Introducere

Un sistem expert (SE) este un program care urmăreşte un grup de cunoştinţe pentru

obţinerea în acelaşi mod ca şi experţii umani a rezultatelor despre activităţi dificil de examinat.

Principala caracteristică a sistemelor expert este derivată dintr-o bază de cunoştinţe, împreună cu

un algoritm de căutare specific metodei de raţionare. Un sistem expert tratează cu succes

probleme pentru care o soluţie algoritmică clară nu există.

Sistemele expert sunt produse ale inteligenţei artificiale, ramură a ştiinţei calculatoarelor

ce urmăreşte dezvoltarea de programe inteligente. Ceea ce este remarcabil pentru sistemele

expert este aria de aplicabilitate ce a cuprins multe domenii de activitate .

Inteligenţa artificială este un termen tehnic provenit din limba engleză: Artificial

Intelligence, prescurtat AI, care se referă la un domeniu de cercetare în cadrul informaticii. În

vorbirea curentă este un produs rezultat în urma desfăşurării acestei activităţi.

O trăsătură des întâlnită a inteligenţei artificiale este că sistemul respectiv este capabil să

înveţe, cu scopul de a se îmbunătăţi permanent, şi fără ajutoare externe.

Un sistem expert este format din cinci componente:

• Baza de cunoştinţe serveşte pentru stocarea tuturor pieselor de cunoaştere (fapte, reguli,

metode de rezolvare, euristici) specifice domeniului aplicativ, preluate de la experţii umani sau

din alte surse.

• Motorul de inferenţe este un program care conţine cunoaşterea de control, procedurală

sau operatorie, cu ajutorul căruia se exploatează baza de cunoştinţe pentru efectuarea de

raţionamente în vederea obţinerii de soluţii, recomandări sau concluzii.

• Interfaţa de dialog permite dialogul cu utilizatorii în timpul sesiunilor de consultare,

precum şi accesul utilizatorilor la faptele şi cunoştinţele din bază pentru adăugarea sau

actualizarea cunoaşterii.

• Modulul de achiziţie a cunoaşterii ajută utilizatorul expert să introducă cunoştinţe într-o

formă recunoscută de sistem şi să actualizeze baza de cunoştinţe.

• Modulul explicativ are rolul de a explica utilizatorilor atât cunoaşterea de care dispune

sistemul, cât şi procesul de raţionament pe care îl desfăşoară sau soluţiile obţinute în sesiunile de

consultare. Explicaţiile într-un astfel de sistem, atunci când sunt proiectate corespunzător,

îmbunătăţesc modul în care utilizatorul percepe şi acceptă sistemul.

1. Rolul sistemelor expert în întreprindere

Sistemele expert constituie un domeniu fertil mai ales pentru întreprinderi. Ele satisfac

vechiul vis de obţinere a maşinilor inteligente pentru că emulează raţionamentul uman pentru

sarcini specifice unor domenii relative restrânse.

Sistemele expert sunt destinate emulării comportamentului unui expert uman, când acesta

încearcă să rezolve probleme complexe dintr-un domeniu restrâns. Acestea permit folosirea

descentralizată a tezaurului de cunoaştere acumulat în organizaţii şi servesc drept instrument de

planificare a consistenţei obiectivelor şi operaţiilor, semnalează interdependenţele tuturor

activităţilor care afectează deciziile critice, determină impactul deciziilor şi acţiunilor proiectate,

încurajează învăţarea, oferă explicaţii penrtu operaţiile declanşate, învaţă ele însele din

experienţa experţilor şi îşi actualizează în felul acesta tezaurul de cunoaştere şi experienţă. Cheia

succesului unui sistem expert stă în validitatea şi completitudinea cunoaşterii care-i este oferită.

Rolul sistemelor expert în întreprindere poate fi pus în vedere prin prezentarea avantajelor

şi limitelor acestora precum şi prin beneficiile asupra întreprinderii.

Avantajele sistemelor expert sunt numeroase şi variază în funcţie de tipul fiecăruia,

precum şi de domeniile în care se utilizează, cele mai importante fiind următoarele:

1.Depozitarea expertizei, a cunoştinţelor experţilor este posibilă prin acumularea

structurată a cunoşterii în baza de cunoştinţe. Această cunoaştere structurată este capabilă să

înlocuiască expertul uman într-o activitate programată, lucru foarte important în condiţiile în care

sistemul expert poate acţiona în multe situaţii în care expertului uman i-ar fi imposibil. Pentru a

fi viabilă în decursul timpului, această cunoaştere trebuie reîmprospătată periodic.

2.Automatizarea şi îmbunătăţirea deciziilor

Operaţiile simple, repetitive, procedurale în care sistemul expert se comportă ca un

calculator oarecare, precum şi operaţiile mai complexe, mari consumatoare de timp şi energie,

specifice raţionamentelor deductive, inductive sau mixte, pe care sistemele expert le realizează

uşor, rapid şi eficace pot fi automatizate. În felul acesta se obţine o îmbunătăţire a procesului

decizional şi a celui de prelucrare.

3.Difuzarea expertizei şi normalizarea deciziilor

Dacă anumite sisteme expert sunt destinate utilizării de către experţii înşişi, alte sisteme

sunt menite difuzării cunoştinţelor şi descentralizării răspunderii. Acestea din urmă permit

folosirea unui personal mai puţin calificat pentru efectuarea unor sarcini la nivelul perfomanţei

2

expertului fiind astfel permis întreprinderii să funcţioneze eficient chiar cu un personal mai puţin

calificat, tocmai datorită partajării cunoaşterii. Expertiza mai poate fi difuzată şi prin intermediul

unei reţele multimedia.

4.Invăţarea şi formarea continuă a utilizatorilor.

Sistemul expert este un pedagog excelent pentru toate tipurile de utilizatori, atât prin

domeniul expertizei în cauză cât şi prin maniera naturală prin care explică raţionamentele.

5. Potenţialul comercial al sistemelor expert de gestiune este în present deosebit. S-a

dezvoltat deja o piaţă importantă a sistemelor expert şi întreprinderile alocă un buget important

pentru dezvoltarea sistemelor expert. Ca şi restricţie a dezvoltării sistemelor expert, trebuie să

subliniem obţinerea de beneficii. Sistemele expert au avantaje mai greu cuantificabile, cum ar fi

faptul că oferă flexibilitate în exploatare, şanse de supravieţuire a întreprinderilor beneficiare şi

alte avantaje. Un avantaj deosebit îl constituie costul lor relativ mic, care se amortizează rapid

dacă frecvenţa utilizării sistemelor expert creşte.

O mare importanţă are înţelegerea faptului că eficienta sistemelor expert depinde de

reprezentarea celei mai bune soluţii a problemei de rezolvat. In tabelul 1.1 sunt prezentate

avantajele posibile ale sistemelor expert asupra întreprinderii.

Tabelul nr.1.1.Avantajele sistemelor expert

UMANĂ ARTIFICIALĂ

Perisabilă Stabilă

Dificil de transferat Multiplicativă

Dificil de transmis Documentată

De neprevizionat Consistentă

Costisitoare Ieftină

Creativă Monotonă

3

2. Arhitectura sistemelor expert şi conceptele specifice

Arhitectura sistemelor expert are la bazǎ raţionamentul artificial, ca premisǎ de emulare a

raţionamentului uman şi rolul esenţial al expertului uman într-un domeniu concret.

Cele 5 componente de bază ale structurii sistemelor expert sunt prezentate în figura nr.1.1.

- fapte

…..

- euristici

explică efectuează colectează

raţionamente raţionamente cunoaşterea

- explicaţii

- consultaţii

… - sfaturi

- concluzii

- decizii

UTILIZATORI

Fig. nr. 1.1. Structura de bază a sistemelor expert

(Sursa:Andone, I., Ţugui, Al., Sisteme inteligente în management, contabilitate, finanţe-

bănci şi marketing, Editura Economică, Bucureşti, 1999, p.42)

4

M

ODUL

EXP

LICATIV

MOT

OR DE

INFERENŢE

MODUL

DE ACHIZIŢIE

A

CUNOAŞTERII

BAZA DE CUNOŞTINŢE

INTERFAŢA DE DIALOG

3. Analiza sistemelor expert din activitatea bancară

Sistemele expert sunt produse ale inteligenţei artificiale, ramură a ştiinţei calculatoarelor

ce urmăreşte dezvoltarea de programe inteligente. Cu toate că existenţa marchează peste 25 de

ani, ele devin populare ca urmare a scăderii costurilor informaţiilor tehnologice şi a

calculatoarelor, motiv pentru care numărul de utilizatori potenţiali este în continuă creştere.

Inteligenţa artificială este o ramură a ştiinţei promovată recent în universităţi şi

laboratoare de cercetare. Sistemele expert beneficiază de cercetările ce au fost realizate în diferite

domenii ale Inteligenţei Artificiale.

Avantajele sistemelor expert

Efectele economice pozitive ale utilizării sistemelor expert se constituie într-un argument

hotărâtor pentru introducerea acestor metode şi în băncile romaneşti.

Motivele principale care susţin necesitatea introducerii sistemelor expert în analiza de

credit sunt următoarele:

În analiza creditului, moderatorul de credite trebuie să ia în consideraţie un număr

extrem de mare de date de naturi diferite ce presupun un volum extrem de mare de muncă şi o

experienţă considerabilă în domeniu.

În plus, inspectorul de credit trebuie deseori să facă apel la specialişti din alte domenii:

jurişti, ingineri, statisticieni etc.

Soluţiile bazate pe inteligenţa artificială, în special sistemele expert, permit analiza

datelor într-un timp extrem de scurt.

Toate datele sunt cuprinse într-un singur program care, în plus, este capabil şi să

acumuleze experienţă, fiecare nouă analiză fiind bazată atât pe datele introduse iniţial, cât şi pe

toate celelalte analize efectuate anterior.

Fezabilitatea tehnică

În general sistemele expert pot fi dezvoltate în domenii în care:

Rezolvarea problemelor necesită raţionamente simbolice mai mult decât calcule

numerice;

Căutarea euristică este utilizată mai mult decât procedurile algoritmice;

Cunoştinţele specifice unui domeniu sunt mai importante pentru rezolvarea problemei

decât bunul simt;

5

Problema trebuie să aibă soluţii bine definite care pot fi specificate dinainte;

Logica inferenţială este predeterminată;

4. Analiza sistemului informatic al Băncii Comerciale Române.

Studiu: Sistem expert privind activitatea de analiză a bonităţii

4.1. Modelarea conceptuală

Modelarea conceptuală este o etapă din cadrul realizării sistemului informatic, ce se

desfăşoară la nivel conceptual şi are rolul de alegere a gestiunii prin definirea domeniilor,

informaţiilor aferente, asigurându-se practic modelarea comunicaţiilor, datelor, prelucrărilor,

descrierilor şi definiţiilor la nivel conceptual, fără restricţii organizaţionale, compartimentale,

umane sau tehnice.

Modelarea conceptuală se regăseşte în literatura informatică şi sub numele de studiu de

detaliu sau studiu conceptual.

Pentru activitatea de creditare intrările şi ieşirile sistemului informatic-bancar sunt

constituite din :

Documente pentru creditare, compartimentul furnizor /beneficiar al acestui

document este compartimentul Clienţi, şi are o frecvenţă de utilizare aleatoare.

Contract de creditare, compartimentul furnizor/beneficiar al acestui document este

compartimentul Credite, şi are o frecvenţă de utilizare aleatoare.

Grafic de rambursare, compartimentul furnizor/beneficiar al acestui document este

compartimentul Credite, şi are o frecvenţă de utilizare aleatoare.

Situaţie credite acordate/rambursate compartimentul furnizor/beneficiar al acestui

document este compartimentul Credite, şi are o frecvenţă de utilizare lunară.

Documentele necesare efectuării analizei de bonitate sunt : Balanţa de verificare a

solicitantului de credit pe baza căreia se determină Bilanţul şi Contul de profit şi pierdere .

Datele de intrare sunt preluate din documentele de creditare prezentate, cu ajutorul unor

formulare de introducere a datelor care sunt reprezentate de:

Clienţi – în acest modul sunt definite datele despre clienţii solicitanţi de credite.

Aceste date pot fi ulterior modificate sau şterse.

6

Bonitate - în acest modul sunt introduşi o serie de indicatori de bonitate pe baza

cărora se face analiza de bonitate, în funcţie de rezultatul obţinut hotărându-se dacă se acordă

creditul solicitat sau nu.

Modelul documentului Introducere Client este prezentat în figura nr.4. Cu ajutorul

acestui modul se efectueaza introducerea de date definitorii pentru clientii solicitanti de credit.

Fig. 2 Introducere clienţi

Modelul documentului Introducere date, este folosit la introducerea informaţiilor de

natură financiară a întreprinderi, informaţii care vor fi folosite ulterior pentru realizarea

diagnosticului de bonitate. Acest modul de Introducere date este prezentat in figura nr.5

Fig. 3 Model introducere date

Sistemul de codificare

7

Pentru definirea clientului, solicitant de credit se utilizează codificarea următoarelor

atribute:

Denumire societate;

Cod fiscal;

Forma de proprietate;

Sector de activitate;

Sistemul de codificare a fost stabilit în corespondenta directă cu baza de atribute

determinate, şi conţine sistemul de coduri prezentate în tabelul nr. 1.

Tabelul nr.1: Sistemul de codificare

Atribut codificat Tip de cod Cod Exemplu de codDenumire client Alfabetic. Denumire client (C,30) Samo S.A

Pro S.R.LCod fiscal Numeric

juxtapus.Cod fiscal RA7789753

8

Forma de proprietate Alfabetic Forma de proprietate Stat, privat, mixt.Sector Alfabetic Sector Producţie, Comerţ,

Servicii, etc.

Modelarea conceptuală a datelor

Modelarea conceptuală a datelor stabileşte tipurile de entităţi, atribute şi relaţii necesare

pentru sistemul informatic bancar, în următoarea succesiune :

1) Determinarea bazei de atribute: are în vedere studierea structurii informaţionale a

intrărilor şi ieşirilor specifice sistemului informatic bancar, sub aspectul semanticii, tipului,

lungimii maxime, al modului de calcul asociat pentru intrări/ieşiri, precum şi a structurii bazei de

date.

2) Pentru fiecare tip de atribut calculat se prezintă algoritmul de calcul şi operanzii

necesari. Astfel formulele de calcul folosite la realizarea aplicaţiei sunt prezentate în tabelul

nr.10, iar explicarea notaţiilor folosite în acest tabel sunt definite în cadrul tabelului nr. 2.

Tabelul nr. 2: Formule de calcul.

Atribut FormulaLichiditate Lp=[(Ac-Pi-Sfpv) / (Ob+C+I)] * 100 =(Apts/Ppts)*100Solvabilitate S=(Cp/Tp) *100Rentabilitate R=(P/Cp)*100

Tabelul nr. 3: Notaţii folosite.

SemnificaţieAc Active circulanteSfpv Stocuri fără posibilităţi de valorificareOb ObligaţiiC Credite I Împrumuturi Apts Active pe termen scurtPpts Pasive pe termen scurtCp Capitaluri propriiTp Total pasivP Profit înainte de plata impozitului

Modelarea conceptuală a prelucrărilor

9

Modelul conceptual al prelucrărilor asociat unui sistem informatic bancar conţine, în

principiu următoarele operaţii complexe cu referire doar la acordarea creditelor, după cum sunt

prezentate în tabelul nr. 4:

Tabelul nr. 4: Model conceptual al prelucrarilor

Activitate Operaţii complexe declanşate în MCPCod Denumire Cod Denumire A1 Acordare şi

Rambursare Credite.

A11 Solicitare credit A12 Decizie creditare A13 Întocmire grafic rambursare A14 Rambursare credit A15 Rambursare restanta

4.2. Modelarea logică

Modelarea logică are rolul fundamental de a iniţia realizarea sistemului informaţional sub

cele patru aspecte fundamentale: descrieri, definiţii, comunicaţie, date şi prelucrări.

Sistemul informatizat presupune utilizarea unui sistem electronic de calcul de mare putere

şi a unui sistem de gestiune a datelor capabil să asigure toate operaţiile de prelucrare specifice

organismelor financiar-bancare.

Astfel alegerea unui sistem electronic de calcul se poate baza pe trei soluţii de referinţă:

soluţia cu PC-uri independente (locale), soluţia cu reţele de calculatoare sau soluţia mixtă (bazată

pe combinaţii de PC-uri locale şi reţele de calculatoare).

Alegerea unui sistem de gestiune a datelor are în vedere două componente esenţiale:

1) Sistemul de operare – în cazul aplicaţiei de faţă s-a folosit sistemul de operare

Windows 9x, asigurându-se şi compatibilitate cu Windows 2000, pentru reţele .

2) Sistemul de gestiune a bazelor de date – în cadrul realizării aplicaţiei de faţă, s-a

folosit conectarea dintre un limbaj de programare cu suport pentru baze de date (M.V. Basic) iar

pentru gestiunea bazelor de date s-a folosit ACCES.

Modelul logic al comunicaţiilor are rolul esenţial de a determina arhitectura optima a unei

reţele de calculatoare, in funcţie de modelul logic de comunicaţie şi de particularităţile modelări

logice.

Astfel, modelul logic al comunicaţiilor poate fi implementat printr-o tehnologie de tip

nou, pentru care pot exista trei topologii LAN de bază: stea, inel şi magistrală. Aceste topologii

pot fi caracterizate astfel:

10

STEA – există un singur punct comun de conexiune, care este în acelaşi timp un

punct de control al reţelei.

INEL – nodurile reţelei sunt conectate prin intermediul unui cerc continuu, realizat

fizic printr-un cablu de transmisie comun. Semnalele sunt transmise unidirecţional de la un nod

la altul prin intermediul cablului de transmisie. Inelul de control central este denumit generic

buclă.

MAGISTRALA – reţeaua este formata dintr-o magistrală logica, cablată intr-o

configuraţie de tipul stea ce foloseşte dispozitivul Hub pentru cuplare1.

4.3. Modelarea fizică

Aplicaţia este dezvoltată în Limbajul Visual Basic 6.0 iar pentru bazele de date s-a folosit

Microsoft Acces.

Visual Basic 6.0 are avantajul unui tip avansat de conectare la bazele de date cunoscute şi

de asemeni facilităţi de manipulare a datelor, care recomandă limbajul, ca un mediu de

programare a aplicaţiilor cu baze de date complet şi perfect integrat cu alte medii de programare.

“Visual Basic Enterprise Edition” aduce în plus o procesare client/server de înaltă performanţă.

Toate aceste lucruri fac ca limbajul Visual Basic să aibă ca avantaje în favoarea sa:

simplitatea, performanţa, şi extensibilitatea.

Obiectul “Data Acces Object”, folosit în realizarea aplicaţiei, din Visual Basic este

implementat de către obiectul “DBEngine” şi include toate obiectele care oferă posibilitatea de a

crea, interconecta sau manipula aproape toate tipurile de baze de date cunoscute.2

Microsoft Acces 2000 face parte din pachetul de programe Microsoft Office şi este cea

de-a cincea versiune a produsului de la lansarea sa în 1992.

Principalele carateristici ale sistemului de gestiune a bazelor de date Acces, caracteristici

ce au determinat de altfel si alegerea acestui sistem pentru realizarea aplicatiei, sunt:

sistemul de gestiune al bazelor de date este relaţional;

este deschis comunicării cu alte sisteme de gestiune a bazelor de date (FoxPro,

Paradox);

este compatibilă cu tehnologia ActiveX;

permite realizarea unor aplicaţii puternice cu ajutorul programului Visual Basic;

1 Nicolae Dumitru Davidescu – Sisteme Informatice Financiar-Bancare. Vol II. Ed. ALL 1998 Bucuresti, pag. 42 Roger Jennings - Database Developer Guide with Visual Basic, Ed. SAMS, USA 1998, pag 12

11

permite comunicarea cu SQL Server;

Permite accesul la baze de date prin reţeaua Internet, fiind un instrument util pentru

publicarea informaţiilor în pagini Web.3

În figura nr. 4 este prezentată schema conectării programului Visual Basic, cu suportul

său pentru baze de date, în cazul de faţă: Microsoft Acces.

Fig . 4 Implementarea pe 32-biţi a operaţiunilor cu baze de date

Aplicaţia “Abonit.exe” realizează un diagnostic expert de bonitate cu ajutorul

segmentului destinat bazelor de date pus la dispoziţie de limbajul de programare Visual Basic.

Codul sursa al programului Abonit.vbp este prezentat în anexa nr.1.

Pentru realizarea diagnosticului expert s-a folosit modelul Băncii Comerciale Române,

model care a servit drept bază de cunoştinţe.

Modelul B.C.R. - Un model adecvat pentru condiţiile din România este şi modelul propus

de BCR în care rolul hotărâtor îl au informaţiile economice. Baza de calcul pentru determinarea

bonităţii unui agent economic o constituie datele raportate de fiecare societate în “Situaţia

Patrimoniului” care se întocmeşte trimestrial.

Principalii indicatori economici şi financiari care redau performanţa firmei sunt stabiliţi

din “ Situaţia Patrimoniului”.

1. Lichiditatea patrimonială (Lp):

Lp= [(Ac-Pi-Sfpv)/(Ob+C+I)]*100=(Apts/Ppts)*100;

În care :

Ac - active circulante

3 Pavel Năstase – Baze de Date Microsoft Acces 2000, Ed. Teora, Bucureşti , 2000, pag. 50

12

Pi - pierderi

Sfpv - stocuri fără posibilităţi de valorificare

Ob - obligaţii

C+I – credite şi împrumuturi

Ppts, Apts – Active şi Pasive pe termen scurt

2. Solvabilitatea (S):

S=(Cp/Tp) *100

Unde:

Cp – capitaluri proprii

Tp- total pasiv

3. Rentabilitatea financiară:(CP)

CP=(P/Cp)*100

Unde:

P – profit înainte de plata impozitului

Cp – capitaluri proprii

4. Dependenţa de pieţele de aprovizionare şi desfacere deosebim:

At>50% De>50%

Ai>50% De>50%

At>50% Dt>50%

Ai>50% Dt>50%

Unde:

At – aprovizionare din ţară.

Ai – aprovizionare din import.

De - desfacere la export.

Dt – desfacere în ţară.

5. Garanţiile pot fi constituite din:

a) Depozite în lei / valută, gajate.

13

b) Gajuri, ipoteci.

c) Bunuri achiziţionate din credite.

d) Cesionarea creanţelor.

Analiza performanţelor economico-financiare ale firmelor se realizează după criteriile

menţionate mai sus prin acordarea de puncte la fiecare criteriu astfel:

Lichiditate:

Lp<80%, 2p

81%<Lp<100%, -1p

101%<Lp<120%, 1p

121%<Lp<140%, 2p

141%<Lp<160%, 3p

Lp>161%, 4p

Solvabilitate:

S<30%, 0 p

31%<S<40%, 1 p

41%<S<50%, 2 p

51%<S<60%, 3 p

61%<S<70%, 4 p

71%<S<80%, 5 p

S<80%, 6 p

Rentabilitatea:

R<0, 0 p

0<R<10%, 3p

10%<R<30%, 4p

Rotaţia activelor:

Rac<5, 1p

5=Rac=10, 2p

Rac>10, 4p

Dependenţa de pieţe:

At>50% şi De>50%, 4p

14

it>50% şi De>50%, 3p

At>50% şi Dt>50%, 2p

Ai>50% şi Dt>50%, 1p

Garanţii :

e) depozite în lei / valută, gajate., 4p

f) Gajuri, ipoteci., 3p

g) Bunuri achiziţionate din credite., 2p

h) Cesionarea creanţelor. 1p

Analiza performanţelor economico-financiare ale unei firme conduce la încadrarea firmei

pe baza grilei B.C.R, în una din categoriile:

A: peste 20p

B: 16-20p

C: 11-15 p

D: 6-10 p

E: 0-5p

Se apreciază că firmele care acumulează peste 16 pct. (categoriile A şi B) prezintă o

situaţie financiară bună şi în consecinţă se recomandă acordarea creditului.

Firmele care acumulează 11-15 pct. prezintă un grad ridicat de risc şi în consecinţă un

eventual credit poate fi acordat în urma îndeplinirii anumitor condiţii. De asemeni firmele

respective vor trebui urmărite din punct de vedere al solvabilităţii şi la primul semn de

neîncredere vor trebui luate măsurile care se impun pentru recuperarea creditelor.

Firmele care acumulează până la 10 pct. ( categoriile D şi E), nu prezintă suficiente

garanţii pentru acordarea unui credit.4

În cadrul aplicaţiei a fost creată o singură bază de date (Bonitate.mdb) care conţine două

tabele:Clienţi şi DateBonitate.

Cele două tabele sunt formate din câmpurile:

Clienţi

Id (cheie primară)

Cod fiscal

4 Gh. Negoescu - Bonitatea Agenţilor Economici, Ed. Algorithm, Galaţi 1998, pag 67

15

Denumire client

Sector

Sector de activitate

DateBonitate

Id (cheie primară)

Denumire client

Active pe termen scurt

Pasive pe termen scurt

Capitaluri proprii

Total pasiv

Profit

Aprovizionare

Desfacere

Garanţii

Modelarea fizica a datelor asigură descrierea tuturor tabelelor din baza de date

(Bonitate.mdb), şi anume Clienţi şi DateBonitate, asa cum sunt prezentate in tabelul nr. 5.

Tabelul nr. 5: Lista identificatorilor

Nr. Crt.

Denumire Identificator Tip, lungime Condiţii de validare

Tabela clienţi1 Denumire societate Den_soc C,30 Den_soc<>””2 Cod fiscal C_f C,15 C_f<>””3 Forma proprietate F_p C, 10 F_p=”Privat”

F_p=”Mixt”F_p=”Stat”

4 Sector Sec C,15 Sec=”Com”Sec=”Prod”Sec=”Serv”

Tabela DateBonitate1 Denumire client Den_cl C,30 Den_cl<>””2 Active pe termen scurt Act Numeric Act>03 Pasive pe termen scurt Pas Numeric Pas>04 Capitaluri proprii Cp Numeric Cp>05 Total pasiv Tp Numeric Tp>06 Profit P Numeric P>07 Aprovizionare Apr Numeric Apr={1,0)

16

8 Desfacere Des Numeric Des={1,0}9 Garanţii Gar C,30 Tipuri garanţii

Videoformate de intrare/ieşire

Videoformatele de intrare/ieşire sunt folosite la nivelul procedurilor automate fie pentru

actualizarea bazei de date, fie pentru listarea datelor din baza de date sub formă de rapoarte sau

indicatori sintetici. Sistemul informatic realizat foloseşte următoarele videoformate de

intrare/ieşire:

Introducere clienţi – în acest videoformat utilizatorul are posibilitatea de a defini un

client solicitant de credit.(vezi fig. 5).

Fig.5 – Videoformatul “Introducere Clienţi”

Modificare clienţi – în acest videoformat de intrare utilizatorul are posibilitatea de a

modifica datele de identificare ce au fost introduse anterior pentru un anumit client solicitant de

credit. (vezi fig. 6).

Fig.6 – Videoformatul “Modificare Date”

17

DENUMIRE CLIENT (CARACTER 30)

COD FISCAL (NUMERIC JUXTAPUS)

SECTOR (CARACTER 15)

SECTOR ACTIVITATE (CARACTER 30)

ADAUGADEFINIRE IESIRE

DENUMIRE CLIENT (CARACTER 30)

COD FISCAL (NUMERIC JUXTAPUS)

SECTOR (CARACTER 15)

SECTOR ACTIVITATE (CARACTER 30)

MODIFICAINAINTE INAPOI

IESIRE

Ştergere clienţi – în acest videoformat de intrare utilizatorul are posibilitatea de a şterge

datele de identificare ce au fost introduse anterior pentru un anumit client solicitant de credit în

scopul eliminării din baza de date a datelor ce nu mai sunt folositoare. (vezi fig. 7)

Fig.7 – Videoformatul ‘Stergere Client”

Introducere date – cu ajutorul acestui videoformat de intrare utilizatorul are

posibilitatea de a întroduce în baza de date informaţii legate de performantele economico-

financiare ale clientului solicitant de credit, în scopul realizării analizei de bonitate.(vezi fig. 8)

18

DENUMIRE CLIENT (CARACTER 30)

COD FISCAL (NUMERIC JUXTAPUS)

SECTOR (CARACTER 15)

SECTOR ACTIVITATE (CARACTER 30)

STERGERE DATE CLIENT

INAINTE INAPOI

IESIRE

DENUMIRE CLIENT (CARACTER 30)

ACTIVE PE TERMEN SCURT (NUMERIC)

PASIVE PE TERMEN SCURT (NUMERIC)

CAPITALURI PROPRII (NUMERIC)

ADAUGA DATE CLIENT

TOTAL PASIV (NUMERIC)

PROFIT INAINTEA IMPOZITARII (NUMERIC)

GARANTII (CARACTER 30)

APROVIZIONARE (1 SAU 0) DESFACERE (1 SAU 0)

Fig.8 – Videoformatul “Introducere Date”

Decizie – videoformatul de ieşire Decizie, are rolul de a analiza datele introduse în baza

de date DateBonitate şi de a realiza un diagnostic expert în legătură cu bonitatea agentului

economic. Soluţia este dată pe baza modelului Băncii Comerciale Române. Pentru un agent

economic aplicaţia încadrează creditul în una din categoriile de credit (A,B,C,D,E) şi pe baza

acestei încadrări se ia decizia de creditare sau nu. Videoformatul se prezintă ca în fig. 9.

Fig. 9 –Videoformatul “Decizie”

Meniuri de prelucrare – meniurile de prelucrare asigură interfaţa cu utilizatorul prin

activarea unor proceduri automate de prelucrare, execuţia unor secvenţe de comenzi, sau

apelarea unor proceduri predefinite.5 Sistemul informatic prezentat foloseşte următorul meniu,

procedurile folosite fiind descrise în tabelul nr. 6 şi fig. nr. 10 :

Tabelul Nr. 6 : Prezentare meniu principal

Nume meniu Nume procedura Operaţiuni principaleIntroducere Intro.frm Introduce clienţiŞtergere Ste_cl.frm Ştergere date clientModificare Mod_cl.frm Modificare date clientIntroducere date Introducere.frm Introducere date clientDecizie Solutie.frm Analiza bonitate

5 Nicolae Dumitru Davidescu – Sisteme Informatice Financiar-Bancare. Vol II. Ed. ALL 1998 Bucuresti, pag. 67

19

SOCIETATEA (CARACTER 30)

INCADRARE SOCIETATE (CARACTER 1)

ANALIZA

DECIZIE CREDITARE (CARACTER 50)

IESIRE

PREZENTAREINDICATORIFOLOSITI IN

ANALIZA.

ANALIZA INDICATORILOR

CE AU STATLA BAZA

DIAGNOSTICULUI.

Fig. 10- Meniul Principal - (MainMenu.frm)

Concluzii

Tehnologia sistemelor inteligente de tip sisteme expert este cea mai “veche” şi cea mai

bine pusă la punct, în special pentru sistemele expert bazate pe reguli. Adevărata putere a

sistemelor expert stă în motoarele de interfeţe şi în sistemele de explicaţie de care dispun. Totusi

sistemele expert nu sunt capabile să inveţe, să se instruiască automat, ca celelalte tipuri de

sisteme inteligente.

În scopul introducerii unei situaţii concrete, căreia aplicaţia să-i realizeze un diagnostic de

bonitate au fost introduse datele unei societăţi comerciale :”PRODASAN S.R.L.”, societate din

domeniul comerţului, cu sediul în Brăila, str. Focşani, societate cu răspundere limitată înfiinţată

in anul 1994.

Pe baza datelor de intrare ale agentului economic (Prodasan S.R.L), date prezentate mai

jos şi introduse în baza de date ca în fig. 11:

Societatea: Prodasan SRL;

Active pe termen scurt: 157.600.000 lei;

Pasive pe termen scurt: 78.300.000 lei;

Capitaluri proprii: 76.450.000 lei;

Total pasiv: 21.345.000 lei;

Profit înaintea impozitării: 68.237.000 lei;

20

Aprovizionare din ţară;

Desfacere în ţară;

Garanţii: depozite în lei/valută;

Pe baza acestor date, introduse anterior, prin calcularea indicatorilor necesari în analiza

de bonitate, s-a obţinut următorul diagnostic expert de bonitate împreună cu soluţia informativă

privitoare la creditarea sau nu a agentului economic, diagnostic prezentat în figura nr. 12.

După cum se observă creditul a fost încadrat în categoria “A”, ceea ce permite agentului

economic să primească creditul solicitat.

21

Prezentarea ponderilor indicatorilor de bonitate are drept scop evidenţierea contribuţiei

fiecărui indicator în încadrarea unităţii în una dintre categoriile de performanţă economico-

financiară.

Sistemele expert sunt deci un instrument modern în mâna oamenilor de afaceri pentru

obţinerea de soluţii acceptabile, aducătoare de profit la problemele cu care se confruntă zilnic.

Cheia succesului în afaceri pentru ei constă în exploatarea eficientă a cunoştinţelor înmagazinate

în astfel de sisteme cu ajutorul metodelor ştiinţifice de care dispun sistemele expert.

CUPRINS

Introducere.......................................................................................................................................1

1. Rolul sistemelor expert în întreprindere......................................................................................2

2. Arhitectura sistemelor expert şi conceptele specifice..................................................................4

3. Analiza sistemelor expert din activitatea bancară.......................................................................5

4. Analiza sistemului informatic al Băncii Comerciale Române.Studiu: Sistem expert privind activitatea de analiză a bonităţii.......................................................................................................6

Concluzii........................................................................................................................................20

Bibliografie....................................................................................................................................23

22

Bibliografie

1. Nicolae Dumitru Davidescu – Sisteme Informatice Financiar-Bancare. Vol II. Ed.

ALL 1998 Bucuresti,

2. Roger Jennings - Database Developer Guide with Visual Basic, Ed. SAMS, USA

1998,

3. Pavel Năstase – Baze de Date Microsoft Acces 2000, Ed. Teora, Bucureşti , 2000,

4. Gh. Negoescu - Bonitatea Agenţilor Economici, Ed. Algorithm, Galaţi 1998, pag

67

5. Nicolae Dumitru Davidescu – Sisteme Informatice Financiar-Bancare. Vol II. Ed.

ALL 1998 Bucuresti,

23