Prim Hírek

PO: - Milyen lehetőségeket nyújt a döntéstámogatás?

Zs. Á.: - Az emberi döntési folyamat megértése, modellezése, szimulálása több tudományterület régi célkitűzése (orvostudomány, pszichológia, matematika, mesterséges intelligencia). Egyes modellek az emberi döntés helyettesítését (döntéshozó rendszerek), mások a humán kontroll megtartását, és a döntés-előkészítés segítését (döntéstámogató rendszerek) tűzték ki célul. Egy döntési modell életciklusa két fő fázisra bontható: a kezdeti előállításra (tanuló fázis) és az alkalmazásra (szimuláció, végrehajtás). Gyakran a két fázis nem válik el végleg egymástól, mivel az alkalmazás során szerzett tapasztalatok alapján a modell tovább finomítható.

A döntési modelleket számos szempont szerint csoportosíthatjuk, melyek közül talán a két legfontosabb az előállítás folyamatára, illetve az interpretálhatóságra vonatkozik. Az előállítás történhet a szabályok, paraméterek egyértelmű megadásával, illetve informatikai eljárások, tanulóalgoritmusok bevonásával, ahol múltbeli esetek automatizált elemzése, minták felismerése szolgáltatja a későbbi döntések mögötti tudást. Az előbbiek a szakértő tudását modellezik, az utóbbiak a rendelkezésre álló, tanulás alapjául szolgáló esetekhez igazodnak. Interpretálhatóság szempontjából a modelleket két fő csoportra bonthatjuk. A fekete doboz (black-box) modellek belső működése egyáltalán nem, vagy csak nagyon nehezen írható le egy külső résztvevő számára (ilyenek a neurális hálózatokat, vagy a genetikus algoritmusokat használó modellek), míg a ha-akkor (if-then-else) szabályokon alapuló modellek könnyen interpretálhatók. Az üzleti fejlesztések középpontjában a szakértők bevonásával épített, ha-akkor szabályokat használó döntéstámogató modellek találhatóak, mivel ezek felett legnagyobb az üzleti kontroll lehetősége, illetve az alkalmazásukkal hozott döntések egy harmadik fél számára is könnyen megmagyarázhatóak.

PO: - Mi az oka annak, hogy a szabálykezelés az elmúlt időszakban az érdeklődés homlokterébe került?

Zs. Á.: - Az informatikai rendszerek az üzleti, szervezői, üzemeltetői és fejlesztői csapat együttműködésének eredményeként születnek. Sokáig ezek az alkalmazások egyre nagyobb méretet értek el, de a „dinoszaurusz” korszakot követően paradigmaváltás következett. A monumentális rendszerek helyett a moduláris, elosztott rendszerek kerültek előtérbe, melyet a Java Enterprise Edition (JEE) szemlélete is támogat. A modell informatikai oldalról támogatást élvez, de mivel magában hordozza az üzleti folyamatok és szabályok elrejtésének lehetőségét, így üzleti oldalról (üzleti elemzők, döntéshozók) kevéssé elfogadott.
Az üzleti folyamat az üzleti folyamatkezelő (BPM) komponensek bevezetésével vált az informatikai rendszer önálló elemévé. Tervezése, fejlesztése és végrehajtása moduláris informatikai rendszerben történik, s ennek további előnye, hogy lehetővé teszi a tapasztalatokra épülő visszacsatolást, az üzleti folyamat pontosítását.
Az informatikai rendszerek egy újabb absztrakciós szintje az üzleti szabálykezelő (BRM) komponensek beépítésével érhető el. Segítségével az üzleti döntéshozó logika az informatikai rendszer önállóan tervezhető, fejleszthető és kezelhető elemévé válik. Mivel ez a megközelítés az informatikailag egyre képzettebb üzleti elemzők és döntéshozók számára nagyobb rugalmasságot biztosít, a jövőben a BRM-komponensek erősödése várható.

PO: -Milyen területeken használják fel a szabálykezelést?

Zs. Á.: - A BRM elsősorban azoknál a cégeknél jelent megoldandó feladatot, ahol a növekvő ügyfélszám, erősödő versenyhelyzet és folyamatosan változó szabályozási előírások mellett gyors és pontos döntéseket kell hozni. Ennek megfelelően elsősorban a pénzügyi szektor szereplőit érinti, de fontos terület a távközlési cégeknél, kiskereskedelmi vállalkozásoknál és államigazgatási intézményeknél is. A pénzintézetek tipikusan hitelbírálati folyamataiknál, ügyfélminősítési eljárásaiknál vagy a termékkönyv alapján végzett, személyre szabott ajánlatok kezelésénél használják fel, a távközlési cégek a hálózat és szolgáltatásmenedzsmentnél, a kereskedelmi vállalkozások az árképzésnél, de mindenhol fontos promóciók és lojalitás programok lebonyolításakor is. Az üzleti felhasználókon kívül egyetemek és kutatóintézetek kutatási projektjeiben, valamint az orvosi diagnosztikában jut jelentős szerephez a szabálykezelés.

PO: - Mi jellemezi a BRM-eszközöket?

Zs. Á.: - Valamennyi szektor, de különösen a pénzügyi cégek döntéstámogatási feladatainak jellemzője, hogy nagy mennyiségű szabályt kell gyorsan és pontosan kiértékelni, az eredményeknek pedig utólag is megmagyarázhatónak kell maradniuk (interpretálhatóság). Emellett lényeges, hogy a szabályok a humán résztvevők számára is érthetőek legyenek. Ezek az érvek a ha-akkor szabályokon alapuló, 0-1 logikát használó döntési eljárásokat részesítik előnyben. A döntési logikát megtestesítő szabályok egy jó BRM-rendszerben, mint például az ILOG JRules eszközében a komponens alapú rendszer önálló elemét képezik. Karbantartásuk itt különösebb informatikai fejlesztés nélkül végezhető, s a döntési folyamatot vagy a döntés körülményeit – például szabályozási előírások – leíró új szabályhalmaz segítségével szimuláció is végezhető.

Jelenleg számos informatikai rendszerben az üzleti döntési logika és a döntési körülmények is a meglévő rendszerekbe kódolva található meg. Erre a rugalmatlan megoldásra nyújtanak alternatívát a komponens alapú, önálló szabálymotorral rendelkező BRM-rendszerek. Mint minden eszköz, ez sem old meg önmagában minden problémát, de egy jól megtervezett, kellő mértékű üzleti logikát összpontosító informatikai rendszer az üzleti elemzők és döntéshozók számára hatalmas lehetőségeket rejt.

Az ILOG JRules oldala az Alerant Zrt. honlapján