2016年8月，认证认可统计正式纳入国家统计报表制度，2017年中国认证认可协会首次发布《认证机构发展报告》，2021年首次公开注册认证人员数据并进行分析，2022年则首次对注册人员数量与认证企业数量进行对比并对注册人员能否满足注册证书维护要求进行分析。可见，将认证人员与认证企业的数据对比分析作为认证机构能否良性发展的指标之一，已经越来越受到业内的认可与重视。

在认证审核过程中，各认证领域根据行业进行划分，以管理体系为例，《管理体系认证业务范围分类内容说明》中共39个大类、280个中类、626个专业小类，审核人员按上述专业进行分类和评定。因此，审核人员的认证专业如何配备，以及人员专业与认证项目的匹配度，是认证机构能够正常、有序、持续高质量发展的决定因素。

但是，随着认证企业数量增加，认证领域种类增加，认证范围的不断扩大，认证审核人员队伍也不断壮大。庞大的人员队伍，如何更加精准、高效地匹配认证项目，是降低认证审核风险、提高认证审核质量的必经之路，也是认证机构在规划人力资源配备时的决策依据，更是认证机构共同面临的项目管理痛点。

本文旨在分析影响人员参与审核以及影响企业接受审核的原因，总结影响匹配度的因素，分析各因素的影响程度，试图应用模糊数学的研究思维，探索匹配度公式，从而为专业人员与认证项目匹配过程提供支持，助力认证行业有序、良性发展。

认证人员匹配度方法探索

在认证人员调用过程中，很多影响因素都来源于审核员本身的心理需求、情感意识，这种因素很难简单用行或不行来判定，而模糊数学就是以不确定性的事物作为研究对象，运用数学方法研究和处理模糊性现象的一门数学分支。模糊数学提供了一种处理不肯定性和不精确性问题的新方法，即：使具有不确定性的人员及企业在审核过程中可能会产生的各种意图因素，用确定的数值表示出来，根据匹配度公式得出匹配度数值，从而使项目管理更高效、更精准，且能够更精确地掌握机构人力资源配置情况，为机构人员队伍建设决策提供参考。

匹配度公式

根据项目管理要求和实践经验，下面就影响匹配度的因素进行限定并解释。

1. 客观因素（A）

人员方面（A₁）：包括人员数量、专业数量；

企业方面（A₂）：包括企业数量、发证数量。

2. 意图因素（B）

主要指与人的精神状态、审核意愿等有关的因素，包括审核方B₁和被审核方B₂；

其中，在B₁中的具体表现为：

生活习惯：本职工作要求、子女照顾要求、个人休息要求等；

身体状况：本人和家人身体健康状况；

主观任性：无原因、临时不参与审核与被审核的情况；

节日请假：节假日休息要求，即节假日不参加或不配合审核；

意外事件：例如极端天气、疫情等。

在B₂中的具体表现为：

企业因素：因指定审核时间或临时变化审核时间导致的审核安排难度；

突击检查：因政府或第三方机构监督检查等导致的审核安排难度。

3. 冲突因素（C）

一人具备多项审核资质（C₁）；

一个企业具备多张证书（C₂）。

4. 统筹因素（D）

同一时期多企业集中要求审核导致的审核安排难度。

5. 政策因素（E）

不同认证领域对项目管理的专项要求，例如对组内成员性别要求、组员个数要求，以及指定审核员、审核频次、审核阶段间隔要求等导致的审核安排难度。

综上建立匹配度公式：

匹配度

公式解析：

ⅰ：X表示某审核人员能够参与审核的程度，即充分值，该数值通常低于A₁。A₁作为具有该专业的所有审核员的数量，在实际审核中，由于B的原因，对于某个企业的审核能够调用人员是不可能为实际A₁的数量的，因此通过计算得出的X值，可以在综合B及C的因素后，测算出该审核人员对于该企业实际能够参与审核的程度，即该审核人员的充分值。在整体统计中，X为X₁、X₂、X₃、X₄……X_n的平均值，即某认证领域某专业人力资源配备的充分值。

如果不考虑B，只看A₁，就会出现在数量上看起来审核人员很多，但实际仍存在审核安排难度大或不够顺畅的情况，也会对人力资源配备依据产生误导，影响人员队伍建设决策。

ⅱ：B₁为平均值，作为审核人员的主观意图和参与意愿，每项设定在0~1之间取值，意愿越高越接近1，则充分值越高。

ⅲ：C₁为某审核员具备的资质个数，如果某审核人员具备多个资质，则每个资质在人员统计中都包含该审核人员，但实际该审核人员只能在某个时间参加某一个项目审核，人员统计数量并不是实际可调用人员，影响了人员配备统计的精确程度；而且多资质人员会导致有更多项目同时需要调用该人员的情况，实际上也加大了审核安排难度，因此在充分值的统计中，具备资质越多，其充分值越低。

ⅳ：Y表示某认证项目在项目管理过程中能否高效便捷地完成审核安排，即难度值，该值通常高于A₂。A₂的数值为实际需要审核的项目数，但由于企业在接受审核时会面临BDE的各种情况，因此我们在实际安排审核的过程中，来自企业方面的难度要高于A₂带来的工作难度。如果仅按A₂数值进行统计，就会出现企业数量、证书数量看起来不多，但实际项目管理难度高的情况，这也会导致市场开发人员在人力资源配备需求上产生误判，影响认证审核发证效率。

ⅴ：B₂为平均值，表示受审核企业的被审核意愿，即在接受审核时可能存在的不能完全按项目管理安排的审核时间进行审核的情况，设定其在0~1之间取值，越接近1说明配合度越高，则难度值越低。

ⅵ：C₂为某企业已获得的认证证书数量，企业证书数越多，审核结合度越高，则同一审核人员一次性审核的认证领域越多，该数值越大难度值越低。

ⅶ：D为同时间多企业要求审核情况，实际项目管理中会遇到正常安排审核难度不大，但某些集团要求下属企业同时审核就会加大审核安排难度的情况，会远超A₂数量显示的工作难度，该因素设定在0~1之间取值，该情况越多分值越低，则难度值越大。

ⅷ：E设定在0~1之间取值，该情况越多分值越低，则难度值越大。

ⅸ：A中数值为某认证机构实际配备的专业审核人员数量和实际的项目数，为确定值。

ⅹ：P是审核人员充分值与审核企业难度值的比值，即匹配度。充分值越高，匹配度越高，难度值越大，匹配度越低。

赋值

将某专业审核人员参与情况与认证项目实际审核安排情况，代入匹配度公式进行赋值，验证公式合理性。赋值如表1、表2、表3。

上述数据展示的是具备职业健康安全管理体系（OHSMS）“油和油脂的制造”专业（03.04.01）的审核人员配备的充分值和审核企业的审核难度值，由匹配度公式得出该体系该专业的匹配度为67%。

将表中数据与实际项目管理过程中的感受进行比对，得出以下结论：

人员配备充分值X的数值，基本上与实际审核参与度一致，比如2号审核员、7号审核员均为专职审核人员，其充分值最高，10号审核员作为兼职但审核意愿高、时间自由、配合度高，因此与专职审核人员的充分值一致，也体现了该数值的合理性。

审核企业的难度值Y都是1的数倍，因此每一家企业在估算审核安排难度时都不能当做一家企业来对待，而是4~6倍的难度，实际在该专业的项目管理中也是如此，因此该数值也是合理的。

匹配度P的数值，体现了专业人员与项目量的配比率，这与在实际安排该专业审核工作中的感受也是一致的，该数值合理。

此外，将具备质量管理体系（QMS）10.01.00专业审核人员17人、审核企业17家，代入匹配度公式，将具备环境管理体系（EMS）17.10.02专业审核人员42人、审核企业50家，代入匹配度公式，所得数据均符合实际。

应用

通过上述数据统计得出匹配度，可实现以下方面应用：

人员专业配备统计更加精准；

项目管理难度程度更加直观；

通过匹配度能够更精准地分析充分值低与难度值高的问题原因；

通过分析人员配备充分值，能够更有针对性地解决人员专业配备问题，提高问题解决效率；

通过分析企业安排难度值，能够更有针对性地开展客服工作，提高客户满意度。

结语

笔者由于受到专业能力和数据源的限制，在赋值、权重及数据验证等方面还有待进一步探索。

如今，信息化、数字化越来越深刻地改变着每个人的生活习惯和每个行业的运作模式，认证行业在整个运作过程中涉及与人的意图有关的环节非常多，在一定程度上影响着认证业务的经营和业绩。本文将人的意图的不确定性，依据信息化平台收集的数据，通过数字化的工具转化为确定性的数值，希望这个思路可以成为认证行业数字化转型的一项有益探索。