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基于GMCR-NPAWLAK混合模型的冲突分析研究孟宏鹏;徐海燕;侯宇航【摘要】冲突分析图模型中,决策者的态度只有肯定和否定两种,实际问题中往往不止两种;新PAWLAK冲突模型(NPAWLAK模型)将冲突系统中决策者的三种态度扩展到决策争端的三种程度,符合实际情况,因而研究冲突系统中决策者的偏好排序和全局可行方案对决策者的策略选择具有重要意义.本文在NPAWLAK模型的基础上,引入冲突分析图模型理论(GMCR),提出GMCR-NPAWLAK冲突分析混合模型.该混合模型首先拓展和改进的策略优先排序法,实现了冲突系统中各决策者的客观偏好排序;同时,模型给出了全局可行方案的算法,该算法依据决策者的偏好排序分析结果找出系统的全局可行方案.最后,本文以某企业劳资关系的NPAWLAK冲突为例,对冲突系统进行建模和偏好分析,得到了冲突各方的偏好序列和全局可行方案,同时验证了混合模型的有效性.%In conflict analysis,decision maker's strategy always includes two,"yes or no",which is not reasonable in thereality.Neutral attitude is then introduced into the conflict system as the PAWLAK model,which is better in the reality,but no solution of the system can be ter on,a new PAWLAK model(NPAWLAK model)is proposed,which expands the decision makers' two attitudes to three degree of the decision options,and therefore,the study of the global feasible solution of system is of significance to the decision maker's choice.Based on the NPAWLAK model,this paper introduces the graph model for conflict analysis into the NPAWLAK model and then proposes the GMCR-PAWLAK hybrid model.In this hybrid model,the option prioritizing method of GMCR is expanded and improved to suit the newmodel,and computes the objective preference of every decision maker.Meanwhile,this model provides an algorithm to look for the global feasible solution.According to the analysis decision makers' preferences and by means of the algorithm presented,the global feasible solution could be achieved easily.At last,this paper uses an example of labor-capital conflict system in an enterprise to model this system and analyze the two members' preferences,and then obtains their preferences and the global feasible solution.Moreover,it verifies the validity of this new hybrid model.【期刊名称】《运筹与管理》【年(卷),期】2017(026)010【总页数】7页(P181-187)【关键词】冲突分析;NPAWLAK模型;GMCR-NPAWLAK混合模型;策略优先排序法【作者】孟宏鹏;徐海燕;侯宇航【作者单位】南京航空航天大学自动化学院,江苏南京211106;南京航空航天大学经济与管理学院,江苏南京211106;南京航空航天大学经济与管理学院,江苏南京211106【正文语种】中文【中图分类】C934;N945随着经济社会的不断发展，社会上不同团体、组织因利益、资源等分配不均衡而导致的冲突问题层出不穷。
数学建模在军事战略规划中的应用有哪些在当今复杂多变的国际形势下，军事战略规划的科学性和准确性至关重要。
数学建模作为一种有效的工具，为军事战略规划提供了精确的分析和预测手段，帮助决策者在战争迷雾中做出明智的决策。
本文将探讨数学建模在军事战略规划中的多种应用。
一、战场态势评估战场态势评估是军事战略规划的基础，它需要对敌我双方的兵力部署、武器装备、作战能力等多方面因素进行综合分析。
数学建模可以通过建立各种数学模型，如概率模型、统计模型和优化模型等，对战场态势进行量化评估。
例如，利用概率模型可以预测敌方武器系统的命中概率、我方防御系统的拦截概率等。
通过统计模型，可以对历史作战数据进行分析，总结出作战规律和趋势，为当前的战场态势评估提供参考。
优化模型则可以帮助决策者在资源有限的情况下，合理分配兵力和装备，以达到最佳的作战效果。
二、作战效能分析作战效能是衡量军事力量在作战中发挥作用的重要指标。
数学建模可以通过建立作战效能模型，对武器装备、作战策略等因素对作战效能的影响进行分析。
以导弹打击为例，可以建立导弹的飞行轨迹模型、命中精度模型和毁伤效果模型等，综合评估导弹的作战效能。
对于军事行动中的部队协同作战，可以建立协同作战模型，分析不同兵种之间的配合效果，以及通信、指挥等因素对协同作战效能的影响。
通过这些模型的建立和分析，可以为军事战略规划提供科学依据，优化作战策略，提高作战效能。
三、资源分配与优化在军事战略规划中，资源的合理分配是至关重要的。
包括人力、物力、财力等各种资源的分配都需要考虑到作战需求、战略目标和资源限制等多方面因素。
数学建模中的线性规划、整数规划和动态规划等方法可以有效地解决资源分配问题。
例如，在后勤保障中，可以通过线性规划模型确定物资的最优运输路线和运输量，以最小化运输成本和时间。
在兵力部署中，可以利用整数规划模型确定各个作战区域的兵力分配，以满足作战需求和战略目标。
动态规划则可以用于解决资源在不同时间阶段的分配问题，以适应战争的动态变化。
数学建模在应急管理决策中的应用有哪些在当今复杂多变的社会环境中，各类突发事件层出不穷，如自然灾害、公共卫生事件、事故灾难和社会安全事件等。
这些突发事件往往具有不确定性、复杂性和紧迫性等特点，给应急管理决策带来了巨大的挑战。
数学建模作为一种有效的工具，能够为应急管理决策提供科学的依据和支持，帮助决策者在有限的时间内做出最优的决策，从而有效地降低损失、保障人民生命财产安全。
一、数学建模在应急资源调配中的应用应急资源的合理调配是应急管理中的关键环节之一。
在突发事件发生后，如何快速、准确地将有限的资源（如医疗物资、救援设备、食品和饮用水等）分配到受灾地区和受灾群众手中，是关系到救援效果和受灾群众生命安全的重要问题。
数学建模可以通过建立资源调配模型，综合考虑受灾地区的需求、资源的供应、运输成本和时间限制等因素，制定出最优的资源调配方案。
例如，在地震灾害发生后，需要向多个受灾地区调配医疗物资。
可以建立一个线性规划模型，以满足各个受灾地区的医疗物资需求为约束条件，以运输成本和时间最小化为目标函数，通过求解这个模型，可以得到最优的医疗物资调配方案，确保医疗物资能够在最短的时间内送达最需要的地区。
二、数学建模在人员疏散中的应用在突发事件发生时，如火灾、地震等，人员疏散是保障人员生命安全的重要措施。
数学建模可以帮助我们分析人员疏散的过程，预测疏散时间，优化疏散路线，从而提高人员疏散的效率和安全性。
通过建立人员疏散模型，可以考虑人员的行为特征（如恐慌程度、对环境的熟悉程度等）、建筑物的结构和布局、疏散通道的容量和拥堵情况等因素。
利用这些模型，可以模拟不同场景下的人员疏散情况，找出可能存在的瓶颈和问题，并针对性地提出改进措施，如增加疏散通道、设置引导标识、优化人员组织等，以缩短疏散时间，减少人员伤亡。
三、数学建模在应急救援力量部署中的应用应急救援力量的合理部署对于提高救援效率和效果至关重要。
数学建模可以根据突发事件的类型、规模和发展趋势，以及救援力量的分布和能力，建立救援力量部署模型。
面向多智能体博弈对抗的对手建模框架面向多智能体博弈对抗的对手建模框架是一种用于模拟多智能体间博弈对抗的方法。
在这种框架中，多个智能体在一个共享的环境中相互作用，通过观察环境状态并采取行动来实现他们的目标。
对手建模是指对与智能体相对立的其他智能体进行推理和预测，以便做出更优的决策。
对手建模框架的设计需要考虑以下几个关键要素：1.建模类型：对手建模可以根据对手的行为模式进行分类。
最简单的分类是静态建模与动态建模。
静态建模假设对手的行为是固定的，而动态建模则考虑对手可能会根据环境变化而调整策略。
此外，对手建模还可以根据对手的合作性和对智能体的知识水平进行分类。
2.建模方法：对手建模框架可以采用不同的方法来模拟对手的策略和决策过程。
常用的方法包括基于规则的建模、基于机器学习的建模和基于推理的建模。
基于规则的建模是指通过事先定义规则来描述对手的策略和行为模式。
基于机器学习的建模是指利用机器学习算法从历史数据中学习对手的策略模型。
基于推理的建模是指利用理性判断和推理来推测对手的潜在策略。
3.信息获取：对手建模框架需要考虑如何获取对手的信息。
信息可以通过直接观察对手的行动、观察环境状态或从其他智能体中获取。
此外，对手建模还可以使用一些技术来推测对手的隐含信息，例如使用概率模型来推测对手的意图或使用推理算法来推测对手的目标。
4.决策制定：对手建模框架需要考虑如何利用对手的模型来做出合适的决策。
可以使用博弈论的方法来分析对手的策略，通过最优化的方法来选择最优的行动。
此外，对手建模还可以考虑对手的决策模型中存在的不确定性和风险因素，并采取相应的策略来应对。
在实际应用中，面向多智能体博弈对抗的对手建模框架可以应用于各种领域。
例如，在电子游戏中，多个玩家可以通过对手建模框架来模拟不同的对手策略，从而设计更具挑战性和趣味性的游戏。
在机器人领域，多个机器人可以通过对手建模框架来模拟不同的对手行为，从而实现协作或竞争的智能体系统。
数学建模方法详解数学建模是指利用数学方法来研究和分析实际问题，并通过构建数学模型来描述和解决这些问题的过程。
数学建模具有很高的理论性和广泛的应用性，可以应用于科学、工程、经济等众多领域。
下面详细介绍几种常用的数学建模方法。
一、优化建模方法优化建模方法是指在给定的约束条件下，寻求其中一种目标函数的最优解。
该方法常用于生产、运输、资源分配等问题的优化调度。
优化建模的一般步骤包括确定决策变量、建立目标函数和约束条件、制定求解算法以及分析和验证最优解。
二、动力系统建模方法动力系统建模方法是指将实际问题转化为一组微分方程或差分方程，研究系统在时间上的演化规律。
该方法可以用于描述和预测物理、生物、经济等多个领域的系统行为。
动力系统建模的关键在于建立正确的微分方程或差分方程，并选择合适的求解方法。
三、决策分析建模方法决策分析建模方法是指将决策问题转化为数学模型，并采用数学方法进行决策分析和评估。
该方法常用于风险管理、投资决策、供应链管理等领域。
决策分析建模的关键在于准确描述决策者的目标和偏好，并选择合适的决策规则进行决策分析。
四、统计建模方法统计建模方法是指利用统计学理论和方法来描述和分析实际问题。
该方法多用于数据分析、预测和模式识别等领域。
统计建模的过程包括收集数据、建立概率模型、估计模型参数以及进行模型检验和应用。
五、图论建模方法图论建模方法是指利用图论的理论和方法来描述和分析网络结构和关联关系。
该方法常用于社交网络分析、路径规划、电力网络优化等领域。
图论建模的关键在于构建网络模型，并选择适当的图算法进行分析和优化。
六、随机模型建模方法随机模型建模方法是指利用随机过程和概率论的理论和方法来描述和分析随机现象。
该方法常用于金融风险管理、信号处理、系统可靠性评估等领域。
随机模型建模的关键在于建立正确的随机过程模型，并进行概率分布和随机变量的分析。
七、模拟建模方法模拟建模方法是指利用计算机仿真技术来模拟和分析实际问题。
第23卷 第6期华北理工大学学报(社会科学版)V o l .23 N o .62023年11月J o u r n a l o fN o r t hC h i n aU n i v e r s i t y o f S c i e n c e a n dT e c h n o l o g y(S o c i a l S c i e n c eE d i t i o n )N o v .2023收稿日期:2023-09-22基金项目:国家自然科学基金青年项目 异质性 群-个体 双层交互的冲突建模㊁演化和干预机制研究 (72201136)㊂作者简介:徐心怡(1996-),女,江苏扬州人,在读硕士研究生㊂研究方向:金融工程㊂吴楠楠(1990-),女,安徽石台人,博士,副教授,硕士研究生导师㊂研究方向:冲突分析㊁金融数据分析㊂文章编号:2095-2708(2023)11-0061-10D O I :10.3969/j.i s s n .2095-2708.2023.06.061基于图模型的金融业务模式冲突分析徐心怡,吴楠楠(南京信息工程大学管理工程学院,江苏南京210044)关键词:冲突分析图模型;互联网金融;小额消费贷摘 要:互联网技术的发展催生了互联网与金融的有机结合㊂作为一种新型金融业务模式,互联网金融的出现是对传统商业银行经营模式的创新和挑战㊂运用冲突分析图模型理论研究银行信用卡与互联网金融的代表产品 花呗 之间的冲突㊂将国家政策细化区分为市场自由发展和加强监管两种导向,分析不同导向下决策者偏好的改变,建立冲突模型模拟冲突主体的策略选择过程㊂通过稳定性分析对主体利益均衡求解可知,在市场自由发展政策导向下银行希望与 花呗 共建小贷信用体系, 花呗 希望扩大市场;在监管加强政策导向下银行信用卡固守中高端客户, 花呗 向银行寻求合作㊂为解决金融业务模式冲突,助力数字经济发展,建议通过加快数字化转型,打造差异化产品,推动双方合作,增强行业监管等方面促进商业银行及互联网消费贷款业务的良性发展㊂中图分类号:F 832 文献标识码:A一、问题的提出互联网金融作为我国金融改革与创新的产物之一,凭借成本低㊁效率高等优势迅速发展,在市场上占领一席之地,对传统金融业造成不小冲击㊂由蚂蚁金服公司推出的消费信贷产品 花呗 通过支付宝平台打开市场,吸引众多中小微客户并构建 先消费,再付款 的消费模式㊂因其功能与信用卡类似,且具有进入门槛低㊁支付方式快捷便利等特点,信用卡的市场份额逐渐被其抢占,二者在无形之中形成竞争局面㊂对网络贷款的监管政策收紧后, 花呗 逐步接入征信系统,政策变动导致其在一定时间内发展受限,这给予信用卡调整反击的机会㊂银行通过业务创新,如对信用卡业务进行转型升级并加大对下沉客户的挖掘等方式争取突破互联网金融的重围,与 花呗 进行对垒㊂学者们对互联网金融与商业银行之间的关系展开了不少研究㊂刘孟飞等[1]从收入来源和结构的视角细化分析,认为互联网金融对中国银行业的盈利能力有较明显的负面冲击作用㊂喻微锋等[2]指出互联网金融发展弱化了货币政策对银行风险的调控机制,而大型银行更能缓释互联网金融对货币政策调控机制的影响㊂部分学者认为互联网金融对商业银行带来的并非只有消极影响,也存在积极影响㊂刘磊等[3]指出,互联网金融对银行的存贷款业务及中间业务产生了一定的负面冲击,互联网金融因技术溢出效应的存在对银行整体经营绩效有显著的正向影响㊂廖戎戎等[4]认为从整体看互联网金融发展可提高商业银行的创新能力㊂张淞淇等[5]指出互联网金融与银行科技创新能力呈正相关,且大型银行科技创新能力受到互联网金融的影响更加显著㊂部分学者从博弈论相关理论出发,探讨了互联网金融和商业银行之间的关系㊂曾玲玲等[6]运用完全信息动态博弈模型,研究传统银行与互联网金融公司的合作关系,指出二者稳定合作的目标要通过建立公平的收益分配机制㊁创新合作渠道达成㊂文学舟等[7]使用微分博弈的方法从提升融资系统声誉的角度分析商业银行㊁互联网金融以及小微企业在不同模型下的各自的收益变化情况㊂博弈论是一种定量的分析,需要获取决策者的精确偏好和收益函数,为实际问题的解决带来了困难㊂而冲突分析图模型(G r a p h M o d e l f o rC o n f l i c tR e s o l u t i o n,简称GM C R)则是介于定量分析与定性分析之间,无需精确数据的一种分析方法㊂通过分析决策者的策略㊁可行状态㊁偏好信息,最终进行稳定性分析,求得均衡解㊂现有关于互联网金融对商业银行影响的研究成果中鲜有从主体的行为偏好方面进行分析,缺少由不同策略选择造成不同博弈结局的体现㊂互联网金融与商业银行由于业务重叠而导致的冲突问题若不能得到有效解决,对双方及整体市场的发展都存在弊害㊂因此,本文基于冲突分析图模型对消费信贷市场代表性主体商业银行及互联网金融产品 花呗的冲突关系进行分析,探究不同政策导向下的博弈结果,为解决金融业务模式冲突,助力数字经济发展提出政策建议㊂二㊁相关理论基础(一)金融业务模式相关理论互联网消费信贷是在传统消费信贷基础上结合互联网技术,向个人消费者提供的信用贷款的金融服务行为㊂其参与主体包括传统商业银行㊁消费金融公司㊁电商平台等㊂商业银行将消费贷款等传统消费金融业务互联网化而进入互联网金融市场,优质的客户资源㊁稳定的资金来源及较完善的征信系统是商业银行的固有优势㊂消费金融公司是向居民个人提供以消费为目的贷款的金融机构㊂消费金融公司通过业务革新加速转型,推进线上化转型,加大自营业务投入,实现线上线下业务全覆盖,市场持续扩容[8]㊂电商平台典型企业以蚂蚁集团和京东金融为代表,非电商互联网企业包括腾讯㊁美团㊁滴滴等,为消费者提供基于平台自营商品以及平台商户经营商品的分期购物及小额贷款服务㊂客户资源优势与消费场景优势是电商平台的核心竞争力,众产品如京东白条㊁蚂蚁花呗等面市后获得巨大了市场份额[9]㊂其他参与主体还包括垂直分期平台㊁网贷平台等㊂垂直分期平台主要集中于教育㊁旅游㊁装修等具体垂直细分领域为客户提供消费分期服务,服务范围狭窄,受关注度不高㊂网贷平台包括个体网络借贷平台和商业网络借贷平台,因其与消费场景不产生直接联系而面临较大的生存压力[10]㊂(二)冲突分析图模型基础理论冲突分析图模型主要由建模和稳定性分析两部分构成,其中冲突分析图模型用集合G= N,S,A,(≻i,~i){}表示㊂N为所有决策者的非空集合,S为冲突中所有可行状态的非空集合,A为决策者的状态转移集,(≻i,~i)为决策者i的偏好结构集㊂对于任意的s k,s tɪS,s k≻i s t表示对于决策者i而言,与状态s t相比更偏好于状态s k㊂s k ~i s t表示对于决策者i而言,状态s k和状态s t的偏好相同;可达集R i s()为决策者i由初始状态s k 可以转移到的所有状态的集合㊂改良可达集R+i s()为决策者i由初始状态s k可以一步转移到所有优于状态s k的状态集合㊂稳定性分析针对决策者是否会在现有状态下继续进行状态转移㊂当所有决策者在某个可行状态均达到均衡,就认为该状态是冲突的一个均衡点㊂图模型法主要有四种稳定性,分别为纳什稳定(N a s h),一般超理性稳定(GM R)㊁对称超理性稳定(S M R)和序列稳定(S E Q),具体定义如下:定义1:纳什稳定(N a s h):对于任意iɪN,sɪS,当且仅当R+i s()=Ø时,状态s对决策者i来说是纳什稳定的㊂定义2:一般超理性(GM R):对于任意状态s1ɪR+i s(),至少存在s2ɪR j s1(),使得s i s2,则状态s对决策者i来说是GM R稳定的㊂定义3:对称超理性(S MR):对于任意状态s1ɪR+i s(),至少存在s2ɪR j s1(),使得s i s2,且对于任意s3ɪR i s2(),有s i s3,则状态s对决策者i来说是S M R稳定的㊂26华北理工大学学报(社会科学版)定义4:序列稳定(S E Q):对于任意状态s1ɪR+i s(),至少存在s2ɪR+j s1(),使得s i s2,则状态s对决策者i来说是S E Q稳定的㊂选择冲突分析图模型理论解决金融业务模式冲突问题主要是因为该模型着眼于决策主体行为与偏好信息,通过分析多主体在冲突中的行为偏好,策略选择以探究个体稳定性,找到全局均衡解㊂因此,本文借助冲突分析图模型理论,从模型构建和稳定性分析两部分对金融业务模式冲突问题进行研究㊂其中,模型构建首先需要对冲突事件背景进行描述,识别冲突中的决策者并提炼所有可能采取的策略集合,判辨可行状态,绘制决策者状态转移图,分析决策者的偏好信息并得到策略优先序㊂稳定性分析涵盖个体稳定性分析和全局稳定性两部分,把对所有决策者而言都达到稳定性的状态定义为整体均衡解,再根据均衡结果进行分析,为决策者有效化解冲突提供政策建议㊂三㊁冲突问题建模及求解(一)冲突背景随着我国金融改革开放的步伐加快,互联网金融作为新兴行业逐渐在市场上崭露头角㊂在经历网上银行诞生㊁第三方支付兴起并纳入监管㊁互联网金融产品逐渐在市面流行等过程后,互联网金融已从萌芽状态逐步过渡到快速发展阶段,目前进入规范发展阶段,互联网贷款行业体量持续增长,业态逐渐多元化㊂花呗 由蚂蚁金服公司推出,于2015年4月问市,借助淘宝等蚂蚁集团电商互联网平台所拥有的流量优势,在互联网消费贷市场迅速拥有立足之地,实现跨越式发展㊂与传统商业银行发行的信用卡相比, 花呗 获客能力强,且用户黏性高㊂利用消费场景优势,潜移默化中培养用户优先使用 花呗 付款的消费习惯和模式㊂其将目标使用人群瞄准商业银行难以顾及的长尾客户,迎合用户画像中资金需求分散㊁对便利性要求高等特点,主攻小额消费贷款㊂特别是疫情期间,线下出行受阻,线上消费方式成为主流㊂ 花呗 的崛起挤占了信用卡的生存空间,对其构成利益威胁,二者处于无形竞争局面㊂花呗 来势凶猛促使信用卡通过变革自救㊂针对获客劣势,银行对信用卡进行数字化转型㊂某银行试点信用卡全民分期服务,保证用户在线下网点面签之前拿到信用卡授信进行消费,并用远程面签取代现场面签㊂这种创新模式突破了传统 三亲见 原则的阻碍,改善获客渠道狭窄的问题㊂双方也存在合作的基础与意愿㊂ 花呗 推出的名为 花呗分期聚分期 的产品,支持用户在可使用花呗分期 的场景中时通过绑定的信用卡分期支付㊂虽然目前支持银行数量较少,但未来具有与多家银行进行合作的可能性㊂花呗 所采用的芝麻信用通过大数据技术和自研算法精准识别目标用户,提高客户行为评估准确度㊂若银行与芝麻信用建立合作,进行信息补充以弥补数据覆盖率和信息维度的不足,对信用卡的长远发展大有裨益㊂(二)冲突建模1.决策者和策略根据上述冲突背景,提取两个决策者,银行(D M1)和支付宝(D M2),总结决策者可能采取的策略㊂银行的可选策略有三个㊂第一,与 花呗 对垒:数字化转型,突破 三亲见 原则,发行虚拟信用卡;第二,固守中高端客户:发挥信用卡固有优势,深耕优质客户,维持银行品牌形象;第三,共建小贷信用体系:联合 花呗 芝麻信用,推动建立统一规范与标准的小额消费贷款信用体系㊂支付宝的可选策略有三个㊂第一,坚持差异:集中当前中低收入消费群体;第二,扩大市场:增加分期场景及范围,提升使用率及用户黏性和广度;第三,与银行合作:吸引银行加入支付宝聚分期业务㊂2.可行状态从逻辑上看,每种策略都存在被决策者选择或舍弃的可能性,则共有26=64种可能的状态㊂出于实际情况考虑,需剔除在逻辑上不可行的状态㊂在此根据F a n g e ta l.(2003)[11]提出的 相互排斥策略 ㊁ 至少选择一个策略 等方式对不可行状态进行剔除㊂第一,相互排斥策略㊂相互排斥策略是指行为者不可能同时选择的策略,所有包含相互排斥策略的状态都是不可行状态㊂对于该冲突事件中的每个决策者而言,我们认为各个策略之间是互斥关系,不可能同时发生,例如支付宝不能在致力于集中当前中低收入消费群体(策略4)的同时向上兼容,扩大市场,增加用户广度(策略5)㊂因此决策者只能36第6期徐心怡,等:基于图模型的金融业务模式冲突分析选择策略4或策略5,即所有策略4和策略5同时发生的状态为不可行状态㊂第二,至少选择一个策略㊂在实际应用中,银行与支付宝作为决策者都必须至少从各自的策略集中选择一个策略,每一个行为者都不可能 不作为 ㊂因此,需将没有选择策略的状态进行剔除㊂在用以上方式剔除了所有不可行状态后,得到剩余共9种可行状态,如表1所示㊂其中, Y 表示选择相应的策略, N表示放弃该策略㊂例如,状态s 1表示银行选择与 花呗 对垒,支付宝选择坚持差异的方案㊂表1 可行状态决策者策略s 1s 2s 3s 4s 5s 6s 7s 8s 91.与花呗 对垒Y N N Y N N Y N N 银行(D M 1)2.固守中高端用户N Y N N Y N N Y N 3.共建小贷信用体系N N Y N N Y N N Y 4.坚持差异Y Y Y N N N N N N 支付宝(D M 2)5.扩大市场N N N Y Y Y N N N 6.与银行合作NNNNNNYYY3.状态转移图根据上表可分别绘制D M 1㊁D M 2的状态转移图㊂圆点表示决策者的可行状态,连接圆点的弧线表示决策者在可行状态间的单边移动,箭头和箭尾分别表示转移到的状态和初始状态,双向箭头弧表示决策者可在两个可行状态间任意移动㊂图1 D M 1的状态转移图图2 D M 2的状态转移图4.偏好信息本文根据F a n g e t a l .(2003)[11]提出的策略偏好优先法获取决策者的偏好信息,具体则是根据决策者对不同偏好的选择构建策略声明次序集合,根据策略声明次序集合赋予状态s 一个分值ψi r (s ),按照各状态的分值大小排序获取决策者i 对每个状态的偏好程度㊂ψir (s )为状态s 基于决策者i 第r 个声明Ωi r 的分值,定义为:Ψir(s )=2l -r ,如果Ωi r (s )=T 0,如果Ωi r (s )=T {则决策者i 对状态s ɪS 的分值为ψi s ()=ðlr =1ψirs ()㊂对于决策者i ,ψi =ψ(i s 1(),ψi s 2(),...,ψi s m ())表示状态s 1,s 2,...,s m 的分值向量,对于任意两种不同状态s ,q ɪS 满足:s ≻i q ⇔ψi s ()≻ψi q ();s ~i q ⇔ψi s ()~ψi q ()㊂根据该分值向量,状态按照分值大小排成一条有序的偏好链㊂L i =(Ωi 1,Ωi 2,...,Ωil )为决策者i 给出的策略声明次序,令w i =(2l -1,2l -2,...,20)为决策者i 策略声明对应的权重向量,令C i =(c i(r ,s ))l *m 为决策者i 关于策略声明与状态之间的真值矩阵,其中C i(r ,s )=1,如果Ωi r (s )=T 0,如果Ωi r (s )=F {运用策略优先权排序法得到的决策者的状态分值,得到决策者偏好,且偏好具有传递性:s ,p ,q ɪS ,s ≻i p ,p ≻i q 可以推出s ≻i q ㊂在市场自由发展的情况下,面对 花呗 的猛烈冲击,银行信用卡首先选择稳中求变,在保持现状的情况下进行变革创新,争夺市场份额;其次,在合作中求发展㊂通过芝麻信用的数据与技术支持,改善逾期率提高等问题㊂ 花呗 则优先选择乘借向好形势,继续发力拓展市场;其次希望吸引银行加入支付46华北理工大学学报(社会科学版)宝聚分期业务,继续扩大版图;不希望银行与自己对垒;再次,希望银行固守中高端客户;鉴于小贷信用体系共建的复杂性与实际可操作性,将其放置于最后希望的选择㊂因此可得到银行的策略声明次序为L 1=(1&-5,3,4,6,2),支付宝的策略声明次序为L 2=(5,6,-1,2,4,3),总结决策者声明如表2所示㊂表2 决策者策略声明及含义决策者策略声明解释说明银行1&-5对垒 花呗 的同时不希望花呗扩大市场3共建小贷信用体系4希望 花呗 坚持差异6希望 花呗 与自己合作2固守中高端客户支付宝5扩大市场6与银行合作-1不希望银行与自己对垒2希望银行固守中高端客户4坚持差异3共建小贷信用体系根据上文定义及策略声明,分别计算出D M 1和D M 2各自的策略状态真值,如表3和表4所示㊂表3 M 1的策略状态真值表s 1s 2s 3s 4s 5s 6s 7s 8s 91&-5T F F F F F T F F 3F F T F F T F F T 4T T T F F F F F F 6F F F F F F T T T 2FTFFTFFTF表4 M 2的策略状态真值表s 1s 2s 3s 4s 5s 6s 7s 8s 95F F F T T T F F F 6F F F F F F T T T -1F T T F T T F T T 2F T F F T F F T F 4T T T F F F F F F 3FFTFFTFFT根据D M 1㊁D M 2的策略状态真值表,D M 1策略声明对应的权重向量为w 1=(24,23,22,21,2),56 第6期徐心怡,等:基于图模型的金融业务模式冲突分析D M 2策略声明对应的权重向量为w 2=(25,24,23,22,21,20),可得到D M 1及D M 2的真值矩阵如下:C 1=100000100001001001111000000000000111010010010éëêêêêêêêùûúúúúúúúC 2=000111000000000111011011011010010010111000000001001001éëêêêêêêêêùûúúúúúúúúD M 的状态分值可由ψi =w i *C i得出㊂D M 1和D M 2的各状态的分值与偏好排序如下表所示㊂表5 D M 1和D M 2各状态的分值s 1s 2s 3s 4s 5s 6s 7s 8s 9Ψ1(s )2051201818310Ψ2(s )21411324441162825表6 偏好分析D M偏好排序D M 1s 1≻s 7≻s 3≻s 9≻s 6≻s 2≻s 8≻s 5≻s 4D M 2s 5≻s 6≻s 4≻s 8≻s 9≻s 7≻s 2≻s 3≻s 1(三)稳定性分析冲突分析图模型主要包括N a s h ㊁GM R ㊁S M R 和S E Q 四种稳定性㊂在N a s h 稳定下,决策者无法单边转移到一个更优状态,即所选状态是最优状态;在GM R 稳定下,决策者的单边改进会受到对方反击,即使反击对对手而言也是不利的,该种决策状态为稳定状态;S M R 稳定比GM R 稳定又向后考虑了一步,即在对方采取反击行为后,博弈并未结束,自身仍有机会继续移动,对对手的反击进行回击,但回击后的状态要劣于原来的初始状态,此时为稳定状态;在S E Q 稳定下,决策者满足连续性稳定,对手的反击要建立在自身利益更优的基础上才会进行㊂当所有决策者在某状态下满足任意一个稳定性时,即认为该状态在这一稳定性下达到均衡状态,如果同时满足四种稳定性下的均衡,则该状态是全局均衡解㊂本文使用GM C R I I 软件,分别计算各决策者的个体稳定性和全局稳定性,得到冲突的均衡结果,如表7所示㊂其中 Δ表示各决策者在冲突下的稳定解, Ә 表示均衡解(E q u i l i b r i u m ,简称E )㊂66华北理工大学学报(社会科学版)表7 以政府鼓励市场自由发展的政策态度为导向的稳定性分析S t a t e s N a s h D M 1D M 2EGM R D M 1D M 2ES M R D M 1D M 2ES E QD M 1D M 2Es 1ΔΔΔΔs 2s 3ΔΔΔs 4ΔΔΔΔs 5ΔΔΔΔs 6ΔΔӘΔΔӘΔΔӘΔΔӘs 7ΔΔΔΔs 8s 9ΔΔΔ由表7可得出,状态s 6为Na s h ㊁GM R ㊁S MR 和S E Q 四种稳定性定义下的均衡解,即银行希望与支付宝 花呗 共建小贷信用体系, 花呗 希望扩大市场㊂四㊁冲突演化分析(一)策略声明改变新生事物的发展并不会一帆风顺,互联网金融也是在历经探索放开㊁专项整治㊁规范监管的漫长过程后才逐渐步入正轨㊂之前国家遵循自由发展的方向,着力放开小额贷款以探索普惠金融之路,直至2016年开展互联网金融专项整治后政策逐渐收紧,2020年银保监会发布‘网络小额贷款业务管理暂行办法“,开启了网络贷款监管的新时期㊂在国家监管加强,政策收紧的情况下,银行拥有良好的品牌形象及市场地位等既有优势,首先选择通过固守中高端用户的策略稳定㊁增加消费者及市场信心,从而起到吸引用户回流的作用;其次,选择与 花呗 的征信系统合作,既是配合政策导向,帮助建立良好的网贷环境,也是为获得技术支持,改善信用卡授信精准度,降低不良逾期率㊂对 花呗 而言,纳入征信等重大变化可能导致一部分用户流失,竞争力减弱,此时若与银行合作,可稳固用户信心㊂余波过后的进一步的扩张发展则是后续目标㊂由此可得到银行的策略声明次序为L 1=(2,3I F 6,-5,4,1),支付宝的策略声明次序为L 2=(-1,6,3,5,4)㊂总结决策者策略声明及状态真值如表8㊁表9㊁表10所示㊂表8 决策者策略声明及含义决策者策略声明解释说明银行2固守中高端客户3I F 6如果 花呗 与银行合作则希望共建小贷信用体系-5不希望 花呗 扩大市场4希望 花呗 坚持差异1与 花呗 对垒支付宝-1不希望银行与自己对垒6与银行合作3共建小贷信用体系5扩大市场4坚持差异76 第6期徐心怡,等:基于图模型的金融业务模式冲突分析表9 D M 1的策略状态真值表s 1s 2s 3s 4s 5s 6s 7s 8s 92F T F F T F F T F 3I F 6T T T T T T F F T -5T T T F F F T T T 4T T T F F F F F F 1TFFTFFTFF表10 D M 2的策略状态真值表s 1s 2s 3s 4s 5s 6s 7s 8s 9-1F T T F T T F T T 6F F F F F F T T T 3F F T F F T F F T 5F F F T T T F F F 4TTTFFFFFF根据D M 1的策略状态真值表,D M 1策略声明对应的权重向量为w 1=(24,23,22,21,20),D M 2策略声明对应的权重向量为w 2=(24,23,22,21,2),可得到D M 1㊁D M 2的真值矩阵如下:C 1=010010010111111001111000111111000000100100100éëêêêêêêêùûúúúúúúúC 2=011011011000000111001001001000111000111000000éëêêêêêêêùûúúúúúúúD M 1的状态分值可由ψ1=w 1*C 1得到,同理计算D M 2的状态分值㊂D M 1和D M 2的各状态的分值与偏好排序如下表所示㊂表11 D M 1和D M 2各状态的分值s 1s 2s 3s 4s 5s 6s 7s 8s 9Ψ1(s )153014924852012Ψ2(s )117212182282428表12 偏好分析D M偏好排序D M 1s 2≻s 5≻s 8≻s 1≻s 3≻s 9≻s 4≻s 6≻s 7D M 2s 9≻s 8≻s 6≻s 3≻s 5≻s 2≻s 7≻s 4≻s 1(二)冲突演化稳定性分析在政策导向发生改变后,决策者偏好产生更改㊂根据前文所述各稳定性定义对决策者偏好进行稳定性分析,得到均衡结果如表13所示㊂86华北理工大学学报(社会科学版)表13 以政府严格行业规范的政策态度为导向的稳定性分析S t a t e s N a s h D M 1D M 2EGM R D M 1D M 2ES M R D M 1D M 2ES E QD M 1D M 2Es 1s 2ΔΔΔΔΔΔs 3ΔΔs 4s 5ΔΔΔΔΔΔs 6ΔΔs 7ΔΔΔΔs 8ΔΔӘΔΔӘΔΔӘΔΔӘs 9ΔΔΔΔ由表13可得出,状态s 8为Na s h ㊁GM R ㊁S M R 和S E Q 四种稳定性定义下的均衡解,即银行信用卡固守中高端客户, 花呗 向银行寻求合作㊂五㊁结论与建议本文在冲突分析图模型的理论框架下,分析在不同政策导向下决策者的不同偏好,以此建立模型并通过稳定性分析研究了银行信用卡与支付宝 花呗 的竞争冲突问题㊂冲突分析图模型的结果符合现实冲突发展现状,一定程度上证实了冲突分析图模型的适用性与有效性㊂当下,互联网金融产品盛行,传统银行信用卡的既有优势并不足以抵消便捷性㊁灵活性较差的劣势,银行信用卡业务正在面临客群年轻化所产生的个性化㊁差异化的需求冲击,金融服务数字化既是银行转型的必然趋势也是必要要求㊂反观互联网金融,作为新生事物,它既需要市场驱动,鼓励其创新成长,也需要政策助力,在有效的监管下规范发展㊂同时,互联网金融的壮大也在倒逼传统商业银行审视自身存在的缺陷,以提高创新能力和经营效率㊂总体而言,在竞争与合作并存的局面下,商业银行与互联网金融平台的策略抉择不仅关系着自身的利益,同时也影响消费信贷行业的整体发展走向㊂面对金融与科技逐渐融合深入的趋势,商业银行和互联网金融的着眼点应为合作而非竞争,由此得以优势互补,相辅相成,共同促进零售金融行业的繁荣共生㊂对此,基于以上结论提出如下建议㊂第一,加快数字化转型㊂商业银行应将包括客户的极致体验㊁产业数字金融等方面作为重点方向进行数字化转型,对现有网上银行等服务模式不断进行更新,进一步实现主动营销㊁开拓新客户的目标㊂同时加强发展自身的互联网金融业务,以互联网新技术赋能传统产业新效能㊂第二,打造差异化产品㊂占比80%以上的小微用户拥有整体人数优势,把握小微用户即在未来以互联网为主的智慧金融市场掌握重要竞争力㊂应有计划性㊁针对性地根据该部分用户个性化需求高的特点打造差异化产品及服务,精准营销,深挖优质小微客户市场,为业务发展提供良好的客户基础,推进小微业务向更高层次发展㊂第三,推动二者进一步合作㊂商业银行与互联网金融并非零和博弈,二者应加强合作,优势互补,以商业银行优质的风险管控能力及良好的品牌形象背书,借助互联网金融平台对客户来源及信息的大数据掌握能力,共同开发金融市场,互利共赢㊂第四,增强行业监管㊂由于起步较晚,与互联网金融配套的相关法律法规尚未完善,仍存在许多监管薄弱环节,因此立法机构应完善消费信贷相关立法,进一步加强对于互联网金融行业的监督管控,促进互联网金融有序发展,合理合法保证消费者权益㊂金融和科技持续不断地有机结合要求监管机构具备审时度势的能力,实时对监管制度进行创新,厘清监管思路框架,做到有序监管㊂参考文献:[1] 刘孟飞,王琦.互联网金融降低了商业银行盈利能力吗? 基于收入来源与结构的视角[J ].北京理工大学学报(社会科学版),2021,23(06):96-109.[2] 喻微锋,郑建峡.互联网金融㊁货币政策与银行风险承担[J ].统计研究,2022,39(06):68-85. [3] 刘磊,尹利君,李秀婷,等.互联网金融对我国大型国有商业银行经营绩效影响的实证研究[J ].数学的实践与认识,2022,52(05):211-225.96 第6期徐心怡,等:基于图模型的金融业务模式冲突分析。
人类行为与决策的计算建模和仿真人类一直在努力探索人类行为与决策的规律和模式。
在计算机科学和人工智能领域，人类行为与决策的计算建模和仿真是研究的重要方向之一。
本文将从计算建模和仿真的技术原理、应用场景和发展前景三个方面，探讨人类行为与决策的计算建模和仿真。
一、技术原理人类行为与决策的计算建模和仿真是一种基于计算机模拟和人工智能算法的方法，主要通过建立数学模型和计算模拟来研究人类行为和决策的规律和模式。
1.数学建模数学建模是指通过数学模型来描述人类行为和决策的过程。
其中，数学模型包括概率模型、优化模型和控制模型等多种类型。
例如，优化模型可以用来最大化或最小化某个目标，控制模型可以用来对某个系统进行控制。
2.仿真模拟仿真模拟是指通过计算机模拟来模拟人类行为和决策的过程。
在仿真模拟中，科学家可以操作各种参数，观察人类行为和决策在不同条件下的表现情况。
仿真模拟可以分为离散事件仿真和连续仿真等多种类型。
3.人工智能算法人工智能算法是一种可以模拟人类决策和行为的算法。
人工智能算法主要分为监督学习、无监督学习和强化学习等多种类型。
例如，监督学习可以用来训练人工智能模型，无监督学习可以用来发现数据的潜在规律，强化学习可以用来让人工智能模型逐步地学会如何做出最优的决策。
二、应用场景人类行为与决策的计算建模和仿真在诸多领域中有着广泛的应用场景。
1.金融在金融领域中，人类行为与决策的计算建模和仿真可以用来预测股票价格的波动趋势，估算市场风险以及模拟股市交易等。
这些技术可以帮助投资者对市场的表现作出更准确的预测和决策。
2.社会科学在社会科学领域中，人类行为与决策的计算建模和仿真可以用来研究人类行为和决策的模式和规律。
例如，通过计算建模和仿真，可以研究政治选举、社会网络、人类合作行为等现象，探讨其背后的机理和规律。
3.医学在医学领域中，人类行为与决策的计算建模和仿真可以用来进行研究和模拟，在模拟中进行新药试验、手术模拟等操作，以促进医学进步。
