КОНЦЕПЦИЯ CППР НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПОДБОРА ПРОЕКТНОГО РЕШЕНИЯ НА ОСНОВАНИИ БИЗНЕС-ТРЕБОВАНИЯ ДЛЯ МОДИФИКАЦИИ ИС

THE CONCEPT OF AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED DECISION SUPPORT SYSTEM FOR SELECTING A DESIGN SOLUTION BASED ON A BUSINESS REQUIREMENT FOR MODIFYING INFORMATION SYSTEMS

Maxim Broslavets

master's student, Department of Automated Processing and Control Systems, Surgut State University,

Surgut, Russia

АННОТАЦИЯ

В современном информационном обществе стремительный технологический прогресс сопровождается неизбежными изменениями в требованиях к информационным системам (ИС). Одним из ключевых аспектов, определяющих успех и эффективность работы организации, является способность адаптировать существующие ИС к новым требованиям. В условиях постоянно меняющейся среды организации сталкиваются с необходимостью улучшения производительности и обеспечения соответствия законодательным и регуляторным требованиям.

Предлагаемая система поддержки принятия решений (СППР) на основе искусственного интеллекта (ИИ) позволяет организациям эффективно управлять процессом модификации ИС. СППР включает методы анализа бизнес-процессов, определения требований к модификации, разработки архитектурных решений и их реализации. Решение минимизирует риски, связанные с внедрением изменений, и обеспечивает соответствие ИС новым бизнес-требованиям.

ABSTRACT

In the modern information society, rapid technological progress is accompanied by inevitable changes in the requirements for information systems (IS). One of the key aspects determining the success and efficiency of an organization is the ability to adapt existing IS to new requirements. In a constantly changing environment, organizations face the need to improve performance and ensure compliance with legislative and regulatory requirements.

The proposed decision support system (DSS) based on artificial intelligence (AI) allows organizations to effectively manage the process of modifying IS. The DSS includes methods for analyzing business processes, defining modification requirements, developing architectural solutions, and their implementation. The solution minimizes risks associated with implementing changes and ensures that IS meets new business requirements.

Ключевые слова: информационные системы, модификация, искусственный интеллект, система поддержки принятия решений, бизнес-требования, машинное обучение, проектные решения.

Keywords: information systems, modification, artificial intelligence, decision support system, business requirements, machine learning, design solution.

1. Введение

В современном информационном обществе стремительный технологический прогресс сопровождается неизбежными изменениями в требованиях к информационным системам (ИС). Одним из ключевых аспектов, определяющих успех и эффективность работы организации, является способность адаптировать существующие ИС к новым требованиям. В условиях постоянно меняющейся среды организации сталкиваются с необходимостью улучшения производительности и обеспечения соответствия законодательным и регуляторным требованиям.

Одной из ключевых проблем является сложность и трудоемкость модификации существующих ИС. Современные ИС часто представляют собой комплексные многокомпонентные системы, где изменения в одной части могут повлиять на работу других компонентов. Кроме того, изменения могут требовать значительных ресурсов, как временных, так и финансовых, и сопровождаться рисками, связанными с возможными сбоями и ошибками в работе системы.

Многие организации сталкиваются с необходимостью внедрения новых систем, таких как CRM, SCM и BI. Эти изменения могут быть вызваны ростом объема данных, необходимостью интеграции с новыми технологиями и стремлением к повышению конкурентоспособности на рынке. В условиях экономической нестабильности или кризиса организации могут быть вынуждены оперативно пересматривать свои бизнес-процессы и адаптировать ИС для поддержки новых стратегий и моделей бизнеса. В результате, организации могут сталкиваться с ограничениями, связанными с недостатком ресурсов, времени и знаний для эффективной модификации своих ИС.

Благодаря системе помощи принятия решений (СППР) на основе искусственного интеллекта (ИИ), организации могут более эффективно управлять процессом модификации своих ИС. СППР включает в себя комплекс методов и инструментов для анализа текущих бизнес-процессов, определения требований к модификации ИС, разработки архитектурных решений и их последующей реализации. Этот подход позволяет минимизировать риски, связанные с внедрением изменений, и обеспечить соответствие модифицированной ИС новым бизнес-требованиям. ИИ-системы могут анализировать большие объемы данных, предлагать оптимальные решения и прогнозировать возможные последствия изменений, что значительно упрощает процесс принятия решений.

Таким образом, актуальными потребностями организаций является эффективное управление процессом модификации своих ИС для поддержки новых бизнес-процессов и требований. Предлагаемое решение поможет им преодолеть ограничения, связанные с изменениями в бизнес-среде, и упростит процесс адаптации ИС к новым условиям.

2. Предметная область

В современном мире информационные системы играют ключевую роль в поддержке бизнес-процессов и обеспечении эффективного функционирования организаций. Они автоматизируют рутинные задачи, улучшают управление данными, повышают прозрачность и ускоряют принятие решений. Однако бизнес-среда постоянно меняется: появляются новые рыночные тенденции, изменяются законодательные требования, развиваются технологии. Эти изменения требуют адаптации и модификации имеющихся информационных систем, чтобы они продолжали эффективно поддерживать бизнес-процессы. Процесс модификации может быть сложным и трудоемким, особенно если речь идет о крупных и многокомпонентных системах, где изменения в одной части могут повлиять на работу других компонентов.

Написание проектного решения включает в себя несколько ключевых этапов, каждый из которых требует тщательного анализа и планирования. Этот процесс требует значительных усилий и времени, особенно при отсутствии вспомогательных систем.

Всё начинается с анализа бизнес-требования. На этом этапе проводятся интервью с разработчиками и методологами, для сбора информации о текущих бизнес-процессах и требованиях к модификации информационной системы, а также детальный анализ текущей информационной системы, включая её компоненты, взаимодействия между ними и текущие ограничения.

После анализа начинается стадия подготовки проектного решения. Создается детальный план внедрения изменений, включающий описания этапов разработки, тестирования и внедрения. План должен учитывать ресурсы, сроки и риски.

Далее, готовое ПР передаётся разработчикам на реализацию. После этапа разработки проводится тестирование для проверки всех изменений на соответствие бизнес-требованиям и корректности в работе.

Заключительным этапом является демонстрация результата владельцам бизнес-процессов.

Целевая аудитория данного подхода включает в себя ИТ-специалистов, бизнес-аналитиков, проектных менеджеров и других стейкхолдеров, участвующих в процессе модификации системы.

3. Проектирование

Проведено исследование и описание предметной области. Проанализирована степень изученности темы, а также выполнен обзор научных публикаций и коммерческих решений для выявления особенностей модификации информационных систем.

В ходе работы применялись методы анализа рыночных продуктов и проверки функциональных возможностей существующих систем. Эти подходы позволяют обеспечить всестороннюю разработку концепции системы поддержки принятия решений (СППР), направленной на выбор оптимальных проектных решений в соответствии с запросами предприятий по управлению бизнес-процессами.

4. Концепция

СППР – это модуль, встраиваемый в корпоративные платформы, например, 1С:Предприятие. Пользователь загружает в систему файл с бизнес-требованиями, которые могут касаться доработки функционала, повышения производительности, интеграции с новыми технологиями и других аспектов. На основе имеющихся в системе данных о предыдущих требованиях, решениях и документации СППР проводит анализ и предлагает несколько возможных вариантов.

Используемые технологии:

• Машинное обучение – для прогнозирования результатов изменений.
• Обработка естественного языка (NLP) – для автоматического анализа текстовых бизнес-требований.
• Big Data-аналитика – для обработки данных о бизнес-процессах и ИС.

5. Результаты

В результате исследования разработана концепция СППР, которая использует искусственный интеллект для подбора проектных решений по модификации ИС на основе бизнес-требований. Данная концепция позволяет организациям гибко адаптировать свои системы к изменяющимся условиям.

Ключевая идея концепции – помочь компаниям управлять модернизацией ИС с минимальными рисками, обеспечивая соответствие новым бизнес-задачам. Это дает возможность быстро реагировать на изменения рынка и технологий.

6. Заключение

Представленная концепция СППР сочетает в себе удобство, персонализацию и расширенный функционал, что делает её перспективным инструментом для выбора проектных решений при доработке ИС. Среди основных преимуществ – эффективное управление бизнес-процессами и адаптация систем к новым условиям. Возможности анализа данных, подбора оптимальных решений и прогнозирования результатов изменений повышают удобство и практическую ценность системы.

Список литературы:

1. Чубукова, И.А. Data Mining: Учебное пособие / И.А. Чубукова — Москва: Интуит НОУ, 2016. — 470 с. — ISBN 978-5-9556-0064-2. — URL: https://book.ru/book/917500 — Текст: электронный
2. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. — 4th ed. — Pearson Higher Ed, 2021. — 1115 p — ISBN 1292401176.
3. Sutton R. S., Barto A. G. Reinforcement Learning: An Introduction. — 2nd ed. —MIT Press, 2018. – 552 p — ISBN: 9780262039246
4. Weinzierl S., Zilker S., Dunzer S., Matzner M. Machine Learning in Business Process Management: A Systematic Literature Review — DOI:10.48550/arXiv.2405.16396