Проверочные тесты к теме 2

2.1. Какие элементы поддержки извлечения прибыли входят в электронную коммерцию?

а) создание спроса на товары и услуги

б) предложения послепродажной поддержки и обслуживания

в) облегчение взаимодействия между деловыми партнерами

г) нет правильного ответа

д) все ответы правильные

2.2. Какую пользу приносит электронная коммерция вашему бизнесу?

а) краткосрочную

б) долгосрочную

в) не приносит вообще

2.3. Есть ли разница между электронной коммерцией и совместной коммерцией

а) да

б) нет

2.4. Определите понятие «совместной коммерции»

а) Совместная коммерция - это набор электронных средств, обеспечивающих взаимосвязь между корпорациями, их клиентами, бизнес-партнерами, поставщиками и сотрудниками.

б) Совместная коммерция – это совместное с бизнес-партнерами ведение торговых операций

в) Совместная коммерция – это возможность бизнес – партнеров использовать одни и те же электронные средства (совместно приобретенные) для электронной коммерции

г) нет правильного ответа

д) все ответы правильные

Тема 3. Прикладные автоматизированные информационные системы в экономике.

Сегодня рынок финансово- экономических АИС достаточно обширен. Здесь сформировалось много классов готовых предложений по автоматизации деятельности различных предприятий.

Рассмотрим подробнее некоторые из них.

3.1. Информационные системы деловой информации.

Деловая информация в реальном масштабе времени по российским и международным рынкам доступна только профессиональным участникам и предоставляется в основном зарубежными поставщиками (Reuters, Dow Jones Telerate, Tenfore, Bloomberg и др.). В финансово-кредитной сфере информационные услуги ведущих мировых поставщиков сочетаются с возможностью проведения электронных сделок.

В настоящее время по уровню сервиса и оперативности к ним существенно приблизились ряд известных отечественных компаний (МФД «Международный финансовый дом», АК&М, «Прайм», «Интерфакс», «Финмаркет», Росбизнесконсалтинг), а также служб институтов финансового рынка (ММВБ, РТС, МФБ).

Доступ к этим информационным ресурсам в основном организован через Интернет, некоторые фирмы распространяют информацию на CD.

В настоящее время ряд производителей приступили к созданию коммерческих БД, ориентированных на информационную поддержку своих программных продуктов. В качестве примера можно привести программный продукт «Альт-Эксперт» («Альт», Санкт-Петербург), выполненный в виде надстройки к Microsoft Excel и обеспечивающий проведение сравнительного анализа основных финансовых коэффициентов компаний со среднеотраслевыми данными. Используемая при этом БД содержит средние значения финансовых показателей, полученные на основе обработки отчётности отечественных предприятий из регионов РФ. Необходимая информация для создания БД была предоставлена информационным агентством Прайм-Тасс. По определяемой пользователем выборке программа представляет набор среднеотраслевых финансовых показателей и сопоставляет его с показателями анализируемого предприятия.

3.2. Информационные системы руководителей.

SAS Institute, Oracle Corporation, SAP AG эффективно обрабатывают статистику с применением OLAP-технологий, обеспечивая информационно-аналитическую поддержку процессов принятия решений.

Но для принятия решения также могут использоваться технологии искусственного интеллекта (ИИ): нейронные сети (НС), генетические алгоритмы, нечеткая логика, экспертные системы.

Анализ показывает, что из всего спектра нейросетевых пакетов, предназначенных для решения задач в финансово-кредитной сфере ^и представленных на западном и отечественном рынках, наиболее популярными являются программы Brain Maker Pro (California Scientific Software, США) и семейство AI Trilogy фирмы Ward Systems (США).

Среди других программных продуктов, реализующих НС, отметим библиотеку OWL (HyperLogic Co., США), содержащую 20 исходных текстов основных алгоритмов нейронных сетей на языке Си с общим графическим интерфейсом.

Перспективным подходом к применению НС в сфере бизнеса является их реализация в виде надстроек для табличных процессоров Excel и LOTUS. На сегодняшний день имеется несколько таких реализаций, например Braincel (Palisade Co., США), Neuralyst (Cheshire Engineering, США), семейство продуктов Excel Neural Package (NeurOk, Россия) и др.

В настоящее время существует несколько программных продуктов, достаточно эффективно реализующих генетические алгоритмы. Наиболее популярными из них в отношении применения в финансово-кредитной сфере являются продукты Evolver (Palisade Corp, США), GeneHunter (Ward Systems, США), Omega (KiQ and CAP, США). Интересным является тот факт, что первые два реализованы в виде надстроек к MS Excel и написаны на языке Visual Basic for applications (VBA). Оба продукта в целом схожи по своим функциональным возможностям.

Наиболее известным программным продуктом, реализующим методы нечеткой логики в виде экспертной системы с нечеткими правилами, является пакет CubiCalc (Hyper Logic, США). Исследования показывают, что он широко применяется для ситуационного моделирования в политике, экономике и финансах. Однако наибольшей популярностью в финансово-кредитной сфере пользуется другая разработка — продукт FuziCalc (Fuzi Ware, США).

Экспертные системы (ЭС) представляют собой компьютерные программы, использующие формализованные знания специалистов для решения задач в некоторой предметной области. ЭС в финансово-кредитной сфере: PMIDSS (New York University), Splendoers (Intelligent System Inc.), Le Courtier (Cognitive System Inc.), PMA (Athena Group), Intelligent Hedger (New York University), ISL (University of Tokyo), ISPMS (City Bank).