CC BY
3
Использованные источники:
1. Безруков В., Новосельский В. Потенциал экономического развития и научно-технический прогресс // Экономист. 2002. № 1. С. 4.
2. Галицкий Е. А., Сидорова А. А. Интернет в России: Методика и основные результаты исследования. М., 2010. № 28. С. 2.
3. Информационное общество: пролет неизбежен. URL: http://www.iks-media.ru
УДК 37 U.D.C. 37
Филипович А.В. студент магистратуры, 2 курс Институт Экономики, Финансов и Бизнеса Башкирский государственный университет
Россия, г. Уфа
Filipovich A. V. graduate student
2 year, Institute of Economics, Finance and Business
Bashkir State University Russia, Ufa
РАЗВИТИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ЭКОНОМИКЕ И УПРАВЛЕНИИ DEVELOPMENT OF INTELLECTUAL INFORMATION TECHNOLOGIES IN ECONOMICS AND MANAGEMENT
Аннотация:
В статье выявлена особенность использования интеллектуальных информационных технологий в экономике и управлении. Применение методов представления знаний позволяет обобщать и систематизировать экономическую информацию в условиях быстро меняющейся рыночной ситуации и внедрения инноваций для принятия управленческих решений. Annotation:
The article reveals a peculiarity of using intelligent information technologies in economics and management. The application of knowledge representation methods allows to generalize and systematize economic information in a rapidly changing market situation and to introduce innovations to make managerial decisions.
Ключевые слова: информационные услуги, информационный продукт, информационные ресурсы, современные информационные технологии, информационное общество, конвергенция, глобализация.
Key words: information services, information product, information resources, modern information technologies, information society, convergence, globalization.
Эффективная экономика — это, прежде всего, эффективное управление. Проблемы выработки и принятия управленческих решений, их оценки и прогнозирования последствий в условиях неопределённое™ требуют для своего решения применения методов и средств интеллектуальных информационных технологий (ИИТ), которые в настоящее время являются наиболее эффективными для решения задач принятия управленческих решений.
Сегодня в области автоматизированного управления экономической деятельностью приходится решать разнообразные задачи. Достаточно хорошо структурированные задачи решаются посредством информационных технологий, базирующихся на методах и средствах обработки информации на основе построения формальной (оптимизационной) модели принятия решений. Существует класс задач, относящихся к нестандартным, при решении которых предпочтение отдаётся неформальным (эвристическим) моделям принятия решений, реализуемых методами и средствами ИИТ.
Под ИИТ понимаются информационные технологии, базирующиеся на алгоритмах искусственного интеллекта для обработки информации, которые позволяют ставить и решать задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными и не поддававшиеся ранее формализации и автоматизации.
Поэтому в основе многих работ в области искусственного интеллекта лежит важное различие между двумя методами решения задач: один метод называется алгоритмическим, а другой — эвристическим.
Эвристический подход в искусственном интеллекте применяется, в основном, к интеллектуальным задачам, алгоритм решения которых не известен, характеризуются неопределённостью и неполнотой исходных данных и, довольно часто, представлены в символьной форме.
В сфере экономики и управления к интеллектуальным задачам относят задачи, связанные с выработкой и принятием управленческих решений в условиях быстро меняющейся рыночной ситуации и внедрением инноваций в условиях неопределённости (т.е. наличие неполной информации и нечётких исходных данных).
Рассматривая такую категорию информации как знание, следует отметить, что моделирование знаний посредством компьютера представляет собой одно из фундаментальных понятий образовательной области «Информатика» и составляет предмет изучения информатики. Это отражено в работе академика М. П. Лапчика [1], что предметом изучения информатики является информационное моделирование, которое, в свою очередь, делится на моделирование объектов и процессов и моделирование знаний.
Формализация знаний на этапе обработки их в компьютере осуществляется с помощью информационного моделирования, представляющего собой метод познания науки информатики. Моделирование знаний, являющееся основой методов и средств ИИТ, включает такие фундаментальные методы информатики как моделирование,
формализация, структуризация и математическое моделирование.
Важное значение для моделирования знаний имеет системный подход, согласно которому всякий объект моделирования рассматривается как система. В контексте информационного моделирования знаний в искусственном интеллекте, кроме системного подхода, особое место имеет когнитивный подход, особенностью которого является применение методов представления знаний, адекватных основным моделям репрезентации и хранения знаний в памяти человека.
Существующие методы представления знаний позволяют классифицировать известные сегодня ИИТ по способу отражения знаний [2]: 1) ИИТ, воспроизводящие осознанные мыслительные усилия человека; 2) ИИТ, воспроизводящие неосознанные мыслительные усилия человека.
Анализ научных работ [2, 3], посвящённых вопросам информационной подготовки экономистов, позволил выделить ИИТ, которые преимущественно реализуют автоматизированные функции управления финансово-хозяйственной деятельности предприятия: планирование, учёт, анализ, регулирование и прогнозирование бизнес-процессов.
Наиболее широко используемыми интеллектуальными информационными системами в области экономики и управления являются экспертные системы, которые представляют собой компьютерные программы, аккумулирующие знания специалистов в определенной предметной области и способные предлагать и объяснять пользователю разумные решения.
Идея применения технологии экспертных систем в экономике и управлении заключается в возможности принятия решения в ситуациях, для которых алгоритм решения заранее не известен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждений (правил принятия решений) из базы знаний. Причём решение задач предполагается осуществлять в условиях неполноты, недостаточности, многозначности исходной экономической информации и качественных оценок бизнес-процессов. Решение задачи посредством данной технологии отражает уровень её понимания пользователем и его возможности получить и осмыслить решение на основе использования методов инженерии знаний и математического моделирования.
Всё большее распространение в области экономики и управления получает технология реинжиниринга бизнес-процессов, научную и методологическую базу которой составляют методы теории систем, математического моделирования, информатики, искусственного интеллекта, а также знания из соответствующих областей бизнеса. Технология реинжиниринга бизнес-процессов представляет собой совокупность методов и средств моделирования бизнес-процессов с целью преобразования финансово-хозяйственной деятельности предприятия.
Анализ данных в хранилищах данных базируется на технологии интеллектуального анализа, целью которой является извлечение знаний, то
есть обнаружение в исходных данных ранее неизвестных, практически полезных и доступных для интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных предметных областях.
Вышеуказанные технологии организации, хранения, обработки и анализа данных в сфере экономики и управления привели к появлению технологии Business Intelligence, предоставляющей конечному пользователю методы и средства доступа к бизнес-приложениям с целью выявления значимой информации и формализации знаний для принятия управленческих решений.
Существуют другие технологии извлечения знаний из больших объёмов накопленной в базах данных экономической информации — так называемые нейросетевые технологии, суть которых заключается в способности распознавать образцы и обучаться на основе нейронных сетей. Такого рода технологии используются для прогнозирования финансово-хозяйственной деятельности предприятий и являются современными и достаточно мощными технологиями прогнозирования в экономической деятельности в целом.
К основным приёмам решения интеллектуальных задач ИИТ в сфере экономики и управления относятся следующие:
— использование эвристического подхода к сбору исходных данных для решения задачи; использование системно-когнитивного подхода к моделированию экономических объектов в виде концептуальной модели задачи, представляемой в категориях причинноследственных отношений в логике метода представления моделей знаний;
— применение методов представления знаний (способов и приёмов) структуризации информации, позволяющие обобщать и систематизировать экономическую информацию средствами ИИТ для формализованного представления исходных данных задачи в компьютерной системе;
— применение средств ИИТ, реализующих способы компьютерного моделирования знаний, активизирует интеллектуальные возможности экономиста при принятии управленческих решений на основе снижения неопределённости и, как следствие, риска неадекватных и неэффективных решений в процессе анализа многоаспектных экономических процессов и ситуаций.
Изучение средств ИИТ позволяет студентам экономических специальностей освоить методы и способы получения и формирования знаний, овладеть приёмами адекватного отображения знаниевой компоненты профессиональной деятельности будущего специалиста в области экономики и управления для поддержки принятия управленческих решений в компьютерной системе.
Таким образом, ИИТ выступают в качестве инструмента будущего специалиста в области экономики и управления для решения задач управления финансово-хозяйственной деятельности предприятия. И как следствие, позволяют овладеть знаниевой компонентой профессиональной
деятельности будущего экономиста, направленной на поддержку принятия управленческих решений при помощи программноаппаратных средств информатизации.
Использованные источники:
1. Лапчик М.П. Методика преподавания информатики, — М. : Академия, 2006, — 624 с,
2. Дик В.В. Методология формирования решений в экономических системах и инструментальные среды их поддержки, — М. : Финансы и статистика, 2000, — 300 с,
3. Абдикиев Н.М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике, — М. : Издательство «Экзамен», 2004, — 528 с.
УДК 33
U.D.C. 33
Филипович А.В. студент магистратуры, 2 курс Институт Экономики, Финансов и Бизнеса Башкирский государственный университет
Россия, г. Уфа
Filipovich A. V. graduate student
2 year, Institute of Economics, Finance and Business
Bashkir State University Russia, Ufa
ОСБЕННОСТИ КОНКУРЕНЦИИ В БАНКОВСКОМ ДЕЛЕ PECULIARITIES OF COMPETITION IN BANKING
Аннотация:
Проблема конкуренции, прежде всего, в рыночной экономике, выступает в качестве одного из глобальных вопросов экономической теории. Для современной России острейшая конкуренция в банковском бизнесе является уже объективной реальностью, которая с каждым годом по мере развития сети кредитных учреждений и других различных институтов постоянно возрастает. Банковская конкуренция представляет собой динамичный процесс состязательности коммерческих банков и прочих кредитных институтов, в рамках которого они стремятся обеспечить себе прочное положение на рынке банковских услуг. Конкурентоспособность коммерческих банков становится актуальной целью банковского менеджмента в условиях прогнозируемого усиления масштабов межбанковской конкуренции. Отечественная и иностранная экономическая наука до сих пор не выработала единого мнения относительно природы и определения конкурентоспособности коммерческих банков.
Annotation:
