Интеллектуальные информационные системы (ИИС) и технологии для анализа хозяйственной деятельности предприятия

· Cовременные базы данных включают в свой состав целый ряд механизмов и технологий, повышающих их интеллектуальные возможности. Это относится прежде всего к многомерной организации данных в хранилищах данных, организации естественно-языкового интерфейса на ограниченном фрагменте языка, реализации сценариев «что если». Все эти механизмы почерпнуты из области исследований по искусственному интеллекту.

· Системы поддержки принятия решений – квазиинтеллектуальные системы, поскольку они призваны автоматизировать не сам процесс оценки предпочтительности гипотез или выбора варианта решения в деятельности предприятия, а только готовят аналитические обобщенные данные для окончательного выбора решения специалистом-менеджером.

Важность этих систем для теории и практики и практики искусственного интеллекта определяется двумя обстоятельствами:

- в DSS реализуется поиск аналитических зависимостей или агрегатов, при использовании которых правила принятия решений, т.е. зависимости между наблюдаемыми данными и гипотезами становятся более простыми;

- в структуре специализированных процессоров или архитектур этих систем реализуются некоторые начальные этапы технологии обработки данных, характерных для технологии ведения хозяйственной деятельности. Это относится к организации хранения и обработки больших объемов данных в виде многомерных кубов с учетом семантических взаимосвязей

На начальных стадиях разработки методов искусственного интеллекта создание экспертных систем (ЭС), предназначенных для оценки предпочтительности гипотез на основе наблюдаемых данных предприятия, и документальных информационно-поисковых систем (ИПС) и технология систем управления базами данных (СУБД) шло параллельными путями, затем произошло объединение ИПС как компоненты полнотекстового поиска и реляционных СУБД.

В настоящее время постреляционные СУБД включают в себя ряд компонентов из области искусственного интеллекта.

Экспертные системы представляли собою автономные программные комплексы не интегрированные с базами данных и системами аналитических вычислений в ведении бизнеса. Понятие «экспертная система» закрепилось за такими автономными программами, ориентированными на определенную достаточно узкую сферу применения редприятия.

Затем стало ясно, что принципы логического вывода и баз знаний применимы к широкому кругу задач, экспертные системы стали использовать базы данных и оформляться как программные продукты, имеющие развитые средства ввода-вывода данных, хранения и ведения баз знаний, прикладные задачи и такую новую генерацию систем стали называть интеллектуальные информационные системы.

ИИС объединяют в себе возможности СУБД, лежащих в основе ИС, и технологию искусственного интеллекта, благодаря чему хранение в них экономической информации сочетается с ее обработкой и подготовкой для использования при принятии решений. Вначале ИИС, называемые также системами, ИИС, называемые также системами, основанными на знаниях, рассматривались как средство, позволяющее не экспертам принимать решения с таким же качеством, как один или более экспертов в конкретной области. Однако очень быстро стало ясно, что эта технология в действительности способна к достижению большего объема знаний и более быстрого реагирования, чем группа специалистов.

Первоначально ИИС и технологии использовали знания нескольких экспертов в каждой из областей инвестиций. В настоящее время базы знаний частично формируются посредством машинного обучения, используя технологию метода индукции, генетические алгоритмы и некоторые другие методы извлечения знаний. Менеджер, используя такую схему, теоретически может принимать решения более эффективно и с меньшей стоимостью, чем это смог бы сделать любой индивидуальный эксперт в данной области. Наиболее очевидным преимуществом интеграции некоторых форм искусственного интеллекта в процессе принятия решений по сравнению с постоянным консультированием с группой экспертов обычно является более низкая стоимость и большее соответствие результатов задаче. В отличие от обычных аналитических и статистических моделей, ИИС позволяют получить решение трудно формализуемых слабо структурированных задач в хозяйственной деятельности предприятия. Возможность ИИС работать со слабо структурированными данными подразумевает наличие следующих качеств:

- решать задачи, описанные только в терминах мягких моделей, когда зависимости между основными показателями являются не вполне определенными или даже неизвестными в пределах некоторого класса;

- способность к работе с неопределенными или динамичными данными, изменяющимися в процессе обработки, позволяет использовать ИИС в условиях, когда методы обработки данных могут изменяться и уточняться по мере поступления новых данных;

- способность к развитию системы в плане извлечения знаний из накопленного опыта конкретных ситуаций увеличивает мобильность и гибкость системы, позволяя ей быстро осваивать новые области применения.

Возможность использования информации, которая явно не хранится, а выводится из имеющихся в базе данных, позволяет уменьшить объемы хранимой фактуальной информации при сохранении богатства доступной пользователю информации. Направленность ИИС на решение слабо структурированных, плохо формализуемых задач расширяет область применения ИИС.

Наличие развитых коммуникативных способностей у ИИС дает возможность пользователю выдавать задания системе и получать от нее обработанные данные и комментарии на языке, близком к естественному. Система естественно-языкового интерфейса (СЕЯИ) транслирует естественно-языковые структуры на внутримашинный уровень представления знаний. Включает морфологический, синтаксический, семантический анализ и соответственно в обратном порядке синтез. Программа интеллектуального интерфейса воспринимает сообщения пользователя и преобразует их в форму представления базы знаний и, наоборот, переводит внутреннее представление результата обработки в формат пользователя и выдает сообщение на требуемый носитель.

Важнейшее требование к организации диалога пользователя с ИИС – естественность, означающая формулирование потребностей пользователя с использованием профессиональных терминов конкретной области применения. Наибольшее распространение ИИС получили для экономического анализа деятельности предприятия, стратегического планирования, инвестиционного анализа, оценки рисков и формирования портфеля ценных бумаг, финансового анализа, маркетинга.

Применение ИИС совместно со стандартными методами исследования операций, динамического программирования, а также с методами нечеткой логики для планирования при комплексной автоматизации деятельности предприятия, приносит принципиальные выгоды: реально снижаются операционные издержки; повышается качество управленческих решений.