隨著交通銀行營運改革步伐的快速邁進，很多金融后臺業務都開始走向集中化運營，一個中心可同時處理多種不同類型業務，就像工廠生產一樣，有多個產品線同時運營。不同的產品線由于產品性質不同，運營難度也不同，比如業務規模越大，實現同樣增長幅度的難度就越大。再比如，相比其他操作型業務而言客服業務實施24小時排班工作，員工離職率遠高于其他業務，管理難度也就大了很多。
正因為如此，我們迫切需要對各業務運營結果進行綜合評價以方便集中管理并據此進行資源協調與分配。為了降低因業務規模、種類及特性不同造成的管理難度差異，對業務運營結果及相關管理人員進行客觀公正的評價，確保考核及評價更加科學合理，我們在參考相關科學文獻的基礎上進行了多次嘗試，最終確定采用層次分析法計算影響權重，并結合業務難度特點構造出難度曲線，對評價結果進行修正，以達到貼近業務實際的目的。
1、模型算法簡介
1.1 層次分析法
層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP）是對一些較為復雜、模糊的問題做出決策的簡易方法，特別適用于那些難以完全定量分析的問題，它是由美國運籌學家T.L.Saaty教授于20世紀70年代初期提出的一種簡便、靈活而又實用的多準則決策方法。該方法把復雜問題分解成各個影響因素，又將這些因素按支配關系分組形成遞階層結構，通過兩兩比較的方式確定層次中各因素的相對重要程度并形成判斷矩陣，在此基礎上確定決策方案相對重要性的總排序，最后做出評價決策。
假設判斷矩陣為A，同一層次指標數為n個，則 表示同層次指標i與j相對于某個指標的重要性，重要性由1～9標度衡量，標度及其對應的含義如表1所示，其中標度1表示2個指標比較有相同重要性，標度9表示前一個指標比另一個指標極端重要。
此外，對判斷矩陣必須進行一致性檢驗，為此需要計算一致性指標CI。通過查表可知平均隨機一致性指標RI取值，在此基礎上計算一致性比率CR（CR=CI/RI）。當CR＜0.1時，可判斷矩陣具有一致性，即是結果可以接受；否則應對判斷矩陣進行適當修正，直至判斷矩陣符合一致性要求。
1.2 難度定義及算法
難度可認為是與經營活動中能達到的某一標志的比率有關的量，它是能達到這一標志的可能性大小（概率）的函數。在經營活動中，只有極少數能達到這一標志，即意味著能達到這一標志的概率較小，也就說明該標志的難度較大。
根據文獻【1】中對難度的描述，可知難度系數具備以下兩個特征：
⑴ 是的單調遞增函數，因此也是x的單調遞增函數；
⑵ 的相反，即
由于 是嚴格單調遞增的函數，它存在唯一的反函數 ，且有 ，因此可確定難度系數方程【2】如下：
考慮到業務實際情況，可使難度系數取值在0.8～1.2之間。因此經過線性變換，可取值 ，即 ，其中 為標準化以后的x（ ）。
此外考慮到難度系數在1.0～1.2之間應明顯遞增，為此對難度曲線進行變換，得到新的難度曲線，具體參見下圖：
相比調整前，難度曲線整體依然保持單調遞增，但曲線中部增速緩慢，末端遞增明顯。從分布情況來看，難度系數在1.05以上的比例接近20%，1.10以上的比例則接近10%，基本符合我們對運營難度的認知。
2、難度模型算法
2.1 模型建立的原則
難度系數的設計必須充分考慮客觀情況，如實反映評價目標的各個方面，且指標體系不能太簡單或太繁瑣，為此模型的建立遵循以下原則【3】：
⑴ 全面性。所選擇指標應盡可能覆蓋評價目標的各個方面；
⑵ 層次性。所選擇的指標應反映出層次性，由抽象到具體，由綜合到細化；
⑶ 針對性。所選擇的指標要盡可能針對評價目標的特性找出關鍵因素，從而使得評價結果具有現實性、可靠性；
⑷ 可操作性。指標選擇應確保在全面反映系統特征和實質的情況下使得指標數目達到可操作的程度。
2.2 難度模型指標體系及層次結構
根據中心各業務的特點，我們在業務”和管理”兩方面確立了影響因素并建立層次結構模型。模型中第1層為目標層——即分析問題的預定目標，是系統評價的最高準則；第2層為準則層，是為實現目標所涉及到的中間環節，包括所需要考慮的準則、子準則，可作為選擇的依據；第3層為方案層，是為實現目標可供選擇的方案、措施等，具體參見圖1。
圖1：
在難度模型確定的過程中，目標層受到兩個主要決策因素的影響，而這兩個決策因素又分別受到各子決策因素的影響。通過對上一層次某個因素與本層次相關因素之間相對重要性的比較，可以構造判斷矩陣。
2.3 構造判斷矩陣及一致性檢驗
根據業務特征對子準則內各影響因素的相互關系進行打分，得到以下判斷矩陣。
表2：子準則層判斷矩陣
我們采用TSL金融分析平臺”對表2中的矩陣進行計算并進行一致性檢查，計算出矩陣的特征值 ，
2.4 計算影響因素權重
通過計算該判斷矩陣，得到該層各影響因素的獨立權重，具體如表4所示：
同樣，可以計算出上述因素對各方案的獨立權重。經檢驗，各判斷矩陣均滿足一致性要求。
3、難度模型在業務運營中的應用
通過前面對層次分析法及難度系數原理的敘述，我們能夠識別和篩選出一些影響因素并通過計算得到各影響因素的權重系數。結合我們對武漢金融服務中心所承接的各項業務特征，我們最終得到了業務運營難度評價模型并進行實例數據計算，具體敘述如下：
3.1 影響因素的度量
根據各業務特征，我們構造了影響因素度量表，并結合1～9標度方法進行影響因素量化，各參數取值參見表5。
3.2 業務難度系數計算
根據上述影響因素度量表，我們可以計算中心六種主要業務的難度系數。用難度曲線對其進行標準化后，具體參見表6及圖2：
圖2
4、業務難度系數模型的應用
難度模型作為運營評價模型中的一個模塊，對業務特征進行量化描述，將決策者的定性判斷與定量計算有效地結合起來，簡化了運營評價過程。難度曲線表明，從90分到95分與從70分到75分增加的難度是不相同的，這樣的難度變化顯然符合客觀上我們對難度的認識，也符合客觀規律。因此難度模型除了應用到不同業務難度的比較外，還可以推廣應用到不同業務不同組別之間的綜合比較，并可引申作為資源分配的決策依據。
5、模型的不足與改進
作為一種綜合評價方法，難度模型還存在一定的其局限性，主要表現在模型采用的層次分析法只是一種半定量（或定性與定量結合）的方法，它在很大程度上取決于人們的經驗，主觀因素的影響很大，至多只能排除思維過程中的嚴重非一致性，卻無法排除決策者個人可能存在的嚴重片面性。
此外，難度模型從業務”和管理”兩方面描述業務運營的特點。當運營條件（如資源投入變化、目標調整等）發生較大變化時，運營平衡必然受到影響，進而可能影響業務運營過程，如果管理者經驗不足或決策錯誤，則很可能導致短期的運營波動。因此在利用難度模型進行資源分配時必然要考慮這些短期的影響，所以難度模型還可以增加對短期變化的考量，比如近3個月離職情況、重點質量指標的波動等。這樣兼顧長短期影響后，模型將會更加完善。
參考文獻：
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5、詹棠森，虞耀君，鄧英東，層次分析法參數化的隨機模型[J]，工科數學，2002年10月，第18卷第5期
6、張金鑫，基于AHP法的電信運營企業經營目標測算方法，[學位論文]，北京：北京郵電大學，2011年
作者單位為交通銀行武漢金融服務中心。來源：ccmw
