Sisteme Expert Utilizate In Analiza Diagnostic a Firmei Cetelem Iifn S.a

CUPRINS

INTRODUCERE

CAPITOLUL I

PREZENTAREA FIRMEI CETELEM IFN S.A

1.1. Scurt istoric

1.2. Obiect de activitate

1.3. Concurenții firmei CETELEM IFN S.A

1.4. Strategia de marketing și organizarea firmei

1.5. Etapele unui contact de credit și componența acestuia

CAPITOLUL IISISTEME EXPERT UTILIZATE ÎN ANALIZA DIAGNOSTIC A FIRMEI

SC CETELLEM IFN SA

2.1. Prezentarea sistemelor expert

2.1.1. Prin ce diferă un sistem expert de un program clasic

2.1.2. Prin ce diferă un sistem expert de cel uman

2.2. Definirea sistemelor expert

2.3. Organizarea unui sistem expert

2.4. Modul de funcționare a unui sistem expert

2.4.1. Etapele realizării sistemelor expert

2.5. Tipuri de sistem expert

2.6. Utilizarea sistemului expert în analiza diagnostic

2.6.1. Componentele sistemului expert de analiză diagnostic a firmei

2.6.2. Semnificația și importanța analizei diagnostic a firmei

2.6.3. Tipuri și modele de analiză diagnostic

2.6.4. Obiectivele analizei diagnostic

2.6.5. Sistemul de indicatori folosiți în analiza diagnostic

CONCLUZII

BIBLIOGRAFIE

INTRODUCERE

Odată cu creșterea complexității activității economice, informatica câștigă tot mai mult teren, ea devenind indispensabilă în activitatea de gestiune și evidență contabilă a întreprinderii cât și a controlului.

Diferite programe informatice facilitează și acelerează timpul necesar rezolvării cu succes a problemelor prin oferirea de informații economico-financiare optime, necesare în luarea deciziei. Aceste programe par să fie incapabile în rezolvarea tuturor problemelor, în care intervin diferite raționamente, sau unde este necesar să se facă față la situații multiple.

Multitudinea de situații economico-financiare cu care se confruntă o unitate economică, oportunitatea cu care trebuie luată decizia în rezolvarea acestora cât și necesitatea utilizării cunoștințelor experților în economie au concurat la apariția sistemelor expert specializate în luarea deciziilor economico-financiare.

Inteligența artificială este un subdomeniu al informaticii destinat dezvoltării calculatoarelor și sistemelor de programare menite să imite raționamentele minții omenești.

Cercetările în domeniul inteligenței artificiale se desfășoară, pe de o parte, în domeniul sistemelor expert în vederea rezolvării problemelor, a comenzii roboților, a interogării inteligente a bazelor de date și în elaborarea mediilor de programare inteligente. Pe de altă parte, un număr apreciabil de cercetători își desfășoară activitatea în direcția recunoașterii formelor. În acest domeniu se constată progrese rapide în înțelegerea și sinteza vorbirii, prelucrarea imaginilor și concepția roboților. Pe lângă aceste direcții de cercetare, nu trebuie însă uitate cercetările fundamentale care privesc reprezentarea cunoștințelor, sistemelor cognitive, învățarea limbajului natural.

În ultimi ani, în cadrul târgurilor internaționale, au loc expoziții cu roboți care încearcă să imite cât mai mult instinctele animale și chiar umane, folosind inteligența artificială.

Folosirea inteligenței artificiale are tot mai multă aplicabilitate în diverse domenii de activitate astfel încât putem afirma cu tot mai multă certitudine că computerul rezolvă cu succes multe situații de luare a deciziilor optime cu deosebită promptitudine înlocuind chiar decizia umană.

Evoluția rapidă din ultimele decenii ale tehnicii și sistemelor de calcul este însoțită de mutații notabile și în informatica economică. Preocupările specialiștilor sunt orientate spre crearea de sisteme de informare apropiate utilizatorilor care să răspundă prompt și corect la cereri. De la sisteme informatice care soluționează, în special, problematica administrației s-a trecut la sisteme de asistare a deciziilor, bazate pe modelare și prelucrări de cunoștințe.

În perspectivă, astfel de sisteme se transformă pe baza experienței acumulate, în sisteme expert de rezolvare creativă a problematicii cu care este confruntată o organizație.

Sistemele expert sunt deci un instrument modern în mâna oamenilor de afaceri pentru obținerea de soluții acceptabile, aducătoare de profit la problemele cu care se confruntă zilnic.

CAPITOLUL I

PREZENTAREA FIRMEI CETELEM IFN S.A.

1.1. Scurt istoric

Cetelem SA (actuală BNP Paribas personal Finance ) este filiala furnizoare de credite de consum a grupului financiar francez BNP Paribas și numărul 1 în furnizarea de credite de consum în Europa Continentală. Cu o experiență de peste 50 de ani în domeniu și peste 28.000 de angajați, Cetelem a reușit să pătrundă cu succes pe piața creditelor de consum din 30 de țări pe 4 continente.

Cetelem este prezentă la nivel mondial în: Franța, Rep. Cehă, Ungaria, Polonia, Turcia, Slovacia, România, Serbia, Portugalia, Spania, Italia, Mexic, Maroc, Brazilia, Argentina, Ucraina, Rusia, Olanda, Anglia, Germania, Bulgaria, Algeria, China, Danemarca, Belgia, Luxemburg, India si Norvegia.

Încă de la intrarea pe piață, în 1950, Cetelem a realizat importanța dezvoltării întreprinderilor mici și mijlocii și a susținut extinderea liniei de business cu credite auto. În 1973 a lansat pentru publicul larg programul de credite de nevoi personale.

Societatea acordă o importanță deosebită partenerilor strategici, semnând încă din anii '80 acorduri de parteneriat cu Carrefour (1985), Coforama (1987), Bred, BPOA (1988) și Group Ama (1989). După 1990, au fost incluse în această strategie băncile și societățile de asigurare. În perioada 1990 și 2000, Cetelem a încheiat noi acorduri de colaborare, printre care figurează: Caisses d'Epargne, Axa, But, Boulanger, Ikea, EDF, Dell, Dresdner Bank, KBC, K Bank, Visa și MasterCard.

În 2008 se lansează oficial BNP Paribas Personal Finance, care a luat naștere prin fuziunea societăților Cetelem și UCB, referință europeană în creditul imobiliar, pozitionându-se ca lider în finanțarea persoanelor fizice.

BNP Paribas Personal Finance acoperă întreaga gamă de produse de creditare, cunoscute publicului în principal sub marca Cetelem. Produsele de creditare pot fi accesate fie în spațiile de vânzare – magazine, showroom-uri auto -, fie prin intermediul altor parteneri – societăți de brokeraj, agenții imobiliare, parteneri afiliați -, fie direct în agenții sau prin Internet.

În paralel, BNP Paribas Personal Finance a conferit relațiilor de parteneriat valențele unei activități de sine stătătoare, bazată pe experiența și know-how-ul acumulate în oferirea de soluții de creditare integrate și adaptate activității și strategiei comerciale ale partenerilor. Astfel BNP Paribas Personal Finance a devenit partenerul principal atât pentru societăți comerciale din întreaga lume, cât și pentru  bănci și societăți de asigurare.

Istoricul societății Cetelem în România

Aprilie 2003: lansarea oficială a Credisson International prin desprinderea din Flanco fiind prima companie din România specializată în intermedierea și acordarea de credite de consum.

Mai 2005: ca recunoaștere a activității susținute din ultimii 2 ani și a rezultatelor excelente, Credisson a fost achiziționată integral de Cetelem, divizia de credite de consum a BNP Paribas.

Mai 2006: compania adoptă identitatea vizuală a acestuia, operând în toată rețeaua sa sub denumirea comercială și marca Cetelem.

Iulie 2006: denumirea societății Credisson International SRL a fost schimbată în Cetelem IFN SA.

Septembrie 2006: Cetelem lansează cardul de credit sub sigla MasterCard.

Ianuarie 2007: Cetelem lansează Creditul de Nevoi Personale.

Iunie 2007: Cetelem lansează creditul Auto.

2008: Cetelem lansează creditul de nevoi personale 100% on-line.

2009: Cetelem continuă îmbunatățirea produselor și serviciilor financiare.

2010: Cetelem lansează produse de asigurări.

2011: Cetelem dezvoltă și extinde parteneriatele de retail.

2012: Cetelem consolidează încrederea clientului și poziția de leader de piață

2013: Cetelem România împlinește 10 ani

1.2. Obiect de activitate

Instituțiile Financiare Nebancare sunt acele societăți comerciale care au ca obiect de activitate acordarea de credite de consum, credite ipotecare, credite imobiliare și microcredite, finanțarea tranzacțiilor comerciale, operațiuni de factoring, scontare, forfetare, precum și desfășurarea activității de leasing financiar.

Datele de referință ale acestei societăți sunt:

Denumire: S.C. CETELEM IFN S.A.

Dată de înregistrare: mai 2005

Sediul social: Str. Clucerului nr. 78-80, Sector 1, București

Cod de înregistrare fiscală: RO15104905

Numar de înregistrare în Registrul Comerțului: J40/13611/2005

CAEN: 6492 Alte activităși de creditare

Capital social subscris și vărsat: 92.273.600,00 lei (RON)

Numerele de înscriere în registrele BNR : Nr. RG BNR: RG – PJR – 41 – 110134/18.06.2007 Nr. RS BNR: RS – PJR – 41 – 110022/18.06.2007

Profit: 36.642.712,00 lei

Cetelem IFN SA, în calitate de instituție financiară nebancară, oferă clienților săi din România produse și servicii competitive, care acoperă o arie largă de produse financiare :

credit pentru achiziționarea bunurilor de consum, prin rețele naționale de magazine sau parteneriate locale

carduri de credit

credit de nevoi personale disponibile prin telefon, online și la punctele de lucru

credite auto

credit pentru achiziționarea bunurilor de consum din magazinele online

produse de asigurare

Liniile de business:

Creditul de consum în magazine – Cetelem oferă servicii de finanțare la locul de vânzare în cele mai importante rețele de magazine distribuitoare de bunuri de folosință îndelungată (electronice, electrocasnice, computere, mobilă, amenajări interioare, articole sportive, sisteme GPL etc).

Cardul de credit – Cardul de credit Cetelem reprezintă o linie de credit permanentă, cu o limită predefinită, stabilită în funcție de eligibilitatea și bonitatea clienților, care funcționează sub sigla și licența MASTERCARD. Cardul de credit Cetelem MasterCard este un card de credit în lei, cu utilizare internațională.

Creditul de nevoi personale (CNP) – Creditul de Nevoi Personale (CNP) de la Cetelem a fost conceput pentru a-i ajuta pe clienți să-și realizeze proiectele personale, de la vacanța mult dorită sau redecorarea casei la achiziționarea unei mașini noi sau second-hand. Prin intermediul produsului CNP clienții au posibilitatea accesării unui credit într-un mod rapid și confortabil: prin telefon (documentele de creditare ajung la client prin intermediul poștei) sau prin intermediul Punctelor de lucru Cetelem din magazinele partenere.

C–net credit de nevoi personale prin internet – Cetelem C-net este creat pentru a facilita clientului, persoană fizică accesul direct la procesul de obținere a creditului, fără intermediari. Aplicația poate fi accesată direct de către solicitantul Împrumutului, prin internet, și nu implică niciun fel de costuri suplimentare în afară de cele aferente creditului. Cu C-net, produs inovativ pe piața românească, clientul evită deplasarile și aglomerația de la ghișeele bancare, completează formularul online (durata maximă de completare 10 min.) și primește răspunsul cu privire la eligibilitatea cererii sale în cel mai scurt timp.

RateWebShop, creditul în magazine online – RateWebShop, noul serviciu de finanțare în magazinele online este un produs inovativ, special gândit de Cetelem pentru a facilita decizia de cumpărare a potențialului client. Platforma de creditare RateWebShop este un produs unic pe piața din România și singura 100% online. Formularul online completat integral de către clientul care alege RateWebShop constituie un adevărat proces de preacceptare prin verificarea automată a informațiilor introduse, interogarea bazelor de date și a sistemului expert, oferirea imediată a ofertei prealabile de creditare și a contractului de credit completat cu datele clientului.

Creditul auto – Creditul auto de la Cetelem este destinat finanțării de autoturisme noi sau second-hand și motocilete noi pentru persoane fizice. Produsul se bucură de acoperire națională prin integrarea conceptului de «Credit în Showroom», fiind disponibil în rețeaua de parteneri auto Cetelem.

Leasing – Leasingul financiar, oferit de BNP Paribas Leasing Solutions prin CETELEM, este destinat finanțării de autoturisme noi, pentru persoane juridice, prin rețeaua de parteneri agreați.

Produsele de asigurare, cele mai importante fiind:

Asigurarea atașată contractului de credit

Asigurarea de răspundere civilă auto (RCA)

Polița de asigurare a locuinței împotriva dezastrelor (PAD)

Planul de protecție a familiei (Asigurare de accidente a persoanelor)

Tipurile de carduri existente pe piața din România:

Cardul de credit este un instrument de plată electronică, respectiv un suport de informații standardizat, ce permite deținătorului, persoană fizică, efectuarea de plăți la comercianți și/sau efectuarea de retrageri de numerar din disponibilitățile bănești puse la dispoziție de emitent.

Cardul de debit este un card care permite deținătorului accesul la fondurile proprii imediat, în mediul electronic.

Cardul de debit cu overdraft este un card care permite deținătorului accesul la fondurile proprii imediat, precum și accesul la o sumă de bani acordată de bancă pentru care clientul plătește dobândă începând cu data utilizării acesteia.

Tipurile de carduri de credit emise de Cetelem sunt:

CĂRDULESCU este primul card emis de Cetelem în august 2006. Cardul se emite prin intermediul contractelor de credit încheiate cu ajutorul partenerilor cu care nu sunt dezvoltate programe co-branded sau prin solicitarea directă în Call Center Direct.

CARDURILE CO-BRANDED sunt carduri de credit emise de Cetelem împreună cu un partener. Începand cu 2006, s-au lansat programe co-branded cu principalii parteneri. Posesorii de carduri co-branded pot beneficia de diferite avantaje în momentul utilizării acestora (discounturi, premii în bani direct în cont, tombole, etc.)

Începând cu Septembrie 2011 toate cardurile de credit emise de Cetelem sunt cu cip dar și bandă magnetică și astfel:

Crește nivelul de securitate a tranzacțiilor

Se elimină riscul de copiere sau contrafacere a cardului

Se reduce considerabil numărul de fraude

Crește rapiditatea tranzacțiilor la comercianți.

Beneficiile cardurilor de credit Cetelem MasterCard sunt:

Perioadă de grație de pana la 60 de zile (una dintre cele mai extinse de pe piața din România) aplicată doar cumpărăturilor în magazine și online, în funcție de data tranzacției;

Emitere și activare gratuite ;

0% comision la plată la comercianți, inclusiv tranzacții online- Flexibilitate în rambursarea și utilizarea banilor;

Uitilizare în țară și în străinătate (fără comision de schimb valutar), atât la cumpărături cât și la retragerea de la bancomate.

Cardul de credit Cetelem oferă posesorilor săi următoarele avantaje:

retragerea de numerar de la orice bancomat care afișează sigla Mastercard

plata la comercianții acceptanți care afișeaza sigla Mastercard

transferul de bani din contul de card în orice cont personal deschis de posesorul de card la orice bancă din România (transfer de bani prin serviciul « Cash la Ordin »)

efectuarea tranzacțiilor în rate fixe în magazinele partenere Cetelem, inclusiv magazinele online.

efectuarea tranzacțiilor pe internet–serviciul «MasterCard SecurCode »

1.3. Concurenții firmei Cetelem IFN S.A.

Cetelem IFN S.A. este lider pe piața creditelor de consum din România, cu o cotă în piața instituțiilor financiare nebancare de 21,6%. Principalii concurenți ai firmei Cetelem IFN S.A. sunt:

Provident: Provident Financial România este o instituție financiară nebancară, înregistrată în Registrul General al Băncii Naționale a României și specializată în acordarea de împrumuturi de valoare mică, pe termen scurt. Provident are peste 700 de angajați și peste 3.500 de agenți, colaboratori independenți.

Patria Credit: Patria Credit este cea mai mare instituție nebancară de microfinanțare din România, având o experiență de peste 14 ani de acordare a creditelor pe piața locală. Patria Credit are ca obiect de activitate acordarea de credite pentru afacerile microintreprinderilor și companiilor mici, întreprinzătorilor individuali, producătorilor agricoli și persoanelor fizice;

Viva Credit: VIVA Credit IFN SA este prima companie din România specializată în Credite până la salariu – împrumuturi rapide, oferite online, cu termen de rambursare de până la 35 de zile. Misiunea Viva Credit este să ofere o soluție rapidă și convenabilă pentru finanțarea nevoilor dumneavoastră urgente;

iCredit: ICredit еste cel mai rapid credit de consum din România. Serviciul de creditare e simplu, convenabil, corect și transparent. Valoarea împrumutului la iCredit este cuprinsă între 400 de lei și 4.000 de lei;

Forza Rossa Financial Services: Forza Rossa Financial Services a optimizat procesul de acordare a creditelor: timpul pe care dosarul de credit îl petrece efectiv în verificare cu instituția financiară este mai mic de 24 ore. Consultantul Forza Rossa Financial Services vine acasă sau la birou și răspunde la toate întrebările;

Rocredit: RoCredit IFN SA a fost înființată în Ianuarie 2007, și activează cu 8 sucursale și 6 agenții. RoCredit acordă microcredite, credite de consum și credite de achiziție bunuri;

TBI Credit: TBI Credit sunt prezenți în România din 2003 și fac parte din grupul financiar olandez TBIF Financial Services BV, unul dintre principalii operatori ai pieței financiare din Europa Centrala și de Est. TBI Credit oferă servicii și credite pentru consum, achiziție de bunuri și carduri de credit;

Verida: SC Verida Credit IFN S.A. este o instituție financiară nebancară,înființată în 2008 și specializată exclusiv în acordarea de credite ipotecare și imobiliare. Verida Credit deține un capital social de 9 milioane de Euro și este printre singurele IFN-uri din țară autorizate de Banca Națională a României să acorde credite ipotecare;

Simplu Credit: Simplu Credit este o societate de creditare ce propune servicii de consultanță financiară și oferte de credite pentru persoane fizice. Simplu Credit promite răspuns în 48 de ore de la data primirii documentației, credit de până la 10 000 ron pe o perioadă de până la 36 luni;

Easy Credit: Easy Credit 4 ALL IFN SA este o instituție financiară nebancară care furnizează produse și servicii de creditare cu garanție. Creditul de consum de la Easy Credit garantat cu ipotecă imobiliară este destinat clienților care au o garanție imobiliară;

ImoGroup: Membră a Grupului Financiar IMOFINANCE, IMOCREDIT IFN SA este o societate specializată în acordarea de credite ipotecare, imobiliare, de consum dar și leasing financiar și microcredite. IMOCREDIT IFN SA este prezentă în multe dintre centrele economice importante din România, numărul punctelor de lucru fiind în continuă creștere.

1.4. Strategia de marketing si organizarea firmei

Strategia de marketing a firmei Cetelem IFN S.A. s-a axat în principal pe următoarele activități:

evitarea în mod eficient a supraîndatorării

favorizarea accesului la credit a unui număr cât mai mare de persoane

abordarea cu flexibilitate a fiecărui client

oferirea soluțiilor pentru clienții aflați în dificultate.

Cetelem a integrat în strategia sa de afaceri conceptul de responsabilitate socială corporatistă, ceea ce înseamnă ca obținerea succesului economic se face într-o manieră etică, cu respect față de oameni, de comunitate și mediu. În 1992, a luat ființă Fundația Cetelem, organizație care își propune să ofere training și asistență studenților și tinerilor cercetători. Fundația facilitează de asemenea dialogul dintre mediul de afaceri și cel academic.

În ceea ce privește structura organizatorică a societății, aceasta este de tip piramidal, toate direcțiile respectiv, Comercială, Operațiuni, Resurse Umane și Economică, subordonându-se Direcției Generale.

Pentru a înțelege mai ușor organizarea de tip piramidal a societății, am realizat organigrama acesteia conform figurii de mai jos:

Figura 1.1. Organigrama societății CETELEM IFN S.A

1.5. Etapele unui contract de credit și componența acestuia

Pentru desfășurarea în cele mai bune condiții a activității de creditare, trebuie respectate următoarele etape de lucru:

Identificarea produsului financiar potrivit nevoilor clientului

Verificarea documentelor aduse de client

Introducerea cererii electronice în aplicația Telematique

Răspuns automat sistem sau Departament Distribuție Internă

Finalizarea contractului de credit

Întocmirea dosarului de credit

Etapa nr.1: Identificarea produsului financiar potrivit nevoilor clientului – este foarte important momentul în care prezentăm clientului oferta noastră și este necesar să găsim produsul financiar potrivit pentru fiecare client în parte. Astfel, în funcție de valoarea produselor dorite, perioada de creditare dorită și venituri, putem să-i propunem soluția de creditare potrivită nevoilor sale.

Etapa nr.2: Verificarea documentelor aduse de client – angajatul Cetelem verifică documentele aduse de client conform ”Normei privind organizarea și desfășurarea activității de creditare în cadrul CETELEM IFN SA” și realizează urmatoarele verificări în aplicația Agency Tools: CNP, telefon fix declarat de client, telefon unitate angajatoare.

Etapa nr.3: Introducerea cererii electronice în aplicația Telematique – după verificările de mai sus, angajatul Cetelem va proceda la introducerea cererii în aplicația Telematique pe baza interviului și a documentelor prezentate de client, conform „Manualului Telematique”.

„Cererea pentru acordarea unui produs financiar” va fi generată automat de aplicația Telematique, pe baza interviului. Indiferent de rezoluția cererii de credit, solicitantul trebuie să semneze Cererea pentru acordarea unui produs financiar în prezența angajatului Cetelem din punctul de lucru. În această cerere sunt înscrise și informații referitoare la condițiile aderării la contractul de asigurare (punctul „Cerere de aderare la contractul de asigurare”).

Cererea de aderare la contractul de asigurare reprezintă o declarație pe propria răspundere, prin care solicitantul de credit declară că nu suferă de afecțiuni grave, că nu se află în incapacitate de muncă, că nu a primit un preaviz de încetare a relațiilor de muncă, etc.

Apartenența la grup este inclusă în cererea pentru acordarea unui produs financiar.

Etapa nr.4: Răpuns Departament Distribuție Internă – după ce se trimite cererea, sistemul poate afișa unul din următoarele mesaje:

Dosar aprobat

Cererea curentă este în verificare

Dosar respins

Pentru dosarele intrate în verificare se așteaptă răspunsul din Departamentul Distribuție Internă. Un operator va anunța punctul de lucru printr-un e-mail în cazul în care sunt necesare documente suplimentare pentru dosarul de credit. Odată aprobată cererea de către operatorul din Departamentul Distribuție Internă, angajatul Cetelem din punctul de lucru va trece la pasul următor din procesul de finalizare al contractului de credit.

Etapa nr.5: Finalizarea contractului de credit – cererea de credit acceptată se finalizează, introducând corect numărul facturii fiscale și data întocmirii acesteia. Valoarea facturii trebuie să fie identică cu valoarea înscrisă pe contractul de credit.

Etapa nr.6: Întocmirea dosarului de credit – se verifică datele introduse, încă o dată, și se printează contracul de credit în două exemplare. Ambele exemplare de contract vor fi datate și semnate de către client, un exemplar va fi atașat dosarului de credit, iar cel de-al doilea exemplar va fi înmânat clientului. Angajatul Cetelem din punctul de lucru va verifica din nou, ca la dosarul de credit să existe toate documentele necesare finalizării corecte și complete a dosarului de credit. Se verifică dosarul clientului și se completează în același timp tipizatul Check-list Documente.

Componența unui dosar de credit este următoarea:

Cererea pentru acordarea unui produs financiar

Contractul de credit

Condiții speciale de creditare – Secțiunea Reguli de creditare Cetelem

Formular informații precontractual

Pe lângă documentele standard de mai sus, la dosarul de credit se mai adaugă:

Copie act identitate

Justificativ venit

Declarație de venituri pentru anul anterior

Factură de utilități (dacă este cazul)

Contract individual de muncă și ultimul act adițional (dacă este cazul)

Factura fiscală a bunurilor (copie) + chitanță de avans în cazul în care acesta este dat de către client (copie)

Fișa de creditare/Bon valoric

Check-List Documente

Dosarul de credit complet va fi trimis la sediul Cetelem în baza unui borderou de expediție contracte, în atenția DEPARTAMENTULUI FINANȚARE.

CAPITOLUL II

SISTEME EXPERT UTILIZATE IN ANALIZA DIAGNOSTIC

A FIRMEI S.C. CETELEM IFN S.A.

2.1. Prezentarea sistemelor expert

Sistemele Expert au fost pentru prima dată introduse împreună cu conceptul de Inteligență Artificială. Acestea fac parte dintr-o gamă de instrumente indinspensabile pentru realizarea de instrumente automate sau interactive capabile să realizeze sarcini complexe. Sistemele Expert pot fi considerate programe soft care operază intr-un sistem sofisticat la fel cum o fac si expertii umani.

Cu alte cuvinte, acestea sunt aplicații software care imită judecata experților umani dintr-un domeniu bine conturat.

Un Sistem Expert este un ”sfătuitor computerizat” care este capabil să raționeze (și nu doar să arate o enumerare de date), dar care se ocupă de obicei de un spațiu mic de cunoștințe, numite de altfel ”domeniu de cunoștințe”. Cunoștința pe care o posedă este activă deoarece ea poate fi folosită pentru a deduce noi informații din ceea ce este deja cunoscut despre o problemă. Având în vedere faptul că, cunoștința pe care care o posedă un sistem expert tinde să fie legată de aplicații specifice, ele nu sunt așa de răspândite ca bazele de date, a căror cunoștință poate fi folosită în diferite aplicații. Cea mai des întâlnită reprezentare de cunoștințe la Sistemele Expert o reprezintă regulile. Dr. Marvin Minsky definea Inteligența Artificială ca fiind: "Domeniu de studiu care încearcă să construiască sisteme care dacă ar fi încercate de oameni ar fi considerate inteligente”.

Încă din anii 1970, o varietate de Sisteme Expert, au fost folosite cu succes în diferite domenii, cum ar fi cel al medicinei, al chimiei și chiar în domeniul computațional, proiectarea sistemelor de configurație pentru calculatoare. Aceste aplicații au fost privite ca o tehnologie nouă foarte importantă și guvernele țărilor industriale au întâmpinat-o investind în cercetarea acestui domeniu. Cu toate că proiectele încrezatoare care s-au lansat la acea vreme nu s-au realizat în totalitate, o dezvoltare puternică în acest domeniu a avut loc. Sistemele Expert, sunt de departe cea mai importantă parte comercială din tehnologiile Inteligenței Artificiale aplicate.

2.1.1. Prin ce diferă un sistem expert de un program clasic?

Modularitate. Cunoașterea care stă la baza puterii de raționament a unui sistem expert este divizată în reguli. În felul acesta piese elementare de cunoaștere pot fi ușor adăugate, modificate ori eliminate. Modularitatea reprezentării cunoașterii asigură totodată și posibilitatea de menținere la zi a bazei de cunoștințe de către mai mulți experți simultan. Ea poate reprezenta astfel opera unui colectiv de autori adesea dezvoltându-se pe o perioadă lungă de timp, simultan cu intrarea ei în folosință.

Transparență. Un Sistem Expert poate explica soluția pe care o dă la o anumită problemă. Aceasta este de altfel un factor de importanță majoră în asigurarea credibilității sistemelor expert puse să furnizeze diagnostice medicale de exemplu. Pentru ca un medic să aibă încredere într-un diagnostic furnizat de mașină, el trebuie să îl înțeleagă. Cu toate acestea, Sistemele Expert de diagnostic medicinal nu au fost foarte des folosite și asta din principii de etică. Dacă un astfel de sistem ar furniza un diagnostic greșit sau un tratament inadecvat pe cine s-ar da în judecată?

Soluții în condiții de incertitudine. Sistemele Expert pot oferi în general soluții problemelor care se bazează pe date nesigure ori incomplete. Dintr-un anumit punct de vedere un Sistem Expert funcționează ca o mașină care știe să niveleze asperitățile, ori care poate trece cu ușurință peste ele. Adesea un mecanism foarte fin este și foarte pretențios, el putând funcționa pe o condiție pentru care a fost proiectat. Aceasta este și cazul unui program clasic, pentru care neputința de a furniza valoarea exactă a unui parametru îl poate arunca pe o condiție de eroare. Un Sistem Expert știe să facă față fie unor cunoștinte incomplete ori incerte asupra domeniului de expertiză, fie unor date de intrare incomplete ori incerte.

2.1.2. Prin ce diferă un Sistem Expert de un expert uman?

Sistemele Expert se deosebesc de specialiștii umani în mai multe privințe. Un Sistem Expert nu poate ajunge la concluzii în mod intuitiv. De asemenea el nu poate examina o situație din diverse perspective. Ele nu pot recurge pentru a raționa la principiile primale și nu pot trasa analogii. În mod obișnuit ele nu pot învăța din experiență. Dar odată cu evoluția tehnologiei, s-ar putea realiza și Sisteme Expert care să învețe, și care să fie capabile să-și îmbunătățească capacitatea de cunoaștere dinamic. Aceasta ar reprezenta o strânsă colaborare cu Rețelele Neuronale, colaboare care ar putea da rezulate excepționale și care ar putea fii de un real ajutor.

Tendința generală, este de a înlocui expertul uman cu cel artificial deoarece specialistul uman este mai greu de abordat, este foarte ocupat și nu se poate fi in mai multe locuri, sau mai mulți experți și specialiști sunt necesari, dar aceștia nu sunt obișnuiți să își confrunte punctele de vedere.

De asemenea, în cazul sistemelor de gestiune a proceselor, este posibilă extinderea expertizei umane într-o manieră care să beneficieze de un timp de reacție mai scurt și de o memorie și o capacitate de învățare crescută.

2.2. Definirea și organizarea sistemelor expert

Edward Feigenbaum, profesor la Universitatea Stanford, un pionier al tehnologiei sistemelor expert, le definește pe acestea ca fiind un program inteligent care folosește cunoaștere și proceduri de inferență pentru a rezolva probleme suficient de dificile încât să necesite o expertiză semnificativă pentru găsirea soluției.

Un sistem expert este un program care urmărește un grup de cunoștințe pentru obținerea în același mod ca și experții umani a rezultatelor despre activități dificil de examinat. Principala caracteristică a sistemelor expert este derivată din baza de cunoștințe împreună cu un algoritm de căutare specific metodei de raționare. Un sistem expert tratează cu succes probleme pentru care o soluție algoritmică clară nu există.

Unul din fondatorii Inteligenței Artificiale, H.Simon, spunea despre Sistemele Expert că sunt o reprezentare a comportamentului uman, care se bazează pe modelul raționalității limitate, model care ține seama de limitele întâlnite de către un decident veritabil, atât în planul informațiilor, cât și în cel al raționamentului.

O definițe originală aparține profesorilor J. Giarratano și Riley (NASA) care spuneau ca un sistem expert este un sistem care emulează abilitatea de a lua decizii a expertului uman. Termenul «  emulează » înseamnă că sistemul este menit să acționeze în toate privințele ca expertul uman. Emularea este ceva mai mult decât simularea, care cere doar să se acționeze prin imitarea condițiilor realizate.

Din aceste definiții rezultă următoarele idei care conturează suficient noțiunea de sistem expert:

din punct de vedere conceptual sistemele expert vizează reconstituirea raționamentului uman pe baza expertizei obținută de la experți;

sistemele expert sunt capabile să memoreze cunoașterea, să stabilească legături între cunoștințe și să infereze concluzii, soluții, recomandări, sfaturi, respectiv cauzele unor fenomene și situații pe baza faptelor și prelucrării cunoașterii incerte;

sistemele expert sunt organizate pentru achiziția și exploatarea cunoașterii dintr-un domeniu particular numit domeniul problemei;

sistemul expert dispune de cunoștințe și de capacitatea de a desfășura activități intelectuale umane;

sistemele expert dispun de metode de invocare a cunoașterii și exprimarea expertizei, comportându-se ca un “asistent inteligent”;

la nivel de realizare informatică sistemele expert se bazează pe principiul separării cunoașterii (bazei de cunoștințe) de programul care o tratează (motorul de inferență).

Deși sunt lipsite de imaginația și ingeniozitatea specific umană, totuși sistemele expert prezintă o serie de avantaje față de expertul uman:

Prețul de cost al expertizei este mai redus;

Calitatea expertizelor nu este influențată de programul de lucru și de monotonie (nu obosește);

Cunoașterea înmagazinată nu se degradează în timp (nu există uitare).

Un sistem expert trebuie să îndeplinească următoarele obiective:

să preia cunoștințele informațiile de la expert;

să stocheze cunoștințele;

să permită un dialog prietenos cu utilizatorul;

să furnizeze informațiile solicitate de utilizator;

să solicite altor programe (SGBD, programe utilitare) date și informații pe baza cărora oferă beneficiarului soluții, sfaturi, recomandări, explicații;

să fie solicitat de alte programe pentru furnizarea de informații într-un anumit domeniu;

să fie capabil să primească informații din mediul fizic exterior prin senzori de captare;

să fie capabil să acționeze dispozitive și instrumente în funcție de decizia pe care a luat-o la un moment dat.

Plecând de la obiectivele pe care trebuie să le îndeplinească un sistem expert putem preciza că acesta are următoarea structură:

baza de cunoștințe;

modul explicativ;

motor de interfețe;

modul de achiziție a cunoașterii;

interfața de dialog;

Rolul sistemului expert este de a prelua cunoștințele de la expertul în domeniu, le stochează în baza de cunoștințe sub formă de piese de cunoaștere și le redă utilizatorului sub formă de explicații, decizii, sugestii, informare.

Baza de cunoștințe este destinată pentru stocarea (memorarea) cunoștințelor specializate într-un anumit domeniu, preluate de la expertul uman, sub formă de piese de cunoaștere care descriu situații evidente, fapte reale sau ipotetice precum și euristici.

Reprezentarea cunoștințelor se face în mai multe moduri, dintre care cele mai des folosite sunt: rețele semantice, regulile de producție și cadrele. Atunci când cunoașterea este memorată sub forma regulilor de producție, baza de cunoștințe conține două componente: baza de reguli și baza de fapte.

Baza de fapte conține datele unei probleme concrete care urmează să fie rezolvată (formularea problemei) precum și faptele rezultate în urma raționamentelor efectuate de motorul de interfață asupra bazei de cunoștințe.

Baza de reguli înglobează relațiile între fapte, necesare la formarea raționamentului.

Motorul de interfețe este un program sau chiar un circuit integrat cu rol de a prelucra cunoștințele din baza de cunoștințe, în funcție de informațiile primite de la utilizator, oferind acestuia în final rapoarte, texte, grafice și liste afișate pe ecran sau listate la imprimantă.

Motorul de interfețe este în același format din două componente principale: sistemul de administrare al bazei de cunoștințe și procesorul de interfețe simbolic.

Sistemul de administrare al bazei de cunoștințe se ocupă cu ordonarea, actualizarea și căutarea în baza de cunoștințe după anumite linii de raționament.

Procesorul de interfețe simbolic are rolul de a furniza liniile de raționament.

Interfața de dialog cu utilizatorii constituie elementul de legătură între sistemul expert și utilizatori. Aceasta trebuie să ofere o grafică prietenoasă, folosind un limbaj adaptat la specificul utilizatorului.

Utilizatorul sistemului expert poate fi considerat, fie o persoană care consultă sistemul expert într-o anumită problemă, un alt program care apelează sistemul expert pentru obținerea de anumite informații utile în procesarea pe care o realizează sau diverse mecanisme și instalații care pot fi acționate în urma deciziei luate de sistemul expert.

De asemenea se cuvine a mai face precizarea că interfața de dialog poate fi folosită de către sistemul expert pentru procurarea de informații utile pentru luare a deciziei. Aceasta poate fi folosită pentru punerea în legătură a sistemului expert cu diverse programe, aparate, instrumente, senzori care îi furnizează informații utile în luarea deciziei.

După aprecierea unanimă a specialiștilor în domeniu, interfața de dialog cu utilizatorii este recomandată să asigure funcționarea sistemului expert în următoarele trei moduri de lucru:

modul de lucru folosit de utilizatorii care beneficiază de rezultatele sistemului expert în activitatea pe care o desfășoară;

modul de lucru folosit de utilizatori experți care verifică și actualizează baza de cunoștințe;

modul de lucru cu utilizatorii studenți, care folosesc sistemul expert în procesul de învățare.

În prezent mediile de dezvoltare a sistemelor expert permit realizarea interfețelor de dialog sub formă de meniuri, comenzi și pictograme oferind o grafica ușor de folosit și intuitivă utilizatorului.

Modulul explicativ este componenta soft a sistemului expert care oferă utilizatorului explicații cu privire la soluțiile problemei, erorile sau neajunsurile apărute în procesul de luare a deciziei.

Modulul de achiziție a cunoștințelor are rolul de a permite actualizarea bazei de cunoștințe. Cogniticianul (inginerul care se ocupă cu achiziționarea cunoștințelor necesare funcționării unui sistemului expert) achiziționează cunoștințele de la expertul uman prin diferite căi și mijloace actualizând baza de cunoștințe folosindu-se de interfața cu aceasta oferită de către modulul de achiziție a cunoștințelor. În viitor se întrevede realizarea modulelor de achiziție a cunoașterii care conferă posibilitatea actualizării bazelor de cunoștințe folosindu-se limbajul natural, ceea ce va duce la o realizare rapidă a unui sistem expert.

Munca de procurare și implementare a cunoștințelor în baza de cunoștințe este un proces complex și de durată care necesită mai multe sarcini ce trebuie avute în vedere respectiv: identificarea problemei de rezolvat, conceptualizarea și structurarea cunoștințelor, verificarea, validarea și îmbogățirea sistemului.

Structura unui sistem expert este reprezentată în figura următoare:

Fig. 2.2 Structura unui sistem expert

Ideea esențială care stă la baza concepției constructive a Sistemelor Expert, este aceea că un expert uman își construiește soluția la o problemă din piese elementare de cunoaștere, familiare acestuia anterior, și pe care expertul le selectează și le aplică într-o anumită secvență. Pentru a furniza o soluție coerentă la o problemă dată, cunoașterea trebuie să fie formalizată, reprezentată într-o formă adecvată proceselor de inferență, ca apoi să poată fi manipulată conform unei anumite metode de rezolvare a problemei.

2.4. Modul de funcționare a unui sistem expert

Modul de funcționare a unui sistem expert se referă la tehnicile folosite de acesta pentru selectarea cunoștințelor din baza de cunoștințe necesare în luarea deciziei.

Baza de cunoștințe este actualizată de către cognitician cu informații primite de la expertul în domeniu. Acestea trebuiesc prelucrate înaintea implementării pentru a putea fi recunoscute de către sistemul expert.

Baza de cunoștințe stochează cunoștințe în baza de fapte (sub formă de informații, pe baza cărora sistemul expert ia decizia) și reguli (care descriu raționamentul folosit în luarea deciziei).

Baza de fapte stochează toate informațiile, posibile, despre un anumit obiect prin atribuirea acestuia de caracteristici.

Regulile sunt folosite în procesul de luare a deciziei ca raționament, și sunt formate din condiții și concluzii.

La stocarea cunoștințelor în baza de fapte și în procesul de raționament, sistemul expert, folosește următorii operatori:

operatori logici (AND, OR, NON, APARȚINE, )

operatori matematici (*, /, +, -, %, )

propoziții.

De asemenea în procesul de implementare a cunoștințelor și concepere a raționamentului, trebuie ținut cont de regulile de ortografie și folosire a parantezelor, utilizate în matematică și în logică, pentru ierarhizarea operațiilor care au loc, cât și a proprietăților acestora (comutativitate, asociativitate, etc).

Un rol important în procesul de funcționare al sistemului expert îl are motorul de interfețe care realizează căutarea si selectarea faptelor precum și regulilor care contribuie la procesul de luare a deciziei.

Scopul este soluția problemei care se pune iar sistemul expert trebuie să ia o decizie în acest sens.

Modul de căutare a motorului de interfețe poate fi reprezentat prin grafuri.

În funcție de strategia de căutare folosită de sistemul expert, acesta poate fi prezentat în următoarele ipostaze:

motorul cu căutare înainte – folosit atunci când domină scopurile iar căutarea se face pe principiul dacă condițiile sunt adevărate atunci concluziile sunt adevărate;

motorul cu căutare înapoi – folosit atunci când domină faptele iar căutarea se face pe principiul dacă concluziile sunt adevărate atunci condițiile sunt adevărate;

motorul cu căutare în adâncime – motorul caută o regulă folosind concluzia anterioară ca faptă până când concluzia devine una din soluțiile la problema de rezolvat;

motorul cu căutare pe laterală – motorul caută mai întâi toate regulile care folosesc faptele ce le are la dispoziție în acel moment.

Funcționarea sistemului expert este controlată de motorul de interfețe. În funcție de scopul avut de utilizator, motorul de interfețe selectează din baza de reguli, regulile ce trebuiesc aplicate pentru rezolvarea problemei propuse pentru a fi soluționată. În funcție de regulile avute la dispoziție, motorul de interfețe alege din baza de fapte, faptele ce servesc ca și condiții la regulile selectate anterior. În urma aplicării regulilor se nasc noi fapte ce actualizează baza cu fapte veridice.

În funcție de cunoștințele avute la dispoziție motorul dialoghează prin intermediul interfeței de dialog cu mediul exterior (utilizatori, senzori, alte programe informatice) pentru procurarea de noi cunoștințe necesare în luarea deciziei. În momentul în care scopul a fost atins sau baza de reguli aplicabile s-a terminat, procesul de căutare ia sfârși iar faptele din baza de fapte veridice sunt trimise modului explicativ, pentru întocmirea raportului explicativ.

Un posibil model de funcționare a unui sistem expert poate fi considerat și cel prezentat în "schema de funcționare" de mai jos.

Fig. 2.4 Schema de funcționare a unui sistem expert

2.4.1. Etapele realizării Sistemelor Expert

Calitatea și utilitatea unui Sistem Expert depind în mod esențial de cunoștințele pe care le încorporează și utilizează. Efortul principal în realizarea unui Sistem Expert este orientat spre cunoștințe. Aceasta începe cu identificarea structurii generale corespunzătoare domeniului de expertiză și continuând cu colectarea, reprezentarea, validarea și utilizarea acestora.

Primul lucru necesar în realizarea unui Sistem Expert este culegerea cunoștințelor relevante de la un expert uman. Aceste cunoștințe sunt de obicei de natură euristică, iar culegerea lor într-un mod care poate fi utilizat de calculator este în general o misiune dificilă. Un inginer de cunoștințe are ca scop culegerea cunoștințelor de la un expert uman și construirea bazei de cunoștințe a sistemului.

Munca depusă de inginer, este foarte anevoiasă, deoarece achiziționarea de cunoștințe de la expertul uman este dificilă, exprimarea cu exactitate a cunoștințelor și regulilor nu este tocmai la îndemâna oricui. Este necesară conceperea unui prototip inițial bazat pe informațiile obținute de la expert, urmând apoi rafinarea iterativă folosind reacțiile expertului și a potențialilor utilizatori ai sistemului.

Un mod de realizare a sistemului, ușor de verificat și modificat va fi un atuu puternic în toată munca care trebuie depusă. De asemenea, sistemul, trebuie să fie capabil să-și explice raționamentul și să răspundă la întrebări despre procesul de soluționare al problemei. Capaciatatea de adăugare și ștergere a unor blocuri de cunoștințe trebuie să fie luată în considerare.

Reprezentarea cunoștințelor prin reguli, este una din cele mai folosite metode, de obicei ele nu au concluzii precise ci doar un anumit grad de certitudine cum că concluzia este adevărată dacă condiția este adevărată.

Etapele care trebuie parcurse în procesul de creare a unui Sistem Expert sunt:

analiza preliminară

modelarea conceptuală

colectarea cunoștințelor

reprezentarea cunoașterii

validarea sistemului

introducerea în exploatare și mentinerea în funcțiune

Una din cele mai cunoscute metode de realizare a sistemelor expert este cea propusă de societatea de informatică KADS.

Metoda KADS (Knowledge Acquisition Documentation Szstem) este o metodă de inginerie a cunoștințelor dezvoltate în cadrul Comunității Europene, în intenția definirii unui standard metodologic european pentru conceperea și realizarea de sisteme și aplicații care utilizează baze de cunoștințe. Această metodă, cuprinde următoarele etape:

definirea aplicației

analiza

proiectarea

implementarea

exploatarea și menținerea în funcțiune

2.5. Tipuri de sistem expert

Tipurile de sistem expert se deosebesc între ele pe baza funcțiilor ce le-au fost atribuite și domeniile de utilizare:

Sistem expert pentru diagnostic și întreținere – sunt programele cele mai utilizate în practică, analizând defectele și recomandând soluții pentru remedierea acestora pe baza cunoștințelor ce sunt adesea structuri euristice. S.E. de diagnostic și întreținere procesează întrebări care reprezintă problema de rezolvat.

Sistem expert pentru depanare și reparare – sunt folosite în aplicațiile de reparare, oferind diagnostic, pentru care dezvoltă un plan de reparații și controlează decizia.

Sistem expert de instruire – sunt sistemele utilizate în învățământ și conțin cunoștințe privind materiile de instruire, utilizând de obicei diagnoza și clasificarea.

Sistem expert de interpretare – sunt utilizate la analiza informațiilor pentru a le determina semnificația; conțin scenarii cu modele cunoscute, fiind folosite în supravegherea proceselor industriale, analiza imaginilor, înțelegerea vorbirii și altele.

Sistem expert pentru prognoză – sunt folosite în predicție pentru a determina viitoarele condiții din anumite situații, deducând cu tehnici de probabilitate consecințele fenomenelor observate.

Sistem expert pentru proiectare și planificare – sunt utilizate în aplicații inginerești și de management pentru minimizarea restricțiilor privind timpul, costul materialelor, condiții și altele.

Sistem expert de monitorizare și control – sunt utilizate în aplicații de timp real, de monitorizare și control a proceselor complexe de fabricație, unde nu pot fi utilizați oamenii.

Sistem expert de simulare – sunt utilizate în aplicații care simulează diferite condiții și pentru care realizarea practică ar costa foarte mult.

Cea mai des utilizată este funcția de diagnostic de întreținere. Pentru domeniul economic rareori pot fi observate asemenea funcții în mod singular, se utilizează în mod combinat.

2.6. Utilizarea sistemelor expert în analiza diagnostic

Diagnosticul economico-financiar reprezintă un instrument managerial, care permite formularea unor judecăți de valoare, calitative și cantitative, privind starea, dinamica și perspectivele în afaceri ale unei instituții economice.

Realizarea sistemelor expert pentru analiza diagnostic a firmei se subordonează obiectivului general al sistemelor pentru conducere, și anume asigurarea funcționalității normale și optime a întregii activități, prin punerea la dispoziția conducerii în timp util a informațiilor necesare fundamentării și elaborării operative a deciziilor. Este vorba de informațiile atât de necesare legate de aprecierea stării potențialului financiar, material, uman al firmei, precum și de cele cu privire la riscul pe care și-l asumă întreprinzătorul.

Se pot aduce o serie de argumente în favoarea generalizării sistemelor expert, și anume:

administrarea unui volum tot mai mare de cunoștințe și informații;

creșterea gradului de siguranță în gestionarea și păstrarea patrimoniului;

determinarea de avantaje economice directe sau indirecte.

Sistemele expert sunt un mediu excelent pentru analiza diagnostic, deoarece încorporează multe date, fapte și raționamente. Mai mult, se face trecerea de la sintactic la semantic în procesele informaționale, cu impact pozitiv asupra deciziei. De aici derivă și câteva avantaje ale sistemelor expert:

suplinirea insuficienței numărului de experți si asigurarea transmiterii de cunoștințe care s-ar pierde odată cu dispariția expertului;

asigurarea posibilității de actualizare constantă a cunoașterii, lucru foarte important în luarea deciziilor într-un mediu fluctuant;

determinarea contradicțiilor dintre fapte.

Introducerea sistemelor expert într-o întreprindere poate schimba organizarea acesteia. Aplicarea sistemelor expert contribuie la o standardizare a deciziilor si la o descentralizare a acestora. În privința descentralizării, sistemele expert sunt instrumentul unei descentralizări verticale, în care nivelurile inferioare de decizie iau decizii importante, ca urmare a difuzării expertizei.

2.6.1. Componentele sistemului expert de analiză diagnostic a firmei

Sistemul a fost realizat cu ajutorul generatorului GoldWorks, mediu destinat dezvoltării de sisteme expert de dimensiuni mari, oferind facilități de modelare a incertitudinii și suport pentru construirea explicațiilor privind raționamentul.

Baza de cunoștințe a unei aplicații Gold-Works este constituită din frame-uri, instante, reguli de producție, aserțiuni și/sau relații. Obiectele de tip frame și instanța formează un ansamblu structurat, o ierarhie (latice), ce poarta numele de bază de frame-uri a aplicatiei. Ansamblul regulilor de producțtie, denumit bază de reguli se poate structura în seturi. Un set de reguli reprezintă o partiție a bazei de reguli, constituită din acele reguli ce prezintă condiții de prelucrare (activare/dezactivare) similare.

Mecanismele inferențiale permit utilizarea cunoștințelor din cadrul aplicației, în scopul rezolvării unor cereri de prelucrare. Realizarea unei aplicații GoldWorks nu presupune programarea acestor mecanisme, deoarece ele există preprogramate în cadrul generatorului, oferind o parte din funcționalitatea implicită a acestuia.

Interfața utilizator reprezintă componenta sistemului bazat pe cunoștințe care asigură comunicarea dintre sistem și utilizatori. Generatorul oferă facilități de realizare a unor interfețe cu facilități grafice și explicative.

Componentele sistemului expert pentru analiza diagnostic sunt:

Baza de frame -uri

Cunoștințele de natură factuală sunt reprezentate de indicatorii pe baza cărora se realizează analiza diagnostic, fiind organizate sub forma unei latice de frame-uri.

Baza de reguli

Cunoștințele procedurale pentru realizarea analizei diagnostic sunt constituite din:

cunoștințe referitoare la modul de determinare (calculare) a indicatorilor utilizați în analiza diagnostic;

cunoștințe referitoare la modul de realizare a verificării corelațiilor dintre indicatori;

cunoștințe referitoare la modul de calcul al punctajului, ca evaluare sintetică a situatiei unității economice;

cunoștințe de control procedural (organizarea interacțiunii om-sistem, înlănțuirea regulilor).

Toate regulile utilizează informațiile memorate în cadrul instanțelor de frame-uri din laticea GoldWorks.

În cadrul sistemului există mai multe tipuri de reguli, și anume:

reguli pentru implementarea algoritmilor de calcul al indicatorilor, verificarea corelațiilor și calculul punctajelor;

reguli pentru activarea/dezactivarea seturilor de reguli;

reguli pentru pentru realizarea de acțiuni asupra obiectelor interfeței utilizator.

Interfața utilizator

La realizarea interfeței utilizator au fost create obiecte grafice de tip Screen-Layout, Canvas, Popup-Template, Popup-Confirm, Popup-Choose, Popup-Ask-User. Activarea acestor obiecte se face prin intermediul regulilor.

2.6.2. Semnificația și importanța analizei diagnostic a firmei

Analiza diagnostic reprezintă un instrument utilizat de manageri pentru examinarea unui organism economic, în vederea identificării și rezolvării problemelor, actuale și potențiale ale acestuia. Activitatea de diagnosticare economico-financiară este deosebit de complexă, deoarece același efect poate fi generat de cauze diferite, efecte diferite se pot combina într-un mod complex, însușiri esențiale se pot asocia cu unele neesențiale, secundare sau întâmplătoare.

Analiza diagnostic este necesară atunci când unitatea este în dificultate, în vederea identificării cauzelor și măsurilor de remediere a disfuncționalităților, dar și atunci când unitatea funcționează, cel puțin aparent în condiții normale. În acest din urmă caz, analiza diagnostic va viza identificarea posibilităților de ameliorare a performanțelor, precum și a tendințelor generatoare de disfuncționalități în viitor. Se consideră că analiza diagnostic este indispensabilă atunci când:

sunt inițiate acțiuni de restructurare industrială/privatizare;

se realizează asocieri, se constituie societăți mixte, se inițiază colaborări cu parteneri străini;

se constată o situație de criză în cadrul unității;

se urmărește îmbunătățirea controlului preventiv;

se încheie sau se reînnoiesc contracte manageriale;

se solicită împrumuturi bancare sau suvenții bugetare.

2.6.3. Tipuri si modele de analiză diagnostic

Varietatea fenomenelor și proceselor economice, complexitatea acestora, diversitatea agenților economici interesați în diagnosticarea firmei determină existența mai multor tipuri și modele de analiză.

Astfel, în raport de momentul în care se desfășoară fenomenul analizat și de cel în care se realizează analiza, există:

analiza post-factum

analiza previzională.

După nivelul la care se face investigarea, analiza poate fi:

microeconomică,

mezoeconomică

macroeconomică.

După modul de urmărire în timp a fenomenelor, analiza poate fi:

statică

dinamică.

În raport de poziția analistului în cadrul unității, analiza este:

internă

externă.

Printre cele mai importante modele de analiză diagnostic se situează:

modelul bazat pe indicatori calitativi (modelul CEMATT);

modelul bazat pe indicatori cantitativi.

Modelul CEMATT

Modelul este de tip euristic, reprezentând o procedură de evaluare a stării întreprinderii analizate, cu ajutorul unui set de 41 de criterii. Sistemul de criterii trebuie considerat ca având un caracter deschis. În raport de anumite particularități ale firmei analizate, se pot utiliza și alte criterii.

Pentru mai buna sistematizare a investigațiilor, criteriile modelului CEMATT sunt grupate în 6 direcții de analiză (DAD):

financiar,

marketing,

tehnologie,

calitate,

management

resurse umane.

Metoda presupune agregarea pe fiecare dintre cele 6 DAD a calificativelor obținute pe criteriile aferente.

Din analizele pe criterii rezultă o serie de praguri de alarmă și de direcții de analiză critice, care pot constitui baza pentru elaborarea unor sugestii și propuneri de strategie și restructurare care să orienteze managementul societății în stabilirea celor mai importante obiective, pe termen scurt și mediu.

Structura de principiu a algoritmului utilizat implică întâi o raportare a evaluarii expertului analist la o scară de măsurare cu 5 trepte. O asemenea raportare constituie prin conținut o măsurare subiectivă. Operația de raportare presupune evaluarea pe baza întregului volum de informații primare disponibile a intensității criteriului în raport cu unitatea de măsură specifică adoptată pentru criteriul respectiv.

Mecanismul de evaluare este următorul:

Pentru fiecare criteriu sunt stabilite câte 5 trepte de evaluare, furnizând calificativele Ni, în scara 1-5 puncte. Intervalul de măsurare reprezintă, de regulă, diferența între o situație de inadaptare totală la cerințele unei economii de piață (un punct) și o situație de satisfacere a unor cerințe de nivel ridicat – internațional (cinci puncte).

Pentru justificarea adoptării uneia dintre cele 5 trepte specifice fiecarui criteriu, se elaborează de către evaluator o descriere textuală de 1-2 pagini a evoluției și perspectivelor întreprinderii din punctul de vedere al criteriului analizat. Descrierea este indicat să aiba un pronunțat caracter faptic.

Pentru fiecare criteriu este stabilit un grad de importanță, căruia îi corespunde un coeficient de importanță Ki.

Modelul bazat pe indicatori cantitativi

Reprezintă un model cu o structură flexibilă, criteriile propuse având un caracter orientativ. Modelul presupune o analiză statică și o analiză dinamică. Criteriile de analiză propuse pentru modelul de analiză diagnostic bazat pe indicatori cantitativi sunt următoarele:

analiza activității de producție și comercializare;

modalități de analiză a costurilor de producție;

analiza rentabilității;

analiza situației financiar – patrimoniale;

analiza gestiunii resurselor umane.

2.6.4. Obiectivele analizei diagnostic

Principalele obiective ale analizei diagnostic sunt:

realizarea unui sistem de organizare și conducere corespunzătoare etapei în care se află, care să dea o structură echilibrată unității turistice și să asigure îndeplinirea corespunzătoare a funcțiilor sale;

prevenirea fenomenelor producătoare de dezechilibre structurale sau dezechilibre funcționale ca urmare a influenței factorilor interni și externi, a căror integrare în sisteme trebuie facută fără deranjamente;

găsirea căilor și mijloacelor de remediere a eventualelor dezechilibre și tulburări puse în evidență în cadrul sistemului de organizare și conducere existent;

precizarea direcțiilor de dezvoltare a rezultatelor favorabile din sistem și a performanțelor ce se vor obține cu o utilizare eficiență a resurselor disponibile.

Succesul analizei diagnostic depinde de respectarea următoarelor cerințe:

analiza diagnostic presupune observarea, identificarea, analiza problemelor și elaborarea recomandărilor și soluțiilor optime;

în cadrul analizei diagnostic nu se prescriu soluții "prefabricate";

analiza diagnostic se desfășoară într-o perioadă limită de timp ( maxim 2-3 săptămâni);

analiza diagnostic trebuie efectuată de specialiști în organizare și conducere care să nu fie în cadrul întreprinderii analizate pentru a putea îndeplinii criteriul obiectivității;

soluțiile și recomandările în analiza diagnostic depind în cea mai mare măsura de modul în care "pacientul" a fost convins de necesitatea luării unor măsuri coercitive.

2.6.5. Sistemul de indicatori folosiți în analiza diagnostic

Diagnoza activității întreprinderii, ca arie și profunzime, este organic condiționată de sistemul de indicatori, de capacitatea informațională a fiecăruia și de corelația dintre echilibru și eficiență a performanțelor economico-financiare.

Sistemul indicatorilor operaționali utilizați în analiza diagnostic se poate evidenția prin următoarea grupare de indicatori:

A. Indicatori ai potențialului tehnico-economic:

indicatori ai capacității de producție( fizici, valorici, pe produse);

indicatori ai imobilizărilor (corporale și necorporale);

indicatori ai activelor circulante (volum, structură);

indicatori ai potențialului uman (număr, structură, vârstă, calificare);

indicatori ai capacității de cercetare.

B. Indicatori ai potențialului financiar:

capitalurile;

patrimoniul net( dimensiune, structură, sursă de formare);

fondul de rulment( net, propriu, străin);

lichiditatea generală și parțială;

autonomia financiară;

solvabilitatea;

bonitatea etc.

C. Indicatori ai rezultatelor economico-financiare:

cifră de afaceri;

valoarea adăugată;

rezultatul-profitul din exploatare;

rezultatul-profitul curent;

rezultatul-profitul fiscal;

profitul net.

D. Indicatori ai eficienței utilizării potențialului tehnic, economic și financiar:

viteza de rotație a activelor circulante;

rata de eficiență a activelor circulante de exploatare;

rata de eficiență a mijloacelor fixe;

productivitatea muncii;

rata de eficiență a cheltuielilor;

rata rentabilității (economice, financiare, resuselor umane).

Concluzii

Încă de la apariție, omul, a încercat să-și ușureze munca și existența inventând diverse unelte și instrumente ca rod al inteligenței sale. Inteligența și capacitatea sa creativă au concurat la desprinderea sa din regnul animal. De mii de ani încoace, inteligența umană prin creație a contribuit la complexitatea vieții aducând noi valențe și sensuri ale acesteia. An după an, eră după eră, cunoștințele acumulate au format baza pentru noi creații, astfel încât fiecare din descoperirile anterioare se găsesc în „codul genetic” al noilor descoperiri. Omul a încercat ca prin aceasta, să aducă îmbunătățiri condiției sale astfel ca rodul creației să fie o prelungire a capacităților sale fizice și intelectuale. Dar nimic din ce s-a creat până acum nu a înlocuit omul în munca sa creativă.

Inteligența artificială va fi cauza începerii unei noi ere în dezvoltarea omenirii. Ea se află încă la început dar evoluția ei va da noi sensuri vieții găsindu-și locul și rolul în toate domeniile de activitate.

Sistemele Expert, sunt un element cheie în așa numita a 5-a generație de calculatoare. Aceste mașini, nu îți vor spune doar ceea ce vrei să știi, ci și cum să găsești ceva, fără ca să fie nevoie să cunoști un limbaj de programare.

Cu toate că argumente pro și contra există în ceea ce privește capacitatea calculatoarelor de a acționa inteligent, ele totuși se “închină” în fața a ceea ce matematicienii numesc “dovadă existentă “. Cât de mult poate tehnologia informațională să fie aplicată în domenii ca medicina, trafic aerian, operații nucleare, este doar o întrebare care își găsește răspunsul din ce în ce mai mult în viața reală.

Ținând cont de prezentarea făcută sistemelor informatice bazate pe cunoștințe, și în particular a Sistemelor Expert, putem menționa câteva avantaje ale acestora:

sunt colecții de informații valoroase;

sunt indinspensabile în lipsa expertizei umane;

în unele situații, pot fi mai ieftine și mai eficiente decât experții umani;

pot fi mai rapide decât experții umani;

dacă sunt flexibile, pot fi actualizate cu ușurință;

pot fi folosite pentru instruirea de noi experți umani;

la cerere, pot explica premisele și linia de raționament;

tratează incertitudinea într-o manieră explicită, care spre deosebire de cazul experților umani poate fi inspectată și verificată;

Cu toate acestea, unele limite ale acestor sisteme există:

nu pot raționa pe baza intuiției sau bunului simț, deoarece acestea nu sunt ușor reprezentabile;

sunt limitate la un domeniu restrâns; cunoștințe din alte domenii nu pot fi ușor integrate nici nu pot generaliza în mod convingător;

procesul de învățare nu este automat; pentru actualizările cunoștințelor este nevoie de intervenția umană;

în prezent, nu pot raționa pe baza teoriilor sau analizelor;

cunoștințele înmagazinate în baza de cunoștințe depind foarte mult de expertul uman care le exprimă și le actualizează.

Beneficiile pe care le aduce implementarea unui sistem expert într-o întreprindere sunt:

Efecte de raționalizare:

economii la costul personalului;

utilizarea mai bună a capacităților de producție;

economii din producție;

economii din documentare automată.

Efecte de îmbunătățirea calității:

exploatarea efectelor din raționalizările multiple;

controlul soluțiilor propuse de personal și programe;

calificarea înaltă și instruirea rapidă a personalului;

proiectarea rapidă și mai bună a ofertelor pentru obținerea de comenzi;

echiparea produselor scumpe cu inteligență proprie pentru același nivel de diagnostic;

automatizarea activităților din mediul înteprinderii pentru legături de fabricație mai reușite.

Efecte organizaționale pozitive:

multiplicarea expertizei;

conservarea expertizei;

descentralizarea luării deciziilor;

favorizarea schimbului și evoluției expertizei;

distribuirea dinamică a deciziilor.

Oricum le-am numi, sistemele cognitive sau sistemele inteligente, Sistemele Expert constituie o subramură a tehnologiei Inteligenței Artificiale și s-au remarcat deja în numeroase aplicații. Sistemele Expert, generatoarele de Sisteme Expert și chiar generatoarele de sisteme neuronale sunt deja disponibile pe piață și contribuie din plin la modelarea întreprinderii viitorului.

Bibliografie

1. Andone Ioan, Țugui Alexandru – Sisteme inteligente în management, contabilitate, finanțe-

bănci și marketing", Editura Economică, București, 1999;

2. Bodea C. N. – Inteligența artificială și sisteme expert, Editura INFOREC,

Bucuresti, 1998.

3. Constantin Sambotin – Sisteme Expert cu Prolog, București 1997

9. Niculescu M., Robu V. – Diagnostic economico-financiar, Editura Romcart,

Bucuresti, 1994;