Цель. На основе анализа литературных источников, а также международного опыта развития технологий виртуального ситуационного центра исследовать особенности использования нейронной сети «дерево решений» для поддержки принятия управленческих решений в кризисных ситуациях. Материалы и методы. Методической основой данной статьи являются литературные источники по развитию технологий виртуального ситуационного центра, а также открытые аналитические материалы по опыту использования нейронной сети «дерево решений» для поддержки принятия управленческих решений в кризисных ситуациях. Результаты. В настоящей статье определена сущность технологии виртуального ситуационного центра: и его роли для поддержки принятия управленческих решений в кризисных ситуациях Проведен анализ использования нейронной сети «дерево решений» для поддержки принятия управленческих решений в кризисных ситуациях. Выводы. Алгоритмы машинной поддержки управленческих решений в критических ситуациях могут использоваться во многих сферах, как правило, там, где необходима автоматизация решения сложных задач, для которых принято использовать знания и опыт человека. На сегодняшний день широко используются нейронные сети. В основе нейросетей лежит представление о том, что нейрон – это простой элемент, который можно промоделировать. Причем вся сложность человеческого мышления происходит из огромного количества нейронов (в человеческом мозгу их более 1010) и сложности связей между ними. Так, к примеру, в банковских структурах для поддержки принятия управленческих решений нейронная сеть позволяет обнаружить сложные, нелинейные и нетривиальные зависимости между характеристиками клиента и его платежеспособностью, вернет ли он кредит в срок или нет, которые невозможно обнаружить с помощью логистической регрессии и деревьев классификации. На сегодняшний день нейронные сети нашли широкое применение в крупных финансовых компаниях. Так, к примеру, Lloyds Bowmaker Motor Finance использует нейронные сети «дерево решений» для принятия решений в автокредитовании; Security Pacific Bank – в кредитовании малого бизнеса и так далее. Однако самым важным недостатком нейронных сетевых моделей является сложность интерпретации, так как структура нейронной сети не позволяет описать взаимосвязи простым способом. Применение. Полученные выводы и результаты исследования могут быть использованы при дальнейшем использовании нейронной сети «дерево решений» для поддержки принятия управленческих решений в кризисных ситуациях.
Tel : +7 495 648 6241
Fax : +7 495 648 6241
E-mail : info@idbg.ru
Address : 101000, Москва. ул. Мясницкая, д. 13, стр. 2
