Застосування систем інтелектуальної підтримки прийняття рішень для менеджерів вищої ланки

По-п'яте, забезпечення переваг перед конкурентами прямо пов'язане з формуванням у менеджерів уяви про нові (раніше невідомі) потреби людей, виходячи з можливостей, пропонованих сучасними революційними технологіями. У наш час успішний менеджмент неможливий без уміння безупинно „відкривати" нові потреби, створювати під ці потреби нові товари і способи виконання робіт усередині організації та формувати під нові потреби нові ринки.

Цей процес самовдосконалення організації в конкурентному середовищі повинен базуватися на нових інтелектуальних технологіях прогнозу ринку, бути безупинним і нескінченним, він є необхідною умовою виживання організації.

Що ж є достатньою умовою виживання організації?

Вважається, що підтримувати досягнення організацією її стратегічних цілей повинні функціональні підсистеми менеджменту, при цьому їх ядром у майбутньому стануть інтегровані інформаційні системи, що містять елементи штучного інтелекту.

На Заході такі інформаційні системи прийнято відносити до класу так званих „інтелектуальних" систем. Ці системи являють собою особливу категорію інформаційних технологій, що об'єднують такі різні методи, як нейтронні мережі, генетичні алгоритми, нечіткі системи, експертні системи, а також системи динамічного структурного моделювання. Загальною властивістю інтелектуальних систем є те, що вони імітують процеси, що відбуваються у природі. Штучні нейтронні мережі, наприклад, у першому наближенні моделюють властивості нервових ланцюгів, що поєднують біологічні нейрони. Генетичні алгоритми базуються на уявленнях про еволюцію живих організмів. Теорія нечітких множин і експертні системи оперують зі змістом слів людини (знаннями) і роблять висновки. І, нарешті, системна динаміка є могутнім інструментом, що дозволяє відображати когнітивні моделі і стимулює креативне мислення менеджерів вищої ланки.

Основні сфери застосування цих систем пов'язані з підтримкою прийняття управлінських рішень у таких напрямках бізнесу, як кредитування й оцінка ризиків, маркетинговий аналіз, прогнозування фінансових ринків, моделювання функціональних складових менеджменту (фінанси, виробництво, людські ресурси), розв'язання прикладних соціологічних задач (моделі формування і зміни рейтингів політиків), управління бюджетними ресурсами і економічне моделювання, виявлення незаконного використання кредитних карток.

СШІ - це програмна система, що імітує на комп'ютері мислення людини. Перед її створенням структурується сукупність знань:

а) вивчається процес мислення людини, що вирішує певні задачі або приймає рішення в конкретній професійній області;

б) виділяються основні кроки цього процесу

в) розробляються програмні засоби, що відтворюють вивчений процес на комп'ютері. Штучний інтелект надає комп'ютеру риси розуму. Методи штучного інтелекту засновані на структуризації систем прийняття рішень. СШІ визначають також як складну програму, що маніпулює знаннями з метою одержання задовільного й ефективного рішення у вузькій предметній області. Системи виконують у таких випадках роль експертів-консультантів, оскільки побудовані на знаннях компетентних експертів і володіють відповідною компетентністю (штучно відтворюють компетентність експертів).

Для представлення структурованих знань використовуються в основному три методи: правила, семантичні мережі і фрейми. Можливе поєднання різних методів, при яких виникають так звані гібридні СШІ.

Правило має таку структуру:

ЯКЩО <умова>, ТО <висновок>.

Обидві частини правила виражені символами. У теорії баз знань ця конструкція зветься правила-продукції. Приклад правила-продукції:„ЯКЩО коефіцієнт співвідношення позикових і власних засобів перевищує одиницю при низькій обіговості, ТО фінансова автономність і стійкість критична".

Докладніше про використання таких правил буде сказано нижче, при розгляді концепції інтелектуальних електронних таблиць.