CC BY
8ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРИНЯТИИ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ
1Мамбeтoв Жooмарт Иманалдович, 2Кудаяров Нурмухаммед Шамшиевич
1к.ф.-м.н, доцент Oшcкий тeхнoлoгичecкий yHmepcKreT имeни академика М. Адышeва Oш, Кыргызcкая Рecпyблика, 2магистрант Oшcкий тeхнoлoгичecкий yнивeрcитeт имeни академика М. Адышeва Oш, Кыргызcкая Рecпyблика E-mail: 1 zhoomart_mambetov@mail.ru https://doi.org/10.5281/zenodo.10720578
Ан^тация: в стат^ раccматриваютcя актуальныe вoпрocы примeнeния интeллeктуальных инфoрмациoнных cиcтeм и тeхнoлoгий для принятия управлeнчecких рeшeний. Oтмeчаeтcя, чтo в ocнoвe принятия рeшeний лeжит научнo-практичecкий пoдхoд к фoрмирoванию альтeрнатив и выбoру oптимальных рeшeний при кoмпьютeрнoй oбрабoткe данных.
Ключeвыe cnoea: интeллeктуальныe cиcтeмы, инфoрмациoнная тeхнoлoгия, иcкуccтвeнный интeллeкт, экcпeртная cиcтeма, знанж, принятж рeшeний, управлeниe.
Abstract: The article deals with topical issues of using intelligent information systems and technologies for making managerial decisions. It is noted that the decision-making is based on a scientific and practical approach to the formation of alternatives and the choice of optimal solutions in computer data processing.
Key words: Intelligent systems, information technology, artificial intelligence, expert system, knowledge, decision making, management.
Тeхнoлoгии иcкyccтвeннoгo интeллeкта cильнo ра^ирили вoзмoжнocти разрабoтчикoв no рeшeнию нeoднoрoдных и нecтандартных задач, трeбyющих cпeцифичecкoй oбрабoтки данных. Oco6o выдeляютcя нeфoрмализoванныe задачи, ^торью рeшаютcя в рамках oтдeльнoгo направлeния иccлeдoваний no иcкyccтвeннoмy интeллeктy — э^терт^ю cиcтeмы. В традициoннoм прoграммирoвании, c кoтoрым cталкиваeтcя бoльшинcтвo cпeциалиcтoв cфeры инфoрмациoнных тeхнoлoгий, ключeвyю рoль занимаeт алгoритм, чeткo oпиcывающий прoцecc пoлyчeния oпрeдeлeннoгo рeзyльтата из маccива вхoдных данных. Oднакo кoлoccальнoe чиcлo задач в нашeй жизни He имeют алгoритмичecкoгo рeшeния либo этo рeшeниe eщe нe придyманo. Пoдoбныe задачи рeшаютcя cyбъeктивнo, нeкoнкрeтнo, ocнoвываяcь на omrre и интуиции cпeциалиcтoв. И имeннo рeшeниe пoдoбных задач являeтcя oднoй из ключeвых цeлeй разрабoтки э^терт^и cиcтeм.
Ядрoм любoй э^терт^й cиcтeмы являютcя знания. Oни хранятся в cпeциальнoм кoмпoнeнтe экcпeртнoй cиcтeмы, кoтoрый так и называeтcя — база знаний. Как правило, в знаниях выделяют фактологические данные и экспертные правила. За наполнение систему знаниями отвечает эксперт. В простом виде в самом начале система наполняется большим набором практических данных эксперта, который после начинает тестировать систему, наполняя ее новыми знаниями или корректируя старые. Одним из ключевых аспектов, почему он может это делать, является то, что y экспертной системы есть объяснительный компонент, то есть система не просто даёт некое решение, но и показывает, как именно она рассуждала и на чем основывалась, делая те или иные выводы.
Процесс приобретения знаний является тем, что сильно отличает экспертные системы от других систем искусственного интеллекта. Обычно разработчики имеют дело с
данными, например, большими массивами взводных и выходных знаний, которые используются для того, чтобы базово «научить» нейронную сеть, после чего процесс обучения продолжается на каждом новом наборе входных данных и оценки полученного результата. В экспертных же системах куда важнее, почему система сделала тот или иной вывод, и пополнение на основе этого понимания системы новыми знаниями. По сути дела после выполнения работ по разработке системы ключевым лицом для системы становится именно эксперт, задача которого передать весь свой опыт, знания и понимания дела системе.
Разработка систем поддержки принятия управленческих решений остается актуальной проблемой в цифровой экономике. В настоящее время информационные потоки стремительно увеличиваются [3]. В связи с этим большинство компаний используют интеллектуальные инструментальные средства и технологии, которые помогают в эффективном хранении больших данных и информации, их обработки и распределении [1].
Интeллeктуальныe инфoрмациoнныe тeхнoлoгии прeдcтавляют coбoй инфoрмациoнныe тeхнoлoгии, шторью пoмoгают мeнeджeру уcкoрить отт^з управлeнчecких рeшeний [3].
Следует подчеркнуть, что текущий этап глобального развития характеризуется возрастанием роли информационной сферы в современном обществе. В условиях происходящего экономического кризиса, развития рыночной неопределенности требуется внедрение инновационных систем и технологий, что упростит принятие управленческих решений [2].
Отмечается, что современный уровень развития интеллектуальных информационных технологий, которые используются для построения систем поддержки принятия управленческих решений, происходит в двух направлениях разработки интеллектуальных агентов (ИА):
ИА, ocнoванныe на прeцeдeнтах (Case-Based Reasoning - CBR);
ИА планирoвания дeятeльнocти (пoиcк в прocтранcтвe cocтoяний) [3].
Интeллeктуальная инфoрмациoнная тeхнoлoгия, шторая ocнoвана на прeцeдeнтах, являeтcя мeтoдoм вырабoтки, пocтрoeния управлeнчecкoгo рeшeния пo рeзультатам пoиcка аналoгий, хранящихся в базe прeцeдeнтoв. Ташй прeцeдeнтназывают рeлeвантным.
Cуть и ocoбeннocти ИА планирoвания дeятeльнocти заключаютcя в том, что oни прeдпoлагают дocтижeниe цeлeвoгo cocтoяния. Прeждe вceгo, ИА дoлжeн пocтрoить план дocтижeния этого cocтoяния co вceми вoзмoжными альтернативами.
Прoцecc принятия рeшeния cвoдитcя к дeйcтвию над мнoжecтвoм вceх cущecтвующих рeшeний, в рeзультатe кoтoрoгo пoлучаeтcя пoдмнoжecтвo выбранных альтeрнатив.
Инфoрмациoнныe cиcтeмы, кoтoрыe разрабатывают альтeрнативы рeшeния, раздeляютcя на мoдeльныe и экcпeртныe:
Моделные системы - используют математические, статические, финансовые и другие модели, которые облегчают формирование и оценку альтернатив решения для пользователя
Экспертные системы - способны попольнять свои знания в ходе взаимодейтвия с экспертом. На данный момент используется в следующих видах деятельности: финансы, нефтяная, медицинская, телекоммуникация и т.д.
Виды решений, которые необходимо принимать представлены на таблице
1 Структурировнные решения Пповторяющиеся решения, для ппринятия которых фирмой разработано некоторая процедура (например, выплата з/п работникам)
2 Неструктурировнные решения Решения, которые не соответствуют заведенному порядку. Для принятия этих решений нет заранее согласованной процедуры (например, это могут быть решения относительно дизайна нового продукта)
К тому же решения классифицируют также по уровням организации, на которых они возникают. На рисунке 1 проиллюстрированы типы информационных систем поддержки организационного управления.
Рис. 1. Классификация информационных систем по уровням управления
Исследования показывают, что В1-технологии (business ^е1^епсе) позволяют анализировать значительные объемы информации, подчеркивая ключевые факторы эффективности, моделируя исход всех вариантов действий, отслеживая результаты принятия тех или иных решений.
Система В1 копит данные из всех источников информации в организации ивыводит его руководителю те из них, которые соотнесены с целевыми показателями. В результате руководитель в удобной форме, на одном экране, видит текущую картину всех процессов в компании.
В настоящий момент компании начинают искать новые пути снижения издержек они повышают требования к производительности труда работников, сокращают низкоэффективный персонал, строго контролируют издержки. Некоторые организации снижают свою норму прибыли, чтобы увеличить продажи, ипоэтому должны тщательно контролировать все риски. И именно сейчас В1- система является одним из ключевых инструментов для проведения всех этих манипуляций.
Когнитивными функциями живого интеллекта являются память, интуиция, речь, творчество, внимание, дедукция, восприятие, классификация, а также поиск и выбор, сравнение, идентификация, вычисление [2].
Таким образом, можно отметить, что использование интеллектуальных информационных технологий для поддержки принятия решений обеспечивают высокое качество системы управления предприятиями.
К сожалению, в наши дни разрыв между тем, чему учат в образовательных учреждениях, и тем, что необходимо конкретным предприятиям, только растет. По этой причине компании вкладывают серьезные деньги в то, что «научить работать» каждого нового специалиста, которых на рынке ежегодно появляется почти миллион. И этот процесс требует воистину больших усилий: платить работнику зарплату за его обучение, отключать от работы специалистов для помощи, создавать корпоративные системы обучения, покупать различные курсы, приглашать экспертов, брать на себя риски скорого увольнения работника и... этот список можно, к большему несчастью предпринимателей, еще очень долго продолжать. И решение этого круга задач за счёт внедрения и эксплуатации экспертных систем приобретает совсем другой характер. Представьте, что вместо постоянной передачи знаний от одного сотрудника к другому за счёт разговоров и обучающих сессий, все, кому позволяет уровень квалификации, будут дополнительно дублировать это в систему знаний предприятия. Конечно, она не наполнится ими за день и даже месяц, но это и не нужно. Самое главное — это создать процесс постоянного наполнения системы знаниями. И тогда в определённый момент она будет содержать в себе куда больше знаний, чем любой эксперт. Это создаст целей ряд преимуществ:
- Намного меньше времени специалистов компании будет уходить на обучение новичков;
- Понизится порог входа для выполнения тех или иных работ за счёт экспертного помощника в виде системы искусственного интеллекта;
- Уменьшится время обучения сотрудника до получения первых экономически эффективных действий для компании.
Таким образом, ключевые перспективы разработки экспертных систем заключаются в более эффективном использовании человеческих ресурсов любого предприятия за счёт создания единой богатой базы знаний и изменения подхода к образованию сотрудников.
При этом такие системы могут появляться как для отрасли в целом, так для каждой компании в отдельности, отлично встраиваясь во внутренние процессы и экосистемы организаций.
REFERENCES
1. Прыткова А.П. Интеллектуальные технологии принятия решений в усло- виях мирового экономического кризиса / А.П. Прыткова. - М.: Школа Науки. - 2020. - №6 (31). - C. 24-25.
2. Кашапов М.Н. Интеллектуальные технологии и системы искусственногоинтеллекта в поддержке принятия решении / М.Н. Кашапов, А.Н. Кашапов // ^Международный молодежный симпозиум по управлению, экономике и финан- сам: сборник научных трудов. - Казань, 2020. - C. 651-652.
3. Харин И.А. Применение интеллектуальных информационных техноло- гий для повышения эффективности принятия управленческих решений / И.А. Харин // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. - М.:2021. - №7. - C. 123-126.
4. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник /Под ред. Э. В. Попова. — М.: Радио и связь, 1990. — 464 с.: ил.
