性>可靠性>决策支持性>安全性>可生存性>风险可控性>可维护性>可审计性>税收可稽查性。

本文对供应商目前遇到的问题进行了较为详细的分析,揭示出需求优先级评估管理在供应商定制软件中是一个被忽视的重要环节。在软件项目建设中,经常受到定制成本、定制时间的限制,而用户方提出的需求较多,尤其是当需求方提出的需求使得各定制人员间对需求实现产生分歧时,在这种情况下如何对需求实现的优先级进行科学决策是本文重点论述的问题。本文以用友T+软件为例,基于小微型企业用户需求,将AIS可信属性进行了排序,从而实现对AIS可信需求优先级的管理,期望为供应商在定制过程中提供帮助。

参考文献

[1]程平、何雪峰:《“云会计”在中小企业会计信息化中的应用》,《重庆理工大学学报(社会科学)》2011年第25期。

[2]黄浩岚:《供应链与收付款循环的用友T3与金蝶KIS应用差异》,《财会月刊》2015年第10期。