Экспертные системы и системы поддержки принятия решений в экономике и управлении

• отчеты, как правило, базируются на стандартных для организации запросах; число последних относительно невелико;
• ИСР представляет отчеты в максимально удобном виде, включающем, наряду с таблицами, деловую графику, мультимедийные возможности и т. п.;
• как правило, ИСР ориентированы на конкретный вертикальный рынок, например финансы, маркетинг, управление ресурсами.

   ЭС  второго типа предполагают достаточно глубокую проработку данных, специально преобразованных так, чтобы их было удобно использовать в ходе процесса принятия решений. Неотъемлемым компонентом ЭС этого уровня являются правила принятия решений, которые на основе агрегированных данных дают возможность менеджерам компании обосновывать свои решения, использовать факторы устойчивого роста бизнеса компании и снижать риски. ЭС второго типа в последнее время активно развиваются.

1.4.Функции ЭС и СППР.

     Идеальная СППР (которая имеет мало общих элементов с определениями, приведенными выше) выполнят следующие функции:

• оперирует со слабоструктурированными решениями;
• предназначена для лиц, принимающих решения,(ЛПР) различного уровня;
• может быть адаптирована для группового и индивидуального использования;
• поддерживает как взаимозависимые, так и последовательные решения;
• поддерживает 3 фазы процесса решения: интеллектуальную часть, проектирование и выбор;
• поддерживает разнообразные стили и методы решения, что может быть полезно при решении задачи группой ЛПР;
• является гибкой и адаптируется к изменениям как организации, так и ее окружения;
• проста в использовании и модификации;
• улучшает эффективность процесса принятия решений;
• позволяет человеку управлять процессом принятия решений с помощью компьютера, а не наоборот;
• поддерживает эволюционное использование и легко адаптируется к изменяющимся требованиям;
• может быть легко построена, если может быть сформулирована логика конструкции СППР;
• поддерживает моделирование;
• позволяет использовать знания[8,5].

   1.5.Структура ЭС и СППР

   На  рис.1 мы видим структуру ЭС, включающую в себя четыре основные элемента. Интерфейс пользователя обеспечивает пользователю возможность вести диалог с системой. База знаний накапливает знания о проблеме, которую предполагается решить. Интерпретатор предназначен для обработки знаний, содержащихся в базе знаний. Эксперт и системный аналитик используют модуль создания системы для разработки системы.

   

Рис. 1. Структура экспертной системы[1].

     Типичная статическая ЭС состоит из следующих основных компонентов(рис.2):

• решателя (интерпретатора);
• рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД);
• базы знаний (БЗ);
• компонентов приобретения знаний;
• объяснительного компонента;
• диалогового компонента[7]

   База  данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе.

   База  знаний (БЗ) в ЭС предназначена для  хранения долгосрочных данных, описывающих  рассматриваемую область (а не текущих  данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.

   Решатель, используя исходные данные из рабочей  памяти и знания из БЗ, формирует  такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи.

   Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.

   Объяснительный  компонент объясняет, как система  получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие  знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.

   Диалоговый  компонент ориентирован на организацию  дружественного общения с пользователем, как в ходе решения задач, так  и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

   СППР  состоят из двух основных компонент: хранилища данных и аналитических средств. Хранилище данных предоставляет единую среду хранения корпоративных данных, организованных в структурах, оптимизированных для выполнения аналитических операций. Аналитические средства позволяют конечному пользователю, не имеющему специальных знаний в области информационных технологий, осуществлять навигацию и представление данных в терминах предметной области. Для пользователей различной квалификации, СППР располагают различными типами интерфейсов доступа к своим сервисам(рис.3.).

     
 
 
 

    
                                       

Рис.3.Структура СППР [5].

   OLAP ( On - Line Analitycal Processing ) - сервис представляет  собой инструмент для анализа больших объемов данных в режиме реального времени. 
Хранилище данных представляет собой банк данных определенной структуры, содержащий информацию о производственном процессе компании в историческом контексте. Главное назначение хранилища - обеспечивать быстрое выполнение произвольных аналитических запросов.  

     1.6.Применения СППР и ЭС в экономике и управлении.

   Экспертные  системы и системы поддержки  принятия решений применяются во многих областях, в которых важно, чтобы был структурирован огромный объем данных, проведен анализ возможности развития и роста предприятий или немедленное реагирование на изменение ситуации на предприятии.

 Рассмотрим  сферы  применения ЭС и СППР.

   Банки и финансовые компании. 
Рынок СППР в финансовых институтах сейчас самый емкий. Сфера применения СППР в банках касается прежде всего:

• банковского ритейла (платежные пластиковые карты и чеки);
• анализа рисков;
• предотвращения мошенничества (прежде всего с пластиковыми картами);
• анализа потребительского поведения и проектирования новых финансовых услуг.

   Последнее, прежде всего, основано на анализе и  формировании потребительских групп, которые характеризуются сходным поведением. Результатом этой работы являются проекты, например, молодежных жилищных кредитов, условия овердрафтов, VIP-программы клиентского обслуживания. При этом надо отвечать на вопросы: что такое «молодежь»?, кто такой VIP-клиент? и т.д.  
Предотвращение мошенничества — это перспективная зона использования методов искусственного интеллекта, которая никогда не будет исчерпана, как никогда не будет исчерпано воображение у мошенников.

   Промышленность

   В промышленности к сферам применения СППР можно отнести:

• управление  взаимоотношениями с клиентами;

• статистическое  управление запасами;

• финансовое  и бюджетное планирование и управление;

• анализ и управление рисками.

   Эффективное решение задач промышленности требует  углубленного анализа как рыночного  окружения, так и динамики использования  всех внутренних ресурсов.

   Государство

   В области государственного строительства  роль СППР пока невелика. Потенциально их область использования связана с оценкой эффективности государственных и муниципальных программ. Это связано, прежде всего, с тем, что государственные и муниципальные программы не сводятся к экономическому эффекту как таковому. Развитие информационных систем в данной сфере в большой мере зависят от философского осмысления роли и места государства в будущем мире, т.е. основополагающую роль в данном процессе имеет выработка критериев и подходов к их оценке [6,9]. 

   2. Применение экспертных систем и систем поддержки принятия решений в экономике и управлении

   2.1. СППР «Финансово-экономический анализ»

   Назначение 
СППР «Финансово-экономический анализ» предназначена для информационно-аналитического обеспечения процессов подготовки и принятия решений по управлению общественными финансами в органах исполнительной и законодательной власти субъекта РФ или муниципального образования.

   Цели  внедрения:

• Повышение эффективности управленческих решений путем подготовки условий для выработки предложений и принятия решений.
• Обеспечение руководителей, специалистов и аналитиков органов законодательной и исполнительной власти инструментом для сбора и анализа информации о финансово-экономическом состоянии субъекта РФ (МО).
• Создание интегрированного централизованного хранилища информации путем объединения и накопления в единой базе данных информации за много лет и из разных источников.
• Проведение анализа по различным направлениям: OLAP-анализ, оценка качества управления финансами, мониторинг соблюдения требований Бюджетного кодекса РФ, оценка эффективности и результативности расходования бюджетных средств, деятельности ГРБС, результативности бюджетных программ и пр.
• Обеспечение высокой степени открытости и гласности социально-экономического и финансового состояния региона (МО) в соответствии с законом № 8-ФЗ от 09.02.2009 "Об обеспечении доступа к информации о деятельности государственных органов и органов местного самоуправления".

   Состав  системы

   СППР "Финансово - экономический анализ" включает следующие организационно - технические подсистемы:

1. Анализ данных финансового органа.
2. Анализ данных, предоставляемых структурными подразделениями Федеральной налоговой службы:

• Программный модуль "Анализ данных ФНС по приказу 65н"

• Программный модуль "Анализ форм статистической налоговой отчётности"

3. Анализ данных, предоставляемых структурными подразделениями Федерального казначейства(Программный модуль "Анализ данных УФК")

4. Анализ данных Министерства финансов РФ
5. Анализ данных Федерального казначейства РФ(Программный модуль «Анализ данных ежемесячных отчетов об исполнении бюджетов всех субъектов РФ»)
6. Анализ данных, предоставляемых териториальными подразделениями Федеральтного агенства кадастра объектов недвижимости, по земельному кадастру(Программный модуль «Анализ данных Роснедвижимости»).

   Функциональные  возможности

   СППР  «Финансово-экономический анализ»  обеспечивает:

• Создание интегрированного централизованного хранилища данных путем закачки данных из разных источников. Это может быть оперативная информация по исполнению бюджета, данные отчетности нижестоящих ФО и ГРБС, статистическая информация и пр.
• Автоматизированнная загрузка данных различных источников и форматов и использование данных хранилища для анализа и планирования.
• Построение по данным хранилища многомерной базы данных, которая позволяет осуществлять многомерный анализ данных, обращаться к данным в терминах предметной области и содержит методики расчета темпов роста, темпов прироста, отклонения, процента исполнения, средних величин и прочих расчетных показателей.
• Сбор информации через настраиваемые Excel-формы (от нижестоящих ФО, ГРБС, администраторов доходов и пр.).
• Расчет и оценка качественных и количественных индикаторов (индикаторы соблюдения требований Бюджетного кодекса РФ и пр.).
• Визуализация информации из многомерной базы данных путем построения аналитических таблиц, диаграмм, картограмм и картодиаграмм.
• Динамическое построение аналитических отчетов в визуальном редакторе, сохранение настроенных шаблонов аналитических отчетов для последующего использования.
• Публикация аналитических документов на информационном портале ФО или Администрации.