systemy ekspertowe d..

advertisement
ZASTOSOWANIE SYSTEMÓW EKSPERTOWYCH W ANALIZIE DECYZYJNEJ
Dzięki wprowadzeniu systemów ekspertowych do analizy decyzyjnej będzie można:

zautomatyzować wnioskowanie o sytuacji ekonomicznej przedsiębiorstwa,

uwzględnić w ocenie firmy, oprócz czynników ilościowych, także czynniki
jakościowe,

prezentować wyniki analizy w języku quasi-naturalnym.
Ze względu na zakres podmiotowy zastosowań, można wyróżnić systemy ekspertowe używane:
do analizy wewnętrznej, zlecanej przez kierownictwo przedsiębiorstwa,
systemy analityczne wykorzystywane przez instytucje zewnętrzne, które
bezpośrednio współpracują z firmą, np. banki, domy audytorskie, organa kontroli
skarbowej.
Przedsiębiorstwa korzystają najczęściej z systemów ekspertowych, gdy zamierzają poddać analizie
następujące problemy:
o wielokryterialną ocenę sprawozdań finansowych,
o wycenę wartości przedsiębiorstwa,
o skutki zmian w strukturze kapitałowej przedsiębiorstwa,
o zarządzanie zasobami gotówkowymi firmy,
o planowanie obciążeń podatkowych.
Ocena sprawozdawczości finansowej
Do oceny sprawozdawczości finansowej firmy za minione okresy działalności stosuje się
ekspertowe systemy diagnostyczne, a jako przykład praktycznie wdrożonego systemu można
wymienić pakiet komputerowy FINSIM. Program ten jest stosowany do automatyzacji niektórych
czynności związanych z analizą sprawozdawczości finansowej.
Z systemu FINSIM może korzystać menadżer do wykonywania następujących zadań:

przeprowadzenia retrospektywnej analizy stanu finansów przedsiębiorstwa

informowania o aktualnej sytuacji gospodarczej firmy,

diagnozowania stanu przedsiębiorstwa za pomocą metod ekspertowych
korzystających z komputerowych baz wiedzy.
Program FINSIM realizuje standardowe funkcje systemu wspomagania decyzji, tj.:

prezentacje danych i raportowanie,

analizę z wykorzystaniem metod badań operacyjnych,

symulacje scenariuszowe.
W określonych sytuacjach analitycznych program wykazuje cechy środowiska z bazą wiedzy,
udostępniając funkcje właściwe systemowi ekspertowemu. Za pomocą technik inteligentnych
użytkownik FINSIM-u może uzyskać - wyrażone w języku quasi-naturalnym:

diagnozy o płynności, zyskowności,

stanie zadłużenia firmy,

analizę punktu przełamania,

ocenę wybranych przedsięwzięć inwestycyjnych.
System objaśnia sposób dochodzenia do konkluzji diagnostycznych oraz tłumaczy znaczenie
używanych terminów ekonomiczno-finansowych.
Program FINSIM wspiera menedżera w głównych fazach analizy decyzyjnej, tj. w fazie zbierania
danych, studiach retrospektywnych oraz w trakcie przygotowywania syntetycznej diagnozy stanu
organizacji gospodarczej. W komputerowych bazach danych systemu są przechowywane
informacje o przedsiębiorstwie, otoczeniu, a także o stosowanych metodach zarządzania.
Większość tych wiadomości pochodzi z rutynowych raportów firmy (bilansu, rachunku wyników
itp.). Przeglądając i porównując dane z bilansu, zestawienia przepływów finansowych, rachunku
wyników, algorytmy numeryczne systemu FINSIM wyliczają najważniejsze agregaty
ekonomiczno-finansowe, które charakteryzują ogólną kondycję firmy. Podprogramy analityczne
pozwalają na ustalenie relacji między zmianą wybranych parametrów decyzyjnych, a zmianami
wartości tych kategorii, które są kluczowe ze względu na ich znaczenie ekonomiczne.
Uruchomienie segmentu dla diagnoz syntetycznych powoduje edycję tekstu, zawierającego ocenę
kondycji ekonomicznej przedsiębiorstwa na tle ogólnej sytuacji w branży, do której przynależy
firma. Analiza składa się z pięciu bloków tematycznych, omawiających strukturę finansową,
płynność, aktywność majątku produkcyjnego i rentowność. Tekst zamyka blok z konkluzją
syntetyczną analizy. Procedury systemu pozwalają na prowadzenie studiów nad gospodarką
przedsiębiorstwa w układzie statycznym i dynamicznym.
Studia statyczne składają się z dwóch etapów.
W ramach pierwszego są badane najważniejsze kategorie świadczące o kondycji finansowej firmy,
czyli rentowność, produktywność, zdolność do samofinansowania się.
W etapie drugim jest analizowana struktura kapitałowo-majątkowa. Jeżeli operator zażyczy sobie
studium specjalistycznego, to otrzyma raport składający się z pięciu sekcji, obejmujących:
1) badanie zmian aktywności produkcyjnej i poziomu zysku;
2) przyczynową analizę rentowności;
3) szczegółową ocenę najważniejszych czynników, od których zależy zysk firmy;
4) analizę wrażliwości zysku na zmianę wyróżnionych czynników;
5) ocenę przepływu funduszy.
Analiza dynamiczna umożliwia ocenę skutków wybranych działań decyzyjnych i wpływu zmian
środowiskowych na kształtowanie wyników gospodarczych. System FINSIM oferuje jedenaście
opcji dla hipotez prognostycznych, w tym hipotez dotyczących poziomu aktywności produkcyjnej,
stanu zapasów, wydatków operacyjnych. Oba typy studiów (statyczne i dynamiczne) dysponują
opcją Wyjaśnianie Faktów, prowadzącą do ujawnienia przesłanek wnioskowania.
Doradztwo z zakresu inwestycji kapitałowych
Systemy ekspertowe są także użyteczne w obszarze doradztwa z zakresu inwestycji kapitałowych;
przykładem jest program Lending Advisor. Badane scenariusze inwestycyjne mogą dotyczyć
różnych form pozyskiwania kapitału (kredytu bankowego, emisji akcji zwykłych, emisji akcji
preferowanych) oraz zakładać różne sposoby jego inwestowania, aby powiększyć potencjał
produkcyjny przedsiębiorstwa.
System ekspertowy sprawdza i porównuje skuteczność finansową danej koncepcji pozyskiwania i
wydatkowania kapitału, zakładając jednocześnie odmienne warianty zmian w otoczeniu
ekonomicznym i prawnym firmy. Analiza efektywności inwestowania jest przedsięwzięciem
skomplikowanym, ponieważ opracowano różne metody oceny zwrotu kapitału, np. metodę średniej
stopy zwrotu, aktualnej wartości netto, wewnętrznej stopy zwrotu. Każda z tych metod ma
specyficzne możliwości i ograniczenia, a powinna być stosowana jedynie wówczas, gdy baza
informacyjna o planowanej inwestycji spełnia określone kryteria. System ekspertowy, po
sprawdzeniu danych oraz ocenie warunków realizacji inwestycji, może zaproponować
użytkownikowi wybór metody, której zastosowanie prowadziłoby do uzyskania możliwie
wiarygodnych szacunków efektywności inwestowania. Przedstawione funkcje analitycznego
systemu ekspertowego świadczą, że takie systemy realizują doradztwo dwojakiego rodzaju:
ekonomiczne sensu stricto i metodologiczne, kiedy program proponuje analitykowi alternatywne
metody przetwarzania danych ekonomicznych z jednoczesnym uwypukleniem wad i zalet każdej
metody.
Uznanym systemem doradztwa inwestycyjnego jest Financial Advisor, rozwinięty przez firmę
Palladian Inc. Program wspiera decydenta przy formułowaniu ogólnej strategii inwestycyjnej
przedsiębiorstwa, natomiast jest mniej użyteczny jako narzędzie do oceny konkretnych
przedsięwzięć rozwojowych. Procedury wnioskowania są oparte na pomiarach wartości netto (Net
Present Value - NPV) i wewnętrznej stopy zwrotu (Internal Rate of Return - IRR). Końcowa
diagnoza Financial Advisor zawiera odpowiedzi na pytania:
Czy struktura udziałów inwestycji krótko- i długoterminowych jest prawidłowa?
Która część zysku przedsiębiorstwa powinna być zatrzymana i reinwestowana?
Jaka powinna być optymalna relacja zadłużenia do kapitału?
Zbudowany przez firmę AlTech Doradca Inwestycyjny jest systemem ekspertowym,
przeznaczonym do oceny ekonomiczno-finansowej przedsięwzięć inwestycyjnych. Podstawową
funkcją systemu jest doradztwo przy doborze odpowiedniej metody analizy efektywności projektu
inwestycyjnego. Wykorzystując algorytmy analityczne środowiska ISAF, system ekspertowy
generuje predykcję przepływów pieniężnych, jakich można się spodziewać w trakcie realizacji
planowanego przedsięwzięcia, a następnie formułuje diagnozę płynności finansowej.
W oparciu o polski program szkieletowy PC-Shell, firma AlTech zbudowała system ekspertowy
Doradca Finansowy, przeznaczony do oceny kondycji ekonomicznej firmy na podstawie bilansu i
rachunku wyników. Analiza przedsiębiorstwa z wykorzystaniem Doradcy Finansowego jest
formułowana poprzez syntezę cząstkowych ocen ilościowych i jakościowych. Kryteria ilościowe
obejmują typowe obszary problemowe analizy finansowej, czyli rentowność, płynność, zadłużenie
i wiarygodność kredytową, natomiast kryteria jakościowe dotyczą poziomu zarządzania,
perspektyw rynkowych i ryzyka produktu. Konkluzją studiów analitycznych jest kwalifikacja
badanego przedsiębiorstwa do jednej z sześciu grup ryzyka finansowego
Zarządzanie zasobami gotówkowymi
Innym obszarem finansów przedsiębiorstwa, w którym sztuczna inteligencja wykazała skuteczność
analityczną, jest zarządzanie zasobami gotówkowymi. Tego typu analityczne systemy ekspertowe
są rozwijane przez organizacje gospodarcze, które działają w warunkach wysokiej inflacji.
Sztuczna inteligencja jest w tym przypadku wykorzystywana do diagnozowania alternatywnych
strategii zarządzania zasobami kasowymi, przy różnych wariantach tempa wzrostu cen. Systemy
doradcze są stosowane również przez firmy operujące jednocześnie na wielu rynkach walutowych.
W tym przypadku programy zarządzania zasobami pieniężnymi pomagają w podejmowaniu decyzji
dotyczących lokat gotówki w walutach różnych krajów.
Wycena wartości firmy
Perspektywiczną dziedziną zastosowania systemów ekspertowych może być szacowanie wartości
przedsiębiorstwa. Znajomość bieżącej wartości firmy jest szczególnie istotna dla przedsiębiorstw,
które nie emitują papierów kapitałowych. Tym samym, ich wartość nie jest weryfikowana przez
informacje nadchodzące z giełdy akcji. Kierownictwo tych przedsiębiorstw dysponuje jedynie
księgową wartością firmy, powstałą w wyniku zsumowania poszczególnych aktywów zawartych w
ewidencji rachunkowościowej. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod przetwarzania
informacji ekonomicznej, które wymagają ściśle ilościowych danych wejściowych, system
ekspertowy szacuje wartość przedsiębiorstwa, uwzględniając także czynniki niemierzalne. Do
kwantyfikacji informacji opisowej podanej przez specjalistów (np. jakość średnia z tendencją do
poprawy, nazwa nie znana masowemu odbiorcy) stosuje się metody przekształceń kategorii
słownych w wartości liczbowe, proponowane m.in. przez teorię zbiorów rozmytych Zadeha [1965].
Techniki sztucznej inteligencji umożliwiają również algorytmizację procedur stosowanych przez
ekspertów przy ocenie czynników ważnych dla wartości firmy, takich jak: ściągalność należności
od odbiorców, zbywalność poszczególnych składników majątkowych, wpływ stosowanych metod
ewidencjonowania aktywów na ich realną wartość. Na przykład, jeżeli przedmiotem
diagnozowania są zapasy materiałowe, to przez moduł dialogu system dowiaduje się o stosowanej
metodzie księgowania zapasów (LIFO lub FIFO), a następnie odczytuje w sekcji faktów
wiadomości o procesach inflacyjnych w gospodarce. Tak utworzony roboczy zbiór danych
aktywizuje procedury wnioskowania zawarte w sekcji reguł. Diagnoza cząstkowa zawiera
informację o relacjach między wartością księgową zapasów, metodą ich ewidencjonowania,
tempem procesów inflacyjnych i wynikającą z tych czynników korektą wartości zapasów. W
analogiczny sposób program ekspertowy weryfikuje pozostałe składniki aktywów, aby w diagnozie
końcowej ocenić całościowo rynkową wartość przedsiębiorstwa. Możliwość efektywnego
wykorzystania systemów ekspertowych do badania wartości firmy jest jednak uzależniona od
poprawnego rozwiązania problemów z zakresu kwantyfikacji ekonomicznych czynników
jakościowych oraz rachunku pojęć leksykalnych.
Planowanie obciążeń podatkowych
Specyficznym obszarem zastosowania systemów ekspertowych jest przygotowywanie strategii
decyzyjnej, dotyczącej płacenia podatków przez przedsiębiorstwo. Do tych celów systemy te są
wykorzystywane przez korporacje przemysłowe, domy audytorskie, jak również amerykański
urząd podatkowy Internal Revenue Service. Głównymi przyczynami zainteresowania się
systemami ekspertowymi są ranga problemu obciążeń fiskalnych dla kondycji finansowej firmy
oraz skomplikowanie prawa podatkowego i rozliczność interpretacji jego przepisów. Prawo to
ulega ciągłym zmianom i tylko niektóre osoby można uznać za specjalistów w tej dziedzinie.
Systemy ekspertowe wspierają doradców finansowych, począwszy od fazy zbierania danych do
kwestionariuszy podatkowych, a skończywszy na wielo-Wariantowych wyliczeniach możliwych
obciążeń fiskalnych. Wzorcowym przykładem podatkowego systemu ekspertowego jest
ExperTAX, zaprojektowany przez Shpilberga, Grahama i Schatza [1986].
Zaobserwowano, że technikom inteligentnym następuje poprawa wydajności analityków, pełne
wykorzystanie dostępnej informacji o przepisach podatkowych, a w konsekwencji racjonalizacja
ponoszonych wydatków z tytułu płaconych podatków.
W firmach o zasięgu międzynarodowym może być użytkowany system CLINTE, wdrożony przez
firmę Coopers & Lybrand. Program ten wspomaga menedżerów przy określaniu sytuacji
podatkowej dużych firm ponadnarodowych oraz podejmowaniu decyzji na rzecz minimalizacji
zobowiązań fiskalnych. System także wskazuje kraje, w których firma powinna lokalizować swe
zakłady ze względu na korzystne przepisy podatkowe. W zamierzeniu projektantów, program
CLINTE ma być prototypowym modułem dla kompleksowego systemu ekspertowego,
wspomagającego zarządzanie korporacją międzynarodową. Z powodu zmienności przepisów
podatkowych, program ma strukturę modularną, składającą się z dwóch segmentów: modelu
korporacji oraz modelu międzynarodowego prawa podatkowego.
Odnotowano również przykłady podatkowych programów ekspertowych zaprojektowanych na
potrzeby określonych branż, np. przemysłu petrochemicznego (RIC Checklist) i tytoniowego. Ze
względu na zróżnicowanie prawa podatkowego w USA, są stosowane systemy, które - jako
informacji wejściowej - żądają kodu pocztowego (ZIP Code) dla obszaru, na którym działa firma.
Znajomość kodu pozwala na udostępnienie tego fragmentu bazy wiedzy, który zawiera informacje
o przepisach fiskalnych, obowiązujących w danym stanie albo hrabstwie USA. Przykładami
aplikacji tego rodzaju są programy: COBRA Expert (Price & Waterhouse), Colden Parachutes i
Section 367.
Banki
Systemy ekspertowe służą bankom przede wszystkim przy ocenie kondycji ekonomicznej klientów
występujących o udzielenie pożyczki. Od lat prowadzi się badania mające na celu identyfikację,
zbieranie, a następnie kodowanie wiedzy, którą stosują pracownicy instytucji finansowych przy
analizie sytuacji ekonomicznej firmy starającej się o kredyt komercyjny. Należy podkreślić, że
podjęcie decyzji o udzieleniu pożyczki przedsiębiorstwu jest zagadnieniem wielokryterialnym,
ponieważ uwzględnia się zarówno przesłanki wynikające z ogólnej strategii finansowej banku, jak i
specyficzne cechy rozważanego wniosku kredytowego.
Do najważniejszych czynników decyzyjnych zaliczamy:
- maksymalizację zysku z oferowanego portfela pożyczek bankowych,
- możliwość powiększenia liczby klientów współpracujących z bankiem,
- zgodność profilu kredytobiorcy ze strategią segmentacji dla rynku usług finansowych.
Przy rozpatrywaniu wniosku o pożyczkę, amerykańskie banki biorą pod uwagę pięć kryteriów
(tzw. 5C’s).
1) Character - charakterystyka firmy (preferuje się sprawne zarządzanie i dobrą pozycję
marketingową);
2) Capacity- możliwość spłaty kredytu w terminie;
3) Capital - relacja kapitału własnego do udzielonego kredytu;
4) Collateral - zabezpieczenie pod zaciągnięty kredyt;
5) Conditions - szczegółowe warunki gospodarowania kredytobiorcy.
Wielokryterialność problemu wraz z niepewnością oszacowań rzeczywistej sytuacji finansowej
kredytobiorcy czyni zagadnienie udzielenia kredytu problemem decyzyjnym, który nie poddaje się
zabiegom optymalizacyjnym. Trudności te wynikają z braku teoretycznej podstawy, na której
można by było oprzeć wszelkie uogólnienia, dotyczące czynności decyzyjnych związanych z
przyznawaniem kredytu. Do dziś nie znamy odpowiedzi na elementarne pytania dotyczące
równowagi między stopą oprocentowania, a ryzykiem bankowym, czy też relacji między okresem
kredytowania, a zyskownością portfela inwestycyjnego.
W literaturze spotyka się pewne próby odwzorowania tych zależności w postaci tzw. modeli
szacowania ryzyka (corporate risk models).
Znaczące uogólnienia teoretyczne uzyskano natomiast przy określaniu zależności między
wartościami wybranych wskaźników finansowych, a ryzykiem opóźnienia spłaty kredytu z powodu
utraty płynności przez przedsiębiorstwo. Znajomość tych relacji pozwoliła na budowę tzw. modeli
dyskryminacyjnych, za pomocą których można - z badanej grupy przedsiębiorstw -wydzielić firmy
zagrożone bankructwem. Pionierskie, w tym zakresie, badania wykonał Beaver [1966], który - po
przebadaniu 168 przedsiębiorstw - stwierdził, że już z wyprzedzeniem co najmniej pięcioletnim
można wnioskować o niepewnej sytuacji płatniczej danej firmy.
Podobne studia, na przykładzie 72 szwajcarskich firm, przeprowadził Weibel [1973]. Zebrany
materiał empiryczny umożliwił sformułowanie ekonometrycznych modeli prognozowania
bankructwa, spośród których do najbardziej znaczących zalicza się funkcję dyskryminacyjną
Altmana [1968]. Funkcja ta, zwana modelem zeta, jest przeznaczona do identyfikacji
przedsiębiorstw, których wnioski kredytowe powinny tyć odrzucone ze względu na zbyt duże
ryzyko bankowe.
Coraz częściej - jako alternatywę dla funkcji dyskryminacyjnych -proponuje się modele
symulacyjne oraz techniki wywodzące się ze sztucznej inteligencji (sieci neuronowe) w celu
szacowania ryzyka bankowego, związanego z udzielaniem kredytu firmom przemysłowym.
Funkcja dyskryminacyjna Altmana ma postać:
Z = 1,2X1, + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + X5
gdzie: X1 = kapitał obrotowy netto/aktywa ogółem,
X2 = zysk netto/aktywa ogółem,
X3 = zysk operacyjny/aktywa ogółem,
X4 = kapitał własny/zobowiązania ogółem,
X5 = przychody ze sprzedaży/aktywa ogółem.
Zdaniem Altmana, firmy dla których Z< 2.99 są zagrożone bankructwem.
Ważnym krokiem w kierunku standaryzacji procedur udzielania kredytów : są metody
wartościowania punktacyjnego dla kryteriów oceny zdolności kredytowej (credit scoring models).
Metody te początkowo stosowano przy udzielaniu pożyczek na cele konsumpcyjne, obecnie - po
odpowiednich modyfikacjach - korzysta się z nich coraz częściej przy ocenie wniosków
kredytowych przedsiębiorstw. Wzorcowym przykładem zastosowania metody punktacyjnej przez
polskie instytucje finansowe jest system oceny zdolności kredytowej, opracowany w Powszechnym
Banku Kredytowym w Warszawie (Wiatr, 1994].
Programy BANKER, FINEYA, CGX, LASS, KABAŁ oraz CLUES są interesującymi
przykładami, które ilustrują sposób, w jaki banki korzystają z systemów ekspertowych, jako
narzędzia analizy decyzyjnej przy rozpatrywaniu wniosków kredytowych. Ocena porównawcza
struktury i funkcji tych programów może dostarczyć ważnych wskazówek osobom
odpowiedzialnym za projektowanie i wdrażanie bankowych programów z bazą wiedzy.
System ekspertowy BANKER jest programem stosowanym w zarządzaniu ryzykiem finansowym;
zbudowano go, korzystając z modelu decyzyjnego Cohena. Zadaniem systemu jest wspomaganie
procesu podejmowania decyzji o udzieleniu pożyczki przez bank. W tym aspekcie program
pozwala na badanie relacji między wielkością przyznanego kredytu, zyskiem banku, a ryzykiem
utraty kredytu lub opóźnienia jego spłaty. System BANKER posiada bazę danych, która zawiera
zakodowaną wiedzę specjalistów finansowych z działu kredytów. W programowaniu systemu
skorzystano z zestawu PC OPTRANS. Zestaw ten jest przykładem narzędzi, które umożliwiają
konstrukcję programu ekspertowego z dzieloną, segmentacyjną bazą wiedzy oraz z procedurami
wnioskowania zarówno zstępującego, jak i wstępującego. Cykl działań diagnostycznych w
systemie BANKER obejmuje następujące czynności: wprowadzanie danych wejściowych,
obliczenia numeryczne, wnioskowanie przez przekształcenia logiczne, generowanie wniosków
końcowych.
Model analityczny systemu BANKER ocenia wniosek, poszukując odpowiedzi na następujące
pytania:
Jakie są bieżące aktywa firmy?
Czy aktywa firmy wykazują się wystarczającą płynnością?
Jaka jest wielkość i struktura zadłużenia?
Czy firma przynosi zadowalający zysk?
Dla każdego zagadnienia przeszukuje się odpowiedni segment bazy wiedzy oraz określa warianty
wniosków końcowych. Na tej podstawie program szacuje ryzyko utraty kredytu i jego zyskowność,
a następnie dokonuje porównawczej analizy rentowności dla pożyczonych pieniędzy z
konkurencyjnymi lokatami funduszy inwestycyjnych.
Do konkluzji ostatecznej - przyznać kredyt czy nie przyznać - program dołącza raporty zawierające
zbiór danych finansowych, zestaw kluczowych wskaźników ekonomicznych, wydruk konkluzji
pośrednich i ostatecznych wraz z objaśnieniami. Zdaniem projektantów BANKER-a, wdrożenie
tego typu systemu informatycznego może przynieść bankowi następujące korzyści:
- poprawę jakości obsługi klientów,
- ujednolicenie procedur kredytowych,
- decentralizację uprawnień zarządu do udzielania pożyczek,
- przyśpieszenie szkolenia pracowników.
Program FINEYA- FINancial EYAluation jest systemem z bazą wiedzy, którego zadanie polega
na weryfikacji wniosków kredytowych przedsiębiorstw pod względem spełniania wybranych
kryteriów finansowych.
W odróżnieniu od systemu BANKER, który bazował na modelu Cohena, w systemie FINEYA,
poza technikami eksperckimi, zastosowano procedury zaczerpnięte z dorobku metod
wielokryterialnych. Wyróżniającym składnikiem strukturalnym środowiska FINEYA jest program
ekspertowy uzupełniony algorytmami, które umożliwiają przeprowadzenie analizy
dyskryminacyjnej. System ekspertowy odwzorowuje metodykę oceny firmy, stosowaną przez
profesjonalnych analityków, natomiast analiza dyskryminacyjna służy do podjęcia ostatecznej
decyzji o przyznaniu kredytu.
Baza wiedzy systemu FINEYA składa się z 1 693 cząstkowych reguł wnioskowania, za pomocą
których można badać około 12 tys. możliwych kombinacji kryteriów ilościowych i jakościowych.
System ekspertowy CGX, podobnie jak program FINEYA, wspiera inspektorów kredytowych
W bazie jego modeli zagnieżdżono metodę wielokryterialną, która ocenia wniosek na poziomie
trzech szczebli hierarchicznych, odpowiednio:
- szczebel najwyższy, na którym wniosek jest badany w aspekcie głównego celu zarządzania
bankiem (maksymalizacji zysku jego właścicieli),
- szczebel pośredni, na którym ewentualny kredytobiorca jest sprawdzany ze względu na
określone kryteria ekonomiczno-finansowe,
- szczebel najniższy, na którym - na podstawie oceny wartości netto przedsiębiorstwa system udziela (bądź nie) rekomendacji kredytowej.
System z bazą wiedzy KABAL (z norweskiego - cierpliwy) jest stosowany w analizie
ekonomicznej przedsiębiorstw, które starają się o kredyt w norweskich kasach oszczędnościowych.
Zdaniem twórców systemu, wdrożenie programu KABAL powinno zaowocować redukcją strat
kasy z tytułu nie zwróconych pożyczek oraz zwiększeniem wydajności pracy inspektorów
finansowych. Bazę wiedzy systemu skompletowano na podstawie wyników protokołowania
werbalnego. W trakcie protokołowania eksperci opisywali procedury, które są rutynowo stosowane
w kasie przy rozpatrywaniu wniosków o pożyczkę. Inżynier wiedzy uczestniczył także w
posiedzeniach komitetu kredytowego. System KABAL przeprowadza wszechstronną analizę
ekonomiczną firmy, która obejmuje sprawozdawczość finansową, zabezpieczenie kredytu,
marketing i poziom zarządzania. Po wprowadzeniu danych o sytuacji gospodarczej
przedsiębiorstwa wraz z opisem planowanego przedsięwzięcia inwestycyjnego, program KABAL
bada, jaka powinna być decyzja oraz proponuje warunki umowy kredytowej banku z firmą. Po
udzieleniu kredytu system ekspertowy systematycznie sprawdza sytuację finansową głównych
pożyczkobiorców (tzw. monitoring kredytowy), aby ocenić perspektywy spłaty udzielonych
pożyczek, przy założeniu różnych scenariuszy rozwoju ogólnej sytuacji ekonomicznej (stopa
kredytu refinansowego banku centralnego, kurs waluty narodowej itp.). Według Hartgvisena
[1992], KABAL został zakupiony i jest rutynowo stosowany przez co najmniej kilkanaście
norweskich instytucji finansowych.
Zainstalowany w banku Countrywide, program ekspertowy CLUES jest systemem regułowym,
który automatyzuje proces rozpatrywania wniosków o kredyty hipoteczne.
W projekcie informatycznym systemu sformułowano następujące wymagania:
program powinien udzielać rekomendacji jedynie w przypadkach nie budzących żadnych
wątpliwości,
- każda decyzja systemu powinna być szczegółowo uzasadniona,
- system powinien być wygodny w eksploatacji, a jednocześnie strukturalnie przygotowany do
modyfikacji i rozbudowy,
- program powinien być przystosowany do integracji z już działającymi bankowymi systemami
informatycznymi.
Baza reguł systemu CLUES składa się z około tysiąca relacji IF ...THEN..., które odwzorowują
proces rozpatrywania wniosku kredytowego przez najbardziej doświadczonych inspektorów
bankowych. Wnioskowanie przebiega w trybie wstępującym, zorientowanym na dane. Wstępna
faza przetwarzania polega na sprawdzeniu kompletności i poprawności informacji wejściowych.
Następnie zostają wyliczone najważniejsze wskaźniki, charakteryzujące sytuację ekonomiczną
wnioskodawcy, w tym wskaźnik zadłużenia oraz miernik PITI (spłata kredytów + ubezpieczenia +
podatki /ogólne przychody).
Podanie o kredyt rozpatrują trzy niezależne moduły mechanizmu wnioskującego:
- oceny sensowności ekonomicznej przedsięwzięcia, które będzie finansowane kredytem,
- badania sytuacji finansowej wnioskodawcy,
- oceny możliwości spłaty kredytu.
Generowane przez te moduły wnioski cząstkowe są następnie syntetyzowane w formie
sprawozdania końcowego, które zawiera ostateczną decyzję kredytową wraz z wyszczególnieniem
przesłanek, uwzględnionych przez mechanizm wnioskujący programu ekspertowego.
Przy wdrażaniu systemu CLUES szczególnie wiele czasu poświęcono weryfikacji programu. Z
dwunastu miesięcy przewidzianych na prace projektowe, siedem zajęły testy weryfikacyjne. Tak
długi okres weryfikacji, z jednej strony, pozwolił na wszechstronne sprawdzenie programu, z
drugiej - umożliwił pracownikom banku zapoznanie się z nowym narzędziem informatycznym, tzn.
z systemem ekspertowym. W procesie weryfikacji przewidziano tzw. test Alpha, w ramach którego
ten sam wniosek był równolegle oceniany i przez program komputerowy, i przez inspektorów
bankowych. Pomyślny wynik testu Alpha pozwolił na przejście do testu Beta, w którym system
eksperymentalnie zastosowano do obsługi wniosków kredytowych w wybranym wydziale banku.
Po zakończeniu testu Beta uznano, iż program może być wdrożony w całej sieci bankowej, jako
rzetelne narzędzie oceny wniosków kredytowych. Obecnie system CLUES jest stosowany w 300
oddziałach banku Countrywide i przetwarza miesięcznie ponad 8500 wniosków. Po roku rutynowej
eksploatacji można uznać, że CLUES spełnił pokładane w nim nadzieje. Wdrożenie systemu
spowodowało skrócenie czasu oceny wniosku z 50 do 15 minut, co zaowocowało znaczącym
wzrostem wydajności departamentu kredytowania. Wymierne oszczędności z tego tytułu
oszacowano na 2,2 min dolarów.
Poza realizacją swojej podstawowej funkcji (oceny wniosków kredytowych), system CLUES służy
jako narzędzie treningowe. Za pośrednictwem programu stażyści firmy poznają obowiązujące
zasady przyznawania kredytów. W konsekwencji, jak piszą Talebzadeh, Mandutianu i Winner
"...wdrożenie systemu CLUES okazało się sukcesem. Uzyskano więcej niż się spodziewano ...", i
dalej stwierdzają: "...sukces ten udowodnił, że sztuczna inteligencja nie jest zbiorem ezoterycznych
metod pozbawionych praktycznego znaczenia. Wręcz przeciwnie: sztuczna inteligencja jest
efektywną metodą, która umożliwia budowanie wyrafinowanych narzędzi przydatnych przy
rozwiązywaniu trudnych i złożonych problemów"
Godnymi wzmianki przykładami stosowania systemów ekspertowych w szacowaniu ryzyka
kredytowego są także następujące programy komputerowe:
- COMPASS, użytkowany przez Bank of Scotland w 20% swoich oddziałów bankowych i
obsługujący ponad 80% składanych wniosków kredytowych. W wyniku zastosowania systemu
COMPASS czas rozpatrywania wniosków skrócił się z jednego tygodnia do 3 + 5 minut
- CREDEX, oceniający sytuację ekonomiczną firmy, która stara się o kredyt
- PARMENIDE, opracowany dla Italian Banco di Napoli, który w szerokim zakresie uwzględnia
informacje jakościowe (poziom zarządzania, sytuację rynkową) przy ocenie wniosku kredytowego
Domy audytorskie
Poza bankami, także domy audytorskie wykazują coraz większe zainteresowanie możliwościami
wykorzystania systemów z bazą wiedzy do analizy ksiąg rachunkowych w przedsiębiorstwach.
Przypomnijmy, że zadaniem audytora (biegłego rewidenta) jest weryfikacja rocznych sprawozdań
finansowych. Zgodnie z ustawą o rachunkowości, raporty te powinny się charakteryzować
prawidłowością, rzetelnością i jasnością. Pozytywna opinia rewidenta świadczy, że informacje
finansowe o firmie są wiarygodne i mogą stanowić, np. dla uczestników rynku kapitałowego,
podstawę do podejmowania decyzji inwestycyjnych. Jeżeli przedsiębiorstwo stara się o kredyt
bankowy, to inspektor, rozpatrując wniosek, powinien opierać się przede wszystkim na danych,
które zostały sprawdzone przez biegłego rewidenta. Od pewnego czasu obserwuje się, że firmy
audytorskie dążą do maksymalnego ujednolicenia procedur stosowanych przez rewidenta, np. przy
badaniu bilansu firmy. Uważa się, że przestrzeganie ścisłych reguł postępowania zwiększa
wiarygodność opinii biegłego oraz zmniejsza ryzyko popełnienia błędu. Standaryzacja procedur
rewidenckich stwarza możliwość informatyzacji tego typu czynności, a w perspektywie pełnej ich
automatyzacji. Ponieważ programy komputerowe z tego zakresu opierają się na zakodowanej
wiedzy rewidenta, jako podstawową technologię informatyczną obrano sztuczną inteligencję, a w
tym systemy ekspertowe.
Przystępując do budowy programu ekspertowego przeznaczonego do wspierania audytu, zespół
projektujący formułuje najczęściej pytania:
Jakie są podstawowe obszary wiedzy eksperta z zakresu auditingu?
W jakiej formie wiedza ta jest reprezentowana?
Jakie są typowe sposoby wyciągania wniosków przez audytora?
Jak powinna być reprezentowana strategia wnioskowania audytora w systemie ekspertowym?
Zdaniem Brown [1998], wszystkie domy audytorskie należące do tzw. wielkiej szóstki (Ernst &
Young, Coopers & Lybrand, Deloitte & Touche, Arthur An-derson, KPMG Peat Marwick, Price
Waterhouse) użytkowały systemy ekspertowe, których zadaniem było sprawdzanie wiarygodności
sprawozdawczości finansowej przedsiębiorstw.
Uważa się, że pierwszym systemem ekspertowym, przeznaczonym wyłącznie do wspomagania
pracy rewidenta księgowego, był program AUDITOR, zbudowany przez Dungana [1983] na bazie
regułowego systemu szkieletowego AL/X.
Systemy ekspertowe są stosowane przede wszystkim do badania, czy operacje finansowe w firmie
były rzetelnie i zgodnie z prawem księgowane, oraz ustalania, czy sprawozdawczość w sposób
prawidłowy i jasny przedstawia sytuację ekonomiczną badanej jednostki. Dzięki
wyspecjalizowanym w tej problematyce systemom informatycznym, dostęp audytorów do wiedzy
uznanych autorytetów z zakresu księgowości przedsiębiorstw staje się ułatwiony; tym samym
programy te spełniają ważną rolę jako instrumenty rozpowszechniania wiedzy, która jest niezbędna
do rzetelnej rewizji ksiąg rachunkowych przedsiębiorstw.
System ekspertowy EY/Decision Support stanowi wyodrębniony moduł biblioteki Audit
Automation Library, stosowanej przez firmę Ernst & Young. Baza wiedzy tego programu zawiera
metody badania i oceny najważniejszych pozycji bilansowych firmy (należności, zobowiązań itd.).
Rewident wprowadza, jako dane wejściowe: bilans firmy, stopień akceptowanego ryzyka oraz
wyniki własnych obserwacji. Zadaniem systemu jest weryfikacja postępowania audytora i
ewentualne zaproponowanie dodatkowych czynności rewizyjnych.
W firmie Coopers & Lybrand program Expertest [Brown i Murphy, 1990] pomaga stażystom w
samodzielnym przygotowaniu planu audytu. Baza wiedzy systemu została zbudowana na
podstawie wiadomości przekazanych przez najbardziej doświadczonych pracowników firmy.
Zdaniem kierownictwa, wdrożenie programu Expertest zaowocowało poprawą wydajności i jakości
pracy rewidentów. System ekspertowy dostarcza użytecznych porad początkującym pracownikom,
zwłaszcza w zakresie nietypowych problemów kontroli finansowej, związanych, na przykład, z
uwzględnieniem wpływu inflacji czy zmiany prawa w zakresie rachunkowości.
System Audit Planning Advisor pełni podobną funkcję dla domu audytorskiego Deloitte & Touche.
Ten program doradczy przepytuje rewidenta, korzystając z bazy około 1000 pytań, a następnie
automatycznie sporządza wstępny plan audytu. Firma Deloitte & Touche zbudowała także program
Risk Advisor, wspomagający analizę informacji ilościowych i jakościowych wykorzystywanych w
audycie. Przykładem systemu z bazą wiedzy wdrożonego w badaniach sprawozdawczości
finansowej jest także YATIA firmy Ernst & Young.
Analiza literatury przedmiotu wykazuje, że większość systemów ekspertowych wspierających
audyt ma charakter unikatowy; są one stosowane przez firmy, które bezpośrednio uczestniczyły w
procesie ich budowy. Dotychczas nie stwierdzono przypadku zastosowania systemu ekspertowego
jako wyłącznego narzędzia weryfikacji księgowości firmy, czyli doprowadzenia, poprzez
zastosowanie programów inteligentnych, do pełnej automatyzacji czynności rewizyjnych.
Programy te pełnią jedynie funkcję doradczą, udzielają wskazówek rewidentom w pewnych,
wyjątkowo skomplikowanych, zagadnieniach prawno-rachunkowościowych. Podkreśla się jednak,
że tam, gdzie stosuje się regularnie systemy ekspertowe, nastąpiła istotna poprawa jakości audytu, a
zalecenia pokontrolne okazują się bardziej trafne.
Download
Random flashcards
Create flashcards