Анализ и прогнозирование финансовых данных - раздел Менеджмент, ПРИНЯТИЕ ОПТИМАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ В ЭКОНОМИКЕ И МЕНЕДЖМЕНТЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Современные Организации Создают Базы Знаний Оптимальных Ре...
Современные организации создают базы знаний оптимальных решений. Обычно подобные знания накапливаются в процессе использования различных тестов при поиске эффективных путей решения задач. После того как организация получила знания о наилучшем решении, доступ к ним может быть открыт для соответствующих сотрудников. Например, создается база знаний лучших проектов по финансовым операциям. С каждым проектом связывается краткое описание и информация для контакта с ответственными лицами. Консалтинговые фирмы, практикующие в финансовой сфере, были одними из первых, кто начал разработку БЗ оптимальных решений для помощи своим клиентам.
Эти фирмы, в частности проводят разведку знаний (нетривиальное извлечение точной, ранее неизвестной и потенциально полезной информации из данных), которая представляет собой новое и быстро развивающееся направление, использующее методы искусственного интеллекта, математики и статистики для получения знаний из хранилищ данных. Этот метод включает инструментарий и различные подходы к анализу как текста, так и цифровых данных.
Например, система Odie (On demand Information Extractor) каждую ночь сканирует около 1000 статей с последними новостями для извлечения знаний об изменениях в управлении. Odie (разработанная для американских и европейских обозревателей коммерческих новостей) использует распознавание стилизованных фраз в статьях деловых новостей и знания о синтаксиче-ских правилах для распознавания соответствующих событий в сфере финансового бизнеса. Исследуется специальный алгоритм, который отслеживает полуструктурированный текст для сбо-ра информации о всех типах событий, связанных с бизнесом, например, крупных приобретениях.
АИС представляют знания как в форме, удобной для восприятия человеком, так и в машиночитаемом виде. В первом случае доступ к знаниям можно получить, используя броузеры и системы интеллектуального поиска, а знания, доступные в машиночитаемой форме, могут быть спроектированы как базы знаний экспертных систем для поддержки принятия решений.
Качество и актуальность знаний зависит от многих факторов. Например, от того, кто поставляет знания в систему. Поскольку качество знаний изменяется от источника к источнику, системы часто отфильтровывают знания, чтобы они были полными и достоверными. Фильтрация не всегда выполняется сотрудниками компании. Чаще всего используется фильтрация сообщений электронной почты по приоритетам и категориям. Кроме того, применяются различные средства, позволяющие отслеживать качество баз знаний. Оценка обычно зависит от потребностей конкретных сотрудников, рабочих групп или интересов всего предприятия.
Рассмотрим пример создания системы поддержки принятия решений для одной из финансовых компаний.
Весь спектр задач для информационных систем в области финансового сервиса можно разбить на две большие группы:
– общий финансовый контроль бизнес-процессов;
– поддержка маркетинга, предоставление услуг и взаимодействие с клиентами на индиви-дуальной основе.
Информационные приложения в сфере финансового контроля решают, в частности, такую проблему, как анализ вкладов в общую прибыль компании. Это позволяет определить, насколько прибыльны те или иные услуги, направления бизнеса или отдельные группы клиентов компании, а также более эффективно управлять работой региональных отделении. В страховой компании в ходе такого анализа будут учитываться размеры страховых премий, выплаты страховки по поданной заявке, резервные фонды и суммы, возвращаемые клиентам, отказавшимся от страхового полиса, а также накладные расходы компании. Все эти показатели по мере возможности распределяются по индивидуальным контрактам.
На первом этапе разработки создается прототип системы поддержки маркетинга и продаж. Информационное наполнение хранилища ограничивалось такими направлениями деятельности компании, как вклады и финансирование капитального строительства. После успешного завершения прототипного проекта, на который ушло около трех месяцев, совместно со специа-листами компании было продумано дальнейшее расширение хранилища данных и его интеграция в действующую информационную среду. Знания, приобретенные в процессе реализации прототипной системы, позволили заново сформулировать технические требования к проекту. Расширенное хранилище охватывало и другие направления бизнеса компании, в том числе банковское дело и страхование. На окончательном этапе с системой многомерного анализа на базе созданного хранилища работает около 2000 пользователей: директора компании, руководители различных уровней, отдел центрального контроля и служащие региональных отделений.
Обычно на начальном этапе выполнения любого проекта создается специализированная для определенной узкой области, но масштабируемая база данных, которая затем может быть расширена в соответствии с требованиями заказчика.
Для задач финансового контроля может потребоваться специальная статистическая база данных, которая помимо информации о контрактах и заявках на выплату страховки будет содержать данные о страховочных рисках, доле компании на рынке и ее внутренних процессах. Благодаря совместному анализу этих данных можно получить представление, с одной стороны, о спросе на ее услуги, а с другой, о том, насколько эффективны выбранные средства ведения бизнеса. Статистические данные о заявках на выплату страховки позволят оценить вероятность таких заявок в будущем и их объем для разных классов риска. С помощью этих данных, а также сведений о вкладах в общую прибыль можно будет более обоснованно определять тарифы.
Система поддерживает оперативную аналитическую обработку в сетях ЭВМ. Многомерный анализ становится доступен любому пользователю, работающему с любым Web-браузером. Он ликвидирует узкие места сети и ограничения клиентских платформ, фактически произвольное число пользователей, разбросанных по всему миру, может выполнять навигацию по хранилищу данных. Все аналитические приложения размещаются на Web-сервере.
При вовлечении в процесс анализа и поддержки принятия решений открытой сетевой инфраструктуры неизбежно возникают проблемы с защитой информации, для чего под-держиваются стандартные механизмы защиты на всех необходимых уровнях:
1) прежде чем предоставить доступ к сообщениям, система автоматически запрашивает пользовательский идентификатор и пароль;
2) после ввода верного пароля может быть предоставлен доступ к любому сообщению или же пароль может запрашиваться только по истечении некоторого заранее определенного периода неактивности пользователя;
3) при работе с Web-сервером поддерживается авторизация пользователя администратором и ограничение прав доступа по сетевому адресу или по имени;
4) поддерживаются технология шифрования, установленная на Web-сервере, и все известные механизмы защиты.
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Анализ и прогнозирование финансовых данных
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
ЮНИТА 1
Рассмотрены информационные модели в управлении, компьютерное моделирование, их классификация. Даны характеристики формализации и алгоритмизации экономических процессов. Освещены под
ДИДАКТИЧЕСКИЙ ПЛАН
Информационные технологии в управлении и моделировании экономических процессов. Информация и управление, информационное общество. Информационные технологии и системы. Применение авт
ПЕРЕЧЕНЬ КОМПЕТЕНЦИЙ
Студент, изучивший юниту 1 по дисциплине 0744 «Принятие оптимальных решений в экономике и менеджменте с применением компьютерных технологий», должен уметь:
1) выявлять инфо
Информация и управление, информационное общество
Понятия “информация”, “знание”, “информационная система” следует в значительной степени считать интуитивными. До настоящего времени формальной теории автоматизированных информационн
Информационные технологии и системы
Информационная технология (ИТ) – система научных и инженерных знаний, а также методов и средств, которая используется для создания, сбора, передачи, хранения и обра
Формализация и алгоритмизация экономических процессов
Целью моделирования экономических систем является использование методов математики для наиболее эффективного решения задач, возникающих в сфере экономики, с использованием, как прав
Цели и задачи АИСУ
Цели создания АИСУ – повышение экономической и организационно-технической эффективности процессов управления за счет обеспечения информационно-аналитической поддержки процессов план
Функциональные подсистемы
Функциональная подсистема АИСУ – функционально полная часть АИСУ (цели, критерии, задачи, способы их решения), предназначенная для поддержки процессов выполнения функций управления
Обеспечивающие подсистемы (компоненты) АИСУ
Программно-техническое обеспечение АИСУ – это программные и технические средства, предназначенные для автоматизации информационных процессов (реализации информацион
Интеграционные процессы в АИСУ
Интеграция (в системе или систем) – это восстановление и (или) повышение качественного уровня взаимосвязей между элементами системы, а также процесс создания из нес
Информационные ресурсы и фонды предприятий и организаций
По мере развития систем накопления и обработки информации сформировался новый взгляд на информацию: информация – это организационный ресурс. Это предполагает равноправное отн
Базы и хранилища данных предприятий и организаций
Базы данных являются ядром информационного обеспечения АИС. В них должна быть представлена информация, отражающая различные направления деятельности организации и пригодная для пров
Методы и средства создания хранилищ данных
Процесс создания хранилища данных может потребовать не одного года напряженной работы. Компании, которые профессионально занимаются развертыванием систем поддержки принятия решений,
Понятие и значение цели в процессе принятия решений
Без интерпретации понятия и значения цели невозможно адекватно представить общий схематизм процесса принятия решений. Следует вспомнить, что процесс принятия решений – это определен
Инновационное целеполагание
Разработка и реализация инновационных проектов проходит несколько стадий:
– предынновационную;
– инновационную;
– производственную.
Принятие решений происходит н
Компьютерные имитационные модели
Основные проблемы имитационного моделирования мы рассмотрим на примере его исполь-зования в подготовке решений по реорганизации предприятия.
Cпециалисты в области реинжинир
Разработка и оценка пригодности модели
При создании корректной имитационной модели проекта в первую очередь рассматривается моделирование следующих элементов: приоритеты, выполнение срочных работ, разбиение на смены, про
Планирование и проведение эксперимента
Первое, что оказывается необходимым для реализации имитационной модели, – это умение организовать серию вариантных расчетов: эксперту важно представить себе характер изучаемого проц
Обработка результатов эксперимента
После того, как закончен очередной “прогон” имитационной модели объекта, необходимо провести системный анализ полученных результатов для подготовки проекта решения.
Раньше
Принятие решений
Сегодня экономические науки сближаются с двух сторон экономической действительности. С одной стороны, теоретические научные программы пытаются распознать внутреннюю структуру, з
Статическая и динамическая структуры модели
На базе имитационных моделей может проводиться как статическое, так и динамическое моделирование.
Статическая имитация – это имитационный эксперимент иссле
Системы искусственного интеллекта и экспертные системы
В 1960-х гг. проводились попытки моделирования процессов мышления путем отыскания общих методов решения широкого класса задач и использования этих методов в универсальных программах
Структура экспертных систем
На рисунке 14 изображена обобщенная структура экспертной системы.
Как было уже сказано выше, база знаний (БЗ) – это формализованная система сведений о некоторой предметной
Базы знаний предприятий и организаций
В качестве примера для рассмотрения структуры баз знаний экспертных систем возьмем ESWin – программную оболочку для работы с продукционно-фреймовыми экспертными системами с возможно
Экспертиза инвестиционных проектов
Анализ инвестиционных проектов, в сущности, достаточно простая, с математической точки зрения, вещь. Даже за пределы арифметики он выходит крайне редко. Основной источник проблем
Экспертные системы прогнозирования рынка
В узком смысле маркетинг связывается обычно с информационно-рекламными задачами и сбытом готовой продукции (услуг) фирмы. Другой его стороной являются информационно-поисковые
Реализация решений как управление изменениями
Практика управления свидетельствует о том, что именно реализация принятых решений является наиболее сложным, трудоемким и длительным этапом, поглощающим основную часть времени и рес
Типология концепций стратегических перемен
Существует две полярные концепции организационного развития, каждая из которых определяет соответствующую стратегию перемен.
Теория «Е» исходит из примата финансовых целей
Сопротивления изменениям в организациях
Стратегические изменения многое обещают одним людям в организации в плане перспектив карьерного и профессионального роста и угрожают другим, которые могут опасаться утратить свое по
Причины и формы сопротивления
Основные проблемы, с которыми сталкиваются организации, проводящие изменения, заключаются в следующем:
• изменения занимают больше времени, чем планировалось;
• во
Подходы к преодолению сопротивления изменениям
Игорь Ансофф предлагает четыре подхода для преодоления сопротивления изменениям.
1. Принудительное управление переменами. Метод введения изменений, при котором сопротивлени
Новости и инфо для студентов