随着交通银行营运改革步伐的快速迈进，很多金融后台业务都开始走向集中化运营，一个中心可同时处理多种不同类型业务，就像工厂生产一样，有多个产品线同时运营。不同的产品线由于产品性质不同，运营难度也不同，比如业务规模越大，实现同样增长幅度的难度就越大。再比如，相比其他操作型业务而言客服业务实施24小时排班工作，员工离职率远高于其他业务，管理难度也就大了很多。

正因为如此，我们迫切需要对各业务运营结果进行综合评价以方便集中管理并据此进行资源协调与分配。为了降低因业务规模、种类及特性不同造成的管理难度差异，对业务运营结果及相关管理人员进行客观公正的评价，确保考核及评价更加科学合理，我们在参考相关科学文献的基础上进行了多次尝试，最终确定采用层次分析法计算影响权重，并结合业务难度特点构造出难度曲线，对评价结果进行修正，以达到贴近业务实际的目的。

1、模型算法简介

1.1 层次分析法

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是对一些较为复杂、模糊的问题做出决策的简易方法，特别适用于那些难以完全定量分析的问题，它是由美国运筹学家T.L.Saaty教授于20世纪70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。该方法把复杂问题分解成各个影响因素，又将这些因素按支配关系分组形成递阶层结构，通过两两比较的方式确定层次中各因素的相对重要程度并形成判断矩阵，在此基础上确定决策方案相对重要性的总排序，最后做出评价决策。

假设判断矩阵为A，同一层次指标数为n个，则 表示同层次指标i与j相对于某个指标的重要性，重要性由1～9标度衡量，标度及其对应的含义如表1所示，其中标度1表示2个指标比较有相同重要性，标度9表示前一个指标比另一个指标极端重要。

此外，对判断矩阵必须进行一致性检验，为此需要计算一致性指标CI。通过查表可知平均随机一致性指标RI取值，在此基础上计算一致性比率CR（CR=CI/RI）。当CR＜0.1时，可判断矩阵具有一致性，即是结果可以接受；否则应对判断矩阵进行适当修正，直至判断矩阵符合一致性要求。

1.2 难度定义及算法

难度可认为是与经营活动中能达到的某一标志的比率有关的量，它是能达到这一标志的可能性大小（概率）的函数。在经营活动中，只有极少数能达到这一标志，即意味着能达到这一标志的概率较小，也就说明该标志的难度较大。

根据文献【1】中对难度的描述，可知难度系数具备以下两个特征：

⑴ 是的单调递增函数，因此也是x的单调递增函数；

⑵ 的相反，即
由于 是严格单调递增的函数，它存在唯一的反函数 ，且有 ，因此可确定难度系数方程【2】如下：

考虑到业务实际情况，可使难度系数取值在0.8～1.2之间。因此经过线性变换，可取值 ，即 ，其中 为标准化以后的x（ ）。

此外考虑到难度系数在1.0～1.2之间应明显递增，为此对难度曲线进行变换，得到新的难度曲线，具体参见下图：

相比调整前，难度曲线整体依然保持单调递增，但曲线中部增速缓慢，末端递增明显。从分布情况来看，难度系数在1.05以上的比例接近20%，1.10以上的比例则接近10%，基本符合我们对运营难度的认知。

2、难度模型算法

2.1 模型建立的原则

难度系数的设计必须充分考虑客观情况，如实反映评价目标的各个方面，且指标体系不能太简单或太繁琐，为此模型的建立遵循以下原则【3】：

⑴ 全面性。所选择指标应尽可能覆盖评价目标的各个方面；

⑵ 层次性。所选择的指标应反映出层次性，由抽象到具体，由综合到细化；

⑶ 针对性。所选择的指标要尽可能针对评价目标的特性找出关键因素，从而使得评价结果具有现实性、可靠性；

⑷ 可操作性。指标选择应确保在全面反映系统特征和实质的情况下使得指标数目达到可操作的程度。

2.2 难度模型指标体系及层次结构

根据中心各业务的特点，我们在业务”和管理”两方面确立了影响因素并建立层次结构模型。模型中第1层为目标层——即分析问题的预定目标，是系统评价的最高准则；第2层为准则层，是为实现目标所涉及到的中间环节，包括所需要考虑的准则、子准则，可作为选择的依据；第3层为方案层，是为实现目标可供选择的方案、措施等，具体参见图1。

图1：

在难度模型确定的过程中，目标层受到两个主要决策因素的影响，而这两个决策因素又分别受到各子决策因素的影响。通过对上一层次某个因素与本层次相关因素之间相对重要性的比较，可以构造判断矩阵。

2.3 构造判断矩阵及一致性检验

根据业务特征对子准则内各影响因素的相互关系进行打分，得到以下判断矩阵。

表2：子准则层判断矩阵

我们采用TSL金融分析平台”对表2中的矩阵进行计算并进行一致性检查，计算出矩阵的特征值 ，

2.4 计算影响因素权重

通过计算该判断矩阵，得到该层各影响因素的独立权重，具体如表4所示：

同样，可以计算出上述因素对各方案的独立权重。经检验，各判断矩阵均满足一致性要求。

3、难度模型在业务运营中的应用

通过前面对层次分析法及难度系数原理的叙述，我们能够识别和筛选出一些影响因素并通过计算得到各影响因素的权重系数。结合我们对武汉金融服务中心所承接的各项业务特征，我们最终得到了业务运营难度评价模型并进行实例数据计算，具体叙述如下：

3.1 影响因素的度量

根据各业务特征，我们构造了影响因素度量表，并结合1～9标度方法进行影响因素量化，各参数取值参见表5。

3.2 业务难度系数计算

根据上述影响因素度量表，我们可以计算中心六种主要业务的难度系数。用难度曲线对其进行标准化后，具体参见表6及图2：

图2

4、业务难度系数模型的应用

难度模型作为运营评价模型中的一个模块，对业务特征进行量化描述，将决策者的定性判断与定量计算有效地结合起来，简化了运营评价过程。难度曲线表明，从90分到95分与从70分到75分增加的难度是不相同的，这样的难度变化显然符合客观上我们对难度的认识，也符合客观规律。因此难度模型除了应用到不同业务难度的比较外，还可以推广应用到不同业务不同组别之间的综合比较，并可引申作为资源分配的决策依据。

5、模型的不足与改进

作为一种综合评价方法，难度模型还存在一定的其局限性，主要表现在模型采用的层次分析法只是一种半定量（或定性与定量结合）的方法，它在很大程度上取决于人们的经验，主观因素的影响很大，至多只能排除思维过程中的严重非一致性，却无法排除决策者个人可能存在的严重片面性。

此外，难度模型从业务”和管理”两方面描述业务运营的特点。当运营条件（如资源投入变化、目标调整等）发生较大变化时，运营平衡必然受到影响，进而可能影响业务运营过程，如果管理者经验不足或决策错误，则很可能导致短期的运营波动。因此在利用难度模型进行资源分配时必然要考虑这些短期的影响，所以难度模型还可以增加对短期变化的考量，比如近3个月离职情况、重点质量指标的波动等。这样兼顾长短期影响后，模型将会更加完善。

参考文献：

1、马建华，难度系数评分法[J]，工科数学，2001年2月，第17卷第1期

2、任治斌，路玉麟，基于难度系数的学生成绩综合评价研究[J]，江西科学，2008年10月，第26卷第5期

3、邓纯净，谢正亮，基于层次分析法的高速铁路车站选址评价[J]，交通科技与经济，2010年第5期（总第61期）

4、王莲芬，许树柏，层次分析法引论，北京：中国人民大学出版社，1990:13

5、詹棠森，虞耀君，邓英东，层次分析法参数化的随机模型[J]，工科数学，2002年10月，第18卷第5期

6、张金鑫，基于AHP法的电信运营企业经营目标测算方法，[学位论文]，北京：北京邮电大学，2011年

作者单位为交通银行武汉金融服务中心。来源：ccmw