2488

тивные характеристики выбора. В этом случае целевая функция носит название ситуационной функции реалистического выбора. Вторая составляющая характеризует субъективный аспект выбора и описывает социально-психологические (деотологические) особенности поведения ЛПР и может быть определена как рефлексивная функция выбора.

С математической точки зрения такой подход к моделированию процесса согласования связан с проблемой построения равновесных решений.

Для его реализации необходимо найти решения, согласовывающие частично или полностью интересы всех участников. Безусловная сложность предмета исследования, необходимость объективного описания субъективных факторов определили множество различных подходов к описанию и построению равновесных решений. Для решения системы оптимизационных задач предлагается использовать методы равновесного программирования. Данная концепция предложена А.С. Антипиным и содержит идею преобразования системы оптимизационных задач на основе метода скаляризации с весами и введения экстремального отображения некоторого множества в себя. Как правило, это отображение имеет неподвижную точку или равновесное решение, которое и является решением системы задач оптимизации. Как отмечает А.С. Антипин, такой ход рассуждений представляет собой новую парадигму решений: вместо оптимального решения мы получаем неподвижную точку или равновесное решение, при этом становится возможным моделировать человеческий фактор, различать альтернативы и, как следствие, строить равновесные согласованные решения, отвечающие идее группового выбора.

Также предлагается и исследуется модель кредитного рынка. Цена кредита и кредитная ставка в модели определяются в результате согласованного взаимодействия двух макроигроков: спроса и предложения. Наиболее сложной проблемой в групповом принятии решений является согласование интересов, целей и предпочтений всех участников группы. Согласование управленческих решений – сложный многофункциональный процесс, в ходе которого заинтересованные лица стараются выработать совместное решение, которое они не могут достичь другим путем.

Основное условие успешности согласования групповых решений – удовлетворение интересов договаривающихся сторон на основе компромисса, то есть достижение условий, при которых в опре-

101

деленном выигрыше оказывается каждая договаривающаяся сторона. Особый интерес представляет проблема принятия согласованных решений в условиях партнерских отношений, когда партнерские отношения рассматриваются, прежде всего, как совместные действия участников процесса (например, бизнес-процесса) на основе объединения их уникальных ресурсов и стратегий для достижения общих целей.

Можно выделить следующие принципы построения партнерских отношений: общие согласованные цели, стратегии, тактика и меры оценки результатов; открытость информации; полнота и максимальная доступность информации в условиях доверия для всех участников партнерских отношений; многофункциональные взаимодействия и связи. Указанные принципы построения партнерских отношений определяют цели и задачи построения согласованного управленческого решения.

Сегодня классическая схема партнерских взаимоотношений может быть представлена следующим образом: каждый из партнёров самостоятельно определяет цели и задачи, проводит анализ, оценку, разрабатывает поведенческую стратегию и тактику. И только на этапе воплощения процесса на практике происходит объединение функций. Последующий пересмотр бизнес-процесса также происходит разрозненно. Поэтому достаточно часто партнеры не могут выработать согласованное решение, направленное на общие цели и задачи. Причина кроется в том, что изначально каждый из них имеет собственное представление о бизнес-ситуации, различное понимание целей и задач, начиная собственно с её определения и заканчивая противоположными взглядами на тактику управления. Возникает проблема принятия согласованного решения нескольких участников.

В качестве примера ситуации, где имеет смысл говорить о согласованном решении, можно рассмотреть сферу кредитования. В настоящее время в связи с экономическим кризисом происходит уменьшение объемов кредитования и снижение эффективности работы банков. Сегодня процесс взаимодействия кредитор-заемщик можно оценить с позиции явного доминирования банка по отношению к заемщику. Банк предлагает программы кредитования, оценивает кредитоспособность заемщика и выносит решение о выдаче кредита. У заемщика выбор невелик: принять или нет одну из программ кредитования и тем самым заключить кредитный договор или нет.

Резкий рост невозвратов и острая конкуренция на рынке кредито-

102

вания заставляют банковский сектор по-новому взглянуть на отношение «кредитор-заемщик», а именно как на взаимоотношение двух равноправных партнеров, которые участвуют в процессе выдачи кредита и могут влиять на конечный результат. Рассмотрим проблему поддержки групповых решений и вопросы, связанные с обоснованием необходимости разработки компьютерных систем поддержки принятия согласованных кредитных решений.

Организация эффективного взаимодействия между партнерами – сложная многокритериальная задача, которая может быть эффективно решена с применением современных информационных технологий, реализующих совокупность научных методов, подходов к решению многокритериальных оптимизационных задач принятия групповыхрешений.

Согласование управленческих решений – это процесс, требующий информационной поддержки на всех этапах согласования. Это сбор данных и компьютерная поддержка анализа ситуации, в рамках которой принимается решение; определение позиции каждого участника до и в процессе принятия решения; генерация возможных решений; оценка сгенерированных решений, обмен информацией и согласование решений; прогнозирование последствий принимаемого решения и т.д.

В России и за рубежом накоплен значительный потенциал в области создания информационных технологий организации групповой работы. Среди зарубежных и отечественных научных направлений в области коллективной работы можно назвать компьютерную поддержку кооперативной деятельности (CSCW – Computer Supported Cooperative Work), групповые решения в условиях неопределенности

(GDMFE – Groop Decision Making in Fuzzy Environment), интеллек-

туальные многоагентные системы (Multiagent cooperation) и другие. Существует анализ коммерческих пакетов, которые могут быть

использованы как системы поддержки принятия групповых решений. Отмечается, что с помощью этих пакетов можно осуществлять сбор и анализ информации, в них заложены алгоритмы оценки и прогнозирования динамики объекта исследования, и они действительно могут оказать помощь в принятии коллективных решений. Но, к сожалению, ни одна из рассмотренных систем не осуществляет генерацию решений и их согласование, ни одна система не учитывает персональные интересы, оценки и предпочтения участников процесса согласования.

Цель компьютерной поддержки принятия согласованных реше-

103

ний состоит прежде всего в оказании эффективной помощи процессу выработки всеми участниками и группами участников общего взгляда или сближения различных точек зрения на обсуждаемую проблему за счет их формализации и анализа с учетом интересов каждого партнера, генерации компромиссных вариантов возможных решений, моделирования последствий предлагаемых вариантов и предоставления убедительной информации по каждому варианту.

В рамках рассматриваемой проблемы был проведен анализ имеющихся сегодня на рынке программных продуктов, предназначенных для решения задач кредитования. Для анализа были выбраны следующие системы: SAS Credit Scoring Solution; EGAR Application Scoring; Франклин&Грант. Финансы и аналитика; DM-Score; KXEN: Scoring; Forecsys Scoring Pilot.

Анализ показал, что эти системы позволяют осуществлять компьютерную поддержку процесса принятия решения, обеспечивают ЛПР мощными информационными возможностями, современными средствами анализа, генерируют варианты решений, помогают оценить их и выбрать наилучший. Однако подобным системам присущи следующие недостатки: высокая стоимость внедрения, не учитываются процессы взаимодействия ЛПР с остальными участниками отношений, отсутствует выработка индивидуальных схем кредитования. Присутствующие сегодня на рынке компьютерные системы не рассматривают проблему принятия согласованного решения, а также не учитывают специфику субъектов, принимающих решение.

Изучение компьютерных систем поддержки принятия кредитных решений, существующих сегодня на ранке программных продуктов, показало, что разработка систем поддержки принятия согласованных решений является актуальной задачей, которая имеет практическую значимость и позволит повысить эффективность процесса кредитования. Рассмотрим вопросы, посвященные некоторым подходам к разработке блока моделирования согласованных кредитных решений.

Известно, что система поддержки принятия решений требует трех первичных компонентов: модели управления, управления данными для сбора и ручной обработки данных и управления диалогом для облегчения доступа пользователя к компьютерной системе поддержки принятия решений (КСППР).

Структура разрабатываемой СППР представлена на рис. 14. Данная схема построена на основе стандартной методологии построения КСППР, однако ключевой ее особенностью является механизм согла-

104

сования интересов ЛПР. Это механизм реализуется посредством «Блока моделирования». «Блок моделирования» предоставляет различные возможности для построения исогласованиякредитных решений.

Рис. 14. Структура СППР

В качестве одного из подходов к разработке КСППКР предлагается следующая структура. Структура подсистемы моделирования представлена на рис. 15.

Подсистема состоит из следующих модулей:

­модуль построения логистической модели для оценки кредитоспособности (модуль скоринга);

­модуль согласования кредитных решений;

­модуль статистической обработки;

­модуль разработки моделей;

­модуль отчетности;

­модуль подготовки исходных данных.

Модуль подготовки исходных данных служит для создания вы-

105

борки данных из глобальной информационной базы банка, необходимых для дальнейшего функционирования «Блока моделирования». Модуль также обеспечивает доступ к внешним источникам данных, очистку и унификацию исходных данных.

Модуль статистической обработки предназначен для подготовки статистических данных, используемых при разработке моделей, описывающих участников кредитной сделки. Данные модели разрабатываются с использованием функционала, предоставляемого «Аналитической платформой». В роли аналитической платформы в данной работе используется программный комплекс Deduktor, разработанный фирмой BaseGroup Labs.

Модуль статистической обработки

Подсистема «Блок моделирования»

Рис. 15. Структура подсистемы «Блок моделирования»

106

При анализе данных аналитической платформой применяются различные математические методы, которые выявляют в них факторы и их комбинации, влияющие на кредитоспособность заемщиков, и силу их влияния. Обнаруженные зависимости составляют основу для построения моделей.

Модуль разработки моделей позволяет формировать математические модели, используемые при принятии управленческих решений. Модуль формирует модели с учетом имеющийся информации о клиентах, а также интересов банка (например, учет кредитной политики, ресурсных ограничений, стратегий конкурентов и др.).

Модуль скоринга предназначен для определения кредитоспособности потенциальных заемщиков. Система скоринга обеспечивает поддержку принятия решения по установке уровня отсечения, разделяющего «хороших» и «плохих» заемщиков в соответствии с кредитной политикой банка и политикой в области управления кредитными рисками.

Модуль отчетности предназначен для формирования табличных и графических отчетов о результатах обработки данных.

Модуль согласования кредитных решений предназначен для поддержки согласования кредитных решений и выработки индивидуальных схем кредитования. Основная идея модуля согласования заключается в выработке оптимальных параметров кредитной сделки (например, процентная ставка, срок кредитования, максимальная сумма кредита), удовлетворяющих всех участников процесса кредитования.

Поведение каждого участника моделируется тремя составляющими: функцией предпочтения (ситуационная функция реалистического выбора); множеством стратегий; общими ограничениями, присущими системе участников как единой совокупности.

Модуль согласования позволяет решать различные задачи, например задачу поиска оптимальных параметров кредитной сделки.

Модуль согласования кредитных решений предполагает использование математической модели, описывающей взаимодействие участников процесса кредитования.

Рассмотрим принятие согласованных решений для двух участников кредитной сделки. С одной стороны выступает кредитная организация, именуемая в дальнейшем кредитор, с другой – представитель малого бизнеса, именуемый в дальнейшем заемщик.

Кредитор – субъект (юридическое или физическое лицо), предос-

107

тавляющий ссуду и имеющий право на этой основе требовать от дебитора ее возврата или исполнения других обязательств.

Заемщик – получатель кредита, займа, принимающий на себя обязательство, гарантирующий возвращение полученных средств, оплату предоставленного кредита. Заемщик нуждается в денежных средствах в размере М на развитие бизнеса.

Будем трактовать данную модель как взаимодействие двух участников, каждый из которых стремится получить максимальную прибыль. Помимо того, что каждый участник рассматриваемых отношений заинтересован в максимизации своей функции прибыли, следует отметить, что кредитная организация также заинтересована в максимизации прибыли заемщика, так как от этого зависит успех всего проекта.

Кредитор определяет объем денежных ресурсов M(w*), которые он собирается выдать в кредит. Финансирование заемщика, производителя продукции, происходит поэтапно в n этапов, где n – количество производственных периодов. Производственный период – промежуток времени от получения заемщиком кредитных средств до реализации произведенной продукции и получения прибыли B(w). Каждый период заемщик получает часть от суммы M. На полученные средства заемщик приобретает на рынке ресурсы, необходимые для реализации производственного процесса. Исходя из приобретенных ресурсов заемщик производит некоторое количество продукции, определяемое

выражением F(wi1...wik ) yi* . От реализации произведенной продук-

ции заемщик получает прибыль M(w*). Погашение задолженности происходит поэтапно в конце каждого производственного цикла. Таким образом, в конце каждого периода заемщику необходимо вернуть кредитору величину (1 ri )(mi , yi )– сумму полученных в кредит денежных средств и платы за использование кредита.

Опишем эту модель. Предлагаемая модель представляет собой систему задач оптимизации вида

w* Arg max B(w)

108

Здесь B (w) и F(w) – векторные функции, каждая компонента первой функции выпуклая вверх (вогнутая), каждая компонента второй

функции выпуклая вниз;K – скалярная, вогнутая функция, W0 R+m,

Y R+m −выпуклыезамкнутыемножества;М>0,m=(m1,m2,...,mk)≥0. Если вектор у = у* в правой части функциональных ограничений задачи (2) также фиксирован, то получаем задачу выпуклого про-

граммирования, любое решение которой обозначим как w*. (y*,r*,p*,w*)– равновесное состояние системы;

r* – процентная ставка по кредиту;

p* – маргинальные цены первого участника;

M(w*) – объем кредита (финансовый ресурс); y* – входной ресурс (производственный ресурс);

F(w*) – потребленный ресурс;

m, y* – стоимость производственного ресурса (потребленные финансы);

– целевая функция заемщика (производителя);

– целевая функция кредитора.

Функции B и K описывают планируемую прибыль участников ситуации, функцияM(w*) – заемные средства, взятые в виде кредитов.

Задача заключается в поиске оптимальных значений y*,r*,p*,w*, таких что отклонение от заданной точки будет не выгодно ни одному из контрагентов. Рассмотренный подход позволяет по-другому взглянуть на кредитование, не как на услугу, продаваемую банком потребителю, а как на взаимовыгодное сотрудничество партнеров, каждый из которых заинтересован в достижении результата в равной степени.

Согласование по наиболее сложным проблемам, при решении ко-

109

торых выступают противоречивые, конфликтные интересы сторон, протекает в виде последовательности интенсивных эволюционирующих переговорных процессов, преодолевающих пороги разногласий. Реализуемая математическая модель позволяет описать данный процесс с большой долей приближенности к естественным условиям, а также реализовать его с использованием средств автоматизации.

Предлагаемый подход, реализующий описанную выше модель принятия согласованного кредитного решения, может применяться не только в сфере кредитования, а и в других областях, где имеется группа лиц, заинтересованных в достижении общих целей и имеющих как общие, так и индивидуальные интересы.

2.3. Информационно-аналитический подход к разработке специализированных компьютерных систем поддержки принятия решений

Современные компьютерные системы поддержки принятия решений (КСППР) представляют собой информационно-аналитические системы, которые предназначены для оказания помощи лицу, принимающему решение (ЛПР). Одним из направлений такой поддержки является разработка специализированных КСППР. Выше уже рассматривались вопросы, связанные с поддержкой принятия решений в банковской сфере. Рассмотрим вопросы применения информационноаналитических систем поддержки принятия решений (ИАСППР) в области безопасности дорожного движения. Обоснуем необходимость применения именно информационно-аналитических систем для решения задач поддержки данного класса задач и опишем основные подходы к их разработке.

Рассмотрим в качестве примера подход к разработке компьютерной системы поддержки принятия решений, ориентированных на проблемы, связанные с безопасностью дорожного движения, и на поддержку в принятии решений сотрудниками ОГИБДД. Множество проблем, возникающих в данной области, обусловили необходимость информатизации органов ГИБДД. Поэтому руководством МВД РФ было принято решение о создании единой федеральной информационной системы, которая позволит хранить информацию об угнанном, похищенном или используемом в преступных целях транспорте, о лицах, привлекавшихся к административной ответственности за нарушение правил дорожного движения, лишенных права на управле-

110