Інформаційно-інтелектуальні системи в сучасному менеджменті

Мета - розкрити сутність поняття інформаційно-інтелектуальних систем (ІІС) та означити технології їх використання в менеджменті.

Відповідно до мети визначено такі завдання статті:

- здійснити аналіз наукових праць щодо визначення основних дефініцій пов'язаних з інформаційно-інтелектуальними системами;

- визначити особливості застосування ІІС в менеджменті.

Результати дослідження / Research findings

інформаційний інтелектуальний менеджмент

Використання інформаційних технологій у різних сферах людської діяльності, неймовірно швидке зростання обсягів інформації та необхідність оперативно реагувати на виклики сьогодення зумовили необхідність пошуку нових рішень в сфері управління. Найефективніший із них - шлях інтелектуалізації інформаційних технологій.

Якість та ефективність управління компанією багато в чому залежить від рівня інформаційного забезпечення менеджменту всіх рівнів. Існування та розвиток будь- якого суб'єкта бізнесу відбуваються в умовах конкуренції, що загострюється. Від бізнесменів вимагається вміння приймати максимально виважені рішення та визначати оптимальні управлінські та фінансові стратегії. Менеджмент на будь-якому рівні є складною комплексною системою.

Інформаційні технології мають такі властивості, які корисні для менеджера:

- спрощують застосування методів математики та статистики в економічних задачах;

- є найефективнішими носіями сучасних методів розв'язання економічних завдань;

- сприяють узгодженню економічних процедур із міжнародними вимогами;

- підключають до єдиного інформаційного простору - економічного та освітнього.

Інформаційні системи управління являють собою деякі відомості, дані, оформлені таким чином, щоб забезпечувати зручність прийняття рішень в області цільової діяльності, так як інформаційна система - це сукупність взаємопов'язаних компонентів, які визначають різні сторони інформаційної діяльності об'єкта. Потреба в інформації різних суб'єктів і управлінських ланок неоднакова та визначається, насамперед, тими завданнями, які вирішує у процесі управління той або інший суб'єкт, керівник, інший працівник управлінського апарата. Вона також залежить від таких чинників, як:

- масштабу та важливості прийнятих рішень (чим масштабніше та важливіше рішення, тим більша за обсягом та різноманітніша за змістом інформація необхідна для його підготовки та прийняття);

- кількості та характеру керованих, регульованих параметрів;

- кількості варіантів можливого стану та поводження керованого об'єкту;

- величини та розмаїтості внутрішніх і зовнішніх впливів на керовану систему; кількості і якості показників, що характеризують результати функціонування цієї системи [1].

Недоліки традиційних інформаційних систем, полягають у слабкій адаптивності до змін у предметній галузі та інформаційних потреб користувачів, у неможливості вирішувати погано формалізовані завдання, з якими управлінські працівники мають справу. Перелічені недоліки усуваються в інтелектуальних інформаційних системах (ІІС).

У сучасній теорії управління та менеджменту підвищилася особлива увага до його нових напрямів, таких як інформаційно-інтелектуальний менеджмент. Це зумовлено насамперед станом та розвитком економіки, глобалізацією суспільства. Перехід від трудомістких до інформаційних та наукомістких виробництв та процесів, як відомо, змінив пріоритети у діяльності організації. Нині перше місце висувається особистість із гнучким мисленням, яка може й уміє створювати інтелектуальні продукти. Саме ця особистість є носієм знань, інтелектуальним капіталом організації.

У цілому, інтелект - це здатність думати, розуміти, приймати рішення замість того, щоб робити щось інстинктивно або автоматично. Основними ідеями створення штучного інтелекту є вивчення розумових процесів людей, уявлення та дублювання цих процесів за допомогою машин (наприклад, комп'ютерів, роботів) і дослідження поведінки за допомогою машини, але виконуване людиною.

Перш ніж розглянути інформаційно-інтелектуальні системи у менеджменті, дамо визначення інтелектуальної системи.

Інтелектуальна система - це програмна чи технічна система, що вирішує завдання, які стосуються творчим, що належать до конкретної предметної області, знання про яку зберігаються у пам'яті такої системи [2]. Структура таких систем включає три основні блоки: база знань, механізм введення рішень та інтелектуальний інтерфейс. Дані системи вивчаються групою наук, які поєднуються під назвою «штучний інтелект». Необхідно особливо підкреслити, що інтелектуальна система не копіює структуру і розумові функції людського інтелекту, а лише при можливості не гірше за нього вирішує «людські» завдання.

Інтелектуальні системи характеризуються сукупністю визначаючих властивостей:

- здатні на основі сформованої або заданої мети визначати методи, шляхи та засоби досягнення кінцевого результату;

- системи повинні мати можливості проводити міркування в умовах неповноти інформації з використанням правил як достовірного, так і правдоподібного висновків і, таким чином, породжувати нові знання;

- повинні володіти здібностями (механізмами, методами, алгоритмами, програмами) до апроксимації, узагальненню, концептуалізації знань;

- в межах своєї компетенції повинні вміти осягати, ставити та вирішувати задачі;

- повинні впізнавати й розпізнавати ситуації, образи, процеси та явища оточуючого їх світу;

- являються інформаційно відкритими системами, що розширюють обсяг та вміст моделі світу про оточуюче їх середовище та сферу діяльності;

- у процесі функціонування не тільки використовують вже відому їм інформацію, але й генерують нову (знання, дані), тобто виступають в якості виробника та джерела інтелектуальних інформаційних ресурсів [3].

Інтелектуальна система має своєю ознакою здатність діяти відповідним чином у середовищі із слабоструктурованою інформацією, збільшуючи ймовірність успіху, а успіх - це досягнення поведінкових підцілей, які підтримують кінцеву мету системи. Функції штучного інтелекту, які можна використовувати для розробки інтелектуальної системи:

- символьна обробка, яка не є алгоритмічним методом вирішення проблеми;

- евристика, яка є інтуїтивним знанням або практичним правилом, витягнутий з досвіду;

- висновок, який включає можливості міркування, здатні побудувати знання вищого рівня з існуючої евристики (з фактів і правил, що використовують евристику або інші пошукові підходи);

- машинне навчання, що дозволяє системі регулювати свою поведінку та реагувати на зміни зовнішнього середовища (наприклад, індуктивне навчання, штучні нейронні мережі та генетичні алгоритми тощо).

Сучасна економіка потребує використання засобів оптимального управління підприємством, застосуванням адекватних методів управління. Економіка сьогодні характеризується глобалізацією всіх процесів і дій, орієнтацією на покупця, конкуренцією, що збільшується, проведенням безперервних нововведень. Головним питанням ефективного використання цих методів та засобів вважається обробка знань про можливості компанії та її потенціал, які стають його інтелектуальним капіталом. У теперішній час розвивається концепція управління знаннями компанії, яка передбачає впровадження сучасних інформаційних технологій, засновані насамперед на досягненні наукового напряму «Штучний інтелект» [4].

Як правило, ІІС створюються для вирішення певних прикладних задач. Опишемо їх застосування в економіці. Інтелектуальні системи повинні висвітлити питання розробки та показати ефект застосування інтелектуальних інформаційних технологій у вирішенні різних розрядів завдань економіки в умовах невизначеності та динамічності середовища функціонування підприємств, до яких належать:

- економічний аналіз;

- ухвалення стратегічних рішень;

- інвестиційне проектування;

- планування;

- реорганізація та моніторинг бізнес-процесів;

- адаптація корпоративних інформаційних систем;

- створення та організація доступу до корпоративної пам'яті (сховище знань) [5].

З розвитком економіки та бізнесу важливу роль відіграє інформаційна інфраструктура. Для ефективного управління та якісного ведення справ особі, яка приймає рішення, сьогодні час необхідне розуміння важливості інформації та інформаційно-інтелектуальних систем менеджменту. Сучасні інформаційні процеси змушують по-іншому подивитися на інформаційні технології із боку управлінця.

Інформаційні системи існували задовго до епохи інформатизації і комп'ютеризації, оскільки управління соціально-економічними процесами необхідна систематизована, попередньо підготовлена інформація. Зараз накопичено певний досвід розробки та впровадження інформаційних технологій та систем у найрізноманітніших галузях економіки. Цей досвід дозволяє зробити висновок, що резерв підвищення ефективності таких систем полягає у збільшенні рівня інтелектуалізації цих систем, переході до так званих «інтелектуальних» економічних систем, орієнтованих на знання.

Коли починається проектування інтелектуальних систем, повинні бути враховані важливі чинники такі як, складність проблемної області, розміри простору станів системи, необхідність обліку та оцінки ризиків, великі обсяги важко формалізованої та евристичної інформації, прийняття рішень при дефіциті часу, необхідність отримання прогнозів, ступінь впливу невизначеності та випадковості при прийнятті рішень. Велике значення має аналіз проблемних областей, у яких інтеграція інтелектуальних технологій та інформаційних систем приносить ефективний результат [6]. Найбільш перспективними областями економіки та бізнесу, де інтелектуальні системи ввижаються найефективнішими, є:

- керування виробництвом;

- фондовий ринок;

- виробниче та внутрішньо-фірмове планування та прогнозування;

- ризик-менеджмент;

- фінансовий менеджмент;

- управління маркетингом та збутом;

- торгівля;

- банківська сфера.

Класифікація завдань, які вирішуються ІІС:

Інтерпретація даних. Це одне із традиційних завдань для експертних систем. Під інтерпретацією розуміється процес визначення змісту даних, результати якого мають бути узгодженими та коректними. Зазвичай передбачається багатоваріантний аналіз даних.

Діагностика. Під діагностикою розуміється процес співвідношення об'єкта з деяким класом об'єктів та/або виявлення несправності в деякій системі. Несправність - це відхилення від норми. Таке трактування дозволяє з єдиних теоретичних позицій розглядати і несправність обладнання в технічних системах, захворювання живих організмів, і всілякі природні аномалії. Важливою специфікою тут є необхідність розуміння функціональної структури («анатомії») діагностуючої системи.

Моніторинг. Основне завдання моніторингу - безперервна інтерпретація даних у реальному масштабі часу та сигналізація про вихід тих чи інших параметрів за допустимі межі. Головні проблеми -- «перепустка» тривожної ситуації та інверсне завдання «хибного» спрацьовування. Складність цих проблем у розмитості симптомів тривожних ситуацій та необхідність урахування тимчасового контексту.

Проектування. Проектування полягає у підготовці специфікацій створення «об'єктів» із заздалегідь певними властивостями. Під специфікацією розуміється весь набір необхідних документів-креслення, пояснювальна записка і т.д. Основні проблеми тут - отримання чіткого структурного опису знань про об'єкт та проблема «сліду». Для організації ефективного проектування та ще більшою мірою перепроектування необхідно формувати як самі проектні рішення, а й мотиви їх прийняття. Таким чином, у завданнях проектування тісно пов'язуються два основні процеси, що виконуються в рамках відповідної ЕС: процес виведення рішення та процес пояснення.

Прогнозування. Прогнозування дозволяє передбачати наслідки деяких подій чи явищ на підставі аналізу наявних даних. Прогнозуючі системи логічно виводять можливі наслідки із заданих ситуацій. У системі прогнозування зазвичай використовується параметрична динамічна модель, в якій значення параметрів «підганяються» під задану ситуацію. Наслідки, що виводяться з цієї моделі, становлять основу для прогнозів з імовірнісними оцінками.

Планування. Під плануванням розуміється знаходження планів дій, які стосуються об'єктів, здатних виконувати деякі функції. У таких ЕС використовуються моделі поведінки реальних об'єктів для того, щоб логічно вивести наслідки планованої діяльності.

Навчання. Під навчанням розуміється використання комп'ютера на навчання якійсь дисципліни чи предмету. Системи навчання діагностують помилки щодо будь-якої дисципліни з допомогою ЕОМ і підказують правильні рішення. Вони акумулюють знання про гіпотетичного «учня» та його характерні помилки, потім у роботі вони здатні діагностувати слабкості в пізнаннях учнів і знаходити відповідні засоби для їх ліквідації. Крім того, вони планують акт спілкування з учнем залежно від успіхів учня з метою передачі знань.

Зауважимо, що у світі інтелектуальні системи застосовуються у багатьох сферах і галузях. Опишемо особливості інтелектуальних систем в менеджменті [7]:

1. Інтерфейс з користувачем природною мовою з використанням економічних бізнес-понять;

2. Здатність пояснювати свої дії і підказувати користувачеві, як правильно ввести економічні показники і як вибрати параметри економічної моделі, що підходять до його завдання;

3. Подання моделі економічного об'єкта та його оточення у вигляді бази знань та засобів дедуктивних та правдоподібних висновків у поєднанні з можливістю роботи з неповною чи неточною інформацією;

4. Здатність автоматичного виявлення закономірностей бізнесу у раніше накопичених фактах і включення в основу знаний.

Інтелектуальний менеджмент, особливості якого полягають у реалізації властивих для інтелектуальних систем характеристик та функцій (фрактальності, спадковості та пам'яті, ієрархічності, двополярної асиметрії, дисипативності, когерентності, автономності, синергічності).

Інтелектуальний менеджмент у своєму роді поєднує ситуаційний та системний підходи, що розвиваються останні кілька років у системі знань про управління [8]. Важливими ж відмінними рисами «інтелектуального підходу» від системного та ситуаційного є те, що автономні системи, так само як і ситуації в природі та людському суспільстві спостерігаються різні, і лише для інтелектуальних систем є характерною «рефлексія інтелектуальна» та «інформаційний інстинкт», які й формують «домінанту інтелектуальних систем» з їхньою об'єктивною перевагою. Інтелектуалізація інформаційно-обчислювальних процесів у вирішенні завдань передбачає забезпечення необхідної та достатньої інтелектуальної підтримки. Інтелектуалізація інформаційно- обчислювальних систем має на увазі використання не тільки нового покоління інструментальних засобів, а й нового покоління математичного, алгоритмічного та програмного забезпечення, і, відповідно, підвищення кваліфікації менеджерів для можливості використання спеціалізованих програмних засобів.

Інформаційно-обчислювальні системи з інтелектуальною підтримкою застосовуються для вирішення завдань, у яких логічна обробка переважає обчислювальну. Приклади завдань: Розуміння та синтез текстів природною мовою; Розуміння та синтез мови; Аналіз візуальної інформації; Управління роботами; Аналіз ситуації та прийняття рішень.

Під інтелектуалізованою системою розумітимемо систему, здатну приймати рішення в умовах: Необхідності обробляти та аналізувати великий масив інформаційної бази даних; Обмеженої інформації; Невизначеності; Багатовимірного простору; Необхідності розпізнавати ситуацію (образи, сцени тощо); Різних стадій життєвого циклу об'єктів - проектування, виробництва, експлуатації Динамічних, еволюціонізуючих, нестаціонарних фактів, що впливають на вирішення задачі; формалізації та уявлення знань; адаптації, самонавчання, самоорганізації тощо.

Ознаки ІІС: 1. розвинені комунікативні здібності; 2. уміння вирішувати складні погано формалізовані завдання; 3. здатність до самонавчання; 4. адаптивність.

Комунікативні здібності ІІС характеризують спосіб взаємодії (інтерфейсу) кінцевого користувача із системою, зокрема, можливість формулювання довільного запиту в діалозі з ІІС мовою, максимально наближеною до природного з використанням бізнес-понять, характерних для предметної галузі.

Комунікативні можливості ІІС зазвичай реалізує система природно-мовного інтерфейсу (СЕЯІ). СЕЯІ транслює природно-мовні структури на внутрішньо машинний рівень уявлення знань. Включає морфологічний, синтаксичний, семантичний аналіз та відповідно у зворотному порядку синтез. Програма інтелектуального інтерфейсу приймає повідомлення користувача і перетворює їх у форму представлення бази знань і навпаки переводить внутрішнє уявлення результату обробки у формат користувача.

Здатність ІІС вирішувати складні погано формалізовані задачі Складні погано формалізовані задачі це завдання, які вимагають побудови оригінального алгоритму розв'язання залежно від конкретної ситуації, коли залежності між основними показниками є не цілком певними або навіть невідомими в межах деякого класу. Вирішальні такі завдання ИИС будуються з урахуванням так званих «м'яких моделей».

Неформалізовані завдання, які мають одну чи декілька з таких характеристик: вони можуть бути задані у числовій формі, тобто. задаються в якісному вигляді або термінах теорії нечітких множин; цілі не можуть бути виражені в термінах точно визначеної цільової функції; не існує алгоритмічного розв'язання задач; алгоритмічне рішення існує, але його не можна використовувати через обмеженість ресурсів (час, пам'ять).

Здатність до самонавчання - це можливість автоматичного отримання знань для вирішення завдань з накопиченого досвіду конкретних ситуацій, що передбачає:

1. Здатність до розвитку системи та отримання знань з накопиченого досвіду конкретних ситуацій. Це збільшує мобільність і гнучкість системи, дозволяючи їй швидко освоювати нові сфери застосування.

2. Можливість отримання та використання інформації, яка явно не зберігається, а виводиться із наявних у базі даних. Це дозволяє зменшити обсяги збереженої фактографічної інформації за збереження багатства доступної користувачеві інформації.

3. Система повинна мати як модель предметної області, а й модель себе, що дозволяє їй визначати межі своєї компетентності.

4. Здатність до аддуктивних висновків, тобто. до висновків за аналогією.

5. Здатність пояснювати свої дії, невдачі користувача, попереджати користувача про деякі ситуації, що призводять до порушення цілісності даних.

Висока ефективність інтелектуальних систем управління визначається їх здатністю функціонувати в умовах дії різних невизначених чинників: неповноти інформації про зовнішнє середовище, неточність результатів вимірювань про координати стану об'єкта, можливість виникнення непередбачених (критичних) ситуацій у роботі об'єкта. Побудова ІСУ у своїй не вимагає знання точної математичної моделі управління, а виходить з досвіді дії у аналогічних ситуаціях висококваліфікованих фахівців - операторів (експертів) [8].

Отже, використання інформаційно-інтелектуальних систем є в теперішній час необхідною умовою ефективної роботи підприємств та фірм у різних галузях.

Розробка інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень має на увазі конструктивний динамічний підхід: по-перше, необхідно переважна кількість параметрів, що беруть участь у формуванні запиту до атрибутивних баз, формувати автоматично, мінімально завантажуючи користувача, тим самим виконується функція 2 - конструктивний підбір інформації. Далі, за допомогою інтелектуальної системи, можливо не тільки візуалізувати на карті отриману в результаті запиту інформацію, але й виконувати та ілюструвати її оцінки. І нарешті, результатом роботи системи повинні бути також рекомендації користувачеві для прийняття рішень, які може отримати в текстовому вигляді.

Таким чином, інтелектуальна система може конструктивно виконувати функції підтримки прийняття рішень на конструктивніших рівнях. Головна відмінність інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень від інформаційно-довідкових систем у тому, що обов'язковим елементом функціонування є формування рекомендацій, чи проектів рішень. Причому більшість систем дозволяють отримати кілька варіантів рішень із зазначенням їх відносної переваги та умов реалізації