电子商务信用管理论文

摘要：B2C是企业与消费者之间进行电子商务的一种方式，这种方式考验的是企业与消费者之间的信用程度。然而随着科技的不断发展，我国B2C电子商务交易过程中出现愈来愈多的问题。本文主要讨论的是B2C电子商务中出现的问题及原因和以人为本理念下B2C电子商务信用管理体系建立的建议。下面是小编整理的《电子商务信用管理论文 (精选3篇)》的文章，希望能够很好的帮助到大家，谢谢大家对小编的支持和鼓励。

电子商务信用管理论文 篇1：

浅谈我国电子商务信用管理的推进措施

摘 要：21世纪，我国国民经济进入了快速发展的新时代。我国得益于互联网的快速发展以及加入世贸组织后，电子商务这一新兴事物发展势头迅猛，但也有诸如失信诈骗等一时难以解决的问题。本文从信用监管体系建设、信用管理法律体系建设、信用服务专业机构的发展、信息整合共享四个角度，对推进我國电子商务信用管理的措施进行了简要分析。

关键词：互联网  电子商务  信用管理  信用监管

1 信用监管体系建设

“人而无信，不知其可”，诚信是为人处世的第一名片，这一点同样适用于电子商务。然而要树立电子商务的信用形象，仅仅靠道德伦理的约束说教是远远不够的，必须尽快建立电子商务的信用监管体系。考虑到电子商务涉及众多的领域以及监管体系的执行力、约束力，只能由政府部门牵头建立监管体系并确定体系的监管细则，社会各界可以参与信用体系建设并对监管体系进行监管。

1.1 促进政府职能部门发挥作用

互联网时代，电子商务的品类以及涉及范围远远超过传统商业时代的商务经营范围。通常电子商务都是跨区域以及多个职能部门的，例如跨越两个不相邻的省份以及涉及海关、工商信息管理、银行、财务税务等多个行政职能部门。为此需要由政府相关部门进行横向协调联动，共同协商制动出对电子商务进行监管的信用监管体系，明确体系的框架结构、各部门的职能职责、奖惩机制等，还要确保监管体系具有自我完善功能。借助于大数据技术，建立电子商务行业的信誉库，实行征信制度也是信用监管体系建设的重要部分。对电子商业内的主体不能仅仅依靠规章制度进行刚性约束，还要靠诚信进行道德约束，提高失信主体失信行为的诚信损失成本，双管齐下才能使信用监管体系起到更好的作用。

1.2 电子商务主体及行业协会共同参与

在电子商务信用监管体系中，电子商务主体及行业协会既是被约束者，也是重要的参与者，履行义务的同时也享受权利。因此，电子商务主体及行业协会要充分参与到信用监管体系建设中去，电子商务主体既要自律也要不断学习提升自己，更要积极与失信的商务主体作斗争，勇于举报维护自己的合法权益。电子商务行业协会要积极配合政府相关部门，监督电子商务主体的经营行为，失信现象一经发现一定要及时处置并上报政府职能部门，保证电子商务信用监管体系有序进行。

2 信用管理法律体系建设

国家商务部关于“十二五”电子商务信用体系建设的指导意见明确指出，“十一五”期间，随着我国电子商务快速发展，电子商务信用体系建设稳步推进，信用服务较快发展，信用环境日益改善，但信用法规标准建设滞后、信用统计监测体系尚未建立，经营主体信用意识不强、失信投诉居高不下等问题仍然突出。为加快“十二五”期间电子商务信用体系建设，必须以科学发展观为指导，认真贯彻落实党的十七届六中全会精神和国务院关于加强社会信用体系建设的总体部署，以建立健全电子商务信用制度、完善电子商务行业标准为基础，以建设信用统计监测体系、发展电子商务服务行业为抓手，加快电子商务信用体系建设步伐，形成电子商务领域诚实、自律、守信、互信的良好信用环境。

2.1 依托现有法律基础落实相关政策

依据现有的法律体系，可以进行两方面的工作。一方面把电子商务信息监管体系建设中的流程文件转变为可行的政策、规章、制度，分批次逐步落实下去，还要依据执行情况及反馈意见合理化修正已执行的政策规章制度;另一方面需要依据现有法律，把电子商务信用监管体系中的强制性原则性的条款写进法律条款中，完善现有法律体系，借助于法律的权威震慑电子商务主体中违法乱纪的失信主体。

2.2 加大失信主体法律惩戒力度

政府行政管理部门、监管部门、司法部门需要共同努力，一方面积极推动电子商务失信惩戒的相关立法工作，另一方面各相关部门还应加强合作，完善风险防范和失信惩戒机制，建立激励机制，该机制要以奖励为主、处罚为辅。例如可以建立电子商务信用管理的红、黑名单，对于信誉良好的电子商务主体除了可以把其列入电子商务诚信企业红名单，让其可享受相应的优惠政策之外，还要面向社会广泛宣传，借助舆论的力量树立起电子商务主体的诚信经营形象;对于违反法律顶风作案的失信电子商务行为主体，除了必须给予适当的行政或司法处罚之外，还要对其进行重点监管，定期上门审查，更要把失信主体列入电子商务失信企业黑名单，同时把信息及时传递到社会群体中去，借助社会舆论让失信者诚信度大降，让其难以在社会经济生活中生存。此种关键是在对电子商务主体进行诚信度跟踪调查的过程中，相关部门必须被政府授予依据法律法规实施奖惩的权力，在全社会范围内，建立电子商务主体失信约束机制。

3 信用服务专业机构的发展

3.1 规范电子商务中介服务机制

由于电子商务涉及的范围非常广且业务链条十分复杂，为了提高各电子商务主体的经营效率，电子商务信用中介服务这一新兴行业应运而生。因此政府相关部门及行业协会不仅要鼓励众多电子商务主体开展电子商务信用中介服务，更要大力引入第三方网上信用认证和评价服务。另外，并不是说从事电子商务中介主体的数量越多越好，政府及行业协会在充分发挥调节作用时，还应注意提升从事电子商务中介服务主体的质量，要有选择的分批次对有资质的电子商务信用中介机构进行不定期的培训和教育，提升其业务能力和服务态度，从而保障电子商务信用中介机构健康有序发展。对于那些体量偏小且服务整改意识差的中介机构，则应该通过与其他大型的中介机构进行兼并与重组。通过规范一批、整改一批、淘汰一批的方式优化增强电子商务信用服务机构行业的整体环境，还要与相关政府机构整合信息，联合工作，进一步改善电子商务信用服务中介行业的环境。

3.2 完善电子商务信用服务内容及方式

完成电子商务信息中介服务机构的整顿后，就要完善中介结构的服务流程。流程的大致内容包括电子商务信用信息的采集、分析、提供、利用，具体内容还应该包括电子商务主体身份信息的采集与分析、电子商务主体履约信息的采集与分析、电子商务主体交易活动信息的采集与分析等。考虑到现代化电子商务信息的多元化和多样性，为保证信息的准确性和及时性，电子商务主体、信用服务机构在获得信息时，应以政府职能部门、银行和电子商务平台等所掌握的信用信息为准。另外，电子商务信用中介机构在信息服务过程中，除了提供一些基本的業务服务内容（例如企业和个人基本信息、信用评价等级、信用等级、信用咨询、信用委托调查等服务）以外，还应提供一定的售后支持服务工作（例如一定信用分析工具及决策支持服务），才能适应市场需求的变化，提高行业竞争力。

4 信息整合共享

电子商务信息具有跨越多个行业、多个行政部门层级的特点，为了避免信用信息资源出现浪费现象，电子商务信用信息系统和平台资源的有效整合和共享势在必行。在解决电子商务信息跨域多部门特性上，可以通过拓宽电子商务信用信息渠道，建立各个区域电子商务信用数据统一规划、统一协调管理机制，加快地方信用数据与行业数据的整合，形成统一的政府地方电子商务信用信息共享平台;在解决其跨多个领域的特性上，可以借助政府职能部门的行政手段，把各区域的工商、税务、统计、审计、劳动保障、质监、银行等部门的信用信息统一收集起来进行统一管理，同时还要相应地制定信息整合开放的目录、时间表，还要制定明确的维护要求。

5 结语

当今时代特色是电子商务以互联网的广泛应用为依托，规模快速发展且经营模式不断迭代更新，然而电子商务的快速发展与电子商务信用管理机制的相对滞后形成了鲜明的对立。为了解决电子商务信用管理的问题，我国政府已经采取相关措施但是该问题依然没有解决，为此本文把该问题作为专业课题进行研究并对该课题进行基本的调研，经过一番分析归纳总结之后，从信用监管体系建设、信用管理法律体系建设、信用服务专业机构的发展、信息整合共享四个角度，对推进我国电子商务信用管理的措施进行了简要分析。

参考文献

李琪，彭丽芳.现代服务业中电子商务发展战略研究[M].北京：科学出版社，2011.

王伟军，夏立新，张园因.基于互联网的第三方信用信息服务[J].中国图书馆学报，2004（03）.

李佳成.个人信用信息法律问题研究[D].南昌：南昌大学，2016.

作者：张孟如

电子商务信用管理论文 篇2：

以人为本理念下B2C电子商务信用管理体系探析

摘 要：B2C是企业与消费者之间进行电子商务的一种方式，这种方式考验的是企业与消费者之间的信用程度。然而随着科技的不断发展，我国B2C电子商务交易过程中出现愈来愈多的问题。本文主要讨论的是B2C电子商务中出现的问题及原因和以人为本理念下B2C电子商务信用管理体系建立的建议。

关键词：以人为本 B2C电子商务 信用管理

随着信息技术的不断应用，我国不少企业已逐渐开始在网上设置销售平台，消费者可以在网上购买任何自己所需的商品。这种新型的交易方式方便快捷，受到大多数人的喜爱。但是，随之而来的各种信用问题已然成为困扰这种交易模式发展的主要原因，人们不得不开始重视在B2C电子商务交易中信用管理体系的构建，完善这种交易模式，使之更加方便大众的生活。

一、B2C电子商务的相关概念

B2C电子商务随着信息技术的发展进入到大众的视野并融入其生活。它的的全称是Business-to-Customer，中文简称为“商对客”。“商对客”是电子商务的一种模式，也就是通常所说的商业零售，直接面向消费者销售产品和服务。这种交易模式主要依靠互联网进行，企业在网络上展示自己本企业的产品，由消费者自主选择，并通过网上支付货款的方式购买货物，之后企业将货物送达消费者指定地点，完成整个交易。

从上述概念中，不难看出，在整个交易过程中，信用是支撑整个交易的关键所在。任何一个环节缺乏信用可能就会导致整个交易流程的失败。

二、我国B2C电子商务交易中出现问题及其原因

1.货物不能如实发货。B2C电子商务交易的一个弊端就是消费者不能近距离的了解商品的相关特点，只能依靠商家文字描述对商品进行片面了解。商家在描述自己商品的时候，常常为了提高销售量而优先就商品的优点重笔墨描述，有时候甚至会发布虚假信息。消费者往往在购买商家商品后，才发现商品与自己在网路上所了解的存在差异或不符。

或者由于商家人员疏忽，记错商品发送的条件，将错误的商品发送给消费者，从而造成资源的浪费和消费者的不满。

2.货物质量难以保证。由于消费者主要是通过网路图片了解货物情况，并不能真正触及到货物的本质特征，所以在B2C电子商务交易中常常会出现消费者对于所购买的货物质量不满意的情况。这主要是因为商家不能全方位如实地描述货物的优缺点，避重就轻的美化优点，忽视缺点，导致了消费者盲目相信货物质量。

3.对消费者信息保护不周。消费者在企业所设置的网路平台上购买商品时，会留下个人相关信息记录，例如消费者姓名、年龄、身份证号码、电话号码等。作为商家，这些手段是为了确认消费者信息，是出于实现交易目的而设置的，但是这样的信息采集却让一些不法分子有机可乘。比如盗取消费者个人基础资料，甚至利用违法手段窃取消费者银行账号和密码，导致消费者在不知情的情况下，卡上资金被非法转移。

4.售后服务不完善。很多商家在网路上设置物品销售平台，却没有完善的售后服务平台。消费者在购买了网上商家的商品后，遇到了质量或者使用问题时，不能够及时有效的得到解决。当消费者向商家陈述问题时，商家总是以各种借口回避或者直接无视消费者的问题，使消费者对于B2C电子商务这种交易方式失去信心，影响B2C电子商务的发展。

导致上述问题出现的原因主要是由于电子商务交易过程中信用的缺失，商家不能够对自己所卖出的商品承担相应的保证，消费者在几次购买出现问题得不到及时解决的时候，便会放弃这种交易模式，改为传统的面对面交易。

三、以人为本理念下B2C电子商务信用管理体系建立的建议

B2C电子商务交易模式是随着科技的发展和人们生活节奏日益紧张的情况下衍伸出来的，可以说这种交易模式适应现代社会的发展状况和人们的心理需求。完善B2C电子商务交易的管理体系，对整个社会的发展有着重要作用。

1.完善有关B2C电子商务的相关法律法规。我国法律法规只规定了在现实交易中，消费者合法权益受到侵害时的各种救济途径，至今没有出现有关于B2C电子商务交易模式下的相关政策，所以目前法律法规中并不包含网络途径购买商品时消费者合法权益受到侵害时的解决方案。许多商家就是利用这一漏洞，才肆意在网络上夸大吹捧自家商品或者将一些不合格的商品发送给消费者。而当消费者在权益上受到侵害时，商家又可以利用法律法规上的缺陷，来逃避相关责任。

在完善有关B2C电子商务相关法律法规的时候，可以参照《消费者权益保障法》等法律，制定出有关网络中消费者权益侵害的救济途径。或者是直接将B2C电子商务交易中消费者权益的保障纳入到正常的交易法规中去，用于约束商家的行为，保障消费者权益，体现以人为本的理念。

2.建立完善的舆论监督机制。网站设计时应当加入正规的舆论平台，供消费者对所购买商品自由发表个人意见和建议，当然商家也可以就消费者所发表的不实意见进行反驳。这样就能够提供给即将购买产品的其他消费者一个直观理性的商品印象。同时这种舆论机制的建立也可以给商家一约束力，从而保障自己所提供的商品如描述所述，使消费者得以更便捷更放心得买到如意适合的产品。

3.加强对商家的审查。商家在网络平台上销售商品前，应经过一系列严格的产品审查，保障商家实际产品能够符合产品所述和国家商品相关法。比如可建立商品质量把关体系，通过人工和机器对交易商品不断进行筛查，从而杜绝虚假，提供给消费者最安全最稳定的网络购物环境。

四、结语

B2C电子商务交易出现时间短，仍存在着大大小小的问题。只有善于发现问题，及时找到问题解决方案，才可更好的发展。相信，随着社会上以人为本理念在人们日常生活中的不断渗透和运用，B2C电子商务将会有更为美好和广阔的发展前景。

参考文献：

[1]胡成娟.浅谈电子商务模式构建中电子商务信用机制的设想[J].中国高新技术企业，2011，19（05）：57—59.

[2]李爽.商业企业电子商务信用风险预警模型研究[J].辽宁经济管理干部学院（辽宁经济职业技术学院学报），2011，29（01）：64--65.

[3]管荣伟.我国中小企业电子商务信用研究[J].电子商务，2011，13（02）：21—22.

作者：袁羽涵

电子商务信用管理论文 篇3：

电子商务信用管理的支持向量机应用

［摘 要］电子商务的发展始终伴随着信用风险，而客户信用评估是电子商务的重要组成部分，本文分析了电子商务的信用风险，并利用支持向量机技术（ＳＶＭ）对客户信用进行分类，本方法具有较好的预测能力。

［关键词］电子商务；信用风险；支持向量机

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1 引 言

面对电子商务全球化的发展趋势，电子商务交易的信用危机却悄然袭来，目前电子商务相关的配套设施、法律法规等均不完善，基于这方面原因，电子商务快速发展的同时，伴随交易量增加，电子商务交易出现了大量的信用风险，如难以确定交易双方的主体和信用状况等。因此，电子商务的发展需要信用体系的建立和完善，对企业和相关商业网站的信用进行评级，验证客户真实身份，同时还应不断收集客户资料，评估和授予信用额度，为电子商务的发展营造一个较为宽松的信用环境，推动电子商务健康发展。

2 信用风险是电子商务面临的最主要风险

电子商务是在虚拟空间中进行的一种商务活动，在这一虚拟世界中，人际交往出现了与现实世界完全不同的情况，人们往往无法完全判别交易的真实性、有效性。所以，成功的电子商务常常需要信用的支持，即交易双方互相信任，信守承诺。因此，无论交易主体是企业还是个人，都应有相关的信用机构来对交易双方的信用进行评价。对企业进行信用评级，而这种评级制度势必能减少或避免企业的各种失信行为(包括信息不对称所产生的失信)的发生。对个人信用的评估，收集客户个人的信用记录，合法地制作客户个人信用调查报告，并向法律规定的合格使用者有偿传播信用报告，同时，为了安全便捷地进行电子商务活动，还可把客户资信情况存储在网络，以便随时调用。

从授信机构的风险管理角度出发，如何有效地分析客户的信用风险状况，确立合适的信用发放标准将直接关系到自身的经营风险，而这首先要涉及信用评估。信用评估的主要目的是对可能引起信用风险的因素进行定性分析、定量计算，以测量客户的违约概率，为授信方决策提供依据。信用评估方法是“分类”方法——根据客户的若干原始资料，通过若干方法，将其分为正常类和违约类，或给出一个违约概率或信用等级，这样信用评估就可转化为统计学上的某种分类问题。本文利用支持向量机技术对客户信用进行分类，具有较好的分类精度和泛化能力。

3 支持向量机技术

支持向量机是一种建立在统计学习理论基础之上的机器学习方法，其最大的特点是根据参考文献[2]和[3]结构风险最小化原则，尽量提高学习机的泛化能力，即由有限的训练集样本得到小的误差仍然能够保证对独立的测试集保持小的误差。另外，由于支持向量算法是一个凸优化问题，所以局部最优解一定是全局最优解，这是其他学习算法所不及的。将支持向量机应用到客户信用分析中，可在先验知识不足的情况下，仍然具有较好的分类能力。SVM是建立在结构风险最小化原则的统计学习理论基础之上，其主要思想是，对于一个给定的具有有限数量训练样本的学习任务，通过在原空间或经投影后的高维空间中构造最佳超平面，将给定的属于两个类别的训练样本分开，构造超平面的依据是两类样本对超平面的最小距离最大化，这意味着距超平面最近的异类向量之间的距离最大。

4 基于SVM 的信用风险评估模型

4. 1指标体系的建立

依据客户个人数据对客户信用优劣进行判别。经过对信用度高和信用度低的客户的有关资料的分析，选取了12项客户个人信用评估指标，作为分析的变量，见表1。

4. 2样本数据处理

本文中的实验数据是从某公司选取1 500家客户的数据，其中1 279 家客户状况良好，这些客户我们简称为“履约”客户；其余的221 家客户状况较差，其违约的可能性较大，这些客户我们简称为“违约”客户。两类样本数目相差悬殊，若直接用于SVM 的学习，会造成SVM 的最优分类面偏向样本密度小的一方，这样将来用于预测时，会造成较大的分类误差。为了得到性能优良的SVM，必须对样本进行预处理，使两类的样本数目相当。本文采用对样本数据较多的一类进行重新采样的方法，从1 279家“履约”客户中随机抽取了220 家，与221 家“违约”客户构成了一个规模为441家客户的样本集，在此基础上再将样本集划分为训练样本集和测试样本集，为了更好地体现SVM 对于小样本数据的学习能力以及模型的泛化能力，在保持两类样本数目相当的前提下随机抽取55%(243家)作为训练样本集，用于构造SVM模型；其余的45%(198家)作为测试样本集，用于检验模型的泛化能力。

4. 3SVM 模型构造

根据上述的分析，构造了样本集(x，y)，其中x的维数为8，y是样本的类别属性，对于“履约”客户，y = 1；对于“违约”客户，y = -1。SVM 中不同的内积核函数将形成不同的算法，目前研究最多的核函数主要有多项式函数、径向基函数、Sigmoid 函数3 种。手写数字识别实验表明采用上述3种不同核函数的SVM 能得到性能相近的结果，且支持向量的分布差别不大。对于具体问题，如何选择核函数目前还没有一般性的方法。本文构造的SVM模型的内积核函数采用最常用的多项式函数和径向基函数：

K(x，xi) = [(x•xi) + c]q ；K(x，xi) = exp( - | x - xi |2 / σ2)

综合考虑最少错分样本数和最大分类间隔，在高维空间中构造软间隔。σ2，c等参数采用交叉验证方法(Cross Validation ，CV)确定σ2和c，进行实验分析。

5 实验结果

SVM 中不同的内积核函数将形成不同的算法，本例分别选取多项式核函数和径向基函数分别训练SVM，并对实验结果进行比较。设定惩罚因子c=1 000，开发工具使用MATLAB6.0 。

5. 1多项式核函数

(1) 取多项式核函数为：K(x，xi)=[(x•xi)+10]2时，实验结果如表2所示。

相对于BP 神经网络而言，SVM 具有较高的识别效果。有实验表明，采用上述两种核函数，包括两层神经网络Sigmoid核函数的SVM 能得到性能相似的结果，且支持向量的分布差别不大。对于具体问题，如何选择核函数目前还没有一般性的方法。

6 结束语

SVM是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法，其最终决策函数只有少数的支持向量所确定。该方法具有较好的“鲁棒”性，例如增加或者删除非支持向量样本时对模型没有影响，在有些成功的应用中，SVM对核的选取不敏感。将SVM 应用到信用风险评估中，比传统方法更简单、有效，具有更好的泛化能力。SVM不仅可以用于两分类问题，而且可以推广到更为复杂的多分类的信用等级评估问题上，以更好地反映客户的信用情况。

主要参考文献

[1]张学工. 关于统计学习理论与支持向量机[J]自动化学报，2000，26(1)：32-42.

[2] Vladimir N Vapnik. 统计学习理论的本质[M]. 张学工译. 北京：清华大学出版社，2000.

[3] Vapnik N V. Statistical Learning Theory [M]. John Wiley， New York， 1995.

[4] 刘闽，林成德. 基于支持向量机的商业银行信用风险评估模型[J]. 厦门大学学报：自然科学版，2005，44(1)：29-32.

[5] 孙华丽， 谢剑英， 薛耀锋.基于支持向量机的物流服务顾客满意度评价模型[J].上海交通大学学报，2006，(4).

注:本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文

作者：张　明　刘念祖