Course Definition Form/ Fia Cursului1. Course Title/ Titlul Cursului

Sisteme Informatice de asistare a decizilor2.1. Course Leader / Conductorul de curs Cornel-Nicolae JUCAN 2.2. Department/Departament Bank-Finance 2.3. Faculty/ Facultate Economic Sciences/ Stiine Economice 3.1. Year/ An II-C.I.G. 4.1. Credits/ Credite 3 4.2. Study Hours/ Numr de ore de studiu 28

5.1. Module Description (100 300 words) / Descrierea cursului (100 300 de cuvinte)

Acest curs i propune familiarizarea studenilor cu conceptele, noiunile, definiii, metode, metodologii, tehnici, tactici i strategii ale tranziiei omenirii, de la societatea global-informaional, la societatea cunoaterii, respectiv de la societatea lucrului cu calculatorul, a manipulrii i procesrii datelor i informaiilor, la societatea ale crei caracteristici sunt digitizarea i interconectivitatea, avnd ca instrument principal de operare, piesa de cunoatere manipulat cu ajutorul tehnologiilor informaionale i de comunicare Pe parcursul cursului, se dorete punerea studentului n situaia de a emite judeci de valoare i prerile proprii, interpretnd strile de lucruri sau realitile constatate pe baza documentelor de eviden financiar-contabil la nivelul societilor comerciale, prin studii de caz reale i printr-o raportare continu a acestora la obiectivele de atins, la modelele studiate, sau conceptele, metodele i metodologiile cele mai reprezentative din literatura de specialitate Capabili de a-i nsui cele mai valoroase cunotine de organizare i gestiune a datelor, informaiilor i cunotinelor, studenii vor putea s devin specialiti n managementul cunotinelor, aducndu-i contribuia la o mai bun gestionare a schimbrilor i n economia romneasc.5.2. Outline Content / Coninutul Cursului

- Istoricul i definirea inteligenei artificiale i a sistemelor expert

- UTILIZAREA SISTEMELOR INTELIGENTE N DOMENIUL ECONOMIC - Prezentarea construciei unui model informaional de asistare a managementului la nivelul 5.3.

firmei. SISTEME EXPERT DE ASITARE A MANAGERULUI FIRMEI N LUAREA DECIZIILOR SISTEME EXPERT DE ASISTARE A DECIZIEI FINANCIARE BUGETELE I TABLOURILE DE BORD ELECTRONICE IMPLICAREA SISTEMELOR EXPERT N ANALIZA FINANCIAR-PATRIMONIAL A FIRMEI Sisteme expert de modelarea deciziei financiare n industrie Particulariti ale sistemelor informatice din industria turismului Modaliti de investigare a performanelor economico-financiare ale firmelor de transportKey Bibliography / BIBLIOGRAFIE ESENIAL

Jucan C. N.

Jucan C.N., Ciontu S.

Sisteme expert n modelarea deciziilor financiare, VOL.I, Ed. Alma Mater Sibiu,2003 i Vol.II, Editura Alma Mater Sibiu,2006 Sisteme Informatice de asistare a deciziei financiare, Editura Alma Mater Sibiu,2004 Sisteme informatice de asistare a deciziei financiare studii de caz la nivel microeconomic, Editura Alma Mater Sibiu, 2008 Sisteme informatice de asistare a deciziei financiare studii de caz n instituiile bancare i nebancare, Editura Alma Mater Sibiu, 2008 Contabilitate financiar ediia a II revizuit i adugit Ed. Continent, Sibiu 2001 - Management financiar, Ed. Univ. Bucureti, 2005 - Management financiar n afaceri, Ed. Universitar, Bucureti 2006 Decizie asistat de calculator, Editura Tehnic, 2002; Contabilitatea financiara Editura ASE, Bucureti 2003 Informatica. Societatea informaional. E-serviciile, Editura Economic Bucureti, 2006 Reele de calculatoare n era Internet, Editura Economic Bucureti, 2001

Balte N. i colectiv Bogdan I.

FILIP F. GHE. Ristea Mihai Rosca I.G., Stoica M., GhilicMicu B. Zota R.D.

5.4. Other Resources / Alte Resurse

- Bojan Bogdan I. Sisteme expert pentru evaluarea intreprinderilor, Ed. Dual Tech, Buc. 2004 Capanu I., Anghelache C - "Indicatori Economici. Calcul, prezentare", Editura Economic, Bucureti, 2000; Dumitrescu D., Dragot V. - "Evaluarea ntreprinderilor. Metode. Tehnici. Incertitudine". Valoare, Editura Economic, Bucureti, 2000; Strak Lorant Eros, Pantea Ioan Marius - "Analiza situaiei financiare a firmei", Editura Economic, Bucureti, 2001;

6.

Learning Outcomes / Obiective ale cursului

1. 2. 3. 4. 5. 6.

Istoricul i definirea inteligenei artificiale i a sistemelor expert Utilizarea sistemelor informaionale de asistare a deciziilor financiare la nivel microeconomic Prezentarea construciei unui model informaional de asistare a managementului la nivelul firmei Implicarea sistemelor expert n cadrul analizei situaiei financiar patrimoniale pe baza bilanului contabil Sisteme expert pentru promovarea deciziilor manageriale i financiare Modaliti de investigare a performanelor economico-financiare ale firmelor prestatoare de servicii turistice i de transport

7. Soluionarea concret a problemelor economico-financiare la nivel microeconomic cuajutorul sistemelor informatice i informaionale

8. Learning Activities / Activiti de Studiu Teacher managed learning:/ Numr de ore predate de ctre profesor Student managed learning:/ Numr de ore de studiu individual TOTAL

Hours / Ore 28 122 150

9.

Assessment/ Evaluare Assessment Method/ Metod de Evaluare % contribution to module mark or P/F / % contributie la nota finala 50% 50% Learning Outcomes/ Obiective urmrite 1-10 1-8

Research Paper/ Referat Exam/Examen

In order to pass this course, students are required to achieve an overall mark of 5./ Nota minim de trecere la acest curs este 5.Delivery/ Numr de distribuiri 1 This module is delivered over/ Acest curs se pred timp de a single semester/ un semestru Indicate semester/ Semestrul n care se pred

Semester 2/ Semestrul 2

Sisteme Informatice de asistare a deciziilor

Introducere. Mediul concurenial reprezint principala provocare pentru orice ntreprindere. Confruntat cu probleme tot mai complexe, ntreprinderea modern trebuie s rspund rapid i corespunztor la ceea ce reprezint progresul tehnico-tiinific desfoar activitatea. Acumularea n timp, datorat cercetrilor permanente n domeniul economic, a tot mai multe informaii i soluii n rezolvarea situaiilor neprevzute aprute n activitatea economic a ntreprinderii i care face tot mai greoaie luarea unei decizii rapide. Sistemele expert n domeniul economico-financiar vin n sprijinul managerului n procesul de luare a deciziilor. Scopul acestora este de reproducere de ctre calculator a raionamentelor umane, astfel nct conductorii pot s ia decizii n rezolvarea problemelor economice la un moment dat, n timp oportun, nlocuind cu succes experii n domeniu. Funciunea de baz a sistemelor expert este raionamentul ele putnd fi definite chiar ca fiind programe informatice capabile s reproduc raionamentul. Principalele moduri de raionament folosite sunt: - deducia care permite s se obin concluzii plecnd de la reguli ale cror premise sunt verificate; - inducia care conduce la reguli plecnd de la observaii pariale determinate adesea de scheme predefinite. Cele dou moduri de raionament prevzute pot fi utilizate ntr-un mod analitic (se descompun raionamentele n submodule mai uor de analizat), sau ntr-un mod sintetic (se reunesc raionamentele pentru a forma un modul comun). Inteligena artificial i sistemele expert fac parte, ca origine, din marea familie a informaticii. Pentru generarea i dezvoltarea acestora, la fel ca software-ul clasic, sunt folosite limbaje de programare i generatoare de sisteme expert. i schimbarea rapid a condiiilor n care i

Capitolul1. Istoricul i definirea inteligenei artificiale i a sistemelor expert Obiective: Prezentarea avantajelor inteligenei artificiale n domeniul economicofinanciar tiut fiind faptul c aceasta adaug un surplus de utilitate calculatoarelor, acestea putnd fi folosite, pe lng programele clasice de inere a evidenei, (realizate de obicei n limbaje de gestiune a datelor), n manipularea i interpretarea datelor n scopul lurii deciziei. Rezumat Inteligena artificial este un subdomeniu al informaticii destinat dezvoltrii calculatoarelor i sistemelor de programe menite s imite mintea uman. Termenul de inteligen1 vine de la cuvntul latin "intelegere" care nseamn a alege dintre, a nelege, a percepe i a ti. n dicionarele de specialitate gsim prezentat termenul de inteligen ca fiind "capacitatea de a nva sau nelege din experien, abilitatea de a achiziiona i memora cunotine, capacitatea de a rspunde rapid i cu succes la probleme noi, utilizarea facultii de a raiona n rezolvarea problemelor i conducerea activitilor cu eficacitate". Aceste funcii sunt de altfel caracteristice inteligenei naturale. Inteligena natural (uman), este considerat, abilitatea uman de a lua decizii pe baza informaiilor memorate anterior folosind in acest proces gndirea i raionamentul. Inteligena artificial i propune s imite ct mai mult inteligena natural a oamenilor cu ajutorul computerului. 1.1. Istoria inteligenei artificiale i a sistemelor expert2 Semnalmente ale apariiei sale i gsete izvoarele nc din zorii civilizaiei, pot fi sesizate din cele mai vechi timpuri, respectiv n anii 30002778 .C., n Egipt, putem considera c s-a realizat primul "sistem expert", pe11

Ioan Andone, Alexandru ugui, Sisteme inteligente n management, contabilitate, finane-bnci i marketing, p.12

2

Guz Benchimol, Pierre Levine, Jean-Charles Pemerol - Sisteme expert n intreprindere, Editura Tehnic, Bucureti, 1993, p.14

hrtie de papirus i care prezenta diverse tehnici aplicabile n chirurgie. n ani 200 .C. chinezii realizau la rndul lor diverse piese automate i orchestre mecanice. Momentul apariiei inteligenei artificiale este legat de reuniunea de la Darmouth College (Hanover New Hampshire) din anul 1956 unde s-a prezentat programul de demonstare a logicii propoziiilor "Logic Theorist" de ctre Newell, Saw i Simon. Denumirea consacrat de "Inteligen Artificial" a fost data de ctre John McCarthz n acelai an. n perioada 1959-1960 au aprut i primele programe de demonstrare a teoremelor bazate pe logica propoziiilor. Explozia tiinelor deceniului 1960-1970, a permis elaborarea principiilor majoritare n cercetarea arborescenelor i a unor idei de baz, care sunt utilizate i astzi n cercetarea, n rezolvarea problemelor i a sistemelor expert. Crile de sintez ale lui Newell, Simon (1972) i Nilsson (1971) marcheaz sfritul acestei perioade. Principalele metode de explorare arborescent, utilizate i n prezent n programele sistemelor expert, provin din aceast perioad. Realizrile cercetrilor se concentreaz mai ales asupra problemelor cu o descriere simpl, dar cu complexitate n rezolvare, de exemplu, ahul sau demonstrarea teoremelor matematice. n aceste domenii programele au rmas vreme ndelungat sub posibilitile celor mai buni experi, ele nefiind capabile s-i depeasc pe cei mai buni specialiti. Pare paradoxal faptul c, n domeniul sistemelor expert, problemele care nu erau foarte clar definite i care comportau un mare numr de reguli i de fapte, cu toate c aveau doar o strategie limit, nu prea au fost abordate. Cercettorii erau preocupai n primul rnd "de probleme a cror enun este simplu, n care totul este cunoscut cu certitudine i trebuie construit o arborescen n adncime i cu posibiliti n lime". DENDRAL, este considerat primul program expert care a debutat spre sfritul anilor `60, la Universitatea Stanford, sub conducerea lui B. Buchanan, E. Feigenbaum i J. Lederberg. Acest program determina

structura dat de o molecul, plecnd de la spectrul de mas stabilit cu ajutorul unui spectograf. Dup anii 1970 preocuprile s-au deplasat de la programele i strategiile de cutare, spre cercetarea naturii cunotinelor. La nceputul anilor `80 s-a elaborat sistemul expert MYCIN la Universitatea Stanford de ctre Shortliffe, destinat utilizrii sale n domeniul medical. Sistemul PROSPECTOR, deschidea o nou perspectiv n elaborarea sistemelor expert, fcnd totodat trecerea de la perioada de pionierat la sistemele expert comerciale. Acestea i gseau aplicabilitate n toate domeniile de activitate. Primul limbaj de realizare a sistemelor expert a fost LISP realizat de ctre McCarthy n anul 1959. Acest limbaj a fost perfecionat n decursul anilor i a permis ralizarea sistemelor expert MYCIN i DENDRAL. n ani `70 apreau alte limbaje de programare ca: MICRO-PLANNER realizat n anul 1971 de ctre Sussman, Wingrad i Charniak; PLANNER realizat n anul 1972 de ctre Hewit; CONNIVER realizat n anul 1972 de ctre McDermott i Sussman. Tot n aceast perioad i fcuse apariia i limbajele cunoscute sub denumirea "limbaje orientate spre obiect", printre acestea numrndu-se limbajul SIMULA-67 (realizat n anul 1970 de ctre Dahl, Mzhrhaug, Nzgaard) i SMALLTALK-72 realizat n anul 1976 de ctre Kay. n anul 1970 aprea limbajul PROLOG realizat de Alain Comerauer i Roussel n Frana, bazat pe logica predicatelor. * * * Putem observa c nc de la nceput s-au elaborat n fapt diverse instrumente de realizare a sistemelor expert dei primele programe realizate nu au fost capabile dect pe departe s ating scopul propus. DENDRAL un program de geologie destinat descoperirii zcmintelor nu a fost niciodat

folosit practic deoarece, experimentele din teren au concluzionat c experii n domeniu erau mult mai utili dect simularea pe calculator. Cercetrile ulterioare i evoluia sistemelor de calcul ns au creat noi perspective realizrii sistemelor expert astfel nct astzi se folosesc n foarte multe domenii de activitate, iar necesitatea lor devenit indispensabil,au fost datorate n principal calitilor superioare pe care le ofer n timp, fa de orice expert uman. 1.2. Structura i funcionarea unui sistem bazat pe inteligena artificial Conceperea i realizarea sistemelor inteligente au avut ca baz de plecare structura sistemelor naturale de inteligen.

Concluzii Soluii Sfaturi Decizii

Concluzii Soluii Sfaturi Decizii

Gndire Informaii exteriore de analizat n baza crora se ia decizia Cunotine memorate prin procesul de nvare Informaii exteriore de analizat n baza crora se ia decizia

Interfa Baza de cunotine

Sistem de inteligen natural

Sistem de inteligen artificial

La baza inteligenei se afl cunoaterea. n cazul inteligenei artificiale aceasta este stocat n baza de cunotine sub form de fapte, concepte, proceduri i relaii iar rolul gndirii este deinut de interfa, care caut n baza de cunotine, informaii asemntoare cu informaiile primite din exterior, le analizeaz prin proceduri de comparare i elaboreaz concluzii, sfaturi, soluii sau decizii. Capacitatea de analiz i luare a deciziilor, a unui sistem de inteligen artificial, este limitat de cunotinele pe care acesta le are stocate n baza de cunotine.

1.3 Cteva comparaii ntre programele informatice clasice i sistemele de inteligen artificial Inteligena artificial a dat o nou perspectiv i modalitate de abordare a informatici privite din umbra scopului urmrit n realizarea sistemelor de inteligen artificial. Scopul inteligenei artificiale era determinat de urmtoarele obiective: obiectivul primar - s fac, n general, mainile mai inteligente; obiectivul laureatului Nobel - s nelegem ce este inteligena; obiectivul antreprenorial - s fac mainile mai utile; Programele clasice prelucreaz datele (care trebuie s fie complete) folosind metode matematice numerice i algoritmice pentru obinerea de informaii precise referitoare la datele analizate. Sistemele de inteligena analizeaz informaiile (care pot fi incomplete) folosind metode logice i n principal euristica, oferind rezultate sub form de explicaii, concluzii, sfaturi, soluii cu privire la informaiile analizate. Sistemele inteligente au spre deosebire de cele convenionale capacitate de raionament, o interfa cu utilizatorul bazat pe dialog, ofer rezultate incerte i prezint mobilitate i adaptabilitate la schimbri prin actualizri n baza de cunotine. Exemplu: Un program clasic ofer informaii concrete despre capitalul circulant, capitalul fix, cifr de afaceri ale unei firme, exprimate n uniti monetare pe cnd un sistem inteligent poate spune despre aceiai firma c a obinut o cifr de afacere medie, folosind capitalul circulant cu un randament bun iar capitalul fix nu a fost utilizat la maximum. 1.4 Aplicaii ale inteligenei artificiale n ultimii ani ai scolului trecut, inteligena artificial a primit noi valene, fiind folosit n diverse domenii de aplicabilitate devenind indispensabil. Aceasta se folosea cu succes in domenii ca: sisteme expert, rezolvarea problemelor, prelucrarea limbajului natural, recunoaterea formelor, robotic, nvmntul asistat de calculator, etc.

1.4.1 Sistemele expert sunt aplicaiile cele mai des utilizate, fiind folosite n toate domeniile de activitate care necesit analiza unei situaii de ctre un expert n domeniu i luarea de decizii n timp optim. Domeniile de aplicare sunt foarte diverse, ca de exemplu cel economico-financiar, juridic, management, militar, industrie, agricultur, geologie, etc. Metodele i tehnicile actuale de programare i dezvoltare a sistemelor expert permit realizarea de sisteme expert i multiexpert care sunt mult mai eficiente prezentnd, un grad ridicat de fiabilitate chiar mai bun dect expertul uman, rezolvnd cu succes probleme complexe ntru-un timp foarte scurt. 1.4.2. Un alt domeniu unde se folosete inteligena artificial este cel de rezolvare a problemelor. Varietatea tematic a problemelor ce pot fi rezolvate este divers, putnd fi cantonate n domeniului matematicii (rezolvarea de teoreme i reducerea formulelor) ct i n alte diverse sectoare, cum ar fi cele care apar n domeniul economico-financiar (pentru determinarea factorilor care concur la nendeplinirea planului de producie sau probleme de personal, etc.) Mai exist, de asemenea, sisteme de inteligen artificial capabile s verifice rezultatele muncii din laboratoare sau s simuleze efectele produse de fenomene naturale (cutremure, furtun, etc.) sau accidentale (accidente rutiere, feroviare, aviatice, catastrofe, etc.) 1.4.3. S-au efectuat i se fac n continuare cercetri susinute i asidue pentru mbuntirea comunicrii dintre om i calculator. Diveri cercettori ncearc s realizeze aceast comunicare prin interfee care s foloseasc limbajul natural folosit zi de zi. Aceast munc este ngreunat de necesitatea mare de resurse necesare acumulrii unui dicionar ce cuprinde asocierea cuvintelor cheie cu pronunia acestora. Problemele comunicaiei n limbaj natural sunt foarte complexe determinate de timbrul vocal i semnificaia multipl a cuvintelor.

Rezultatele sunt mbucurtoare, realizndu-se deja diverse sisteme de recunoatere a limbajului uman (telefoane cu apelare vocal, editoare de text care scriu dup dictare, traductoare, etc.). 1.4.4. Sistemele de recunoatere a formelor sunt capabile s identifice trsturile obiectelor reale sau imaginile acestora, iar informaia astfel obinut o utilizeaz pentru soluionarea anumitor probleme. Tehnologia a permis realizarea de roboi care au fost trimii n spaiul cosmic, iar rezultatele obinute au fost peste ateptri. Se ncearc de asemenea introducerea tehnologiei robotizate n industria constructoare de maini pentru realizarea de autovehicule ce se deplaseaz fr ofer, conduse de computere ghidate prin satelit dotate i cu sisteme de deosebire a formelor. Situaia actual internaional zbuciumat de atacurile tot mai frecvente i mai diverse ale terorismului, determin cutarea unui rspuns la activitatea de cercetare pentru realizarea de sisteme de recunoatere i deosebire a formelor umane i materiale pentru a se asigura securitatea i integritatea n instituiile publice. 1.4.5. Robotica nseamn dotarea mainilor cu capacitatea de a funciona independent, fr controlul omului. Tehnologia a permis realizarea de roboi pentru utilarea fabricilor, nlocuind munca manufacturier, realizndu-se astfel un randament sporit. De asemenea sunt realizai roboi care s lucreze n domenii n care prezena omului ar fi periculoas (lucru n min, medii toxice sau cu substane radioactive, lucrul cu explozivi, etc.). 1.4.6. nvmntul asistat de calculator este un subdomeniu al inteligenei artificiale folosit de programele destinate procesului de educare pentru a oferii studentului, n mod inteligent, accederea pe o treapt de

nvare superioar n funcie de nivelul de cunotine acumulat pn la un moment dat.

1.5 Tehnici de realizare a sistemelor de inteligen artificial n timp au fost dezvoltate i utilizate diferite tehnici de realizare a sistemelor de inteligen artificial3 cum sunt reelele neuronale artificiale, algoritmi genetici, sistemele expert, sistemele fuzzy i sistemele hibride. Sistemele neuronale artificiale au aprut n anii `80 i au la baz reprezentarea cunoaterii sub form de reele neuronale. Neuronii artificiali sunt conectai ntre ei i au un mod de funcionare inspirat din funcionarea neuronilor naturali. Sistemele neuronale sunt folosite atunci cnd avem de a face cu informaii empirice i nu pot fi folosii algoritmi suficieni de rapizi i coreci pentru prelucrarea acestora. Acestea pot fi folosite pentru soluionarea problemelor de marketing bancar, comercializarea titlurilor, evaluarea creditelor, diagnosticul financiar al firmelor i optimizrii dintre cele mai diverse. Cele mai cunoscute aplicaii sunt: sistemul neuronal pentru detectarea fraudelor cu cri de credit al companiei Visa Internaional i sistemul neuronal CHRIS (Card Holder Risk Indentification Service), care identific tranzaciile efectuate n staiile de benzin, achitate tot cu cri de credit i raporteaz eventuale fraude. Sistemele inteligente bazate pe algoritmi genetici sunt inspirate din funcionarea sistemelor biologice i se bazeaz pe ncurajarea soluiilor capabile s rezolve o problem i penalizarea soluiilor fr succes. Repetarea lor de foarte multe ori aduc rezultate notabile n optimizarea soluionrii problemelor cu muli parametri. Au fost obinute rezultate bune prin utilizarea lor n selectarea personalului, selectarea portofoliilor, comerul cu titluri, afaceri financiare, evalurii creditelor, deteciei fraudelor i prediciei falimentului.

3

Ioan Andone, Alexandru ugui, Sisteme inteligente n management, contabilitate, finane-bnci i marketing, Ed.Economic,1999,p.23-31

Sistemele fuzzy se bazeaz pe logica fuzzy i dispun de mare flexibilitate, obinndu-se astfel rezultate foarte bune n majoritatea domeniilor de activitate ncepnd cu recunoaterea scrisului de mn i terminnd cu evaluarea creditelor. Logica fuzzy se bazeaz pe atribuirea obiectelor de caracteristici bine determinate (de exemplu: o main poate fi scump sau ieftin). Unul dintre cele mai cunoscute sisteme inteligente care folosesc logica fuzzy este "Fuji Bank" din Tokio, specializat n comerul cu titluri de credit pe termen scurt, conine aproximativ 200 reguli de producie fuzzy. Acesta funcioneaz nc din anul 1993 i aduce lunar ctiguri de aproximativ 800.000 USD. Sistemele hibride au aprut ca o necesitate datorat complexitii operaiilor pe care trebuie s le realizeze un sistem inteligent. Acestea nglobeaz dou sau mai multe tehnici de realizare a sistemelor inteligente. Prile componente ale unui sistem hibrid raporteaz fiecare rezultatul unei alteia astfel nct rezultatul final s fie cel mai bun. Bursa din Londra a finalizat un produs numit MonITARS (Monitoring Insider Trading an Regulatory Surveillance) folosit pentru supravegherea celor peste 100.000 tranzacii zilnice i depistarea afacerilor dubioase. Acest sistem este realizat prin combinarea tehnologiei algoritmilor genetic, logica fuzzy i reelele neuronale.

1.6. Avantaje ale inteligenei artificiale n domeniul economicofinanciar Inteligena artificial adaug un surplus de utilitate calculatoarelor, acestea putnd fi folosite, pe lng programele clasice de inere a evidenei, (realizate de obicei n limbaje de gestiune a datelor), n manipularea i interpretarea datelor n scopul lurii deciziei. Dup cum bine se cunoate, volumul tot mai mare de date utilizate n domeniul economico-financiar fac indispensabil folosirea sistemelor inteligente pentru management i a sistemelor de sprijinire a deciziei. Acestea au rolul de interogare a bazelor de

date i de sintetizare a informailor astfel nct s vin n sprijinul managerului n luarea deciziilor. Un loc aparte l ocup sistemele expert care joac un rol important n politicile manageriale asupra cunoaterii referitoare la: competitivitatea firmei, calitatea total, rapiditatea reaciei fa de competitori, reducerea costurilor, coeren i dinamism n comportament. Un alt segment al economiei influenat de inteligena artificial este folosirea pe scar larg a roboilor industriali care fac munca mai competitiv, realiznd n acelai timp un randament foarte ridicat. Inteligena artificial a avut un impact major asupra dezvoltrii economice. Odat cu dezvoltarea acesteia s-a manifestat un grad de complexitate n ceea ce privete modul de desfurare a tuturor activitilor . De asemenea inteligena artificial are un grad de perisabilitate mai redus dect inteligena natural, un cost mai mic (cu toate c se cheltuiete foarte mult pentru realizarea ei, odat realizat, se poate multiplica ntr-un numr infinit de exemplare), poate fi actualizat uor si poat fi folosit perioad lung de timp. Aplicaiile inteligenei artificiale n domeniul economico-financiar sunt n principal cele destinate pentru: desfacerea produselor bancare i a celor din domeniul asigurrilor, bancar, piaa de capital, investiiile de portofoliu, financiar, supravegherea monitorizare. planificare, proiectare, diagnostic

gestiunea resurselor umane, contabilitate i audit, impozitare, control i

Capitolul 2. UTILIZAREA SISTEMELOR INTELIGENTE N DOMENIUL ECONOMIC Obiective: Prezentarea noilor tehnologii ale informaticii decizionale din mediul informatizat al ntreprinderii. Rezumat: Dezvoltrile recente din domeniul Inteligenei Artificiale (redat prin acronimul AI), n general i a Sistemelor Expert (SE), n particular i-au pus amprenta asupra preocuprilor de modernizare a funciei financiar contabile cu ajutorul tehnologiilor avansate. Tranzaciile economice reprezint infrastructura pe baza creia sunt construite toate aplicaiile de prelucrare automat a datelor. Pentru ca un sistem s poat combina eficiena i posibilitile de stocare a bazelor de date cu flexibilitatea i funcionalitatea specific aplicaiilor AI, trebuie ca acesta s conceput pornind de la o baz de definiii comun . Aceast baz este format din metodele de reprezentare a cunoaterii (concept specific inteligenei artificiale) i metodele de modelare semantic a datelor (concept specific bazelor de date). Cele mai mari firme de consultan financiar- contabil din lume, DELOITTE, ERNST & YOUNG, KPMG i PRICEWATERHOUSE COOPERS au folosit i mai utilizeaz nc, tehnici AI i sisteme expert n luarea deciziilor i la rezolvarea problemelor financiar-contabile. Principalele domenii n care acestea i dovedesc nc utilitatea i aplicabilitatea sunt: gestiunea fiscal, planificarea i decizia financiar, auditul i serviciile de consultan contabil. n Germania sistemele expert sunt utilizate pe scar larg n industrie, iar n domeniul cercetrii se folosesc mai ales modelele logice de tip fuzzy. n Marea Britanie companiile au implementat sisteme expert bazate pe tehnologie japonez, n timp ce n Frana, se observ preocupri susinute pentru achiziia cunoaterii cu tehnologia sistemelor expert proprii. i n Spania se depun eforturi mari pentru transferul tehnologiei sistemelor expert din cercetare n practic. n Coreea, se utilizeaz sistemele expert n domeniul construciei de nave, n telecomunicaii, finane i industrie , iar n Singapore exist o multitudine de proiecte de cercetare n domeniul raionamentului bazat pe cazuri. Cercettorii europeni au fost i sunt ncontinuare interesai de tehnologia sistemelor inteligente de sistemele hibride i de tehnologiile cunoaterii, programul ESPRIT al UCEE fiind probabil cea mai mare surs de finanare a proiectelor de sisteme expert de pn acum, multe companii folosind astzi tehnologia sistemelor expert ca pe un avantaj strategic sau pentru creterea valorii afacerilor. rile n curs de dezvoltare din alte continente cum ar fi Mexicul , Thailanda i Egiptul s-au dovedit interesate de aceast tehnologie. Domeniile aplicative ale Sistemelor Expert s-au constatat a fi urmtoarele:

-Inginerie fabricaie, 35 la sut. -Economie, 25 la sut. -Medicin, 11 la sut. -Mediu, 9 la sut. -Agricultur, 5 la sut. -Telecomunicaii, 4 la sut. -Legislaie, 3 la sut. Transport, 1 la sut. N economie, conform precizrii acluiai autor, subdomeniile aplicative sunt: finane, management, producie, contabilitate audit, marketing, comer electronic, afaceri internaionale, asgurri i managementul resurselor umane. Preocuprile actuale sunt orientate, n principal, spre construirea de baze de cunotine, integrarea cu alte sisteme, utilizarea instrumentelor pentru achiziia cunoaterii, nvarea automat, etc. 2.1. Sisteme informatice de asistare a deciziei SIAD . Din punct de vedere operaional , un sistem informatic de asistare a deciziei poate fi definit ca un sistem interactiv i flexibil care are drept obiectiv asistarea managerului n adoptarea unei hotrri atunci cnd reprezentarea unei probleme organizaionale nu poate fi complet formalizat prin algoritmi .(I.IONESCU p. 55 R nr.10-2005) ntre caracteristicele de baz ale unui sistem informatic de asistare a deciziilor SIAD, cele mai importante sunt: - facilitatea de-a rezolva probleme semistructurate sau nestructurate, prin asocierea raionamentului decidentului cu un sistem informatic - asigurarea asistrii deciziei pe niveluri manageriale diferite, ntr-o structur ierarhic ce pornete de la top-manageri ctre nivelurile inferioare ale deciziei - asistarea deciziilor la nivel individual sau, uneori, la nivelul unui grup de decideni atunci cnd este vorba de o decizie colectiv - adaptabilitatea n timp, ceea ce i confer sistemului o mare flexibilitate, n sensul c utilizatorii pot aduga, modifica terge i combina elementele constitutive ale acestuia - accesul la o mare varietate de surse de date organizaionale sau din mediul exterior -asigurarea eficacitii procesului decizional prin diverse aspecte cosiderate eseniale, n ceeace privete acurateea, calitatea, finalitatea, etc. Una dintre problemele majore pe care le ridic utilizarea unui SISTEM INFORMATIC DE ASISTARE A DECIZIEI o constituie integrarea acestuia n sistemul informaional al ntreprinderii. n acest sens, fereastra de legtur ntre SIAD i diferite date operaionale stocate n bazele de date organizaionale, ar trebui s aib un caracter transparent i, n plus, s permit n acelai timp, integrarea cu succes a diferitelor arhitecturi i

platforme astfel nct o serie de resurse disparate s fie gestionate n comun . De asemenea, posibilitatea de a se conecta la alte reele de calculatoare reprezint un pas deosebit de important pentru viitorul ntreprinderii. n acest contxt, conceptul de conectivitate primete noi valene i o deosebit importan, pentru toate generaiile de SIAD-uri, n special n ceeace privete aspectele legate de comunicare, n ideea de a se asigura accesul la o ct mai mare varietate de resurse informaionale. Un alt aspect evolutiv al SIAD-urilor l reprezint perfecionarea accesului la date. n acest context reprezentarea propriu-zis a cunotinelor va permite ca n viitor sistemele s fie capabile s SIMULEZE MAI BINE ACTIVITATEA EXPERILOR, facilitate care se va traduce ntr-un avantaj competitiv n special dac SISTEMELE EXPERT vor fi utilizate n acele domenii n care ratele profitului sunt foarte ridicate. Referitor la modernizarea sistemelor de comunnicaii i de transmitere a informaiilor ale firmelor, ne raliem parerii majoritii specialitilor n domeniu, care susin c SIAD-urile se pot interfaa cu r e e a u a I n t e r n e t, ceeace i va permite oricrei ntreprinderi, s se alinieze noilor tehnologii i tuturor inovaiilor privind procesul decizional i, prin aceasta, s-i menin la standardele cele mai ridicate valenele competitive n raport de noile cerine ale pieii informatice mondiale. 2.2. Noile tehnologii ale informatizat al ntreprinderii informaticii decizionale n mediul

Pentru ca factorii decideni, reprezentai de conducerea ntreprinderii, s dispun de o informare relevant, obiectiv, oportun i care s reflecte realitatea economic i, nu una impregnat n mod excesiv de influiene de natur juridico-fiscal, sistemele informaionale i n primul rnd cele financiar-contabile, trebuie s pun la dispoziia managerilor att informaii de sintez privind lichiditatea agenilor i informaii curente privind controlul bugetelor, ct i informaii previzionale legate de estimarea fluxurilor de trezorerie viitoare, care vor fi generate de diferitele activiti ale intreprinderii. Pe de alt parte, o gestiune a trezoreriei care s rspund acestor cerine informaionale, nu poate fi conceput dect n contextul proiectrii i utilizrii unui sistem informatic modern, pentru asistarea deciziilor. i pentru a contura sfera de aciune a sistemelor informatice de asistare a deciziei, este necesar definirea teoriilor referitoare la fundamenterea deciziilor, etapele procesului decizional, precum i, motivaiile unui demers decizional, n mediul informatizat al ntreprinderii. Condiiile specifice i circumstanele n care o problem organizaional poate fi rezolvat sunt dictate, n ultim instan, de modul n care este adoptat d e c i z i a. Aceasta poate fi definit ca un proces de reflecie succeptibil de a nate raionamente , n scopul rezolvrii unei probleme cu care se confrunt ntreprinderile ntr-un context decizional real. Plecnd de la ntrebarea cum i adopt managerii deciziile ?, se pot identifica patru mari

faze ale procesului decizional, i anume: - Informarea general sau dignosticul -Proiectarea modelului -Alegera soluiei -Implementarea modelului . n faza de informare, decidentul trebuie s procedeze la sintetizarea problemelor legate de subiectul n studiu, explornd toate informaiile de care dispune, necesare fundamentrii unei decizii viitoare. Prin aceasta, el analizeaz soluiiile poteniale, reflecteaz asupra informaiilor provenite din mediul extern al ntreprinderii i, nu n ultimul rnd, definete i caut pe ct posibil, s-i completeze competenele pentru a rezolva toate problemele circumscrise sferei sale decizionale. Faza de proiectare include toate activitile legate de nelegerea contextului decizional i de testare a soluiilor pentru a face posibil evaluarea pertinenei i fezabilitii problemei decizionale. n acest sens, decidentul i construiete propriile soluii plecnd de la informaiile cunoscute, realiznd o serie de scenarii menite s gseasc informaii suplimentare. Dac informaiile iniiale sunt isuficiente, exist posibilitatea de ntoarcere la faza precedent pentru a culege informaii noi, care s conduc la un nou diagnostic. Alegerea soluiei presupune cutarea, evaluarea i recomandarea unei soluii adecvate modelului respectiv, altfel zis, se va proceda la stabilirea unui set specific de valori pentru variabilele decizionale, care s corespund alternativei de rezolvare selectat ntr-o etap anterioar. Implementarea modelului, reprezint etapa final a procesului decizional i const n circumscrierea la nivel operaional a soluiei furnizate de model. Mediul informatizat al ntreprinderii, confruntat n ultimii ani, cu o intensificare fr precedent a concurenei pe toate planurile a promovat i implementat o serie de noi tehnologii ale informaticii decizionale. Prima dintre acestea, se refer la organizarea coleciilor de date orientate pe subiecte n depozite de date. Mai precis este vorba de conceptul Data Warehouse, care ofer o viziune integrat asupra tuturor informaiilor i datelor manipulate de ntreprindere prin sistemele sale operaionale, date care vor fi transpuse n aplicaii informatice ce vor fi integrate ulterior n sistemul informaional al ntreprinderii. Un Data Warehous este o colecie de date orientate pe subiecte, integrate, non-volatile i istorice. Aceast definiie furnizeaz, de altfel, principalele caracteristici ale depozitelor de date. ntr-o alt accepiune, un depozit de date, poate fi considerat ca un stoc intermediar de informaii ntre sistemul operaional i cel decizional, fiind astfel organizat pentru a asigura o informare global a factorilor de decizie n contextul rezolvrii unei probleme organizaionale. Datorit facilitilor pe care le ofer, depozitul de date reprezint, din punctul de vedere al specialitilor, un punct focal al informaticii decizionale, prin care se urmrete gruparea de o manier omogen a multitudinii de informaii rspndite n bazele de date ale ntreprinderii.

O alt tehnic a informaticii decizionale se bazeaz pe explorarea datelor prin procese Data Mining, un instrument al informaticii decizionale care permite explorarea volumelor mari de informaii pentru a pune n eviden scheme i relaii ascunse n date. Aciunile circumscrise unui proces Data Mining identificate n practica decizional sunt: -Identificarea informaiilor ce urmeaz a fi exploatate. -Selectarea datelor pertinente i eliminarea datelor inadecvate. -Cercetarea modelelor, aciune de extragere a cunotinelor utile, plecnd de la un volum de informaii considerate a fi reprezentative i , prezentarea lor ntr-o form sintetic. -Evaluarea rezultatului, ceeace permite aprecierea calitii modelului. -Implementarea modelului n sistemele informatice organizaionale, faz care facilitez tranziia dintre un domeniu de studiu i unul operaional. Tehnologia cu cea mai mare amploare din ultimii ani, se refer la prelucrarea analitic a datelor operaionale ale ntreprinderii, mai cunoscut fiind denumirea generic de Tehnologia OLAP, care abordeaz datele agregate dintr-o perspectiv multidimensional, pentru a asigura un acces rapid la informaiile strategice ale ntreprinderii . n acest mod, fondul uria de informaii existente n mediul organizaional al firmelor, poate fi circumscris unor demersuri analitice, tehnologia OLAP permind analitilor, managerilor i factorilor executivi s realizeze o analiz pertinent a datelor, asigurnd un acces rapid , consistent i interactiv la o mare varietate de posibile abordri ale unei informaii. Totodat, tehnologia OLAP permite explorarea i navigarea ntre structurile multidimensionale ale datelor organizaionale i, analizeaz n acelai timp, coninutul informaiilor din depozitele de date. Pe de alt parte, analiza multidimensional abordat prin tehnologia OLAP, presupune evidenierea modului n care datele referitoare la un anumit subiect pot fi studiate de-a lungul dimensiunilor sale temporale i spaiale. Aplicaiile tehnologiei OLAP pot acoperi o mare diversitate de activiti din diferitele departamente funcionale ale oricrei ntreprinderi, indiferent de sectorul economic din care face parte, dintre care amintim doar, analiza performanelor financiare, analiza studiului de pia, a clienilor, alocarea resurselor, planificarea produciei, etc., cu scopul de a furniza managerilor informaiile de care acetia au nevoie pentru adoptarea unor decizii potrivite i n concordan cu directivele strategice ale firmei. 2.3. Sistemele expert n domeniul economico-financiar Sistemele expert economico-financiare sunt menite n principal s sprijine managerii n procesul de luare a deciziilor, scopul acestora fiind acela de reproducerea de ctre calculator a diferitelor raionamente umane, astfel nct conductorii, indiferent de gradul lor de pregtire i experien, pe diversele paliere ierarhice, s poat lua decizii optime i precise, de

rezolvarea problemelor la un moment dat, n timp scurt, nlocuind cu succes experii n domeniu. Definite chiar ca fiind p r o g r a m e i n f o r m a t i c e c a p a b i l e s r e p r o d u c r a i o n a m e n t u l u m a n, prin inducii i deducii, sistemele expert trebuie s realizeze urmtoarele obiective: - preluarea cunotinelor i informaiile de la expert - stocarea cunotinelor - s permit un dialog prietenos cu utilizatorul - s furnizeze informaiile solicitate de utilizator - s solicite altor programe ( SGBD , programe utilitare ) date i informaii pe baza crora s ofere beneficiarului soluii sfaturi , recomandrii , explicaii - s poat fi solicitat de alte programe pentru furnizarea de informaii ntr-un anumit domeniu - s fie capabil de a primi i s prelucreze informaii din mediul fizic exterior prin senzori de captare - s poat aciona dispozitive i instrumente n funcie de decizia pe care a luat-o la un moment dat Sistemele expert implic, aa cum am mai spus, o participare tot mai accenuat a instrumentarului informatic n procesul decizional. Astzi majoritatea specialitilor, vd n utilizarea acestei tehnologii, o surs evident de cretere a productivitii muncii, pentru faptul c ofer siguran i perspective. Sistemele expert constituie deci, o clas particular de sisteme informatice bazate pe cunotine i pe inteligena artificial, avnd drept scop reproducerea cu ajutorul calculatorului a cunotinelor i raionamentelor experilor umani. Sistemele expert sunt programe care nmagazineaz cunotine specializate, introduse de experi. Aceste sisteme se folosesc deseori n situaii n care nu exist o soluie algoritmic clar. Principala caracteristic a acestora este prezena unei baze de cunotine, mpreun cu un algoritm de cutare adecvat tipului de raionament. De cele mai multe ori, baza de cunotine este foarte mare, de aceea este foarte important modalitatea de reprezentare a cunoaterii. Baza de cunotine a sistemului trebuie separat de program, care la rndul su trebuie s fie ct mai stabil. n schema de mai jos, este prezentat ncadrarea logic a sistemelor expert i a relaiilor ntre IA intelligena artificial respectiv a SIBC - sisteme informatice bazate pe cunotine (fig.1.1):

Fig. 1. Structura modulara a unui sistem expert* Pe scurt un sistem expert este un program care utilizeaz cunoatere i proceduri de inferen pentru a rezolva probleme suficient de dificile pentru a necesita n mod normal intervenia unui expert uman n vederea gsirii soluiei.

*

Zaharie Dorin, Sisteme expert teorie i aplicaii, Ed DualTech, Buc.,1999

2.3.1.Baze de cunotine Realizarea sistemelor expert presupune, n primul rnd achiziionarea cunotinelor. Activitatea de achiziionare a cunotinelor se desfoar pe parcursul ntregului proces de realizare a unui sistem bazat pe cunotine, ncepnd din etapa studiului de fezabilitate i pn n etapa punerii n funciune a sistemului. Pentru identificarea cunotinelor necesare este nevoie de un expert uman, care nu este neaprat n contact direct cu nevoile i cerinele utilizatorilor, este necesar existena unui inginer de cunotine, care intervieveaz experii. Baza de cunotine rezult astfel din interaciunea dintre inginerul de cunotine i experi. Un sistem expert mai conine o serie de module ce asigur comunicarea cu operatorul i expertul uman, prezentate n figura urmtoare (fig.1.2):

Fig.2. Structura modular a unui sistem expert* Procesul de achiziionare a cunotinelor este realizat de ctre informaticieni special pregtii pentru aplicarea diferitelor metode i tehnici de reprezentare i utilizare a cunotinelor. n ncercarea de reducere a pierderilor de informaii care nsoesc procesele de explicitare a cunotinelor, se poate recurge la realizarea on-line a proceselor de inducere a cunotinelor, cu ajutorul unor instrumente de achiziionare automat a cunotinelor, precum sistemele de nvare automat, procesoare inteligente de cuvinte, instrumente pentru proiectarea arborilor decizionali etc. Diferitele instrumente de achiziionare automat a cunotinelor sunt de regul realizate ca instrumente aplicabile unei game largi de sisteme bazate pe cunotine. Realizatorii acestor sisteme pot adapta instrumentele propriilor*

Zaharie Dorin, Sisteme expert teorie i aplicaiiEd Dual Tech,Buc. 1999

cerine, integrndu-se n cadrul unui model de achiziionare automat a cunotinelor, parte component a sistemului bazat pe cunotine. 2.3.2. Dezvoltarea unui sistem informaional Ceea ce caracterizeaz, n ansamblul lor metodologiile de realizare a sistemelor expert este faptul c ele se bazeaz pe paradigma realizrii evolutive a sistemelor software (fig.1.3), care difer de modelul liniar, al trecerii o singur dat printr-o serie de etape, faze, activiti etc. Coninutul diferitelor etape i modul n care este dirijat reluarea acestora reprezint elementele specifice fiecrei metodologii n parte. Realizarea sistemelor expert impune desfurarea urmtoarelor tipuri de activiti: investigare , n scopul cunoaterii ct mai detaliate a domeniului pentru care se realizeaz sistemul; analiz, n principal pentru identificarea i formalizarea cunotinelor; proiectare, de ansamblu i de detaliu a sistemului expert; programare a componentelor de sistem; evaluare a sistemului expert i/sau componentelor acestuia; activiti de punere n funciune, exploatare i ntreinere a sistemului expert. Specific metodologiilor de realizare a sistemelor expert este mbinarea acestor tipuri de activiti, pe parcursul ntregului ciclu de realizare. Concomitent cu investigarea se realizeaz att analiza, ct i proiectarea preliminar a sistemului. Pentru fazele ulterioare, proiectarea se mbin cu analiza i cu programarea. n acest fel, nu se pot pune n eviden etape orientate n exclusivitate pe un singur tip de activitate.Definire specificatiiIII

Proiectare

II I

Codificare (programare)

Validare Implementare

Integrare module

Fig .3. Realizarea evolutiv a sistemelor software Paradigma realizrii evolutive a sistemelor s-a impus n domeniul sistemelor inteligente ntruct, pe de o parte reprezint o metod mai ieftin,

iar pe de alt parte, de multe ori este singura abordare care permite tratarea cerinelor nestructurate ale utilizatorilor finali, precum i depirea dificultilor legate de achiziionarea cunotinelor. S-a constatat c n cazul sistemelor software complexe este, n principiu mai ieftin , n termenii unor consumuri mai mici de resurse s se nceap cu o soluie aproximativ, care s fie apoi treptat mbuntit dect s se urmreasc obinerea, nc de la nceput a soluiei perfecte. Realizarea evolutiv a sistemelor asigur posibilitatea lucrului cu cerine prost definite. Atunci cnd domeniul este prost structurat i extrem de dinamic, utilizatorii ntmpin frecvent dificulti n definirea cerinelor fa de sistemul ce trebuie realizat. Abordarea evolutiv, n iteraii succesive asigur un grad ridicat de interactivitate ntre utilizatorii i realizatorii sistemului, fiind posibil astfel formularea cerinelor ntr-un mod gradat. Utilizatorii nva s-i formuleze cerinele, i mbuntesc posibilitile de comunicare cu echipa de realizare a sistemului. Prin realizarea unor versiuni succesive ale sistemului, modalitatea de satisfacere a cerinelor de ctre sistem se poate valida naintea finalizrii activitii de realizare a acestuia, ceea ce face posibil ameliorarea funcionalitii lui, precum i creterea gradului de acceptare a sistemului de ctre utilizatori, concomitent cu reducerea costurilor de realizare. Dezvoltarea unui sistem informaional este procesul de proiectare a sistemului expert, pornind de la cerinele utilizatorilor, de implementare, testare i n final lansare pe pia pentru a fi folosit efectiv. Realizarea evolutiv a sistemelor software a determinat definirea modelului n spiral al ciclului de via al sistemelor expert. n ceea ce privete achiziionarea cunotinelor, prin realizarea evolutiv a sistemelor este posibil o dezvoltare incremental a bazei de cunotine, proces favorizat i de caracterul declarativ al majoritii schemelor de reprezentare a cunotinelor. Versiunile succesive ale sistemului sunt considerate drept cel mai important instrument de achiziionare a cunotinelor de care dispun analitii. S-a constatat c ritmul de achiziionare a cunotinelor se accelereaz dup construirea primei versiuni a sistemului. O variant operaional, chiar imperfect a sistemului produce o mbuntire a mediului de lucru n procesul achiziionrii cunotinelor, mediu care devine mai structurat i stimuleaz astfel procesele de exprimare, formalizare a cunotinelor.

2.3.3. Domenii de aplicare a sistemelor expert De la primul sistem expert DENDRAL*, i pn n prezent evoluia sistemelor expert a luat o amploare de neimaginat. Revoluia tehnologic i n special n tehnologia informaiilor, care este in plin proces de desfaurare i creaie, se disperseaz n toate domeniile. Conform statisticilor, domeniile aplicative** ale sistemelor expert s-au constatat a fi urmatoarele :Agricultura 5% Mediu 10% Inginerie 38% Legislatie 3%

Medicina 12%

Transport 1%

Economie 27%

Telecomunicatii 4%

Fig.4. Domenii de aplicare ale sistemelor expert n economie subdomeniile aplicative sunt : finane, management, producie, contabilitateaudit, marketing, comer electronic, afaceri internaionale , asigurri i managementul resurselor umane . De asemnea informatica de gestiune este un domeniu complex, dinamic i deschis, dezvoltat ca urmare a exploziei realizrilor obinute n tehnologia de calcul, a apariiei expansiunii unor sisteme de operare puternice, flexibile, prietenoase, creterii capabilitilor de prelucrare, asigurate de ctre bazele de date distribuite, minimizarii timpilor deSistemul expert Dendral a fost dezvoltat ncepnd din 1965, la Stanford, de ctre Edward Feigenbaum i laureatul premiului Nobel, geneticianul Joshua Lederberg.A fost numit i chimistul computerizat, este primul program bazat pe cunotine destinat raionamentului tiinific. Reuea s determine structura unor compui chimici organici pe baza analizei spectroscopice a moleculelor. Pe msur ce setul su de reguli a crescut, sistemul a devenit ns dificil de meninut i dezvoltat n continuare**

*

Jucan Cornel Nicolae,Sisteme expert n modelarea deciziilor financiare

transmisie, memorare i prelucrare, introducerii facilitilor multimedia n structura prelucrarilor standard, precum i datorit asigurrii unor sisteme de confidenialitate i acces difereniat la datele stocate n sistemele informatice. Aceasta este dedicat prelucrrilor la nivel de firm, grup de firme, organisme cu caracter naional i internaional i asigurnd, mpreun cu alte sisteme (financiar, contabil, juridic), gestiunea eficient a patrimoniului, a operaiunilor economico-financiare de toate tipurile la nivelul organismelor economice din spaiul naional, regional i internaional. Subsistemul informaional din domeniul financiar-bancar reprezint un set finit de concepte, metode, tehnici, procedee, instrumente i procese utilizate pentru prelucrarea informaiilor i a interaciunilor provenite de la sistemul operant n vederea transformrii lor n date ce pot fi furnizate sistemului de conducere n condiii de eficien economic acceptabil, ntrun context operaional controlabil, n limitele cadrului legal financiar-bancar, n scopul realizrii funciilor organismului financiar-bancar i a atributelor conducerii acestuia. Acest subsistem intervine n sistemele financiar-bancare evoluate ntre sistemul de conducere i cel operant, lucrnd ca o interfa. Datorit complexitii fenomenelor financiar-bancare, n practic se pot folosi sisteme multiexpert definite ca un ansamblu coerent i cooperant de sisteme expert ce pot funciona att independent ct i n interaciune, asigurndu-se proprietaile fundamentale legate de modularitatea i independena prilor componente ale respectivului sistem multiexpert. 2.4. Arhitectura informaional a ntreprinderii ntr-un mediu tot mai competitiv, procesele din ntreprinderi se afl sub imperativul lurii celor mai bune decizii n timp real, altfel cu mare greutate se mai pot ncadra n parametrii de perfoman plnificai . n cele mai dese cazuri, sunt necesare procedee i mijloace de accelerare a procesului decizional n condiiile n care este nevoie tot mai mult de analize din ce n ce mai profunde asupra informaiilor disponibile, pentru a se putea realiza direct mbuntirea calitii deciziei. Pe acest plan, arhitectura informaional a ntreprinderii trebuie s cuprind acele tehnologii informatice capabile s sprijine realizarea tuturor funciilor i obiectivelor organizaionale previzionate. Dac informatizarea a rezolvat dezideratul abordrii unor decizii tot mai rapide i mai eficiente realizate cu cele cinci categorii de sisteme interconectate ( ESS- Executiv Support Systems; MIS- Management Informtion Systems; KBS- Knowledge Based Systems; OAS-Office Automation Systems; TPS- Transaction Processing Systems; DSS- Decision Support Systems), tehnologia Sistemelor Inteligente, este din ce n ce mai utilizat n aceleai scopuri- dar n plus favorizeaz procesarea cunoaterii, fiind complementar tuturor celorlalte tehnologii cu care se integreaz. Sistemele inteligente ntr-o ntreprindere creeaz oportunitate i impun necesitatea integrrii cu sistemele informatice aflate n exploatare n toate compartimentele funcionale.

Cuvinte cheie: Aplicaie Baz de date Cunoatere Decizie Interactiv Internet Model Proiectare Raionament Soluie Tehnologie

ntrebri recapitulative: -Definii Inteligena Artificial. -Ce sunt SE? -Ce se nelege prin SIAD? -Cum se realizeaz un sistem expert? -Enumerai principalele elemente de performan ale SE la nivel microeconomic.

Capitolul 3. Limbaje de programare i generatoare de sisteme expert Pentru generarea i dezvoltarea sistemelor expert sunt utilizate limbaje de programare i generatoare de sisteme expert*. Proiectarea secvenei de programare a sistemului, poate fi vzut ca o activitate de dezvoltare software, n sensul teoriei ingineriei programrii. Selectarea unui anumit instrument software se realizeaz n cadrul proiectelor de sisteme expert n funcie de numeroi factori, precum: disponibilitatea instrumentelor; abilitatea n utilizarea anumitor instrumente; dimensiunea sistemului expert care trebuie realizat; tipul de sistem expert care urmeaz a fi realizat (de clasificare, de configurare etc.); destinaia sistemului expert (asistent inteligent, expert etc.); modul de utilizare preconizat pentru sistemul expert (individual, interconectat, integrat); tipul utilizatorilor sistemului expert i deci, intefeei utilizator care trebuie asigurat (grafic, animaie, etc.); metoda de reprezentare a cunotinelor pe care trebuie s le suporte sistemul expert; metodele de raionament pe care trebuie s le asigure sistemul expert; performanele pe care trebuie s le prezinte sistemul n exploatare (de exemplu, funcionare n timp real); nivelul resurselor disponibile pentru realizarea sistemului expert sau posibil de mobilizat, etc. n mod evident dezvoltarea fr precedent a industriei software, a fcut ca la ora actual s existe n lume, mii de limbaje de programare, din care implementate sunt de ordinul sutelor. Fiecare dintre ele prezint avantaje i dezavantaje, ns remarcm tendinele de apropiere de limbajul natural formalizat, de simplificare a construciilor foarte des folosite, de a structura n mod logic diverse seciuni ale programelor scrise n limbajul respectiv, de modularizare i de a pune la dispoziia programatorului biblioteci vaste ( sa amintim aici doar Borland VCL - Visual Component Library, ierarhia de clase de la IBM VisualAge sau MFC - Microsoft Foundation Classes ). Cu trecerea anilor, atenia programatorului s-a deplasat, gradat, de la scrierea liniilor de cod la abordarea riguroas a fazelor de design i analiz a cerinelor programelor. Tehnologia de realizare a sistemelor informatice a devenit mult mai performant ca n trecut i aplicaiile rezultate sunt cu mult mai complexe i fiabile dect cele concepute n primele perioade ale informaticii.

*

Jucan Cornel Nicolae,Sisteme expert n modelarea deciziilor financiare

ntruct sistemele expert constituie o clas particular de sisteme informatice, bazate pe inteligena artificial, avnd drept scop reproducerea cu ajutorul calculatorului a cunotinelor i raionamentelor experilor umani, alegerea sistemului software de cele mai multe ori ine de abilitatea n utilizare a anumitor instrumente software. ns pentru atingerea performanelor, alegerea limbajul pentru a genera sisteme expert, nu se face n funcie de popularitate, ci dup specificul lor . Adeseori programele trebuie s lucreze cu alte programe existente i aceasta este mai uor de realizat dac sunt scrise n acelali limbaj, astfel nct limbajele se rspndesc de la un program la altul ca un virus. Iar managerii prefer limbajele mai populare deoarece le ofer mai mult control asupra programatorilor, care pot fi mai uor de nlocuit.

Diferena dintre un limbaj de programare (Pascal, Prolog, LISP) i un generator de sisteme expert const n capacitatea generatoarelor de a dezvolta un sistem expert pe baza unui dialog interactiv cu programatorul, simplificnd foarte mult munca de programare a principalelor elemente componente ale sistemului expert. Generatoarele de sisteme expert includ limbaje de programare pentru inteligena artificial de nivel mai nalt dect limbajele de programare a sistemelor expert. Natura specializat a acestor medii de dezvoltare le recomand pentru construirea sistemelor expert, dar nu i pentru o programare cu scop general, universal. Din aceast cauz sunt dese situaiile n care anumite funcii trebuie elaborate n limbaje de programare procedurale. Principalul element distinctiv, funcional, al unui mediu de dezvoltare a sistemelor expert fa de un limbaj de programare procedural const n focalizarea reprezentrii astfel4: limbajul de programare se concentreaz pe tehnicile mai flexibile i mai robuste de reprezentare a datelor i de manipulare a acestora; prin contrast, mediile de dezvoltare a sistemelor expert se focalizeaz pe cele mai flexibile i mai robuste metode de reprezentare a cunoaterii;

Ioan Andone, Alexandru ugui, Sisteme inteligente n management, contabilitate, finane-bnci i marketing, ed. Economic, 1999, p.257;

44

paradigma programrii procedurale ofer un singur nivel de abstracie implementat prin metoda ca: operatori, structuri de control etc., n care datele i metodele sunt intercondiionate; paradigma sistemelor expert ofer dou niveluri de abstractizare: abstracia datelor i abstracia cunoaterii Mediile de dezvoltare a sistemelor expert separ datele sau cunotinele de metodele lor de manipulare. De exemplu, ntr-un sistem expert bazat pe reguli, faptele sunt abstracii ale datelor, iar regulile sunt abstracii ale cunoaterii. n prezent, cercetrile n problematica mediilor de dezvoltare a sistemelor expert sunt orientate n patru mari direcii5: limbaje de programare i instrumente pentru ajutor n programare; medii i instrumente generale pentru sisteme expert; medii i instrumente specifice problemei; medii i instrumente specifice domeniului. n principiu, orice mediu de dezvoltare a sistemelor expert trebuie s ntruneasc urmtoarele trsturi6: s fie puternic, mentenabil i s dispun de limbaje standardizate; s posede biblioteci bine dotate cu cod surs, cod obiect i cunotine n domeniu; s utilizeze staii de lucru i platforme cu caracteristici grafice de nalt rezoluie, color, cu ferestre multiple i actualizare rapid; s dispun de instrumente software pentru utilizare uoar; s utilizeze cele mai bune echipamente de intrare; comunicarea intre procese s fie standardizat i flexibil; interfaa de dialog s fie prietenoas i uniform; s dispun de editoare capabile s trateze module de program cu structur individual;

5

Giarratano, J., Rilez, G., Expert Szstems. Principles and Programming, Designing Expert Systems using CLIPS, PWS Pub., Boston, 1993 p.175; 6 Puppe, F., Szstematic Introducion to Expert SZstems Springer, Berlin, 1993, P.12

dup dezvoltare pe cele mai bune medii de programare, sistemul s poat fi translatat n limbaje i maini mai potrivite ca vitez i memorie de lucru. Experiena informatic actual7 sugereaz c este preferat utilizarea unui produs program comercializat n scopul rezolvrii unor probleme, dect s se construiasc un nou produs program. Astfel, orientarea general n selectarea unei paradigme const n a considera mai nti paradigmele procesurale, datorit faptului c s-a acumulat o mare experien n acest domeniu i, numai dac, efectiv, problema nu se poate soluiona cu programe procedurale, s treac la paradigme neprocedurale, cum este i aceea a inteligenei artificiale. Sistemele expert, fiind un subdomeniu al inteligenei artificiale, s-au creat medii i instrumente specializate pentru dezvoltarea lor, precum i limbaje de inteligen artificial. n prezent, pe piaa internaional software se gsesc foarte multe limbaje de programare i generatoare de sisteme expert. Oferta acestora se gsete pe Internet n site-urile de prezentare ale firmelor productoare. Pentru achiziionarea unui generator de sisteme expert trebuie avut n vedere urmtoarele caracteristic: domeniul de activitate n care acesta poate fi folosit; sistemul de operare sub care lucreaz; caracteristicile ce trebuie s le ndeplineasc computerul pe care trebuie s ruleze sistemul expert; modul de achiziie i implementare al cunotinelor; metodele de cutare n baza de cunotine; tipul de proceduri folosite; numrul de reguli pe care acesta le accept; preul de achiziie. *7

Ioan Andone, Alexandru ugui, Sisteme inteligente n management, contabilitate, finane-bnci i marketing, ed. Economic, 1999, p.250;

* comercializate pe piaa internaional8:

*

n continuare prezentm cteva generatoare de sisteme expert ce sunt ACQUIRE - este un mediu complet pentru dezvoltarea i ntreinerea aplicaiilor inteligente. Este un instrument hibrid care lucreaz cu obiecte structurate, reguli de producie i tabele de decizie. Dispune de posibiliti de gestiune a cunoaterii incerte, elaborare de rapoarte i autodocumentarea bazelor de cunotine n mediul hipertext. Funcioneaz sub toate sistemele de operare compatibile IBM-PC/PS. Este produs de Aquired Inteligence Inc., Victoria, Canada. Informaii despre produs se pot obine pe Internet la adresa http://www.com/ai. ART Enterprise - este un generator expert bazat pe reguli de producie i obiecte structurate, integrate cu baze de date la nivelul ntreprinderii. Controlul n baza de cunotine se face numai nainte. Este produs de Brightware inc., Novatto Ca, U.S.A. Informaii despre produs se pot obine pe Internet la adresa http://www.brightware.com. CBR Express - Este o familie de generatoare de sisteme expert care realizeaz regsirea informaiei bazate pe cazuri. Din anul 1999 generatorul K-Commerce se comercializeaz pentru aplicaii inteligente i comerul electronic. Produsul este realizat de Interface Corporaion, Segmeda, CA, USA iar informaii se pot obine la adresa de pe Internet http://www.interference.com Comdalec - mediu de dezvoltare a sistemelor expert n timp real care dispune de o arhitectur deschis i raionament bazat pe timpi. Prezint o configuraie orientat spre obiect i are interfee cu baze de date i diverse dispozitive de intrare ieire. Generatorul este produs de Comdale Technologies Inc., Toronto, Canada. Informaii despre acest produs se pot gsi pe Internet la adresa http://www.comdate.com.

8

Ioan Andone, Alexandru ugui, Sisteme inteligente n management, contabilitate, finane-bnci i marketing, ed. Economic, 1999, p.419-426; Guy Benchimol, Pierre Levine, Jean-Charles Pomerol, Sisteme expert n intreprindere, Editura Tehnic, Bucureti, 1993, p.159-196.

C-PRS (Procedural Reasoning System in C) este primul generator de sistem expert care implementeaz tehnologia raionamentului procedural. Poate fi instalat pe platforme multiple sub orice sistem de operare i ofer posibilitatea lucrului n timp real n aplicaii de diagnostic i supraveghere a reelelor de telecomunicaii, controlul roboilor mobili, controlul traficului aerian i alte aplicaii n care intervin cereri i restricii pentru monitorizarea sistemelor n timp real. Generatorul este produs de ctre ACT Tehnologies LABEGE, Frana iar informaii de aspre acesta sunt disponibile apelnd la Email: cprs@ingenia.fr. CPR (Case-base Problem resolution) este un generator produs de ctre The Halery Entreprise, Inc., Sewcklez, PA, U.S.A. destinat aplicailor de rezolvare a problemelor bazate pe cazuri. Informaiile despre acest produs sunt disponibile pe Internet la adresa http://www.haley.com. CxPERT este un generator de sisteme expert care produce cod C. Acest generator de sisteme este produs de Software Plus Ltd. Crofton , MD, U.S.A. DClass este un generator de sisteme expert pentru scop decizional folosit n aplicaii de producie bazate pe arbori decizionali. Acest generator este produs de CAM Software, Orem, UT, U.S.A. The Easz Reasoner este un sistem inteligent de tip CBR (Case Based Retrieval) care ofer memorie asociativ adaptiv, regsete cazuri similare dintr-o memorie dat pentru un caz nou, extinde interogrile de tip QBE, indexeaz bazele de date folosind arbori decizionali, maximeaz informaii prin minimizarea complexitii, realizeaz o mare diversitate de regsiri n bazele de date voluminoase. Acesta este produs de ctre The Halery Entreprise, Inc., Sewcklez, PA, U.S.A. iar informaii despre acest produs se pot obine pe Internet la adresa http://www.haley.com. ECLIPSE este un generator de sisteme expert de tip CLIPS (NASA) care realizeaz n principal comparri orientate pe date, suport scopuri multiple i reprezentri raionale i obiectuale pentru integrarea cu SGBD-uri de tip dBASE. Acesta este produs de ctre The Halery Entreprise, Inc.,

Sewcklez, PA, U.S.A. iar informaii despre acest produs se pot obine pe Internet la adresa http://www.haley.com. Exsys CORDVID - este un generator de sisteme expert care poate fi folosit eficient pentru dezvoltarea aplicaiilor n domeniul economico-financiar. Poate realiza aplicaii integrate i hibride cu bazele de date i calculul tabelar, programare liniar, logica fuzzy, reele neuronale. Este produs de EXSYS Inc. Albuquerque, NM, USA. Informaiile despre acest produs sunt disponibile pe Internet la adresa http://www.exsysinfo.com. Gensyms G2 este un generator de sisteme expert, orientat spre obiect, pentru aplicaii de monitorizare, diagnosticul i controlul evenimentelor dinamice n medii on-line. Acest produs este realizat de Gensym Corporation, Cambridge, MA, U.S.A. avnd informaii disponibilela http://www.gensym.com. HUGIN System este un generator de sisteme expert aplicabile n domenii caracterizate de incertitudine. Generatorul dispune de un sistem deductiv bazat pe probabiliti, aplicabil la reelele complexe n care domin relaiile de tip cauz-efect. Acest produs este realizat de Huggin Expert A/S Alborg O, Danemark. Informaii utile despre acest produs se pot obine accesnd pagina de Internet http://www.hugin.dk. Exemplele pot continua cu multe alte generatoare de sisteme expert care sunt disponibile pe piaa internaional.

Activitile mai importante unde sistemele expert i gsesc aplicabilitate n domeniul economic i financiar contabil sunt: n producie, sistemele expert fiind folosite pentru: conducerea roboilor industriali i atelierelor flexibile de producie; CAM, CIM (Computer Aided Manufacturing/Computer Integrated Manufacturing) diagnosticul i ntreinerea sistemelor; controlul calitii; controlul proceselor n timp real; n domeniul finanelor, sistemele expert sunt folosite pentru: consiliere plasamentele financiare; gestiunea impozitelor; marketing financiar; diagnostic financiar; acordare de credite; planificare financiar; gestiune portofolii, etc. Pentru gestiunea resurselor, sistemele expert i gsesc aplicaia n: evaluarea funciilor; stabilirea baremurilor; selecia personalului; determinarea profitului; pensionare; instruire, etc. n marketing, sistemele expert se folosesc pentru: evaluarea potenialului pieei; analiza forei i slbiciunilor concurenei; gestiunea reelelor de distribuie; alegerea mediilor publicitare, etc;

n domeniul asigurrilor, sistemele expert sunt utilizate pentru: garanii; vnzri; planificare financiar; rezolvare reclamaii; analize actuariale; plasamente investiionale; gestiune portofolii. n activitatea bancar, sistemele expert ocup primul loc pentru: confruntare clieni-produse; evaluare riscuri; acordarea de credite comerciale; gestiune portofolii; audit colateral; evaluarea creditelor; tranzacii bancare; planificare financiar; prezentare ncasri din vnzri; declaraii bancare; gestiune datorii; schimburi cu strintatea; gestiune acreditive, etc. n activitatea de brokeraj, sistemele expert i aduc o important contribuie la: analize investiii; prelucrare tranzacii; sprijin comercial; gestiune risc; vnzri; oportunitate arbitraj;

monitorizare pre-aciune; schimburi cu strintatea; gestiunea ratei dobnzii. n domeniul financiar contabil, sistemele expert se folosesc pentru: auditing; planificarea impozitelor ntreprinderii; determinarea impozitului pe profit; planificare financiar; contabilitate financiar i contabilitate de gestiune. 3.2 Sisteme multiexpert Un manager, n procesul de conducere, n funcie de decizia pe care o are de luat trebuie s consulte unul sau mai muli experi n domenii diferite. Costurile ridicate ale comisioanelor percepute de ctre aceti experi, coroborat cu timpul mare afectat n consultarea acestora i a conflictelor aprute pe parcursul soluionrii problemei datorate viziunilor diferite asupra problemei au dus la necesitatea realizrii sistemelor multiexpert ca o soluie alternativ. Sistemele multiexpert sunt sistemele care nglobeaz cunotina a mai multor experi n domenii diferite i sunt destinate soluionrii problemelor ce necesit un grad ridicat de performan. Arhitectura unui sistem multiexpert9 are la baz arhitectura unui sistem expert i respect principiile: conine mai multe module de cunoatere, similare bazelor de cunotine din sistemele expert; motorul (motoarele) de interfee trebuie s fie separate de module de cunoatere;

9

Bielawski, L., Lelelnd, R., Inteligent Systems design, John WilleZ, New York. pag. 25

modularitatea cunoaterii trebuie s rmn valid la metanivelul expertizei. Adugarea, modificarea sau tergerea unui modul de cunoatere nu trebuie s afecteze direct alte module din sistem; funcionarea global a sistemului trebuie s permit aflarea soluiei optime la o problem pus, (dac exist); procesul inferenial care a condus la rezultat s fie similar raionamentului uman. Acest principiu nseamn c ordinea interveniei fiecrui modul de cunoatere respect pe aceea a experilor, a crei reflectare o reprezint. De fapt, aceasta este i restricia principal pentru rezolvare. n sistem multiexpertiza constituie o reea de module de cunoatere, cu cuplare slab, n care nici un modul nu poate avea o vedere general i complet asupra reelei pentru a servi ca arbitru i supraveghetor; Problema care trebuie rezolvat poate avea unul sau mai multe scopuri ce sunt soluionate mpreun sau separat de ctre modulele sistemului expert. O atenie deosebit se cere la realizarea sistemelor multiexpert pentru: comunicarea ntre bazele de cunotine; modul de soluionare a problemei; organizarea cunoaterii n sistemul multiexeprt.

3.3. Strategii folosite n implementarea sistemelor expert ntr-o ntreprindere n prezent, n lume, se practic patru strategii principale de implementare a sistemelor expert n ntreprindere10: 1. Folosirea unor sisteme expert de mic dimensiune pentru activiti inteligente implementate pe microcalculatoare compatibile IBM PC/PS;

I. Andone, A. ugui - Sisteme inteligente n management, contabilitate, finane-bnci i marketing, Ed. Economic, pag. 80, 81

10

2. Folosirea unor sisteme expert de mrime medie implementate pe microcalculatoare i staii de lucru destinate consultanei i transferului expertizei; 3. Folosirea unor sisteme expert mari dezvoltate pentru maini LIPS sau pentru staii de lucru de mare capacitate; 4. Utilizarea unor sisteme expert inteligente n produse informatice clasice pentru calculatoare mari. Fiecare dintre strategiile prezentate mai sus au avantaje i dezavantaje n ceea ce privesc costurile, beneficiile, echipamentele folosite, timpul de implementare i dezvoltare ct i personalul calificat n exploatarea acestora. Din aceast cauz este necesar combinarea lor i alegerea n funcie de resursele disponibile i nevoia de rezolvare a problemelor, strategia cea mai eficient. Exist mai multe variante de utilizare a sistemului expert ntr-o ntreprindere: nlocuirea complet a sistemului uman;problema SISTEM EXPERT consultan (sfat)

consultan (sfat)

nlocuirea parial a expertului uman;problema SISTEM EXPERT consultan (sfat)

EXPERT UMAN

consultan (sfat)

asistarea expertului uman;

SISTEM EXPERT

problema

EXPERT UMAN

consultan (sfat)

asistarea unei aplicaii informatice clasice;utilizator APLICAIE INFORMATIC raport

SISTEM EXPERT

integrarea ntr-o aplicaie informatic clasic;SISTEM EXPERT utilizator APLICAIE INFORMATIC raport

interfaa de intrare ntr-o aplicaie informatic;utilizator SISTEM EXPERT APLICAIE INFORMATIC raport

interfa de ieire dintr-o aplicaie informatic;utilizator APLICAIE INFORMATIC SISTEM EXPERT raport consultaie sfat

utilizarea n scop de instruire i documentare;utilizator SISTEM EXPERT sfaturi, consultaii, reete, explicaii

1)

Sursa internet

www.exsys.com

2) 3) 4) 5)

Sursa internet www. microsoft.ro Sursa internet Sursa internet

Sursa internet www.spss.com

www.java.com www.sql.com

Cuvinte cheieAnaliz Baz de cunotine Economie Expert Expertiz Interfa Inferen Instrument Mecanism Modul Program Paradigm Utilizator ntrebri recapitulative: -Tipurile de activiti pentru realizarea SE? -Domeniile de aplicare ale SE? -Aria de cuprindere a SE?

Capitolul 4.SISTEME EXPERT DE ASITAREA A DECIZIEI FINANCIARE LA NIVEL MICROECONOMICObiective:Implicarea Sistemelor Expert n diagnosticul financiar al firmelorScopul implicrii sistemului expert n cadrul analizei situaiei financiar patrimoniale pe baza bilanului contabil este acela de a stabili diagnosticul financiar al firmei studiate, pe baza indicatorilor introdui n programul de analiz cu intervalele aferente fiecrui indicator analizat i n funcie de rezultatele obinute s se poat lua o decizie cu privire la activitatea viitoare a firmei. Sistemul trebuie s furnizeze concluzii reale i sigure necesare pentru informarea: - conductorului firmei, acionarilor, cu privire la modul de gestionare al resurselor, despre performanele firmei, modul de corectare al anumitor indicatori precum i managementul firmei. Baza de date a sistemul utilizat trebuie s dein informaii cu privire la : A. Bilanul contabil: - active imobilizate - active circulante - cheltuieli - capitalul propriu - datorii pe termen scurt i lung - rezerve B. Contul de profit i pierdere: - cheltuieli din exploatare - cheltuieli financiare - cheltuieli extraordinare - venituri din exploatare - venituri financiare - venituri extraordinare - rezultatul exerciiului n cadrul acestei lucrri programul este conceput pentru a studia urmtorii indicatori: a) Ratele de structur ale activului - rata activelor imobilizate - rata activelor circulante - rata stocurilor - rata creanelor comerciale - rata disponibilitilor b) Ratele de structur ale datoriilor: - rata stabilitii financiare - rata autonomiei globale - rata datoriilor pe termen scurt - rata datoriilor totale c) Analiza lichiditii i solvabilitii: - rata lichiditii generale - rata lichiditii curente - rata lichiditii imediate - rata lichiditii patrimoniale - rata solvabilitii generale - rata solvabilitii patrimoniale d) Analiza corelaiei dintre: - fondul de rulment necesarul de fond de rulment - trezoreria net. e) Analiza echilibrului economico financiar prin metoda ratelor: - rata autonomiei financiare - rata de finanare a stocurilor - rata de autofinanare a activelor

-

rata datoriilor rata de finanare a necesarului de fond de rulment

4.1. Bilanul instrument de baz al analizei financiareBilanul contabil i anexele sale rspund multiplelor exigene de ordin juridic, contabil i fiscal, fiind stabilite pe baza reglementrilor legale. ntre datele furnizate de bilanul contabil i realitatea economico-financiar a ntreprinderii analizate pot s apar diferene. Din acest motiv, majoritatea analitilor financiari consider c se impune operarea cu un aa zis "bilan suport al analizei". Prin valoarea teoretic i utilitate practic se disting: bilanul patrimonial i bilanul funcional.1 4.1. Bilanul patrimonial Bilanul patrimonial prezint o importan deosebit pentru acionari (care doresc s cunoasc valoarea averii lor) i creditori (pentru care patrimoniul reprezint o garanie pentru realizarea drepturilor lor). Dintre cele trei concepii cunoscute de teoria contabilitii (juridic, economic i financiar) privind coninutul bilanului, pentru analiza situaiei financiar patrimoniale a ntreprinderii prezint o importan deosebit concepia financiar, care definete activul bilanului ca un ansamblu de mijloace folosit pentru achitarea datoriilor la scaden, n timp ce pasivul reflect totalitatea datoriilor grupate n funcie de termenul lor de exigibilitate.2

Bilanul patrimonial este folosit n analiza financiar pentru evaluarea firmei, analiza structurii mijloacelor economice i a surselor de finanare a acestora, analiza lichiditii i solvabilitii, analiza echilibrului financiar etc. Principiile care stau la baza determinrii bilanului patrimonial, sunt:- pentru activ: ordinea invers a lichiditii (aptitudinea posturilor de activ de a se transforma n numerar); - pentru pasiv: ordinea invers a exigibilitii (timpul ct sursa respectiv rmne la dispoziia ntreprinderii). Astfel, lund ca punct de pornire bilanul contabil, pentru a stabili bilanul patrimonial se impun unele tratri (corecii) ale informaiilor acestuia, dup cum urmeaz: A. n activ: a) Eliminarea activelor de natura nonvalorilor (activelor fictive). Aceste elemente sunt nscrise n activul bilanului contabil dar care, din punctul de vedere al lichiditii nu au nici o valoare ntruct nu dau natere unui flux de numerar. Principalele active de natura nonvalorilor sunt: cheltuielile de constituire, cheltuielile de repartizat asupra exerciiilor financiare urmtoare, primele privind rambursarea obligaiunilor, debitorii din capital subscris i nevrsat, diferene de conversie de activ. Pentru eliminarea acestor elemente din bilanul patrimonial se procedeaz astfel:

- cheltuielile de constituire, debitorii din capitalul subscris i nevrsat i cheltuielile de repartizat pe mai multe exerciii financiare se scad din activ i concomitent din capitalurile proprii; - primele privind rambursarea obligaiunilor: se scad din activul bilanului contabil i din pasiv din mprumuturi i datorii asimilate pe termen mediu i lung; - diferenele de conversie activ: se elimin din activul bilanului contabil i se corecteaz n sensul scderii capitalurilor proprii, ntruct reprezint o pierdere latent. b) Includerea n activele imobilizate a activelor circulante cu termen de lichiditate mai mare de un an; cuprinderea n activele circulante sau n activele imobilizate, n funcie de lichiditatea sumelor nregistrate la "Decontri din operaiuni n curs de clarificare" (soldul debitor al contului 473); efectele scontate neajunse la scaden sunt creane cedate bncii pentru care sa nregistrat o cretere a disponibilitilor, n consecin cu valoarea acestora se majoreaz activele circulante (creanele), concomitent cu majorarea creditelor pe termen scurt. B. n pasiv: Coreciile mai sus menionate, genereaz modificri cu caracter de consecin i n pasivul bilanului. Pe lng acestea, se impun a fi efectuate i urmtoarele: a) Datoria fiscal latent, aferent subveniilor pentru investiii, provizioanelor reglementate i provizioanelor pentru riscuri i cheltuieli, precum i altor elemente de capitaluri proprii, se va include n categoria datoriilor pe termen scurt sau pe termen mediu i lung dup natura acestora; b) Veniturile nregistrate n avans, n funcie de coninutul lor, se includ n datorii pe termen scurt sau datorii pe termen mediu i lung; c) Cu diferenele de conversie pasiv se majoreaz capitalurile proprii, ele reprezentnd un profit potenial. d) Datoriile totale ale ntreprinderii se grupeaz n dou mari categorii: - datorii pe termen scurt, cele care au un termen de exigibilitate sub un an; - datorii pe termen mediu i lung, cele care au un termen de exigibilitate mai mare de un an. n urma coreciilor efectuate, bilanul patrimonial va avea urmtoarea form :

Tabel 4.1.Prezentarea bilanului patrimonial3

4.2. Bilanul funcional Bilanul funcional are rolul de a oferi o imagine asupra modului de funcionare din punct de vedere economic a ntreprinderii, punnd n eviden utilizrile i sursele corespunztoare fiecrui ciclu de funcionare. Ciclurile ntreprinderii sunt: de investiii, de exploatare, de finanare i de trezoreriei). Ciclul de investiii cuprinde achiziionarea de active imobilizate, iar ciclului de exploatare i corespund fluxurile de aprovizionare, producie i distribuie (vnzri) att sub forma unor fluxuri fizice, ct i a unor fluxuri financiare. Ciclul de finanare cuprinde ansamblul operaiunilor dintre ntreprindere i proprietarii de capital (acionarii i creditorii ntreprinderii). Fluxul de finanare permite ca ntreprinderea s fac fa decalajului dintre fluxul de lichiditi de intrare i de ieire provocat de ciclul de exploatare. Stabilirea bilanului funcional se realizeaz avndu-se n vedere urmtoarele principii: - activele sunt luate n calcul la valoarea lor brut (se are n vedere valoarea de intrare n patrimoniu); - imobilizrile nchiriate, deinute n leasing sau n locaie de gestiune sunt integrate n activ i, corespunztor, n pasiv la "mprumuturi i datorii asimilate" datorit faptului c ele servesc ciclului de exploatare;

- conceptul de activ fictiv nu mai este operaional; - cheltuielile ce privesc exerciiile financiare urmtoare se asimileaz activelor imobilizate; efectele scontate neajunse la scaden, debitorii privind capitalul subscris i nevrsat, primele privind rambursarea obligaiunilor i diferenele de conversie de activ i de pasiv se trateaz n acelai mod ca i la elaborarea bilanului patrimonial; amortizarea i provizioanele sunt incluse n pasivul bilanului funcional ca surse aciclice (care rmn la dispoziia ntreprinderii o perioad mai mare de un an). Principiile menionate provoac anumite corecii ale informaiilor cuprinse, caz n care bilanul funcional va avea urmtoarea form 4

4.2. Prezentarea bilanului funcional Bilanul funcional permite aprecierea structurii financiare a ntreprinderii, stabilirea din punct de vedere funcional a fondului de rulment, necesarului de fond de rulment i trezoreriei nete.

4.2. Analiza structurii patrimoniale a ntreprinderiiAnaliza s-a realizat pe baza Bilanului contabil al SC RA SERVICE SRL Sibiu al crei obiect de activitate este producia de mase plastice. Societatea a luat fiin n anul 1993 i "este constituit ca societate cu rspundere limitat avnd personalitate juridic romn i desfoar activitatea conform legislaiei Romniei". Natura capitalului este 100% privat avnd un singur director. Firma a nceput activitatea n 1993 i a reuit s se impun pe pia ca o firm competent, cu un nivel ridicat de specializare a produciei, al personalului i al calitii. n continuare este prezentat n tabelul 4.3, elementele componente ale bilanului, aferent anului 2004, respectiv 2005 .ACTIV Imobilizri necorporale Imobilizri corporale Imoblizri financiare An 2005 9550 An 2004 9984 PASIV Capital social An An 2005 2004 300000 300000

574200 526400 730 730 Provizioane reglementate Rezultatul exerciiului

97500

49200 22750

Rezerve

42000

55670

25425

ACTIVE Imoblizate Stocuri

584480 537114 CAPITAL PROPRIU 301640 309500 Datorii financiare (scaden> 1 an)

495170 397375 394850 354500

Clieni

70120

120000 Avansuri i aconturi 4225 primate

3750

Alte creane Valori mobiliare plasament Disponibiliti ACTIVE Circulante TOTAL ACTIV

9050 de 41875

25480 43620 Furnizori i conturi 25480 asimilate Alte datorii termen scurt pe 99580 95289

12500

24700

209500

435185 523300 TOTAL DATORII 101966 106041 TOTAL 5 4 PASIV

524495 663039 101966 106041 5 4

Analiza structurii patrimoniale are ca obiectiv stabilirea i urmrirea evoluiei ponderii diferitelor elemente patrimoniale (de activ i de pasiv)

4.2.1. Analiza structurii activului Analiza se realizeaz pe baza datelor din activul bilanului patrimonial. Valorile ratelor de structur a activului sunt influenate de caracteristicile tehnice, economice i juridice ale activitii ntreprinderii.5 Principalele rate de caracterizare a structurii activului sunt: a) rata activelor imobilizate:6 Active imobilizate Total activ Ri = 537114/1060414*100 = 50,65 % pentru anul 2005 Ri = 584480/1019665*100 = 57,32 % pentru anul 2004 Aceast rat msoar ponderea activelor imobilizate n patrimoniul total al ntreprinderii. Coninutul diferit al componentelor activelor imobilizate justific utilizarea i a unor rate complementare: x100

a.l) rata imobilizrilor necorporale: Imobilizri necorporale ------------------------------- x 100 Total activ Activ Total Rin = 9550/1019665*100 = 0,94 % pentru anul 2005 Rin = 9984/1060414* 100 = 0,94 % pentru anul 2004 Mrimea acestui indicator reflect ponderea activelor intangibile (brevete, licene, mrci, fond comercial etc.) n cadrul patrimoniului firmei. a.2) rata imobilizrilor corporale: Imobilizri corporale ---------------------------x 100 Total activ Ric = 574200/1019665*100 = 56,31 % pentru anul 2005 Ric = 526400/1060414*100 = 49,64 % pentru anul 2004 Aceast rat reflect ponderea capitalurilor fixe n cadrul patrimoniului ntreprinderii.

Ea nregistreaz valori foarte mari n cazul firmelor care folosesc o infrastructur important sau echipamente costisitoare (producerea i distribuia de energie, transporturi etc). De asemenea, ia valori ridicate n industria grea, n activitile ce presupun importante investiii imobiliare (industria hotelier) sau funciare (exploataiile agricole). Mrimea acestei rate este influenat i de politica de amortizare practicat de ntreprindere7. a.3) rata imobilizrilor financiare: Imobilizri financiare ------------------------------x 100 Total activ Rif = 730/1019665*100 = 0,07 % pentru anul 2005 Rif=730/1060414*100 = 0,07 % pentru anul 2004 Aceast rat reflect intensitatea legturilor i relaiilor financiare pe care firma analizat le-a stabilit cu alte firme cu ocazia operaiilor de cretere extern (participaii, investiii de portofoliu, credite acordate etc). Rata ia valori foarte ridicate n cazul holdingurilor al cror obiect de activitate l constituie gestionarea unui portofoliu de participaii. Rata ia valori foarte sczute la firmele mici i la cele puin axate pe o politic de investiii financiare. b) rata activelor circulante Active circulante ------------------------x 100 Totul activ

Rac = 435185/1019665*100 = 42,68 % pentru anul 2005 Rac = 523300/1060414*100 = 50,65 % pentru anul 2004 Reflect ponderea activelor circulante n totalul mijloacelor economice ale ntreprinderii. Ca rate complementare se recomand a fi stabilite: b.l) rata stocurilor: Stocuri ---------------x 100 Total activ Rs = 301640/1019665*100 = 29,58 % pentru anul 2005 Rs= 309500/1060414*100 = 29,19 % pentru anul 2004 Aceast rat ia valori ridicate n cazul firmelor cu activitate de producie, cu ciclu lung de fabricaie, precum i n cazul firmelor cu specific de distribuie de bunuri materiale. Rata ia valori foarte reduse la firmele cu specific de prestare de servicii.

b.2) rata creanelor comerciale: Clieni i stocuri asimilate ---------------------------------x100 Total activ Rcr = ( 70120+9050 )/1019665*100 = 7,76 % pentru anul 2005 Rcr = ( 120000+25480 )/1060414*100 = 13,72 % pentru anul 2004 Rata reflect importana portofoliului de creane comerciale n cadrul patrimoniului. Ea este influenat de durata n care se fac plile de ctre clieni i de specificul activitii desfurate. Aceast rat ia valori ridicate n cazul ntreprinderilor industriale i nregistreaz valori sczute la firmele care vin n contact direct cu o clientel ce pltete n numerar.

b.3) rata disponibilitilor8: Disponibiliti bneti + Titluri de plasament --------------------------------------------------------x 100 Total activ Rd = (12500+41875 )/1019665*100 = 5,33 % pentru anul 2005 Rd = (24700+43620)/l060414* 100 = 6,44 % pentru anul 2004 Mrimea acestei rate trebuie analizat cu circumspecie datorit faptului c disponibilitile sufer modificri de mare amplitudine pe perioade scurte. Rata are o valoare informaional sczut deoarece nu totdeauna o pondere ridicat a disponibilitilor n totalul activului semnific o activitate bun a firmei. 4.2.2. Analiza structurii surselor de finanare a ntreprinderii Obiectivul analizei l constituie stabilirea ponderii i evoluiei principalelor categorii de surse ce particip la acoperirea mijloacelor economice ale ntreprinderii. Analiza se efectueaz pe baza urmtoarelor rate de structur ale pasivului bilanului patrimonial:

a) rata stabilitii finanrii: Capital permanent -------------------------x 100 Total pasiv Rsf = ( 495170+394850 )/l019665* 100 = 87,29 % pentru anul 2005 Rsf = ( 397375+354500)/1060414*100 = 70,90 % pentru anul 2004 Capitalul permanent este format din capitalurile proprii i datoriile pe termen mediu i lung. Aceast rat reflect ponderea surselor ce rmn la dispoziia ntreprinderii pentru o perioad mai mare de un an n totalul surselor de acoperire a mijloacelor economice. b) rata autonomiei globale: Capital propriu ---------------------x 100 Total pasiv Rag= 495170/1019665*100 = 55,64 %pentru anul 2005 Rag= 397375/1060414*100 = 52,85 % pentru anul 2004 Aceast rat reflect ponderea surselor proprii folosite n finanarea mijloacelor economice ale ntreprinderii. Ea difer n funcie de politica financiar a ntreprinderii i rentabilitatea ei. Aceast rat se recomand a fi > 1/3. c) rata datoriilor pe termen scurt: Datorii pe termen scurt ------------------------------x 100 Total pasiv Rdt= ( 99580+25840+4225 )/1019665*100 = 12,71 % pentru anul 2005 Rdt= ( 209500+95289+3750 ) /l 060414* 100 = 29,10 % pentru anul 2004 Rata semnific ponderea datoriilor cu termen de exigibilitate mai mic de un an n totalul surselor ntreprinderii.

d) rata datoriilor totale: Datorii totale ------------------x 100 Total pasiv Rdt= 524495/1019665*100 = 51,64 % pentru anul 2005 Rdt= 663039/1060414* 100 = 62,53 % pentru anul 2004 Valoarea acestei rate reflect n ce proporie activele firmei sunt finanate pe seama datoriilor pe termen scurt, mediu i lung.

4.3. Analiza patrimoniului netPatrimoniul net reflect activele ntreprinderii negrevate de datorii. Patrimoniul net exprim averea acionarilor stabilit pe baza