基于三支決策的競爭情報服務商選擇研究*

宋杰鯤 馬曉萍 陳 銳 步中華 徐小峰

(1.中國石油大學(華東)經(jīng)濟管理學院 青島 266580；2.青島中石大科技創(chuàng)業(yè)有限公司 青島 266580)

0 引 言

競爭情報(CI)是關(guān)于企業(yè)競爭環(huán)境、競爭對手和競爭策略的信息和研究[1]，在支持企業(yè)決策、應對和預警企業(yè)危機、跟蹤既有或潛在的競爭對手以及指導企業(yè)戰(zhàn)略制定等方面有著重要的作用。越來越多的企業(yè)在內(nèi)部設(shè)置CI部門，構(gòu)建CI系統(tǒng)。但由于競爭對手不斷增多，所處環(huán)境日趨復雜，加之產(chǎn)品或服務的擴展，企業(yè)需要更加全面、深入的情報信息。特別在大數(shù)據(jù)時代，政府、行業(yè)協(xié)會、科研與學術(shù)機構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)、新聞媒體、交流會或展會等為企業(yè)提供了廣泛的多源數(shù)據(jù)[2]，如何籍由先進的數(shù)據(jù)挖掘和情報分析技術(shù)生成企業(yè)所需的獨特的情報產(chǎn)品，指導企業(yè)科學決策，成為企業(yè)CI的關(guān)鍵。然而，受限于自身人力、技術(shù)、財力等資源條件，絕大多數(shù)企業(yè)在資金、效率、質(zhì)量等方面難以滿足CI需求，與專業(yè)的CI服務商合作成為企業(yè)CI的重要途徑。構(gòu)建系統(tǒng)、全面的CI服務商評價指標體系，選擇貼近實際的指標表述方式，建立科學的優(yōu)選決策模型，有助于企業(yè)對候選CI服務商進行評價、分類，選擇高質(zhì)量的CI服務商。

學者們針對企業(yè)是否需要專業(yè)的CI服務、CI服務商的CI特點以及CI服務評價等進行研究。姚偉等指出企業(yè)可根據(jù)CI開發(fā)成本、保密性、情報有效期以及技術(shù)、市場和產(chǎn)品信息需求等確定是否需要外部CI服務[3]?？陆〉瓤偨Y(jié)了美國、法國等國家的CI進展，指出中小企業(yè)CI需要專業(yè)的第三方參與[4]。支鳳穩(wěn)等的研究表明近89%的科技型中小微企業(yè)需要依托CI服務機構(gòu)以滿足其長遠發(fā)展和長期CI的需求[5]。廖婷等認為情報能力介于萌芽與發(fā)展階段之間的企業(yè)需要專業(yè)的CI服務以獲取信息情報和情報決策策略；同時指出，盈利性CI服務商和科技情報研究機構(gòu)等CI服務主體擁有情報人才、信息等關(guān)鍵資源，能夠運用情報分析技術(shù)提供個性化產(chǎn)品和服務[6]。官思發(fā)和李宗潔以美國戰(zhàn)略競爭情報從業(yè)者協(xié)會的專業(yè)CI服務商為樣本，指出他們注重CI分析框架的科學性與合理性、高水平情報人員的參與以及先進情報分析技術(shù)的應用[7]。陳峰以我國情報界“五路大軍”為例，認為專業(yè)化CI服務單位能夠滿足高端用戶的四層次需求，在決策咨詢和思想智慧服務需求方面通過高素質(zhì)、高水平專家參與，為特定用戶提供量身定制服務，形成獨特價值情報[8]。蔡蓉英等指出CI服務外包選擇時應注重服務商情報內(nèi)容的匹配性、業(yè)務能力、誠信與信息溝通等[9]。王延飛等認為評價情報機構(gòu)的情報服務應注重產(chǎn)品的智慧品質(zhì)、智能信息技術(shù)應用以及情報人員的業(yè)務技能等[10]。孫建軍和李陽認為新時代情報服務要體現(xiàn)需求、價值、成本、效率相均衡的智慧綠色取向以及情報技術(shù)、規(guī)范化制度和高素質(zhì)情報人才的智慧融合[11]。張海濤等認為面向用戶，情報智慧要通過情報分析挖掘技術(shù)，實現(xiàn)事物發(fā)展的解釋預測和智能管理決策[12]。羅立群和李廣建認為智慧情報服務應充分利用智能技術(shù)提供最優(yōu)解決方案，對主動和自適應情報系統(tǒng)進行仿真處理，形成群體智慧情報產(chǎn)品[13]。鄭榮等認為產(chǎn)業(yè)CI智慧服務具有個性化、智能化生產(chǎn)，規(guī)范化、互動化交流以及專家學者積極參與等特征[14]。

由文獻梳理可知，學者們普遍認同企業(yè)CI服務需要專業(yè)CI服務商的支持，他們分析了企業(yè)CI服務需求的特征或要求，包括智能信息技術(shù)、智慧決策、高層次專家參與、規(guī)范化制度、高效溝通、個性化需求滿足等，但是鮮有關(guān)于CI服務商的系統(tǒng)性評價和選擇方面的探討。隨著企業(yè)獲取高質(zhì)量CI的需求日益強烈以及專業(yè)CI服務商的不斷增多，科學選擇合適的CI服務商將成為重要的課題。此外，對CI服務商評價時，不同指標可以采用實數(shù)、區(qū)間數(shù)、模糊數(shù)等多種表征形式；CI服務商選擇時往往也不是絕對意義上的“接受”或“拒絕”，通常是根據(jù)排序選擇一定數(shù)量的服務商，部分被選中或未被選中的服務商實屬“有待進一步考察”，即具有“三分而治”的特征。為此，本文將構(gòu)建CI服務商評價指標體系，基于混合屬性的直覺模糊數(shù)轉(zhuǎn)換，構(gòu)建CI服務商選擇的直覺模糊三支決策模型，以期為企業(yè)CI服務商選擇提供系統(tǒng)、規(guī)范的決策支持。

1 CI服務商評價指標體系構(gòu)建

對CI服務商進行評價應從多維度進行，綜合學者們的研究成果，從CI產(chǎn)品質(zhì)量角度，應滿足企業(yè)智慧決策的需求，凸顯企業(yè)的個性化需求，形成獨特化CI；同時，要重點關(guān)注CI動態(tài)預測的內(nèi)容，為企業(yè)競爭提供戰(zhàn)略性、長期性支持。從支撐資源角度，一是需要高層次、高水平CI人才的參與；二是具備CI服務所需要的智能信息搜集技術(shù)、智能分析挖掘技術(shù)等先進智能信息技術(shù)；三是具備成熟、規(guī)范的CI制度與流程并架構(gòu)合作雙方共同遵循的一致性CI系統(tǒng)標準；四是擁有多樣、便捷的溝通渠道。從CI成本角度，要注重服務商報價與其CI質(zhì)量、分析效率的均衡，倡導情報資源的簡約化、綠色化。從產(chǎn)品交付速度角度，除了要求CI服務商在規(guī)定期限內(nèi)交付最終產(chǎn)品的可靠性要求外，更要考察其滿足企業(yè)臨時需求的能力。由此構(gòu)建CI服務商評價指標體系如表1所示。

2 基于三支決策的CI服務商選擇模型

CI服務商選擇具有“接受”“拒絕”“待進一步考察”的“三分而治”特征，這就要求決策時不能對諸多備選CI服務商僅基于數(shù)量要求，按照評價結(jié)果排序做出“接受”或是“拒絕”的二支選擇，而是需要兼顧排序給出三支分類。三支決策是滿足上述要求的有效方法。三支決策是Yao基于粗糙集理論提出的一種決策模型[15]，其利用2個狀態(tài)Z、ZC和3個行動aP、aB、aN描述決策過程，其中，Z和ZC分別表示樣本處于和不處于狀態(tài)Z，aP、aB和aN分別表示接受、延遲和拒絕樣本。通過不同狀態(tài)、不同行動組合而成的風險矩陣，計算出兩個決策閾值α和β。計算、比較某一樣本對應狀態(tài)Z的條件概率相對決策閾值的大小，從而判定樣本屬于接受、延遲或是拒絕。CI服務商評價指標體系中既有定量指標又有定性指標，可以表征為實數(shù)、模糊數(shù)、語言變量等形式，均可以統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為信息較少失真的直覺模糊數(shù)，本文以直覺模糊數(shù)為CI服務商評價指標表征形式，給出其三支決策的建模步驟如下：

表1 CI服務商評價指標及其含義

2.1 構(gòu)建綜合評價矩陣

λx=(1-(1-u)λ,vλ)

(1)

x1+x2=(u1+u2-u1u2，v1v2)

(2)

由此形成綜合評價矩陣X=[xij]n×8。

2.2 指標權(quán)重確定

首先，應用直覺模糊熵方法對指標進行客觀賦權(quán)，反映各CI服務商在指標數(shù)值間的差異。計算第j項指標的直覺模糊熵[16]：

(3)

其中，sij=uij-vij和fij=1-uij-vij分別為直覺模糊數(shù)xij的得分與猶豫度，則指標客觀權(quán)重為：

(4)

其次，鑒于指標數(shù)量較少且無分層，應用G1法進行指標的主觀賦權(quán)[17]。由l位專家共同根據(jù)指標間的相對重要性進行排序，繼而按照1-1.8標度法確定相鄰兩個指標Cj-1、Cj(j=2,3,…,8)之間的重要程度之比rj，則各指標的權(quán)重公式為：

(5)

最后，考慮到主、客觀權(quán)重間的妥協(xié)，以其線性組合后的組合權(quán)重與二者的離差平方和最小為目標函數(shù)，構(gòu)建非線性規(guī)劃模型：

s.t. 0≤θ≤1

(6)

2.3 條件概率確定

條件概率的確定是三支決策的關(guān)鍵，包含主觀和客觀兩種方法。相比主觀方法，客觀方法更加可信，有關(guān)研究日益增多，其又可劃分為已知決策屬性值或類標簽、未知決策屬性值或類標簽兩種情形[18]?？紤]到CI服務商選擇缺乏有效的歷史決策屬性值，選取未知決策屬性值情形下的條件概率確定方法，主要有TOPSIS方法[19-20]、灰色關(guān)聯(lián)分析-TOPSIS方法[18]和VIKOR方法[21]。由于VIKOR方法源于TOPSIS，且可以兼顧群體效用和個體遺憾，而灰色關(guān)聯(lián)分析可以充分利用樣本信息，反映樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，本文應用灰色關(guān)聯(lián)分析改進的VIKOR方法確定條件概率[22]。具體步驟如下：

Step 1：由評價矩陣X確定正、負理想解分別為：

x+=(x1+,x2+,…,x8+)=((maxiui1, minivi1), (maxiui2, minivi2), …,(maxiui8, minivi8))

(7)

x-=(x1-,x2-,…,x8-)=((miniui1, maxivi1), (miniui2, maxivi2), ,(miniui8, maxivi8))

(8)

Step 2：計算服務商pi的總體效用值Si和個體遺憾值Ri：

(9)

其中，兩個直覺模糊數(shù)x1=(u1,v1)和x2=(u2,v2)的距離根據(jù)下式計算[14]：

(10)

式中，si和fi分別為xi的得分和猶豫度，i=1,2。

Step 3：確定最大、最小的總體效用值和個體遺憾值：

S+=miniSi，S-=maxiSi，R+=miniRi，R-=maxiRi

(11)

Step 4：計算服務商pi與正、負理想解的灰色關(guān)聯(lián)度：

(12)

其中：

i=1,2,…,n;j=1,2,…,8

(13)

i=1,2,…,n;j=1,2,…,8

(14)

式中，ρ是分辨系數(shù)，ρ∈[0, 1]，取值越小，分辨能力越大，一般取0.5。

Step 5：基于灰色關(guān)聯(lián)分析計算服務商pi的總體效用值和個體遺憾值：

(15)

最大、最小的總體效用值和個體遺憾值分別為：

ζ+=miniζi，ζ-=maxiζi，ξ+=miniξi，ξ-=maxiξi

(16)

Step 6：基于VIKOR-灰色關(guān)聯(lián)分析確定服務商pi的利益比率：

(17)

其中，σ表示群體效用與個體遺憾之間的折衷系數(shù)，0≤σ≤1，若σ>0.5，表示從眾原則。

Step 7：服務商pi的利益比率值越小，表明其屬于狀態(tài)Z的概率越大，有條件概率：

P(Z|pi)=1-Qi,i=1,2,…,n

(18)

2.4 決策閾值的確定

閾值是三支決策的另一個關(guān)鍵，由損失函數(shù)確定。實際中決策者通常很難給出不同狀態(tài)下各行動的風險損失精確值，更傾向于使用區(qū)間數(shù)、模糊數(shù)、語言變量、直覺模糊數(shù)等不確定形式表述，為此，學者們根據(jù)各類不確定形式的線性或非線性排序規(guī)則，提出了相應的閾值確定方法[23-24]。針對線性排序存在較大信息失真的不足，Liu等以經(jīng)典粗糙集概率閾值的實際語義為基礎(chǔ)，從優(yōu)化角度提出了一種廣義、可擴展、滿足非線性排序的確定閾值對(α,β)的方法[25]。設(shè)專家將三種行動aP(接受CI服務商)、aB(進一步考察CI服務商)和aN(拒絕CI服務商)在兩種狀態(tài)Z(可接受)、ZC(不可接受)下的風險損失值表述為直覺模糊數(shù)，如表2所示。

表2 風險損失矩陣

則求解α和β的最優(yōu)化模型如下：

(19)

(20)

其中，π為風險指數(shù)，0≤π≤1，取值越大，表明越偏好風險，越小則越厭惡風險。

2.5 CI服務商分類排序

依據(jù)求得的閾值對(α,β)可對CI服務商進行分類：若服務商pi的條件概率P(Z|pi)≥α，可以接受該服務商；若P(Z|pi)≤β，應拒絕該服務商；若β≤P(Z|pi)≤α，說明該服務商可作為候補，有待進一步評價。另外，P(Z|pi)越大，意味著該服務商越傾向于被選擇。如果出現(xiàn)α=β的情形，則三支決策退化為二支決策模式，即P(Z|pi)≥α，接受該服務商；若P(Z|pi)<α，拒絕該服務商。

3 實例分析

某科技有限公司采取多元化發(fā)展戰(zhàn)略，為了獲得高質(zhì)量CI，支持企業(yè)長遠發(fā)展，公司邀請相關(guān)領(lǐng)域的5位專家對符合資質(zhì)的六家CI服務商A～F進行評價。專家的權(quán)重相同，均為0.2。經(jīng)過統(tǒng)計，A～F的高層次人員數(shù)量依次為22.5、18.5、20.5、22、24、21。5位專家分別給出每個服務商其他7項指標的評估數(shù)據(jù)，如表3～表7所示。其中，C1和C7用[0, 1]上的模糊數(shù)表示；C2、C4～C6和C8用包含7級語言變量集{最低, 很低, 低, 一般, 高, 很高, 最高}的不確定語言變量表示。

表3 專家1的評價矩陣

表4 專家2的評價矩陣

表5 專家3的評價矩陣

表6 專家4的評價矩陣

表7 專家5的評價矩陣

對上述評價矩陣進行直覺模糊數(shù)轉(zhuǎn)化，并按照公式(1)、(2)進行集結(jié)，得到直覺模糊綜合評價矩陣如表8所示。

表8 專家集結(jié)后的綜合評價矩陣

由公式(3)計算得到C1～C8這8個指標的直覺模糊熵依次為0.4143、0.5822、0.4900、0.5627、0.5658、0.5661、0.3921、0.5611，根據(jù)公式(4)得到指標的客觀權(quán)重依次為0.1515、0.1081、0.1319、0.1131、0.1123、0.1122、0.1573、0.1135。

5位專家共同給出8個指標的重要性由高到低排序為C1、C4、C7、C2、C3、C8、C6、C5，相鄰的重要程度比值為1.4、1.1、1.2、1、1.2、1.2、1.1，按照G1計算公式(5)得到C1～C8這8個指標的主觀權(quán)重依次為0.2167、0.1173、0.1173、0.1548、0.0740、0.0814、0.1407和0.0977。根據(jù)非線性規(guī)劃模型(6)求得主、客觀權(quán)重的組合系數(shù)均為0.5。由此得到指標的組合權(quán)重依次為：0.1841、0.1127、0.1246、0.1340、0.0932、0.0968、0.1490、0.1056。

由表8可知，正、負理想解分別為((0.8677,0.111), (0.4243,0.4748), (0.456,0.544), (0.4227,0.4862), (0.4017,0.4459), (0.4299,0.4834), (0.8677,0.1062), (0.4238,0.4681))、((0.7463,0.2229), (0.2637,0.6097), (0.3515,0.6485), (0.3003,0.5898), (0.281,0.6028), (0.296,0.5987), (0.7333,0.2408), (0.2923,0.6469))。根據(jù)公式(9)，可計算各服務商VIKOR下的總體效用值和個體遺憾值，繼而確定最大、最小群體效用值及個體遺憾值。

同理，可以根據(jù)公式(12)～(16)計算各服務商灰色關(guān)聯(lián)分析下的總體效用值和個體遺憾值(分辨系數(shù)取0.5)，確定對應的最大、最小群體效用值及個體遺憾值。將上述計算結(jié)果代入公式(17)，取折衷系數(shù)0.5，得到服務商A～F的利益比率依次為0.7557、0.8740、0.2938、1.0000、0.0458、0.2347，由此各服務商的條件概率依次為0.2443、0.1260、0.7062、0.0000、0.9542、0.7653。

5位專家分別給出直覺模糊數(shù)表示的風險損失矩陣，根據(jù)專家權(quán)重進行集結(jié)得到綜合風險損失矩陣如表9所示。

表9 綜合風險損失矩陣

設(shè)專家均為風險中性，取風險因子為0.5，代入非線性規(guī)劃模型(19)和(20)，利用Lingo軟件求得α=0.7430、β=0.2519?？梢?，服務商E、F的條件概率均大于α，這表明可以接受這兩家服務商；D、B、A的條件概率均小于β，應拒絕這三家服務商；C的條件概率介于α和β之間，可以作為候補服務商，待進一步考察。

4 結(jié) 論

在動態(tài)、激烈的市場競爭環(huán)境中，面對復雜、龐大的多源化信息，企業(yè)受制于自身資源、能力等條件，與專業(yè)的CI服務商合作成為獲取高質(zhì)量CI的重要途徑。本文借鑒學者們的研究成果，從產(chǎn)品質(zhì)量、支撐資源、成本、交付速度角度構(gòu)建了企業(yè)CI服務商評價指標體系?；谥笜吮硎鲂问降闹庇X模糊數(shù)轉(zhuǎn)換，結(jié)合服務商選擇時的“三分”特征，提出了CI服務商選擇的直覺模糊三支決策建模步驟，包括構(gòu)建綜合評價矩陣、指標賦權(quán)、條件概率確定、決策閾值確定以及服務商分類排序。其中，條件概率的確定采用了灰色關(guān)聯(lián)分析改進的VIKOR方法，無需決策屬性值或類標簽，并能有效反映數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律；決策閾值的確定采用了基于優(yōu)化模型的方法，其計算簡便并能充分考慮決策者的風險態(tài)度。實例分析表明，建立的CI服務商評價指標體系和選擇模型可行、有效，為企業(yè)CI服務商評價與選擇提供了參考。