商務智能及其實現模型

     1 引言

　　Internet作為一種嶄新的通訊媒體為許多領域帶來了新的機遇.W EB愈加成為一個促成商務的重要渠道，電子商務也正經曆著一個飛速的發展。一般而言，商務中所涉及到的資訊或資料非常繁雜，要處理好眾多的電子商務業務資料需要一定的進階資訊處理技術，商務智能不失為一種理想

　　的解決方案。

　　商務智能作為一個輔助商務操作和決策的工具，旨在改善操作的效率，爭取最大的嵌利，保持客戶忠誠度，管理季節性變數以及形成個人化的服務.將商務智慧型工具(如資料採礦)引人電子商務可揭示潛藏在資料後面的商機，從而得了電子化商家的普遍歡迎、商務智能的根本目的是為了“更快地作出更好的決策”。

　　2 商務智能的適用場合

　　基於電子商務的特點和商務智能的優勢，商務智能在下述電子商務領域可以發揮重要作用.

　　(1)客戶關係管理

　　對客戶行為的瞭解有助於改善與客戶的關係.作出正確的商業決策.這裡因為客戶關係能為企業帶來如下好處:1)降低互動成本;2)轉移工作到客戶;3)監視公司效能:4)培養忠誠的客戶;5)擷取客戶資訊;6)程式化公司的商業處理流程。

　　Internet對公司最重要的貢獻在於它具有建立公司與客戶一對一關聯性的能力，從而改變整個客戶關係，使公司與終端客戶間的聯絡更為緊密和容易.帶來的商業挑戰就是要找到並理解客戶的孺求;然後提供正確的產品來滿足客戶的這種需求.商務智能正好適合於做這類工作，並能通過培養客戶忠誠度和提供特色服務帶來更多的燕利與競爭優勢

　　(2)商業談判

　　談判意味著買、賣雙方的資訊交換.商業談判也許只關心價格或更廣泛的產品屬性、產品選項(如品質保證、投遞時間、支付方式、服務條款等戶。由於參與各方彼此互不見面的空間分隔，而且他們可能有不同的商業實踐經驗以及不同的文化背景等，電子商務中的談判顯得更為重要和複雜基於商務智能的軟體代理可以參與商業談判並克服許多困難，其工作原理是買方與一個軟體代理通訊，該代理自動執行買方的要求，它給賣方必要的資訊以完成既定價值鏈模型甲的所有步驟，由它實現談判和決策分析。軟體代理是個人化、自治和自適應的，其操作模式是預先設定的.

　　(3)資訊安全保障

　　電子商務中涉及到大量的客戶資料和敏感性資料，參與交易的各方需要進行身份鑒別等操作為了保障電子商務交易的安全性.需要存取控制、機密性、完整性、非否認性等安全服務，整個交易活動將涉及到多項資訊安全保障行為的實施基於商業原理的安全代理機制可以很好地適應並滿足這種需要。

　　(4)物流規劃

　　現代物流的基本需求包括:即時跟蹤物流操作的整個過程，如即時向客戶報告其物品的位置，準確預報物品的抵達時間並及時通知客戶·客戶能線上查詢其物品的運輸和投遞狀態資訊，物流操作的成本儘可能地低廠時間儘可能地短，物流操作的響應速度儘可能地及時，接受第3方的物流管理等.物流系統中的路由規劃、車次調度、發運計劃的編製要滿足這些嚴格的要求是一項複雜的任務，這是一個以時限和成本為主要決策因素的多目標決策間題，要解決這類間題，智能而高效的決策支援系統是必要。

　　3 商務智能的實現模型

　　3.1識別商務智能機遇

　　啟動商務智能的首要任務是明確想要達到的目標，這意味著要在組織內部尋求商務智能改善日常決策品質的機遇.一個便於使用的評價特定組織內部商務智能機遇的處理過程可分為3個基本的步驟：

　　1)收集資訊:回答商務工作中的“誰、什麼、何處、為什麼、何時和怎麼辦”等問題.思考商務智能在一個組織內的可能應用領域、受益者以及需要的資訊類型;

　　2)共用和搜集想法:將一組人召集在一起舉行頭腦風暴活動，相互共用“什麼樣的商業過程能夠從商務智能中受益?”，“怎樣的資訊有助於改善這些過程?”等創意和經驗;

　　3)對想法進行評價:用標準對頭腦風暴中搜集到的創意和想法進行評價，識別出能夠提供最大利益的商務智能機遇一旦頭腦風暴完成.就能獲得一個商務智能機遇的列表;然後將其分組，按重要性進行評價，最後得到經排序的機遇。

　　3.2 商務智能的關健技術

　　3.2.1 資料採礦

　　商業操並不孤立，特色服務的關鍵就是要充分利用日常積累的業務資料.曆史資料能對當前的決策產生有價值的指導，它能通過核心業務協助人們執行最佳化的商業運作，增長市場份額，培養客戶忠誠度.但要能有效地揭示出潛藏在大量資料背後的有用模式一直較為困難，這裡因為資料在不斷地增長。一個有效解決方案就是資料採礦，它能發現這種潛藏的模式，並用它來指導未來的業務.資料 挖 掘就是從大量的資料中獲得隱藏於其中的行為模式，抽取出有效、實用的、未知和複雜的資訊，並將其用於商業決策.資料採礦作為一種強有力的商務智慧型工具正變得流行，它縮短了資料搜集與利用之間的距離，適用於不同規模的電子商務。資料採礦能協助電子商務經營者改善他們的客戶關係，作出正確的決策，並增強競爭能力.資料採礦主要有以下幾類操作:建立預告模型(通過例子預見一個屬性的價值);資料庫分段(用屬性來對記錄進行分組，每組記錄有相似的屬性，但組間的差異是明顯的);關聯性分析(找出交易中記錄間或時間上

　　的關聯性);偏離發現(找出資料庫中包含著自己不期望價值的記錄或記錄序列).通常資料採礦可實現以下功能:

　　(1)統計功能

　　統計功能有助於對資料的分析，並具有預報能力。統計功能分為:1) 因 子 分析— 找出多個潛藏的變數之間的關係;2)線性衰減—用於確定主變數與非主變數間的線性關係;3)主變數分析—用於轉換座標系，以便座標軸與資料分布更好地匹配;4)重變數曲線擬合—找出一個能確切描述資料分布的數學函數;5)變數統計—即詳細統計。

　　(2) 挖掘功能

　　挖掘功能包括:相關性分析:相關性演算法尋求諸如當購買油漆時是否購買刷子一類的模式，即它確定機率，例如，如果購買了油漆，有20%的可能性也會購買刷子，演算法運行時創立成千上萬條規則，使用者可選擇這些規則的一個子集.這些規則的可信度取決於使用者對規則的理解和取捨，相關性分析被用於市場購物籃分析、促銷計劃等。2)序列模式:規則產生方法取決於相關性演算法。該演算法查看來源於某個客戶的系列購買記錄.例如，一月購買了飯盒和帳篷，二月購買了旅行背包和錄影帶三月購買了睡袋。這裡序列相關性演算法查看所有的記錄T"表並返回如下規則:如果一月的購買目標中包括飯盒，則三月購買睡袋的機率是30%序列模式可發現時間相關性.3)簇化:簇化用於將資料庫分段成子集，每個簇的成員有相似的屬性.簇化可通過統計學或神經網路演算法來實現，取決於輸人資料的類型.例如，購買記錄可以反映購買人的駒買模式和他們對不同商品的喜好.根據人的行為方式對其進行歸類(分段);然後觀察這些分段並通過統計學來識別它們，就能得出產品的相關性.上述步驟的結果是一個零售商可以對不同類型的客戶有一個更好的理解;然後據此調整市場策略以滿足每類客戶的不同需要，通過廣告媒體向他們提供適合的產品.簇化被很好地用於交叉銷售，針對不同客戶的個人化市場服務，決定媒體宣傳方案和理解購物目標等領域.4)分類:分類就是從屬記錄集自動創立一個類模型的過程.引人的模型由多個模式組成，有助於區分類的記錄一旦模型被引人，就可用於預告其他未分類的記錄可用的方法包括樹型引伸和神經網路反向傳播。5)預報 :與分類一樣，預報的目的是要建立起一般化記錄的資料模型.它們的區別在於目標不是類別成員關係而是一個連續值或排序預報可採用神經網路演算法和徑向基函數 (RBF)演算法。

　　相似性時間序列:其目的是要發現在一個時間序列資料庫中相似序列出現的機率.給定一個時間序列資料庫，其目標是要找到相似於給定值的序列，或找到所有相似序列的發生機率。

　　3.2.2 神經網路

　　在快速變化和激烈競爭的商業環境中，更快、更好地決策是致勝的重要途徑.市場決策人員越來越熱衷於使用電腦決策支援系統協助他們作出正確的選擇。經網路在商業領域得到了廣泛應用。尤其當問題域涉及到分類、識別、預報時.神經網路使資料間不可見的潛在趨勢和關係得以發現.文獻二5二探索了神經網路在零售業和B2B電子商務中輔助決策支援的應用，其目標是捕獲市場巴素(如廣告等促銷手段)與總的銷售額間的複雜關係，找出輸人量變化引起的輸出量波動之間的映射關係，通過神經網路的預報模型和敏感性分析可能找出重要的影響因子，此模型能夠在給定的短期預報中取得良好的效能。

　　神經網路的使用有反向傳播和正向傳播之分.反向傳播神經網路適合於每日或每周資料預報.與反向傳播相比，正向傳播神經網路在速度方面更具優勢。正向傳播神經網路不適於每日預報，但對於每周預報而言卻能給出較好的結果.這可能歸功於每周預報模式中輸人量的較高相關性的存在蔔正向神經網路不能用于敏感性分析，一個適當訓練的神經網路模型所進行的敏感性分析的市場含義在於研究的結果可用於市場管理的實際應用.研究結果表明:

　　3.2.3 智能代理

　　傳統的購物活動決策之前需投人大量人力來收集和整理相關商家、商品和服務資訊.要在眾多資訊影響的環境下作出一個良好的商業決策是一件不容易的事。於是商家和客戶越來越依賴於自動化的商品/服務處理，代理技術應運而生.智能代理是代表使用者或有一定程度自治性的程式執行某些操作的軟體實體，它根據使用者的要求進行操作.智能代表了代理接受使用者的目的並執行任務的能力.代理通常按照被代理對象的要求進行條約的簽定和貨幣的交易蔔代理可能分屬於有利益衝突的不同個人或組織，因此代理的內部並不公開.代理要向所有參與者保證最理想的結果也許是不可能的，但系統至少應與未用代理一樣好。

　　代理機制的優點表現為:

　　1)高效性:代理機制的根本出發點是使被代理對象的利益最大化，代表其處理相關事務，以取得更高的效率和更好的效果只要機制本身不是更糟的代理，代理就能夠體現出高效性.

　　2)個體合理性:參與機制的代理所起的作用應該至少不低於未參加機制的代理.

　　3)激勵作用:機制必須提供激勵以使代理預先設定的動作是最佳化的.

　　4)穩定性:代理不應因其他代理的行為而改變策略.理想情況下。將有一個主策略對於每一個代理來說都是最佳的，而不管別的代理的行為.

　　5)對稱性該機制要求不偏重於任何特別的代理。行為相似的代理應取得相同的效果

　　智能代理對執行商務的方式進行了變革，有助於將一系列活動自動化，節約大量的時間，降低交易成本，電子商務變得愈加的方便使用、智能化和人性化.這些特徵有助於最佳化整個購買曆程.代理作為電子商務中間人，其本質是使它們更好地滿足客戶資訊過濾、檢索、個人化評估、複雜的合作等行為的中間角色作用.最重要的是它們要與需求識別、產品和商家經紀人、駒買模型進行通訊.

　　4 案例研究

　　思科(Cisco)系統公司得益於它利用網際網路和商務智能建立了與客戶的新型關係，從而成為成功的電子商務開創者Cs7

　　除了支援人員，思科WEB網站提供了廣泛的產品配置和訂單服務，包括訂單狀態跟蹤系統.所有這些服務都由不同的代理提供，如時間代理協助客戶花少量的時間選擇思科的產品，發票代理允許線上瀏覽發票;訂購代理允許客戶訪問服務訂單資訊;合約代理提供客戶的合約資訊;升級代理允許請求軟、硬體升級和文檔;通知代理允許設定接收電子郵件通知的條件;配置代理允許客戶按步驟配置和處理訂單;配置代理要經常檢查相容性，由此降低出錯的機率一旦配置過程得以完成，產品資訊就被直接送往生產車間，客戶不必再次進人已指定的資訊，狀態代理允許跟蹤已完成的訂單，只要進人訂單號，客戶就能準確地知道產品的運翰時間、處理狀態和投送方式。

　　總之，引人商務智能的思科線上擁有自動化，基於論壇式的客戶支援和為思科帶來巨大節省的線上訂購系統，從而取得了優異的業績。

　　5 結語

　　商務智能的根本動機是為了“更快地作出更好的決策”。作為提高商業操作效率、改善商業操作效果的一種工具或機制，商務智能適應了電子商務發展的需求，並正硯得越來越廣泛的應用.將商務智慧型工具引人電子商務可揭示潛藏在資料後面的商機，應用資料採礦、神經網路、智能代理等技術有助於作出正確而迅速的商業決策，並使相關活動更加的簡便和自動化。