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摘要：為解決傳統中小型企業績效評價置信度低的問題，本文基于大數據與人工智能背景下，構建中小型企業績效評價指標體系，通過選擇中小型企業績效評價指標，計算評價指標屬性重要度，建立中小型企業績效評價荷載矩陣，實現中小型企業績效評價指標體系構建。設計實例分析，結果表明，設計評價指標體系評價置信度明顯高于對照組，能夠解決傳統中小型企業績效評價置信度低的問題。

關鍵詞：大數據；人工智能；中小型企業；績效評價指標體系

針對中小型企業的發展方向分析，對其展開績效評價是十分必要的。在績效評價過程中，影響其評價精度最為關鍵的因素即為指標體系的構建[1]。結合以往研究中，主要通過專家打分的方式，實現中小型企業績效評價，但在傳統評價過程中，最大的問題在于績效評價中的指標過于主觀、簡單，并且缺少大數據下對中小型企業資產、資金等方面的評估工作。由于專業選取的指標存在片面性，且未通過精準計算，導致其得出的評價結果與實際相比往往會存在偏差，具有置信度低的缺陷。因此，針對中小型企業績效評價指標體系構建的優化設計是具有現實意義的。大數據與人工智能背景下在一定程度上促進了中小型企業的發展，導致中小型企業績效的相關數據量急速增加。傳統評價指標體系構建已經無法適應大數據與人工智能背景下中小型企業高速發展的切實需求。因此，大數據與人工智能背景下，為此方面的研究提供了新思路?；诖髷祿c人工智能背景下，為評價指標的選取提供龐大的數據支撐，使其能夠更具代表性以及科學性?；诖?，本文以大數據與人工智能背景為研究前提，構建一種新型中小型企業績效評價指標體系，致力于從根本上提供其評價置信度，為促進中小型企業更好地發展提供精準的評價信息。

一、大數據與人工智能

大數據與人工智能背景下主要的特點在于大數據技術與人工智能技術的快速發展，大數據主要是通過互聯網的優越性，徹底打破了時間以及空間的限制，在海量信息中挖掘出有價值的信息[2]。大數據下的信息特征為以多元的方式呈現數據，形成龐大的信息隊列，其中也隱含了實時性的優勢。大數據下借助信息化技術為依托，通過在大量數據中提取出有價值的信息，并挖掘數據中存在的內部規律。結合國外針對大數據的研究中，主要將大數據以技術原理為準則分為兩大類，包括數據存儲技術以及數據處理技術。基于大數據技術具有效率高、精度高、使用方便等優點，已經被廣泛應用在各個領域中。人工智能可以對人類的意識、思維的信息過程進行模擬，從而解決更加復雜的工作任務。將其應用到投資統計中可以保證整合效率，并降低人為操作產生的誤差，提高分析結果的準確性。本文開展大數據與人工智能背景下中小型企業績效評價指標體系構建，針對其具體研究內容展開分析。

二、大數據與人工智能背景下中小型企業績效評價指標體系構建

本文結合大數據與人工智能背景下，構建了中小型企業績效評價指標體系的具體流程，如圖1所示。結合圖1，下文將針對圖中4點主要流程加以詳細闡述，具體流程內容如下。

（一）選擇中小型企業績效評價指標

結合大數據與人工智能背景下，本文通過大數據技術數據統計的功能，針對影響中小型企業績效的因素加以統計，進而選取對其影響較大，并且能夠產生直接影響的指標。本文選擇的中小型企業績效評價指標信息，如表1所示。結合表1所示，利用“費用”概念，替換傳統財務績效評價指標中的支出要素，并從宏觀和微觀兩個層面對費用進行精細化的核算，以此使中小型企業的費用組成及具體結構分布更加一目了然[3]。根據費用評價指標衍生出的指標可以得出，當管理-財政業務費用比不斷增加，則說明中小型企業管理費用在總體費用的占比增加，而相應的業務活動費用的占比逐漸減小時，中小型企業的資金運用效率將越低。在本文選取指標過程中，主要以權責發生制作為基礎，以此對中小型企業活動及管理內容進行財務績效核算，因此選用收支跨期攤配作為評價指標，更有利于真實反映資產的實際運行情況。根據收支跨期攤配衍生出的指標可以得出，利用固定資產利用率對中小型企業的固定資產使用情況，當其指標數值越高，則說明正在使用的固定資產越多，而閑置的固定資產使用越少，因此整體的利用率較高，反之同理。本文選擇的績效評價指標逐漸擴大了中小型企業的債務核算覆蓋范圍，并進一步縮小了資產核算的價值，其主要目的是解決中小型企業長期以來存在的資產虛高問題。因此，根據這一特點，選用資產負債核算作為財務績效評價指標既有利于中小型企業分析、評價的合理，同時又能夠借助應繳財政費用評價對外履行相應的公共服務職能[4]。利用流動資產比率對流動資產在總資產中的占比進行核算與分析，該評價指標的數值越高，則說明中小型企業的資產流動性以及可變現性越強，因此在面對債務風險時有更強的承擔能力。固定資產成新率指標可以有效反映中小型企業是否能夠正常運行，固定資產成新率數值越高，則說明該中小型企業的服務能力以及未來持續發展能力越強。在選擇中小型企業績效評價指標后，為保證指標的選擇能夠代表中小型企業績效水平，本文通過企業績效協方差來對其進行檢驗，協方差值越小則表明中小型企業績效評價的一致性狀態同向程度越高，能夠證明評價指標選擇的有效性；相反協方差值越大則表示中小型企業績效評價的一致性狀態同向程度越差，評價指標選擇的有效性越低。協方差值的計算，可以根據中小型企業績效水平和恢復指令數值實現。其計算公式，如下所示：公式（1）中，v指的是中小型企業績效評價指標協方差值；ne指的是中小型企業固有資產利用率；no指的是中小型企業戶均業務服務費用；net指的是中小型企業資金閑置率；not指的是中小型企業資產負債比率。如果v值計算結果大于1.5，說明中小型企業績效評價的一致性狀態同向程度存在較大誤差，其評價指標的選擇有待改進；如果v值計算結果小于0.55，則說明中小型企業績效評價的一致性狀態性能較好。根據以上分析可知，選擇的中小型企業績效評價指標必須在經過協方差的一致性檢驗后，才能夠保證此次評價的有效性。

（二）計算中小型企業績效評價指標屬性重要度

在選擇中小型企業績效評價指標的基礎上，本文基于大數據與人工智能背景下的專家系統，以評價指標屬性重要度作為關鍵指標參數，明確中小型企業績效評價要素[4]。本文采用專家系統中對數據分級分解的方法，計算績效評價指標屬性重要度[5]。設其績效評價指標屬性重要度為c，通過一個下近似和上近似對來描述，可得公式（2）：在公式（2）中，n指的是績效評價指標數據特征矢量；i指的是績效評價指標特征個數，為實數；w指的是績效評價指標屬性依賴度；m指的是分級績效評價的摩擦系數；k指的是專家系統中績效評價指標特征權值系數；g指的是績效評價指標特征隸屬度函數；μ指的是績效評價指標特征維數；x指的是績效評價指標特征的橫坐標；y指的是績效評價指標特征的縱坐標；u指的是績效評價指標特征相似權值。通過公式（2），得出績效評價指標屬性重要度，根據評價指標屬性重要度體現出評價指標與結論間的非線性關系，并以事實為依據，排除人為增加評價指標屬性重要度的模糊性。通過對計算得出的數據進行模糊聚類，用替代后的種群作為下一代進化的種群，如此迭代，直到滿足終止條件時，輸出最終的聚類結果，進而獲取更為準確的績效評價相關本體類。

（三）建立中小型企業績效評價荷載矩陣

以上述計算得出的績效評價指標屬性重要度為依據，提取出關鍵評價因子。下述將采用構建評價因子荷載矩陣的方式，設計評價指標體系構建的下一步。首先，建立對應的數據樣本矩陣，自定義該組矩陣的表示方法為y，則y對應的樣本組合表示為yi={yi1，yi2，…，yij}，j指的是中小型企業績效評價主成分的數量。選擇可實現數據動態化綜合分析的線性函數，定義函數的PCA設計標準，保留傳統評價方法中數據處理的優勢，正交方向轉換特征空間中的數據，按照數據的特征值大小，將中小型企業績效從優到劣依次進行排列，前m組數據集合是保存數據變異結構最多的數據組。最后，計算特征數據代表成分的方差數值，設目標函數為λ，可得公式（3）。公式（3）中，I指的是多種評價特征元素的單向矩陣。根據上述公式可進行中小型企業績效的綜合投影評價，結合投影的單位及覆蓋范圍，實現對應的評價因子荷載矩陣建立，滿足數據的綜合性評價。

（四）構建中小型企業績效評價指標體系

通過上述建立的中小型企業績效評價荷載矩陣，將該企業績效評價指標體系看作是一個綜合性的評價指標體系，其中應當涵蓋成本把控、資產管理以及資產使用等方面。為了有效提高財務績效評價指標體系的科學性、可行性以及有效性，在構建評價指標體系時應當結合中小型企業的基金特點，充分調查其績效評價使用主體及信息的各項需求，包括明確中小型企業財務績效評價主體；明確中小型企業財務績效評價目的；明確中小型企業財務績效評價內容。在此基礎上，以中小型企業績效評價目標為中心思想，通過定量指標構建中小型企業績效評價指標體系。本文根據中小型企業績效費用、收支跨期攤配以及負債核算的具體要求，以費用指標、收支跨期攤配指標、負債核算指標為中小型企業績效評價指標體系中的主要內容。得出中小型企業績效評價關鍵指標后，采用T.L.Satty提出的層次分析法對指標進行分解?？紤]到中小型企業績效評價問題本身的復雜性，本文通過定量與定性相結合的方式設置中小型企業績效評價指標權重。設置中小型企業績效評價指標權重流程圖，如圖2所示。結合圖2所示，通過設置中小型企業績效評價指標權重，可以明確中小型企業績效評價中的重點內容。根據其重要性，對復雜的評價問題進行分層處理。本文采用三層結構，構建中小型企業績效評價指標體系。中小型企業績效評價指標體系如表2所示。通過表2得到的中小型企業績效評價指標體系，為中小型企業績效審計程序的進一步完善提供數據支持。結合大數據與人工智能背景下，采用大數據統計功能，以建立核函數的方式進行多級指標變量的統計，對權重值較大的中小型企業績效評價指標賦予較高的權值，分析數據間的權值占比，及權值之間的動態變化關系。根據表2所示，可得出結論為，費用指標與負債核算指標在該中小型企業績效評價指標體系中占比較大，主要體現在管理-財政業務費用比、戶均業務服務費用比以及資產負債比率方面，而收支跨期攤配指標在該中小型企業績效評價指標體系中占比較小。與此同時，為保證評價結果的準確性，還需要通過定性和定量兩個角度的分析，確定最終的評價結果。定性分析可采用現場考核的方式，根據上述指標及相關的評價標準，由評價客體提供相關資料。針對中小型企業的財務管理狀況，由提供單位建立內容完成制度。對于中小型企業采購合規性，根據相應的采購合同，及明細支出資料提供。但評價客體按時提供了評價所需的材料，按照相應的比率，滿分記為1，缺少相關材料時，每缺失一樣則相應的比率扣除10%，當評價結果低于50%時，不再進行評價。以此實現中小型企業績效評價指標體系構建。通過以上研究，在無特殊情況下，運用本文構建的中小型企業績效評價指標體系能夠獲得更加精準的中小型企業績效評價結果。

三、實例分析

（一）實驗準備

本文通過設計實例分析的方式，選取某中小型企業作為實驗對象，進行實驗。該企業共包括128名在職員工，主要從事批發及零售業，營業收入在10000萬元左右。該企業發展至今，呈現出蓬勃發展的趨勢。針對該企業開展實例分析，具體內容為評價該公司的績效水平。首先，使用本文基于大數據與人工智能背景下，構建的評價指標體系對中小型企業進行績效評價，記錄評價置信度，將其設為實驗組；再使用傳統評價指標體系對中小型企業進行績效評價，同樣記錄評價置信度，將其設為對照組。由此可見，本次實驗主要內容為測試兩種評價指標體系的評價置信度，評價置信度數值越高證明該評價指標體系的評價精度越高。通過8次對比實驗，針對實驗測得的評價置信度，記錄實驗數據。

（二）實驗結果與分析

整理實驗結果，如表3所示。根據表3可知，本文設計評價指標體系評價置信度明顯高于對照組，通過本文設計評價指標體系能夠精準評價中小型企業績效，具有現實應用價值，值得被大力推廣。

四、結語

本文通過實例分析的方式，證明了構建評價指標體系在實際應用中的適用性，以此為依據，證明此次優化設計的必要性。因此，通過本文設計，能夠解決傳統中小型企業績效評價中存在的缺陷。但本文同樣存在不足之處，主要表現為未對本次評價置信度測定結果的精密度與準確度進行檢驗，進一步提高評價置信度測定結果的可信度。這一點，在未來針對此方面的研究中可以加以補足。與此同時，還需要對中小型企業績效提升方法的優化設計提出深入研究，以此為促進中小型企業發展提供建議。

作者：黃辰 肖東 單位：云南工商學院