2021. №3 Vol.15

      В работе рассматривается актуальный вопрос развития новых видов систем поддержки принятия решений для различных категорий управленческого персонала. Существенной характеристикой таких систем является их распределенная структура, которая позволяет строить информационные системы нового поколения в виде многоагентных систем, систем интернета вещей или туманной вычислительной архитектуры. В таких условиях структурным элементам и алгоритмам коммуникации, используемым в параллельных моделях динамики искусственных нейронных сетей, могут быть поставлены в прямое соответствие определенные элементы вычислительных инфраструктур (например, нейроны – агенты). Модели динамики искусственных нейронных сетей обладают огромным потенциалом при решении самых разных задач. Поэтому в рамках данной работы ставится задача критического анализа проблемы интеграции искусственных нейронных сетей и систем поддержки принятия решений на основе актуальной научной литературы. Для решения этой задачи была выбрана методология исследований Design Science Research Methodology (DSRM), которая определяет основные требования к стратегии систематического сбора и анализа актуальной научной литературы, а также к формам получаемых результатов. В соответствии с этой методологией была определена стратегия поиска литературы, проведен сбор и анализ научных публикаций, выделены критерии сравнения различных решений. По итогам анализа были определены наиболее значимые результаты, открытые проблемы и перспективные направления фундаментальных и прикладных исследований. Была выявлена устойчивая тенденция к построению систем поддержки принятия решений на основе интегрированных нейросетевых подходов, что является практически возможным и экономически целесообразным, поскольку позволяет получать распределенные и обучаемые системы поддержки принятия решений, устойчивые во времени и умеющие адаптироваться к изменчивому корпоративному ИТ-ландшафту.

      Публикация пресс-релизов по принятым мерам денежно-кредитной политики играет важную роль в информационной политике центрального банка. В них обсуждаются принятые решения по ключевой ставке и содержатся сигналы о будущей направленности денежно-кредитной политики центрального банка. Сигналы о будущих действиях могут оказывать влияние на ожидания участников финансового рынка, повышать предсказуемость и эффективность денежно-кредитной политики. Существует не так много исследований, посвященных текстовому анализу пресс-релизов Банка России и построению количественных индикаторов информационных сигналов на их основе. По этой причине в данной статье проводится исследование влияния информационных сигналов о денежно-кредитной политике, содержащихся в пресс-релизах Банка России, на ставку денежного рынка, временной и кредитный спреды. Для определения информационных сигналов такого типа, во-первых, проводится тематическое моделирование всего корпуса пресс-релизов с помощью латентного размещения Дирихле. Во-вторых, проводится анализ тональности пресс-релизов по денежно-кредитной политике для определения сигналов о смягчении или ужесточении монетарной политики Банка России. В-третьих, проводится исследование влияния сигналов о будущем изменении денежно-кредитной политики на ключевые показатели денежного рынка в рамках экспоненциальной GARCH-модели. Результаты эмпирического исследования показали, что сигналы о будущем смягчении денежно-кредитной политики сопряжены со снижением ставки денежного рынка и временного спреда, а также соответствуют увеличению кредитного спреда. Результат оказался устойчивым к различным способам векторизации текста пресс-релизов. Статья подготовлена в рамках выполнения научно-исследовательской работы государственного задания РАНХиГС.

      В современных условиях всеохватывающей глобальной цифровизации стремительно растет и развивается киберпреступность. Поэтому обеспечение информационной безопасности относят к стратегическим целям развития информационного общества в России. Однако вопрос о том, как должно быть достигнуто «состояние защищенности личности, общества и государства от внутренних и внешних информационных угроз» в соответствии с содержанием и требованиями программ «Информационная безопасность» и «Цифровая экономика России 2024», остается открытым. Целью исследования, некоторые результаты которого представлены в настоящей публикации, является повышение эффективности выявления угроз извлечения конфиденциальных данных из автоматизированных систем управления с html-страниц для снижения риска использования этих данных на подготовительных и начальных этапах организации атак на информационную инфраструктуру государственных и коммерческих организаций. В статье описан разработанный подход к выявлению сущностей конфиденциальных данных, основанный на объединении нескольких нейросетевых технологий – универсального кодировщика предложений и нейросетевой рекуррентной архитектуры двунаправленной долгой краткосрочной памяти. Результаты оценивания показателей эффективности в сравнении с современным инструментарием обработки текстов естественного языка (spaCy) показали достоинства и перспективы практического применения данного методического подхода.

      Существенная трансформация операционной деятельности компаний- дистрибьюторов продуктов и услуг обусловлена изменениями в технологии получения и обработки данных. На данный момент работа представителей этих компаний в значительной степени оцифрована: например, автоматически фиксируется время нахождения в дороге, количество и места встреч с клиентами. При этом эффективность работы территориальных менеджеров, не совершающих прямые продажи, по-прежнему вынужденно оценивают с помощью опросов, экспертов и затратных двойных визитов, хотя наличие объемной выборки данных позволяет с помощью статистического анализа выявить как недостаточные, так и завышенные значения показателей эффективности работы. Исходные данные: реляционная база данных, накапливающая информацию о 28 категориальных, количественных, геолокационных и временных параметрах активностей территориальных менеджеров за год. На основе имеющихся данных созданы синтетические признаки (широта и долгота – индекс, регион, улица, дом; по идентификаторам вычислены суммы активностей; по временным признакам определены сезон года, день недели и период суток). Методика проведения статистического анализа включала три стадии: сбор и обработку первичных данных, обобщение и группировку обработанной информации, формулирование статистических гипотез и интерпретацию результатов. Для моделирования уровня искажения информации об активности менеджеров использован вероятностный подход. В результате с помощью построенного облака тегов выделены: наиболее популярный сезон для проведения рекламных кампаний; наиболее продуктивные отделы и территориальные представители; дни недели, на которые приходятся наибольшее количество контактов с клиентами. Установлено наличие значительного числа записей о проведении встреч в выходные дни. В результате проведенной разведки данных сформулирована статистическая гипотеза о возможности выявления территориальных менеджеров, искажающих количество и параметры встреч. Для выявления скрытых взаимосвязей создан набор синтетических целых, действительных и категориальных переменных. Выявлены сомнительные данные (например, работа в выходные дни или ночью). Полученный обобщенный набор данных сгруппирован по признаку идентификатора активности территориального представителя и построено распределение признака. По каждому территориальному менеджеру просуммированы целые и действительные признаки и выявлены выбросы, характеризующие неэффективную работу или искажение данных. Таким образом, наличие объемной выборки данных об истории перемещений и активностях позволяют по косвенным признакам оценить эффективность работы территориальных менеджеров дистрибьюторской компании.

      Формирование цепей поставок сырья тесно связано с проблемами производства, касающимися определения цен на реализуемые товары. Часто возникает вопрос о необходимости изучения источников поступления сырья и о методологии ценообразования произведенных товаров, с учетом большего числа внешних аспектов рынка. Зачастую в литературе рассматриваются лишь частные подходы к решению проблем производства, однако методы решения комплексной задачи формирования цепей поставок сырья и ценообразования слабо проработаны. В данной работе представлена математическая модель, позволяющая оценить целесообразность взаимодействия предприятия лесопромышленной отрасли с товарно-сырьевой биржей, с ежедневным формированием вектора цен на всем горизонте планирования. Рассматривается двухэтапный алгоритм поиска субоптимального решения, который на первом этапе основывается на линейной оптимизации, а на втором – на градиентном спуске с применением штрафных функций. Модель апробирована на данных товарно-сырьевой биржи России и одного из предприятий Приморского края. Результатом тестирования явились объемы производства каждого типа товара на всем горизонте планирования, объемы доставки сырья из регионов на предприятия, а также способы доставки товаров до потребителя и политика формирования цен. Показано, что почти все товары должны вырасти в цене за счет сокращения избыточного объема заявок (спроса) на всем горизонте планирования, за исключением продукции двух типов. Отмечено, что биржа может обеспечить необходимым объемом сырья производства большой мощности, что демонстрирует возможность при необходимости нарастить объемы закупок сырья. Показано, какие товары будут чаще других входить в план выпуска при оптимизации вектора цен. Проанализированы пути доставки конечных типов продукции. Приведены недостатки и положительные стороны математической модели и алгоритма.

      Управление цепями поставок представляет собой новый подход, доминирующий в области управления производственными операциями в последние годы. Цепь поставок включает в себя все объекты, работы и операции (от поставщиков до клиентов), связанные с производством продукта. Отдельные элементы цепи поставок предусматривают планирование, управление спросом и предложением, закупку сырья, планирование производства, распределение и доставку продукции заказчику. Отдельные структуры в цепочке поставок были рассмотрены в предыдущих исследованиях. В данной статье цепочка поставок и оценка ее эффективности рассматриваются в условиях наличия недискреционных и нежелательных факторов, а также негативных данных. Для этой цели представлена модель сетевого анализа среды функционирования, которая оценивает производительность цепочки при наличии недискреционных входов и выходов, нежелательных и отрицательных последствий, имеющихся даже в ее внутренней структуре. Эффективность этапов цепи также определяется с использованием двойной модели. В ходе исследования были оценены 42 цементные компании, котирующиеся на Тегеранской фондовой бирже, каждая из которых имеет цепь поставок из четырех этапов, включающую поставщиков, производителей, дистрибьюторов и клиентов. В результате применения модели шесть компаний были признаны эффективными, а остальные – неэффективными. Кроме того, 25 цементных компаний в секторе поставщиков, 18 компаний в производственном секторе, семь компаний в секторе распределения и 17 компаний в секторе обслуживания клиентов были признаны эффективными.