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