מערכת משולבת: ניהול ידע, מודיעין עסקי, בינה ארגונית ואי.לרנינג

א. מודיעין עיסקי, ניהול ידע, למידה

בארגון שלפני האינטרנט (להלן "ביזנס") וגם בדור הראשון של האינטרנט ("אי.ביזנס"), פעילויות שונות שהיו קשורות לידע ולמידע נעשו בצורה נפרדת. כתוצאה מכך:

        ·          נוצר בזבוז בשל כפילויות

        ·          לא נוצרה סינרגייה של חבילת ידע שלמה הגדולה מסכום חלקיה.

 בשנתיים האחרונות הופיעו כלים המאפשרים לפתור את שתי הבעיות הנ"ל. נחשוב על דוגמה פשוטה מחיי יומיום. 500 אנשי פיתוח מוצר ממחלקת המו"פ, עם עוד 500 אנשי שיווק ואסטרטגיה ממחלקת השיווק פיתחו מוצר חדש. איך למסחר ידע זה במהירות הרבה ביותר וביעילות הגבוהה ביותר? המסחור יתאפשר אם ניתן יהיה להעביר את הידע הטכנולוגי והשיווקי לאנשי המכירות בשטח כדי שיהפכו זאת להכנסות של הארגון.

התרשים הבא מראה איך זה נעשה: א. הידע המובלע אצל אנשי הפיתוח והשיווק עובר תהליכי ניסוח ופירוש באמצעות כלי ניהול ידע. ב. כלי בינה ארגונית (גרסה של בינה מלאכותית) מאפשרים להסיק מסקנות אוטומטיות מתוך הידע הארגוני ולהפיצו בארגון. ג. כלי מודיעין עסקי מאפשרים לחלץ מכלים ארגוניים אחרים (כמו בסיסי נתונים, CRM, ERP, וכו') ידע אופרטיבי. ד. ידע זה משלושת סוגי הכלים הנ"ל, מנוסח כמערכי למידה באמצעות כלי אי.לרנינג.

הבה נעבור לתרשים הבא

כדי לפשט את העניים נחשוב על בעל הידע (משמאל) ועל המעונין בידע (מימין)

המעונין בידע, או הלומד, רוכש ידע ב4 דרכים:

א. סוציאליזציה שעיקרה למידה מובלעת-סדנתית ולא מילולית

ב. מפורשת כמו בבית ספר

ג. חשיבה עצמית ורפלקסיה

ד. למידה תוך כדי עשייה ועבודה עם מכשירים (להבדיל מבני אדם כמו בא' הנ"ל) 

ב. בינה ארגונית

 1. מנועי גילוי ומנועי היסק הם הדור הבא שלאחר מנועי החיפוש המוכרים

 סביר להניח שלא היינו מאמינים אם מישהו היה מספר לנו לפני עשר שנים שיום אחד יהיה לנו "ספרן דיגיטלי אוטומטי" שתוך כמה שניות ימצא עבורנו את המאמר או הספר שאנו צריכים בארה"ב או ביפאן, ותוך כמה דקות הוא גם יאפשר לנו לקרוא אותו בישראל על גבי המחשב שלנו או מודפס על גבי נייר במדפסת המשרדית או הביתית. היום לספרן הזה קוראים Google.com וכל אחד יכול להשתמש בשירותיו בחינם. הוא שייך לקבוצת היישומים הנקראת מנועי חיפוש.

 הספרן הדיגיטלי האוטומטי היה הסנונית הראשונה בשורה שלמה של "משרתים אוטומטיים" שהופיעו בשנה האחרונה. עומדים להופיע יועץ אוטומטי לקבלת החלטות הנקרא מנוע החלטות, יועץ אוטומטי להסקת מסקנות הנקרא מנוע היסק, יועץ אוטומטי לגילוי מגמות חדשות של השוק ודפוסי התנהגות חדשים של בני אדם הנקרא מנוע גילוי.

אחד ממנועי הגילוי המעניינים הוא מנוע שעל סמך ניתוח התנהגויות של בני אדם ועל סמך ניתוח אירועים, הוא מסוגל לגלות מעילות, הונאות, זיופים וכו'. איך המנוע הזה עובד? באמצעות שילוב של מנועי חיפוש מוכרים, עם סוג של אינטליגנציה מלאכותית שיודעת להסיק מסקנות על סמך חוקים ידועים, ועם סוג נוסף של אינטליגנציה מלאכותית שיודעת לנבא אירועים צפויים על סמך דפוסי התנהגות מהעבר.

2. דוגמה: גילוי הונאות, מעילות ופריצות דיגיטליות

 לפי המחלקה לפשעי מחשב במשרד המשפטים האמריקאי ולפי האפ.בי.אי. מוסדות פיננסיים כמו בנקים, חברות השקעה, חברות ביטוח ופנסיה, סובלים מפשעי מחשב בסדר גודל של 1 מיליארד דולר בשנה. להפסד הישיר הנובע מעברה פיננסית, נלווים הוצאות עקיפות רבות כמו עלייה מיידית בהוצאות ההבטחה, ובעיקר משיכת כספים מהבנק כתוצאה מאובדן האמון. כאן יש יתרון לגודל של הבנק מפני שהעלות של תיקון פרצה דיגיטלית היא למעלה ממיליון דולר.

 יש שני סוגי הונאות: הונאות דיגיטליות והונאות רגילות. לפי zdnet.com גם אדם שלא מתעסק עם פיננסים באינטרנט חשוף להונאות דיגיטליות מפני שהרוב המכריע של הבנקים הרגילים בארה"ב מבצע פעילות פיננסית ברשת פנימית שבנקודות מסוימות מחוברת לאינטרנט החיצוני.

דוגמה להונאה דיגיטלית. פורץ מחשבים רוצה לפרוץ למחשב של בנק ולהעביר סכום של כסף לעצמו. ראשית, הוא בוחן מערכות מחשב של קבלני משנה שעובדים עם הבנק שהוא רוצה לפרוץ, משום שהמערכות של קבלני המשנה פחות מוגנות דיגיטלית מאשר מערכות בנקאיות.  שנית, הוא מחפש וסורק סיסמאות כניסה לשרתים של קבלן משנה שלמשל עוסק בפעילות הבילינג של הבנק. ולבסוף, הוא לומד איך קבלן המשנה מעביר כספים ומעביר אותם לעצמו. מלבד קבלן המשנה של הבילינג יש עוד שלושה סוגי ארגונים המעורבים בפעילות פיננסית: חברת אחסון האתר של הבנק, ספק האינטרנט, וחברות שמספקות ומתחזקות את התוכנות והחומרות של הבנק.

הגידול הרציף בהיקף הפעילות הפיננסית בעולם ובמיוחד צמיחת הפיננסיים באינטרנט מעמידים בספק את יכול הגילוי והמניעה של עבירות פיננסיות באמצעות השיטות הידניות הישנות. מומחים לגילוי הונאות ומעילות פשוט לא יכולים לסרוק מיליוני עסקאות. לכן יש כאלה המסתפקים בסריקה מדגמית. אך זו מותירה את רוב המערכת לפגיעה ומקשה על מניעה לפני שנגרם נזק גדול.

האפשרות הטובה ביותר היא שילוב של סריקה אוטומטית של פעולות בנקאיות באמצעות כלים של אינטליגנציה מלאכותית מסוג מנועי גילוי והיסק, עם ביזור היכולות הללו לידי כמה שיותר עובדים המורשים לכך בבנק.

3. שני סוגי בלשים דיגיטליים: האנליטי והאינטואיטיבי 

 מנוע גילוי המעילות וההונאות מורכב משלושה חלקים שכל אחד יכול לפעול בנפרד, אך כשהם פועלים כ"צוות אוטומטי" הם יוצרים סינרגיה של יכולות שבהן השלם גדול מסכום חלקיו. החלק הראשון הוא מנוע החיפוש המוכר המחפש באינטרנט ובאינטרא-נט (הרשת הפנימית) פעולות לפי שמות מפתח מסוימים. אז נכנס לתמונה הבלש האוטומטי האנליטי, שפועל בצורה הבאה.

 תחילה הוא אוסף אלפי כללים מתוך הניסיון הארגוני המצטבר. כלל הוא התניה עם תוצאה מוגדרת היטב. דוגמאות: "אם לקוח רוכש מניות בסוף שבוע,  מעל 100% מהממוצע בשאר ימות השבוע, יש לבדוק הרצת מניות". "אם לקוח מבצע העברות בשעות שבהן הבנק סגור, מעל 50% מהממוצע בשעות שבהן הוא פתוח, יש לבדוק את הסיבה". אוסף כל הכללים הללו מהווה את הלוגיקה של העסק. בשלב השני הבלש האוטומטי האנליטי סורק פעולות בנקאיות ביום מסוים ובודק אם אחת הפעולות מכוסה על ידי אחד מהכללים הקיימים במערכת הנ"ל. אם היא מכוסה על ידי אחד הכללים הנ"ל, הבלש מסמן את הפעולה כראויה לבדיקה לעומק. הבלש האנליטי יודע לפעול בעיקר בסביבה שבה התהליכים העסקיים מוגדרים היטב. בלש זה נקרא "מערכת מבוססת כללים".

 הבלש האינטואיטיבי לעומת זאת, מחקה את האינטואיציה של המומחה והוא נקרא "מערכת מסתגלת לגילוי דפוסים" שאחד הסוגים שלה ידוע כ"רשת נוירונים". הוא מסיק מאירועי העבר כללים לפעולה בעתיד. הוא מסוגל לגלות באירועי העבר דפוסים דומים שחוזרים על עצמם ולהסיק מתוכם ניבויים לעתיד בדרגות שונות של סבירות. הבלש האינטואיטיבי הוא זה שבונה את מערכת הכללים שעליה מתבסס הבלש האנליטי. מניסיון העבר שלו הבלש האינטואיטיבי יודע שכדאי לבדוק לקוחות שמבצעים פעילות יתר פיננסית בשעות המאוחרות של הלילה או בסופי שבוע. בעוד שהבלש האנליטי פועל לפי מערכת כללים מוגדרת מראש, הבלש האינטואיטיבי מחדש כל הזמן באמצעות תיקון כללים ישנים ובאמצעות גילוי כללים חדשים.

 "עבודת הצוות הדיגיטלית" של שני מנועי הבילוש יוצרת היזון חוזר ביניהם. שניהם משלבים את הלוגיקה של העסק עם המומחיות של העסק וכך מאפשרים חיזויים לעתיד ומיון עסקאות ולקוחות לקבוצות שונות שיש להתאים להם סוגי טיפול שונים.

הדוגמה של גילוי המעילות וההונאות היא רק דוגמה אחת ליישומים רבים נוספים של ה"משרתים הדיגיטליים האוטומטיים" שמתחילים להתרבות בשנה האחרונה. שם אחר שיש למנוע האינטואיטיבי הוא כריית נתונים או Data Mining. גילוי דפוסי פעילות שחוזרים על עצמם יכולים לסייע גם בפעילות עסקית של שיווק ומכירה. אחת החברות שמייצרת משרתים כאלה היא ca.com ושני המשרתים שלה נקראים: CleverPath Predictive Analysis Server השם של המנוע האינטואיטיבי, וCleverPath Aion Business Rules Expert הוא השם של המנוע האנליטי.

בשנים הקרובות צפויים תנאים אקולוגיים נוחים להתרבות המנועים הללו מהסיבות הבאות. ראשית, האינטרנט הסמנטי הוא הדור הבא של האינטרנט שיהפוך את דפי האינטרנט למובנים גם למחשבים. דבר זה יגדיל את יכולות המנועים לא על ידי הגדלת האינטליגנציה שלהם, אלא מהכיוון ההפוך, על ידי הגדלת המובנות של האינטרנט ולכן גם מכונות לא אינטליגנטיות במיוחד (אך למשל מהירות במיוחד) יוכלו להבין את המתרחש באינטרנט ולתקשר בינן לבין עצמן ובינן לבינינו. שנית, שירותי הווב Web Services הופכים כלי אינטרנט רבים לסטנדרטיים, כך שהם ניתנים לשילוב זה בזה בצורה קלה. זאת בדיוק כמו מכשירי החשמל הביתיים מסוג נורה, מאוורר מיקרוגל וכו', הפועלים בשיטת "הכנס לתקע והפעל" ללא צורך במומחים להתקנה ולהפעלה.

כשדרגת המובנות של האינטרנט תגדל וכשכלי אינטרנט שונים ידעו להשתלב זה עם זה בצורה אוטומטית ולדבר זה עם זה, צפויים לנו מנועים סטנדרטיים שישולבו למנוע-על אחד. מנוע-על זה יידע לא רק לחפש עבורנו, אלא גם להסיק מסקנות, לגלות בעיות, להמליץ לנו על קניות, לתקצר מסמכים, ועוד.

 www.zdnet.com   www.ca.com   www.dmreview.com

  ג. סיכום

מושגי יסוד למודיעין עסקי ולאינטליגנציה עסקית

מנהל השירות של בנק, קיבל ממערכת ניהול יחסי הלקוחות שלו CRM, נתונים מסוימים על אודות חברת תקשורת מסוימת שהיא לקוחה עסקית של הבנק בנושאי אשראי. מנהל המכירות של הבנק קיבל ממערכת העסקאות של הבנק eCommerce נתונים סותרים ואף מנוגדים לאלו של מנהל השירות, לגבי אותה לקוחה. מה מקור הבעיה? מהו הפתרון לבעיה?

מקור הבעיה טמון בכך שרוב המידע של הארגון נוצר על ידי מערכות עסקיות כמו ניהול יחסים XRM, משאבים ERP, אספקה SCM, ידע KM, ועסקאות ומסחר CM. מידע זה מאוחסן בדרך כלל בבסיסי נתונים של המערכות הנפרדות. דבר זה מקשה על מבט מאוחד, למשל על השפעת יחסי הארגון עם לקוח מסוים על המסחר אתו, או על השפעת מערכת האספקה על המסחר עם אותו לקוח.

ישנן שתי גישות לפתרון הבעיה:

א.      אינטגרציה של המערכות השונות למערכת אחת.

ב.      אינטגרציה של המידע של המערכות השונות למערכת מידע אחת, שנקראת מודיעין עסקי.

אנו נדבר על הגישה השנייה שכן הגישה הראשונה נדונה בחלק 4 של הספר.

מודיעין עסקי הוא אסטרטגיה עסקית הכוללת כלים ומתודולוגיות לאיסוף, שילוב (אינטגרציה), וניתוח, של נתונים ומידע אופרטיביים על גורמים ותהליכים עסקיים שונים. הגורמים יכולים להיות לקוחות, מתחרים ועוד. התהליכים יכולים להיות תהליכי ייצור ואספקה, עסקאות ועוד.

מערכות מודיעין עסקי יכולות לבחור מידע מהמערכות השונות הנ"ל ולרכז אותו בבסיסי נתונים מיוחדים שנקראים מחסני נתונים או Data Warehouses. על מחסנים אלה ניתן לבצע שאילתות שונות שנקראות אנליטיקה אוטומטית OLAP, או אנליזה ידנית, או כריית נתונים Data Mining. שאילתות אלה מאפשרות לגלות מגמות לאור העבר ולחזות מגמות עתידיות.