Введение 2
Обзор существующих решений 8
СППР "Выбор" 8
Персональная система поддержки принятия решений программа "Мыслитель" 11
Вывод 13
Теория принятия решений 15
Метод анализа иерархий 18
Преимущества иерархий 20
Построение иерархий 21
Приоритеты в иерархиях 22
Вывод 28
Распознавание и синтезирование речи 30
Вывод 32
Проектирование аватара 34
Примеры использования аватара 38
Пример работы программы в случае принятия решения о выборе автомобиля 38
Краткое описание системы 38
Виды пользователей 39
Данные, необходимые для работы системы 39
Взаимодействие эксперта по автомобилям с системой 40
Взаимодействие эксперта по общению с клиентами с системой 45
Взаимодействие клиента с системой 46
Пример работы программы в случае принятия решения при выборе юридической услуги по ликвидации фирмы 52
Деятельность фирмы 52
Преимущества использования аватара 53
Виды пользователей 53
Данные, необходимые эксперту 54
Взаимодействие юридического эксперта с системой 55
Взаимодействие клиента с системой 58
Постобработка информации 63
Заключение и дальнейшее развитие 64
Литература 65
Приложение
Практически каждому из нас приходилось принимать сложные решения в жизни. Сложные решения называются так потому, что они требуют от нас глубокого анализа проблемы. В связи с появлением в наше время большого количества различных товаров и услуг, для выбора, наиболее соответствующего нашим желаниям, нужно иметь ввиду множество характеристик. К примеру, рассмотрим такую ситуацию как покупка автомобиля.
Каждый, кто когда-либо сталкивался с покупкой автомобиля, знает, что при покупке следует учитывать множество критериев и на каждую комбинацию критериев приходится огромное количество альтернатив.
В случае, когда человек не знает, какой автомобиль приобрести, он обращается к эксперту в этой области, который помогает выбрать наиболее подходящий вариант. Этот эксперт начинает расспрашивать человека, задавая наводящие вопросы. Интересует ли его конкретная модель, для кого приобретается автомобиль, какими характеристиками он должен обладать, в пределах какой цены лучше подбирать автомобиль и еще множество других. В конце опроса, проанализировав собранную информацию, эксперт предлагает наиболее подходящий вариант для обратившегося клиента. В случае, если подходят несколько вариантов, эксперт объясняет в чем их отличия и схожесть, и выбирается подходящий уже из них. При таком подходе, эксперту не приходится принимать решение за человека. Эксперт только определяет его предпочтения среди множества характеристик автомобиля: экономичность или мощность, надежность или красота, проходимость или скорость и тому подобные. В итоге картина становится яснее и для эксперта и для самого покупателя.
Или рассмотрим работу фирмы по оказанию юридических услуг. Работа таких фирм направлена на помощь другим организациям в минимизации налогов, ликвидации фирм, реорганизации, смене адреса и решении других юридических вопросов. Когда клиент обращается в такую фирму с целью получения такой услуги, как ликвидации фирмы, специалист фирмы, консультирующий его по телефону, так же как и в случае покупки автомобиля, сталкивается с множеством вариантов оказания такой услуги. Хочет ли клиент ликвидировать фирму наиболее безопасным для него путем, хочет ли он ликвидировать фирму в минимальные сроки и ему не важно каким образом. Потому что ликвидировать фирму можно разными способами и в разных сроки. В связи с этим, сотруднику фирмы приходится так же проводить опрос обратившегося клиента о его предпочтениях в способах оказания нужной услуги. Причем любая услуга в юридической сфере предполагает исполнение услуги в несколько этапов, прохождение нескольких инстанций и абсолютную точность в заполнении всех документов. В случае нарушения порядка подачи документов или их неправильного заполнения, фирма понесет убытки.
В приведенных выше примерах описываются ситуации, когда человек не знает, что ему выбрать, и подобных ситуаций в нашей жизни возникает достаточно много. Такие ситуации относятся к задачам принятия решений. Исследование подобных проблем подводит к мысли о создании интеллектуальной системы, которая автоматизирует процесс принятия решений. Эта система сможет значительно оптимизировать деятельность множества предприятий, где клиент сталкивается с проблемой выбора услуг или товаров. Поэтому актуальность создания такой системы очевидна.
Многие фирмы создали свои информационные системы, успешно автоматизирующие их внутренние бизнес-процессы. После этого тонким местом в функционировании фирм стала работа с клиентами. Дело осложняется тем, что общением с клиентами в большинстве фирм занимаются не самые квалифицированные сотрудники, для которых организовать содержательный диалог с клиентом, и затем предложить ему адекватное бизнес-решение, является проблемой.
Целью диссертационной работы является разработка аватара (программно - аппаратного комплекса, заменяющего человека), который на основе базы знаний о бизнес-процессах фирмы, мог бы осуществить содержательный диалог с клиентом с целью точного определения потребностей клиента, а затем и предложить бизнес-решение, наиболее полно им удовлетворяющее.
Аватар является лояльным по отношению к обратившемуся клиенту и помогает человеку определить его предпочтения при выборе той или иной услуги. В случае, если человек не может четко определить предпочтения среди некоторых критериев, аватар использует статистические данные, на основе которых можно отождествить предпочтения людей, принадлежащих одной группе, относительно некоторых критериев или параметров. Данная система значительно увеличивает количество обработанных звонков и , следовательно, способствует увеличению дохода фирмы.
Использование аватара может быть применимо к любой сфере, где так или иначе предстоит сделать выбор между несколькими альтернативными вариантами. В будущем планируется сформировать базу данных, содержащую в себе всевозможные иерархии и создать приложение, которое помогало бы человеку, в случае затруднения при совершении выбора в некоторой области, сделать наиболее правильный и удовлетворяющий его предпочтениям выбор.
Кластеризация статистических данных может быть автоматизирована с помощью методов машинного обучения без учителя.
