商业智能体系下的协同机制研究

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 商业智能是指通过对数据的收集、管理、分析以及转化，使数据成为可用信息，从而获得必要的洞察力和理解力，更好地辅助决策和指导行动，提供政策研究、商品价格比较，供需分析、销售渠道分析、其它商场的市场占有比较，以及对它们下属机构延展情况作出分析等，为拓展市场，提高企业竞争力提供依据。

商业智能产生于20世纪60年代，主要源于销售需求和生产报告的需求，直到今天它已经发展成为了用以提高企业绩效的各种决策支持系统。20世纪90年代，尤其是数据仓库和智能代理技术的日渐成熟，使得NCR Teradata、IBM、SYBASE、Oracle、Microsoft等传统数据仓库厂商也将目光转向了商业智能。现如今，商业智能的概念已经不仅仅是软件产品和工具，而是整体应用的解决方案，甚至升华成为一种管理思想，体现的是一种理性的经营管理决策的能力，即全面、准确、及时、深入地分析和处理数据与信息的能力。

这种以互联方式构筑的信息平台给企业管理运作的方式上带来了许多群体协同工作的问题，如在非面对面的环境交流的情况下，如何让群体企业成员交换信息和意见，并对问题解决提供群体决策支持；区域性企业预算确定、客户商务谈判方案确定、商务协作方案确定等。本文就面向需求、客户、资源和技术的四种协同机制，提出了基于Agent的多体协同的结构模型。

一、面向需求的协同机制

需求问题的很好解决是企业走向各方面成功的良好开端，需求的获取过程是一个双方交互的过程，涉及到市场和用户两个主要的方面。调查发现，许多公司对市场的界定都是不恰当的。一个最常见的错误是，只把目光放在国内市场而忽视了行业的区域性或全球性，同样，对于用户，需要与用户进行广泛的接触，及时的了解用户对产品或服务的意见和计划。商业智能体系使企业在市场与用户这两个方面有了更广阔、更全面的视角。基于信息技术的跨平台智能系统可以整合大范围的商务信息，从大量有关需求的线索中整理出初步需求。面向需求的协同机制，不但要从各种信息源中挖掘出问题所在，而且还要对正确的需求计划的制定提供有利的依据。这需要对实时操作信息的进行分析决策，依据一些公认的程序实现对通常商业问题的自动化处理，实时的检测各种预测程式的发生，这些预测的程式包括：

1. 产品价格的变化，有效市场份额的界定，保证战略业务单元的市场份额大于竞争对手。

2. 获取区域准确的市场信息，提早做好进军新市场的准备。

3. 用户透支的情况，对特殊客户提供折扣等等。

具体的运作模式见图1。

图1 面向需求的协同机制运行模式

面向需求的商业智能平台根据价格、市场和客户等的商业信息的变动，及时通过商业智能软件进行数据整合，得出对当前产品和商机的实时分析结果。在商务指标分析中，针对商业管理系统不同的业务流程，在各个商务环节搜集相应的指标，如：利润率、应收率、销售率、库存量、单品销售情况及所占营业比例、风险采购和库存评价指标等等，反映出企业的整体经营状况，利用智能管理技术，形成一个能反映商家整体情况的数学模型。通过对分析结果的观察迅速地的建立相应的协同机制，协调各部门的经营状况，同时对各个部门的指标进行对比，建立新的生产需求计划。需求计划建立后，可以进行风险评估与预测并及时反馈评估与预测的结果以便对计划作进一步的调整。

二、面向资源的协同机制

根据聚合程度的不同，资源可以相应的被划分为不同的类型，如一个工厂（制造中心）、一间仓库、一组销售人员、一个计算机系统、一种市场营销行为或是一个行政管理部门等，由此可见，资源是一个企业合理安排竞争策略的主要根据之一。资源组合可以被单独用于对企业各项业务的竞争优势和劣势进行分析，识别关键性的未来资源，强化或更换不具优势的资源。实现资源优化配置的协同机制的关键问题就是用一种有效、动态的分析方法研究产品组合和资源组合之间的相互关系。商业智能体系的应用能够成功的实现这种动态的分析功能，建立在销售系统的商业智能体系可以敏锐的观察产品销售力度发生的改变，及时告知企业的决策者这些产品的资源发挥其效能的程度也发生了相应的改变，同时提供分析结果，实施影响的战略决策。例如决策者可以采取的战略：

1. 生产新产品，收购生产同样产品的公司，降低宣传费用，提高使用某种资源的产品的产量，以使闲置生产力得到利用。

2. 在某个资源领域建立战略联盟，把产量提高到足以实现规模效益的水平。

商业智能的应用还可以使面向资源的协同机制发现资源使用效能方面潜在问题。如制造设备是否需要更换、生产工艺是否存在问题等，在提高产品质量或是扩大产品品种范围的同时，也可以使生产的基本形态发生改变，从而提高公司的差异化程度。

三、面向客户的协同机制

面向客户的协同机制主要是建立一个良好的客户管理体制，协调并区分客户关系，实施相应的经营策略。那些业务不断增长的客户可以被界定为“明天的客户”，而那些业务萎缩的客户则可以被界定为“昨天的客户”。为了能保留原有的客户、发展新的客户，从而增加公司的市场份额，提高利润，商业智能提供了面向客户的一系列数据分析方法，包括：

1. 建立客户档案，进行客户分析。能按照客户的行业、性别、年龄段进行分类，可以根据每项分类研究的结果，把握不同层次、不同性别、不同年龄、不同文化的人员的消费心理等，从而在经营中更具主动性和目的性，有利于根据客户的重要性实施优惠措施，稳定重要客源等。

2. 潜在客户挖掘分析。从客户类型、业务收入变化、等不同角度，预测客户在一定条件下的变化趋势，找到潜在的客户群，为企业开展相应的营销活动提供依据，在此基础上，进行客户类型分析以及客户忠诚度、客户服务等级、客户信用度、客户积分的设定，使企业可以针对不同的客户群，采用不同的销售渠道，并提供差异化的产品及服务。

把客户与资源组合起来，就可以发现更多的协同机会。例如，销售队伍、仓库或者系统等资源可能只适用于服务某一类客户。如果把使用同一类资源的客户都找出来，就可以评价资源组合的变化对客户组合的现金流量造成的冲击，同样道理，也可以评价客户组合的变化对资源组合造成的冲击。商业智能的应用大大的提高了企业处理客户群协同关系的灵活性。

四、面向技术的协同机制

技术是企业在竞争环境中赖以生存的主要因素，特别是对于生产制造型企业，保持自身的关键技术，提高产品的工艺加工技术，确定未来占领市场的技术倾斜方向，调整每类技术的投人比例，是企业决策层，管理人员和技术人员都应该认真思考的问题。

商业智能通过对每一项生产系统中的技术细节作准确的数据处理，得到原来很难得到或只是凭经验确定的技术操作相关指标，分析与其他相关系统或工艺流程的数据依赖关系。通过集成更多的外部数据，如外部环境和行业信息，作出科学的技术组合策略，修改原技术处理中不能协同一致所带来问题。各生产业务单元可据此分别制定自身的竞争战略，相应地可以实现信息与技术最大程度上的共享。另外，商业智能主要在以下几个方面提高协同机制的效益最大化：

1. 将费用投向重要性不断提高的技术领域。

2. 发觉应该获取专利或专利使用权的薄弱技术领域。

3. 及时发现或拥有应该掌握的关键技术。

五、四种协同机制的比较关系

四种协同机制之间并不是相互孤立，而是彼此影响，共同作用于企业的整体决策系统，通过有效地数据信息接口，把四种协同机制联合运用。从相互关系的角度讲，面向技术的协同通常是为需求、资源和客户服务的，他要随时的，不断的向三者之间提供有效的技术服务。面向资源的协同是需求与客户的基础，而需求和客户就好似一对因果关系，彼此相互影响、相互促进。

图2 协同机制间的比较体系

通过有效地协同商务模型，可以实现几种机制及机制内部之间信息通信和协调运作。目前，协同商务建模技术研究方法各异，主要有企业建模、网络设计方法、近似方法、优化仿真等，这些研究方法虽然各有所长，但都存在着理论层与实用层之间的匹配关系问题。在过去近20年里，建模技术和信息技术的进步，体现在不断增强的抽象技术上，也使得商业智能体系有了更加灵活、更加智能的应用技术。特别是智能主体技术（Agent）。由于其自治性、交互性、协作性和主动性等协同特征，正作为一种新的系统模拟工具、一种有效的分布式求解工具，以及一种新的信息系统的基础框架，被引入到协同商务研究领域。Agent在抽象方面又进了一步，即软件开发者利用Agent更自然地去描述、分析和开发复杂系统，从而跨越到实体抽象。同时，由于多智能主体（Multi-Agent，MA）技术具有语义互操作性和合作行为协调能力，不仅为实施紧凑一致的协同商务提供有利的技术支持，也为企业建立面向分布计算的开放性、可重构和伸缩的新型商务环境提供了可靠保障，由它组建的网络系统——多智能主体系统（Multi-Agent System，MAS），正在成为一种新的计算和问题求解方法及商业智能的重要技术。

六、基于Agent的群体协同

基于Agent的协同体系如图3所示。由Agent公共设施构成的三层结构体系可以实现异地协同工作它使得各成员企业可以通过信息平台实现资源共享。

图3 基于Agent的协同体系框图

环境交互层可以感知外界环境的变化，及时将信息反馈回来，实现正常通信，形成相关任务的推理方法和规则。

逻辑层将任务分解，形成分析程序，提交给数据层作数据处理。

数据层是为进行协同活动而提供的数据支持，包括数据库与专家系统。进行数据的分析与处理，还包括数据标准的确定（数据仓库）和动态数据更新（联机分析）。

有了这样的层次模型就构成了商业智能的信息平台，他可以面向客户、资源和错求进行群体协同，Agent客户群收集客户群体的数据特征，并以此为基础与藉求Agent进行信息交互。需求Agent向客户提供必要的产品信息，并将客户的个性化需求发送到商业智能平台，信息平台将得到的信息处理，过滤后，通过技术支撑体系传送致资源及服务Agent，资源及服务Agent根据关联过滤技术，帮助客户确定产品，依据客户提供的个性化标准，评价产品选项，从而产生一个选择标准，如价格、可靠性、供货时间、信誉等，传递给生产部门确定生产资料和供货商，形成了各生产单元及整个生产过程的协同运作。由此可见，这种基于智能主体（Agent）的协同模式具有如下特点：

1. Agent可主动运行，有自己的目标和行为，可由外部激励或内部状态而启动。

2. Agent是一个自治的实体，具有自己的知识和分析问题方法，能理解信息并控制自己的行为。

3. Agent能根据推理规则进行信息的抽象。

七、结 语

商业智能体系下的协同机制其实就是一种决策机制，帮助企业在信息技术飞速发展，市场竞争日益激烈的环境下协同企业内部部门之间，企业与客户之间，形成良好的协同模式。所有商务链成员在统一规划的运作下，进行物料的协同采购、产品的协同设计和生产、分销和交付，并通过协同预测，发掘潜在市场，实现商务链中所有企业的信息共享及业务协作，从而构成互动、公平、双哀的局面。（万方数据）