26—32 Искусственный интеллект для оптимизации бизнеспроцессов: оборот наличных средств в банках Римвидас Симутис Профессор Каунасского технологического университета последние годы значитель ный прогресс при решении оптими зации сложных бизнеспроцессов был достигнут путем использования различных методов искусственного интеллекта. <...> Эти методы включают: искусственные нейронные сети, не четкие множества, многоагентные системы, эволюционные и генетиче ские вычисления, роевой интеллект и парадигмы виртуального завода (VirtualFactory). <...> Применение этих ме тодов формирует так называемые интеллектуальные системы. <...> Наше определение интеллек туальных систем в основном связано со способностью системы узнавать и адаптироваться к новой ситуации, обобщать, находить рациональные решения и общаться. <...> Результат при менения интеллектуальных систем для оптимизации процессов включа ет в себя расширенный анализ про цесса, мониторинг, прогнозирова ние, принятие решений и контроль процессов. <...> Интеллектуальные сис темы реализуют концепции адапта ции и самоорганизации, которые позволяют или облегчают формиро вание оптимальных управляющих действий в сложных и меняющихся условиях. <...> Информация может посту пать в интеллектуальную систему из окружающей среды, из сенсоров или базы данных, выходом интеллекту альных систем являются управляю щие воздействия или рациональные решения. <...> Дополнительно интеллек туальная система может провести предварительную обработку данных и статистический анализ, выдать ре зультаты кластеризации или некото рые результаты анализа поведения процессов. <...> Эти результаты могут быть использованы для адаптации моделей, оценки состояния процес сов и анализа важных переменных. <...> Одной из ключевых возможностей интеллектуальной системы является способность к обобщению: система должна работать уверенно в новых условиях. <...> Наиболее важными мето дами при создании <...>