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大数据与智能下企业绩效评价指标体系

2021/11/11 阅读:

摘要:为解决传统中小型企业绩效评价置信度低的问题,本文基于大数据与人工智能背景下,构建中小型企业绩效评价指标体系,通过选择中小型企业绩效评价指标,计算评价指标属性重要度,建立中小型企业绩效评价荷载矩阵,实现中小型企业绩效评价指标体系构建。设计实例分析,结果表明,设计评价指标体系评价置信度明显高于对照组,能够解决传统中小型企业绩效评价置信度低的问题。

关键词:大数据;人工智能;中小型企业;绩效评价指标体系

针对中小型企业的发展方向分析,对其展开绩效评价是十分必要的。在绩效评价过程中,影响其评价精度最为关键的因素即为指标体系的构建[1]。结合以往研究中,主要通过专家打分的方式,实现中小型企业绩效评价,但在传统评价过程中,最大的问题在于绩效评价中的指标过于主观、简单,并且缺少大数据下对中小型企业资产、资金等方面的评估工作。由于专业选取的指标存在片面性,且未通过精准计算,导致其得出的评价结果与实际相比往往会存在偏差,具有置信度低的缺陷。因此,针对中小型企业绩效评价指标体系构建的优化设计是具有现实意义的。大数据与人工智能背景下在一定程度上促进了中小型企业的发展,导致中小型企业绩效的相关数据量急速增加。传统评价指标体系构建已经无法适应大数据与人工智能背景下中小型企业高速发展的切实需求。因此,大数据与人工智能背景下,为此方面的研究提供了新思路。基于大数据与人工智能背景下,为评价指标的选取提供庞大的数据支撑,使其能够更具代表性以及科学性。基于此,本文以大数据与人工智能背景为研究前提,构建一种新型中小型企业绩效评价指标体系,致力于从根本上提供其评价置信度,为促进中小型企业更好地发展提供精准的评价信息。

一、大数据与人工智能

大数据与人工智能背景下主要的特点在于大数据技术与人工智能技术的快速发展,大数据主要是通过互联网的优越性,彻底打破了时间以及空间的限制,在海量信息中挖掘出有价值的信息[2]。大数据下的信息特征为以多元的方式呈现数据,形成庞大的信息队列,其中也隐含了实时性的优势。大数据下借助信息化技术为依托,通过在大量数据中提取出有价值的信息,并挖掘数据中存在的内部规律。结合国外针对大数据的研究中,主要将大数据以技术原理为准则分为两大类,包括数据存储技术以及数据处理技术。基于大数据技术具有效率高、精度高、使用方便等优点,已经被广泛应用在各个领域中。人工智能可以对人类的意识、思维的信息过程进行模拟,从而解决更加复杂的工作任务。将其应用到投资统计中可以保证整合效率,并降低人为操作产生的误差,提高分析结果的准确性。本文开展大数据与人工智能背景下中小型企业绩效评价指标体系构建,针对其具体研究内容展开分析。

二、大数据与人工智能背景下中小型企业绩效评价指标体系构建

本文结合大数据与人工智能背景下,构建了中小型企业绩效评价指标体系的具体流程,如图1所示。结合图1,下文将针对图中4点主要流程加以详细阐述,具体流程内容如下。

(一)选择中小型企业绩效评价指标

结合大数据与人工智能背景下,本文通过大数据技术数据统计的功能,针对影响中小型企业绩效的因素加以统计,进而选取对其影响较大,并且能够产生直接影响的指标。本文选择的中小型企业绩效评价指标信息,如表1所示。结合表1所示,利用“费用”概念,替换传统财务绩效评价指标中的支出要素,并从宏观和微观两个层面对费用进行精细化的核算,以此使中小型企业的费用组成及具体结构分布更加一目了然[3]。根据费用评价指标衍生出的指标可以得出,当管理-财政业务费用比不断增加,则说明中小型企业管理费用在总体费用的占比增加,而相应的业务活动费用的占比逐渐减小时,中小型企业的资金运用效率将越低。在本文选取指标过程中,主要以权责发生制作为基础,以此对中小型企业活动及管理内容进行财务绩效核算,因此选用收支跨期摊配作为评价指标,更有利于真实反映资产的实际运行情况。根据收支跨期摊配衍生出的指标可以得出,利用固定资产利用率对中小型企业的固定资产使用情况,当其指标数值越高,则说明正在使用的固定资产越多,而闲置的固定资产使用越少,因此整体的利用率较高,反之同理。本文选择的绩效评价指标逐渐扩大了中小型企业的债务核算覆盖范围,并进一步缩小了资产核算的价值,其主要目的是解决中小型企业长期以来存在的资产虚高问题。因此,根据这一特点,选用资产负债核算作为财务绩效评价指标既有利于中小型企业分析、评价的合理,同时又能够借助应缴财政费用评价对外履行相应的公共服务职能[4]。利用流动资产比率对流动资产在总资产中的占比进行核算与分析,该评价指标的数值越高,则说明中小型企业的资产流动性以及可变现性越强,因此在面对债务风险时有更强的承担能力。固定资产成新率指标可以有效反映中小型企业是否能够正常运行,固定资产成新率数值越高,则说明该中小型企业的服务能力以及未来持续发展能力越强。在选择中小型企业绩效评价指标后,为保证指标的选择能够代表中小型企业绩效水平,本文通过企业绩效协方差来对其进行检验,协方差值越小则表明中小型企业绩效评价的一致性状态同向程度越高,能够证明评价指标选择的有效性;相反协方差值越大则表示中小型企业绩效评价的一致性状态同向程度越差,评价指标选择的有效性越低。协方差值的计算,可以根据中小型企业绩效水平和恢复指令数值实现。其计算公式,如下所示:公式(1)中,v指的是中小型企业绩效评价指标协方差值;ne指的是中小型企业固有资产利用率;no指的是中小型企业户均业务服务费用;net指的是中小型企业资金闲置率;not指的是中小型企业资产负债比率。如果v值计算结果大于1.5,说明中小型企业绩效评价的一致性状态同向程度存在较大误差,其评价指标的选择有待改进;如果v值计算结果小于0.55,则说明中小型企业绩效评价的一致性状态性能较好。根据以上分析可知,选择的中小型企业绩效评价指标必须在经过协方差的一致性检验后,才能够保证此次评价的有效性。

(二)计算中小型企业绩效评价指标属性重要度

在选择中小型企业绩效评价指标的基础上,本文基于大数据与人工智能背景下的专家系统,以评价指标属性重要度作为关键指标参数,明确中小型企业绩效评价要素[4]。本文采用专家系统中对数据分级分解的方法,计算绩效评价指标属性重要度[5]。设其绩效评价指标属性重要度为c,通过一个下近似和上近似对来描述,可得公式(2):在公式(2)中,n指的是绩效评价指标数据特征矢量;i指的是绩效评价指标特征个数,为实数;w指的是绩效评价指标属性依赖度;m指的是分级绩效评价的摩擦系数;k指的是专家系统中绩效评价指标特征权值系数;g指的是绩效评价指标特征隶属度函数;μ指的是绩效评价指标特征维数;x指的是绩效评价指标特征的横坐标;y指的是绩效评价指标特征的纵坐标;u指的是绩效评价指标特征相似权值。通过公式(2),得出绩效评价指标属性重要度,根据评价指标属性重要度体现出评价指标与结论间的非线性关系,并以事实为依据,排除人为增加评价指标属性重要度的模糊性。通过对计算得出的数据进行模糊聚类,用替代后的种群作为下一代进化的种群,如此迭代,直到满足终止条件时,输出最终的聚类结果,进而获取更为准确的绩效评价相关本体类。

(三)建立中小型企业绩效评价荷载矩阵

以上述计算得出的绩效评价指标属性重要度为依据,提取出关键评价因子。下述将采用构建评价因子荷载矩阵的方式,设计评价指标体系构建的下一步。首先,建立对应的数据样本矩阵,自定义该组矩阵的表示方法为y,则y对应的样本组合表示为yi={yi1,yi2,…,yij},j指的是中小型企业绩效评价主成分的数量。选择可实现数据动态化综合分析的线性函数,定义函数的PCA设计标准,保留传统评价方法中数据处理的优势,正交方向转换特征空间中的数据,按照数据的特征值大小,将中小型企业绩效从优到劣依次进行排列,前m组数据集合是保存数据变异结构最多的数据组。最后,计算特征数据代表成分的方差数值,设目标函数为λ,可得公式(3)。公式(3)中,I指的是多种评价特征元素的单向矩阵。根据上述公式可进行中小型企业绩效的综合投影评价,结合投影的单位及覆盖范围,实现对应的评价因子荷载矩阵建立,满足数据的综合性评价。

(四)构建中小型企业绩效评价指标体系

通过上述建立的中小型企业绩效评价荷载矩阵,将该企业绩效评价指标体系看作是一个综合性的评价指标体系,其中应当涵盖成本把控、资产管理以及资产使用等方面。为了有效提高财务绩效评价指标体系的科学性、可行性以及有效性,在构建评价指标体系时应当结合中小型企业的基金特点,充分调查其绩效评价使用主体及信息的各项需求,包括明确中小型企业财务绩效评价主体;明确中小型企业财务绩效评价目的;明确中小型企业财务绩效评价内容。在此基础上,以中小型企业绩效评价目标为中心思想,通过定量指标构建中小型企业绩效评价指标体系。本文根据中小型企业绩效费用、收支跨期摊配以及负债核算的具体要求,以费用指标、收支跨期摊配指标、负债核算指标为中小型企业绩效评价指标体系中的主要内容。得出中小型企业绩效评价关键指标后,采用T.L.Satty提出的层次分析法对指标进行分解。考虑到中小型企业绩效评价问题本身的复杂性,本文通过定量与定性相结合的方式设置中小型企业绩效评价指标权重。设置中小型企业绩效评价指标权重流程图,如图2所示。结合图2所示,通过设置中小型企业绩效评价指标权重,可以明确中小型企业绩效评价中的重点内容。根据其重要性,对复杂的评价问题进行分层处理。本文采用三层结构,构建中小型企业绩效评价指标体系。中小型企业绩效评价指标体系如表2所示。通过表2得到的中小型企业绩效评价指标体系,为中小型企业绩效审计程序的进一步完善提供数据支持。结合大数据与人工智能背景下,采用大数据统计功能,以建立核函数的方式进行多级指标变量的统计,对权重值较大的中小型企业绩效评价指标赋予较高的权值,分析数据间的权值占比,及权值之间的动态变化关系。根据表2所示,可得出结论为,费用指标与负债核算指标在该中小型企业绩效评价指标体系中占比较大,主要体现在管理-财政业务费用比、户均业务服务费用比以及资产负债比率方面,而收支跨期摊配指标在该中小型企业绩效评价指标体系中占比较小。与此同时,为保证评价结果的准确性,还需要通过定性和定量两个角度的分析,确定最终的评价结果。定性分析可采用现场考核的方式,根据上述指标及相关的评价标准,由评价客体提供相关资料。针对中小型企业的财务管理状况,由提供单位建立内容完成制度。对于中小型企业采购合规性,根据相应的采购合同,及明细支出资料提供。但评价客体按时提供了评价所需的材料,按照相应的比率,满分记为1,缺少相关材料时,每缺失一样则相应的比率扣除10%,当评价结果低于50%时,不再进行评价。以此实现中小型企业绩效评价指标体系构建。通过以上研究,在无特殊情况下,运用本文构建的中小型企业绩效评价指标体系能够获得更加精准的中小型企业绩效评价结果。

三、实例分析

(一)实验准备

本文通过设计实例分析的方式,选取某中小型企业作为实验对象,进行实验。该企业共包括128名在职员工,主要从事批发及零售业,营业收入在10000万元左右。该企业发展至今,呈现出蓬勃发展的趋势。针对该企业开展实例分析,具体内容为评价该公司的绩效水平。首先,使用本文基于大数据与人工智能背景下,构建的评价指标体系对中小型企业进行绩效评价,记录评价置信度,将其设为实验组;再使用传统评价指标体系对中小型企业进行绩效评价,同样记录评价置信度,将其设为对照组。由此可见,本次实验主要内容为测试两种评价指标体系的评价置信度,评价置信度数值越高证明该评价指标体系的评价精度越高。通过8次对比实验,针对实验测得的评价置信度,记录实验数据。

(二)实验结果与分析

整理实验结果,如表3所示。根据表3可知,本文设计评价指标体系评价置信度明显高于对照组,通过本文设计评价指标体系能够精准评价中小型企业绩效,具有现实应用价值,值得被大力推广。

四、结语

本文通过实例分析的方式,证明了构建评价指标体系在实际应用中的适用性,以此为依据,证明此次优化设计的必要性。因此,通过本文设计,能够解决传统中小型企业绩效评价中存在的缺陷。但本文同样存在不足之处,主要表现为未对本次评价置信度测定结果的精密度与准确度进行检验,进一步提高评价置信度测定结果的可信度。这一点,在未来针对此方面的研究中可以加以补足。与此同时,还需要对中小型企业绩效提升方法的优化设计提出深入研究,以此为促进中小型企业发展提供建议。

作者:黄辰 肖东 单位:云南工商学院

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