114
Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету
УДК 681.5
DOI: https://doi.org/10.32841/2413-2675/2019-41-15
Старух А.І.
к.е.н., доцент кафедри цифрової економіки
та бізнес-аналітики,
Львівський національний університет імені Івана Франка
Srarukh Anna
Lviv Ivan Franko National University
ЗАСТОСУВАННЯ ЕКСПЕРТНИХ СИСТЕМ У БІЗНЕС-СЕРЕДОВИЩІ
APPLICATION OF EXPERT SYSTEMS IN BUSINESS ENVIRONMENT
Анотація. У статті розглянуто практичне застосування експертних систем в управлін- ні бізнес-процесами. Зокрема, досліджено, що експертна система є програмою, яка під час вирішення завдань, важких для експерта- людини, отримує результати, які не поступа- ються за якістю та ефективністю рішенням, що отримуються експертом. Визначено переваги
і недоліки наповнення бази знань в експертній системі. А також запропоновано схему розроб- лення БЗ для експертної системи керівництвом підприємства та систему підтримки прийняття рішень задля підвищення рівня ефективності господарювання. Розглянуто основні компо- ненти експертної системи оціночного характе- ру та охарактеризовано її блоки. Запропонова- ні приклади застосування експертних систем в економіці і фінансах – експертна система для кредитних операцій та експертна система, яка дає змогу вести механізовану або повністю ав- томатизовану торгівлю на валютному ринку.
Ключові слова: експертна система, біз- нес-планування, бізнес-середовище, інформа- ційні технології, база знань, кредитні операції, валютний ринок.
Постановка проблеми. Досвід створення
ЕС показав, що використання під час їх роз- роблення методології, прийнятої в традицій- ному програмуванні, або надмірно затягує процес створення ЕС, або взагалі призво- дить до негативного результату. Річ у тому, що неформалізованість завдань, що вирі- шуються ЕС, відсутність завершеної теорії
ЕС і методології їх розроблення приводять до необхідності модифікувати принципи
і способи побудови ЕС у процесі розроблен- ня в міру того, як збільшується знання роз- робників про проблемну сферу. У сучасній економіці бізнес-планування є невід’ємною частиною функціонування будь-якого госпо- дарюючого суб’єкта, і для його успішної ді- яльності необхідно мати як інструментарій сучасну систему управління бізнес-процеса- ми. Це робить проблему створення експерт- ної системи у бізнес-середовищі актуальною в сучасних умовах економіки.
Аналіз останніх досліджень і публікацій.
Питаннями розроблення інтелектуальних, зокрема експертних, систем за допомогою різних інструментальних засобів займалося багато науковців та практиків: А.П. Частіков,
Д.І. Муромцев, Б. Тейт, Е. Хювенен, М. Бра- мер, С.П. Хабаров, О.П. Солдатова та інші вчені. Розробленням інтелектуальних сис- тем у різних галузях займалися Р.І. Баженов,
М.С. Чванова, В.В. Осадчий, А.І. Леженко,
М.Є. Желнін. Висвітленням питань щодо ви- користання інтелектуальних інформаційних систем та засобів їх розроблення займалися
С.П. Хабаров, В.С. Тоіскін, Ю.Ф. Тельнов,
В.В. Литвин, А.М. Козлов та інші дослідники.
Виділення не вирішених раніше частин
загальної проблеми. Система управління бізнес-проектуванням для господарюючого суб’єкта відноситься до складної IT-систе- ми, розробленої на основі відповідної еко- номіко-математичної моделі. Одним із варі- антів вирішення цього питання може стати розроблення і створення комп’ютерної екс- пертної системи бізнес-планування.
Мета статті. Основною метою цієї роботи
є характеристика практичного застосування
115
Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету експертних систем в управлінні бізнес-про- цесами. Зокрема, запропоновано приклади експертних систем для застосування в еко- номіці. Також охарактеризовано основні компоненти експертних систем та виокрем- лено переваги і недоліки наповнення бази знань в експертній системі.
Виклад основного матеріалу. Як мето- ди економіко-математичного моделювання вирішення завдання оптимізації управління процесами бізнес-планування пропонується використовувати результати робіт із дослід- ження і використання методів штучного інте- лекту, а саме технології розроблення і ство- рення комп’ютерних експертних систем для реалізації інформаційного забезпечення та підтримки прийняття управлінських рішень.
В умовах існуючої економічної нестабіль- ності розроблення і створення комп’ютерної експертної системи для реалізації процесів бізнес-планування на основі використан- ня сучасних інформаційних технологій до- поможе ефективно провести маркетингове дослідження для виробництва продукції чи послуг, скласти фінансовий план проек- ту та забезпечити реалізацію інших функ- цій бізнес-планування. Така система буде ефективним інструментарієм для підтримки прийняття рішень господарюючого суб’єкта під час вибору конкретного бізнес-проекту, який відповідає заданим цілям [1, с. 96].
Під час розроблення експертної системи для реалізації інформаційного забезпечен- ня та оптимізації процесів бізнес-плануван- ня, крім формування і структурування бази даних, що відповідає процесам бізнес-пла- нування, необхідно сформувати базу знань експертної системи, тобто виділити її цілі, факти й описати правила логічного висновку.
Приклад частини бази знань пропонова- ної комп’ютерної експертної системи біз- нес-планування наведений в таблиці 1.
Таблиця 1
База знань комп’ютерної експертної системи бізнес-планування
Мета
Позит./
Негатив.
Посилання 1
Позит./
Негатив.
Посилання 2
Бізнес-планування
+
Маркетинговий аналіз
+
Аналіз невизначеності
Бізнес-планування
+
Побудова фінансової моделі
+
План виробництва
Бізнес-планування
+
Реалізація бізнес-проектів
Реалізація бізнес-проектів
+
Альтернативні варіанти
+
Оптимізація варіантів
Маркетинговий аналіз
+
Дослідження ринку продукції
+
Аналіз місця розташування
Маркетинговий аналіз
+
Аналіз конкурентів
+
Визначення стратегії маркетингу по збуту
Маркетинговий аналіз
+
Формування стратегії по ціноутворенню
+
Визначення рекламної стратегії
Маркетинговий аналіз
+
Визначення стратегії просування товару
+
Визначення прогнозних значень обсягу продажів
Аналіз невизначеності
+
Виявлення невизначеності розвитку
+
Аналіз можливих ризиків
Аналіз невизначеності
+
Розробка дій по зниження ризиків
Побудова фінансової моделі
+
Аналіз витрат
+
Аналіз платоспроможності
Побудова фінансової моделі
+
Аналіз ділової активності
+
Визначення бюджету грошових коштів
План виробництва
+
Визначення всіх виробничих процесів
+
Рішення про використання
існуючих або придбання нових виробничих приміщень
План виробництва
+
Рішення про обладнання
+
Забезпечення персоналом
План виробництва
+
Розміщення інструменту
+
Організація випуску продукції
План виробництва
+
Контроль виробництва
+
Контроль якості
План виробництва
+
Визначення терміну поставок
+
Визначення постачальників
План виробництва
+
Визначення варіантів виконання виробничої програми
Альтернативні варіанти
+
Оптимізація варіантів
+
Вибір відповідного варіанту
Джерело: розроблено автором
116
Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету
У базі даних наведені вихідні дані і основ- ні цілі для конкретного процесу бізнес-пла- нування [2, с. 583].
З урахуванням поставлених цілей, наяв- них даних, сформованих у базі знань фактів
і логічних правил, за допомогою підсисте- ми виведення, з використанням бази даних
і бази знань відбувається вибір оптималь- ного бізнес-проекту. Використання такої комп’ютерної експертної системи госпо- дарюючими суб’єктами дозволить їм мати ефективний інструментарій формування біз- нес-планів для реалізації різних виробничих
і комерційних проектів.
Системи оціночного характеру набули свою актуальність у процесі вирішення ау- диторських проблем. З розвитком ринко- вих відносин і приватного підприємництва гостро виникла потреба у кваліфікованій оцінці професійного рівня керівництва під- приємства. Перш за все така оцінка ціка- вить акціонерів, які довіряють менеджерам управління підприємством.
Під експертною системою прийняття рі- шення на підприємстві ми розуміємо склад- ні програмні комплекси, які оперують знан- нями з метою отримання задовільного та ефективного вирішення у вузькій предмет- ній області – в галузі управління та плану- вання виробництва [3, с. 43].
Пов’язуючи комп’ютери з багатством люд- ського досвіду, експертні системи підвищу- ють цінність знань експертів, роблять їх ши- роковживаними. Одним із головних завдань розроблення експертних систем у сфері під- вищення ефективності роботи підприємства
є вдосконалення управління підприємством.
У зв’язку із поставленим завданням пропо- нується в БЗ включити такі два розділи, як:
– банк моделей і методів, що включають перелік заходів щодо вдосконалення управ- ління підприємством;
– розпорядник знаннями, або інтерпрета- тор, який на базі закладеної в нього логіки вис- новків інтерпретує дані з робочої пам’яті БД.
Таким чином, під час розроблення екс- пертної системи найбільш складною є проб- лема створення БЗ. Науковцями пропонуєть- ся процедура розроблення БЗ для системи управління підприємством, яка органічно будується на основі використання діалогової
імітаційної системи. Схема цієї процедури ві- дображена на рис. 1. Нижня частина – діало- гова система, верхня – система створення БЗ.
Рис. 1. Схема розроблення БЗ для експертної системи керівництвом підприємства
Джерело:
[4]
Вироблення цілей
Рішення
Аналіз рішення
Робоча модель об’єкту
База знань
Повна модель
об’єкту
Активна база
даних
Інтегральна база
даних
Керуюча програма
Варіанти
прийняття рішень
117
Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету
На основі аналізу отриманих рішень, шляхом відсікання несуттєвих розділів ін- формації та умов будується робоча модель об’єкта, яка істотно менша від повної моде- лі, оскільки адаптована до конкретних умов
(які фіксуються в БЗ).
Здійснюється повний аналіз як самої мо- делі, так і рішень, одержуваних на її основі за різних функцій мети і різних зовнішніх вимог. Формуються правила прийняття рі- шень, фіксуються умови й одержувані ре- зультати на базі робочої моделі [4, с. 71].
Вся ця інформація міститься на БЗ у вигляді фреймів. Система оцінки прийняття рішень в загальному вигляді наведена на рис. 2.
Представником подібного роду систем є консультативно-дорадчі аудиторські систе- ми, до головної функції яких належить оцін- ка дій адміністрації підприємства (менедже- ра) за звітний період. Крім того, ці системи здійснюють пошук шляхів підвищення рів- ня ефективності господарювання в наступ- ні періоди.
Як правило, оцінці підлягають:
– гнучкість стратегії розвитку підприєм- ства і дивідендна політика;
– ефективність стратегії позикових коштів;
– стійкість платоспроможності підпри-
ємства.
Розглянемо основні компоненти експерт- ної системи оціночного характеру. На рис. 3 зображені блоки, призначені для виконання наступних функцій.
Блок локальної оцінки являє собою комп- лекс програм, призначених для розрахунку локальних, тобто мало пов’язаних між со- бою економічних показників. Такі показни- ки характеризують лише одну зі сторін бага- тогранної діяльності менеджера.
Блок модульної оцінки об’єднує програ- ми, що дають змогу здійснювати розрахунки безлічі пов’язаних показників, інтегровані результати яких втілюються в показниках:
– результати господарської діяльності;
– результати фінансової діяльності;
– результати фінансово-господарської ді- яльності.
Методом, що забезпечує пошук рішення, слугує модифікована матриця фінансових стратегій у поєднанні з деревом цілей особи, що приймає рішення.
Блоки введення і коригування даних є стандартними.
Інформаційне забезпечення створюється у формі бази оперативних даних і довідко- вих файлів. База оперативних даних містить файли зі звітністю за поточний період, а до- відкові файли – дані про налаштування сис- теми. До них, зокрема, можна віднести:
– ставку податку на прибуток;
– середню ставку відсотка за кредит;
– нормативну економічну рентабельність.
Рис. 2. Система оцінки прийняття рішень
Джерело: [4]
Оптимізаційна
підсистема
Імітаційна
підсистема
Почат- ковий план
Поетапна оптимі- зація
Вирі- шення несуміс- ності
Облік неформа- лізованих умов
Діалог
Оцінка проміжкових планів
Корекція рішень
Система оцінки прийняття рішень
Інформаційна
підсистема
118
Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету
Крім перерахованих даних й системі повин- на зберігатися вся попередня звітність (архів даних), необхідна для з’ясування тенденцій в розвитку підприємства і заходів, що вжива- лися керівництвом в попередні періоди. Таким чином застосування експертних систем для аналізу господарської діяльності істотно впли- ває на підвищення ефективності управління та роботи підприємства в цілому [5, с. 81].
Приклад застосування експертних систем в економіці і фінансах – експертна система для кредитних операцій та експертна система, яка дозволяє вести механізовану або повністю ав- томатизовану торгівлю на валютному ринку.
У експертній системі для кредитних опе- рацій використовуються знання трьох видів.
Найважливішим з них є знання про забез- печення клієнта. Різні типи забезпечення діляться за трьома категоріями. До забезпе- чення першого класу відносять депозити.
Готівкові товари – приклад забезпечення другого класу, а забезпечення заставними відноситься до категорії неліквідів. Дуже важливими є знання про фінансовий стан клієнта. Двома найважливішими чинниками фінансової характеристики клієнта є влас- ні кошти і поточний валовий прибуток від продажів. Третя категорія знань – про очіку- вані доходи банку. Відповідно до цих знань формуються три модуля бази знань: забез- печення, фінансове становище і дохід бан- ку [6, с. 62]. В такому разі машина логічного висновку оперує з продукційними правила- ми такого вигляду (таблиця 2).
Особливий інтерес становлять програ- ми (експерти, скрипти і призначені для
Рис. 3. Основні компоненти оціночної експертної системи
Джерело:
розроблено автором
Таблиця 2
Модулі БЗ експертної системи для кредитних операцій
Забезпечення
Фінансові умови
Дохід
Висновок
Чудове
Хороші
Прийнятний
Дати кредит
Гарне
Хороші
Прийнятний
Рекомендується отримати додаткові дані про клієнта
Помірне
Середні
Недостатній
В кредиті відмовити
Джерело: розроблено автором
Оцінювання дій при прийнятті рішень
Блок локальної оцінки
Блок комплексної оцінки
База оперативних даних
Справочні файли
Архів даних
Блок вводу даних
Блок коректування даних
Інтерфейс користувача
119
Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету користувача індикатори), що дозволяють ве- сти механізовану або повністю автоматизова- ну торгівлю на валютному ринку і значно роз- ширюють інформаційний супровід торгівлі.
Технічна особливість торгівлі на валютно- му ринку пов’язана з використанням інфор- маційно-торговельної системи MetaTrader.
Специфіка цієї експертної системи полягає в тому, що всі дії, що управляють, форму- ються в клієнтському терміналі і відправля- ються на сервер. Прикладні програми (екс- перт, скрипт, індикатор) можуть працювати тільки в складі клієнтського термінала за умови його підключення до сервера (дилін- говому центрі). На сервері ніякі прикладні програми не встановлюються.
Клієнтський термінал – це частина інформа- ційно-торговельної системи, в склад якої вхо- дить також сервер, який встановлюється в ди- лінговому центрі. Дилінговий центр, у свою чергу, має засоби зв’язку з іншими учасниками ринку – банками і фінансовими організаціями.
У клієнтському терміналі є інформаційне середовище – набір параметрів, які інфор- мують про стан ринку і відносини між трей- дером і дилінговим центром. Воно містить відомості про поточні ціни, обмеження за мі- німальним і максимальним розміром ордера, мінімальну дистанцію стоп-наказів, дозвіл чи заборону здійснювати автоматичну тор- гівлю і безліч інших корисних параметрів, що характеризують поточну ситуацію.
Структура такої експертної системи скла- дається з блоків:
1. Блок попередньої обробки. Цей блок відповідає за аналіз вихідних даних. Якщо вихідні дані задовольняють умовам, закла- деним в базу знань експертної системи, то блок коректно завершує свою роботу і пе- редає управління в блок обліку відкритих угод. Якщо ж вихідні дані не задовольняють умовам, то блок припиняє роботу і виводить повідомлення про помилку.
2. Блок обліку відкритих угод. Цей блок підраховує кількість відкритих позицій.
Якщо відкритих угод налічується більше двох, то блок виводить повідомлення про припинення роботи і закривається.
3. Блок визначення торгових критеріїв.
Цей блок є базою знань експертної системи.
У ньому укладені всі правила торгівлі, не- обхідні для прийняття правильних рішень.
Головним завданням цього блоку є аналіз даних, що надходять в систему. Якщо дані, що надійшли задовольняють правилам, за- кладеним в базу знань системи, то управлін- ня передається блоку відкриття угод.
4. Блок відкриття (закриття) угод. Цей блок виконує єдину просту функцію. При надхо- дженні сигналу на відкриття (закриття) угоди блок виробляє відкриття (закриття) позиції.
5. Блок обробки помилок. Якщо який-не- будь блок закінчив свою роботу некоректно, то управління передається в блок обробки помилок. Тут проводиться аналіз помилки.
Якщо помилка не є непереборною, то про- водиться повторна спроба здійснити торго- вельну операцію. якщо помилка є критич- ною, то експерт припиняє роботу.
Експертні системи з успіхом застосову- ються в тих галузях, де крім застосуван- ня стандартних алгоритмічних методів, що базуються на точних обчисленнях, є потреба у знаннях та досвіді конкретних експертів-аналітиків, а прийняття рішень формується в умовах неповноти даних та залежить скоріше від якісних, ніж від кіль- кісних оцінок [7, с. 307].
Висновки і пропозиції. Отже, нині є багато інструментальних засобів для роз- роблення експертних систем, які передба- чають застосування їх у бізнес-середови- щі. Найбільш швидкий спосіб створення та наповнення експертних систем полягає у використанні оболонок, які дозволяють за короткий час створити та наповнити досить функціональний програмний засіб. Вибір конкретного інструментального середовища залежить від призначення експертної систе- ми, розміру бази знань, типу представлення знань, рівнем підготовки розробника тощо.
Нині експертні системи застосовують у таких предметних областях, як область аналізу фінансової діяльності, де ефектив- ність рішень, що приймаються, залежить від зіставлення множини різних факторів, об- ліку складних причинно-наслідкових зв’яз- ків, застосування нетривіальних логічних міркувань тощо. Так, багато фірм, що пра- цюють на Нью-йоркській фондовій біржі,
120
Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету використовують експертні системи для розв’язку задач у таких галузях, як торги на фондовій біржі; кредитний аналіз; управлін- ня ризиками; побудова портфелів кредитів та інвестицій; оцінювання рейтингів банків; автоматизація аудита; прогнозування змін на фінансовому ринку.
Використання таких експертних систем суб’єктами господарювання дозволить їм мати ефективний інструментарій формуван- ня бізнес-планів для реалізації різних вироб- ничих і комерційних проектів.
Література:
1. Шориков А.Ф. Экспертная система инвестиционного проектирования. Прикладная информатика. 2013.
№ 5(47). С. 96–104.
2. Информационные технологии в бизнесе / Под ред.
М. Желены. СПб: Питер, 2002. 1120 с.
3. Исследование систем управления: учеб. пособие / Под ред. Ф.Л. Шарова. М.: МИЭП, 2007. 136 с.
4. Гаврилов А.В. Гибридные интеллектуальные системы.
Новосибирск: Изд-во НГТУ, 23. 164 с.
5. Шориков А.Ф. Технология разработки компьютерной экс- пертной системы бізнес планирования. Вестник Пермс-
кого Научного Центра. 2016. № 2. С. 78–82.
6. Леженко А.И. Использование экспертных систем для интеллектуального аналіза даннях. Информационные тех-
нологии и вычислительные системы. 2012. № 1. С. 60–64.
7. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / пер. с польск. И.Д. Рудинского. М.:
Горячая линия – Телеком, 2009. 452 с.
References:
1. Shorikov A.F. (2013) Ekspertnaya sistema investitsionnogo proyektirovaniya [Expert system of investment design].
Prikladnaya informatika [Applied Informatics], no. 5(47), pp. 96–104. (in Russian)
2. Informatsyonnyie tekhnologii v biznese [Information tech- nologies in business] / Editedby M. Zhelena, St. Petersburg:
Peter, 2002, 1120 p. (in Russian) RAN, 420 p. (inRussian)
3. Issledovaniie system pravleniia [Thestudy of control sys- tems]: textbook / Editedby F.L. Sharova, M.: MIEP, 2007,
136 p. (in Russian)
4. Havrilov A.V. (2003) Hibridnyie intellektualnyie sistemy
[Hybrid Intelligent Systems], Novosibirsk: Publishinghouse of NSTU, 164 p. (in Russian)
5. Shorikov A.F. (2016) Tekhnologiia razrabotki kompiuter- noyekspertnoy sistemy biznes plannirovaniia [Technology for the developmentof a computer expert system of business plan- ning]. Vestnik Permskogo Nauchnogo Tsentra [Bulletin of the
Perm Scientific Centre], no. 2, pp. 78–82. (in Russian)
6. Lezenko A.I. (2012) Ispolzovanie ekspertnykh system dlia intellektualnogo analiza dannykh [Use of Expert Systems for Intellectual Data Analysis] Informatsionnyie tekhnologii
i vychislitelnyie sistemy [Information Technologies and Com
- puting Systems], no. 1, pp. 60–64. (in Russian)
7. Rutkovskaya D. (2009) Neyronnyiesieti, geneticheskiie algo- ritmyinechiotkiie sistemy [Neural networks, geneticalgo- rithmsand fuzzy systems]/ trans. fromPolish. I.D. Rudinskiy,
M.: Goriachiaialiniia – Telekom [Hotline – Telecom], 452 p.
(in Russian)
121
Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету
Аннотация. В статье рассмотрено практическое применение экспертных систем в управлении биз- нес-процессами. В частности, исследовано, что экспертная система является программой, которая при решении задач, трудных для эксперта-человека, получает результаты, не уступающие по качеству и эф- фективности решениям, получаемым экспертом. Определены преимущества и недостатки наполнения базы знаний в экспертной системе. А также предложена схема разработки БЗ для экспертной системы руководством предприятия и система поддержки принятия решений для повышения уровня эффектив- ности хозяйствования. Рассмотрены основные компоненты экспертной системы оценочного характера и охарактеризованы ее блоки. Предложены примеры применения экспертных систем в экономике и фи- нансах – экспертная система для кредитных операций и экспертная система, которая позволяет вести механизированную или полностью автоматизированную торговлю на валютном рынке.
Ключевые слова: экспертная система, бизнес-планирование, бизнес-среда, информационные техно- логии, база знаний, кредитные операции, валютный рынок.
Summary. The article deals with the practical application of expert systems in business process manage- ment. In particular, it has been investigated that the expert system is a program that, when solving problems that are difficult for the expert person, receives results that are not inferior to the decision obtained by the expert in terms of quality and efficiency. It has been studied that in most cases, expert systems solve difficult formalized or non-algorithmic tasks. It has been established that one of the main tasks of the development of expert sys- tems in the field of improving the efficiency of the enterprise was improving the management of the enterprise and the advantages and disadvantages of filling the knowledge base in the expert system have been determined.
Also, a scheme for the development of a KB (knowledge base) for the expert system by the management of the enterprise and a system of decision support to improve the level of economic efficiency have been proposed.
The main components of the expert evaluation system have been considered and its blocks have been charac- terized. It has been determined that the use of expert systems for the analysis of economic activity significantly affects the efficiency of management and operation of the enterprise as a whole. Part of the knowledge base of the proposed computer expert business planning system is presented. In turn, the scheme of development of knowledge base for the expert system by the management of the enterprise is presented, as well as the sys- tem of evaluation of decision-making in the general form is offered. Examples of the use of expert systems in economics and finance as the expert system for credit operations and the expert system that allows to conduct mechanized or fully automated trading in the foreign exchange market have been suggested. In particular, it has been noted that the expert system for credit operations used different types of knowledge, and their analysis has been carried out. It has been emphasized that the technical peculiarity of foreign exchange trading was related tousing the MetaTrader information and trading system, as well as its functioning has been characterized.
Keywords: expert system, business planning, business environment, information technologies, knowledge base, credit operations, foreign exchange market.