企業(yè)IT外包風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型與控制策略研究.pdf

1、企業(yè)IT外包在過去十年中迅速發(fā)展，但蘊(yùn)含著巨大的風(fēng)險(xiǎn)。相關(guān)研究取得了較多成果，但仍然存在風(fēng)險(xiǎn)分析不夠深入清晰、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)不夠科學(xué)合理以及風(fēng)險(xiǎn)控制策略不夠完備有效等問題。本文針對(duì)上述問題，對(duì)企業(yè)IT外包風(fēng)險(xiǎn)理論研究的發(fā)展現(xiàn)狀作出了評(píng)述，以變精度模糊粗糙集（Variable Precision Rough Set，簡稱VPFRS）為基礎(chǔ)，結(jié)合交易成本理論和模糊群決策（Fuzzy Group Decision Making，簡稱FGDM）等方法

2、，研究企業(yè)IT外包風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制、評(píng)價(jià)方法和控制策略。 針對(duì)企業(yè)IT外包風(fēng)險(xiǎn)形成機(jī)理模糊、相互關(guān)系復(fù)雜等問題，深入分析了企業(yè)IT外包風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制?；诮灰壮杀纠碚?，將風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制分成風(fēng)險(xiǎn)源（風(fēng)險(xiǎn)因素的集合）到風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)機(jī)制，分析了資產(chǎn)專屬性等風(fēng)險(xiǎn)因素和套牢等五種主要風(fēng)險(xiǎn)，并詳細(xì)討論了二者之間的作用原理和相互關(guān)系。為企業(yè)IT外包風(fēng)險(xiǎn)的分析、評(píng)價(jià)和控制提供了更好的依據(jù)，也為本文后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。 為解決企業(yè)IT外包風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中復(fù)雜性、不確定

3、性和模糊性等問題，提出了基于FRS和FGDM的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)群決策模型，即FRGDM模型。模型利用FRS理論降低模糊決策表屬性維并直接獲取屬性的權(quán)重，并以評(píng)價(jià)者給出的語義評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化為三角模糊數(shù)，用模糊群決策方法評(píng)價(jià)和排序綜合風(fēng)險(xiǎn)。模型結(jié)合了FGDM與FRS的優(yōu)點(diǎn)，提高了評(píng)價(jià)的可靠性和效率，在核電公司外包項(xiàng)目評(píng)價(jià)選擇中得到了驗(yàn)證。 為進(jìn)一步提高企業(yè)IT外包風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的魯棒性、可靠性，降低評(píng)價(jià)和決策風(fēng)險(xiǎn)，探討了允許分類錯(cuò)誤可變情況下的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)問

4、題，提出了基于VPFRS和FGDM的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)群決策模型，即VPFRGDM模型。首先，對(duì)于給定的錯(cuò)誤分類水平上限u，用模糊群決策中的模糊逼近于理想點(diǎn)方法評(píng)價(jià)和排序候選者的綜合風(fēng)險(xiǎn)水平。然后，在整個(gè)允許錯(cuò)誤分類水平區(qū)間上評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)決策優(yōu)化。模型結(jié)合了兩種理論的優(yōu)點(diǎn)，進(jìn)一步提高了評(píng)價(jià)的魯棒性、可靠性和決策效率，并為決策者提供了選擇精度水平做出正確決策的便利。 為解決企業(yè)IT外包風(fēng)險(xiǎn)控制策略中存在的機(jī)理不夠清晰、針對(duì)性不強(qiáng)等問題，研究

5、了風(fēng)險(xiǎn)控制策略組合。對(duì)現(xiàn)有研究成果做了全面的歸納和提煉，進(jìn)一步分類為主要和輔助策略組合；探討了策略組合對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的作用機(jī)制，并說明了實(shí)施流程。該組合提高了控制策略的針對(duì)性和有效性。 針對(duì)企業(yè)IT外包風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)性、不確定性，解決風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控中對(duì)知識(shí)的強(qiáng)調(diào)不夠等問題，提出了基于VPFRS的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控集成螺旋模型。模型以基于VPFRS的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法為中心，依據(jù)積累的大量歷史數(shù)據(jù)，按照兩種方法，即給定u下和最佳允許分類錯(cuò)誤區(qū)間下挖掘規(guī)則。由于