張云華

大數(shù)據(jù)時代下酒店賒銷信用風(fēng)險管理模糊綜合評判研究

張云華

信用風(fēng)險管理是酒店財務(wù)戰(zhàn)略管理的重要組成部份。提高賒銷信用風(fēng)險管理有效性的關(guān)鍵是做好信用風(fēng)險管理的事前控制，其中對酒店客戶信用等級的評價是賒銷信用風(fēng)險管理事前控制的一項重要工作。而確定酒店客戶信用等級需要考慮很多因素，這些因素對酒店客戶信用等級的影響程度，不能只是簡單的用“大”和“小”這樣具有模糊性的指標來衡量。因此，為了能準確地量化各因素對客戶信用等級的影響程度，對酒店客戶信用等級做出恰當?shù)鼐C合評判，本文提出在當今大數(shù)據(jù)時代下運用多層模糊綜合評判方法對酒店客戶信用等級進行評價，然后在此基礎(chǔ)上制定信用政策，將酒店賒銷業(yè)務(wù)過程中產(chǎn)生的信用風(fēng)險在事前就加以控制。

酒店財務(wù)管理；賒銷信用風(fēng)險；多層模糊綜合評判方法；大數(shù)據(jù)

一、問題的提出

近年來，我國酒店業(yè)受國際金融危機，行業(yè)快速增長和中央抑制“三公消費”等多重因素的影響，競爭不斷加劇。為了拓展業(yè)務(wù)范圍和銷售規(guī)模，吸引長期或固定的客源，許多中大型星級酒店在不斷提升服務(wù)質(zhì)量和水平，探索新的營銷模式的同時，仍然將賒銷作為促銷的一種重要手段。但是，不少酒店的風(fēng)險防范意識不強，在對客戶資信沒有全面了解的情況下，盲目地采用賒銷策略擴大銷售，形成大量應(yīng)收賬款。根據(jù)最佳東方網(wǎng)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，國內(nèi)目前酒店行業(yè)的賒銷平均比例為30%，高星級商務(wù)酒店大約為34%，平均逾期應(yīng)收賬款比例約為24.5%。如果酒店在事后才通過催收和控制對應(yīng)收賬款進行管理，顯然容易使酒店對應(yīng)收賬款的管理處于被動地位，造成呆賬、壞賬。

那么，應(yīng)如何做好酒店賒銷信用風(fēng)險管理的事前預(yù)測和評估、事中控制和監(jiān)督，將應(yīng)收賬款發(fā)生壞賬的可能性降到最低呢？相關(guān)的財務(wù)管理理論告訴我們，合理的信用政策是應(yīng)收賬款收回的重要前提。企業(yè)對客戶完整的信用政策應(yīng)包括信用期限、現(xiàn)金折扣、信用標準、授信額度、收賬政策等，而影響這些政策制定合理性的重要環(huán)節(jié)是對客戶進行正確的信用評級。然而，目前對于我國大多數(shù)酒店業(yè)企業(yè)來說，卻缺少一套在經(jīng)營活動中對客戶進行全面準確信用分析的科學(xué)、有效的方法。因此，本文嘗試將多層模糊綜合評判方法運用到對酒店客戶的信用風(fēng)險管理中，讓酒店對賒銷信用風(fēng)險的管理不僅僅是停留在定性的評估上，而是定性管理的同時結(jié)合定量分析，從而提高酒店業(yè)對賒銷業(yè)務(wù)的風(fēng)險控制能力。

二、我國酒店賒銷信用風(fēng)險管理問題的研究現(xiàn)狀與勢態(tài)

從現(xiàn)有的研究文獻來看，目前我國對酒店賒銷信用風(fēng)險管理問題的研究主要還是集中在圍繞酒店客戶信用風(fēng)險的產(chǎn)生原因、應(yīng)收賬款管理的制度建設(shè)以及對5C評價方法中相關(guān)指標的定性分析討論，而對于如何運用這些評價指標通過對客戶資信的實際調(diào)查，然后進行定量分析管理，不讓酒店賒銷信用風(fēng)險管理流于形式，最終落到實處的研究卻相當?shù)纳?。這也許是因為在傳統(tǒng)的經(jīng)濟形式下有關(guān)酒店客戶信用風(fēng)險管理的數(shù)據(jù)資料比較難于獲得的原因。

而如今，互聯(lián)網(wǎng)及相關(guān)技術(shù)的飛速發(fā)展。個人電腦和智能手機、平板電腦等即時終端設(shè)備的普及，正在改變著人們的消費方式、生活方式以及獲取信息的方式。各行各業(yè)正在變得越來越數(shù)字化。當消費者和商戶花費越來越多的時間在互聯(lián)網(wǎng)上購物、娛樂以及和家人、朋友保持聯(lián)系時，他們在互聯(lián)網(wǎng)中的活動就會以數(shù)據(jù)的形式留下印跡。通過谷歌、百度等搜索引擎、銀行和工商行政管理部門搭建的“互聯(lián)網(wǎng)個人信用信息服務(wù)平臺”酒店的賒銷信用管理部門可以快速地獲取客戶或消費者的信用概要、企業(yè)規(guī)模、從業(yè)人數(shù)、經(jīng)營范圍和財務(wù)數(shù)據(jù)，甚至是消費和生活習(xí)慣、在互聯(lián)網(wǎng)中的口碑。與此同時計算機技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也進入到酒店的日常業(yè)務(wù)管理中，人們到酒店消費時的大量數(shù)據(jù)也留在了酒店的計算機信息管理系統(tǒng)中。當人們?nèi)胱【频陼r，你的姓名（單位名稱）、身份證號碼、銀行卡的卡號、入住的時間等一系列反映的個人基本信息數(shù)據(jù)將會進入酒店的計算機系統(tǒng)。而當你在酒店用餐時，你的用餐情況、甚至是你吃了幾次飯，點了哪些菜也會記錄在酒店的計算機系統(tǒng)中。而當你離開酒店進行結(jié)算時，你的付款信息同樣會記錄入酒店的計算機管理系統(tǒng)中。大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生為我們運用數(shù)學(xué)模型對酒店顧客賒銷信用風(fēng)險的進行評估提供了條件。當我們分析這些數(shù)據(jù)時，我們發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)后面所隱含的信息對酒店顧客信用影響程度到底有多大，卻往往具模糊性。那么怎樣才能將這些模糊性影響以準確的定量形式清楚地表達出來呢？面對這一困惑人們一直在尋求一種有效的量化分析工具。1965年美國著名控制論專家扎德（L.Zadeh）提出了模糊集合理論，為人們解答這一難題提供了數(shù)學(xué)理論工具。扎德教授通過引入隸屬函數(shù)，將待考察的模糊對象建立為模糊集合，并通過模糊集合理論的有關(guān)運算和變換對模糊對象進行定量分析。該理論自提出后得到了廣泛的認同和和運用。1976年模糊數(shù)學(xué)傳入我國。雖然距離扎德教授開創(chuàng)模糊集合理論晚了近10多年，但是在我國發(fā)展的卻非常迅速。1980年成立了中國模糊數(shù)學(xué)與模糊系統(tǒng)學(xué)會，1981年創(chuàng)辦了《模糊數(shù)學(xué)》雜志，1987年創(chuàng)辦了《模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué)》雜志?，F(xiàn)在我國已經(jīng)成為繼美國、西歐、日本之后的全球第四大模糊數(shù)學(xué)研究中心。模糊綜合評判法就是我國學(xué)者研究運用模糊數(shù)學(xué)的成果之一，它是在20世紀80年代初，由我國學(xué)者汪培莊教授最早提出的，該方法是借助模糊數(shù)學(xué)對受多種因素所影響的事物或現(xiàn)象做出總的評價，有效地實現(xiàn)了定性指標的定量化，非常適用像酒店顧客賒銷信用風(fēng)險綜合評判這類非確定問題的定量分析。

三、模糊綜合評判法在酒店賒銷客戶信用風(fēng)險中的評價模型構(gòu)建

（一）酒店客戶信用評級指標的選取

“5C”理論認為影響賒銷中客戶信用風(fēng)險的主要因素有Character(品格)、Capacity(能力)、Capital(資本)、Collateral(抵押品)、Condition(經(jīng)營條件與狀況)；“5P”理論認為是Personal(個人因素)、Purpose(目的因素)、Payment(償還因素)、Protection(保障因素)及Prospect(前景因素); LAPP理論認為指 Liquidity(流動性)、Activity(活動性)、Profitability(贏利性)、Potentiality(潛力)?；谏鲜隼碚摚Y(jié)合我國酒店業(yè)賒銷業(yè)務(wù)特點我們選取企業(yè)規(guī)模、組織管理、經(jīng)營狀況、財務(wù)狀況和信用記錄作為評價模型的一級指標。

記為：

U＝{U1(企業(yè)規(guī)模),U2(組織管理),U3(經(jīng)營狀況),U4(財務(wù)狀況),U5(信用記錄)}

其中，各一級指標又可以細分為：

U1＝{u11(注冊資本),u12(從業(yè)人員),u13(固定資產(chǎn)),u14（營業(yè)收入）,u15（行業(yè)）}

U2＝{u21(制度建設(shè)),u22(企業(yè)文化),u23(股東結(jié)構(gòu)), u24(組織結(jié)構(gòu)),u25(經(jīng)營者才華)}

U3＝{u31(主要業(yè)務(wù)),u32(市場地位),u33(流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率),u34(資產(chǎn)利潤率),u35(銷售增長率)

U4＝{u41(速動比率),u42(資產(chǎn)負債率),u43(產(chǎn)權(quán)比率), u44(償債保障比率),u45(現(xiàn)金流量比率)}

U5＝{u51(付款記錄),u52(違約記錄),u53(同行評價)}

（二）確定各因素的權(quán)重

權(quán)重體現(xiàn)了各個因素的重要性。權(quán)重越大，說明這個因素對客戶在信用等級的影響程度越大。通過向酒店高層管理代表、銷售部主管、信用管理部門主管及有關(guān)專家發(fā)放了20份調(diào)查問卷，要求其給出因素集中每個元素的權(quán)值，然后對每一個因素的多個權(quán)值取算術(shù)平均，得出各層每一個因素的權(quán)重。經(jīng)計算各因素的權(quán)重結(jié)果見表1

表1 客戶信用評價層次總排序權(quán)值

由表1獲得：

第一層權(quán)重向量：

A1=(0.301,0.110,0.225,0.301,0.063)

A2=(0.300,0.302,0.020,0.110,0.268)

A3=(0.060,0.200,0.270,0.200,0.270)

A4=(0.250,0.160,0.200,0.103,0.286)

A5=(0.378,0.402,0.220)

第二層權(quán)重向量：

A=(0.030,0.063,0.249,0.150,0.508)

（三）設(shè)定酒店客戶信用等級評定標準

通過層次分析法確定了各層次評價指標的權(quán)重后，需要設(shè)定酒店客戶信用等級評定標準，即評判集，作為對酒店客戶信用級別進行打分的依據(jù)。具體評定標準及分值見表2。

表2 酒店客戶信用等級評定標準

（四）模糊綜合評判

根據(jù)因素集和評判集先對Ui中的因素做出綜合評判，有

再做總的綜合評判得：

B=A·R

然后，按最大隸屬度原則確定客戶信用等級

四、結(jié)束語

從上面的討論來看，基于大數(shù)據(jù)環(huán)境下，由于可以便捷地獲得有關(guān)企業(yè)規(guī)模、組織管理、經(jīng)營狀況、財務(wù)狀況和信用記錄的數(shù)據(jù)，為企業(yè)對客戶信用等級評價提供了客觀依據(jù)，因而將多層模糊綜合評判法引入到酒店賒銷業(yè)務(wù)中對客戶信用風(fēng)險的管理中，是具有一定的合理性和可行性的。當然，同時需要指出的是，該方法關(guān)于評價因素的選擇和權(quán)重的確定會受到評估人經(jīng)驗的主觀因素。但是，我們覺得這并不影響這種方法對于提高酒店賒銷業(yè)務(wù)中客戶信用風(fēng)險管理水平的促進作用。

[1]李鴻吉.模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及實用算法[M].北京:科學(xué)出版社, 2005.

[2]英)威利茨(Willetts,K.)著.徐俊杰,斐文斌譯,數(shù)字經(jīng)濟大趨勢:正在到來的商業(yè)機遇.北京:人民郵電出版社[M],2013.

[3]許荔梅.旅游飯店應(yīng)收賬款管理探討[J].旅游科學(xué)，2000（4）.

[4]張永翼,張瑞君.A公司基于交易對手的信用風(fēng)險管理[J].財務(wù)與會計,2013（3）.

（作者單位：云南財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院）