基于淘宝网 C2C 交易信用评价体系的优化

1.C2C 用户注册时的初始信用评分设计

 
       所有要通过淘宝网 C2C 电子支付信用平台来支付款项达成交易的电子商务 交易参与者都首先需要在淘宝网开设一个账户，只有拥有了淘宝网的账户的用 户，在淘宝网进行网上交易时，才可以通过此支付宝进行付款并累积信用度。 在淘宝网注册新用户都必须进行身份验证，提供基本信息，个人用户需要提供 身份证扫描件，淘宝网工作人员会根据新用户提供的注册信息，向商业银行、 工商、税务、XX等相关机构进行身份验证。身份验证属实之后，采用评分方 法进行注册时候的初始信用评分。
       对于个人用户，在其注册时要求提供年龄、婚姻状况、学历、工作单位类别、 职务、工作年限、住房性质、贷款金额、月收入等基本情况，并提交身份证明 扫描件。淘宝网C2C电子支付信用平台主要研究采用层次分析法（AHP）对个人 用户的初始信用进行定量和定性相结合的分析，并最终得出评分。笔者将影响 淘宝网C2C交易主体初始注册时信用信息的主要因素归纳为基本情况、工作情况、 经济情况三个方面，如表5-1个人用户初始信用度评估指标。
 
表1 个人用户初始信用度评估指标
 

   
       首先，确定一级评估指标的权重，根据对C2C电子商务网站的调查，结合了信用 评估方面的一些专家对电子商务交易的主体信用度的一级评估指标的相对重要性做出的判断29，采用层次分析法构造如表5-2所示的个人用户初始信用度一级 评估指标的判断矩阵，即评估指标集C=（C1，C2，C3）上的加权子集W=（W1， W2，W3），其中Wi为集合C的第i个因素Ci所对应的权重，并且满足条件0≤Wi≤1
和 =1。通过计算得：矩阵的最大特征根ë max =3.0537，一致性指标
（Consistency Index）CI=0.0269，平均一致性指标（Random Index）RI=0.58， 一致性比例（Consistency Rate）CR=CI/RI=0.0463<0.1，可以判定此判断矩阵C 符合一致性要求。
表2 一级指标判断矩阵
 

 
       其次，确定二级评估指标的权重和所有指标的权重，根据一级评估指标的相 对重要性指标的构造与计算过程，采用层次分析法构造二级评估指标的判断矩 阵，即评估指标集C1=（C11，C12，C13）,C2=（C21，C22，C23）与C3=（C31，C32， C33）上的加权子集，通过计算得如表5-3所示的二级和所有指标权重：
表3 二级和所有指标权重
 

 
       然后，确定各评估指标的评分标准，参考商业银行推出的个人消费信用评定 方法中的评分标准给个人初始信用度评价各评估指标设定评分标准，每项指标 分为5个等级（1，3，5，7，9）或4个等级（2，4，6，8），具体评分标准如表 5-4所示。
 
 
表4 初始信用度指标评分参考标准
 

 
       对信用度各评估指标的评分标准可以参考表5-4的标准，也可以根据实际需要 添加或删除以便于操作。
最后，确定个人初始信用度等级区间，根据表5-4所表示的9项指标对个人用 户进行评分，计算后根据不同的分值归入不同的信用等级。如表5-5所示将个人 用户的初始信用度划分为5个等级。
表5 个人用户初始信用度等级

 
       对于淘宝网C2C用户的初始信度，最终的评分等级分为AA、A、BB、B、C 五级。初始信用的评分等级可以借鉴淘宝网使用的评价积分显示方法如图4-3和 图4-4所示直接转换成简单直观的图标：AA – 三颗钻（2000分），A – 两颗钻（1000 分），BB –  五颗心（250分），B –  一颗心(10分)，C –  无(0分)。

2 C2C 用户交易时的信用评分

       对于交易中的信用评分，现有电子商务信用评价体系有些方面已经做得比较好，但是如第四章分析的还是存在不足之处。针对不足之处，本文提出综合考
虑多方因素的改进方法进行电子支付信用中介平台交易中的信用评分。淘宝网 目前使用的评价积分的显示方法如图4-3和图4-4所示，比较直观而简单的显示了 买卖双方的信用度，所以电子支付信用中介平台将继续延用这种信用度积分的 显示方法，但是具体的评分方法会加以改进。
（1）对卖家交易中信用的评分
       现有的评价制度中，买家给卖家的评分过于笼统模糊，实际上每次交易完
成后，影响评分的因素有很多方面，为了量化这些因素，使评价更加的客观准 确，本文在交易中评分时引入因素权重分配，具体对于卖家交易中信用评分标 准的因素权重分值如表6所示。
       在表中用S来表示影响评分的各个因素，在文中设定6个影响交易中卖家信 用评分的因素（S1，S2，S3，S4，S5，S6），买家在给卖家评分时，可以根据自己 对于这6项因素的重要性高低的认定来选择其不同的权重Wi（根据重要性从高到 低Wi分别等于：0.3，0.225，0.175，0.15，0.1，0.05）。对评分标准因素及权重 的设定也可以根据实际需要添加或删除以便于操作。S为综合考虑以上各方面的影响后，本次交易卖家的最终评分，
则S = WiS1 + WiS2 + WiS3 + WiS4 + iS5 + WiS6
 
表6 交易中卖家评分标准的因素权重分值

（2）对买家交易中信用的评分
      现有的评价制度中，卖家对买家的评价更加的简单。实际上每次交易完成后，影响买家评分的因素也不只一个，本文也采用和对卖家的评分相同的方法 量化了这些因素，具体对于买家交易中信用评分标准的因素权重分值如表5-7所 示。
       在表中用B来表示影响评分的各个因素，在文中设定5个影响交易中买家信 用评分的因素（B1，B2，B3，B4，B5），卖家在给买家评分时，可以根据自己对 于这5项因素的重要性高低的认定来选择其不同的权重Wi（根据重要性从高到低 Wi分别等于：0.3，0.25，0.2，0.15，0.1）。对评分标准因素及权重的设定也可以根据实际需要添加或删除以便于操作。B为综合考虑以上各方面的影响后，本次 交易买家的最终评分，
则B  =  WiB1 + WiB2 + WiB3 + WiB4 + WiB5
 
表7 交易中买家评分标准的因素权重分值

3　C2C 用户交易结束时的信用评分

现有电子商务信用评价体系，根本没有把售后服务纳入到信用评价之内，
只是采用一些简单的手段来杜绝售后可能产生的问题。本文推出的电子支付信用中介平台把电子商务售后服务部分也纳入了信用评价体系之中，从而构建出 完整的从初始信用到交易中信用再到售后信用的一整套信用评价体系。具体操 作方法是：买家在完成交易之后，成功对卖家做出交易中评价后，如果所购买 商品涉及到售后服务的范畴，如：家电，数码产品，软件等，就点击专设的售 后服务信用评价按钮，然后选择售后服务的期限。卖家收到买家对售后服务的 请求后，检查期限是否正确，并确认。之后，在这个期限之内，买家可以有一 次对卖家的售后服务做出评价的机会，好评（+1 分）、中评（+0 分）、差评（-1 分）。