一种面向欺诈规避的C2C电子商务信用评价模型设计

卫昆 崔雨晨

【摘 要】C2C电子商务模式由于虚拟性和信息的不对称性，导致交易欺诈现象频发，信用问题日增。论文以淘宝网为例，分析其信用评价模型优缺点，基于其评价模型的不足，借鉴和采用层次分析法及信用衰减等方法，引入信用衰减时间、交易价格、买家信用、欺诈处罚等因素，改进设计多因素衡量的信用评价模型，对C2C信用真实评价及欺诈风险防范具有现实意义。

【Abstract】Due to the virtual nature of C2C e-commerce mode and the asymmetry of information， the transaction fraud is frequent and the credit problem is increasing. Taking Taobao as an example， the paper analyzes the advantages and disadvantages of its credit evaluation model. Based on the deficiency of its evaluation model， the AHP and credit attenuation methods are adopted， and the factors such as credit attenuation time， transaction price， buyer's credit， fraud penalty and so on are introduced， so as to improve the design of credit evaluation model of multi-factor measurement. It is of practical significance to the true evaluation of C2C credit and the prevention of fraud risk.

【关键词】C2C电子商务；信用评价模型；不正当信用评价；信用衰减

【Keywords】C2C E-commerce； credit evaluation model； improper credit evaluation； credit attenuation

【中图分类号】F724.6 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2018）08-0185-03

1 C2C电子商务发展现状及信用问题

1.1 C2C电子商务模式的发展潜力

我国电子商务起步晚、发展快，经过近二十年的发展，我国的电子商务已经成为国民经济中不可忽视的力量，其中C2C电子商务交易所占比例也越来越大并且趋于稳定。

近年来我国电子商务消费者人数迅速增长，根据CNNIC第41次《中国互联网络发展状况统计》[1]，截至2017年12月底我国电子商務市场的交易总额高达29.16亿元，较之2016年增幅约为11.7%。网络购物市场总交易规模高达6.2亿元，比2016年增长24%。

2010年C2C市场的交易额约为4651亿元，2015年C2C电子商务在中国整体网络购物市场规模中增长率为19.5%，2017年天猫双11全球狂欢节交易额高达1682亿元，年增长39%，数据表明C2C电子商务模式发展空间很大。

1.2 我国C2C电子商务信用问题

C2C电子商务作为虚拟交易模式的一种，交易双方基于信用纽带进行交易，因此这种虚拟的交易方式很容易存在信用及欺诈风险。例如，产品信息描述真实性、买卖双方的身份认证简单等，这些都会导致信用评价漏洞不断出现。信用风险作为主要风险之一，既不利于买卖双方交易的完成，而且会影响消费者的购买意愿和重复购买行为，严重阻碍C2C电子商务健康发展。

2 相关理论方法介绍

2.1 层次分析法

层次分析法适用于具有分层交错评价指标的目标系统，且目标值又难于定量描述的决策问题。其用法是构造判断矩阵，求出其最大特征值，及其所对应的特征向量，归一化后，即为某一层次指标对于上一层次某相关指标的相对重要性权值。具有分析问题系统简洁实用，且所需要的定量数据较少等优点。

2.2 信用衰减理论

衰减理论应用于多个领域，而基于时间的衰减理论，体现在某些数据随着时间的推进，其数量或大小逐渐变小的情况。在分析某些数据时，往往会更关注近期的数据，时间越久的数据受关注的程度越低。而基于时间的信用衰减就是体现了对近期信用的关注，某一时期内的信用随着时间的推进，其数值越来越小，因此其影响程度也越来越小，信用值呈现下降的趋势[2]。

3 不正当信用评价行为分析

通过调研发现，C2C交易过程中存在较多的不正当信用评价行为。不正当信用评价行为是以一定的特殊目的为基础的，由于评价主体的目的存在差异性，多数属于虚假的购物体验，这些评价并不能真实、客观的反映交易情况，导致正当评价行为被混淆，使得评论失去了客观性与真实性。其存在原因如下：

3.1 消费者缺乏评价的主动性和积极性

由于目前网络购物消费者以一次消费为主，所以大部分消费者与经营者并未建立良好的互动关系，导致评价激励机制健全度低，所以难以调动消费者评价的积极性，追加评论的消费者更是寥寥无几。

3.2 信用评价考核内容单一，计算方法简单

①单纯累积计算，该计算方法会由于经营时间不同造成计算结果缺乏公平性。

②交易额不影响经营者的信用水平，但交易数量对经营者信用具有一定的影响。

③所有消费者做出的评价其价值相同。

4 信用评价模型改进设计——以淘宝网为例

4.1 淘宝网信用评价模型简述

淘宝的现行信用评价模型[3]主要分为两个部分，分别为信用评价、店铺评分（DSR）。店铺评分内容分别为卖家服务态度、宝贝与描述相符、卖家发货速度和物流服务速度四项。

淘宝信用评价模型的优缺点归纳如下。

4.1.1 优点

①操作简单；②较强的适用性；③良好的用户友好性。

4.1.2 缺点

①评分计算缺乏合理性；②评价等级过于简单；③未考虑买家信用；④未考虑价格因素；⑤默认评价处理不够妥当；⑥惩罚机制不健全；⑦退货不做评价；⑧未考虑信用的时间因素。

4.2 模型的优化

4.2.1 店铺评分等级的设计

淘宝网目前的指标打分分值为0-5分，对于卖家来说，最不理想的结果为本次交易信用分为0，即对其已有的信用评级无太大影响。本文对商品质量、卖家服务态度和卖家发货速度这三个指标的打分分值调整为-3至+3，得分为正表示满意，分数值越高消费者越满意，反之，负值表示不满意。[1]

4.2.2 买家信用划分

在消费者群体中仍有很多买家未进行实名认证，这类买家就很有可能进行不正当信用评价行为，为此，在改进模型中将买家划分等级，采用这种方法，有助于减少信用炒作和恶意评价的情况发生。

4.2.3 惩罚因素的选择

本文使用销售率的概念，将销售率作为一个惩罚因素，乘以卖家的累计信用，如果卖家一直诚信经营，那么其惩罚因素的数值为1，如果有不正当交易行为产生，其销售率会小于1，这样多次计算，会对卖家信用产生很大的影响，以此来激励卖家诚信经营。

4.2.4 默认评价的处理

调查显示有不少消费者选择默认评价，他们一方面是觉得东西一般，虽不如预期的好，但也在可接受范围内，另一方面是没有评价的习惯，觉得麻烦，浪费时间，因此在改进模型中，默认评价分值设置为0。

4.2.5 单次交易金额的影响处理

一般认为交易金额与买家的风险感知正相关，金额不同的商品所获得的评价机会一样，然而不同价格的商品交易信息的反馈，其可参考性也是不一样的。交易金额权重的处理如表1所示。

4.2.6 信用衰减的应用

本文设定的衰减率为0.89，表2为信用衰减过程，因为本文选取的是12个时间段内的信用值，最后一个时间段内的数据被衰减了11次，本文以一个时间段内信用值不小于15%为节点，通过计算得出，当衰减率D取0.89时，0.148是第12个时间段信用值对应的衰减率，其产生的影响已不到它最初数值的15%。

首先对符号的概念进行说明，Rn，……，R2，R1表示为卖家从当前月开始计数，往期每个时间段内的信用值，Cn表示当前卖家基于时间衰减的累积信用值，Pn-1表示除了当月信用值Rn以外的之前各期信用评分衰减后的总和，信用衰减率为D。当月内的累计信用值表示为，公式如下：

其中An为当月销售率；Bt表示消费者的个人信用权重；St为当次交易金额权重；qt、st、mt分别表示某个消费者对商品质量、服务质量以及发货速度的一组打分；有z个消费者。

各个时间段内的衰减系数依次为1，D，D2，……，上一个信用值到次月进行首次衰减，所以本月系数为1，即不进行衰减，则

4.3 应用实例

选取一个主营母婴商品的卖家（布*林）实际数据为例，对店铺的数据进行取样，来检验上述的改进模型计算。以半年销售数据（2017年12月1日—2018年5月24日）为基础，并将初始信用分设为0，以月为单位进行计算。

4.3.1 信用评价模型改进

在改进模型中将评分分值扩充为-3～+3。另外，引入上小节的各优化因素。将信用评价分用Ln表示，Tn-1表示除了当期信用值Yn以外的之前各期信用评分衰减后的总和，kt表示该消费者所给出的打分为-3～+3之间的整数值，其余符号同上小节，并以月为单位进行衰减，可推导出信用评分公式为：

以6个月的数据为例，分别计算淘宝模型和改进模型的信用分值，为简化计算假设交易金额权重恒为1。

4.3.2 店铺评级模型改进

店铺评价模型的具体优化细节如上小节中各方面的优化，默认评价以零分记。本文将整体店铺评级评分表示为：

通过该店铺六个月各项评分汇总计算，为简化计算假设交易金额权重恒为1。

通过对比淘宝现有模型和改进模型在各优化因素方面的试验，结果表明，信用评分和店铺评级均有所下降，改进模型在上述各个方面的应用都较为有效。

5 信用评价体系改进建议

5.1 完善网络交易信息披露制度

一方面需要增加店铺经营者信誉度披露内容，网络交易平台需要对经营者商业信息定期进行公示，公布内容主要为信誉度评价结果和评价的相关标准，包括成交额、退货率、好评率等。另一方面是对管理制度的披露内容进行完善，包括公开经营者和物流商的信息，公开消费者投诉卖家或物流商的违规行为。[2]

5.2 完善电子商务平台准入机制

提高市场准入标准，有助于筛选出不合格的店铺经营者，保障网购市场的混乱现象从根源上被遏制，具体做法如：严格执行网络购物经营者工商登记制度和身份确认制度，实行阶段性淘汰机制，第三方平台做好监督管理工作，不断提高监管部门的监管能力和效率。

5.3 提高消费者参与信用评价行为的主动性与真实性

鼓励消费者积极参与购后评价，改变现有的由于真实消费者自身所作出的虚假评价，例如，虽然好評返利是一种激励机制，但其本质上属于偏向卖家的行为，不利于买家真实的表现自身对产品或服务的体验。但在物质激励下，一些买家不得不进行虚假评价。

5.4 完善市场监管机制

加强工商等行政管理部门的监管，可以设立电子商务管辖部门，专门服务电子商务领域的工商活动，降低消费者维权的难度，同时还有助于减少部门间相互推诿现象的出现。此外，消费者协会也需要发挥自身的作用，引导卖家自律经营，以保证更好的维护消费者权益。

【参考文献】

【1】杨晓薇.C2C电子商务模式下的信用评价研究[J]. 电脑与电信， 2010（01）：47.

【2】 胡剑波，梁工谦，路艳.C2C中卖方信用评价模型的构建与应用[J].情报杂志， 2008（05）：45.