IoT 시대의 BRM의 역할 (두 번째 2)
2021.09.22 Innorules
이 항목은 Inorus Co., Ltd.의 Shiraishi Koichi의 기여입니다.https : //business.facebook.com/innorules.co.jp/)의 재 인쇄입니다.
우리는 BRM의 초기 단계 인 인공 지능 (AI)을 사용하는 전문가 시스템에서 역사적 배경을 추적 할 것입니다.
저는 1990 년대에 전문가 시스템이 간소화되고 비용 절감으로 이어질 것으로 예상되는 2000 년경 금융 서비스와 그것이 진행되는 방식이 2000 년에 강조되었다고 생각합니다. 이것은 컴퓨터 성능이 유지되지 않았다는 사실 외에도 인간이 소유 한 비즈니스 지식과 노하우가 복잡하고 얽혀 있으며 전문가들은 종종 무의식적으로이를 조작하여 시스템에 소개하기위한 요소로 지식을 추출하고 구성하기가 어렵 기 때문입니다. 그 당시 금융 산업은 금융 빅뱅 (Financial Big Bangs)에 의한 규제 완화였으며, 세븐 뱅크, 소니 뱅크, 이온 뱅크 등이 차례로 설립 될 때이기도했습니다.
30 년 전 IT 업계에 진입했을 때 전문가 시스템 엔지니어 (SE) 또는 SE가 전문가가 가지고있는 지식을 이끌어내는 역할을하는 사람이있었습니다. 그러나 그들의 기대에도 불구하고 그들은 그 역할을 할 기회가 많지 않은 것 같습니다.
당시 AI 연구의 최전선 인 5 세대 컴퓨터 프로젝트에 의해 수행 된 기술 검증 결과는 "수학적 논리를 기반으로 한 지식 표현, 관리 및 활용 기술을 병렬 처리가 제공하는 높은 처리 기능과 함께 실용적인 지식 처리 시스템을위한 공통 기초가 될 수 있음을 보여주었습니다." 그러나 일반 시장이나 비즈니스 처리에 적용되지 않았기 때문에 널리 받아 들여지지 않았습니다. 아이러니하게도, 일본이 전국의 AI 연구를 진행하는 방식은 유럽과 미국에서 위기에 빠져 있으며 응용 프로그램으로 적용 할 수있는 AI 소프트웨어 개발에 중점을두기 시작했습니다. (다음에 계속)
