Когнітивне моделювання інтелектуальних систем аналізу фінансового стану суб’єкта господарювання

Серед досліджень, присвячених застосуванню когнітивного аналізу, зокрема, завдання економічного стану можна назвати фундаментальні роботи [1-10]. Зауважимо, що у зазначених дослідженнях вперше були чітко виділені блоки, які стануть основою для складання когнітивної карти або графа, що відбивають взаємозв'язок між окремими факторами. На рисунку 1 на підставі аналізу робіт [1-10] показані блоки оцінки та аналізу, що дозволяють оперувати, у тому числі термінами когнітивного дисонансу в дослідженнях, присвячених сталому розвитку компаній.

У роботах [5-10] порушувалися питання сталого розвитку компаній та були представлені аналітичні результати, у світлі позитивної та нормативної теорії обліку, а також були запропоновані концептуальні засади когнітивного моделювання фінансового стану (ФС) компанії як нормативне рішення. Однак ці дослідження мають швидше пізнавальний характер. Вони скоріш орієнтовані на розпізнавання тенденцій. Для практичного застосування знадобиться хоча б мінімальний виклад методології, а також, з огляду на складність когнітивного моделювання, відповідна кібернетична підтримка рішення.

Якщо зробити ретроспективу у питаннях когнітивного підходу до моделювання складних систем, чому присвячені зокрема роботи [1-3], то слід згадати, що:

• когнітивний підхід у питаннях прийняття рішень та управління різноманітними слабоструктурованими ситуаціями, які поряд з іншими особливостями мають схильність до швидкої трансформації, стрімко розвивається;

• когнітивний підхід заснований на можливостях та особливостях процесів людського пізнання;

• когнітивний підхід може бути покладено в основу математичного ядра досить великого кола інтелектуальних систем підтримки управлінських рішень, що дозволить поєднати в таких програмних продуктах як формалізовані наукові знання так і досвід експертів, а також творчий потенціал осіб, які підтримують і приймають відповідні управлінські рішення.

У роботах [1-4, 7-10] було викладено підходи, відповідно до яких, для проведення фінансового аналізу автори використовували апарат когнітивного моделювання у процесі реалізації аналізу ефективності функціонування підприємств (компаній). У

зазначених роботах методологія будувалася на застосуванні переважно такого набору послідовних етапів [7-10]:

• синтез алгоритму, що дозволяє сформувати структуру когнітивної моделі;

• синтез методики, яка розрахована на формування нормативно-правової засади аналізу діяльності суб'єкту господарювання (СГ), у тому числі показників ФС;

• синтез методики, що дозволить дослідникам сформувати інформаційну основу реалізації фінансового аналізу компанії;

• синтез методики, що забезпечує додаткову перевірку наявної інформаційної основи, що використовується під час фінансового аналізу;

• синтез методики необхідної для створення, а у разі необхідності, і для модифікації робочих планів компаній;

• модель бухгалтерського обліку підприємства;

• синтез методики, що дозволяє дослідити параметри когнітивної моделі під час фінансового аналізу;

• синтез конкретної когнітивної моделі, орієнтованої насамперед на проведення вертикального фінансового аналізу компанії (організації);

• синтез когнітивної моделі, орієнтованої проведення горизонтального фінансового аналізу підприємства (організації).

Також у цих роботах [1-10] були викладені багато в чому інноваційні підходи до подання структури когнітивної моделі, серед яких слід зазначити такі:

• орієнтовані графи, які поєднують у собі апарат теорії множин та багаторівневі структурні схеми

• структурні схеми, які дозволяли уникати трудомісткого представлення зв'язків між інформаційними елементами компаній;

• когнітивні моделі, що дозволяють проводити трендовий фінансовий аналіз, а також розраховувати номінальні значення множини аналітичних коефіцієнтів.

Усі перелічені інновації на думку авторів [1-10] дають до рук аналітиків, передусім фінансовий інструментарій, що дозволяє виконати якісне зіставлення показників функціонування компаній, і навіть виявити тенденції, залежності та закономірності під час реалізації їх бізнес процесів. І, зрештою, сприяють забезпеченню можливостей зіставляти ефективність різних компаній та установ.

Когнітивні карти у такого роду інформаційні системи підтримки прийняття рішення (ІСППР)/інформаційні інтелектуальні системи прийняття рішення використовуються для вилучення з бази знань інформації, що стосується динамічних властивостей різноманітних ситуацій. Тобто фактично сприяють встановленню причинно-наслідкових відносин, і, навіть, для фіксації певних знань чи експерта, чи безпосередньо ІСППР як когнітивної карти. Як показали результати досліджень, викладені, наприклад, у роботах [9, 10], застосування когнітивних карт дає результати моделювання, що добре інтерпретуються, при аналізі ФС СГ. Методи аналізу динамічних ситуацій добре зарекомендували себе для невеликої кількості змінних і, відповідно, до невеликих когнітивних карт. Оскільки когнітивне моделювання тісно пов'язане із завданнями прогнозування ситуації, то для оцінки прогнозів у ході трансформації конкретної ситуації можуть бути використані статичні моделі для оцінки поточного стану ситуацій. Описаний у науковій літературі, наприклад, роботах [1-10], методологічний апарат когнітивного моделювання побудований на суб'єктивної моделі ситуації. При цьому така модель фактично відбиває знання суб'єкта про закони її трансформації. Суб'єктивне моделювання ситуації, а також відповідна модель будуються експертним шляхом.

Як правило, візуалізацією такого підходу до моделювання і є когнітивна карта, яка по суті є орієнтованим знаковим графом. У подібному графі вершини, див., наприклад, рис. 2 - це фактори ситуації. Відповідно, зважені дуги будуть причинно-наслідковими відносинами.

Спрямованим дугам графа зазвичай ставляться у відповідність знаки "+" або "-".

Знак "+" означає, що зі збільшенням значень факторів-причин, відповідно, приведе до збільшення значень факторів-наслідків.

Знак "-" відповідає ситуації, коли збільшення значень факторів-причин дає зменшення значень факторів-наслідків. Завдання, які можна вирішувати, використовуючи когнітивні карти, найчастіше полягають у тому, щоб знайти та оцінити вплив факторів ситуації, а також отримувати прогнози щодо її розвитку.

Крім звичайних когнітивних карт, поруч дослідників вивчалася можливість застосування їх нечіткого варіанту, наприклад, як показано рисунку 3.

У подібній когнітивній карті зазвичай виділяють непрямі та загальні ефекти. Наприклад, на рисунку 3 показаний деякий шлях з концепту C_i в концепт с.. Тобто

де с, с_к,...,с ¦ - концепти, наприклад, в задачі аналізу ФС СГ.

Отже, непрямі ефекти впливу, наприклад, концепту C_t на концепт C_t - складаються в результати впливу C_i на C_t через відповідний шлях (i,k,...,j).

Як показано в науковій літературі [1-10] когнітивну карту, що відображає конкретну ситуацію, що піддається вивченню, можна трактувати як певний різновид графічної інтерпретації математичної моделі. Така модель більш наочно відображає ситуацію і дозволяє при формалізації проблеми уявити складну систему як сукупність взаємозалежних концептів. Концепти відображатимуть системні чинники, що аналізуються (тобто змінні). Оскільки концепти пов'язані між собою графічно, таке уявлення дає можливість наочно відображати, а в разі потреби і виявляти причинно- наслідкові відносини між ними. При цьому можна простежити і наскільки той чи інший концепт впливає на інші фактори на карті, і як зміняться ці відносини при зміні характеристик інших концептів.

Когнітивні карти можна використовувати для вирішення досить широкого кола завдань, які пов'язані з аналізом ситуацій і прийняттям рішень. Причому такого роду системи управління рішеннями можна знайти, наприклад, у прикладних мультиагентних системах, геоінформаційних системах, економічних системах та ін. [10].

Рис. 2. Приклад когнітивної карти (побудовано автором на основі аналізу [1-10])

Рис. 3. Приклад нечіткої когнітивної карти (побудовано автором на основі аналізу [3-5])

Когнітивні карти, як було показано вище на рисунку 2, складаються в загальному випадку з факторів (елементи системи або концепти - вершини графа), а також зв'язків між ними. Подібна схема відображення причинно-наслідкових зв'язків надзвичайно зручна та наочна при аналізі складних систем з великою кількістю концептів, що робить їх застосування зручним і для вирішення економічних завдань.

Когнітивні карти відображають взаємний вплив факторів один на одного. І чим детальніше складено карту, тим наочнішою стає процедура вивчення динаміки зміни впливу концептів один на одного в залежності від трансформації реальних і потенційно можливих ситуацій, а також тимчасових змін для окремих або всіх концептів (або факторів).

На наступному рівні побудови когнітивної моделі потрібно врахувати обставини, що відображають як кількісні, так і якісні параметри змінних. Так, зокрема, якісним змінним можна поставити у відповідність певний числовий еквівалент, скориставшись шкалою в інтервалі [0,1].

Для представлення нечітких когнітивних карт можна використовувати широко поширені пакети для математичного моделювання, наприклад, Wolfram Mathematica,

Також до програмного забезпечення (розглядається тільки категорія ПЗ - системи підтримки прийняття рішень незалежно від галузевої спеціалізації), яке має у своєму розпорядженні можливості будувати когнітивні карти і, відповідно в тій чи іншій мірі реалізовувати когнітивне моделювання можна віднести [11-22]: Fuzzy Thought Amplifier, Соре, NIPPER, Gismo, iThink, Hyper, RESEARCH, Metamorph, KANT, Meta design.

Для моделювання подібних складних неформалізованих систем у ряді публікацій, наприклад [5-10] авторами аргументовано пропонується застосовувати когнітивний підхід, а в ряді випадків комбінування методів системного аналізу та когнітивного моделювання, див. рис. 4.

Наприклад, [8], представлені концептуальні основи застосування когнітивної методології в завданнях фінансового аналізу компаній. І як зазначають автори, така методологія може бути покладена в основу розробки інтелектуальних інформаційних систем. Автори розглянули та проаналізували ключові можливості застосування як традиційних методів системного аналізу, наприклад, аналіз/синтез, так і елементів когнітивного моделювання для прогнозування розвитку ситуацій.

Сформована практика в процесі аналізу ФС СГ, як це випливає з проведеного вище в рамках поточної глави дисертації аналізу показує, що як би зовні не відрізнялися підходи та методи оцінки ФС СГ, їх поєднують одні й ті самі принципи:

1) вивчення процесів функціонування СГ, які можна підсумувати за будь-якими формалізованими або неформалізованими критеріями.

2) основу оцінок показників ФС СГ найчастіше лежать аналітичні методи разом із експертної оцінкою, об'єктивних показників (концептів) роботи СГ.

3) системний підхід до оцінки ФС СГ у більшості ситуацій, що вимагає максимально врахування всіх аспектів проблем, що виникають у СГ, зокрема, це стосується взаємозв'язку та цілісності окремих концептів так і їх комбінацій, а також питань виділення головного та суттєвого для множини концептів, визначення характер зв'язків між концептами.

Побудова математичної моделі, що дозволяє коректно оцінювати ФС СГ та об'єктивно відображати взаємини елементів (концептів) та характеристик діяльності конкретного СГ, є пріоритетним завданням для багатьох компаній та підприємств.

Рис. 4. Схема поєднання методів системного аналізу та когнітивного моделювання у задачах аналізу фінансових ситуацій

Висновки