A közel három éves projektben egy olyan, mesterséges intelligenciával támogatott, üzleti intelligencia-alapú (BI) döntéstámogató rendszert (szoftver rendszer és vezetéstámogató módszer) hoztak létre a szakemberek, amely előre rögzített szabályok alapján gyűjt információkat, majd ezek intelligens elemzését követően magyar nyelven segítséget nyújt a menedzsmentnek a különböző befektetési, pénzügyi, számviteli és tenderezési folyamatokban.
Az új, úgynevezett NOVA rendszer, csatlakozva az ERP és más szakmai rendszerekhez, jogtárakhoz, különböző komplex pénzügyi problémák megoldásában és feladatok optimalizálásában segíti a cégcsoportok és nagyvállalatok vezetőségeit
– tájékoztatott az SZTE. – Az új döntéstámogató rendszer és vezetéstámogató módszertan alapja a pénzügyi, termelési területekhez értő, tanácsadó szakértők által létrehozott szabályrendszer, amely pénzügyi és jogi összefüggéseket tartalmaz.
Hozzátették: az eredmények kiértékeléséhez szükséges paramétereket, pénzügyi adatokat a rendszer a felhasználó cégvezető által feltett konkrét kérdések feldolgozását követően, egy DWH adattárházból veszi át, majd az üzleti intelligencia-alapú eszközök segítségével elemzi és megjeleníti.
Az új NOVA döntéstámogató rendszerrel a vezetők szabadszöveges társalgás formájában beszélgethetnek, vagy akár közvetlenül használhatják a nagyobb felkészültséget igénylő BI elemző felületeket. A rendszer képes arra, hogy szóban ismertesse a szakértők által összeállított szabálygyűjtemény elemeit, döntéstámogató területeket, elemzési módszereket. Ennek hatására a
mesterséges intelligencia, ha szükséges, visszakérdez, további paramétereket kér és pontosítja az adatokat, majd elindítja a kívánt elemzést, amelynek eredményeit, diagramjait megjeleníti a képernyőn/kivetítőn, és szóban közli az elemzés eredményét.
Amennyiben a felhasználó ezt követően szóban kéri, akkor a rendszer megjeleníti a döntés alátámasztó magyarázatát (módszerek, szabályok, adatok) is.
Az egyetem feladata az üzleti intelligencia-alapú döntések támogatására szolgáló algoritmusok kidolgozása volt
– mutatott rá a hozzánk eljuttatott közlemény. – Ehhez különböző adatforrásokat felhasználva készítettek a szakembereink egy egységes céges adatbázist, ami alapján kialakították a lehetséges BI támogató kérdések listáját.
Ilyen kérdés lehet például, hogy melyek azok a budapesti szállodák, amelyek leginkább hasonlítanak az elmúlt kétéves saját tőke és nettó árbevétel alapján a kiválasztott szállodához, vagy melyek azok az ágazatok, amelyeknek legalább 10 százalékkal nőtt a nettó árbevétele az elmúlt öt évben.
A kérdések válaszainak kialakításához számos gépi tanulási és mesterséges intelligencián alapuló algoritmust tanítottak be, és a legjobb eredményt elérőt választották ki.
Ahogy arra a szakemberek rámutattak, a gyorsan változó pénzügyi környezet támogatására lehetőség van az adatbázisban lévő adatok frissítésére, vagy további adatok felvételére is, így a felhasználók mindig megbízható és naprakész tanácsokat kapnak.