對如何建立整合性商務智能系統(tǒng)的思考

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一、不完全信息與經(jīng)濟效用的降低

微觀經(jīng)濟學中完全競爭模型的一個重要假定是完全信息，即消費者充分了解自己的偏好函數(shù)，了解在什么地方、什么時候存在何種質(zhì)量的以何種價格出售的商品;生產(chǎn)者也充分了解自己的生產(chǎn)函數(shù)，了解在什么地方、什么時候存在有何種質(zhì)量的以何種價格出售的投入要素等。完全信息的假定正是保證帕累托最優(yōu)狀態(tài)實現(xiàn)的必要條件。

顯而易見，上述關于完全信息的假定并不符合現(xiàn)實。在現(xiàn)實經(jīng)濟中，信息常常是不完全的，甚至是很不完全的。在這里，信息不完全不僅是指種絕對意義上的不完全，而且是指“相對”意義上的不完全。這樣就增加了經(jīng)濟運行中的交易成本，降低了經(jīng)濟效率，使經(jīng)濟遠離帕累托最優(yōu)狀態(tài)。比如，由于分工的存在，供應商與客戶必然存在信息不對稱，相對于購買者，生產(chǎn)者掌握著產(chǎn)品的主要信息和定價權(quán)利。在市場經(jīng)濟條件下，為保護消費者的利益主要是靠同類產(chǎn)品生產(chǎn)商的競爭，即使在激烈的競爭條件下，消費者也要為廣告支付大量費用;而在消費者為滿足需求付出大量額外成本的同時，很可能并未能真正滿足自己的需求。以移動電話市場為例，移動電話最根本的也是為廣大消費者所接受的作用就是用于通信，然而，在激烈的市場競爭中，各個生產(chǎn)廠家為使自身處于競爭的有利位置，相繼推出各種各樣的移動電話的附加功能，并作廣告大肆宣傳，以增加產(chǎn)品的賣點。實際上，對于這些附加功能，很多消費者可能根本就不了解其真正的作用。受廣告影響的消費者買到產(chǎn)品后可能會發(fā)現(xiàn)，經(jīng)廣告宣傳的移動電的很多附加功能對自己是毫無用處的，為此所多付的費用并未給消費者帶來額外的效用，從而降低了消費者效用。

在解決市場中各個經(jīng)濟主體缺乏市場信息問題方面，因特網(wǎng)的應用發(fā)揮了極大作用，也為信息交互提供了良好的基礎。然而它的出現(xiàn)又把人類從缺乏信息的一端推向信息洪流的另一端，使人們在浩瀚無邊的信息海洋中無所適從，從而產(chǎn)生了新的信息缺乏造成信息過載。面對著信息過載給我們帶來的種種麻煩，有必要推出智能代理技術。

二、智能代理

智能代理技術已成為人工智能和計算機技術領域發(fā)展最快的課題之一。由于智能代理技術的主動性、智能性、協(xié)作性、移動性等特點，使它可以用來有效地解決Internet中的信息檢索問題。智能代理不但能夠代表用戶以一定程度的自主性完成一組操作，同時可獲得關于用戶的目標和愿望的知識和表示。智能代理的一個關鍵技術就是對于用戶的目標和知識的學習，就檢索來說，用戶的知識在大多數(shù)情況下是不完整的或模糊的，如何利用這些不完整的或模糊的信息進行分析推理并形成知識，對于設計一個有效的用戶學習機是至關重要的。

對信息的獲取和駕馭是當今智能代理在因特網(wǎng)、內(nèi)部網(wǎng)以及外部網(wǎng)中的重要應用，但這項技術之所以發(fā)展速還有其他幾種原因:

1.在電子商務環(huán)境中，百數(shù)以百萬計的數(shù)據(jù)對象，真接掌握這些分散的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是不可能的，所以人們就會把搜尋和成本比較的工作交給智能代理去完成。智能代理將會完成那些乏味的、耗時的并且大量重復的搜索數(shù)據(jù)庫的工作，過濾并得到信息，將它們傳遞給使用者。

2.如果能使企業(yè)中辦公人員在銷售和客戶支持方面的工作得以自動化，那么會大大降低勞動成本，提高辦公效率。如今，勞動成本已降低到信息投遞時期總成本的百分之六十。

3.在知識工程師完成任務的過程中，越來越需要更多的支持，特別是在決策方面，及時的、富有專業(yè)性的決策極大地增加了他們在市場業(yè)務中的成功率。根據(jù)以上敘述，我們可以這樣把它做一下比喻:面對因特網(wǎng)中無數(shù)的信息，智能代理就象一副明察秋毫的眼鏡，讓我們更能看清我們需要的信息是什么，它們在哪里，并在一定程度上替我們進行相關的處理。

三、供應商的客戶服務專家系統(tǒng)

上面所論及的智能代理在很大程度上解決了在什么地方、什么時候存在有何種質(zhì)量、以何種價格出售的間題，在一定程度上減少了不完全信息給經(jīng)濟體系造成的不經(jīng)濟性。然而經(jīng)濟活動不是都很簡單，有時其間包含著大量的關于法律的、社會的或是某種專業(yè)技術方面的知識。一個能夠用于深度信息交流的系統(tǒng)應能夠做到使消費者猶如內(nèi)行甚至是專家，使其在采購等經(jīng)濟活動中真正了解自己所需的是什么。以前面移動電話的例子說明，就是某種新開發(fā)的移動電話功能的本質(zhì)作用是什么，它對自己有何價值，有沒有必要多花錢去購買剛剛開發(fā)的新的功能，對于這些間題消費者往往一無所知，甚至只有領域?qū)＜也拍芙忉屜嚓P知識。所以有必要建立供應商端的專家系統(tǒng)，更好地服務于消費者，促進產(chǎn)品創(chuàng)新，同時也將進一步減少信息的不完全性。

專家系統(tǒng)的實質(zhì)就是一組程序，從功能上可定義為“一個在某領域具有專家水平解題能力的程序系統(tǒng)”，能象領域?qū)＜乙粯庸ぷ?，運用專家積累的工作經(jīng)驗與專門知識，在很短的時間內(nèi)對問題做出高水平的解答。從結(jié)構(gòu)上講，可定義為“由一個專門領域的知識庫以及一個能獲取和運用知識的機構(gòu)構(gòu)成的解題程序系統(tǒng)”。專家系統(tǒng)是把某一領域內(nèi)專家的知識和人們長期總結(jié)出來的經(jīng)驗方法融入其中，模仿人類專家的思維規(guī)律和處理模式，按照一定的推理機制和控制策略，利用計算機進行演繹和推理，使專家的經(jīng)驗變?yōu)楣蚕碣Y源，從而可以克服專家嚴重短缺的現(xiàn)象。專家系統(tǒng)的核心內(nèi)容是知識庫和推理機制，主要組成部分是:知識庫、推理機、數(shù)據(jù)庫、用戶界面、解釋程序和知識獲取程序。

四、客戶關系管理(CRM)的導人

在信息經(jīng)濟環(huán)境下，供應商生存的前提條件不僅是通過不斷創(chuàng)新向客戶提供最優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品，而且還要以最優(yōu)的方式滿足客戶各種不同的需求，在公司的管理信息系統(tǒng)中客戶信息成為關鍵的組成部分。如果說前兩項技術解決了消費者對廠商及產(chǎn)品的確認和了解，那么CRM正實現(xiàn)了廠商對消費者深層次的了解，它是消費者與廠商彼此動態(tài)深度信息交流的重要組成部分。

根據(jù)Swift對客戶關系管理的定義:CRM是企業(yè)通過與顧客充分的交互，來了解及影響顧客的行為，以提升顧客的獲取率、顧客的留住率、顧客的忠誠度以及顧客獲利率的一種經(jīng)營模式。另外Tiwana認為:CRM是企業(yè)從各種不同的角度來了解及區(qū)別顧客，以開發(fā)出適合顧客個別需求的產(chǎn)品/服務的一種企業(yè)程序與信息科技的組合模式，其目的在于用以管理與老顧客的關系，以使他們達到最高的忠誠度，并同時有效率有選擇性地吸引好的新顧客?？蛻絷P系管理的目的就是提供企業(yè)以下三個應用:(1)客戶的開發(fā)。根據(jù)帕累托80/2。法則，一個企業(yè)百分之八十的業(yè)績來自百分之二十的關鍵客戶。此時，企業(yè)便可以通過客戶關系管理的分析機制來找出那些關鍵的客戶，并通過各種行銷手段，提升其對公司的第一印象，從而提升其購買欲，增加公司營利。(2)客戶的維持。根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，開發(fā)新客戶的成本遠高于既有的客戶，其成本比約為7:1。另外，若從公司的角度看，每一個客戶都是獨一無二的，因此客戶關系值得努力經(jīng)營。(3)客戶的放棄。當投資在客戶上的成本多于回饋時，就應把它列為放棄名單中而另外開發(fā)新客戶。然而，客戶放棄的依據(jù)必須由企業(yè)平時所做的客戶關系管理數(shù)據(jù)中找出。

了解客戶基礎意味著不僅僅了解客戶在人口統(tǒng)計學上的分布情況，還要了解客戶的需求特點、購買歷史，了解客戶與公司之間所有的交互。這種交互可能發(fā)生于各種銷售渠道，通過各種接觸點。通過跟蹤、觀察和分析所有這些交互，使企業(yè)能夠隨時對客戶的需求和想法有更好的了解。

五、整合性商務智能系統(tǒng)的建立

我們之所以對智能代理、專家系統(tǒng)和客戶關系管理這三項信息技術做比較詳細的描述，是因為構(gòu)建深度信息交流的商務智能系統(tǒng)正是這三項信息技術整合的結(jié)果。

在這個整合系統(tǒng)中，顧客面對有海量信息的因特網(wǎng)，通過智能代理尋找到最能滿足自己需求的廠商，并能討論消費者與商家如何去進行交易。這時CRM的顧客服務中心會做兩個操作，一個是服務的回應，另一個則是服務的紀錄。服務回應方面，工作分派引擎的作業(yè)機制會把該服務要求轉(zhuǎn)達給相關部門，而相關部門在參考知識庫中的數(shù)據(jù)后，再將結(jié)果回應給消費者。在一個企業(yè)中與客戶服務相關的部門有行銷部、客服部、信用評估部等。而在服務記錄方面，顧客接觸中心會把服務的相關數(shù)據(jù)及處理結(jié)果編寫成標準的案例，存放在后端的數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中，然后再以在線分析、數(shù)據(jù)挖掘及其他統(tǒng)計分析技術來分析數(shù)據(jù)庫中或數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)，并將結(jié)果存入知識庫中，以供后續(xù)專家系統(tǒng)在進行直接向顧客提供專家級建議或服務、業(yè)務推展、行銷策略、產(chǎn)品設計與創(chuàng)新時使用。（萬方數(shù)據(jù)）