Моделирование в сферах экономики, финансов и маркетинга

С 80-х годов рынок начал формулироваться в терминах потребностей, возросла цена решений и услуг, вырос статус качества, а ранее успешные стереотипы управления потребовали оригинального обновления. Рынок расширился, стал глобальным и резко ускорил динамику изменений. Прогнозирование поведения потребителей и планирование усложнились. В условиях высокой конкуренции и динамического поведения рынков предприятия и организации вынуждены применять инновации, искать новые способы роста качества работ, товаров и услуг.

Место интеллектуальных информационных технологий – инструментальной базе моделирования в информационных системах меняется следующим образом:

· от информирования — к интерактивному обслуживанию;

· от информационно-справочной работы — к аналитической;

· от индивидуальных решений — к групповым;

· от анализа внутренней среды — к оценке внешней;

· от прямой экстраполяции тенденций — к обратному поиску путей к целям;

· от информационной безопасности — к улучшению управления;

· от анализа прошлого — к когнитивному моделированию будущего.

Социально-экономические задачи, в решении которых помогает моделирование, могут быть поделены на три основных типа:

1. Анализ - исследование тенденций развития событий, сложившихся в предшествующий период времени (анализ прошлого);

2. Мониторинг - оценка текущей ситуации с учетом прошлого опыта и поставленных целей (оценка настоящего);

3. Прогнозирование и оптимальное планирование - предвосхищение событий и управление развитием ситуаций (построение будущего для решения поставленных задач наилучшим образом).

Цель разработок систем моделирования: обеспечение высшего и среднего звена холдингов и предприятий инструментами оптимизации управленческих решений, анализа, мониторинга, прогнозирования, планирования, контроля в новейших управленческих форматах: CPM - Corporate Performance Management, BPM - Business Performance Management, BI - Business Intelligence [9].

Системы моделирования базируются на интеллектуальных информационных технологиях, которые соединяют преимущества компьютеров с человеческим мышлением (их называют «Integrating Systems Thinking» – интегрированные системы мышления). Пользователями отдельных видов ИИТ являются 2/3 компаний из списка «Fortune-500», которые получают значительные выгоды от их применения во всех сферах управления бизнесом – стратегия, финансы, маркетинг, логистика, человеческие ресурсы, экономика, производство.

При разработке систем моделирования применяется широкий спектр интеллектуальных информационных технологий – от нейронных сетей и системной динамики до генетических алгоритмов и нечеткой логики. Это позволяет решать многообразные задачи оптимизации и прогнозирования, в том числе и в слабоформализуемых сферах;

Управленцы получают возможность путем имитационного моделирования с высокой математической точностью и высокой скоростью решать задачи прогноза и оптимизации. Традиционные методы не могут быстро и с необходимой точностью определить все возможные варианты и, главное, оценить последствия управленческих решений. Это обусловлено тем, что предприятия и окружающая бизнес-среда являются динамически сложными системами, то есть состоят из множества разнообразных объектов, которые охвачены большим количеством обратных связей и к тому же изменяются во времени. Оптимальное решение большинства управленческих задач (особенно, стратегического характера) неосуществимо без моделирования взаимосвязанных финансовых и материальных потоков на основе системной динамики.

Моделирование основано на системе дифференциальных уравнений очень большой размерности, многократно решаемых методами численного интегрирования, и позволяет имитировать поведение сложных систем с целью обнаружения нежелательных эффектов в прошлом и смягчения или полного предотвращения их влияния в будущем.

Можно смоделировать развитие ситуации во времени и в изменяющейся бизнес-среде, и, соответственно, точно просчитать последствия принимаемых решений. Поскольку моделируется большое число переменных и их взаимосвязей, то множественная «прокрутка» по всем циклам обратных связей создает возможность зафиксировать влияние невидимых управленцу факторов, в том числе и факторов случайного характера. Моделирование дает возможность «до того, как» точно просчитать цену риска, ресурсную обеспеченность и разнообразные последствия принимаемых стратегических и оперативных решений в области инвестиционной и кадровой политики, текущей производственной деятельности, администрирования и финансирования. Особая ценность моделирования проявляется при реорганизации отдельных предприятий и при оптимизации денежных потоков в группе компаний.

С помощью моделирования решается масса практических задач путем целенаправленного поиска максимально широкого спектра аргументов по принципу «что будет, если?»: что произойдет с предприятием в случае резкого изменения ситуации? как повысить доходность бизнеса в условиях нестабильного спроса и нехватки оборотных средств? Точно решить такие задачи «вручную» просто невозможно.

Управленцы видят текущую ситуацию во внутренней и внешней среде предприятия в динамике, максимально точно просчитывают сценарии ее развития в зависимости от вносимых изменений. За счет быстрого поиска в многомерном пространстве факторов и ограничений менеджер получает лучшие решения из возможных вариантов в каждой конкретной ситуации. Не экспериментируйте на действующих объектах, экспериментируйте на их моделях.

Прогнозная функция систем основана на нейронном моделировании эмпирических данных, которое позволяет выявлять базовые тенденции, и, что особенно ценно, скрытые закономерности развития ситуаций. В качестве объектов прогнозирования могут выступать любые ценные для управления социально-экономические объекты, выраженные в количественном и качественном виде. Сложный и запутанный мир объектов представляется в виде ясной многомерной кластеризации и стратификации. С точки зрения принятия управленческих решений важно то, что многомерное пространство без искажений преобразуется в удобную для восприятия и оценки двумерную плоскость, с возможностью пошагового раскрытия кластеров. В отличие от традиционных статистических методов не предъявляются жесткие требования к распределению данных и даже к полноте обрабатываемой информации – система работает даже при пропуске информации.

Системы моделирования – это средства упреждающего управления, осуществляемого в режиме быстрой обратной связи (с оценкой последствий для управляемой системы в целом и для составляющих её частей). Варианты расчетов легко генерируются, а результаты – почти мгновенны. Итогом будут оптимальные сценарии развития ситуаций в быстроменяющейся среде и варианты реинжиниринга бизнес-процессов.

Системы моделирования позволяют:

повысить эффективность деятельности компании;

повысить прибыльность;

обеспечить устойчивое конкурентное преимущество;

уменьшить зависимость от неопределенности и изменчивости внешней среды;

повысить стоимость бизнеса за счет роста интеллектуальных активов.

Ниже приведены системы управления, основанные на моделировании, и решаемые ими задачи [9].