自從計(jì)算機(jī)在20世紀(jì)50年代進(jìn)入商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域以來(lái)，各種形式的信息技術(shù)外包（IT outsourcing）就一直存在，但是直到最近十幾年信息技術(shù)外包服務(wù)才盛行。外包賦予了組織應(yīng)對(duì)快速變化的全球經(jīng)濟(jì)所必需的靈活性，同時(shí)也使組織在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境中能將精力集中于組織的核心競(jìng)爭(zhēng)力上。外包服務(wù)商（Vendor）通常在規(guī)模經(jīng)濟(jì)、經(jīng)驗(yàn)以及對(duì)最新技術(shù)的掌握等方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，這些優(yōu)勢(shì)是單個(gè)組織的信息技術(shù)部門(mén)所難以媲及的。據(jù)IDC數(shù)據(jù)顯示，2004年中國(guó)IT外包服務(wù)市場(chǎng)整體規(guī)模已達(dá)到5.02億美元，同比增長(zhǎng)率達(dá)到38.5％。IDC預(yù)測(cè)IT外包服務(wù)市場(chǎng)2004～2009年復(fù)合增長(zhǎng)率為39.9%，2009年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到26.9億美元。IT服務(wù)市場(chǎng)的快速發(fā)展給IT服務(wù)商帶來(lái)很多機(jī)遇，但中國(guó)IT服務(wù)市場(chǎng)屬于極度分散型市場(chǎng)，共有八千多家廠商活躍在不同的IT服務(wù)領(lǐng)域。目前市場(chǎng)上存在著大量的IT服務(wù)商，其規(guī)模、實(shí)力和服務(wù)能力差異巨大，這無(wú)疑給企業(yè)用戶選擇合適的外包服務(wù)商帶來(lái)了極大困難。一般服務(wù)供應(yīng)商評(píng)價(jià)包括評(píng)價(jià)體系和評(píng)價(jià)方法兩部分。就評(píng)價(jià)體系，Muralidharan、C.C. LI、Michell等學(xué)者從不同的角度進(jìn)行了闡述；目前常見(jiàn)的評(píng)價(jià)方法有線性權(quán)重計(jì)分法、統(tǒng)計(jì)法、層次分析法。本文針對(duì)信息技術(shù)外包的特點(diǎn)，建立了一套簡(jiǎn)單有效、切實(shí)可行的IT外包服務(wù)商評(píng)價(jià)體系, 并結(jié)合傳統(tǒng)的層次分析法提出了一種基于離散型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)模型,旨在幫助企業(yè)用戶便捷地選擇合適的外包服務(wù)商。
1 信息技術(shù)外包服務(wù)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
　　針對(duì)信息技術(shù)外包的特點(diǎn)，綜合考慮各種因素后，本文確定了七個(gè)外包服務(wù)商評(píng)價(jià)指標(biāo)。具體運(yùn)用時(shí)，企業(yè)還應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況和需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)闹笜?biāo)增減和修正。
　　(1)管理方法和技術(shù)團(tuán)隊(duì)A1：該指標(biāo)考察外包服務(wù)商是否具有成熟的管理方法和專業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，從而確保企業(yè)獲得預(yù)定水平的支持服務(wù)，集中精力于自身所擅長(zhǎng)的業(yè)務(wù)，提高核心競(jìng)爭(zhēng)力，最終實(shí)現(xiàn)向“動(dòng)成長(zhǎng)企業(yè)”的過(guò)渡。
　　(2)相關(guān)外包服務(wù)經(jīng)驗(yàn)A2：該指標(biāo)考察外包服務(wù)商是否有豐富的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，從而能按照客戶業(yè)務(wù)、行業(yè)和市場(chǎng)需求來(lái)整體協(xié)調(diào)IT戰(zhàn)略和應(yīng)用方案，并將對(duì)客戶業(yè)務(wù)的了解體現(xiàn)在其提供和管理的IT產(chǎn)品以及服務(wù)上。
　　(3)系統(tǒng)整合能力A3：該指標(biāo)考察外包服務(wù)商的整合能力，包括將現(xiàn)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合到新的應(yīng)用程序中，把不同的業(yè)務(wù)模塊整合到完全不同的應(yīng)用程序并保證整合之后產(chǎn)生更大的協(xié)作效應(yīng)等。
　　(4)需求變化響應(yīng)能力A4：該指標(biāo)考察外包服務(wù)商對(duì)企業(yè)需求及其IT環(huán)境變化的響應(yīng)能力，即服務(wù)商是否能根據(jù)客戶需求的發(fā)展變化，有針對(duì)性地靈活添加、刪除或者調(diào)整相應(yīng)的服務(wù)內(nèi)容，而不是墨守事先定義好的千篇一律的套路。
　　(5)保持最新信息和通訊技術(shù)(ICTs)的能力A5：該指標(biāo)考察外包服務(wù)商是否能保持最新的信息和通訊技術(shù)，從而使企業(yè)客戶能夠及時(shí)跟蹤并應(yīng)用IT行業(yè)的前沿技術(shù)，與行業(yè)的發(fā)展保持同步，用最先進(jìn)的技術(shù)和設(shè)備享受最便捷的服務(wù)。
　　(6)文化匹配（cultural fit/cultural match）A6：該指標(biāo)考察外包服務(wù)商的企業(yè)文化與客戶企業(yè)文化的匹配程度?？蛻粼谂c有著相似價(jià)值觀和工作慣例的服務(wù)商工作時(shí)更容易實(shí)現(xiàn)預(yù)定目標(biāo)，避免分歧沖突。
　　(7)財(cái)務(wù)狀況A7：該指標(biāo)考察外包服務(wù)商的財(cái)政穩(wěn)定性，尤其是長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)狀況和生存潛力。若企業(yè)所選的服務(wù)商財(cái)務(wù)狀況不佳，不能完整地履行合同，中途停止服務(wù)，勢(shì)必會(huì)給企業(yè)帶來(lái)極大的損失和運(yùn)行管理上的失控。
2 信息技術(shù)外包服務(wù)商評(píng)價(jià)模型
　　外包服務(wù)商評(píng)價(jià)是一個(gè)包含定性因素和定量因素的多目標(biāo)評(píng)價(jià)問(wèn)題。層次分析法（AHP）是一個(gè)非常有效的方法，其不僅考慮了不確定性和主觀性因素，而且其層次結(jié)構(gòu)" title="層次結(jié)構(gòu)">層次結(jié)構(gòu)關(guān)系本身能對(duì)影響外包服務(wù)商的各個(gè)因素之間的相關(guān)性做出理性判斷。本文提出的基于Hopfield網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)模型是在層次分析方法的基礎(chǔ)上, 根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重對(duì)神經(jīng)元分組, 從而給出對(duì)外包服務(wù)商更恰當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)結(jié)果。下面介紹其評(píng)價(jià)步驟。
2.1 確定外包服務(wù)商評(píng)價(jià)指標(biāo)集
　　建立系統(tǒng)分析的層次結(jié)構(gòu)，確定外包服務(wù)商評(píng)價(jià)指標(biāo)總數(shù)m。
2.2 層次分析法確定權(quán)重
　　(1)構(gòu)造判斷矩陣：確定各指標(biāo)之間相對(duì)重要程度比值,這些比值通常由專家按照Saaty(1980)提出的相對(duì)重要性等級(jí)表(如表1所示)給出。這些比值構(gòu)成一個(gè)N×N的判斷矩陣A。

　　(2)求解判斷矩陣A的最大" title="最大">最大特征值λmax下的特征向量" title="特征向量">特征向量：對(duì)特征向量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,使該特征向量的所有分量之和為1，然后將此向量作為對(duì)應(yīng)各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。
2.3 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)
　　Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種全連接、反饋型網(wǎng)絡(luò)，包括離散型和連續(xù)型兩種。離散型Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(簡(jiǎn)稱DHNN)是一種單層的、輸入輸出均為二值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)如圖1 所示。網(wǎng)絡(luò)的輸入為I₁，I₂，…I_n，輸出為V₁，V₂，…V_n，輸入與輸出的關(guān)系為：

　　式(2)中，sgn(·)為對(duì)稱型階躍函數(shù)，輸出為+1和-1。W=[w_ij]_n×n為網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)陣，其元素w_ij表示第i個(gè)神經(jīng)元到第j個(gè)神經(jīng)元的連接權(quán)重。
　　Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的演變過(guò)程是一個(gè)復(fù)雜的非線性動(dòng)力系統(tǒng)，系統(tǒng)的穩(wěn)定性可用“能量函數(shù)”分析。在滿足一定條件下，網(wǎng)絡(luò)的能量不斷減小，最后收斂于系統(tǒng)的穩(wěn)定點(diǎn)。若把系統(tǒng)的穩(wěn)定點(diǎn)視作一個(gè)記憶，則從初態(tài)向這個(gè)穩(wěn)定點(diǎn)流動(dòng)的過(guò)程，就是尋找該記憶的過(guò)程。DHNN主要用于聯(lián)想記憶，當(dāng)輸入的向量I作為一個(gè)初值時(shí)，網(wǎng)絡(luò)通過(guò)反饋演化，從網(wǎng)絡(luò)輸出端得到一個(gè)向量V。V是從初值I演化而聯(lián)想到的一個(gè)穩(wěn)定記憶。如果用它解決外包服務(wù)商評(píng)價(jià)問(wèn)題，首先要設(shè)計(jì)W和I，使記憶模式的樣本對(duì)應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定點(diǎn)，這相當(dāng)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程。訓(xùn)練出的記憶模式與外包服務(wù)商評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)分級(jí)相對(duì)應(yīng)，然后將待評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)(即待評(píng)價(jià)的外包服務(wù)商)作為新的初態(tài)。網(wǎng)絡(luò)把初態(tài)看作一種新的提示模式(即發(fā)生某些變形和含有噪聲的記憶模式)，回憶出離它“最近”的一種記憶模式。這就是聯(lián)想記憶過(guò)程。
　　用Hopfield網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評(píng)價(jià)，分為記憶和聯(lián)想兩個(gè)過(guò)程。用外積型法設(shè)計(jì)可分為以下幾步：
　　(1)根據(jù)需要記憶的樣本V¹，…，V^m，按下式計(jì)算權(quán)重：
　　

　　這樣，V^l就回到已學(xué)習(xí)過(guò)的某個(gè)記憶樣本上。
　　由于各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)都具有不同的權(quán)重，所以評(píng)價(jià)時(shí)必須考慮權(quán)重的影響。如何在離散型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中表達(dá)各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，是一個(gè)比較困難的問(wèn)題。本文根據(jù)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，對(duì)神經(jīng)元進(jìn)行合理分組，從而解決了這一難題。同組的神經(jīng)元都對(duì)應(yīng)同一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，指標(biāo)的權(quán)重越大，其對(duì)應(yīng)的組所包含的神經(jīng)元數(shù)目越多，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)結(jié)果影響越大。具體作法如下：
　　設(shè)評(píng)價(jià)指標(biāo)總數(shù)目為m，各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重在標(biāo)準(zhǔn)化后分別為設(shè)權(quán)重w_i對(duì)應(yīng)的組為G_i,則G_i所包含的神經(jīng)元數(shù)n_i為：

　　n_i=RND(100×w_i)?????????????????????? (7)
　　式(7)中，RND(·)為取整函數(shù)，按四舍五入原則運(yùn)算，采用末位最大進(jìn)位原則對(duì)ni進(jìn)行特定處理，保證其總和為100。在記憶模式中,同組的神經(jīng)元取相同的值；在提示模式(待評(píng)價(jià)數(shù)據(jù))中，同組的神經(jīng)元也取相同的值，都等于該組所對(duì)應(yīng)指標(biāo)的輸入數(shù)據(jù)。由于這些同組的神經(jīng)元在記憶和聯(lián)想過(guò)程中取值相同，所以對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果產(chǎn)生“同一”的作用。指標(biāo)的權(quán)重越大，其對(duì)應(yīng)的組所包含的神經(jīng)元數(shù)目越多，“同一”的作用力越大，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)結(jié)果影響越大。這樣，就把權(quán)重的作用包含到評(píng)價(jià)結(jié)果中。每個(gè)級(jí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所包含的神經(jīng)元總數(shù)N為：
　　
　　Hopfield的記憶容量為(0.13～0.15)N。當(dāng)N取100時(shí)，對(duì)應(yīng)的記憶容量為13～15。如果記憶模式的樣本數(shù)小于13，則按此設(shè)計(jì)出的Hopfield網(wǎng)絡(luò)合理可行。
3 實(shí)例分析
　　設(shè)某企業(yè)IT外包時(shí)有8 家服務(wù)商可供選擇,通過(guò)決策人和相關(guān)專家的討論，按照上述信息技術(shù)外包服務(wù)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系給出了如下的判斷矩陣A：
　　
　　求解判斷矩陣A在最大特征值下的特征向量，并經(jīng)一致性檢驗(yàn)，得到各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，如表2所示。

　　將每個(gè)指標(biāo)分為8級(jí)，按上述每一個(gè)級(jí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所包含的神經(jīng)元總數(shù)N取100，則在評(píng)價(jià)過(guò)程中共需800個(gè)神經(jīng)元。在每一個(gè)級(jí)別中，指標(biāo)A1用34個(gè)神經(jīng)元表示，指標(biāo)A2用7個(gè)神經(jīng)元表示，其它指標(biāo)依此類推。在8個(gè)級(jí)別中，1級(jí)表示該指標(biāo)得分最低，8級(jí)表示得分最高。級(jí)數(shù)越高，表示該指標(biāo)的得分越高，表現(xiàn)越好。
　　由決策人和專家根據(jù)外包服務(wù)商的申請(qǐng)材料并通過(guò)實(shí)際考察，評(píng)出其各項(xiàng)指標(biāo)得分，如表3所示。

　　根據(jù)本文提出的方法，用Matlab編制了計(jì)算程序。首先訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其具有8個(gè)記憶模式，對(duì)應(yīng)于服務(wù)商評(píng)價(jià)結(jié)果的8個(gè)級(jí)別。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)達(dá)到輸出穩(wěn)定后，各個(gè)級(jí)別的神經(jīng)元狀態(tài)如表4所示，此為該網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型的初態(tài)。在訓(xùn)練完成后，把上述8個(gè)服務(wù)商的數(shù)據(jù)分別代入程序進(jìn)行評(píng)價(jià)，計(jì)算結(jié)果如表5所示。

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