Систематизация знаний о поведении рынка была предпринята еще в конце прошлого века Чарльзом Доу (одним из авторов индекса Доу-Джонса). Технический анализ как метод прогнозирования цен на основе изучения их изменений за определенные промежутки времени формировался в 40—60-х годах нашего столетия под влиянием работ Эллиота, Ганна, Мерфи и других ученых. С 80-х годов отмечено резкое повышение интереса к теории технического анализа, что обусловлено не только быстрым ростом биржевых операций, но и интенсивным развитием информатизации во всех областях науки, техники, экономики и, в частности, быстрым развитием информационных технологий.
Технический анализ реализуется с помощью графических методик, математической апроксимации и циклического анализа временных рядов. Знание закономерностей предоставляет аналитику набор правил, руководствуясь которыми он способен принять взвешенное решение.
Для реализации требований анализа и прогнозирования финансового и товарного рынков в последнее время разрабатывается специальное программное обеспечение, а также программные продукты на основе экспертных систем и нейронных сетей.
Для формирования собственных программных приложений в среде архитектуры «клиент-сервер» может функционировать визуальная объектно-ориентированная система Oracle Express Objects, позволяющая пользователям специалистам-маркетологам (не профессиональным аналитикам) осуществлять анализ при выполнении своих служебных обязанностей. Oracle Express Objects предоставляет возможности графического моделирования и анализа типа «что — если» на базе традиционных систем Oracle Objects, работающих в среде Windows.
Используя таблицы и графики, специалист-маркетолог может производить разносторонний анализ, детализируя и углубляя его по различным аспектам. Например могут быть выявлены запасы товаров, отслежены колебания объемов, предупреждены менеджеры о снижении таких запасов и необходимости их пополнения.
Программный продукт Oracle Sales Analyzer является широко применяемым приложением в области продаж и маркетинга. Он предназначен для анализа объемов продаж маркетинговых компаний, прибыльности продукции или заказчика, жизненного цикла продукта и эффективности продвижения товара. После окончания работы система позволяет пользователям скорректировать их стратегию с помощью дополнительного анализа.
Oracle Sales Analyzer упрощает оценку долей рынка, формирование отчетов о распределении мест, проведение анализа и вычислений и позволяет определить:
- кто скорее всего купит следующим какой продукт и когда;
- почему доля рынка на некоторых направлениях падает, а на остальных нет;
- кто из заказчиков конкретного вида продукции является наиболее прибыльным;
- как скажется выпуск нового продукта на сбыте уже существующего ассортимента;
- какая ценовая политика может считаться лучшей: максимизация прибыли или соревнование с ценами конкурентов.
Создание и использование экспертных систем является одним из концептуальных этапов развития информационных технологий в маркетинге.
Экспертная система (ЭС) — это совокупность методов и средств организации, накопления и применения знаний на базе АИТ для решения сложных задач оценки ситуаций в коммерческо-сбытовой деятельности. ЭС предназначена для решения так называемых неформализованных задач, решение которых не может описываться традиционными математическими и статистическими методами и которые обладают одной или несколькими из следующих характеристик:
- задачи не могут быть выражены в числовой форме;
- цели не могут быть показаны в терминах точно определенной целевой функции;
- не существует алгоритмического решения задачи;
- алгоритмическое решение есть, но его нельзя использовать из-за ограниченности ресурсов (время, память).
В основе интеллектуального решения проблем маркетинговой деятельности с использованием ЭС лежит принцип воспроизведения знаний опытных специалистов-экспертов. Исходя из собственного опыта, эксперт, используя ЭС, анализирует ситуацию и распознает наиболее полезные факты, оптимизирует принятие решений, отсекая тупиковые пути. Программные средства, основанные на технологии экспертных систем, позволяют достичь более высокой эффективности за счет рассмотрения большого числа альтернатив при выборе решения, ориентации на накопленный и зафиксированный в базе знаний опыт группы специалистов, анализа влияния большого количества новых факторов и оценки их при построении стратегий и прогноза.
Основой экспертной системы является совокупность знаний (базы знаний), структурированных в целях формализации процесса принятия решений. Экспертные системы разрабатываются с расчетом па обучение, и потому способны обосновать логику выбора решений, т.е. обладают свойствами адаптивности и аргументирования. Большинство ЭС имеют механизм объяснения, который, используя накопленные в системе знания, дает пояснения и обоснования выбора найденного решения.
Преимущества ЭС по сравнению с использованием опытных специалистов состоят в следующем:
- достигнутая компетентность не утрачивается, она может документироваться, передаваться, воспроизводиться и наращиваться;
- имеют место более устойчивые результаты, отсутствуют эмоциональные и другие факторы человеческой ненадежности;
- высокая стоимость разработки уравновешивается низкой стоимостью эксплуатации, возможности копирования, что в совокупности дешевле оплаты труда высококвалифицированных специалистов.
ЭС создаются как инструмент в работе пользователей, с помощью которого они получают возможность совершенствовать свой потенциал для решения трудных, неординарных задач в ходе практической работы. В частности, ЭС для анализа маркетинговой деятельности должна демонстрировать не только компетентность, т.е. достигать в процессе работы того же уровня, что и специалисты-эксперты, но и находить наиболее рациональные решения в минимальные временные отрезки.
Недостатком современных экспертных систем является меньшая их приспособляемость к обучению новым правилам и концепциям, к творчеству и изобретательству. Использование ЭС позволяет во многих случаях отказаться от услуг высококвалифицированных специалистов. В системе эксперта с более низкой квалификацией наличие технологии ЭС будет служить средством расширения профессиональных знаний и возможностей.
Отличиями ЭС от обычных компьютерных технологий являются:
- экспертные системы манипулируют знаниями, тогда как любые другие системы используют готовые данные;
- экспертные системы, как правило, дают эффективные обоснованные решения, и хотя они способны иногда ошибаться, но, в отличие от традиционных компьютерных систем, имеют потенциальную возможность учиться на своих ошибках.
Экспертные системы создаются для решения разного рода проблем, типы которых можно сгруппировать в категории.
Зарубежный опыт показывает, что ЭС разрабатываются в основном в университетах, научно-исследовательских центрах и коммерческих организациях и области их применения постоянно расширяются. Одним из наиболее важных последствий разработки экспертных систем является модификация знаний. По мере того, как разработчики будут строить сложные базы знаний, начнет функционировать рынок знаний, не зависимых от компьютерных систем. Появятся средства обучения для изучающих определенную прикладную область. Коммерческим продуктом станут метазнания, т.е. знания об оптимальных стратегиях и процедурах использования предметных знаний. Перерастание экспертных систем в интеллектуальные состоит в слиянии концепций оборудования, средств их создания (языков) и самих экспертных систем. Объединение интеллектуальных систем особенно эффективно в сложных инфраструктурах. Интеллектуальные системы уже разрабатываются и внедряются за рубежом для коммерческого использования.
Экспертная система FOLIO (Стенфордский университет, США) помогает консультантам по инвестициям определять цели клиентов и подбирать портфели ценных бумаг, наиболее соответствующие этим целям. Система определяет нужды клиента в ходе интервью и затем рекомендует, в каких пропорциях надо распределить капиталовложения между разными фондовыми инструментами, чтобы наилучшим образом удовлетворить запросы клиента. Система различает небольшое число классов ценных бумаг (например, ориентированные на дивиденды акции с невысоким уровнем риска или ориентированные на акции с высоким уровнем риска) и содержит знания о свойствах (например о годовых процентах на капитал) ценных бумаг каждого класса. В системе применена основанная на принятых правилах схема представления знаний с прямой цепочкой рассуждений для вывода целей и схема линейного программирования для максимизации соответствия между целями и предлагаемым портфелем. Система доведена до уровня демонстрационного прототипа.
Искусственная компетентность экспертных систем не заменяет полностью человека. Эксперт-человек способен реорганизовать информацию и знания и использовать их для синтеза новых знаний. В области творческой деятельности люди обладают большими способностями и возможностями по сравнению с самыми умными системами. Эксперты справляются с неожиданными поворотами событий и, используя новые подходы, способны проводить аналогии из других предметных областей. Они адаптируют свои стратегии к изменяющимся условиям и приспосабливают их к новым обстоятельствам в более широком диапазоне проблем и задач. Экспертные системы менее приспособлены к обучению на уровне новых концепций и новых правил. Они оказываются не столь эффективными и мало пригодными в случаях, когда надо учитывать всю сложность реальных задач.
Эксперты могут непосредственно воспринимать весь комплекс входной информации: символьной, визуальной, графической, текстовой, звуковой, осязательной, обонятельной. У экспертной системы есть только символы, через которые представлены базы знаний с воплощенными в них теми или иными концепциями. Преобразование сенсорной информации в символьную сопровождается потерей части информации.