Построение баз знаний для принятия бизнес-решений

Современная конкуренция на различных рынках становится актуальной проблемой для решения нестандартных, творческих, креативных задач бизнеса.

Принятие решения в экономических системах связано с анализом большого объема разнородной, неполной и противоречивой информацией и основывается на построении экономико-математических моделей.

Для реализации таких моделей используют различные компьютерные системы принятия решения, например, экспертные системы, прецедентные экспертные системы.

Современная тенденция в сфере создания экспертных систем в экономике указала следующие направления их применения:
производство;
сбыт;
финансирование;
управление производством и персоналом;
логистика;
закупки;
запасы;
инвестиции, ценные бумаги.

Экспертная система (ЭС) – это компьютерная система, позволяющая на основе базы знаний, составленную экспертами из конкретной предметной области, с помощью логического вывода решить поставленную задачу. Такие системы еще называют системами, основанными на знаниях. Первые ЭС были созданы в 80-х годах – это система «MYCIN» (диагностика бактериальных инфекций крови) и система «PROSPECTOR» (предметная область – геология) [1].
Основные компоненты ЭС: база знаний; база фактов, редактор базы знаний; машина логического вывода; подсистема объяснения; интерфейс пользователя и инженера знаний.

Эксперт – это высококвалифицированный специалист предметной области.

Инженер по знаниям (когнитолог) – это высококвалифицированный специалист по ЭС, осуществляющий извлечение знаний из эксперта и формализующий эти знания в соответствии с концептуальной моделью предметной области.

Пользователь – это специалист предметной области.
База знаний (БЗ) представляет собой совокупность формализованных знаний о предметной области.
База фактов (БФ) представляет собой данные о процессах и явлениях предметной области.
Редактор БЗ позволяет вводить и корректировать формализованные знания.

Машина логического вывода представляет собой код программы, реализующий логический вывод на основе знаний БЗ.
Подсистема объяснения представляет собой код программы, позволяющий выполнить трассировку логического вывода по применению знаний из БЗ.
ЭС создается в результате работы эксперта и инженера по знаниям на базе инструментальных средств систем искусственного интеллекта. Наиболее популярны для построения ЭС – это оболочки для создания ЭС, то есть компьютерные системы, содержащие те же компоненты, что и ЭС, но вместо БЗ используется только каркас БЗ, который следует заполнить знаниями соответствующей предметной областью.

Первая такая система получила название «EMYCIN», то есть префикс E (empty) означает, что ЭС «MYCIN» имеет пустую БЗ. Такие системы предлагают дружественный интерфейс как эксперту, инженеру по знаниям, так и пользователю по наполнению БЗ и проведению консультации. Они позволяют выполнить отладку и тестирование БЗ. Другими словами создать прототип ЭС. Коммерческая версия ЭС предполагает ее сертификацию и промышленную эксплуатацию.

Диапазон проблем, которые могут быть решены ЭС, обширен. Основные классы задач, решаемых ЭС: диагностика, прогнозирование, идентификация, управление, проектирование, мониторинг. Предметные области, в которых ЭС достигли широкое применение: медицина, компьютерная техника, военное дело, экономика, геология.
Примером оболочки для построения ЭС является система «КАРКАС» [3 – 7]. С помощью этой системы могут быть разработаны прототипы ЭС для любой предметной области, в которой для решения задачи необходимо сделать выбор среди определенного набора вариантов, а процесс достижения этого решения основан на логических шагах.

Инструменты системы «КАРКАС» используются для создания вероятностных, основанных на знаниях, прототипов ЭС.
Современные ЭС широко используются для тиражирования опыта знаний экспертов практически во всех сферах экономики. Например, прецедентная экспертная система (ПЭС) как инструмент инновационного управления персоналом. Такая система может сама выделять наиболее характерные для группы работников качества, степень их выраженности и создавать нелинейные модели должностей.

Применение прецедентов позволило уменьшить число диагностируемых параметров. ПЭС имеют наряду с БЗ и базу прецедентов (результаты обследований в несколько сотен тысяч человек).

ЭС приходят к своим решениям во многом на основе человеческих наблюдений и фактически, наряду с математическими алгоритмами, используют человеческую логику для принятия решений. И в этом их огромное и принципиальное преимущество.
Ключевая роль ЭС в реинжиниринге бизнес-процессов состоит в том, что они позволяют пользователям заменить собой экспертов и узких специалистов, уменьшая тем самым количество людей, занятых в процессе, а, следовательно, уменьшая число задержек и ошибок, возникающих в ходе взаимодействия между людьми.
Страховые компании преобразовали процесс выдачи страхового полиса, сделав так, что большая часть процесса проходит по телефону и нет необходимости в специалистах, принимающих решения на основе оценки риска и особых обстоятельств.

Предпосылки широкого применения ЭС в экономике таковы:
количество профессиональных задач неуклонно растет. Сегодняшние выпускники экономических вузов преимущественно ориентированы на эксплуатацию компьютерных программ, а не на креативное решение экономических задач;
существуют различные формы работы, нацеленные на решение именно творческих задач: тренинги, консультации, экспертные системы, Internet-форумы;
появился ряд инструментальных средств по решению креативных задач («ТРИЗ» [8], «КАРКАС»), использующих методические подходы к созданию БЗ и позволяющих эффективно решать ряд определенных задач в экономической предметной области;
в экономике образовался огромный рынок принятия решений.

Разработаны и модифицируются следующие учебные БЗ студентами старших курсов как индивидуальные научно-исследовательские проекты с применением инструментального средства «КАРКАС» по дисциплинам: «Управление знаниями», «Системы искусственного интеллекта» [6; 7]:
БЗ для выбора коммерческого банка;
БЗ для страхования коммерческих кредитов;
БЗ для выбора поставщиков продукции;
БЗ для выбора стратегии ценообразования;
БЗ для оценки кредитоспособности заемщика;
БЗ для оценки кредитоспособности предприятия;
БЗ для выбора депозита;
БЗ для оценки финансового состояния предприятия;
БЗ для выбора продукции;
БЗ для управления маркетингом;
БЗ для подбора кадров;
БЗ для подбора пакета туристических услуг.

Учебные БЗ служат наглядными методическими материалами для изучения работы системы «КАРКАС» [2; 7].

База знаний для выбора коммерческого банка.

Постановка задачи. Разработать БЗ по подбору банка для финансового обслуживания предприятия в зависимости от его потребностей: в проведении кассово-расчетных, кредитных, депозитных, трастовых операций.

Назначение прототипа ЭС – это консультирование по подбору коммерческого банка для финансового обслуживания предприятия.
Сфера применения прототипа ЭС – это различные предприятия, которые нуждаются в финансовом обслуживании банками.
Цель прототипа ЭС – подбор наиболее оптимального варианта банка для финансового обслуживания предприятия в зависимости от его потребностей в проведении кассово-расчетных, кредитных, депозитных, трастовых операций.

Исходные данные:
для анализа деятельности предприятия – это характер производственной, сбытовой, закупочной деятельности, наличие или отсутствие свободных денежных средств;
для определения платежеспособности банка – это собственные средства, активы банка;
для определения ликвидности банка – это средства на расчетных, текущих и депозитных счетах и в кредиторской задолженности, а также суммы гарантий и поручительств, предоставленных банком.
Ожидаемые результаты (список возможных значений цели консультации):
требования к финансовому обслуживанию предприятию – это срочность денежных платежей, формы денежных платежей (наличные, безналичные), депозитные, кредитные, кассово-расчетные или трастовые операции;
требования к банкам – это платежеспособен или не платежеспособен, ликвиден или неликвиден.
Идентификация предметной области. Обязательными для каждого коммерческого банка являются следующие экономические нормативы, устанавливаемые Национальным банком Украины и определяющие надежность данного банка:
платежеспособность банка;
показатели ликвидности баланса;
максимальный размер риска на одного заемщика;
размер обязательных резервов, размещаемых в Национальном банке Украины.
При выборе коммерческого банка, предприятие, как правило, опирается на следующие показатели:
надежность банка;
какая форма платежа подходит для предприятия: наличная или безналичная;
операции, которые желает осуществлять предприятие;
форма расчета, предпочитаемая предприятием.

База знаний для страхования коммерческих кредитов.
Постановка задачи. Страховая организация принимает на себя определенную долю возможного риска. Следовательно, любому предприятию в этих условиях необходима надежная защита от риска неплатежа со стороны партнера.

Назначение прототипа ЭС – это определение условий страхования кредита предприятия страховой компанией (предоставление льгот, страхование на обычных условиях, отказ) и расчет конкретных тарифов в зависимости от принятых условий.

Сфера применения прототипа ЭС – это оценка рисков коммерческого кредитования. Покрываемые риски: наступление банкротства контрагента страхователя; длительная просрочка платежа со стороны контрагента.

Пользователи: контрагент, страхователь.
Класс решаемых проблем: анализ условий страхования кредита предприятия.
Критерии эффективности и ограничения показателей: к результирующим экономическим показателям данной задачи относятся вычисляемые конкретные тарифы в зависимости от принятых условий страхования.

Цель страхования кредитов – это уменьшение или устранение для страхователей кредитных рисков.
Объектом страхования являются имущественные интересы страхователя, связанные с возможностью наступления убытков в результате неисполнения его контрагентом обязательств по контракту.
Ожидаемые результаты. Результатом оценки рисков коммерческого кредитования может быть предоставление льгот, страхование на обычных условиях либо отказ от страхования.

Подцели (промежуточные цели): оценка размера риска и вычисление тарифных коэффициентов на основе анализа исходных факторов.
Исходные данные (факторы): срочность, размер и условия предоставления кредита, возможность предоставления льгот, опыт предшествующего кредитования.
Особенности решения задач. Кредитный риск является функцией многих переменных: колебания цен, курса, общих экономических и политических условий, благонадежности предпринимателя.

Идентификация предметной области. Страхование коммерческих кредитов — это создание за счет денежных средств государства, предприятий, организаций, граждан, специальных резервных фондов, предназначенных для возмещения ущерба, потерь, вызванных неблагоприятными событиями, несчастными случаями.
Для задания оценки возможных условий предоставления страхового кредита общепринятым методом является балльная оценка по ряду параметров:
размер страховых операций;
форма кредита;
срок, на который предоставляется кредит;
положение экспортера и производителя в коммерческой среде;
экономическое состояние страны импортера.
Для лица, принимающего решение, количественная оценка страховых компаний по вышеприведенным параметрам неудобна. Для альтернативного решения разработана БЗ для выбора страховой компании.

Концептуализация предметной области. Выбор страховой компании основывается на исследовании предлагаемых условий кредитования и разбивается на следующие этапы:
анализ опыта предшествующего кредитования;
анализ благонадёжности предпринимателя;
анализ колебания уровня цен;
анализ вероятности погашения кредита в установленные сроки.
База знаний для оценки конкурентоспособности продукции.

Постановка задачи. Для оценки конкурентоспособности продукции маркетологи предприятия исследуют рынок, товары, конкурентов, потребителей, чтобы добиться оптимального соотношения цена/качество.
Назначение прототипа ЭС: консультирование.
Сфера применения: маркетинговая деятельность.
Класс решаемых проблем: анализ и прогнозирование.
Цель прототипа ЭС: найти самую конкурентно-устойчивую продукцию.
Ожидаемые результаты: помощь в принятии правильного решения о том, какой товар производить и что делать с неконкурентоспособной продукцией руководителю фирмы или маркетологу.

Исходные данные: различные экономические, эргономические, технические, эксплуатационные характеристики товаров, данные о покупателях и заказчиках.
Особенности решения задач: существуют различные подходы к математическому моделированию конкурентоспособности продукции.
Идентификация предметной области. Подавляющее большинство компаний повышают конкурентоспособность продукции совершенствованием управления как организацией, так и ресурсами добиваясь оптимального соотношения цена/качество.
База знаний для оценки кредитоспособности заемщика.

Постановка задачи. Методики, применяемые для оценки кредитоспособности различны, но все они в той или иной степени позволят определить:
организационно-экономическую характеристику заемщика;
кредитную историю заемщика.

Не менее важным является анализ качественных показателей заемщика, таких, как: оценка состояния отрасли заемщика, оценка роли заемщика в регионе, оценка экономической, политической и технической политики организации.

Заметим, что для оценки заемщика общепринятым методом является бальная оценка по ряду параметров.
Назначение прототипа ЭС: консультирование по поводу выбора заемщиков – оценка кредитоспособности заемщика.
Цель: повышение качества результата выбора заемщиков, повышение качества и достоверности информации о данных, о заемщиках, повышение оперативности обработки этой информации.

Сфера применения: банки, кредитный отдел банка.
Класс разрешимых проблем: анализ выбора заемщика, выбор и отнесение заемщика к конкретному классу кредитоспособности.
Исходные данные (факторы): информация данных заемщиков: пакет документов, портфель кредитных заявок, кредитная история заемщика, рыночная позиция, данные об эффективности управления и деловых качествах руководства, обеспечение кредита – заставы, гарантии, поручительства.
Критерии эффективности: соответствие условий кредитования принятым требованиям.

Ожидаемые результаты: требования к условиям кредитования, эффективная оценка кредитоспособности заемщика.

База знаний для подбора кадров.

Постановка задачи. Система работы с кадрами должна быть спланирована таким образом, чтобы добиваться постоянного увеличения в составе кадров предприятия тех людей, кто обладает хорошими знаниями, квалификацией, физическими данными.
Назначение прототипа ЭС – это консультирование по поводу выбора кандидата на вакантную должность. работников кадровых служб, руководителей подразделений и фирм, консультантов по управлению, имиджмейкеров.

Цель: повышение качества результата выбора кандидатов, повышения качества и достоверности информации о кандидатах, повышения оперативности обработки этой информации.

Сфера применения: предприятия и фирмы.

Класс разрешимых проблем: подбор кадров на основании определенных критериев
Ожидаемые результаты: эффективный подбор персонала по принятым требованиям.
Идентификация предметной области. Проблема по подбору персонала, возникает в компаниях, не успевающих перестроить свою кадровую политику в соответствии с меняющимися рыночными условиями.

Требования к прототипу ЭС по подбору кадров. Для задания оценки кадров предприятия общепринятым методом является бальная оценка по ряду параметров: коммуникабельность, образование, интеллектуальный уровень, стаж работы, лидерские качества, уверенность в себе, состояние здоровья.
База знаний для подбора пакета туристических услуг.

Постановка задачи. Создать БЗ, которая позволит клиенту туристической фирмы, по задаваемым вопросам определить наиболее оптимальный туристический пакет на основе анализа туристических предложений, которые имеются в наличии у туристической фирмы.
Требование к прототипу ЭС. Для задания выбора пакета туристических услуг общепринятым методом является оценка по ряду составляющих, которые влияют на критерии выбора клиентом пакета туристических услуг: ценовая составляющая, цель поездки, перевозка туристов, проживание туристов, питание туристов.
Назначение системы – это консультирование по поводу выбора пакета туристических услуг. Выбор на основании определенных критериев наиболее выгодного для клиента пакета туристических услуг.

Цель прототипа ЭС – это повышение качества результата выбора пакетов туристических услуг, повышение качества и достоверности информации о наличии предложений на рынке туристических услуг, повышение оперативности обработки этой информации.
Сфера применения: туристические фирмы.
Класс разрешимых проблем: анализ существующих предложений на рынке туристических услуг, подбор пакета туристических услуг на основании определенных критериев.

Исходные данные:
информация об имеющихся пакетах туристических услуг: ценовые рамки пакета, наличие «горящих путевок», типы отдыха, виды транспорта, типы заведений проживания, питания;
данные о классах гостиниц, типах номеров, о классах мест в самолетах, типах поездов и классах вагонов в них, о класса заведений питания.
Критерии эффективности: соответствие условий, выдвигаемых клиентом, принятым требованиям.

Ожидаемые результаты: эффективный подбор пакета туристических услуг по заданным параметрам.
Идентификация предметной области. Формы и виды туризма разнообразные. Они зависят от ряда факторов: возраста, пола, состояния здоровья, уровня духовного развития, личных вкусов, материального состояния, разнообразности природных условий и сезонности.
Все прототипы ЭС относятся к классу «Decision Making Support Systems».

Литература: 1. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. – СПб: Питер, 2000. – 384 с. 2. Бурдаев В. П. Построение базы знаний для анализа финансового состояния предприятия в ЭОС «КАРКАС». Искусственный интеллект. Интеллектуальные и многопроцессорные системы – 2004 // Материалы Международной научной конференции. Т.2. – Таганрог: Изд. ТРТУ, 2004. – С. 205 – 207. 3. Бурдаев В. П. Методичні рекомендації до використання експертно-навчальних систем для тестування знань з курсу «Інформатика та комп’ютерна техніка» для студентів усіх спеціальностей всіх форм навчання. — Харків: Вид. ХНЕУ, 2006. 4. Бурдаев В. П. Мультиагентная система в обучении // Тезисы VII Международной конференции ИМС’2006. ИИ’2006. – С. 182 – 185. 5. Бурдаев В. П. Методика разработки баз знаний на основе системы «КАРКАС» // Научно-теоретический журнал «Искусственный интеллект». – №3. – 2007. – С. 70 – 80. 6. Бурдаев В. П. Управление знаниями в системе самостоятельной работы студентов на экономических специальностях. Харкiв // Управлiння розвитком. – №7. – С. 166 – 168. 7. Бурдаев В. П. Методичні рекомендації до проведения контроля знани на базе інструментального засобу «КАРКАС» з навчальних дисциплин «Інформатика і комп’ютерна техніка» та «Інформатика» для студентів напрямів підготовки 0501 «Економіка і підприємництво» та 0502 «Менеджмент» усіх форм начання». – Харків: Вид. ХНЕУ, 2007. – 160 с. 8. Система «Триз-Шанс». Экспертные системы для принятия бизнес – решений [Электронный ресурс] / И. Л. Викентьев. – Режим доступа //http://www. triz-ri. ru/themes/school/school27.asp – 17.11.2007 г.