1.1 Основные понятия искусственного интеллекта

1.2 Представление знаний

1.3 Задача формирования баз знаний

2. Распознавание образов и машинный перевод

2.1 Понятие образа

2.2 Проблема распознавания образов

2.3 Обучение, самообучение и адаптация

2.4 Преобразование изображений в цифровой код

3. Нейрокомпьютеры и сети

3.1 Нейрокомпьютеры

3.2 Что такое нейронные сети?

4. Экспертные системы (ЭС), их структура и классификация. Инструментальные средства построения ЭС. Технология разработки ЭС.

5. Использование и поддержка ЭС. Реинжиниринг бизнеса.

5.1 Использование финансовых экспертных систем

5.3 Реинжиниринг бизнеса

6. Стратегия получения знаний. Практические методы извлечения знаний. Структурирование знаний. Программная реализация базы знаний.

ВВЕДЕНИЕ

Возможности электронно-вычислительных машин уже никого не удивляют. Компьютеризация различных областей человеческой деятельности, помимо прямого эффекта от внедрения вычислительной техники, зачастую порождает новые классы программных продуктов и технологии их разработки. Любая технология - это прежде всего поле интеллектуальной деятельности для специалистов, однако, в отличии от других видов деятельности технологии разработки программных продуктов немедленно становятся объектами автоматизации, что выводит соответствующий раздел программирования на новый уровень развития.

Типичную эволюцию от конкретных программ до инструментальных средств разработки прошли системы, основанные на знаниях, и в первую очередь - экспертные системы, предназначенные для решения задач из тех областей, где решающую роль играют знания и опыт профессиональной деятельности. В экспертных системах поиск решений осуществляется посредством имитации рассуждений, присущих выдающимся профессионалам. Формализованные знания составляют ядро экспертной системы - ее базу знаний. Остальные блоки системы реализуют функции преобразования знаний и определяются не столько содержимым знаний, сколько свойствами их формальных структур.

1. Понятие искусственного интеллекта. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях

1.1. Основные понятия искусственного интеллекта

Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus - что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) - ИИ (AI) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.

Интеллектом называется способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

В этом определении под термином «знания» подразумевается не только ту информацию, которая поступает в мозг через органы чувств. Такого типа знания чрезвычайно важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. Дело в том, что объекты окружающей нас среды обладают свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с другом в определенных отношениях. Ясно, что для того, чтобы осуществлять в окружающей среде интеллектуальную деятельность (или хотя бы просто существовать), необходимо иметь в системе знаний модель этого мира. В этой информационной модели окружающей среды реальные объекты, их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и, как это отмечено в данном определении интеллекта, могут мысленно «целенаправленно преобразовываться». При этом существенно то, что формирование модели внешней среды происходит «в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам».

1.2. Представление знаний

Представление знаний - вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении) и в искусственном интеллекте. В когнитологии он связан с тем, как люди хранят и обрабатывают информацию. В Искусственном интеллекте (ИИ) основная цель - научиться хранить знания таким образом, чтобы программы могли обрабатывать их и достигнуть подобия человеческого интеллекта. Исследователи ИИ используют теории представления знаний из когнитологии. Такие методы как фреймы, правила и семантические сети пришли в ИИ из теорий обработки информации человеком. Так как знание используется для достижения разумного поведения, фундаментальной целью дисциплины представления знаний является поиск таких способов представления, которые делают возможным процесс логического вывода, то есть создание выводов из знаний.

Некоторые вопросы, которые возникают в представлении знаний с точки зрения ИИ:

· Как люди представляют знания?

· Какова природа знаний и как мы их представляем?

· Должна ли схема представления связываться с частной областью знаний, или она должна быть общецелевой?

· Насколько выразительна данная схема представления?

· Должна ли быть схема декларативной или процедурной?

Было очень немного обсуждения вопросов представления знаний и исследования в данной области. Есть хорошо известные проблемы, такие как «spreading activation, » (задача навигации в сети узлов) «категоризация» (это связано с выборочным наследованием; например вездеход можно считать специализацией (особым случаем) автомобиля, но он наследует только некоторые характеристики) и «классификация». Например, помидор можно считать как фруктом, так и овощем.

В области искусственного интеллекта, решение задач может быть упрощено правильным выбором метода представления знаний. Определенный метод может сделать какую-либо область знаний легко представимой. Например диагностическая экспертная система Мицин использовала схему представления знаний основанную на правилах. Неправильный выбор метода представления затрудняет обработку. В качестве аналогии можно взять вычисления в индо-арабской или римской записи. Деление в столбик проще в первом случае и сложнее во втором. Аналогично, не существует такого способа представления, который можно было бы использовать во всех задачах, или сделать все задачи одинаково простыми.

Проблема формирования баз знаний является сложной и многогранной. Если ограничить рассмотрение этой проблемы задачей извлечения личных знаний эксперта, то можно сформулировать основные требования и принципы построения программных систем, автоматизирующих процесс формирования баз знаний. Системы такого рода именуются автоматизированными системами инженерии знаний.

1.3. Задача формирования баз знаний

При всей претенциозности своего названия, инженерия знаний является дисциплиной сугубо прозаической, в ее задачу входит разработка практически полезных программ для слабо «математизированных» областей человеческой деятельности. Главным аргументом в пользу плодотворности такого подхода является факт существования в реальной жизни института экспертов - классных профессионалов, способных решать плохо формализуемые задачи из той или иной проблемной области.

С точки зрения инженерии знаний, в любой прикладной программе (по-крайней мере теоретически) можно выделить компоненту, содержащую знания о проблемной области. Именно эта компонента, именуемая базой знаний, определяет практическую ценность программы. Построение базы знаний требует специальных изысканий в проблемной области, в то время как остальные блоки программы находятся полностью в ведении программиста.

В настоящее время известны четыре основных способа представления знаний, из которых можно конструировать «гибридные» способы представления знаний.

· Продукционные системы

· Семантические сети

· Фреймы

· Логические исчисления

· Комбинированные способы представления знаний

· Модели проблемных областей

2. Распознавание образов и машинный перевод

2.1 Понятие образа

Образ, класс – классификационная группировка в системе классификации, объединяющая определенную группу объектов по некоторому признаку. Образное восприятие мира – одно из свойств живого мозга, позволяющее разобраться в бесконечном потоке воспринимаемой информации и сохранять ориентацию в разрозненных данных о внешнем мире. Воспринимая внешний мир, мы всегда производим классификацию информации, т. е. разбиваем их на группы похожих, но не тождественных явлений. Это свойство мозга позволяет сформулировать такое понятие, как образ.

Способность восприятия внешнего мира в форме образов позволяет с определенной достоверностью узнавать бесконечное число объектов на основании ознакомления с конечным их числом, а объективный характер основного свойства образов позволяет моделировать процесс их распознавания.

2.2 Проблема распознавания образов

Распознавание образов – это задача идентификации объекта или определения каких-либо его свойств по его изображению (оптическое распознавание) или аудиозаписи (акустическое распознавание). В процессе биологической эволюции многие животные с помощью зрительного и слухового аппарата решили эту задачу достаточно хорошо. Создание искусственных систем с функциями распознавания образов остаётся сложной технической проблемой.

Рис. 2.1. Пример объектов обучения.

В целом проблема распознавания образов (ПРО) состоит из двух частей: обучения и распознавания. Обучение осуществляется путем показа отдельных объектов с указанием их принадлежности тому или другому образу. В результате обучения распознающая система должна приобрести способность реагировать одинаковыми реакциями на все объекты одного образа и другими реакциями - на все объекты отличимых образов. Очень важно, что процесс обучения должен завершиться только путем показов конечного числа объектов. В качестве объектов обучения могут быть либо картинки (рис. 2.1), либо другие визуальные изображения (буквы, цифры). Важно, что в процессе обучения указываются только сами объекты и их принадлежность образу. За обучением следует процесс распознавания новых объектов, который характеризует действия уже обученной системы. Автоматизация этих процедур и составляет проблему обучения распознаванию образов. В том случае, когда человек сам разгадывает или придумывает, а затем навязывает машине правило классификации, проблема распознавания решается частично, так как основную и главную часть проблемы (обучение) человек берет на себя.

Круг задач, которые могут решаться с помощью распознающих систем, чрезвычайно широк. Сюда относятся не только задачи распознавания зрительных и слуховых образов, но и задачи классификации сложных процессов и явлений, возникающих, например, при выборе целесообразных действий руководителем предприятия или выборе оптимального управления технологическими, экономическими, транспортными или военными задачами. Прежде чем начать анализ какого-либо объекта, нужно получить о нем определенную, упорядоченную информацию.

Выбор исходного описания объектов является одной из центральных задач проблемы распознавания образов. При удачном выборе исходного описания (пространства признаков) задача распознавания может оказаться тривиальной и, наоборот, неудачно выбранное исходное описание может привести либо к очень сложной дальнейшей переработку информации, либо вообще к отсутствию решения.

2.5 Обучение, самообучение и адаптация

Обучение – это процесс, в результате которого система постепенно приобретает способность отвечать нужными реакциями на определенные совокупности внешних воздействий, а адаптация – это подстройка параметров и структуры системы с целью достижения требуемого качества управления в условиях непрерывных изменений внешних условий. Все картинки, представленные на рис. 2.1, характеризуют задачу обучения. В каждой из этих задач задается несколько примеров (обучающая последовательность) правильно решенных задач. Если бы удалось подметить некое всеобщее свойство, не зависящее ни от природы образов, ни от их изображений, а определяющее лишь их способность к разделимости, то наряду с обычной задачей обучения распознаванию с использованием информации о принадлежности каждого объекта из обучающей последовательности тому или иному образу, можно было бы поставить иную классификационную задачу – так называемую задачу обучения без учителя. Задачу такого рода на описательном уровне можно сформулировать следующим образом: системе одновременно или последовательно предъявляются объекты без каких-либо указаний об их принадлежности к образам. Входное устройство системы отображает множество объектов на множество изображений и, используя некоторое заложенное в нее заранее свойство разделимости образов, производит самостоятельную классификацию этих объектов. После такого процесса самообучения система должна приобрести способность к распознаванию не только уже знакомых объектов (объектов из обучающей последовательности), но и тех, которые ранее не предъявлялись. Процессом самообучения некоторой системы называется такой процесс, в результате которого эта система без подсказки учителя приобретает способность к выработке одинаковых реакций на изображения объектов одного и того же образа и различных реакций на изображения различных образов. Роль учителя при этом состоит лишь в подсказке системе некоторого объективного свойства, одинакового для всех образов и определяющего способность к разделению множества объектов на образы. Таким объективным свойством является свойство компактности образов. Взаимное расположение точек в выбранном пространстве уже содержит информацию о том, как следует разделить множество точек. Эта информация и определяет то свойство разделимости образов, которое оказывается достаточным для самообучения системы распознаванию образов.

Обучением обычно называют процесс выработки в некоторой системе той или иной реакции на группы внешних идентичных сигналов путем многократного воздействия на систему внешней корректировки. Такую внешнюю корректировку в обучении принято называть " поощрениями" и " наказаниями". Механизм генерации этой корректировки практически полностью определяет алгоритм обучения. Самообучение отличается от обучения тем, что здесь дополнительная информация о верности реакции системе не сообщается.

Адаптация – это процесс изменения параметров и структуры системы, а возможно, и управляющих воздействий на основе текущей информации с целью достижения определенного состояния системы при начальной неопределенности и изменяющихся условиях работы.

Возможен способ построения распознающих машин, основанный на различении каких-либо признаков подлежащих распознаванию фигур. В качестве признаков могут быть выбраны различные особенности фигур, например, их геометрические свойства (характеристики составляющих фигуры кривых), топологические свойства (взаимное расположение элементов фигуры) и т.п. Известны распознающие машины, в которых различение букв или цифр производится, по так называемому “методу зондов” (рис. 2.2), т.е. по числу пересечений контура фигуры с несколькими особым образом расположенными прямыми.

Рис. 2.2 Схема расположения зондов для распознавания цифр.

Если проектировать цифры на поле с зондами, то окажется, что каждая из цифр пересекает вполне определенные зонды, причем комбинации пересекаемых зондов различны для всех десяти цифр. Эти комбинации и используются в качестве признаков, по которым производится различение цифр. Такие машины успешно справляются, например, с чтением машинописного текста, но их возможности ограничены тем шрифтом (или группой сходных шрифтов), для которого была разработана система признаков. Работа по созданию набора эталонных фигур или системы признаков должна производиться человеком. Качество работы машины, т. е. надежность “узнавания” предъявляемых фигур определяется качеством этой предварительной подготовки и без участия человека не может быть повышено. Описанная машина не являются обучающейся машиной.

Моделирование процесса обучения подразумевает обучение, которому не предшествует сообщение машине каких-либо сведений о тех образах, распознаванию которых она должна научиться; само обучение заключается в предъявлении машине некоторого конечного числа объектов каждого образа. В результате обучения машина должна оказаться способной узнавать сколь угодно большое число новых объектов, относящихся к тем же образам. Таким образом, имеется в виду следующая схема экспериментов:

а) никакие сведения о подлежащих классификации образах в машину заранее не вводятся;

б) в ходе обучения машине предъявляется некоторое количество объектов каждого из подлежащих классификации образов и (при моделировании процесса обучения “с учителем”) сообщается, к какому образу относится каждый объект;

в) машина автоматически обрабатывает полученную информацию, после чего

г) с достаточной надежностью различает сколь угодно большое число новых, ранее ей не предъявлявшихся объектов из образов.

Машины, работающие по такой схеме, называются узнающими машинами.

2.6 Преобразование изображений в цифровой код

Для того чтобы ввести изображение в машину, нужно перевести его на машинный язык, т.е. закодировать, представить в виде некоторой комбинации символов, которыми может оперировать машина. Кодирование плоских фигур можно осуществить самым различным образом. Лучше стремиться к наиболее “ естественному” кодированию изображений. Будем рисовать фигуры на некотором поле, разбитом вертикальными и горизонтальными прямыми на одинаковые элементы – квадратики. Элементы, на которые упало изображение, будем сплошь зачернять, остальные – оставлять белыми. Условимся обозначать черные элементы единицей, белые – нулем. Введем последовательную нумерацию всех элементов поля, например, в каждой строке слева направо и по строкам сверху вниз. Тогда каждая фигура, нарисованная на таком поле, будет однозначно отображаться кодом, состоящим из стольких цифр (единиц и нулей), сколько элементов содержит поле.

Рис 2.3 Примеры проецирования и кодирования изображений.

Такое кодирование (рис. 2.3) считается “ естественным” потому, что разбиение изображения на элементы лежит в основе работы нашего зрительного аппарата. Действительно, сетчатка глаза состоит из большого числа отдельных чувствительных элементов (так называемых палочек и колбочек), связанных нервными волокнами со зрительными отделами головного мозга. Чувствительные элементы сетчатки передают по своим нервным волокнам в головной мозг сигналы, интенсивность которых зависит от освещенности данного элемента. Таким образом, изображение, спроектированное оптической системой глаза на сетчатку, разбивается палочками и колбочками на отдельные участки, и по элементам в некотором коде передается в мозг. Отдельные элементы поля называются рецепторами, а само поле – полем рецепторов.

Совокупность всех плоских фигур, которые можно изобразить на поле рецепторов, составляет некое множество. Каждая конкретная фигура из этой совокупности есть объект этого множества. Любому их таких объектов соответствует определенный код. Точно также любому коду соответствует определенное изображение на поле рецепторов. Взаимно однозначное соответствие между кодами и изображениями позволит оперировать только кодами, помня о том, что изображение всегда может быть воспроизведено по его коду.

Емкость ИНС – число образов, предъявляемых на входы ИНС для распознавания. Для разделения множества входных образов, например, по двум классам достаточно всего одного выхода. При этом каждый логический уровень – «1» и «0» – будет обозначать отдельный класс. На двух выходах можно закодировать уже 4 класса и так далее. Для повышения достоверности классификации желательно ввести избыточность путем выделения каждому классу одного нейрона в выходном слое или, что еще лучше, нескольких, каждый из которых обучается определять принадлежность образа к классу со своей степенью достоверности, например: высокой, средней и низкой. Такие ИНС позволяют проводить классификацию входных образов, объединенных в нечеткие (размытые или пересекающиеся) множества. Это свойство приближает подобные ИНС к условиям реальной жизни.

3. Нейрокомпьютеры и сети

3.1 Нейрокомпьютеры

Нейрокомпьютеры - это системы, в которых алгоритм решения задачи представлен логической сетью элементов частного вида - нейронов с полным отказом от булевских элементов типа И, ИЛИ, НЕ. Как следствие этого введены специфические связи между элементами, которые являются предметом отдельного рассмотрения.

В отличие от классических методов решения задач нейрокомпьютеры реализуют алгоритмы решения задач, представленные в виде нейронных сетей. Это ограничение позволяет разрабатывать алгоритмы, потенциально более параллельные, чем любая другая их физическая реализация.

Нейрокомпьютер - это вычислительная система с архитектурой MSIMD, в которой реализованы два принципиальных технических решения: упрощен до уровня нейрона процессорный элемент однородной структуры и резко усложнены связи между элементами; программирование вычислительной структуры перенесено на изменение весовых связей между процессорными элементами.

Общее определение нейрокомпьютера может быть представлено в следующем виде. Нейрокомпьютер - это вычислительная система с архитектурой аппаратного и программного обеспечения, адекватной выполнению алгоритмов, представленных в нейросетевом логическом базисе.

3.2 Что такое нейронные сети?

Каждый нейрон получает сигналы от соседних нейронов по специальным нервным волокнам. Эти сигналы могут быть возбуждающими или тормозящими. Их сумма составляет электрический потенциал внутри тела нейрона. Когда потенциал превышает некоторый порог, нейрон переходит в возбужденное состояние и посылает сигнал по выходному нервному волокну. Отдельные искусственные нейроны соединяются друг с другом различными методами. Это позволяет создавать разнообразные нейронные сети с различной архитектурой, правилами обучения и возможностями.

Термин “искусственные нейронные сети” у многих ассоциируется с фантазиями об андроидах и бунте роботов, о машинах, заменяющих и имитирующих человека. Это впечатление усиливают многие разработчики нейросистем, рассуждая о том, как в недалеком будущем, роботы начнут осваивать различные виды деятельности, просто наблюдая за человеком. Если переключиться на уровень повседневной работы, то нейронные сети это всего-навсего сети, состоящие из связанных между собой простых элементов формальных нейронов. Большая часть работ по нейроинформатике посвящена переносу различных алгоритмов решения задач на такие сети.

В основу концепции положена идея о том, что нейроны можно моделировать довольно простыми автоматами, а вся сложность мозга, гибкость его функционирования и другие важнейшие качества определяются связями между нейронами. Каждая связь представляется как совсем простой элемент, служащий для передачи сигнала. Коротко эту мысль можно выразить так: “структура связей все, свойства элементов ничто”.

Совокупность идей и научно-техническое направление, определяемое описанным представлением о мозге, называется коннекционизмом (connection связь). С реальным мозгом все это соотносится примерно так же, как карикатура или шарж со своим прототипом. Важно не буквальное соответствие оригиналу, а продуктивность технической идеи.

С коннекционизмом тесно связан следующий блок идей:

· однородность системы (элементы одинаковы и чрезвычайно просты, все определяется структурой связей);

· надежные системы из ненадежных элементов и “аналоговый ренессанс” использование простых аналоговых элементов;

· “голографические” системы при разрушении случайно выбранной части система сохраняет свои свойства.

Предполагается, что широкие возможности систем связей компенсируют бедность выбора элементов, их ненадежность и возможные разрушения части связей.

Для описания алгоритмов и устройств в нейроинформатике выработана специальная “схемотехника”, в которой элементарные устройства (сумматоры, синапсы, нейроны и т.п.) объединяются в сети, предназначенные для решения задач. Для многих начинающих кажется неожиданным, что ни в аппаратной реализации нейронных сетей, ни в профессиональном программном обеспечении эти элементы вовсе не обязательно реализуются как отдельные части или блоки. Используемая в нейроинформатике идеальная схемотехника представляет собой особый язык описания нейронных сетей и их обучения. При программной и аппаратной реализации, выполненные на этом языке описания, переводятся на более подходящие языки другого уровня.

4. Экспертные системы (ЭС), их структура и классификация. Инструментальные средства построения ЭС. Технология разработки ЭС

4.1 Назначение экспертных систем

В начале восьмидесятых годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название «экспертные системы» (ЭС). Цель исследований по ЭС состоит в разработке программ, которые при решении задач, трудных для эксперта-человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом. Исследователи в области ЭС для названия своей дисциплины часто используют также термин «инженерия знаний», введенный Е.Фейгенбаумом как «привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов».

Программные средства (ПС), базирующиеся на технологии экспертных систем, или инженерии знаний (в дальнейшем будем использовать их как синонимы), получили значительное распространение в мире. Важность экспертных систем состоит в следующем:

· технология экспертных систем существенно расширяет круг практически значимых задач, решаемых на компьютерах, решение которых приносит значительный экономический эффект;

· технология ЭС является важнейшим средством в решении глобальных проблем традиционного программирования: длительность и, следовательно, высокая стоимость разработки сложных приложений;

· высокая стоимость сопровождения сложных систем, которая часто в несколько раз превосходит стоимость их разработки; низкий уровень повторной используемости программ и т.п.;

· объединение технологии ЭС с технологией традиционного программирования добавляет новые качества к программным продуктам за счет: обеспечения динамичной модификации приложений пользователем, а не программистом; большей «прозрачности» приложения (например, знания хранятся на ограниченном ЕЯ, что не требует комментариев к знаниям, упрощает обучение и сопровождение); лучшей графики; интерфейса и взаимодействия.

По мнению ведущих специалистов, в недалекой перспективе ЭС найдут следующее применение:

· ЭС будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг;

· технология ЭС, получившая коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально-взаимодействующих модулей.

ЭС предназначены для так называемых неформализованных задач, т.е. ЭС не отвергают и не заменяют традиционного подхода к разработке программ, ориентированного на решение формализованных задач.

Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями:

· ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных;

· ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче;

· большой размерностью пространства решения, т.е. перебор при поиске решения весьма велик;

· динамически изменяющимися данными и знаниями.

Следует подчеркнуть, что неформализованные задачи представляют большой и очень важный класс задач. Многие специалисты считают, что эти задачи являются наиболее массовым классом задач, решаемых ЭВМ.

Экспертные системы и системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных тем, что в них в основном используются символьный (а не числовой) способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения (а не исполнение известного алгоритма).

Экспертные системы применяются для решения только трудных практических (не игрушечных) задач. По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем обладают «прозрачностью», т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне. Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом. Необходимо отметить, что в настоящее время технология экспертных систем используется для решения различных типов задач (интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление) в самых разнообразных проблемных областях, таких, как финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, металлургия, горное дело, химия, образование, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь и др.

Коммерческие успехи к фирмам-разработчикам систем искусственного интеллекта (СИИ) пришли не сразу. На протяжении 1960 - 1985 гг. успехи ИИ касались в основном исследовательских разработок, которые демонстрировали пригодность СИИ для практического использования. Начиная примерно с 1985 г. (в массовом масштабе с 1988 - 1990 гг.), в первую очередь ЭС, а в последние годы системы, воспринимающие естественный язык (ЕЯ-системы), и нейронные сети (НС) стали активно использоваться в коммерческих приложениях.

Причины, приведшие СИИ к коммерческому успеху, следующие.

Интегрированность. Разработаны инструментальные средства искусственного интеллекта (ИС ИИ), легко интегрирующиеся с другими информационными технологиями и средствами (с CASE, СУБД, контроллерами, концентраторами данных и т.п.).

Открытость и переносимость. ИС ИИ разрабатываются с соблюдением стандартов, обеспечивающих открытость и переносимость.

Использование языков традиционного программирования и рабочих станций. Переход от ИС ИИ, реализованных на языках ИИ (Lisp, Prolog и т.п.), к ИС ИИ, реализованным на языках традиционного программирования (С, C++ и т.п.), упростил обеспечение интегриро-ванности, снизил требования приложений ИИ к быстродействию ЭВМ и объемам оперативной памяти. Использование рабочих станций (вместо ПК) резко увеличило круг приложений, которые могут быть выполнены на ЭВМ с использованием ИС ИИ.

Архитектура клиент-сервер . Разработаны ИС ИИ, поддерживающие распределенные вычисления по архитектуре клиент-сервер, что позволило: снизить стоимость оборудования, используемого в приложениях, децентрализовать приложения, повысить надежность и общую производительность (так как сокращается количество информации, пересылаемой между ЭВМ, и каждый модуль приложения выполняется на адекватном ему оборудовании).

Проблемно/предметно-ориентированные ИС ИИ . Переход от разработок ИС ИИ общего назначения (хотя они не утратили свое значение как средство для создания ориентированных ИС) к проблемно/предметно-ориентированным ИС ИИ обеспечивает: сокращение сроков разработки приложений; увеличение эффективности использования ИС; упрощение и ускорение работы эксперта; повторную используемость информационного и программного обеспечения (объекты, классы, правила, процедуры).

4.2 Классификация экспертных систем

Класс «экспертные системы» сегодня объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, которые можно классифицировать по различным критериям. Полезными могут оказаться следующие классификации (рис. 4.1).

Рис. 4.1. Классификация экспертных систем

Классификация по решаемой задаче

Интерпретация данных. Это одна из традиционных задач для экспертных систем. Под интерпретацией понимается определение смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных.

Диагностика. Под диагностикой понимается обнаружение неисправности в некоторой системе. Неисправность – это отклонение от нормы. Такая трактовка позволяет с единых теоретических позиций рассматривать и неисправность оборудования в технических системах, и заболевания живых организмов, и всевозможные природные аномалии. Важной спецификой является необходимость понимания функциональной структуры («анатомии») диагностирующей системы.

Мониторинг. Основная задача мониторинга – непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы. Главные проблемы - «пропуск» тревожной ситуации и инверсная задача «ложного» срабатывания. Сложность этих проблем в размытости симптомов тревожных ситуаций и необходимость учета временного контекста.

Проектирование. Проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание «объектов» с заранее определенными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых документов – чертеж, пояснительная записка и т.д. Основные проблемы здесь – получение четкого структурного описания знаний об объекте и проблема «следа». Для организации эффективного проектирования и, в еще большей степени, перепроектирования необходимо формировать не только сами проектные решения, но и мотивы их принятия. Таким образом, в задачах проектирования тесно связываются два основных процесса, выполняемых в рамках соответствующей ЭС: процесс вывода решения и процесс объяснения.

Прогнозирование. Прогнозирующие системы логически выводят вероятные следствия из заданных ситуаций. В прогнозирующей системе обычно используется параметрическая динамическая модель, в которой значения параметров «подгоняются» под заданную ситуацию. Выводимые из этой модели следствия составляют основу для прогнозов с вероятностными оценками.

Планирование. Под планированием понимается нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции. В таких ЭС используются модели поведения реальных объектов с тем, чтобы логически вывести последствия планируемой деятельности.

Обучение. Системы обучения диагностируют ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения. Они аккумулируют знания о гипотетическом «ученике» и его характерных ошибках, затем в работе способны диагностировать слабости в знаниях обучаемых и находить соответствующие средства для их ликвидации. Кроме того, они планируют акт общения с учеником в зависимости от успехов ученика с целью передачи знаний.

В общем случае все системы, основанные на знаниях, можно подразделить на системы, решающие задачи анализа, и на системы, решающие задачи синтеза.

Основное отличие задач анализа от задач синтеза заключается в следующем: если в задачах анализа множество решений может быть перечислено и включено в систему, то в задачах синтеза множество решений потенциально строится из решений компонентов или подпроблем. Задача анализа – это интерпретация данных, диагностика; к задачам синтеза относятся проектирование, планирование. Комбинированные задачи: обучение, мониторинг, прогнозирование.

Классификация по связи с реальным временем

Статические ЭС разрабатываются в предметных областях, в которых база знаний и интерпретируемые данные не меняются во времени. Они стабильны.

Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.

Динамические ЭС работают в сопряжении с датчиками объектов в режиме реального времени с непрерывной интерпретацией поступаемых данных.

Классификация по типу ЭВМ

На сегодняшний день существуют:

ЭС для уникальных стратегически важных задач на суперЭВМ (Эльбрус, CRAY, CONVEX и др.);

ЭС на ЭВМ средней производительности (типа ЕС ЭВМ, mainframe);

ЭС на символьных процессорах и рабочих станциях (SUN, APOLLO);

ЭС на мини- и супермини-ЭВМ (VAX, micro - VAX и др.);

ЭС на персональных компьютерах (IBM PC, MAC II и подобные).

Классификация по степени интеграции с другими программами

Автономные ЭС работают непосредственно в режиме консультаций с пользователем для специфически «экспертных» задач, для решения которых не требуется привлекать традиционные методы обработки данных (расчеты, моделирование и т.д.).

Гибридные ЭС представляют программный комплекс, агрегирующий стандартные пакеты прикладных программ (например, математическую статистику, линейное программирование или системы управления базами данных) и средства манипулирования знаниями. Это может быть интеллектуальная надстройка над ППП или интегрированная среда для решения сложной задачи с элементами экспертных знаний.

Несмотря на внешнюю привлекательность гибридного подхода, следует отметить, что разработка таких систем являет собой задачу, на порядок более сложную, чем разработка автономной ЭС. Стыковка не просто разных пакетов, а разных методологий (что происходит в гибридных системах) порождает целый комплекс теоретических и практических трудностей.

4.3 Структура экспертных систем (на примере статической и динамической ЭС)

Типичная статическая ЭС состоит из следующих основных компонентов (рис. 4.2):

· решателя (интерпретатора);

· рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД);

· базы знаний (БЗ);

· компонентов приобретения знаний;

· объяснительного компонента;

· диалогового компонента.

База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе.

База знаний (БЗ) в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.

Решатель, используя исходные данные из рабочей памяти и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи.

Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.

Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.

Рис. 4.2. Структура статистической ЭС

Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

В разработке ЭС участвуют представители следующих специальностей:

эксперт в проблемной области, задачи которой будет решать ЭС;

инженер по знаниям - специалист по разработке ЭС (используемые им технологию, методы называют технологией (методами) инженерии знаний);

программист по разработке инструментальных средств (ИС), предназначенных для ускорения разработки ЭС.

Необходимо отметить, что отсутствие среди участников разработки инженеров по знаниям (т. е. их замена программистами) либо приводит к неудаче процесс создания ЭС, либо значительно удлиняет его.

Эксперт определяет знания (данные и правила), характеризующие проблемную область, обеспечивает полноту и правильность введенных в ЭС знаний.

Инженер по знаниям помогает эксперту выявить и структурировать знания, необходимые для работы ЭС; осуществляет выбор того ИС, которое наиболее подходит для данной проблемной области, и определяет способ представления знаний в этом ИС; выделяет и программирует (традиционными средствами) стандартные функции (типичные для данной проблемной области), которые будут использоваться в правилах, вводимых экспертом.

Программист разрабатывает ИС (если ИС разрабатывается заново), содержащее в пределе все основные компоненты ЭС, и осуществляет его сопряжение с той средой, в которой оно будет использовано.

Экспертная система работает в двух режимах: режиме приобретения знаний и в режиме решения задачи (называемом также режимом консультации или режимом использования ЭС).

В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет (через посредничество инженера по знаниям) эксперт. В этом режиме эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности данных и правил. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют способы манипулирования с данными, характерные для рассматриваемой области.

Отметим, что режиму приобретения знаний в традиционном подходе к разработке программ соответствуют этапы алгоритмизации, программирования и отладки, выполняемые программистом. Таким образом, в отличие от традиционного подхода в случае ЭС разработку программ осуществляет не программист, а эксперт (с помощью ЭС), не владеющий программированием.

В режиме консультации общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. Необходимо отметить, что в зависимости от назначения ЭС пользователь может не быть специалистом в данной проблемной области (в этом случае он обращается к ЭС за результатом, не умея получить его сам), или быть специалистом (в этом случае пользователь может сам получить результат, но он обращается к ЭС с целью либо ускорить процесс получения результата, либо возложить на ЭС рутинную работу). В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Решатель на основе входных данных из рабочей памяти, общих данных о проблемной области и правил из БЗ формирует решение задачи. ЭС при решении задачи не только исполняет предписанную последовательность операции, но и предварительно формирует ее. Если реакция системы не понятна пользователю, то он может потребовать объяснения:

«Почему система задает тот или иной вопрос?», «как ответ, собираемый системой, получен?».

Структуру, приведенную на рис. 4.2, называют структурой статической ЭС. ЭС данного типа используются в тех приложениях, где можно не учитывать изменения окружающего мира, происходящие за время решения задачи. Первые ЭС, получившие практическое использование, были статическими.

Рис. 4.3. Структура динамической ЭС

На рис. 4.3 показано, что в архитектуру динамической ЭС по сравнению со статической ЭС вводятся два компонента: подсистема моделирования внешнего мира и подсистема связи с внешним окружением. Последняя осуществляет связи с внешним миром через систему датчиков и контроллеров. Кроме того, традиционные компоненты статической ЭС (база знаний и машина вывода) претерпевают существенные изменения, чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий.

Подчеркнем, что структура ЭС, представленная на рис. 4.2 и 4.3, отражает только компоненты (функции), и многое остается «за кадром».

4.4 Этапы разработки экспертных систем

Разработка ЭС имеет существенные отличия от разработки обычного программного продукта. Опыт создания ЭС показал, что использование при их разработке методологии, принятой в традиционном программировании, либо чрезмерно затягивает процесс создания ЭС, либо вообще приводит к отрицательному результату.

Использовать ЭС следует только тогда, когда разработка ЭС возможна, оправдана и методы инженерии знаний соответствуют решаемой задаче. Чтобы разработка ЭС была возможной для данного приложения, необходимо одновременное выполнение по крайней мере следующих требований:

1) существуют эксперты в данной области, которые решают задачу значительно лучше, чем начинающие специалисты;

2) эксперты сходятся в оценке предлагаемого решения, иначе нельзя будет оценить качество разработанной ЭС;

3) эксперты способны вербализовать (выразить на естественном языке) и объяснить используемые ими методы, в противном случае трудно рассчитывать на то, что знания экспертов будут «извлечены» и вложены в ЭС;

4) решение задачи требует только рассуждений, а не действий;

5) задача не должна быть слишком трудной (т.е. ее решение должно занимать у эксперта несколько часов или дней, а не недель);

6) задача хотя и не должна быть выражена в формальном виде, но все же должна относиться к достаточно «понятной» и структурированной области, т.е. должны быть выделены основные понятия, отношения и известные (хотя бы эксперту) способы получения решения задачи;

7) решение задачи не должно в значительной степени использовать «здравый смысл» (т.е. широкий спектр общих сведений о мире и о способе его функционирования, которые знает и умеет использовать любой нормальный человек), так как подобные знания пока не удается (в достаточном количестве) вложить в системы искусственного интеллекта.

Использование ЭС в данном приложении может быть возможно, но не оправдано. Применение ЭС может быть оправдано одним из следующих факторов:

· решение задачи принесет значительный эффект, например экономический;

· использование человека-эксперта невозможно либо из-за недостаточного количества экспертов, либо из-за необходимости выполнять экспертизу одновременно в различных местах;

· использование ЭС целесообразно в тех случаях, когда при передаче информации эксперту происходит недопустимая потеря времени или информации;

· использование ЭС целесообразно при необходимости решать задачу в окружении, враждебном для человека.

Приложение соответствует методам ЭС, если решаемая задача обладает совокупностью следующих характеристик:

1) задача может быть естественным образом решена посредством манипуляции с символами (т.е. с помощью символических рассуждений), а не манипуляций с числами, как принято в математических методах и в традиционном программировании;

2) задача должна иметь эвристическую, а не алгоритмическую природу, т.е. ее решение должно требовать применения эвристических правил. Задачи, которые могут быть гарантированно решены (с соблюдением заданных ограничений) с помощью некоторых формальных процедур, не подходят для применения ЭС;

3) задача должна быть достаточно сложна, чтобы оправдать затраты на разработку ЭС. Однако она не должна быть чрезмерно сложной (решение занимает у эксперта часы, а не недели), чтобы ЭС могла ее решать;

4) задача должна быть достаточно узкой, чтобы решаться методами ЭС, и практически значимой.

При разработке ЭС, как правило, используется концепция «быстрого прототипа». Суть этой концепции состоит в том, что разработчики не пытаются сразу построить конечный продукт. На начальном этапе они создают прототип (прототипы) ЭС. Прототипы должны удовлетворять двум противоречивым требованиям: с одной стороны, они должны решать типичные задачи конкретного приложения, а с другой - время и трудоемкость их разработки должны быть весьма незначительны, чтобы можно было максимально запараллелить процесс накопления и отладки знаний (осуществляемый экспертом) с процессом выбора (разработки) программных средств (осуществляемым инженером по знаниям и программистом). Для удовлетворения указанным требованиям, как правило, при создании прототипа используются разнообразные средства, ускоряющие процесс проектирования.

Прототип должен продемонстрировать пригодность методов инженерии знаний для данного приложения. В случае успеха эксперт с помощью инженера по знаниям расширяет знания прототипа о проблемной области. При неудаче может потребоваться разработка нового прототипа или разработчики могут прийти к выводу о непригодности методов ЭС для данного приложения. По мере увеличения знаний прототип может достигнуть такого состояния, когда он успешно решает все задачи данного приложения. Преобразование прототипа ЭС в конечный продукт обычно приводит к перепрограммированию ЭС на языках низкого уровня, обеспечивающих как увеличение быстродействия ЭС, так и уменьшение требуемой памяти. Трудоемкость и время создания ЭС в значительной степени зависят от типа используемого инструментария.

В ходе работ по созданию ЭС сложилась определенная технология их разработки, включающая шесть следующих этапов (рис. 4.4):

идентификацию, концептуализацию, формализацию, выполнение, тестирование, опытную эксплуатацию. На этапе идентификации определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.

Рис. 4.4. Технология разработки ЭС

На этапе концептуализации проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.

На этапе формализации выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.

На этапе выполнения осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки ЭС. Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта, организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление знаний в виде, понятном ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.

5. Использование и поддержка ЭС. Реижиниринг бизнеса

5.1 Использование финансовых экспортных систем

Множество предприятий устанавливают ЭС для решения задач в таких областях как: торги на фондовой бирже, автоматическое понимание новостей, кредитный анализ, управление рисками, построение портфелей кредитов и инвестиций, оценка рейтинга банков, автоматизация аудита, предсказание изменений на финансовом рынке и т.д.

Примерами этому является целый класс консультативных ЭС: Bear, Sterns & Company’s Broker Monitoring System, Athena Group’s Portfolio Advisor и Trader’s Assistant, совместно разработанные корпорациями Author D. Little Corporation, Knowledge-Based Network Corporation и еще шестью финансовыми институтами. Японский Sanwa Bank, один из крупнейших мировых банков, применяет экспертную систему Best Mix для улучшения качества своей информации по инвестициям.

ЭС Nikko Portfolio Consultation Management System, разработанная для внутреннего использования фирмой Nikko Securities, Ltd., помогает управляющим фондами выбрать оптимальный портфель для своих клиентов. Данная система основана на базе данных с информацией за пять лет продаж акций и на системе с новой теорией управления портфелем, которая вычисляет и оптимизирует портфель ценных бумаг для страховки от различных рисков. Управляющие фондами освобождаются от рутинных вычислений и, таким образом, имеют возможность более быстро составить оптимальный портфель ценных бумаг. Компания IDS Financial Services, подразделение финансового планирования American Express Company, классифицировали финансовые экспертизы своих лучших управляющих для создания экспертной системы, названной Insight. IDS включила экспертизы лучших управляющих в свои средства, т.е. экспертную систему, доступную всем своим планировщикам. Одним из основных результатов применения экспертной системы в компании IDS стало то, что процент покинувших фирму клиентов упал более чем наполовину.

Перечислим характеристики некоторых конкретных ЭС этого класса.

1. FLiPSiDE: Система логического программирования финансовой экспертизы. Предприятие-разработчик: Case Western Reserve University Решаемые задачи: мониторинг состояния рынка ценных бумаг; мониторинг состояния текущего портфеля ценных бумаг; поддержка обзора будущих условий рынка; планирование и выполнение продаж.

Краткие характеристики: применение оригинальной парадигмы “Классной доски”, описанной Ньюэллом; язык Пролог в качестве платформы программирования; представление данных на “Классной доске” в качестве исходных данных для различных знаний;

2. Splendors: Система управления портфелем ценных бумаг реального времени. Решаемые задачи: достижение разнообразных инвестиционных целей в условиях быстро меняющихся данных. Краткие характеристики: система реального времени, использование специализированного языка высокого уровня Profit, большая гибкость в создании портфеля для опытных программистов на C, возможность создания портфеля непрограммирующему финансовому аналитику.

Система позволяет формировать оптимальные инвестиционные портфели в реальном масштабе за счет игры на учете быстрых изменений на фондовой бирже.

3. PMIDSS: Система поддержки принятия решений при управлении портфелем. Предприятие-разработчик: Финансовая группа Нью-Йоркского университета. Решаемые задачи: выбор портфеля ценных бумаг, долгосрочное планирование инвестиций. Краткие характеристики: смешанная система представления знаний, использование разнообразных механизмов вывода: логика, направленные семантические сети, фреймы, правила.

4. Le Courtier: Система ассистент-эксперт для менеджера портфеля. Предприятие-разработчик: Cognitive System Inc. Решаемые задачи: помощь инвесторам в определении своих инвестиционных целей, управление портфелем. Краткие характеристики: использование правил, мощный естественно-языковый интерфейс.

5. PMA: Советчик управляющему портфелем. Предприятие-разработчик: Athena Group. Решаемые задачи: формирование портфеля, оказание рекомендаций по сопровождению портфеля. Краткие характеристики: обеспечение качественного обоснования результатам применения различных численных методов.

6. ArBoR: Вычислительная модель рейтинга облигаций. Предприятие-разработчик: College of Business Administration Univercity of Nebraska. Решаемые задачи: Данная система создана для конструирования вычислительной модели в области рейтинга облигаций и для применения модели в качестве экспертной системы. Краткие характеристики: применение качественного и количественного анализа, использование стандартной оболочки ЭС.

7. Intelligent Hedger: основанный на знаниях подход в задачах страхования от риска. Предприятие-разработчик: Information System Department, New York University. Решаемые задачи: проблема огромного количества постоянно растущих альтернатив страхования от рисков, быстрое принятие решений менеджерами по рискам в ускоряющемся потоке информации, а также недостаток соответствующей машинной поддержки на ранних стадиях процесса разработки систем страхования от рисков предполагает обильную сферу различных оптимальных решений для менеджеров по риску. В данной системе разработка страхования от риска сформулирована как многоцелевая оптимизационная задача. Данная задача оптимизации включает несколько сложностей, с которыми существующие технические решения не справляются.

Краткие характеристики: система использует объектное представление, охватывающее глубокие знания по управлению риском и облегчает эмуляцию первичных рассуждений управляющих риском, полезных для выводов и их объяснений.

8. Узко ориентированная система поддержки принятия решения для выбора стратегий инвестиций. Предприятие-разработчик: Intelligent System Laboratory Science Univercity of Tokyo. Решаемые задачи: С приходом в набор финансовых инструментов понятий “выбор” и “будущее”, у инвесторов появилась возможность формировать набор стратегий, отвечающих целям их инвестиций. Однако, эта возможность порождает трудную задачу нахождения необходимой стратегии среди большого числа стратегий инвестиций. Представлена интеллектуальная система поддержки принятия решения для генерации необходимых стратегий инвестирования с использованием нотации ограниченной удовлетворительности, которая широко применяется в задачах поиска. В данной системе ограничения играют роль навигации для автоматического порождения сложных стратегий через абстрактное сравнение с профилем вкладчиков. Абстрактное сравнение может рассматриваться как поиск метода для производства качественно обоснованных стратегий, описывающих набор предложений для покупки или продажи без цифровой информации. Т.к. такая техника может быть использована как предпроцессор для количественного анализа типа линейного программирования для получения оптимального решения, предлагаемая система является мостом для плавного перехода между качественным и количественным анализами.

Краткие характеристики: применение качественного анализа для получения возможных качественных решений (интуитивные решения) и количественного анализа для нахождения оптимального решения с помощью симплексного метода линейного программирования.

9. Явные рассуждения в прогнозировании обмена валют. Предприятие-разработчик: Department of Computer Science City Polytechnic of Hong Kong. Решаемые задачи: Представляет новый подход в прогнозировании обмена валют, основанный на аккумуляции и рассуждениях с поддержкой признаков, присутствующих для фокусирования на наборе гипотез о движении обменных курсов. Представленный в прогнозирующей системе набор признаков - это заданный набор экономических значений и различные наборы изменяющихся во времени параметров, используемых в модели прогнозирования.

Краткие характеристики: математическая основа примененного подхода базируется на теории Демпстера-Шафера.

10. Nereid: Система поддержки принятия решений для оптимизации работы с валютными опционами. Предприятие-разработчик: NTT Data, The Tokai Bank, Science Univercity of Tokyo.

Решаемые задачи: система облегчает дилерскую поддержку для оптимального ответа из возможных представленных вариантов. Система более практична и дает лучшие решения, чем обычные системы принятия решений.

Краткие характеристики: система разработана с использованием фреймовой системы CLP, которая легко интегрирует финансовую область в приложение ИИ. Предложен смешанный тип оптимизации, сочетающий эвристические знания с техникой линейного программирования. Система работает на Sun-станциях.

5.2 ЭС, основанные на примерах

ЭС, основанные на примерах, можно по принципам работы можно разделить на две группы: использующие нейронные сети и использующие алгоритм индуктивного обобщения ID3. Первые в основном используются как предварительно обученный на примерах классификатор, у которого при подаче на его вход набора значений исходных финансовых параметров на выходе появляется искомое решение по данной финансовой ситуации. Вторые по наборам примеров формируют дерево решений, из которого затем строятся соответствующие для принятия решений правила. Ниже мы приведем 2 типичных примера ЭС обоих групп.

1. S&PCBRS: Нейронный симулятор для оценки рейтинга ценных бумаг. Предприятие-разработчик: Chase Manatten Bank, Standart & Poor’s Corp. Решаемые задачи: оценка рейтинга ценных бумаг по данным о фирмах эмитентах, формирование корректной рейтинговой шкалы.

Краткие характеристики: представление задачи оценки рейтинга как задачи классификации, отбор данных о фирмах эмитентах и формирование обучающего материала, выбор нейроклассификатора, его обучение и тестирование, сравнение с оценками экспертов, использование нейросетевой парадигмы Couter-Propagation, вероятность правильного предсказания рейтинга 84%.

2. ISPMS: Интеллектуальная система управления портфелем ценных бумаг. Решаемые задачи: формирование портфеля акций, обеспечивающего баланс между риском и предполагаемым доходом.

Краткие характеристики: использование оптимизационной модели квадратичного программирования Марковица, баз данных и баз знаний по фирмам-эмитентам и отраслям, наличие подсистемы обучения на прошлом опыте, основанной на извлечении правил из большого количества фактов, учет знаний эксперта и личных предпочтений инвестора в оптимизационной модели. Вероятность правильного предсказания резкого изменения на фондовой бирже в пределах 68% - 84%.

5.3 Реинфиниринг бизнеса

Перестройка работы предприятий в сфере процессов, связанных с проектированием и подготовкой производства новых изделий, называемая реинжинирингом и предпринимаемая в целях резкого повышения эффективности функционирования предприятий в современных условиях, базируется на организационных изменениях и использовании новых информационных технологий.

При анализе существующего и разработке нового бизнеса важную роль играет построение моделей компании и протекающих в ней бизнес-процессов. Модели могут различаться степенью детализации процессов, формой их представления, учетом только статических или также динамических факторов и др. Следует отметить, что все известные подходы к моделированию бизнеса принадлежат к семейству методов моделирования сложных информационных систем.

К традиционным средствам построения моделей сложных систем относится методология SADT (Structured Analysis Design Technique). Она была создана в начале 70-х годов с целью унифицировать подходы к описанию сложных систем. SADT включает как концептуальный подход к построению моделей систем, так и набор правил и графических обозначений для их описания. Предлагаемые методы построения функциональных моделей, где описание систем осуществляется с точки зрения выполняемых ими функций, получили название методологии IDEF0. Существуют также специальные методологии для построения информационных моделей, описывающих потоки информации (IDEFIX) и динамических моделей, отображающих причинно-следственные связи между объектами системы (IDEF/CPN).

К более современным средствам моделирования, появившимся в середине 90-х годов, относится методология RUP (Rational Unified Process). Эта методология, разработанная компанией Rational Software Corp., под-

держивает итеративный процесс создания сложной информационной системы на основе объектно-ориентированного подхода, с использованием диаграмм UML (Unified Modeling Language) для визуального моделирования предметной области. Нотация диаграмм UML и методы использования UML при реинжиниринге бизнес-процессов проектирования и подготовки производства будут рассмотрены в последующих разделах данного пособия.

Наряду с UML, для визуального моделирования существуют и другие нотации, реализованные, например, в системах ARIS и ADONIS. Система ADONIS позволяет выполнять не только визуальное, но и имитационное моделирование бизнес-процессов, ее возможности также рассматриваются ниже.

Информационные системы поддержки новых бизнес-процессов.

Выше отмечалось, что использование новых информационных технологий является неотъемлемой частью реинжиниринга. При этом модели новых бизнес-процессов непосредственно реализуются в среде информационной системы поддержки (ИСП) нового бизнеса. Важность ИСП состоит не только в том, что она является необходимым элементом реинжиниринга, а еще и в том, что зачастую применение ИСП во многом определяет технологию ведения нового бизнеса. ИСП представляет собой специально разрабатываемое программное обеспечение – программную систему, которая строится на основе применения соответствующих инструментальных средств.

В сфере проектирования новых изделий роль ИСП играют конструкторские системы автоматизированного проектирования (САПР-К). В сфере технологической подготовки производства роль ИСП играют автоматизированные системы технологической подготовки производства (АСТПП).

К инструментальным средствам создания САПР-К и АСТПП относятся CAD/CAM, CAE и PDM-системы. При этом CAD/CAM и САЕ-системы становятся средствами для автоматизации выполнения проектных процедур, а PDM-система – средством для управления процессами проектирования и подготовки производства. Одновременно PDM-система является базовым средством, с помощью которого реализуется единое информационное пространство для всех этапов жизненного цикла изделия (ЖЦИ).

Наиболее мощные и полнофункциональные комплексы CAD/CAM/CAE/PDM получили название PLM-решений (Product Data Management –управление данными об изделии).

6. Стратегия получения знаний. Практические методы извлечения знаний

6.1 Стратегия получения знаний

Выделяют три стратегии получения знаний – приобретение знаний, извлечение знаний и обнаружение знаний в базах данных:

Под приобретением (acquisition) знаний понимают способ автоматизированного наполнения базы знаний посредством диалога эксперта и специальной программы.

Извлечением (elicitation) знаний называют процедуру взаимодействия инженера по знаниям с источником знаний (экспертом, специальной литературой и др.) без использований вычислительной техники.

Термином “обнаружение знаний в базах данных ” (knowledge discovery in databases – KDD) сегодня обозначают процесс получения из “сырых” данных новой, потенциально полезной информации о предметной области. Этот процесс включает несколько этапов (рис. 6.1). Сюда относится накопление сырых данных, отбор, подготовка, преобразование данных, поиск закономерностей в данных, оценка, обобщение и структурирование найденных закономерностей.

Рис. 6.1. Процесс обнаружения знаний в БД

Стратегия KDD все более выдвигается на первую роль. Это во многом обусловлено быстрым развитием разнообразных хранилищ данных (data warehouse) – собраний данных, отличающихся предметной ориентированностью, интегрированностью, поддержкой хронологии, неизменяемостью, и предназначенных для последующей аналитической обработки.

Специфика современных требований к обработке данных с целью обнаружения знаний следующая:

· Данные имеют неограниченный объем

· Данные являются разнородными (количественными, качественными, категориальными)

· Результаты должны быть конкретны и понятны

· Инструменты для обработки “сырых” данных должны быть просты в использовании

6.2 Практические методы извлечения данных

Классификация методов извлечения знаний (рис. 6.2) позволит инженерам по знаниям, в зависимости от конкретной задачи и ситуации, выбрать конкретный метод. Из предложенной схемы классификации видно, что основной принцип деления связан с источником знаний. Коммуникативные методы охватывают все виды контактов с живым источником знаний - экспертом, а текстологические касаются методов извлечения знаний из документов (методик, пособий, руководств) и специальной литературы (статей, монографий, учебников).

Разделение этих групп методов на верхнем уровне классификации не означает их антагонистичности, обычно инженер по знаниям комбинирует различные методы, например, сначала изучает литературу, затем беседует с экспертами, или наоборот.

Рис. 6.2. Классификация методов извлечения знаний.

В свою очередь, коммуникативные методы можно также разделить на две группы: активные и пассивные. Пассивные методы подразумевают, что ведущая роль в процедуре извлечения знаний как бы передается эксперту, а инженер по знаниям только протоколирует рассуждения эксперта во время его реальной работы по принятию решений или записывает то, что эксперт считает нужным самостоятельно рассказать в форме лекции. В активных методах, напротив, инициатива полностью в руках инженера по знаниям, который активно контактирует с экспертом различными способами - в играх, диалогах, беседах за «круглым столом» и т.д.

Пассивные методы на первый взгляд достаточно просты, но на самом деле требуют oт инженера по знаниям умения четко анализировать «поток сознания» эксперта и выявлять в нем значимые фрагменты знаний. Отсутствие обратной связи (пассивность инженера по знаниям) значительно ослабляет эффективность этих методов, чем и объясняется их обычно вспомогательная роль при активных методах.

Активные методы можно разделить на две группы в зависимости от числа экспертов, отдающих свои знания. Если их число больше одного, то целесообразно помимо серии индивидуальных контактов с каждым применять и методы групповых обсуждений предметной области. Такие групповые методы обычно активизируют мышление участников дискуссий и позволяют выявлять весьма нетривиальные аспекты их знаний. В свою очередь, индивидуальные методы на сегодняшний день остаются ведущими, поскольку столь деликатная процедура, как «отъем знаний», не терпит лишних свидетелей.

Отдельно следует сказать об играх. Игровые методы сейчас широко используются и социологии, экономике, менеджменте, педагогике для подготовки руководителей, учителей, врачей и других специалистов. Игра - это особая форма деятельности и творчества, где человек раскрепощается и чувствует себя намного свободнее, чем в обычной трудовой деятельности.

Заключение

В ходе выполнения работы были сделаны следующие выводы:

Экспертная система – это интеллектуальная программа, способная делать логические выводы на основании знаний в конкретной предметной области и обеспечивающая решение специфических задач.

К экспертным системам предъявляются следующие требования: использование знаний, связанных с конкретной предметной областью; приобретение знаний от эксперта; определение реальной и достаточно сложной задачи; наделение системы способностями эксперта.

Структура экспертной системы представлена следующими структурными элементами: база знаний, механизм логических выводов, пользовательский интерфейс, модуль приобретения знаний, модуль советов и объяснений.

Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: медицинская диагностика, контроль и управление, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, обучение, экономика и финансы.

Множество предприятий устанавливают ЭС для решения задач в таких областях как: торги на фондовой бирже, автоматическое понимание новостей, кредитный анализ, управление рисками, построение портфелей кредитов и инвестиций, оценка рейтинга банков, автоматизация аудита, предсказание изменений на финансовом рынке и т.д. Были рассмотрены наиболее распространенные экспертные системы в области финансов.

Информационная технология обработки финансово-экономической информации

Реферат по информатике

Выполнила:

Степанова:Александра Андреевна

Группа 6441

Проверила:

Г. Санкт-Петербург, 2015

План

1)Введение………………………………………………………………………………стр 3
2)Применение информационных технологий в экономике…………………………стр 3-4
3)Табличный процессор как средство обработки данных…………………………...стр 4-5
4)Табличный процессор как средство обработки финансово-экономической информации………………………………………………………………………………………стр 5
5)Назначение и область применения табличных процессоров……………………...стр 5-6
6)Редактирование рабочих листов табличного процессора………………………….стр 6
7)Использование формул и функций в табличном процессоре………………………стр 7 8)Создание диаграмм в табличном процессоре………………………………………..стр 7 9)Управление данными и их анализ в табличном процессоре……………………...стр 7-8 10)Автоматизация работы в табличном процессоре с помощью макросов…………стр 8 11)Заключение……………………………………………………………………………стр 9 12)Список литературы…………………………………………………………………стр 10

Введение

Технологии обработки финансово-экономической информации базируются на следующих прикладных программных продуктах.

Универсальные табличные процессоры. Организация подготовки табличных документов основана на двух основных категориях:

форма представления данных на экране монитора в виде таблицы практически неограниченного размера (собственно электронная таблица как объект обработки);

программа (или пакет программ) для обработки таких данных (собственно табличный процессор как инструмент обработки).

Табличный процессор является обязательной составляющей любого интегрированного пакета или офисной системы. Очевидно, что возможностей у такой составляющей несколько меньше, но она обеспечивает решение типовых задач. Примерами таких систем, включающих системы обработки электронных таблиц, могут быть:

Corel Office Professional фирмы Corel Corporation;

Word Perfect Suite 7.0 for Windows 95 фирмы Corel;

Works for Windows 95 фирмы Microsoft;

MS Office 4.21 for MA С фирмы Microsoft;

Office Professional for Windows 95 фирмы Microsoft;

SmartSuite 96for Win 95 фирмы Lotus Development Corporation.

С появлением операционной системы Windows 95 были разработаны версии самых популярных табличных процессоров, ориентированных на работу в этой среде:

Excel 7.0 фирмы Microsoft;

Lotus 1-2-3 5.0 фирмы Lotus Development Corporation;

Corel Quattro 6.0 фирмы Corel Corporation.

Следует отметить, что безусловным лидером (по объему продаж, а следовательно, по популярности, которой она пользуется у пользователей) среди программ этого класса является система Excel.

Специализированные программы бухгалтерских расчетов. Это специализированные системы, сочетающие в себе функции текстовых и табличных редакторов, электронных таблиц и систем управления базами данных. Предназначены для автоматизации подготовки первичных бухгалтерских документов предприятий и их учета, для ведения счетов плана бухгалтерского учета, а также для автоматической подготовки регулярных отчетов по итогам производственной, хозяйственной и финансовой деятельности в форме, принятой для представления в налоговые органы, внебюджетные фонды и органы статистического учета. Несмотря на то, что теоретически все характерные для бухгалтерских систем, можно исполнять и другими вышеперечисленными программными средствами, использование бухгалтерских систем удобно благодаря интеграции разных средств в одной системе.

При решении о внедрении на предприятии автоматизированной системы бухгалтерского учета необходимо учитывать необходимость наличия в ней средств адаптации при изменении нормативно-правовой базы. В связи с тем, что в данной области нормативно-правовая база в Росси отличается крайней нестабильностью и подвержена частым изменениям, возможность гибкой перенастройки системы является обязательной функцией, хотя это требует от пользователей системы повышенной квалификации.

Применение информационных технологий в экономике

Мы живем в эпоху построения информационной цивилизации, которая рождается в результате развития и постоянного совершенствования информационно-компьютерных технологий.

Суть информационных технологий, которые в связи со всеобщей компьютеризацией ныне вышли на принципиально новый уровень, – передача, хранение, обработка и восприятие информации.

Чем далее, тем чаще и в научно-производственных кругах, и даже в обывательской среде можно услышать такое понятие, как виртуальная или информационная экономика. На данный момент информационные технологии в экономике, их изучение и разработка является актуальнейшей задачей для специалистов. Потому что уже понятно: без новейших информационных технологий экономика и отдельно взятых предприятий, и целого государства будет оставаться среди отстающих.

Современные информационные технологии представляют собой компьютерную обработку информации по заранее отработанным алгоритмам, хранение больших объёмов информации на разных носителях носителях и передачу информации на любые расстояния в предельно минимальное время.

Разработка информационных технологий – это очень затратная отрасль, требующая высокой подготовки специалистов и наукоемкой техники, зато их реализация нередко сравнима в революционными преобразованиями.

Информационная экономика изменила многие аспекты экономической реальности, в том числе, и функцию денег, которые из всеобщего эквивалента трудозатрат постепенно превратились в средство расчета. Виртуальные банки и системы оплаты – плод развития информационных технологий.

Таким образом, в самом общем виде информационные технологии в экономике можно определить как совокупность действий над экономической информацией при помощи компьютерной техники для получения оптимального конечного результата.

В экономике и бизнесе информационные технологии применяются для обработки, сортировки и агрегирования данных, для организации взаимодействия участников процесса и вычислительной техники, для удовлетворения информационных потребностей, для оперативной связи и так далее.

Понятно, что решение об инвестициях в развитие информационных технологий, как и другие управленческие решения, должны приниматься с учетом экономической целесообразности. Но так уж получается, что эту самую выгоду удобнее всего просчитывать при помощи все тех же информационных технологий. Есть модели подсчета совокупного экономического эффекта, позволяющий учитывать, помимо всего прочего, дополнительные преимущества от внедрения информационных технологий, расширяемость и гибкость систем, а также возможные риски.

Более того, необходимо отметить также образовательную составляющую, связанную с применением информационных технологий в экономике. Для того, чтобы ИТ работали, их надо уметь использовать с максимальной отдачей. Поэтому многие управленцы большое внимание уделяют обучению персонала и мониторингу новейших разработок в области информационных технологий в экономике.

Специальность "Информационные системы и технологии (в экономике)"

Квалификация - инженер-программист-экономист
Форма обучения - дневная (бюджет/платно)

Специфика и актуальность
В современных условиях растущего взаимодействия экономики, науки и техники особо актуальна подготовка специалистов на базе четырех направлений: инженерного, математического, информационного и экономического. Освоение инженерного и экономико-математического профилей, расширенная подготовка в области программирования и информационных технологий делают такого специалиста уникальным.

Чему Вы научитесь
Учебный план предусматривает изучение:
1. Перспективных языков и технологий программирования: С, C++, JAVA, C#, PHP, HTML, XML, скриптовых языков, используемых для разработки WEB-приложений, методов и средств конструирования программ в различных операционных системах и компьютерных сетях, средств компьютерной графики и веб-дизайна.
2. Систем, технологий и стандартов для анализа, проектирования и моделирования (стандарты серии IDEF, UML, CASE-системы All Fusion Process Modeller(BpWin), All Fusion Data Modeller (ErWin), Enterprise Architect и др.), интеллектуальных систем, систем поддержки принятия решений и защиты информации.
3. Баз данных, СУБД и языков QBE, SQL, T-SQL, технологий OLAP и Data Mining.
4. Технологий разработки систем клиент-серверной архитектуры платформы JEE: RFC, RMI, JSP, SERVLETS, CORBA, EJB, JSF, AJAX, SPRING, STRUTS и др., а также платформы. NET: ASP.NET, ADO. NET; Web-сервисов и служб Интернет. Концепций и систем комплексной автоматизации и управления бизнесом, таких серий как: ERP, MRP, SCM, CRM, CALS, 1C, SAP,.
5. Экономических дисциплин: экономической теории, микро- и макроэкономики, экономики предприятия и др.
6. Экономико-математических дисциплин.
7. Инженерных дисциплин.

Что дальше?
Наши выпускники подготовлены самым активным образом участвовать в развитии информационной, социально-экономической, инновационной деятельности, процессов инжиниринга и реинжиниринга информационных и экономических систем Республики Беларусь. На базе кафедры экономической информатики регулярно проводятся тренинги и семинары для студентов, устраиваемые ведущими IT-компаниями, с дальнейшим привлечением студентов на стажировки и работу в компаниях по скользящему графику параллельно с занятиями в вузе.

Места для распределения выпускников: компании-резиденты Парка высоких технологий (Sam Solutions, EPAM Systems, IBA, Itransition, Системные технологии, БелХард Девелопмент и др.), ведущие банки Беларуси, учреждения образования и научно-исследовательские институты г. Минск, институты и учреждения Академии наук РБ, крупные предприятия и организации г. Минск.

Выпускающая кафедра - кафедра экономической информатики .
Заведующий кафедрой - кандидат технических наук, доцент Виталий Николаевич Комличенко ,
тел.: +375 17 293-84-81.

Зарегистрировано «__»_____20___г.

_________ _____________________

Подпись (расшифровка подписи)

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«БЕЛГОРОДСКИЙ ГОСДАРСТВЕННЫЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

(НИУ «БелГУ»)

Кафедра «Мировая экономика»

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Экономическая теория»

на тему: Роль информации и информационных технологий

в современной экономике

Выполнила студентка

Семичева Анастасия Юрьевна

группы 101006

Научный руководитель:

Старший преподаватель

Логвиненко Елена Александровна

БЕЛГОРОД 2011

ПЛАН КУРСОВОЙ РАБОТЫ

Студентки: Семичевой Анастасии Юрьевны

1 Тема курсовой работы: Роль информация и информационных технологий в современной экономике

2 План курсовой работы

Введение с.3

Глава 1 Сущность информации и информационных технологий

1.1 Информация как экономический ресурс с. 5

1.2 Понятие информационных технологий в экономике с. 7

1.3 Значение информации и информационных технологий в экономике с. 9

Глава 2 Современные информационные технологии: особенности и

направления развития.

2.1 Классификация информационных технологий (ИТ) в экономике с.13

2.2 Реализация ИТ в экономике с.15

Глава 3 Особенности развития информационных технологий в экономике России

3.1 Развитие отрасли ИТ в России с.21

3.2 Информационные технологии в сфере государственных услуг с.24

3.3 Проблемы развития информационных технологий и пути их решения с.26

3.4 Направления развития международного сотрудничества в сфере информационных технологий с.29

Заключение с.31

Список литературы с.33

Приложения

Студент _______________(подпись)

ВВЕДЕНИЕ

В течение всей истории развития человеческой цивилизации основным предметом труда оставались материальные объекты. Экономическая мощь государства измерялась его материальными ресурсами. В настоящее время ситуация изменяется, добавляются информационные ресурсы. Человечество вступило в новый этап своего развития. Современное общество принято именовать информационным. Это – показатель значимости информации в нашу эпоху, ее новой роли и новых возможностей.

Актуальность избранной темы заключается в том, что сегодня информация занимает особое положение в экономике. Информация представляет собой один из основных, решающих факторов, который определяет развитие технологии и ресурсов в целом. Использование электронно-вычислительных машин и персональных компьютеров обусловило коренное преобразование отношений и технологических основ деятельности в сфере экономики. В настоящее время распространение информации в информационном секторе экономики невозможно представить без применения новых информационных технологий. Без них экономика и отдельно взятых предприятий, и целого государства будет оставаться среди отстающих. Информационная экономика изменила многие аспекты экономической реальности, в том числе, и функцию денег, которые из всеобщего эквивалента трудозатрат постепенно превратились в средство расчета. Виртуальные банки и системы оплаты – плод развития информационных технологий. В экономике и бизнесе информационные технологии применяются для обработки, сортировки и агрегирования данных, для организации взаимодействия участников процесса и вычислительной техники, для удовлетворения информационных потребностей, для оперативной связи.

Таким образом, развитие компьютерной техники, информационно-коммуникационных технологий, создание и распространение глобальной сети Интернет, действительно, открывают невиданные ранее возможности для использования информации.

Общая цель работы состоит в определении значимости развития информационных технологий (ИТ).

Объектом исследования выступают информация и информационные технологии. При этом предметом исследования является выявление роли информации и ИТ в экономике страны.

Для достижения поставленных целей необходимо решить следующие задачи:

– изучить сущность информации и ИТ;

– рассмотреть виды информационных технологий;

– определить современное состояние и перспективы развития информационных технологий в экономике;

– выявить проблемы развития информационных технологий и перспективы развития ИТ;

– сделать выводы по проделанной работе.

Данная курсовая работа основывается на работах различных авторов по вопросам развития ИТ, законодательных актах РФ, постановлениях Правительства, периодических изданиях и электронных ресурсах.

Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

ГЛАВА 1.СУЩНОСТЬ ИНФОРМАЦИИ И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

1.1 ИНФОРМАЦИЯ КАК ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РЕСУРС

Экономисты рассматривают информацию как сведения в сфере экономики, которые необходимо фиксировать, передавать, хранить и обрабатывать для использования в управлении как хозяйством страны в целом, так и отдельными его объектами. Информация позволяет получить решение, как эффективнее и экономически выгоднее организовать производство товаров и услуг. Экономическая информация непосредственно связана с управлением коллективами людей, производством, распределением и потреблением материальных благ и услуг. Она включает сведения о составе трудовых, материальных и денежных ресурсов и состоянии объектов управления на определенный момент (Приложение 1). Информация приобретает черты экономического блага и обращается в экономике как ресурс, используемый в процессе хозяйственной деятельности, а также как товар (информационные товары, услуги.) С помощью информационных продуктов потребитель имеет возможность удовлетворять потребность в новых сведениях и знаниях, а также различные эстетические потребности. К информационным товарам и услугам относятся программное обеспечение, базы данных, образовательные услуги, консультирование. В процессе создания информационных товаров основным средством производства выступает интеллект, который представляет собой способность человека создавать новые знания. В результате интеллектуальной деятельности создается уникальный продукт, который приносит доход ее создателю в процессе тиражирования (распространения материальных носителей с созданной информацией) или овеществлении в товарах, средствах производства, технологиях .

Впервые достаточно четкое определение понятия "информационные ресурсы" было сформулировано в Федеральном законе "0б информации, информатизации и защите информации" . В этом законе приводится следующее определение: "Информационные ресурсы – отдельные документы и отдельные массивы документов в информационных системах (библиотеках, архивах, фондах, банках данных, других информационных системах)". Документы и массивы информации, о которых говорится в этом законе, не существуют сами по себе. В них в разных формах представлены знания, которыми обладали люди, создававшие их. Как экономический ресурс информация обладает рядом особенностей, отличающих ее от традиционных факторов производства – земли (природных ресурсов), труда, капитала. Отметим основные из них, которые кардинально отличают информацию от других товаров.

1) Информация не исчезает при потреблении, а может быть использована многократно. Информационный продукт сохраняет содержащуюся в нем информацию, независимо от того, сколько раз она была использована.

2) Информационный продукт со временем подвергается своеобразному «моральному износу». Хотя информация и не изнашивается при употреблении, но она может терять свою ценность по мере того, как предоставляемое ею знание перестает быть актуальным.

3) Разным потребителям информационных товаров и услуг удобны разные способы предоставления информации, ведь потребление информационного продукта требует усилий. В этом проявляется такое свойство информации, как адресованность ее конкретной группе потребителей.

4) Производство информации, в отличие от производства материальных товаров, требует значительных затрат по сравнению с затратами на тиражирование. Копирование того или иного информационного продукта обходится, как правило, намного дешевле его производства. Это свойство информационного продукта - трудность производства и относительная простота тиражирования - создает, в частности, немало проблем в связи с определением прав собственности в рамках сферы информационной деятельности.

Информация как экономический ресурс используется в различных направлениях. Среди основных направлений следует выделить следующие:

– коммерциализация информации в товарах, услугах, технологиях (создание наукоемкой продукции, интеллектуальных товаров, информационных услуг, разработка новых технологий производства и управления и т. д.);

– воздействие на субъективные восприятия и ожидания экономических субъектов. В качестве примеров можно привести создание информационного образа продукта, компании (репутация), формирование потребностей или влияние на них.

Таким образом, информация с экономической точки зрения – это стратегический ресурс, один из основных ресурсов роста производительности предприятия. Информация - основа маневра предпринимателя с веществом и энергией, поскольку именно информация позволяет устанавливать стратегические цели и задачи предприятия и использовать открывающиеся возможности; принимать обоснованные и своевременные управленческие решения; координировать действия различных подразделений, направляя их усилия на достижение общих поставленных целей.

Информация имеет реальную ценность благодаря своей структуре. Существование ряда свойств информации, аналогичных свойствам традиционных ресурсов, дало основание использовать многие экономические характеристики (цена, стоимость, издержки, прибыль и т. д.) при анализе информационного производства. В качестве экономического ресурса информация предназначена для обмена, имеется в ограниченном количестве, при этом на нее предъявляется платежеспособный спрос.

Ценность, или полезность, информации состоит в возможности дать дополнительную свободу действий потребителю. Информация расширяет набор возможных альтернатив и помогает правильно оценить их последствия. Информационные ресурсы являются продуктом работы информационной системы, так как информационная система - взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи информации в интересах достижения поставленной цели .

1.2 ПОНЯТИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ЭКОНОМИКЕ

Любому предприятию, фирме, организации в процессе экономической деятельности приходится постоянно сталкиваться с большими информационными потоками: международными, экономическими, политическими, конкурентными, технологическими, рыночными, социальными и т.д. При этом из множества потоков информации необходимо отобрать то, что соответствует поставленным целям. Качественная информация делает действия специалистов различных областей экономики целенаправленными и эффективными. В сложившихся условиях все более важной становится роль информационных технологий (ИТ).

Под информационной технологией следует понимать систему методов и способов сбора, накопления, хранения, поиска, обработки, анализа, выдачи данных, информации и знаний на основе применения аппаратных и программных средств в соответствии с требованиями, предъявляемыми пользователями.

Цель применения информационных технологий - снижение тру­доемкости использования информационных ресурсов. К задачам информационной технологии относятся:

Сбор данных или первичной информации;

Обработка данных и получение результатов информации;

Передача результатов информации пользователю для принятия на ее основе решений.

Информационная технология (ИТ) содержит в себе совокупность методов и способов сбора, накопления, хранения, поиска и обработки информации на основе применения средств вычислительной техники (Приложение 2). Следует помнить, что современные информационные технологии могут образовывать интегрированные системы, включающие обработку различных видов информации. Существует разница между понятиями "информационная система” и "информационная технология”.

В зависимости от вида обрабатываемой информации, информационные технологии могут быть ориентированы на:

Обработку данных (например, системы управления базами данных, электронные таблицы, алгоритмические языки, системы программирования и т. д.);

Обработку текстовой информации (например, текстовые процессоры, гипертекстовые системы и т. д.);

Обработку графики (например, средства для работы с растровой графикой, средства для работы с векторной графикой);

Обработку анимации, видеоизображения, звука (инструментарий для создания мультимедийных приложений);

Обработку знаний (экспертные системы).

1.3 ЗНАЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ И ИТ В ЭКОНОМИКЕ

Процесс информатизации современного общества носит настольно бурный характер, что невозможно назвать ни одну сферу человеческой деятельности, которую бы он не затронул самым серьёзным образом. Переход от индустриального общества к информационному заставляет совершенно по-новому подходить к решению задач в различных отраслях. В том числе, пожалуй, в первую очередь, это относится ко всему, что связано с современной экономикой.

Наибольший рост объема информации наблюдается в промышленности, торговле, финансово-банковской, маркетинговой и сфере оказания различных услуг. Информация представляет собой один из основных, решающих факторов, который определяет развитие технологии и ресурсов в целом. В связи с этим, очень важно понимание не только взаимосвязи развития индустрии информации, компьютеризации, информационных технологий с процессом информатизации, но и определение уровня и степени влияния процесса информатизации на сферу управления и интеллектуальную деятельность человека. Информация как элемент управления и предмет управленческого труда должна обеспечить качественное представление о задачах и состоянии управляемой и управляющей систем и обеспечить разработку идеальных моделей желаемого их состояния.

В настоящее время распространение информации в информационном секторе экономики невозможно представить без применения новых информационных технологий.

Уже прошел тот момент времени, когда новые информационные технологии разрабатывались в основном для внутренних потребностей той или иной организации. Сейчас информационные технологии превратились в самостоятельный и довольно прибыльный вид бизнеса, который направлен на удовлетворение разнообразных информационных потребностей широкого круга пользователей. Использование современных информационных технологий обеспечивает почти мгновенное подключение к любым электронным информационным массивам (таким как базы данных, электронные справочники и энциклопедии, различные оперативные сводки, аналитические обзоры, законодательные и нормативные акты и т. д.), поступающим из международных, региональных и национальных информационных систем и использование их в интересах успешного ведения бизнеса. Благодаря стремительному развитию новейших информационных технологий, в настоящее время не только появился открытый доступ к мировому потоку политической, финансовой, научно-технической информации, но и стала реальной возможность построения глобального бизнеса в сети Интернет. Все более интенсивно в своей деятельности фирмы начинают использовать ресурсы Интернет. Глобальная информационная сеть проникла практически во все сферы человеческой жизни и бизнеса. В Интернете формируется новая система глобальной коммерции, в которой продавцы, покупатели и посредники оказываются объединенными в торговые сообщества. Интернет можно рассматривать как новую «среду обитания информационного общества», являющуюся одновременно и важнейшим глобальным электронным рынком, который еще молод, но его обороты уже значительны. Рост популярности Интернета связан с тем, что с использованием данной технологии можно реализовать практически все бизнес-процессы в электронном виде: покупать и продавать товары и услуги, вкладывать деньги, получать информацию, заключать соглашения и т. д. Настоящий момент развития Интернета связан с лавинообразным развитием электронной коммерции.

При внедрении современных информационных технологий в организацию преследуется две взаимосвязанные цели:

Сокращение затрат в организации;

Увеличение отдачи, повышение производительности.

Это достигаются за счет использования естественной специфики ИТ, которая проявляется в следующих аспектах.

1. Повышение производительности труда. Она имеет отношение к скорости, стоимости и качеству выполнения рутинных задач. Для повышения производительности труда в организациях применяют компьютерные системы справочно-нормативной информации, документооборота, корпоративных систем масштаба предприятия – позволяющие менеджерам и служащих осуществлять за короткое время те действия, на которые ещё несколько десятилетий назад требовались дни и недели.

2. Увеличение конкурентоспособности бизнеса. Это возможно, например, путем фиксирования информации о еженедельных поставках и возврате продукции от каждого продавца. После этого программа определяет доход от каждого продавца, сравнивает полученный результат, группируя их по сегментам и т. д. После этого определяется оптимальный ассортимент продукции для каждого сегмента, что позволяет увеличить доход дистрибьюторов и розничной торговли.

3. Интегрирование финансовой информации. Когда руководитель пытается оценить работу компании, он может столкнуться с разными оценками менеджеров по одной и той же проблеме. Например, финансовый отдел предоставляет свой вариант отчета о доходах, а отдел продаж – свой. Остальные подразделения так же могут показывать свои варианты того, каков их вклад в бизнес. Единая система создает один окончательный вариант отчета, который не может никем оспариваться, поскольку все используют одну информационную систему.

4. Быстрое обслуживание заказов. В современных ИТ для предприятий заказ проживает всю свою жизнь – от момента появления и до той минуты, когда товар отгружается клиенту, а бухгалтерия выписывает ему счет. Имея информацию в одной системе, а не «размазанной» по множеству различных приложений, компании легче отслеживать заказ и координировать производство, складирование и отгрузку по всем подразделениям одновременно.

5.Стандартизация и ускорение процесса производства. Крупные производственные компании, особенно нацеленные на приобретения и слияния, часто обнаруживают, что многочисленные подразделения компании делают одно и то же, используя разные методы и разные компьютерные системы. Современные информационные технологии основаны на стандартных методах автоматизации определенных шагов и производственного процесса.

6. Оптимизация складских запасов. Современные ИТ способствуют тому, что производственный процесс протекает регламентировано (без сбоев), улучшается процесс исполнения заказа внутри компании. Компания теперь может запасать меньше сырья, необходимого для производства продукта, и хранить меньше готовой продукции на складах.

7. Стандартизация информации по персоналу. В компаниях с большим количеством различных бизнес-единиц отделы кадров часто не имеют единой унифицированной методики отслеживания рабочего времени персонала и работы с ним. Это положение может исправить системы масштаба предприятия с модулями по управлению персоналом.

В политическом аспекте процессы информатизации позволяют: создать необходимые условия для доступа широких слоев населения к информационным ресурсам в целях повышения его политической, экономической и социальной активности; способствовать реализации процессов гласности и демократизации общества; реализовать мониторинг общественного мнения населения по основным проблемам жизнедеятельности; создать условия согласованного развития округа и муниципальных образований в его составе как целостного субъекта Российской Федерации; прогнозировать, выявлять и разрешать проявления социально-экономической напряженности.

Экономические аспекты информатизации ориентированы прежде всего на повышение эффективности общественного производства, использования природных ресурсов и собственности, улучшение социально-экономических условий жизни населения.

Использование информационных технологий в социальной сфере позволяет: более полно и своевременно учитывать потребности населения округа и целенаправленно реагировать на эти потребности; способствовать реализации принципа социальной справедливости при распределении общественных благ; способствовать эффективному функционированию отраслей социальной инфраструктуры; повысить интеллектуальный потенциал общества, развивать новые формы досуга, отдыха и развлечения населения.

Таким образом, информационным технологиям производственная и непроизводственная деятельность человека поистине безгранично расширяется. Экономика все в меньшей степени характеризуется как производство материальных благ и все в большей – как создание и распространение информационных продуктов и услуг. Деятельность людей, групп, организаций в большей степени зависит от их информированности и способности эффективно использовать имеющуюся информацию. Отыскание рациональных решений требует обработки больших объемов информации, что подчас невозможно без привлечения специальных технических средств.

ГЛАВА 2. СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ: ОСОБЕННОСТИ И НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ

2.1 КЛАССИФИКАЦИЯ ИТ В СОВРЕМЕННОЙ ЭКОНОМИКЕ

Современные информационные технологии также называют автоматизированными информационными технологиями (АИТ), подчеркивая роль, которую играют в этих технологиях средства автоматизации. В автоматизированной информационной технологии (АИТ) предприятия все экономические факторы и ресурсы отражаются в единой информационной среде (едином информационном пространстве) в виде совместимых данных. Это позволяет рассматривать, например, процесс принятия решения как построение и исследование информационной модели, показывающей, какие изменения произойдут с ресурсами предприятия при выполнении тех или иных действий.

Современные информационные технологии принято подразделять на следующие виды:

· Информационная технология обработки данных;

· Информационная технология управления;

· Информационная технология поддержки принятия решений;

· Информационная технология экспертных систем;

ИТ в экономике частично включают в себя что-то от каждого из четырех перечисленных видов информационных технологий. Поэтому я рассмотрю вкратце каждый из них, их характеристики и назначение.

Информационная технология обработки данных предназначена для решения хорошо струк­турированных задач, по которым имеются необходимые входные данные и известны алго­ритмы и другие стандартные процедуры их обработки. Эта технология применяется на уровне операционной (исполнительской) деятельности персонала невысокой квалификации в целях автоматизации некоторых рутинных постоянно повторяющихся опе­раций труда. Поэтому внедрение информационных технологий и систем на этом уровне существенно повысит производительность труда персонала, освободит его от рутинных операций, возможно, даже приведет к необходимости сокращения численнос­ти работников.

Целью информационной технологии управления является удовлетворение информацион­ных потребностей всех без исключения сотрудников фирмы, имеющих дело с принятием решений. Она может быть полезна на любом уровне управления. Эта технология ориентирована на работу в среде информационной системы управления и используется при худшей структурированности решаемых задач, если их сравнивать с задачами, решаемыми с помощью информационной технологии обработки данных.

Информационная технология управления идеально подходят для удовлетворения сходных информационных по­требностей работников различных функциональных подсистем (подразделений) или уров­ней управления фирмой. Поставляемая ими информация содержит сведения о прошлом, настоящем и вероятном будущем фирмы. Эта информация имеет вид регулярных или спе­циальных управленческих отчетов.

Как уже отмечалось, понятие информационной технологии не может быть рассмотрено отдельно от технической (компьютерной) среды, т.е. от базовой информационной технологии. Аппаратные (технических) средства, предназначенные для организации процесса переработки данных (информации, знаний), а также аппаратные (технические) средства, предназначенные для организации связи и передачи данных (информации, знаний) называют базовыми информационными технологиями. С появлением компьютеров, у специалистов, занятых в самых разнообразных предметных областях (банковской, страховой, бухгалтерской, статистической и т.д.), появилась возможность использовать информационные технологии. В связи с этим возникла необходимость в определении понятия существовавшей до этого момента традиционной (присущей той или иной предметной области) технологии преобразования исходной информации в требуемую результатную и автоматизированной. Автоматизированная информационная технология (АИТ) включает технические устройства, чаще всего компьютеры, коммуникационную технику, средства организационной техники, программное обеспечение, организационно-методические материалы, персонал, реализующие информационный процесс. АИТ можно классифицировать

· по способу реализации,

· по степени охвата задач управления,

· по классу реализуемых технологических операций,

· по типу пользовательского интерфейса,

· по способу построения сети,

· по обслуживаемым предметным областям и пр.

По степени охвата задач управления различают следующие АИТ:

· электронная обработка экономических данных;

· автоматизация функций управления;

· поддержка принятия решений;

· электронный офис;

· экспертная поддержка.

По классу реализуемых технологических операций выделяют такие АИТ:

· работа с текстовым редактором;

· работа с табличным процессором;

· работа с СУБД.

· работа с графическими объектами;

· мультимедийные системы;

· гипертекстовые системы.

По типу пользовательского интерфейса различают АИТ пакетные, диалоговые, сетевые.

По способу построения сети бывают АИТ локальные, многоуровневые, распределенные.

По обслуживаемым предметным областям выделяют АИТ в бухгалтерском учете, в банковской деятельности, в налогообложении, в страховом деле, в казначействе и других сферах.

Развитие рыночных отношений привело к появлению новых видов предпринимательской деятельности и прежде всего к созданию фирм, занятых информационным бизнесом, разработкой информационных технологий, их совершенствованием, распространением компонентов ИТ.

Повышение требований к оперативности информационного обмена и управления привело к созданию систем организационного управления объектами, какими являются, например, банковские, налоговые и другие службы. Наглядно классификация ИТ представлена в Приложении 3,4.

2.2 РЕАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ЭКОНОМИКЕ

Любому предприятию, учреждению, организации в процессе своей деятельности приходится постоянно сталкиваться с большими потоками информации: международной, экономической, политической, конкурентной, технологической, рыночной, социальной и т. д. При этом из множества потоков информации необходимо отобрать то, что соответствует поставленным целям. Качественная информация делает действия специалистов различных областей экономики целенаправленными и эффективными и здесь важнейшая роль принадлежит эффективному использованию современных ИТ.

Цель функционирования информационной технологии - производство с помощью современной вычислительной техники информации, предназначенной для ее анализа человеком и принятия на этой основе управленческих решений.

В экономике информационные технологии используют при решении профессиональных задач, в том числе связанных с моделированием и прогнозированием производственных процессов.

Современные информационные технологии электронного обслуживания клиентов позволяют автоматизировать многие процессы, связанные с торговлей и оказанием пользователям различных видов услуг. Создаваемые для этого информационные системы автоматизируют процессы поиска нужных позиций в прайс-листах, позволяют вести архив документов, составлять бухгалтерскую отчётность, анализировать спрос и предложения, выбирать оптимальные пути доставки товаров и способы их оплаты, страховки и т.д. Применение информационных технологий корпоративной электронной торговли ведёт к снижению издержек, связанных с закупкой, организацией, оформлением, учётом и доставкой товаров; позволяет предприятиям иметь меньшие материально-технические запасы и с большей эффективностью реагировать на информацию об изменениях спроса, уменьшая риск затоваривания.

Создаются Интернет-магазины или потребительские аукционы, позволяющие осуществлять розничную торговлю с отдельными потребителями. В них отсутствуют затраты на аренду и заработную плату большого штата продавцов. В результате такие магазины устанавливают цены на товары в Интернете ниже, чем в традиционных “реальных” магазинах. При этом предлагается большой ассортимент товаров, который не может предложить “реальный” магазин. Интернет-магазин может быть важным дополнением к обычным магазинам.

На биржах и аукционах используют электронные информационные системы закупок, проведения тендеров (конкурсов), аукционов и др. С их помощью появляется возможность автоматизировать процессы поиска необходимых партнеров и согласования с ними условий сделки.

Интеграция предприятий в электронный бизнес сочетает в себе систему электронного заказа, автоматизацию процесса закупок и продвижение товара к конечному потребителю через собственные электронные магазины. Такая модель позволяет всем её участникам значительно сократить накладные расходы и получить выигрыш во времени. Дополнительная прибыль формируется за счёт экономии, возникающей при: полной автоматизации документооборота и учёта; оптимизации управленческой деятельности, товарных, сырьевых и финансовых потоков; повышения качества коммуникативных процессов и качества проведения маркетинговых мероприятий.

Современная ИТ в экономике направлена на создание различных видов отчетов: регламентированных и специальных. Они могут иметь форму суммирующих, сравнительных и чрезвычайных отчётов. Формироваться регулярно или по запросу и т. целью информационной технологии, используемой в экономике и управлении бизнесом, является удовлетворение информационных потребностей всех без исключения сотрудников фирмы, имеющих дело с принятием решений. Эта технология ориентирована на работу в среде информационной системы управления. Информационные системы управления идеально подходят для удовлетворения сходных информационных потребностей работников различных функциональных подсистем (подразделений) или уровней управления фирмой. Поставляемая ими информация содержит сведения о прошлом, настоящем и вероятном: будущем фирмы. Эта информация имеет вид регулярных или специальных управленческих отчетов.

Таким образом, необходимость и актуальность автоматизации информационных процессов в экономике заключается в следующем:

Своевременное информационное обслуживание, стремительно развивающихся товарных и финансовых рынков;

Рост потребности в разработках автоматизированных систем обработки информации и управления

Дифференцируется и повышается количество и качество информационной продукции;

Изменяются взгляды и подходы к оценке роли информации в современном обществе;

Повышаются требования к содержанию и формам представления данных;

Сокращается время между совершением хозяйственных операций и их информационным отображением, необходимым для принятия решений;

Ускоренные темпы развития самой отрасли информатизации в мировом экономическом пространстве;

Превращение деятельности по разработке и внедрению программных технологий в один из видов бизнеса: доступность вычислительной техники и программного обеспечения как товара внутреннего компьютерного рынка.

Развитие и широкое применение информационных технологий ИТ всеми слоями общества является глобальной тенденцией мирового развития. Использование ИТ имеет решающее значение для повышения уровня жизни граждан и конкурентоспособности национальной экономики, расширения возможностей ее интеграции в мировую экономическую систему, роста эффективности государственного управления и местного самоуправления.

Отрасль ИТ является одной из наиболее динамично развивающихся отраслей в мире. За последние 5 лет доходы отрасли росли в среднем на 10 процентов в год, при среднем темпе роста экономики 3-4 процента, что привело к увеличению доли отрасли в структуре ВВП как развитых, так и развивающихся стран. Мировой рынок информационных технологий за 2010 год вырос на 8% - до 1,5 трлн. долларов США, говорится в отчете аналитической компании International Data Corporation. Сильнее всего выросли расходы на оборудование - компьютерные системы, периферийные устройства, память, мобильные устройства и сетевое оборудование. Расходы этого типа увеличились в прошлом году на 16% и составили 661 млрд долларов США. – это самые высокие темпы роста инвестиций в оборудование начиная с 1996 года. Расходы на память увеличились на 14%, на серверы – на 9%, на ПК – на 11%.

Если кризисный период запомнился очень низким спросом и нерешительностью инвесторов, то теперь мировые расходы на информационные технологии растут рекордными темпами. Последний раз такая тенденция наблюдалось в 2007 году, отмечают эксперты.

Главным образом увеличились расходы на оборудование. Так, закупки компьютерных систем, мобильных устройств и сетевого оборудования продемонстрировали рекордный рост с 1996 года на 16% - до 661 млрд. долларов США. Рынок программного обеспечения и сопутствующих услуг продемонстрировали рост на 4 и 2% соответственно.

Аналитики ожидают дальнейшее развитие рынка ИТ-индустрии, ведь многие организации используют возможность наверстать упущенное во время финансового кризиса. Несмотря на то, что макроэкономические риски все еще присутствуют, 2011 год будет характеризоваться возрождением этой отрасли, прогнозируют эксперты. По прогнозам международных аналитических агентств, высокие темпы роста, около 9 процентов в год, сохранятся и в течение следующих пяти лет.

Своим ростом отрасль обязана двум основным движущим факторам:

1) расширением масштаба использования ИТ в социально-экономической сфере и государственном управлении;

2) увеличением объемов передаваемых организациями сторонним специализированным компаниям заказов, связанных с развитием и обслуживанием используемых ИТ, в результате роста дефицита квалифицированных кадров в этой сфере и стремления многих компаний сократить затраты и сконцентрироваться на основных направлениях своей деятельности.

К основным тенденциям развития мирового рынка ИТ относится также уменьшение доли продаж компьютерного оборудования и комплектующих в его общем объеме и опережающий рост объемов продаж услуг в сфере ИТ по отношению к программным продуктам. Уменьшение затрат на приобретение компьютерного оборудования является следствием снижения спроса потребителей на технику с улучшенными функциональными и эксплуатационными характеристиками, так как ее добавочные преимущества незначительны с точки зрения большинства покупателей. Увеличение доли услуг в структуре мирового рынка ИТ происходит в результате роста комплексности и сложности используемых ИТ-систем, требующих не только значительных затрат на их установку и развитие, но и наличия у персонала уникальных технических навыков по их повседневному обслуживанию и администрированию. Привлечение сторонних организаций для передачи им функций, связанных с ведением и обслуживанием ИТ-систем и инфраструктуры, также является важным фактором увеличения объема рынка услуг в сфере ИТ.

Другим характерным явлением на рынке ИТ является перемещение производства из развитых стран в страны, характеризующиеся низкой стоимостью труда и благоприятными условиями налогообложения, что особенно актуально для производства программного обеспечения, не требующего создания сложной инфраструктуры. Наличие во многих странах развитой и доступной для широкого круга компаний телекоммуникационной инфраструктуры позволяет обеспечить удаленное предоставление услуг в этой сфере, в том числе зарубежным компаниям.

12 апреля 2011 г. Всемирный экономический форум (ВЭФ) опубликовал рейтинг стран по развитию информационных технологий в 2010 – 2011 гг. Лидерами продолжают оставаться Швеция и Сингапур. Третье место заняла Финляндия, замыкают пятерку Швейцария и США.

В первую десятку лидеров рейтинга входят почти все скандинавские страны, включая Данию (7) и Норвегию (9), но за исключением Исландии (16 место). Экономики «Азиатских тигров» следуют за Сингапуром и продолжают расти в рейтинге: Тайвань и Корея улучшают свои позиции на 5 мест каждая (до 6 и 10, соответственно), близко к лидерам находится и Гонконг (12). Китай, после нескольких последовательных лет быстрого развития, занял в рейтинге 36 место.

Китай развивает ИТ успешнее всех остальных стран БРИК, и опережает Индию (48), Бразилию (56) и Россию (77), отмечается в отчете ВЭФ.

Россия, по данным отчета, поднялась в рейтинге на 3 позиции. К сильным сторонам страны относится благоприятная среда для развития ИТ-инфраструктуры (42 место), а также достаточно высокий уровень готовности населения к использованию ИКТ (59 место) и непосредственного использования ИКТ населением (55 место).

В то же время, ряд проблем препятствуют распространению ИТ: в том числе неразвитый рынок (118 место), законодательное регулирование (111 место), низкие уровни готовности к использованию ИТ и непосредственного использования ИКТ со стороны бизнеса и госсектора. Индекс развитости ИТ основан на комбинации общедоступных статистических данных и результатов опроса руководителей компаний. Всего в рейтинге ВЭФ исследуются 138 стран.

В отличие от традиционных отраслей производства, в которых международное разделение труда уже сложилось, формирование мировой инфраструктуры отрасли ИТ еще не закончено, что оставляет России возможность значительно увеличить свою долю на этом рынке.

ГЛАВА 3. ОСОБЕННОСТИ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ЭКОНОМИКЕ РОССИИ

3.1. РАЗВИТИЕ ОТРАСЛИ ИТ В РОССИИ

Формирование российского сектора ИТ фактически началось 15 лет назад одновременно со становлением рыночной экономики. Период жесткого регулирования рынка телекоммуникаций, когда расширение спроса во всех его сегментах опиралось на стихийно формировавшиеся экономические стимулы, завершился после финансового кризиса 1998 г., который на время ограничил темпы роста отрасли. Концепция развития российского телекомму­никационного рынка, принятая в 2000г., и оптимизация регулирования его отдельных сегментов дали рынку новый толчок, а экономический рост расширил внутренний спрос на телекоммуникационные услуги. В результате темпы прироста отрасли значительно превышали показатели промышленных отраслей.

Для Российской Федерации опережающее развитие отрасли ИТ является особенно важным, так как позволяет внести значительный вклад в увеличение валового внутреннего продукта (ВВП), содействовать ликвидации сырьевой зависимости российской экономики и успешной реализации осуществляемой в стране программы реформ в социальной сфере и в области государственного управления.

К благоприятным факторам развития российского рынка ИТ относятся продолжающийся экономический рост и высокий базовый уровень образования населения. Экономический подъем, рост управленческой культуры и появление у компаний свободных инвестиционных ресурсов приводит к увеличению доли корпоративных расходов на реализацию масштабных проектов внедрения ИТ в общей структуре затрат. Высокий уровень образования значительной части населения является важным ресурсом обеспечения потребностей отрасли в квалифицированных специалистах и пользователях в сфере ИТ.

Этими факторами и обусловлен стремительный рост внутреннего спроса на ИТ в России. Темпы роста в российской отрасли информационных технологий с 2000 года ежегодно превышают темпы роста экономики страны в среднем в 4 раза. В 2006 году объем отрасли вырос на 20 процентов по отношению к 2005 году и превысил 1 трлн. 160 млрд. рублей. В рейтинге развития информационных технологий в 2010-2011 годах Всемирного экономического форума (ВЭФ) Россия занимает 77-е место из 138 стран. Возглавляют рейтинг Швеция и Сингапур, 3-е место занимает Финляндия, 4-е - у Швейцарии и 5-е - у США.

Согласно данным исследования, в 2010 году IT-отрасль возобновила рост, но еще не достигла докризисного уровня. По оценкам экспертов "РИА-Аналитика", после падения в 2009 году на 12-14%, рост отечественного IT-рынка в 2010 году составил 13-15% - до уровня 570-580 миллиардов рублей. Прогноз темпов роста IT-рынка в 2011 году – 15-20%. Посткризисное оживление российской экономики в первую очередь отразилось на ведущих компаниях, которые смогли увеличить свою долю рынка за счет налаженного доступа к государственным и окологосударственным проектам (Приложение 5). К 2010 году реализация государственной политики в области ИКТ позволила обеспечить повыше­ние плотности телефонной сети в полтора раза, увеличить обеспеченность населения ком­пьютерами с 10 до 43 на 100 человек, долю пользователей сети Интернет - с 15 до 45 процен­тов, долю отрасли ИТ в структуре ВВП - с 5 до 10 процентов. Это также позволило добиться роста доли ИТ в структуре экспорта Российской Федерации до 4 процентов.

Однако, несмотря на впечатляющие темпы роста, абсолютные объемы рынка ИТ в России остаются скромными. Рынок ИТ составляет всего 1,4 процента объема всего ВВП России. Для сравнения, в США объем рынка ИТ превышает 500 млрд. долларов и составляет более 5 процентов от ВВП. При этом в общей структуре российского рынка импортное аппаратно-технологическое обеспечение составляет львиную долю, в то время как рынок услуг ИТ составляет лишь 30 процентов, а рынок программных продуктов – 14 процентов от общего объема.

На экспорт в настоящее время приходится всего 14 процентов объема российского рынка ИТ. Для сравнения, в других странах, имеющих динамично развивающиеся отрасли ИТ, доля экспорта преобладает в общей структуре и составляет, например, 70 процентов в Израиле и 80 процентов в Индии.

Значительный рост экономики России в последние годы, либерализация условий экономической деятельности предприятий ведут к активной интеграции российской экономики в мировую, участию в глобализации экономических процессов, а главное – участию в новой экономике глобального информационного общества. Информационные технологии и связь становится теми элементами, которые не только объединяют огромную территорию России, но и объединяют людей. Неразрывность государственного информационного простран­ства, доступ максимального числа граждан к информации, информационному обмену - это залог не только экономического и социального развития, но и государственной безопасности, повышения инвестиционной привлекательности.

Активным потребителем продукции и услуг в сфере ИТ в Российской Федерации является государство. Как и в развитых странах, доля спроса со стороны государства в течение последних 5 лет на российском рынке ИТ достигала 30 процентов, что стало существенным стимулом роста отрасли. Значительный объем спроса приходится на несколько крупных компаний, находящихся под контролем государства (ОАО "Газпром", РАО "Российские железные дороги", РАО "ЕЭС России", ОАО "Аэрофлот", ОАО "Связьинвест"). Активным источником спроса на рынке ИТ являются также предприятия финансовой и нефтегазовой отрасли, связи и торговли. Металлургия, машиностроение, транспорт и другие отрасли значительно отстают по объемам расходов на ИТ.

Российский рынок ИТ ждет изменение структуры и рост объема Российский рынок ИТ кардинально отличается от соответствующих рынков развитых стран по структуре и объему (Приложение 6).

Рынок ИТ в России в 2009 году (ситуация кардинально не изменилась в 2010 г. По оценкам Аналитического департамента Банка Москвы) составлял лишь 1.2 % от ВВП, что является крайне низким показателем по сравнению со странами Западной Европы (2.8 %) и по миру в целом (2.5 %).

Структура рынка в России отличается высокой долей «компьютерного оборудования» (55 %). При этом в странах Западной Европы половину рынка составляют ИТ-услуги, а доля «железа» лишь немногим превышает 30 %.

Российский рынок ИТ является неконсолидированным. Доля лидера рынка – IBS Group – составляет 6-7 %. Вышеуказанная структура и объем российского рынка ИТ говорят о высоком потенциале роста данного сектора. Причем, опережающими темпами будут увеличиваться сегменты ИТ-услуг и разработки программного обеспечения..

Таким образом, отечественный рынок ИТ отстает по большинству характеристик как от развитых, так и от многих развивающихся стран. Такое положение вызвано общеэкономическими причинами: последствием спада производства в 1990-х годах, неготовностью многих предприятий инвестировать в долгосрочные ИТ-проекты, низким уровнем материального благосостояния основной части населения. Вместе с тем, развитие отрасли ИТ в России сдерживается дополнительно целым рядом других барьеров. Прогноз развития российского ИТ-рынка 2010-2015 год представлен в Приложении 7.

3.2. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СФЕРЕ ГОСУДАРСТВЕННЫХ УСЛУГ

Необходимо отметить, что в последние годы в России предпринимаются меры по активизации использования информационно-коммуникационных технологий с целью повышения эффективности и качества государственных и муниципальных услуг. Мировой опыт показывает, что внедрение технологий электронного правительства предоставляет гражданам и бизнесу доступ к высококачественным услугам госорганов и одновременно уменьшает стоимость этих услуг.

Постановлением Правительства Российской Федерации от 25 декабря 2007 года № 931 "О некоторых мерах по обеспечению информационного взаимодействия государственных органов и органов местного самоуправления при оказании государственных услуг гражданам и организациям"признано необходимым обеспечить с 1 января 2008 года переход федеральных органов государственной власти на оказание государственных услуг гражданам и организациям в электронном виде с использованием программно-аппаратных средств и телекоммуникационной инфраструктуры Общероссийского государственного информационного центра (ОГИЦ). Создание технических компонент ОГИЦ осуществляется Мининформсвязи России и Росинформтехнологии в рамках ФЦП "Электронная Россия (2002-2010 годы)".Основными целями создания ОГИЦ являются:

• оптимизация взаимодействия органов государственной власти друг с другом, с населением и организациями на базе высокотехнологичных сервисов;
• обеспечение регламентированного и свободного доступа к информации о деятельности органов государственной власти и оказываемых ими услугах;
• обеспечение дистанционного оказания государственных услуг на базе сведений, содержащихся в базах данных информационных систем федеральных органов исполнительной власти, органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации, других государственных органов и органов местного самоуправления.

Функции уполномоченного федерального органа исполнительной власти в области электронной цифровой подписи возложены на Федеральное агентство по информационным технологиям. Вся информация о государственных услугах на ОГИЦ разделена на три категории пользователей: население, организации, органы государственной власти.
ОГИЦ для населения и организаций:

• предоставляет возможность поиска именно тех государственных услуг, которые оказываются в интересах населения и организаций;
• обеспечивает предоставление государственных услуг в электронном виде;
• информирует о законодательной базе формирования государственных услуг, о новостях и анонсах в сфере информационных технологий и государственных услуг.

ОГИЦ обеспечивает сервис оплаты государственных услуг с использованием системы мобильных платежей. В настоящее время ОГИЦ при дистанционном предоставлении государственных услуг, дает возможность населению и организациям заполнить формы необходимых заявлений при обращении в органы исполнительной власти для получения государственных услуг (стадия подготовки реализации услуг), а также дает возможность получить информацию о предоставлении определенных видов услуг.
Федеральные органы исполнительной власти, ответственные за функционирование ОГИЦ: Минкомсвязь России, Росинформтехнологии, Минэкономразвития России.

Федеральное агентство по информационным технологиям (Росинформтехнологии) является федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по управлению государственным имуществом и оказанию государственных услуг в сфере информационных технологий, в том числе в части использования информационных технологий для формирования государственных информационных ресурсов и обеспечения доступа к ним.

Перевод государственных и муниципальных услуг в электронный вид становится одной из наиболее прибыльных тем на рынке технических инноваций. Проект госпрограммы "Информационное общество" уже одобрен правительственной комиссией по внедрению информационных технологий. Объем ее финансирования составит около 10 млрд руб. в год. Консолидированный бюджет всех ведомств на информатизацию будет составлять около 70 млрд руб. Помимо этого расходы на информатизацию в рамках ведомственных целевых программ ориентировочно составят 120 млрд руб. ежегодно, расходы бюджетов субъектов РФ - 50 млрд руб. в год, а расходы из внебюджетных источников - не менее 200 млрд руб. в год.

Основные задачи программы: развитие сервисов для упрощения процедур взаимодействия граждан и государства, перевод государственных и муниципальных услуг в электронный вид, повышение открытости деятельности органов гос. власти, создание и развитие электронных сервисов в области здравоохранения, ЖКХ, образования и науки, культуры и спорта. Также программа должна решить задачи построения электронного правительства и повышения эффективности гос. управления, в том числе путем создания системы межведомственного электронного документооборота и межведомственных информационных систем, предназначенных для принятия решений в режиме реального времени.

Программа содержит ряд мер, направленных на развитие российского рынка информационных и телекоммуникационных технологий, стимулирование отечественных разработок в этих сферах, подготовку кадров и развитие технопарков, развитие телерадиовещания и цифрового контента.

По результатам реализации программы доля населения, имеющего возможность приема эфирных цифровых телеканалов, должна увеличиться с 30% в 2011 году до 99% в 2015-м. Доля семей, имеющих широкополосный доступ в Интернет - с 45% до 80% в 2020 г. Удельный вес сектора информационных технологий в ВВП России возрастет с 4,5% в 2011-м до 7,1% в 2020 году, а экспорт товаров, связанных с информационными технологиями - с $3,7 млрд до $8,1 млрд. Но главная цель программы в том, чтобы к 2014 году граждане могли получать все федеральные гос. услуги в электронном виде.

3.3. ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ПУТИ ИХ РЕШЕНИЯ

Барьеры, препятствующие развитию рынка ИТ, можно условно разделить на законодательные проблемы, общие для всей отрасли, факторы, сдерживающие рост внутреннего рынка, факторы, ограничивающие рост экспорта, а также институциональные проблемы.

1. Неразвитость базового законодательства в сфере ИТ сдерживает развитие как спроса, так и предложения на рынке ИТ. Действующие федеральные законы "Об информации, информатизации и защите информации", "Об участии в международном информационном обмене", Закон Российской Федерации "О средствах массовой информации" и некоторые другие создавались более 10 лет назад. За это время возникла необходимость согласования содержащихся в них правовых норм с положениями российского гражданского законодательства, с учетом возможностей новых информационных технологий, а также задач по борьбе с антиобщественными явлениями при их использовании.

2. Барьеры, сдерживающие развитие внутреннего рынка, обусловлены во многом низким спросом на ИТ со стороны основных групп потребителей: государства, населения, предприятий.

Спрос на ИТ со стороны государственных органов и бюджетных организаций ограничен из-за отсутствия необходимого объема финансирования масштабных государственных программ и проектов информатизации, нехватки квалифицированных и образованных пользователей, а также специалистов в сфере ИТ, недостаточной эффективности проведения конкурсов на выполнение государственных заказов. Высокие сроки и сложность ускоренной амортизации компьютерного оборудования для государственных органов и бюджетных учреждений является важным препятствием для модернизации существующей технической базы в сфере ИТ.

По данным 2010 года, в России на 100 человек приходится около тридцати компьютеров. Показатель довольно низкий, если учесть, что в Европе ПК обеспечены 70-80 человек из ста. Общее же количество постоянных интернет-пользователей составляет 50 млн человек, и Россия по этому показателю входит в первую десятку стран-лидеров. Однако качество связи и ее распространенность на всей территории страны, к сожалению, пока остаются не на самом высоком уровне.

3. Проблемы, ограничивающие развитие экспорта в сфере ИТ. Для таможенного оформления экспорта продукции ИТ в соответствии с существующим законодательством предоставляется около двадцати документов, что приводит к задержкам в оформлении экспорта и росту административных расходов компаний, стимулируя увод экспортных операций в сфере ИТ за рубеж, например, через открытие офисов в другой стране. Развитию экспорта, кроме вышеназванных факторов, также мешает отсутствие информации у иностранных компаний об услугах, предоставляемых российскими предприятиями отрасли ИТ, и в большинстве случаев невозможность проведения ими оценки качества российских компаний в соответствии с международными системами сертификации.

4. К проблемам институционального характера относятся: низкий уровень развития механизмов привлечения финансирования, недостаточный уровень развития и доступности телекоммуникационной инфраструктуры, несоответствие системы подготовки профессиональных кадров в сфере ИТ мировым стандартам, а также отсутствие эффективных механизмов применения законодательства о защите интеллектуальной собственности.

Неразвитость венчурного финансирования сдерживает появление и развитие новых ИТ-компаний, внедрение и коммерциализацию новых ИТ-продуктов.

Недостаточный уровень развития и доступности телекоммуникационной инфраструктуры тормозит развитие малых и средних предприятий отрасли, препятствует их выходу на мировой рынок и развитию отношений с зарубежными партнерами.

Несоответствие системы профессиональной подготовки специалистов в сфере ИТ ведущим международным стандартам приводит к дефициту кадров необходимой квалификации, особенно специалистов среднего звена и руководителей проектов информатизации, невозможности эффективной конкуренции российских специалистов со специалистами других стран.

Отсутствие эффективных механизмов применения законодательства в области защиты прав интеллектуальной собственности ведет к потере доходов российских производителей и является важным препятствием для создания в России крупными международными компаниями собственных центров исследований и разработки.

Предприятия отрасли ИТ не в состоянии самостоятельно решить перечисленные проблемы. В этих целях необходимо проведение скоординированной государственной политики, направленной на устранение названных барьеров и обеспечение государственной поддержки развития рынка ИТ в России.

При этом необходимо также обеспечить государственную поддержку развития внутреннего рынка на основе стимулирования спроса со стороны государства, населения и предприятий всех отраслей экономики для обеспечения масштабного внедрения и использования ИТ в социально-экономической сфере и государственном управлении и решения задачи модернизации страны.

Обеспечение государственной поддержки данных направлений кроме специальных мер, предполагает также совершенствование базового законодательства в сфере ИТ и формирование институциональных основ развития отрасли.

Основные направления действий:

Реализация мероприятий государственной поддержки развития отрасли информационных технологий в России должна осуществляться по четырем основным направлениям:

Совершенствование законодательства;

Развитие внутреннего рынка;

Развитие экспорта;

Институциональное развитие.

Мероприятия по совершенствованию законодательства .

Учитывая современные условия, можно сделать вывод о том, что ориентировочные цели для участия России в международном сотрудничестве в сфере ИТ следующие:

– Демократизация доступа (то есть предоставление всем средства доступа к информации и ИКТ и их использованию, всеобщей прозрачности и эффективности);

– Улучшение инновационной среды и стимулирование рыночного спроса на инновации;

– Оказывать помощь государствам-партнерам в разработке национальной политики и региональных стратегий в целях оптимального использования информации и обеспечения доступа к ней с помощью современных технологий;· Содействие более слабым, вовлечение развивающихся стран в информационное общество и предотвращение новых форм отчуждения внутри стран из-за экономических или иных барьеров;· Укрепление международных связей и сотрудничества, и внесение вклада в развитие ИТ в глобальном масштабе;

– Создание и распространение методов обработки информации и обеспечения доступа к ней в сферах образования, науки, культуры и коммуникации;· Необходимость в создании норм, гарантирующих право на информацию;

– Рационализация интеллектуальной деятельности за счет использования новых информационных технологий, радикальном повышении эффективности и качества подготовки специалистов.

Среди важнейших событий по линии двустороннего сотрудничества можно отметить следующие:

– встреча сопредседателей Российско-Венгерской межправительственной комиссии по экономическому сотрудничеству;

– проведение заседаний Российско-Китайской рабочей группы по сотрудничеству в области информационных технологий и Российско-Китайской рабочей группы по сотрудничеству в области связи. Приоритетными задачами в ближайшем будущем в рамках двустороннего сотрудничества будет развитие сотрудничества с зарубежными странами в наиболее перспективных областях ИТ, содействие установлению партнерских связей между российскими и зарубежными предприятиями и компаниями, продвижение отечественных компаний на зарубежные ИТ-рынки.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключение данной курсовой работы можно сделать вывод, о том, что именно информация и знания содержат в себе принципы повышения производительности, оптимального использования прочих ресурсов. Они становятся все более значимыми ресурсами в современной экономике, именно они представляют собой важность интеллектуальных усилий. Компьютерная техника является специфическими машинами нового этапа экономического развития – информационного, предопределяя возможности и эффективность использования информации. С помощью информационных систем стало возможным существенное повышение уровня управления во всех сферах общественной деятельности. Повсеместное использование информационных технологий открыло возможности для активного развития глобальных компьютерных сетей и построения, таким образом, глобальной информационной инфраструктуры, призванной предоставить широкие возможности для пользователей и одновременно повысить эффективность управления всеми областями человеческой деятельности. Стремительное распространение сетевых информационных технологий, глобальных и локальных сетей, принесло также и серьезную проблему, которая заключается в необходимости защиты доступа и безопасности стратегической информации как на уровне государства или организации, так и на уровне индивидуального пользователя. Успешное решение этой задачи наряду с активным внедрением новых информационных технологий, коммуникаций, программных и аппаратных средств позволяет государству и любой организации быть максимально конкурентоспособным в глобальном мире.

Сегодня информационные технологии могут внести решающий вклад в укрепление взаимосвязи между ростом производительности труда, объемов производства, инвестиций и занятости. Новые виды услуг, распространяющиеся по сетям, в состоянии создать немало рабочих мест, что подтверждает практика последних лет. Современные ИТ с их стремительно растущим потенциалом и быстро снижающимися издержками открывают большие возможности для новых форм организации труда и занятости в рамках, как отдельных корпораций, так и общества в целом.

Таким образом, развитию рынка информационных технологий будет способствовать:

Внедрение информационных технологий в социально-экономическую сферу и государственное управление;

Развитие отечественного производства в сфере информационно-коммуникационных технологий, в том числе реализация комплекса программных решений по развитию микроэлектроники;

Оживление ситуации на рынке информационных технологий за счет реализации приоритетных национальных проектов, а также отраслевых и региональных стратегий развития;

Стимулирование развития рынка информационных технологий, в том числе создание технопарков в области высоких технологий.

Продвижение на мировой рынок российских предприятий отрасли информационно-коммуникационных технологий, укрепление позиций России в международных отраслевых организациях;

Реализация мер налоговой и таможенной политики, нацеленных на стимулирование организаций, действующих в области информационных технологий.

В России сектор информационных технологий развит в настоящее время заметно меньше, чем во многих развитых странах мира. Это сдерживает дальнейшее развитие экономики России. В силу этого исследования многих экономических аспектов развития данного сектора особенно актуальны для нашей страны. Тенденции развития инновационных процессов в России, в том числе информационных технологий, определят в перспективе место страны в мировой экономической системе. Для развития экономики РФ нужно обеспечить благоприятные условия для развития ИТ-сектора. Этого можно достичь как при активной поддержке сектора со стороны государства, так и путем привлечения в сектор значительных инвестиционных вложений из различных источников.

1. Федеральный закон «Об информации, информатизации и защите информации» от 27 июля 2006 года N 149-ФЗ.

2. Абросимов А.Г., Бородинова М.А, учебно-методический комплекс по курсу «теория экономических информационных систем»./Изд-во Самарск. Гос. Экон. Акад., 2003.-140с.

3. Алешин Л.И. Информационные технологию - М.:Литера, 2008. – 424 с.

4. Алехина Г.В. Информационные технологии в экономике и управлении / Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права. - М.: 2004. - 236 с.

5. Барановская Т. П., Лойко В. И. и др. «Информационные системы и технологии в экономике: Учебник» - М: Финансы и статистика, 2006

6. Бекетов Н.В. Основные направления государственной поддержки инновационного развития экономики России // Информационные ресурсы России: Научный журнал. - 2009. №10

7. Божко В.П., Власов Д.В., Гаспариан М.С. Информационные технологии в экономике и управлении: Учебно-методический комплекс. – М.: Изд. центр ЕАОИ. 2008. – 120 с.

8. Васюхин О. В., Варзунов А. В. Информационный менеджмент: краткий курс. Учебное пособие. – СПбГУ ИТМО, 2010. – с.248

9. А. Г. Ивасенко, А. Ю. Гридасов, В. А. Павленко Информационные технологии в экономике и управлении. Учеб. пособие // Изд-во КноРус, 2008.

10. Румянцева Е.Л., Слюсарь В.В.Информационные технологии: Учебное пособие для ссузов. - 2007, 256 с.

11. Левкович А.О. Формирование рынка информационных услуг. Издательство: «Издательство деловой и учебной литературы», 2005. – с. 335

12. Роднин К. Перспективы информатизации общества. – М.: Российская академия наук. Серия: Информация, наука, общество, 2006.

13. Румянцева Е.Л., Слюсарь В.В. Информационные технологии. - Учебное пособие для ссузов. 2007, 256 с.

14. Саффиулина З. А. информация: ценность и оценка: Научно-практичсекое пособие. М.: Либерея-бибинформ, 2006.-224 с.

15. Ю.Ф. Симионов. Информационные технологии в экономике. Серия «Высшее образование»., 2003 – 352 с.

16. Ситарян С.А. Внешнеэкономические проблемы перехода России на инновационный путь развития. – М.: Наука, 2006. – 252 с.

17. Титоренко Г.А. Автоматизированные информационные технологии в экономике. М.: ЮНИТИ, 2008, 400 с.

18. Уткин В.Б. Информационные системы и технологии в экономике: Учебник - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 355 с.

19. Илья Массух, заместитель министра связи и массовых коммуникаций» Российская Бизнес-газета"№777 (44)

20. "Информационные технологии и связь» Порталы государственных услуг http://www.itcsme.ru/

21. Российская Бизнес-газета" №785 (3)http://www.rg.ru/gazeta/biznes

22. Информационный портал РЕСУРС http://www.eito.com/

23. Российская служба ИТ-новостей http://www.itrn.ru/

24. Издательство «Открытые системы» http://www.osp.ru/

26. Информационное агентство Торгово-промышленная палата Российской Федерации http://www.tpp-inform.ru/cci_system

Приложение 7

Рис. Прогноз развития российского ИТ-рынка 2010-2015 год, млрд.рублей

на курсовую работу по дисциплине «Экономическая теория»

на тему______________________________________________

Научный руководитель: _________________________

«____»________________2011 г. (Ф.И.О.)

___________________________

(ученая степень, звание,должность)

Недостатки устранены___________________.

Допущена к защите

___.___20___г.

Тема раскрыта____________________.Защищена с оценкой «________».

Подпись ____________________

___.___20___г.

Саффиулина З. А. информация: ценность и оценка: Научно-практическое пособие.,-М.: Либерея-бибинформ, 2006.-224с.

Барановская Т. П., Лойко В. И. и др. «Информационные системы и технологии в экономике: Учебник» - М: Финансы и статистика, 2006

Васюхин О. В., Варзунов А. В. Информационный менеджмент: краткий курс. Учебное пособие. – СПбГУ ИТМО, 2010. – с.248

РИАНОВОСТИ Рейтинг крупнейших IT-компаний России2011 http://www.rian.ru/

IDC, оценки Аналитического департамента Банка Москвы

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы

Этапы развития информационной системы и происходящие в ней процессы. Виды, инструментарий, составляющие информационных технологий. Производство информации для ее анализа человеком и принятия на его основе решения как цель информационной технологии.

контрольная работа , добавлен 18.12.2009


Исследование эволюции, типов операционной системы и архитектуры компьютерных сетей. Теоретические основы применения информационных технологий в экономике. Описание и область применения автоматизированной информационной системы предприятия 1С: Бухгалтерия.

реферат , добавлен 25.12.2010


Теоритические аспекты информационных технологий на предприятиях. Системы, используемые в информационных технологиях. Особенности применения информационных технологий в маркетинговой деятельности. Влияние информационных технологий на туристическую отрасль.

курсовая работа , добавлен 29.10.2014


Роль структуры управления в информационной системе. Примеры информационных систем. Структура и классификация информационных систем. Информационные технологии. Этапы развития информационных технологий. Виды информационных технологий.

курсовая работа , добавлен 17.06.2003


Классификация и области использования в экономике автоматизированных информационных технологий, их современное состояние и перспективы развития. Виды информационных систем управления. Основные задачи организации корпоративных вычислительных сетей.

реферат , добавлен 10.03.2013


Информационные системы и технологии в экономике: основные понятия и определения. Составляющие информационных технологий, их классификация. Особенности систем ведения картотек, обработки текстовой информации, машинной графики, электронной почты и связи.

реферат , добавлен 06.10.2011


Разработка и эксплуатация рабочих программ для пользователей. Характеристика прикладного программного обеспечения для глобальных сетей. Использование прикладных информационных технологий автоматизированного проектирования в промышленности и экономике.

контрольная работа , добавлен 29.03.2015