نظام دعم القرار هو نظام معلوماتي يُصمم لدعم أنشطة اتخاذ القرارات في السياقات التجارية أو التنظيمية. مع تقدم التكنولوجيا بشكل هائل وتزايد حجم البيانات بشكل كبير، وتعقيد بيئة الأعمال المتسارع، أصبحت أنظمة اتخاذ القرارات تحتاج إلى تحسين مستمر لتواكب هذه التحولات. وفي هذا السياق، جاءت التقنيات الحديثة، وعلى رأسها الذكاء الاصطناعي، لتلبية هذه الاحتياجات. أسهم الذكاء الاصطناعي في تمكين أنظمة اتخاذ القرارات من التفاعل بشكل أكثر فهمًا وإدراكًا للتحولات الكبيرة في تدفق البيانات وتغيرات البيئة العملية. بفضل هذا التقدم، أصبح بإمكان هذه الأنظمة التكامل بفعالية أكبر مع التحليل المتقدم للبيانات والاستفادة من الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قرارات ذكية ومستنيرة.
هناك العديد من أنظمة اتخاذ القرار المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، وتتنوع هذه الأنظمة حسب مجالات استخدامها، ومن أهم هذه الأنظمة:
نظم الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرار في الشركات: مثل نظم إدارة العلاقات مع العملاء (CRM) الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات العملاء وتوفير توجيهات حول كيفية تحسين تفاعل الشركة معهم، و نظم إدارة الموارد البشرية (HR) الذي يستفيد من استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين عمليات اختيار الموظفين وإدارة الأداء.
نظم اتخاذ القرار في القطاع المالي: مثل نظم تداول الأسهم والأسواق المالية حيث يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات المالية واتخاذ قرارات تداول ذكي، ونظم إدارة المخاطر والتأمين يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم تحليلات دقيقة للمخاطر وتحديد سياسات التأمين ذات الكفاءة العالية.
نظم الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرار في القطاع الصحي: مثل نظم تشخيص الأمراض حيث يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الأطباء في تحليل الصور الطبية وتشخيص الأمراض، ونظم تحليل البيانات الطبية الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل السجلات الطبية وتوفير توصيات لتحسين العناية بالمرضى.
نظم الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرار في قطاع النقل: يمكن تطبيق استخدام الذكاء الاصطناعي على إدارة أنماط حركة المرور، والتنبؤ بالازدحام، وتحسين تدفق حركة المرور. سيؤدي ذلك إلى تقليل وقت السفر وزيادة السلامة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تخطيط الطريق وتحديثات حركة المرور في الوقت الفعلي، إلى جانب تفعيل عمل المركبات ذاتية القيادة.
نظم الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرار في الأمن والتحليل الجنائي: يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أتمتة تحليل السجلات والفيديو وغيرها من جوانب التحقيقات المهمة والمملة. يلعب الطب الشرعي الرقمي دورًا حاسمًا في عالم اليوم الذي يحركه الإنترنت، مما يمكّن المحققين من كشف الجرائم الإلكترونية المعقدة وجمع الأدلة.
دور الذكاء الاصطناعي في دعم اتخاذ القرار
يلعب الذكاء الاصطناعي AI (Artificial Intelligence) دورًا مهمًا في أنظمة دعم القرار (DSS) Decision Support Systems. أنظمة دعم القرار هي أدوات تعتمد على الحاسوب تساعد الأفراد ومختلف قطاعات الأعمال على اتخاذ قرارات مستنيرة من خلال تحليل البيانات وتوفير المعلومات ذات الصلة. فيما يلي بعض الأدوار الرئيسية للذكاء الاصطناعي في نظم دعم اتخاذ القرار:
تحليل البيانات والتعرف على الأنماط Data Analysis and Pattern Recognition: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل مجموعات البيانات الكبيرة وتحديد الأنماط واستخراج رؤى ذات معنى. وهذا يساعد صناع القرار في فهم الاتجاهات والعلاقات والقيم المتطرفة داخل البيانات.
النمذجة التنبؤية Predictive Modeling: تسمح النمذجة التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لـ DSS بالتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية. وهذا أمر مفيد لصانعي القرار الذين يحتاجون إلى توقع النتائج المحتملة واتخاذ قرارات استباقية.
تعلم الآلة في اتخاذ القرار Machine Learning for Decision Making: يمكن دمج خوارزميات التعلم الآلي في DSS لتمكين الأنظمة من التعلم من البيانات وتحسين عملية صنع القرار بمرور الوقت. هذه القدرة على التكيف مفيدة بشكل خاص في البيئات الديناميكية والمتغيرة.
معالجة اللغات الطبيعية Natural Language Processing (NLP): تُمكّن البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، وهي فرع من الذكاء الاصطناعي، نظام DSS من فهم اللغة البشرية ومعالجتها. وهذا يسهل المزيد من التفاعل الطبيعي بين المستخدمين والنظام، مما يسهل على صناع القرار الاستعلام عن النظام وتلقي المعلومات ذات الصلة.
التحسين والمحاكاة Optimization and Simulation: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين متغيرات القرار في السيناريوهات المعقدة. تستفيد أنظمة دعم القرار من خوارزميات الذكاء الاصطناعي لإيجاد الحلول المثلى في المواقف التي تنطوي على متغيرات وقيود متعددة. يمكن أيضًا تحسين نماذج المحاكاة باستخدام الذكاء الاصطناعي لتمثيل سيناريوهات العالم الحقيقي بشكل أكثر دقة.
التخصيص Personalization: يساعد الذكاء الاصطناعي في تصميم أدوات دعم القرار للمستخدمين الفرديين أو مجموعات مستخدمين محددة. من خلال فهم تفضيلات المستخدم وسلوكه، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم توصيات مخصصة، مما يجعل دعم القرار أكثر فعالية لمختلف أصحاب المصلحة تتفق ومصالحهم.
أتمتة القرارات الروتينية Automation of Routine Decisions: بالنسبة للقرارات الروتينية والمتكررة، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة عملية اتخاذ القرار داخل نظام دعم القرار. وهذا يسمح لصانعي القرار البشريين بالتركيز على الجوانب الأكثر تعقيدًا واستراتيجية لعملية صنع القرار.
الحوسبة الإدراكية Cognitive Computing: يمكن لأنظمة الحوسبة الإدراكية، المدعومة بالذكاء الاصطناعي، محاكاة عمليات التفكير البشري حيث يمكن لهذه الأنظمة فهم البيانات غير المنظمة، والتفكير من خلال السيناريوهات المعقدة، وتقديم رؤى، مما يساهم في دعم اتخاذ القرار بشكل أكثر شمولاً.
تحليل المخاطر وإدارتها Risk Analysis and Management: يمكن أن تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تقييم المخاطر وإدارتها من خلال تحليل البيانات التاريخية وتحديد المخاطر المحتملة وتقديم توصيات لاستراتيجيات تخفيف المخاطر.
التعلم المستمر والتكيف Continuous Learning and Adaptation: يمكن للذكاء الاصطناعي في DSS التعلم بشكل مستمر من البيانات الجديدة، والتكيف مع الظروف المتغيرة، وتحسين نماذج القرار. وهذا يضمن أن يظل دعم القرار فعالاً وحديثًا في البيئات الديناميكية.
اتجاهات بحثية لتحسين نظم اتخاذ القرار
الأبحاث في مجال تحسين اتخاذ القرارات تلعب دورًا حاسمًا في تطوير وتقدم الأنظمة والأساليب المستخدمة في هذا السياق حيث تساهم في تحسين كفاءة القرارات وتعمل على توظيف تطوير التكنولوجيا في أنظمة اتخاذ القرارات كما تساعد في دراسة دور أنظمة الذكاء الاصطناعي على فهم أفضل لعمليات اتخاذ القرارات وتفعيل توظيفها لتحسين القرارات. يمكن للأبحاث أيضا أن تساهم في إيجاد حلول جديدة للتحديات والمشكلات التي قد تواجه عمليات اتخاذ القرارات، سواء كان ذلك من خلال تقديم أساليب جديدة أو تحسين الأساليب الحالية ويمكن للأبحاث تعزيز الابتكار من خلال تطوير أساليب جديدة وفعّالة لاتخاذ القرارات، مما يسهم في تطوير منظومة الأعمال بشكل عام، ومن المقترحات للأبحاث التالي:
تطوير تقنيات تعلم الآلة: يمكن للأبحاث في هذا المجال من الدراسة والاستكشاف لتحسين الخوارزميات الرياضية والنماذج الإحصائية المستخدمة في تدريب النظم الذكية لاتخاذ القرار.
تكامل البيانات: يمكن للأبحاث في تكامل البيانات في دراسة كيفية فعالية تكامل بيانات متنوعة وكبيرة الحجم من مصادر متعددة، بما في ذلك البيانات الهيكلية وغير الهيكلية.
تحليل السياق والبيئة: يمكن للأبحاث دراسة تفعيل تضمين بيئة الشركة في تحسين عمليات اتخاذ القرار وكيفية ادراك أهمية البيئة الخارجية والداخلية للشركة في عمليات اتخاذ القرار، خاصةً فيما يتعلق بتقنيات تحليل السياق وتفسيره.
تحسين فهم القرارات الآلية: مازال مجال فهم القرارات الآلية مجالا خصبا للدراسة والبحث وذلك من خلال دراسة آليات فهم النظم الذكية لأسباب اتخاذ القرار وكيفية تفسيرها للبشر.
تعزيز شفافية النماذج: تعمل الأبحاث في دراسة كيفية جعل النماذج الذكية أكثر شفافية وفهماً لتحقيق قابلية التفسير.
إدارة عدم اليقين: تعتبر إدارة عدم اليقين من التحديات التي تحفز الأبحاث لاستكشاف كيف يمكن للنظم التكنولوجية التعامل مع عدم اليقين في البيانات واتخاذ قرارات مستنيرة.
أخلاقيات نظم اتخاذ القرار: تظل قضايا الاخلاقيات مجال مهم مع تطور التكنولوجيا وتدفق البيانات من كل المصادر، يمكن للأبحاث دراسة القضايا الأخلاقيات المتعلقة بالقرارات الآلية، وخصوصية البيانات بما في ذلك العدالة الاجتماعية والتمييز.
أمن النظم: يعتبر الامن عماد الأعمال، لذا يعتبر هذا القطاع واعد للأبحاث حول كيفية زيادة أمان نظم اتخاذ القرار لضمان حماية البيانات ومنع التلاعب والسرقات واستغلال البيانات لأغراض غير شريفة تعمل على انتهاك الخصوصية.
التفاعل بين الإنسان والآلة: تطور هذا المجال كثيرا وما زال بحاجة إلى كثير من الأبحاث كلما زاد دور الذكاء الاصطناعي، لذا تهتم الأبحاث دراسة كيف يمكن تحسين تفاعل البشر مع النظم الذكية وتحسين فهمهم لقراراتها.
تطوير نماذج قابلة للتكامل: تهتم الأبحاث في هذا المجال في دراسة كيفية تطوير نماذج يمكن تكاملها بسهولة في البيئات الحالية ومع الأنظمة القائمة.
الخلاصة
يعزز الذكاء الاصطناعي أنظمة دعم القرار من خلال توفير قدرات تحليلية متقدمة، وتحسين تفسير البيانات، وأتمتة جوانب معينة من عملية صنع القرار، مما يساعد في النهاية الأفراد والمنظمات على اتخاذ قرارات أكثر استنارة وفي الوقت المناسب. ولا يزال المجال يحتاج إلى الكثير من الابحاث لإبقاء القرارات دائماً حية ومتطورة مع تقدم التكنولوجيا وتطور الاحتياجات في مختلف الصناعات.
دكتورة أروى يحيى الأرياني
أستاذ مشارك - تكنولوجيا المعلومات
باحث ومستشار أكاديمي
أضغط هنا "Dr. Arwa Aleryani-Blog " لتسجيل متابعة، حتى يصلك الجديد من المدونة الأكاديمية.
