CN117455310A - 一种共享服务质量评价方法、系统及设备 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了共享服务质量评价方法、系统及设备，方法包括：建立共享服务的综合评价体系，基于综合评价体系，构建共享服务质量评价指标，基于评价指标，采集各评价对象对共享服务的评价数据，对评价数据进行标准化预处理，得到标准数据，基于综合评价体系，将标准数据通过组合赋权法进行处理，得到标准数据对应评价指标的指标权重，基于指标权重，对标准数据进行加权计算，得到评价对象对共享服务的综合评分。通过层次分析法计算主观权重，能够充分体现主观因素的判断和经验值，并且通过CRITIC法计算客观权重，不但能够考虑各评价指标之间冲突性，同时又可以兼顾各评价指标之间的相关性，从而能够更全面准确的反应评价指标的权重情况。
Description
技术领域
本申请涉及共享服务管理技术领域，具体涉及一种共享服务质量评价方法、系统及设备。
背景技术
随着商业环境的不断演变，企业之间的竞争也在不断加剧，越来越多的大型企业选择通过财务共享服务的方式，来处理财务方面的工作，以达到更加高效且节约成本的效果，使企业在竞争中快速提升自己的核心竞争力。
共享服务中心是财务管理中心下属的独立运作业务单元，为公司中所有的业务单元提供服务，并且定期向服务用户搜集对共享服务质量的评价反馈，根据不同评价指标的评价结果，权衡不同评价指标的关注程度和重要性，由于评价反馈的数量较多，只通过人力来进行统计，工作量大并且会造成财力浪费，而传统的计算共享服务的客观权重的熵值法，由于缺少各指标之间的横向比较，无法反映共享服务各评价指标的相关性，可能产生指标权重会与预期的结果相差较大的情况。
发明内容
为了解决上述问题，本申请提出了一种共享服务质量评价方法，包括：
建立共享服务的综合评价体系，基于所述综合评价体系，构建共享服务质量评价指标；
基于所述评价指标，通过共享服务质量评价系统，采集各评价对象对共享服务的评价数据；
通过所述共享服务质量评价系统，对所述评价数据进行标准化预处理，得到标准数据；
基于所述综合评价体系，将所述标准数据通过组合赋权法进行处理，得到所述标准数据对应评价指标的指标权重；
基于所述指标权重，对所述标准数据进行加权计算，得到所述评价对象对共享服务的综合评分。
另一方面，本申请还提出一种共享服务质量评价系统，包括：
评价数据采集模块、评价数据处理模块、指标权重计算模块以及共享服务评价模块；
所述评价数据采集模块，基于评价指标，通过共享服务质量评价系统，采集各评价对象对共享服务的评价数据；
所述评价数据处理模块，通过所述共享服务质量评价系统，对所述评价数据进行标准化预处理，得到标准数据；
所述指标权重计算模块，基于综合评价体系，将所述标准数据通过组合赋权法进行处理，得到所述标准数据对应评价指标的指标权重；
所述共享服务评价模块，基于所述指标权重，对所述标准数据进行加权计算，得到所述评价对象对共享服务的综合评分。
另一方面，本申请还提出共享服务质量评价设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如：上述示例所述的共享服务质量评价方法。
通过本申请提出一种基于共享服务质量评价方法能够带来如下有益效果：
通过层次分析法计算主观权重，能够充分体现主观因素的判断和经验值，并且通过CRITIC法计算客观权重，不但能够考虑各评价指标之间冲突性，同时又可以兼顾各评价指标之间的相关性，体现客观实际数据对共享服务的影响，从而能够更全面准确的反应评价指标的权重情况，基于这两种方法的组合赋权法计算得出的综合权重，可以得出更客观更可靠的整体评价结果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请实施例中一种共享服务质量评价方法的流程示意图；
图2为本申请实施例中一种共享服务质量评价系统的示意图；
图3为本申请实施例中一种共享服务质量评价设备的示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
如图1所示，本申请实施例提供一种共享服务质量评价方法，包括：
S101：建立共享服务的综合评价体系，基于所述综合评价体系，构建共享服务质量评价指标。
共享服务是由企业专门设立的独立部门共享服务中心来提供的，共享服务中心是企业中财务管理中心下属的独立运作业务单元，通过企业内部不同部门或业务单元间的组织和资源整合，为企业中所有的下属业务单元提供服务，实现服务共享，从而强化企业核心竞争力，优化资源配置，降低企业成本，提高管理效率。
由于共享服务面向多个业务单元，服务对象以及服务内容较多，为进一步提升共享服务中心的服务质量，因此需要定期向服务单位用户搜集对共享中心服务质量的评价反馈，并将评价反馈进行总结，按照不同的质量评价指标得到相应的评价结论，比如，在各质量评价指标中，哪些是共享服务中心最关注的、哪些是服务对象最关注的、各质量评价指标对应的权重是多少等结论，基于得出的结论，能够帮助共享服务中心分析出目前存在的问题，并进一步优化共享中心的服务质量，提升服务满意度。
具体地，建立共享服务的综合评价体系，其中，综合评价体系中包括影响共享服务质量的主要因素、每个主要元素下包含的要素指标、以及与要素指标对应的评价标准，基于综合评价体系中的主要要素下包含的要素指标，构建共享服务质量评价指标。
其中，主要因素包括有办理工作量、办理效率、质检合规性、服务能力等因素，办理工作量包含的要素指标包括：审核通过单据量、审核驳回单据量、凭证生成量等，办理效率包含的要素指标包括：节点平均办理时长、单据平均总办理时长、共享环节平均办理时长等，质检合规性包含的要素指标包括：不合规质检项总量、质检单不合规率、质检单据总量等，服务能力包含的要素指标包括：首问责任制落实情况、响应及反馈情况、投诉量等，将各要素指标进行组合，得到共享服务质量评价指标。
S102：基于所述评价指标，通过共享服务质量评价系统，采集各评价对象对共享服务的评价数据。
具体地，共享服务中心的服务对象作为评价对象，通过共享服务质量评价系统，按照共享服务质量评价指标，对共享服务进行评价，共享服务质量评价系统是基于综合评价体系中的内容，通过评价数据采集模块，采集到各评价对象基于各评价指标的评价数据，并统计得到各评价指标对应的实际评价数据。
其中，若评价对象有m个，评价指标有n个，则得到共享服务的实际评价数据有m×n个，并得到实际评价数据矩阵B，为：其中bij是指第i个评价对象基于第j个评价指标的实际评价数据，i＝1、2、3…m，j＝1、2、3…n。
例如，针对响应及反馈情况的评价指标，评价标准包括非常积极响应、比较积极响应、不积极响应、非常不积极响应四种情况，评价对象根据该评价标准确定该评价指标的评价内容为“非常积极响应”，并将“非常积极响应”的评价内容输入到共享服务质量评价系统中，系统便获得该评价对象基于响应及反馈情况评价指标的实际评价数据，并由此继续采集其他评价对象以及其他评价指标的评价数据。
S103：通过所述共享服务质量评价系统，对所述评价数据进行标准化预处理，得到标准数据。
具体地，通过共享服务质量评价系统的评价数据处理模块，对采集到的实际评价数据进行标准化预处理，去除掉评价数据中的错误数据，其中，错误数据包括内容缺失数据、空值数据、重复数据以及异常数据，去除掉之后，得到共享服务评价的标准数据。
进一步地，根据各评价指标的特点，对各指标对应的标准数据进行无量纲处理。将评价指标按照与标准数据的正负相关的关系，分成正向类指标和逆向类指标，正向指标与其对应的标准数据呈正相关关系，逆向指标与其对应的标准数据呈负相关关系，将正向指标对应的正向标准数据，通过正向指标归一化公式进行无量纲处理，并将逆向指标对应的逆向标准数据，通过逆向指标归一化公式进行无量纲处理。
其中，eij是指实际数据bij进行了无量纲处理后得到的数据；和/>分别是指在所有的评价对象中第j个共享评价指标实际数据中的最大值和最小值，由此计算得出各评价指标对应的归一化数据，将归一化数据进行整合得到共享服务评价标准数据的归一化矩阵E，为：/>其中i＝1、2、3…m，j＝1、2、3…n。
S104：基于所述综合评价体系，将所述标准数据通过组合赋权法进行处理，得到所述标准数据对应评价指标的指标权重。
使用层次分析法和客观赋权法进行组合的组合赋权法，对共享服务评价的标准数据进行处理，采用层次分析法计算各评价指标对应的主观权重，采用客观赋权法(CRITIC法)计算各评价指标对应的客观权重。
具体地，基于综合评价体系中的内容，确定层次分析法中的目标层、规则层和指标层，将共享服务评价结果作为目标层，将综合评价体系中的影响共享服务质量的主要因素，作为层次结构模型中的规则层，将每个主要元素下包含的要素指标作为指标层，建立层次分析法中的层次结构模型。
进一步地，基于层次结构模型，根据专家意见或经验，判断层次结构模型中规则层中各主要因素，对共享服务质量的重要性程度，构建得到第一判断矩阵G，为：其中，gij为规则层中的主要因素gi相较于另一主要因素gj对于目标层的重要性程度，专家意见是指对规则层中各主要因素的人为设置的重要程度范围。
并根据专家意见或经验，判断指标层中各要素指标，对规则层中各主要因素的重要性程度，构建得到第二判断矩阵Z，为：其中，zij为指标层中的要素指标zi相较于另一要素指标zj，对规则层的重要性程度。
更进一步地，对构建的第一判断矩阵G和第二判断矩阵Z进行一致性检验，通过公式CI＝(λmax-n)/(n-1)计算一致性指标CI，并通过公式CR＝CI/RI计算矩阵的随机一致性指标CR，其中，RI为随机平均一致性指标，用于根据矩阵的维数不同而不同，可以使用查表法或公式法来计算RI的值，比如维数是4时，RI的值为0.89；λmax为各判断矩阵的最大特征值；CI为各判断矩阵对一致性的偏离程度，CI值越大表示该矩阵的不一致性越高，当CI等于0时表示判断矩阵有完全的一致性，CI接近于0时表示有较满意的一致性；CR为一致性比率，当CR的值小于0.1时，表示该矩阵的不一致程度在容许范围内，可以通过一致性检验，CR的值大于0.1时，表示未该矩阵未通过一致性检验，需要不断调整该判断矩阵中各元素之间重要性程度的数值，直到CR的值小于0.1，通过一致性检验。
当判断矩阵通过一致性校验之后，通过算术平均法计算判断矩阵的主观权重，具体地，首先计算得出判断矩阵中每一列数值与该列所有数值之和的比值mij，并得到归一化矩阵M，为：之后基于公式/>对矩阵M的中各行数据求和算平均值，计算得出各评价指标对应的主观权重值awi，并得到权重矩阵AWi＝[aw1,w2,…wn]T。
另一方面，通过CRITIC法计算各评价指标的客观权重，具体地，基于标准数据归一化矩阵E，通过标准差计算公式：计算第i个评价指标的标准差，以用于表示第i个评价指标的对比强度，当标准差较大时，表示该评价指标对应的标准数据波动较大，权重就会较高，其中，/>是指第m个评价对象基于第i个评价指标对应的标准数据归一化后的平均值，通过公式/>计算得到。
进一步地，通过公式计算第i个评价指标和第j个评价指标之间的相关系数ri,j，以表示评价指标之间的相关性，其中，cov(i,j)是指第i个评价指标和第j个评价指标的协方差，通过公式/>计算得到，基于相关系数，通过公式/>计算第i个评价指标对应的冲突性代表值Ri，以用于表示两个评价指标间的冲突性，并基于公式/>将标准差和冲突性代表值相乘，得到该评价指标对应的信息量Hi，由此通过公式：得到该评价指标对应的客观权重值cwi，将该评价指标对应的主观权重值和客观权重值进行组合，通过公式/>计算得到各评价指标基于所有评价指标中的占比，得到该评价指标对应的最终指标权重值。
S105：基于所述指标权重，对所述标准数据进行加权计算，得到所述评价对象对共享服务的综合评分。
将各评价指标对应的指标权重值，以及标准数据经过无量纲处理后的数据，通过公式：进行加权计算，最终得出每个评价对象对于共享服务整体评价的综合评价得分，其中，zwi是指第i个评价指标对应的最终指标权重，si是指第i个指标归一化后的得分。
本申请实施例还提供了一种共享服务质量评价系统，其结构如图2所示，包括:评价数据采集模块、评价数据处理模块、指标权重计算模块以及共享服务评价模块。
其中，评价数据采集模块：用于采集各个共享服务评价指标的实际评价数据；评价数据处理模块：用于对采集的各评价指标对应的评价数据进行预处理；指标权重计算模块：可使用层次分析法和CRITIC法计算每个评价指标的指标权重；共享服务评价模块：基于预处理后各评价指标对应的标准数据和各评价指标对应的指标权重，加权计算共享服务质量评价得分。
如图3所示，本申请实施例还提出了共享服务质量评价设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如：上述任一实施例所述的一种共享服务质量评价方法。
本申请实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：上述任一实施例所述的共享服务质量评价方法。
本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备和介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请实施例提供的设备和介质与方法是一一对应的，因此，设备和介质也具有与其对应的方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述设备和介质的有益技术效果。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种共享服务质量评价方法，其特征在于，包括：
建立共享服务的综合评价体系，基于所述综合评价体系，构建共享服务质量评价指标；
基于所述评价指标，通过共享服务质量评价系统，采集各评价对象对所述共享服务的评价数据；
通过所述共享服务质量评价系统，对所述评价数据进行标准化预处理，得到标准数据；
基于所述综合评价体系，将所述标准数据通过组合赋权法进行处理，得到所述标准数据对应评价指标的指标权重；
基于所述指标权重，对所述标准数据进行加权计算，得到所述评价对象对共享服务的综合评分。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述共享服务质量评价系统，对所述评价数据进行标准化预处理，得到标准数据，具体包括：
通过所述共享服务质量评价，对所述评价数据进行标准化预处理，删除所述评价数据中的错误数据，得到标准数据，其中，所述错误数据包括内容缺失数据、空值数据、重复数据以及异常数据；
并基于所述评价指标，将所述标准数据进行无量纲处理，计算并转换得到归一化矩阵。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述评价指标，将所述标准数据进行无量纲处理，计算并转换得到归一化矩阵，具体包括：
基于所述评价指标与所述标准数据的关系，将正相关关系对应的所述评价指标为正向类指标，将负相关关系对应的所述评价指标为逆向类指标，分别将所述正向类指标对应的正向标准数据，以及逆向类指标对应的逆向标准数据，进行无量纲处理；
将所述正向标准数据和逆向标准数据，分别通过正向指标归一化公式和逆向归一化公式进行计算，得到所述评价指标对应的归一化矩阵。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述综合评价体系，将所述标准数据通过组合赋权法进行处理，得到所述标准数据对应评价指标的指标权重，具体包括：
基于所述综合评价体系，将所述标准数据通过层次分析法进行计算，得到各所述评价指标对应的主观权重，并通过客观赋权法进行计算，得到各所述评价指标对应的客观权重；
将所述主观权重和所述客观权重进行组合，得到各所述评价指标对应的指标权重。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述综合评价体系，将所述标准数据通过层次分析法进行计算，得到各所述评价指标对应的主观权重，具体包括：
基于所述综合评价体系，确定层次分析法中的目标层、规则层和指标层，以建立层次结构模型；
根据所述层次结构模型，基于专家意见，分别构建所述规则层的第一判断矩阵，以及所述指标层的第二判断矩阵，并对所述第一判断矩阵和第二判断矩阵进行一致性检验，校验通过后，通过算术平均法计算，得到所述指标层中各所述评价指标对应的主观权重。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过客观赋权法进行计算，得到各所述评价指标对应的客观权重，具体包括：
基于所述归一化矩阵，计算得到对应的所述评价指标的标准差和协方差，并基于所述标准差和所述协方差，计算得到各所述评价指标之间的相关系数；
基于所述相关系数，计算得到所述评价指标对应的冲突性代表值，并基于所述标准差和所述冲突性代表值，得到所述评价指标对应的信息量，通过所述信息量，得到所述评价指标对应的客观权重。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述主观权重和所述客观权重进行组合，得到各所述评价指标对应的指标权重，具体包括：
将各所述评价指标对应的主观权重和客观权重进行组合相乘，得到所述评价指标对应的组合权重；
计算各所述评价指标的组合权重，在所有所述评价指标中的占比，得到各所述评价指标对应的指标权重。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述指标权重，对所述标准数据进行加权计算，得到所述评价对象对共享服务的综合评分，具体包括：
基于各所述评价指标对应的所述指标权重，将对应的所述标准数据进行加权计算，得到各所述评价指标对应的评价得分；
将各所述评价指标对应的评价得分进行相加，得出所述评价对象对共享服务的综合评分。
9.一种共享服务质量评价系统，其特征在于，包括：
评价数据采集模块、评价数据处理模块、指标权重计算模块以及共享服务评价模块；
所述评价数据采集模块，基于评价指标，通过共享服务质量评价系统，采集各评价对象对共享服务的评价数据；
所述评价数据处理模块，通过所述共享服务质量评价系统，对所述评价数据进行标准化预处理，得到标准数据；
所述指标权重计算模块，基于综合评价体系，将所述标准数据通过组合赋权法进行处理，得到所述标准数据对应评价指标的指标权重；
所述共享服务评价模块，基于所述指标权重，对所述标准数据进行加权计算，得到所述评价对象对共享服务的综合评分。
10.一种共享服务质量评价设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如：权利要求1～8中任一项权利要求所述的共享服务质量评价方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311586614.8A CN117455310A (zh) | 2023-11-24 | 2023-11-24 | 一种共享服务质量评价方法、系统及设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311586614.8A CN117455310A (zh) | 2023-11-24 | 2023-11-24 | 一种共享服务质量评价方法、系统及设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117455310A true CN117455310A (zh) | 2024-01-26 |
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311586614.8A Pending CN117455310A (zh) | 2023-11-24 | 2023-11-24 | 一种共享服务质量评价方法、系统及设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117455310A (zh) |
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2023
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