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Expertensystem

Künstliche Intelligenz


ist ein Begriff im Zusammenhang mit der EDV-Entscheidungsunterstützung für das Management. Die EDV-Anwendung zielt heute auf eine umfassende Unterstützung des Managementprozesses ab. Ziel ist es, in allen Fragen der Problemlösung, Informationsverarbeitung und Kommunikation die Unternehmensführung zu unterstützen. Heute soll auch bei der Lösung schlecht strukturierter Aufgaben die Datenverarbeitung behilflich sein. Expertensysteme sind spezielle Ausprägungen solcher »ManagementSupport-Systeme«. Sie werden auch als wissensbasierte Systeme der künstlichen Intelligenz bezeichnet und versuchen maschinell, das Problemlösungsverhalten von Experten nachzuahmen. Diese Systeme arbeiten unter Zuhilfenahme von umfangreichem Fachwissen und Bewertungsregeln.

Expertensysteme sind Programmsysteme, die auf künstlicher Intelligenz beruhen. Sie sind Softwaresysteme, die aus gespeicherten Wissen über spezielle Fachgebiete auf analytischen und/ oder heuristischen Wege Erkenntnisse und Lösungen zu konkreten Problemen liefern. Nach der Aufgabenstellung können Diagnosesysteme, Beratungssysteme, Konfigurationssysteme und Planungssysteme unterschieden werden.

Siehe auch: Decision-Support-Systeme

sind wissensbasierte Systeme zur Entscheidungsunterstützung, die die Beratungs- und Problemlösungs­fähigkeit menschlicher Experten abbilden. Die Kompetenz zumindest eines menschlichen Fachmanns auf einem abgegrenzten Spezialgebiet wird in einer Wissensbasis modelliert, eine Problemlösungs­komponente wendet das Wissen zur Aufgabenbewältigung an. Siehe auch   Wissensbasierte Systeme und   Wissensmanagement (mit Literaturangaben).

sind ein Teilbereich der Entscheidungsunterstützungssysteme und gewinnen zuneh­mende Bedeutung im Bereich des Marke­ting. Im Gegensatz zu herkömmlichen Compu­terprogrammen können Expertensysteme als Teilgebiet der künstlichen Intelligenz schlecht strukturierte Probleme lösen, zu de­nen keine Lösungsalgorithmen bestehen. Expertensysteme verarbeiten - vereinfacht ausgedrückt - keine Daten i.e.S., sondern Wissen. Expertensysteme bestehen aus den in Abb. 1 dargestellten Komponenten. Kernelemente sind die Wissensbasis und die Inferenzkom­ponente. Die Wissensbasis besteht aus Fakten und Regeln, die allgemein zugängliches Fachwissen und Daumenregeln des(r) Ex­pertenbeinhalten. Die Inferenzkomponente ist der dem Exper­tensystem zugrunde liegende Problemlö­sungsmechanismus. Sie leitet aus der Wis­sensbasis und den von den Benutzern eingegebenen fallspezifischen Daten schritt­weise Schlußfolgerungen bis zu einer Lösung ab. Zur Eingabe, Ergänzung und Modifika­tion von Wissen in das Expertensystem dient die Wissenserwerbskomponente. Die
Expertensysteme Erklärungskomponente erläutert die Vor­gehensweise des Expertensystems bei der Problemlösung. Die Erklärungsfähigkeit z. Z. existierender Expertensysteme liegt al­lerdings noch weit hinter den an sie gestellten Erwartungen zurück. Der Marketingbereich ist eine geeignete Wis­sensdomäne für Expertensysteme, da er sich in klar abgrenzbare Teilbereiche, bspw. nach den Subinstrumenten des Marketing-Mix, aufteilen läßt. Eine Vielzahl der Fragestellun­gen tritt immer wieder auf, so dass eine Opti­mierung und Versachlichung der Entschei­dungen durch den Einsatz von Experten­systemen sinnvoll ist und den hohen finanziellen und personellen Einsatz bei der Entwicklung eines solchen Systems rechtfer­tigen kann. Schließlich existiert im Marke­tingbereich häufig nur vages und unvollstän­diges Wissen über bestimmte Sachverhalte. Gerade für solche Problemstellungen emp­fiehlt sich der Einsatz von Expertensyste­men, die auch dieses Wissen verarbeiten können. Der Einsatz von Expertensystemen im Mar­keting verschafft dem Unternehmen eine größere Unabhängigkeit von Marketingex­perten, deren Zeit knapp und deren Einsatz teuer ist. Expertenwissen kann zum gleichen Zeitpunkt an unterschiedlichen Orten be­nutzt werden. Einmal vorhandenes Wissen kann nicht - wie bei einem Wechsel oder Ausscheiden eines Marketingexperten - ver­loren gehen. Zudem bearbeiten Expertensy­steme Probleme unabhängig von einer per­sönlichen Tagesform oder von persönlichen Neigungen, wie das bei Marketingexperten der Fall sein kann. Letztendlich können Ex­pertensysteme teures Expertenwissen an Marketing-Novizen vermitteln. Trotz des großen Nutzens von Expertensy­stemen für das Unternehmen können Exper­tensysteme den Marketingexperten nicht er­setzen. Die Kreativität der Marketingexper­ten, ihr gesunder Menschenverstand und ihre Fähigkeit, sich vollkommen veränderten Si­tuationen anzupassen und neue problem­adäquate Lösungen zu entwickeln, können durch Expertensysteme nicht geleistet wer­den. Grundsätzlich kann man die Anwendungen im Marketing, wie in Abb. 2 dargestellt, klas­sifizieren. In den Bereich der Beurteilung vorhandener Alternativen fallen v. a. Beratungs- und Dia­gnosesysteme. Diese können sich auf alle Marketingteilgebiete beziehen (vgl. Decker/Gaul, 1990). Dem Entwicklungsbereich sind v. a. Such- und Planungssysteme zuzuordnen. Such­systeme unterstützen die Generierung neuer Ideen im Marketing. Es existieren bislang je­doch nur wenige realisierte Expertensysteme in diesem Bereich.
Expertensysteme Planungssysteme unterstützen den Marke­tinganwender bei der Festlegung künftiger bereichsspezifischer Marketingaktivitäten. So        kann man sich u. a. Planungssysteme zur Optimierung des Einsatzes der verschiede­nen Marketing-Mix-Instrumente vorstellen. In dem Bereich der Mediaplanung wurden schon einige Expertensysteme realisiert. Lehrsysteme dienen der Mitarbeiterschu­lung. Anwendungssysteme werden dagegen von den Benutzern zur Problemlösung ein­gesetzt. Anwendungssystemekönnen, sofern sie mit entsprechenden Erklärungskompo­nenten und -hilfen ausgerüstet sind, auch als Lehrsysteme verwendet werden. Probleme bei der Entwicklung von Exper­tensystemen im Marketing treten im wesent­lichen bei der Wissensakquisition, bei der Wissensstrukturierung und der Gestaltung der Benutzeroberfläche auf. Des weiteren können durch eine nicht problemadäquate Auswahl der Expertensystemsoftware er­hebliche Entwicklungsprobleme entstehen. Bei der Wissensakquisition ist es oft schwie­rig, das benötigte Hintergrundwissen und die verwendeten Lösungsmechanismen ei­nes Marketingexperten vollständig zu erfas­sen, da dieser sich seiner Vorgehensweise häufig nicht bewusst ist, bzw. nur wenig ope­rationale Wirkungszusammenhänge darlegt. Teilweise besteht auch eine psychologische Hemmschwelle zur Darlegung des gesamten Expertenwissens. Daneben kann es zwischen Marketingexperten und Wissensingenieur (Expertensystementwickler) aufgrund un­terschiedlicher Wissensstände zu Mißver­ständnissen kommen, die erhebliche Aus­wirkungen auf die spätere Leistungsfähigkeit des Expertensystems haben können. Ziel der Wissensstrukturierungist die Umset­zung des relevanten Marketingwissens in ei­ne klare, pragmatische und aussagekräftige Struktur, die durch die eingesetzte Experten­systemsoftware repräsentiert werden kann. Problematisch hierbei ist, dass das vorhande­ne Wissen oft nur in allgemeiner und noch nicht hinreichend operationalisierter Form vorliegt und häufig nur Teilbereiche der Wis­sensdomäne abdeckt. Wichtige Fragen der Wissensstrukturierung betreffen u.a. die Unterteilung des relevanten Wissens in ein­zelne Wissensbausteine, die weitere Opera­tionalisierung der einzelnen Wissensbaustei­ne, die Bedeutung einzelner Einflußgrößen für den jeweiligen Wissensbaustein, kom­pensatorische versus nicht-kompensatori- sche Einflußgrößen eines Wissensbausteins usw. Im Rahmen der Wissenstrukturierung spielt die Behandlung unsicheren Wissens eben­falls eine wichtige Rolle. Dabei muss man un­terscheiden zwischen der Antwortunsicher­heit des Benutzers, der Gewichtungsunsi­cherheit in bezug auf den Einfluß einer oder mehrerer unabhängiger Variablen auf eine abhängige Variable und die Hypothesenun­sicherheit, die auf die Verarbeitung von nicht bzw. nur ansatzweise abgesicherten Wis­sens abzielt. In der Literatur wird v.a. der Gewichtungsunsicherheit Beachtung ge­schenkt. Als Lösungsansätze werden mathe­matisch-statistische Lösungsansätze oder Fuzzy-Set-Logic-Ansätzeentwickelt. Weitere Probleme bei der Wissensstruktu­rierung entstehen aufgrund mangelnder Ab­stimmung des Wissens mit den Möglichkei­ten der Expertensystemsoftware. Bei der Auswahl der Expertensystemsoftware müs­sen die grundlegenden Problemlösungskon­zepte bekannt sein. Oft treten auch weitere - nicht von Anfang an absehbare - Probleme bei der Wissensstrukturierung auf, die mit der vorhandenen Expertensystemsoftware nicht abgebildet werden können. Es emp­fiehlt sich daher, eine Expertensystemsoft­ware mit möglichst breiten und umfassenden Anwendungsmöglichkeiten auszuwählen (hybrideExpertensystem-Shell). Der Einsatz von Expertensystemen in der Marketingpraxis ist oft durch eine mangeln­de Akzeptanz potentieller Anwender ge­fährdet. Diese hängt v. a. von drei Bedingun­gen ab: von der Akzeptanz des hinter dem Expertensystem stehenden Experten, von der Bereitschaft der potentiellen Benutzer, solche Systeme zu nutzen und schließlich von der Benutzerfreundlichkeit der Systeme. Die Bereitschaft potentieller Benutzer kann durch frühzeitige Aufklärung über Zweck und Einsatzbereich des Expertensystems als Hilfe des Benutzers sowie durch eine Orien­tierung an Benutzerbedürfnissen und durch eine Einbindung des Benutzers in den Entwicklungsprozeß gesteigert werden. Nach­trägliche Anpassungsversuche sind oft nur sehr schwer realisierbar.
Expertensysteme Daneben ist die Gestaltung der Benutzer­oberfläche von größter Bedeutung für die Akzeptanz des Gesamtsystems. Es ist wich­tig, eindeutige und klar formulierte Fragen und Textausdrücke zu verwenden, aber auch Erklärungsmöglichkeiten für verwendete Fachbegriffe zu bieten. Eine ansprechende und abwechslungsreich gestaltete Aufbereitung der Benutzerober­fläche durch Texthervorhebungen, Graphi­ken etc. beugt der Monotonie vor und beein­flußt somit ebenfalls die Akzeptanz.

Literatur:  Alpar, P., Expert Systems in Marketing, Arbeitspapier Nr. 86-19, Department of Informa­tion and Décision Sciences, College of Business, University of Illinois, Chicago 1986. Decker, R.; Gaul, W., Einige Bemerkungen über Expertensy­steme für Marketing und Marktforschung, in: Marketing-ZFP, 12. Jg. (1990), Nr.4, S.257-271. Esch, F.-R.; Muffler, T., Expertensysteme im Mar­keting, in: Marketing-ZFP, 11. Jg. (1989), Nr. 3, S.           145-152.

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