基于质量功能展开的云会计AIS可信性评价
中图分类号：F232；F275；TP108 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2014）30-0119-03
一、引言
随着IT、互联网、云计算技术的发展，低成本、高效率的云会计服务模式受到中小企业的广泛关注。云会计是构建于互联网上，根据用户应用需求，向企业提供会计核算、会计管理和会计决策等个性化定制服务的虚拟会计信息系统，是利用云计算理念和技术构建的会计信息化基础设施和服务。在开放、动态的云会计环境下，AIS的安全性、可用性及其会计信息的可靠性、及时性对企业经营的影响，使得企业在选择云会计时往往非常关注AIS的可信性。在当前复杂多变的市场竞争环境下，企业经营环境和经营业务的变化，使得企业对AIS的需求始终处于动态演变过程中。云会计供应商是否能够提供高可信的AIS服务，并能对云会计环境下的AIS提供实时的可信性评估，将很大程度上影响着企业对云会计信息化建设模式的选择及其云会计产业的健康持续发展。
目前，软件的可信性研究已经在欧洲、美国和中国上升到国家战略层面，受到学术界的广泛关注。一般认为，可信性是指一个实体在实现既定目标的过程中，行为及结果可以预期，它强调目标与现实相符，强调行为和结果的可预测性和可控制性。AIS可信性是指AIS对会计信息的输入、处理和输出流程符合AIS用户的预期，以及AIS产生的会计信息所具有的相关性和可靠性等会计信息质量特征符合企业各级管理人员、审计人员、税务部门、投资者等会计信息使用者的预期。根据可信性对用户业务的影响程度，云会计环境下的AIS可信性可以分为基本可信、关键可信和增强可信三个层次，不同层次的可信属性体现了AIS可信性的重要性及其用户对AIS的可信性期望程度。为了保证和提高AIS的可信性，必须首先对AIS进行有效的可信性评价。可信性评价依赖于对特定应用领域中可信需求的准确提取和指标系统、模型的合理建立，国内外学者对评估指标、评估模型和评估框架进行了广泛的探索。Immornen等运用马尔可夫链计算可靠性，并提出了一种可在开放环境下评价可信性的分析工具。国际标准ISO/IEC9126的软件质量模型将软件质量特性分为外部特性和内部特性，为软件可信性度量提供了依据。我国的电子行业标准SJ/T11374―2007则在此基础之上加入了软件构件区别于一般软件的特殊质量特性。Shi等运用模糊理论建立了软件可信性评估模型，实现了对评估过程的不确定性建模。熊伟等基于QFD技术及其核心工具质量屋，提出了一个软件可信性评估方法。
综观上述文献，现有研究大多数集中在针对抽象软件系统的软件可信性解释和评估，涉及云会计环境下AIS可信性的研究还相对较少。鉴于此，本文引入QFD质量功能展开技术，基于参考文献[4]提出的云会计环境下AIS可信性层次结构模型，提出了一种基于质量功能展开的云会计AIS可信性评价方法，并通过实例说明了该方法的具体应用。
二、QFD技术与云会计环境下的AIS可信性
QFD起源于日本三菱重工，是一种在设计阶段应用的多层次演绎分析方法，能够将来自顾客或市场的需求精确无误地转移到产品寿命循环每个阶段的有关技术和措施中去。它体现了以市场为导向，以顾客要求为产品开发唯一依据的思想，有助于产品的全部研制活动与满足顾客的要求紧密联系，增强了产品的市场竞争能力，保证制造者以最短的时间、最低的成本生产出功能上满足顾客要求的高质量产品。QFD技术通过质量屋矩阵进行量化分析，呈现用户需求与产品设计指标之间的映射关系，设计出满足用户需求的产品。
借助QFD方法中的质量屋矩阵，可以将用户的AIS可信需求映射到云会计供应商AIS服务制定的整个过程，并在过程中追踪和控制这些需求，以使其在定制过程中得到正确而一致的实现，从而系统化地保证AIS的可信性。通过对AIS的多维可信属性进行定量分析，实现AIS可信需求与软件体系结构之间的直接映射，从而保证和提高可信性。
三、基于QFD的AIS可信性评价
（一）构建AIS可信性评价质量屋模型
建立质量屋模型是基于QFD进行AIS可信性评价的核心内容，具体结构如图1所示。屋顶是关于AIS可信性评价指标的自相关矩阵，反映了各指标间的关系；天花板是AIS可信性评价指标；左墙是顾客需求指标；左墙与房间之间是需求指标权重，用Wi来表示；由于AIS可信性不存在明显的竞争关系，因此评价模型省略右墙；房间是顾客需求指标与评价指标的关联矩阵，用Rij表示；地板表示各评价指标的权重，用Kj表示；地下室是对评价指标的判断矩阵。
（二）各项指标及权重的设定
将QFD质量功能展开技术引入云会计环境下的AIS可信性评价，借鉴程平等人提出的基于层次结构的AIS可信性模型基本框架，将可用性、安全性、可靠性、风险可控性、可维护性、可审计性等一级可信属性作为顾客需求。同时，将其对应的二级可信属性作为本文的可信性评价指标，构建云会计环境下的AIS可信性评价指标体系，见表1。由于AIS可信属性较多，为了简单起见，本文只截取部分重要的可信性指标进行评价。
需求指标和评价指标的权重以及各项指标之间的关联程度具有不确定性，需要采用客户访谈、专家座谈等方式收集数据。为便于计算，本文采用专家打分法，以数字0―9代表不同等级进行定性描述。
（三）构建AIS可信性评价的第一阶段质量屋模型
根据图1的质量屋模型对AIS可信性评价指标体系由上到下进行分解，AIS可信性评价的第一阶段质量屋模型由一级指标构建。屋顶是一级指标的自相关矩阵；天花板是表示顾客需求的一级指标Ci；左墙是总体可信水平；地板是一级指标权重Wi；地下室是其对应的可信水平指数Si。 （四）构建AIS可信性评价的第二阶段质量屋模型
第二阶段模型反映了一级指标与二级指标间的对应关系。屋顶是二级指标的自相关矩阵；天花板是各一级指标相对应的二级指标，表示AIS可信性评价指标Iij；左墙是一级指标Ci；房间是反映指标间层次关系的矩阵Rij；地板是二级指标权重Kj；地下室是二级指标的判断矩阵，即AIS可信性评价矩阵。
（五）计算AIS可信性水平
与构建模型相反，AIS可信水平的计算是由下至上进行的。先将AIS可信性评价矩阵与二级指标权重矩阵的转置矩阵相乘，得到代表顾客需求的一级指标可信水平指数Si；再将Si依次与其相对应的一级指标权重Wi相乘；最后求和，即可得到AIS的总体可信水平。
四、算例分析
下面以JD云会计供应商为某企业定制的AIS系统的总账模块为例，从可用性、安全性、可靠性、风险可控性、可维护性、可审计性这六个维度，采用QFD方法对该模块的可信性水平进行评价。
（一）第一阶段质量屋模型构建
总账模块的第一阶段质量屋模型如图2所示。天花板为6个一级指标，左墙为模块的总体可信水平，指标权重和指标间的关联关系数值由专家打分法取得。
（二）第二阶段质量屋模型构建
总账模块的第二阶段质量屋模型如图3所示。天花板为15个二级指标，左墙为6个一级指标，房间是由专家打分法取得的关系矩阵Rij，地板是二级指标权重Kj，地下室的左墙是一级指标的可信水平指数Si，地下室的房间是二级指标的判断矩阵。由顾客和专家针对15个二级指标进行打分得到各二级指标的评价均值Cj，由一级指标与二级指标的关联度和二级指标评价均值计算得到二级指标判断矩阵的数值。
（三）计算总账模块可信性水平
由第二阶段质量屋模型开始，由下至上计算总账模块的可信性水平。如算例中的S1=9.68*0.39+9.85*0.33
+8.76*0.28=9.48，以此类推，可以计算出图2地下室中的所有一级指标可信水平指数Si。将Si依次与其对应的一级指标权重Wi相乘后求和，即可得到该模块的总体可信水平：S总=■SkWk=9.48*0.23+9.01*0.19
+7.97*0.17+7.49*0.13+8.71*0.16+7.42*0.12=8.505，换算成百分比即85.05%。
通过二阶段质量屋模型对AIS系统总账模块的评价可知，该模块可信性水平为85.05%，其中可用性和安全性可信水平较高，可维护性和可靠性次之，而风险可控性和可审计性可信水平较低，需要进一步改善提高。
五、结语
云会计环境下AIS的可信性水平成为企业选择云会计时关注的关键问题之一，它制约着云会计在企业的应用和推广。本文引入QFD质量功能展开技术，提出了一种云会计环境下基于QFD的AIS可信性评价方法，该方法能够直观、可视化地呈现AIS可信性评价的整个过程。通过建立二阶段的质量屋模型，将AIS可信需求层次结构化，在用户需求和评价指标间建立直接映射，能够便捷地得到各级指标的评价结果，让企业直观地了解当前AIS的可信性水平，并为云会计供应商进一步改进和优化AIS的可信性指明方向和提供参考。
