Тези Інформаційні експертні системи в економіці та виробничій сфері

« Назад

Сфера застосування нових інформаційних технологій і розвинених засобів комунікацій величезна. Вона включає різні аспекти, починаючи від забезпечення простих функцій службового листування до системного аналізу і підтримки складних задач прийняття та підтримки рішень. У свою чергу концептуальним етапом у розвитку інформаційних технологій є створення і використання експертних систем. Експертна система – це тотожна (подібна, заснована на оптимізуючому алгоритмі) інтелектуальна комп’ютерна програма, що містить знання та аналітичні здібності одного або кількох експертів щодо деякої галузі застосування і здатна робити логічні висновки на основі цих знань, тим самим забезпечуючи вирішення специфічних завдань (консультування, навчання, діагностика, тестування, проектування тощо) без присутності експерта (спеціаліста в конкретній проблемній галузі) [1].

Експертні системи досить давно використовуються у діагностиці, зокрема у медичній та автомобільній. Також експертні системи можна використовувати в прогнозуванні, плануванні, контролі, управлінні та навчанні. Наприклад, експертні системи вже застосовуються в банківській справі в таких напрямках: програмах аналізу інвестиційних проектів; програмах аналізу стану валютного, грошового та фондового ринку; програмах аналізу кредитоспроможності чи фінансового стану підприємств і банків. Перевага застосування експертних систем полягає в можливості прийняття рішень в таких ситуаціях, в яких алгоритм попередньо не розроблено і він формується за даними, які надаються у вигляді правил прийняття рішень, що витікають з бази знань [2].

Найбільш ефективним впровадження інформаційних експертних систем є в тих сферах, де для прийняття рішень поряд із показниками враховуються слабко формалізовані фактори. Тому в області економічного аналізу та управління, менеджменту, інноваційного менеджменту та інвестиційного аналізу існує широке коло діяльності для застосування інтелектуальних технологій та систем. Інформаційні експертні системи здатні діагностувати стан підприємства чи організації, надавати допомогу в антикризовому управлінні, забезпечувати вибір оптимальних рішень за стратегією розвитку підприємства чи організації та їхньої інформаційної діяльності. Завдяки наявності засобів природного мовного інтерфейсу, з’являється можливість безпосереднього застосування інформаційних експертних систем користувачем, який не знає мов програмування, як засобу підтримки процесів аналізу, оцінки та прийняття рішень.

Проте, незважаючи на користь і широке застосування, вони не досконалі. Один з головних недоліків полягає в складності розпізнавання границь можливостей і демонстрації ненадійного функціонування на межі, де є сенс в її застосуванні [3]. Істотним недоліком є також значні трудові витрати, що необхідні для поповнення бази знань. Певні труднощі і обмеження є і при проектуванні, вони погано пристосовані до навчання на рівні нових концепцій, неефективні і мало придатні в тих випадках, коли потрібно враховувати складність реальних і нестандартих задач [2]. Очевидно, що успішно функціонувати в майбутньому будуть лише ті підприємства, які зможуть накопичувати, аналізувати, синтезувати і використовувати інформацію про ринки, винаходи, нові продукти, пропозиції і ціни постачальників і виробників кінцевої продукції, а також про новий попит з боку потенційних споживачів. Передбачувані темпи зростання ринку, зростаючий рівень конкуренції, з одного боку, і високий ступінь невизначеності ділового середовища і ризики, з іншого, зумовлюють велику потребу в експертизі економічної інформації і подальшому опрацюванні та практичному використанні нових ефективних ІЕС, що володіють досконалішими споживацькими характеристиками.

У сучасних умовах на рівні великих промислових підприємств можуть бути популярними локальні ІЕС, що зорієнтовані на конкретні дослідницькі і аналітичні задачі: аналіз і прогнозування ринку, поведінки конкурентів, споживачів і тощо. Теоретично компанія може створити безліч різних спеціалізованих систем, що об'єднані в Єдину корпоративну інформаційну експертну систему (ЕКІЕС). Перспективними є ті інформаційні системи, що самі навчаються (ЕКІЕС), які здатні автоматично формувати БЗ в цілях класифікації проблемних областей і прогнозування. Але практично безмежним є використання в проектуванні ІЕС нейромережевого підходу.

Сучасні економічні системи (наприклад, промислові комплекси) наближаються до такого рівня складності, коли їхній розвиток та функціонування не є простою сумою властивостей окремих компонент, що спостерігаються. Навіть невеликі відхилення в продуктивності роботи окремих підсистем можуть викликати якісно новий режим поведінки всієї системи і навіть привести до серйозної кризи системи. Виходом з положення є побудова моделі на основі синтезу компонент. Так, наприклад, синтетичні моделі є практично єдиною альтернативою в соціології, довгострокових прогнозах погоди, в макроекономіці, медицині.

Використання штучних нейронних мереж для швидкого прийняття рішень в небезпечній обставинах знайшла активну підтримку і обґрунтування у розробників сучасних енергетичних систем. На американському і західноєвропейських ринках систем штучного інтелекту організаціям, які бажають створити експертну систему, фірми-розробники пропонують сотні інструментальних засобів для їх побудови. Нараховуються тисячі розроблених вузькоспеціалізованих експертних систем. Це свідчить про те, що експертні системи складають дуже вагому частину програмних засобів.