ISSN: 1896-382X | www.wnus.edu.pl/pl/edu/ DOI: 10.18276/epu.2016.122-23 | strony: 249-259
MARCIN HERNES, ANNA CHOJNACKA-KOMOROWSKA, KAMAL MATOUK Uniwersytet (NRQRPLF]Q\ZH:URFáDZLX1
PRZETWARZANIE WIEDZY NIEUSTRUKTURALIZOWANEJ W OBSZARZE E-BANKINGU
Streszczenie
,VWRWQ\P SUREOHPHP RGQRV]ąF\P VLĊ GR H-bankingu jest RFHQD UHDOL]DFML XVáXJ Z FHOX Z\ERUX VDW\VIDNFMRQXMąFHJR UR]ZLą]DQLD dla klienta. W Internecie PRĪQD ZSUDZG]LH ]QDOHĨü ZLHOH RFHQ MHGQDNĪH LFK F]\WDQLH RELHNW\Zne ocenianie i porów-nywanie PLĊG]\ VREą MHVW EDUG]R F]DVRFKáRQQH L REDUF]RQH GXĪą PRĪOLZRĞFLą SRSHá QLHQLDEáĊGX. 1LH]EĊGQH]DWHPVWDMHVLĊDXWRPDW\F]QHSU]HWZDU]DQLHZLHG]\QLHXVtruk-WXUDOL]RZDQHM]ZLą]DQHM]H-bankingiem.
&HOHP QLQLHMV]HJR DUW\NXáX MHVW GRNRQDQLH DQDOL]\ PRĪOLZRĞFL SU]HWZDU]DQLD wiedzy nieustrukturalizowanej w obszarze e-bankingu z wykorzystaniem agentów ko-gnitywnych.
: DUW\NXOH SU]HGVWDZLRQR LVWRWĊ H-bankingu, dokonano krótkiej charakterystyki procesu przetwarzania wiedzy nieustrukturalizowanej oraz przeprowadzono ekspery- PHQWEDGDZF]\ZHU\ILNXMąF\PRĪOLZRĞüZ\NRU]\VWDQLDDJHQWyZNRJQLW\ZQ\FKZSUo-cesie przetwarzania wiedzy nieustrukturalizowanej w rozpatrywanym obszarze.
6áRZD NOXF]RZH e-banking, wiedza nieustrukturalizowana, kognitywne programy agentowe.
Wprowadzenie
Dynamiczny rozwój instytucji finansowych w postaci banków, a w szczegól-QRĞFL H-bankingu, oraz dynamiczny wzrost liczby XVáXJ SU]H] QLH RIHURZDQ\FK VSUDZLáLĪNOLHQWRZLLQG\ZLGXDOQHPXQLH]Z\NOHWUXGQRGRNRQDüZ\ERUXQDMOHSV]HM LQVW\WXFMLNWyUHMZDUWRSRZLHU]\üVZRMHRV]F]ĊGQRĞFLOXEVNRU]\VWDü]XVáXJNUHGy-WRZ\FK1DIRUDFKLQWHUQHWRZ\FKPRĪQDZSUDZG]LH]QDOHĨüZLHOHRFHn tych
insty-1
WXFMLMHGQDNĪHLFKF]\WDQLHRELHNW\ZQHRFHQLDQLHLSRUyZQ\ZDQLHLFKPLĊG]\VREą MHVW EDUG]R F]DVRFKáRQQH L REDUF]RQH GXĪą PRĪOLZRĞFLą SRSHáQLHQLD EáĊGX OXE SR prostu nieodnalezienia QDMZDĪQLHMV]\FKRSLQLL]SXQNWXZLG]HQLDSRGMĊFLDGHF\]ML NLH]EĊGQH ]DWHP VWDMH VLĊ DXWRPDW\F]QH SU]HWZDU]DQLH ZLHG]\ QLHXVWUXNWXUDOL]o-ZDQHM ZV]F]HJyOQRĞFLRSLQLLNOLHQWyZ ]ZLą]DQHM]H-bankingiem.
&HOHPQLQLHMV]HJRDUW\NXáXMHVWGRNRQDQLHDQDOL]\PRĪOLZRĞFLSU]HWZDU]DQLD wiedzy nieustrukturalizowanej w obszarze e-bankingu z wykorzystaniem agentów kognitywnych.
: SLHUZV]HM F]ĊĞFL DUW\NXáX SU]HGVWDZLRQR LVWRWĊ H-EDQNLQJX 1DVWĊSQLH Go-konano krótkiej charakterystyki procesu przetwarzania wiedzy nieustrukturalizo-ZDQHM:NRĔFRZHMF]ĊĞFLDUW\NXáXSU]HSURZDG]RQRHNsperyment badawczy wery- ILNXMąF\PRĪOLZRĞüZ\NRU]\VWDQLDDJHQWyZNRJQLW\ZQ\FKZSURFHVLHSU]HWZDU]a-nia wiedzy nieustrukturalizowanej w rozpatrywanym obszarze.
1. Istota e-bankingu
Rozwój e-EDQNRZRĞFLX]DOHĪQLRQ\E\áZJáyZQHMPLHU]HRGGRVWĊSXGRV]\b-kiego Internetu. Jak SRND]XMą SU]HSURZDG]RQH EDGDQLD 6KDK i Clarke 2009, s. 3), ĞUHGQLRPQLHMZLĊFHMSRPLHVLąFDFKRGPRPHQWXX]\VNDQLDGRVWĊSXGR,QWHUQHWX XĪ\WNRZQLF\VLHFL]DF]\QDMąUHDOL]RZDüVZRMHSáDWQRĞFL]Z\NRU]\VWDQLHPEDQNo-ZRĞFL HOHNWURQLF]QHM (e-EDQNLQJ NWyUH WR SRMĊFLH R]QDF]D NRU]\VWDQLH ] HOHNWUo-QLF]Q\FKNDQDáyZZ]DNUHVLHPLQUHDOL]DFMLREURWXSáDWQLF]HJR 7DOHFND i Niczy-SRUXNV ,QDF]HMEDQNRZRĞüHOHNWURQLF]QDGHILQLRZDQDMHVWSU]H]( Jan-czyk-6WU]DáĊ JG]LH UR]XPLDQD MHVW MDNR IRUPD XVáXJ RIHURZDQ\FK SU]H] EDQNL NWyUD SROHJD QD XPRĪOLZLHQLX GRVWĊSX GR UDFKXQNX ]D SRPRFą XU]ąG]HQLD elektronicznego: bankomatu, komputera, telefonu, terminalu POS oraz linii teleko-PXQLNDF\MQ\FK %DQNRZRĞü HOHNWURQLF]Qą PRĪQD UyZQLHĪ RSLVDü ]D: .ZDĞQLc-kim (2004) poprzez zdefiniowanie charakterystycznych obszarów wykorzystania ĞURGNyZLQIRUPDW\F]Q\FKLWHOHNRPXQLNDF\MQ\FKMDNKRPHEDQNLQJLQWHUQHWEDn-NLQJXU]ąG]HQLDHOHNWURQLF]QHMDNEDQNRPDW\WHOHIRQLDVWDFMRQDUQDLNRPyUNRZD
&KRü EDQNRZRĞüHOHNWURQLF]QDMHVWVWRVXQNRZRQRZąXVáXJąQDU\QNDFK, i to zarówno polskim, MDN L ĞZLDWRZ\P WR Z\RGUĊEQLD VLĊ MXĪ F]WHU\ JáyZQH ID]\ MHM UR]ZRMX1DMF]ĊĞFLHMSU]H]DXWRUyZQD]\ZDQHVąRQHZQDVWĊSXMąF\VSRVyE (OHc-tronic 2001; 0DFLHU]\ĔVNL):
1. ,QWHUQHWMDNRQDU]ąG]LHPDUNHWLQJX 2. wprowadzenie interakcji z klientem, 3. pHáQ\]DNUHVWUDQVDNFMLLXVáXJEDQNRZ\FK 4. strategiczne wykorzystanie Internetu.
:UD]]SRMDZLDQLHPVLĊNDĪGHMNROHMQHMID]\]PQLHMV]DVLĊrola informacyjna, DUR]EXGRZXMHFRUD]EDUG]LHMDNW\ZQDZVSyáSUDFD]LQG\ZLGXDOQ\PRGELRUFąXVáXJ
EDQNRZ\FK 5R]EXGRZDQ\ L ZV]HFKVWURQQ\ VHUZLV EDQNRZRĞFL HOHNWURQLF]QHM PD ZLĊFQDFHOXSU]HGHZV]\VWNLPSR]\VNDQLHQRZHJRNOLHQWDDQDVWĊSQLHXWU]\PDQLH go poprzez oferowanie XVáXJ GRVWRVRZDQ\FK GR LFK LQG\ZLGXDOQ\FK RF]HNLZDĔ oraz wprowadzanie QRZ\FKXVáXJLIXQNFMRQDOQRĞFL 0á\QLN . Dalszy rozwój EDQNRZRĞFLHOHNWURQLF]QHMPRĪHE\ü]ZLą]DQ\]NRQLHF]QRĞFLąGRVWRVRZDQLDRIHr-ty, LWRQLHW\ONRSU]H]EDQNLDOHWDNĪHSU]H]firmy telekomunikacyjne, do potrzeb osób nie NRU]\VWDMąF\FKZFKZLOLREHFQHM]WDNLFKXVáXJ3RPLPR]QDF]QHJRLGy-QDPLF]QHJR UR]ZRMX EDQNRZRĞFL LQWHUQHWRZHM Z 3ROVFH QD SU]HVWU]HQL RVWDWQLFK NLONXQDVWX ODW PRĪQD ]DXZDĪ\ü WHĪ SHZQH EDULHU\ UR]ZRMRZH 1DOHĪą do nich przede wszystkim:
– QLHSHZQRĞü]ZLą]DQD]]DSHZQLHQLHPSU]H]EDQNRGSRZLHGQLHJRSR]LRPX EH]SLHF]HĔVWZDSU]HSURZDG]DQ\FKWUDQVDNFML
– Z\VRNLH NRV]W\ ]ZLą]DQH ] ZGURĪHQLHP QRZRF]HVQ\FK WHFKQRORJLL SU]H] banki,
– EUDN]DXIDQLDVSRáHF]HĔVWZDGRH-gospodarki.
-HGQDNĪH SR VWURQLH ]DOHW NRU]\VWDQLD ] EDQNRZRĞFL HOHNWURQLF]QHM PRĪQD ]QDOHĨüNRU]\ĞFLILQDQVRZH, i to zarówno po stronie klienta, jak i banku. Jak wska-]XMH30á\QLN , SURIHVMRQDOQLHZGURĪRQ\V\VWHPEDQNRZRĞFLHOHNWURQLF]QHM PRĪH]DSURFHQWRZDüZSU]\V]áRĞFL]QDF]ąF\PREQLĪHQLHPNRV]WyZQDZHWGRSo-ziomu 15–20%, co powodowane jest nieporównywalnie mniejszym kosztem prze-SURZDG]HQLD SRMHG\QF]HM WUDQVDNFML ]D SRPRFą VHUZLVX EDQNX LQWHUQHWRZHJR :WUDG\F\MQ\PRGG]LDOHEDQNRZ\PZ\QRVLRQRNRáR1,07 (USD), natomiast wyko-U]\VWXMąF,QWHUQHWW\ONR0,01 (USD). 'XĪRZ\ĪV]HVąWDNĪHNRV]W\XWU]\PDQLDNRQWD NOLHQWD Z RGG]LDOH WUDG\F\MQ\P QLĪ NRV]W XWU]\PDQLD NRQWD Z RIHUFLH ZLUWXDOQHM -HGQRF]HĞQLH SU]\ WDN Z\UDĨQ\P REQLĪHQLX NRV]WyZ PRĪOLZD MHVW REVáXJD SUzez EDQNLQWHUQHWRZ\F]WHURNURWQLHZLĊNV]HMOLF]E\NOLHQWyZZSRUyZQDQLX]HVWZRU]o-QąW\PVDP\PNRV]WHPVLHFLąSODFyZHNLRGG]LDáyZ
'\QDPLF]Q\ UR]ZyM EDQNRZRĞFL HOHNWURQLF]QHM RUD] SURGXNWyZ L XVáXJ RIe-URZDQ\FKSU]H]EDQNLVSRZRGRZDáLĪFRUD]WUXGQLHMpotencjalnemu klientowi wy-EUDü EDQN RSW\PDOQLH GRSDVRZDQ\ GR MHJR SRWU]HE &]ĊVWR ERZLHP RIHUWD EDQNX NRQVWUXRZDQDMHVWZVSRVyEXQLHPRĪOLZLDMąF\áDWZHMHMSRUyZQDQLH]RIHUWą konku-UHQFML =HVWDZLHQLH SU]\NáDGRZ\FK XVáXJ RIHURZDQ\FK SU]H] EDQNL Z SRG]LDOH na UyĪQHNDWHJRULHXVáXJSU]HGVWDZLDWDEHOD
,VWRWQąFHFKąEDQNRZRĞFLHOHNWURQLF]QHMMHVWMHMLQWHUDNW\ZQRĞüSR]ZDODMąFD QDDNW\ZQąNRPXQLNDFMĊNOLHQWD]EDQNLHPEH]NRQLHF]QRĞFLZ\FKRG]HQLD]GRPX 3RMDZLDMąVLĊZLĊFQRZHNLHUXQNLUR]ZRMXWDNLFKXVáXg, MDNFKRFLDĪE\ &DOO-Back-Button2, Telewebsystems3 czy wLGHRNRQIHUHQFMH 8Z]JOĊGQLDMą RQH FRUD] WR LQQH
2
Call-Bacik Button – VSRVyELQLFMRZDQLDSRáąF]HĔWHOHNRPXQLNDF\MQ\FKSRSU]H]VWURQĊ LQWHUQHWRZąLQDFLĞQLĊFLHRGSRZLHGQLHJRNODZLV]DSROHJDMąF\QD]ZURWQ\PRGG]ZDQLDQLX.
3
Telewebsystems – V\VWHP NRPXQLNDFML JáRVRZHM XPRĪOLZLDMąF\ NRQWDNW EH]SRĞUHGQLR ze strony internetowej.
LZ\ĪV]HZ\PDJDQLDNOLHQWyZEDQNyZRUD]RGSRZLDGDMąQD]JáDV]DQHSU]H]QLHJR SRWU]HE\&RUD]F]ĊĞFLHMPRĪQDPyZLüWHĪRRQH-to-one banking (Szpringer 2002, str. 141– ZNWyU\PQDMZDĪQLHMV]HMHVW]LQG\ZLGXDOL]RZDQHSRGHMĞFLHGRNOLHn-WDG]LĊNLNRPSOHNVRZHPX]DVWRVRZDQLXSRGV\VWHPX&50 Customer Relationship
Management).
Tabela 1 .ODV\ILNDFMDLQWHUQHWRZ\FKXVáXJEDQNRZ\FK
Kategoria uVáXJ Oferowane uVáXJL
3URGXNW\SRSUDZLDMąFHZ\JRGĊ EDQNRZRĞü PRELOQD PRELOQH SáDWQRĞFL SRZLDGo-mienia SMS
8VáXJLQDU]HF]RVyEWU]HFLFK
SáDWQRĞFL LQWHUQHWRZH L SáDFHQLH UDFKXQNyZ SU]e-OHZ\]DJUDQLF]QH]OHFHQLDVWDáH SROHFHQLD]DSáDW\ SáDWQRĞFL GR XU]ĊGyZ skarbowych SáDWQRĞFL GR ZUS
Inne produkty finansowe XEH]SLHF]HQLD QD Ī\FLH XEH]SLHF]HQLD NRPXQLNa-F\MQHXEH]SLHF]HQLDPDMąWNRZH
Produkty inwestycyjne
RWZLHUDQLH L ]DU]ąG]DQLH GHSR]\WDPL QD UDFKXQNX ]DNXSVSU]HGDĪ MHGQRVWHN XF]HVWQLFWZD Z fundu-szach inwestycyjnych ]DNXSVSU]HGDĪ REOLJDFML L LQQ\FK LQVWUXPHQWyZ LQZHVW\F\MQ\FK PRĪOLZRĞü korzystania z rachunku maklerskiego
Produkty finansowe DSOLNDFMDRSRĪ\F]NĊDSOLNDFMDRNDUWĊNUHG\WRZą Proste produkty bankowe RWZLHUDQLH UDFKXQNX L ]DU]ąG]DQLH nim, aplikacje
kart debetowych
ħUyGáR (Chojnacka-Komorowska 2013, Gospodarka 2012).
2. Przetwarzanie wiedzy nieustrukturalizowanej
W procesie przetwarzania wiedzy nieustrukturalizowanej, realizowanym rów-QLHĪZZLHORDJHQWRZ\FKV\VWHPDFKZVSRPDJDQLDdecyzji finansowych, stosowane VąQDVWĊSXMąFHPHWRG\ Potiopa 2011; Baldoni i in. 2012):
– wyszukiwanie informacji, – ekstrakcja informacji, – eksploracja tekstu,
– SU]HWZDU]DQLHMĊ]\NyZQDWXUDOQ\FK 1DWXUDO/DQJXDJH3URFHVVLQJ
*áyZQ\P FHOHP wyszukiwania informacji jest znalezienie odpowiedzi na S\WDQLHXĪ\WNRZQLNDZĞUyGNROHNFMLGRNXPHQWyZEkstrakcja polega na zidentyfi-NRZDQLXLQVWDQFMLSHZQHMSUHGHILQLRZDQHMNODV\]GDU]HĔLFKSRZLą]DĔRUD]Z\VWą SLHĔ Z GRNXPHQWDFK SLVDQ\FK Z MĊ]\NX QDWXUDOnym (Pham i Pham 2012). Celem
eksploracji tekstu MHVW SR]QDQLH XNU\W\FK Z WHNĞFLH LQIRUPDFML ] Z\NRU]\VWDQLHP PHWRGGRVWRVRZDQ\FKGRGXĪHMOLF]E\GDQ\FKWHNVWRZ\FK àDSF]\ĔVNL 2010, s. 66). 3U]HWZDU]DQLH MĊ]\NyZ QDWXUDOQ\FK ]DZLHUD PHFKDQL]P\ SUyEXMąFH GRNRQDü Ä]UR]XPLHQLD´NRQWHNVWXWHNVWX:PHWRGDFKW\FKQLHVąREOLF]DQHZDUWRĞFLSRGo-ELHĔVWZDWHUPyZDOHSU]HSURZDG]DQHVąQDVWĊSXMąFHNDWHJRULHDQDOL]WHNVWX Soá dacki 2006):
3á\WND DQDOL]D WHNVWX MHVW RNUHĞODQD MDNR DQDOL]D WHNVWX NWyUHM HIHNW MHVW QLe- pHáQ\ZVWRVXQNXGRJáĊERNLHMDQDOL]\WHNVWX=Z\NOHRJUDQLF]HQLHSROHJDQDURz-poznawaniu struktur nierekurencyjnych lub o ograniczonym poziomie rekurencji, NWyUHPRJąE\üUR]SR]QDQH]GXĪ\PVWRSQLHPSHZQRĞFL
*áĊERND DQDOL]D WHNVWX MHVW SURFHVHP NRPSXWHUowej analizy lingwistycznej ZV]\VWNLFK PRĪOLZ\FK LQWHUSUHWDFML L UHODFML JUDPDW\F]Q\FK Z\VWĊSXMąF\FK Z WHk-ĞFLHQDWXUDOQ\P7DNDSHáQDDQDOL]DPRĪHE\üEDUG]R]áRĪRQD
:SURFHVLHDQDOL]\GRNXPHQWyZWHNVWRZ\FKF]ĊVWRZ\NRU]\VWXMHVLĊVHPDn-tyczne metody reprezentacji wiedzy, w tym sieci seman:SURFHVLHDQDOL]\GRNXPHQWyZWHNVWRZ\FKF]ĊVWRZ\NRU]\VWXMHVLĊVHPDn-tyczne (Dudycz 2013). ']LĊNL LFK ]DVWRVRZDQLX PRĪOLZD MHVW V]HURNR UR]XPLDQD UHSUH]HQWDFMD ZLHG]\ w której istotną NZHVWLąMHVW]ZUyFHQLHXZDJLQDZ]DMHPQH]DOHĪQRĞFLZ\VWĊSXMąFH SRPLĊG]\RELHNWDPL
&RUD]F]ĊĞFLHMZFHlu przetwarzania wiedzy nieustrukturalizowanej wykorzy-VW\ZDQH Vą NRJQLW\ZQH SURJUDP\ DJHQWRZH NWyUH UHDOL]XMą IXQNFMH SR]QDZF]H i decyzyjne, takie, MDNLH ]DFKRG]ą Z OXG]NLP Py]JX G]LĊNL WHPX SRWUDILą ]UR]u-PLHü U]HF]\ZLVWH ]QDF]HQLH REVHUZRZDQ\FK ]MDZLVN i procesów biznesowych za-FKRG]ąF\FKPLĊG]\LQQ\PLQDU\QNDFKILQDQsowych (Duch 2010).
3. Eksperyment badawczy
W celu analizy wiedzy nieustrukturalizowanej Z\NRU]\VWDQRDUFKLWHNWXUĊ7KH Learning Intelligent Distribution Agent (LIDA) (Franklin i Patterson 2006)=DOHWą tej architektury jest jej emergentno-V\PEROLF]Q\ FKDUDNWHU G]LĊNL F]HPX PRĪOLZH jest przetwarzanie wiedzy zarówno ustrukturalizowanej (numerycznej i symbolicz-QHM MDNLQLHXVWUXNWXUDOL]RZDQHM ]DSLVDQHMZMĊ]\NXQDWXUDOQ\P Metody analizy dokumentów tekstowych z wykorzystaniem agenta kognitywnego zostaá\ VFKDUDk-teryzowane w pracach (Bytniewski i Hernes 2014; Hernes 2015) ]H Z]JOĊGX QD ograniczenie REMĊWRĞFLWHNVWX QLHEĊGąRQHSU]HGPLRWHPDQDOL]\ZQLQLHMV]\PDUWy-kule). ZaprezentRZDQ\ ]RVWDQLH QDWRPLDVW HNVSHU\PHQW EDGDZF]\ ZHU\ILNXMąF\ PRĪOLZRĞü SU]HWZDU]DQLD RSLQLL GRW\F]ąF\FK H-bankingu. W celu weryfikacji po-SUDZQRĞFL PHWRG\ DQDOL]\ GRNXPHQWyZ WHNVWRZ\FK SU]HSURZDG]RQR HNVSHU\PHQW EDGDZF]\SROHJDMąF\QDSRUyZQDQLXZ\QLNyZDQDOLzy automatycznej z wynikami DQDOL]\SU]HSURZDG]RQHMSU]H]F]áRZLHND HNVSHUWD F]\OLDQDOL]\UĊF]QHM:HNs-SHU\PHQFLHW\PSU]\MĊWRQDVWĊSXMąFH]DáRĪHQLD
1. $QDOL]LHSRGGDQRRSLQLHGRW\F]ąFHXVáXJ]]DNUHVXH-bankingu ]QDMGXMąFH VLĊQDVWURQDFKVNOHSyZLQWHUQHWRZ\FKSRUWDOLXPRĪOLZLDMąF\FKSRUyZQy-wanie cen oraz na forach internetowych.
2. 3U]HSURZDG]RQRSá\WNąDQDOL]ĊWHNVWX
3. Liczba analizowanych opinii: 3 2JUDQLF]HQLH WR Z\QLND ] IDNWX ĪH ZRGQLHVLHQLXGRNDĪGHMRSLQLL PXVLDáD]RVWDüSU]HSURZDG]RQDUĊF]Qa jej DQDOL]DFRMHVWSURFHVHPF]DVRFKáRQQ\P
4. Na potrzeby niniejszego eksperymentu analizie poddano 4 cechy: – oSáDW\– Z\VRNRĞüRSáDWSRELHUDQ\FK]DĞZLDGF]RQHXVáXJL,
– XVáXJL – MDNRĞü RIHURZDQ\FK XVáXJ LFK UyĪQRURGQRĞü NRQNXUHQF\j-QRĞü DOH WDNĪH RJyOQD RFHQD EDQNX Z SU]\SDGNX JG\ ĪDGQH ] NU\We-ULyZQLH]RVWDáR wskazane,
– interfejs – áDWZRĞüNRU]\VWDQLD]VHUZLVXLQWHUQHWRZHJR,
– bH]SLHF]HĔVWZR– szczególnie w zakresie transakcji internetowych. 5. 3U]\MĊWRĪHMHĪHOLRSLQLDQLH]DZLHUDLQIRUPDFMLRZ\GĨZLĊNXGDQej cechy, WRMHMZ\GĨZLĊNMHVWLGHQW\F]Q\]Z\GĨZLĊNLHPRSLQLL 6. =DVWRVRZDQR PHWRGĊ XF]HQLD VLĊ ] QDXF]\FLHOHP 1D SRGVWDZLH NRUSXVX ]ELRUX XF]ąFHJR]DZLHUDMąFHJRRSLQLLGRNRQDQRNRQILJXUDFMLSDUDPe-trów agenta kognitywnego. 7. :FHOXRNUHĞOHQLDSRSUDZQRĞFLZ\QLNyZDQDOL]\DXWRPDW\F]QHMZRGQLe-VLHQLXGRZ\QLNyZDQDOL]\UĊF]QHM]DVWRVRZDQRQDVWĊSXMąFHPLDU\
– VNXWHF]QRĞü – PLDUD WD RNUHĞOD stosunek liczby opinii, których wy-GĨZLĊN OXEZ\GĨZLĊNFHFK ]RVWDá RNUHĞORQ\DXWRPDW\F]QLH, do liczby opinii, NWyU\FK Z\GĨZLĊN OXE Z\GĨZLĊN FHFK ]RVWDá RNUHĞORQ\ UĊFz-QLH PLDUDWDSR]ZDODVWZLHUG]LüZLOXSU]\SDGNDFKZ\GĨZLĊNRSLQLL OXEZ\GĨZLĊNFHFK QLH]RVWDáRNUHĞORQy przez agenta (agent nie okre-ĞOLáF]\RSLQLD[cecha] MHVWSR]\W\ZQDQHJDW\ZQDF]\WHĪQeutralna); NROHMQH Z\NRU]\VW\ZDQH PLDU\ RGQRV]ą VLĊ MHG\QLH GR RSLQLL FHFK skutecznie rozpoznanych przez agenta jako pozytywne lub negatywne RSLQLHQHXWUDOQHQLHVąEUDQHSRGXZDJĊ – precyzja – RNUHĞODGRNáDGQRĞüNODV\ILNDFMLZREUĊELHUR]SR]QDQHMNOa-sy RSLQLLLGHILQLRZDQDMHVWZQDVWĊSXMąF\VSRVyE onp oop oop p gdzie: p – precyzja,
opp – opinie pozytywne rozpoznane jako pozytywne, onp – opinie negatywne rozpoznane jako pozytywne.
– F]XáRĞü– RNUHĞODVWRVXQHNOLF]E\RSLQLLUR]SR]QDQ\FKSU]H]agenta ja-ko pozytywne do wszystkich opinii pozytywnych, definiowana jest w QDVWĊSXMąF\VSRVyE
opn oop oop c gdzie: c – F]XáRĞü
opp – opinie pozytywne rozpoznane jako pozytywne, opn – opinie pozytywne rozpoznane jako negatywne.
Wszystkie z przedVWDZLRQ\FKPLDUSU]\MPXMąZDUWRĞFL]]DNUHVXGR (NVSHU\PHQWEDGDZF]\SU]HSURZDG]RQRZQDVWĊSXMąF\VSRVyE
1. W bazie danych zapisano 300 losowo wybranych opinii odczytanych ze VWURQLQWHUQHWRZ\FKVHUZLVyZSRUyZQXMąF\FKFHQ\RUD]IRUyZLQWHUQHWo-wych.
2. DRNRQDQRUĊF]QHMDQDOL]\ DGQRWDFMLW\FKRSLQLL
3. 1DVWĊSQLHXWZRU]RQR]ELyUXF]ąF\]DZLHUDMąF\ORVRZRZ\EUDQ\FKRSi-nii, na podstawie których dokonano parametryzacji agenta kognitywnego. 2SLQLHWHSRJUXSRZDQRUyZQLHĪ]HZ]JOĊGXQDVWRSLHĔWUXGQRĞFL WU]\ gru-py: grupa 1 – Z\GĨZLĊNRSLQLLLFHFKáDWZ\GRRNUHĞOHQLDJUXSD– wy-GĨZLĊNRSLQLLLFHFKWUXGQ\GRRNUHĞOHQLD UR]SR]QDZDQLDLFKZ\GĨZLĊNX RUD]Z\GĨZLĊNXFHFKWHOHIRQyZFKDUDNWHU\]RZDQ\FKZW\FKRSLQLDFK Wa-bela 2 6FKDUDNWHU\]RZDQHZF]HĞQLHMPLDU\SRSUDZQRĞFLZ\QLNyZDQDOi-]\REOLF]DQRZRGQLHVLHQLXGRSRV]F]HJyOQ\FKJUXSVWRSQLDWUXGQRĞFL Tabela 2 5RG]DMHRSLQLLZHGáXJVWRSQLDWUXGQRĞFLLFKDQDOL]\ Lp. 3U]\NáDGRZDWUHĞüRSLQLL
1 Najgorszy bank, ]MDNLPZVSyáSUDFRZDáHP; QLHPDPRFKRW\QDZHWSLVDü, co mnie irytuje.
2 0LPRLĪNRU]\VWDP]P%DQNXRGNLONXODWLZV]\VWNRZ\GDZDáRVLĊE\üMDNQDj-EDUG]LHMZSRU]ąGNX– ZFLąĪURVQąFHRSáDW\RUD]SUREOHP]HVSáDWąNUHG\WX So-PLPRZSáDW\UDWSLHQLąG]HVąĞFLąJDQHSRQRZQLH).
3 8ZDJD =URELáHP SU]HGZF]RUDM SU]HOHZ HNVSUHVRZ\ ] P%DQNX QD VZRMH GUXJLH NRQWRZ(XUREDQNXQD]QDF]QąGODPQLHNZRWĊ– moja ostatnia kasa!!! O zgro-zo!!! Prowizja 5 zá 1$-*256=( MHVW WR ĪH ZF]RUDM NDVD QLH GRWDUáD QD PRLP profilu w MBANK info o przelewie, ĪHQLH]RVWDáMHV]F]H]UHDOL]RZDQ\, DFRIQąü VLĊQLHGDLNDVDZNRVPRVLH
ħUyGáR RSUDFRZDQLHZáDVQH
5R]SDWUXMąF RSLQLH SLHUZV]HM JUXS\, QDOHĪ\ VWZLHUG]Lü ĪH ]DZLHUDMą RQH MHG\QLH]ZURW\GRW\F]ąFHZ\GĨZLĊNXRSLQLL QLH]DZLHUDMąLQIRUPDFMLGo-W\F]ąF\FKSRV]F]HJyOQ\FKFHFK UR]SR]QDQLHWHJRZ\GĨZLĊNXMHVWáDWZH QDWRPLDVW Z\GĨZLĊN SRV]F]HJyOQ\FK FHFK SU]\MPRZDQ\ MHVW MDNR Zy-GĨZLĊNRSLQLL'UXJąJUXSĊVWDQRZLąRSLQLH ]DZLHUDMąFHLQIRUPDFMHRZy-GĨZLĊNXSRV]F]HJyOQ\FKFHFK7UXGQRĞFLPRJąGRW\F]\ü rozpoznania
da- QHMFHFK\7U]HFLDJUXSDRSLQLLMHVWJUXSąQDMWUXGQLHMV]ąGRSU]HSURZDG]e-QLD DQDOL]\ JG\Ī RSLQLH QDOHĪąFH GR WHM JUXS\ RGQRV]ą VLĊ QS GR kilku EDQNyZXVáXJ ZMHGQHMRSLQLL7UXGQRĞüSROHJD]MHGQHMVWURQ\QDRNUHĞOe-niu, do którego banku/usáXJL SU]\SLVDü Z\GĨZLĊN RSLQLL ] GUXJLHM ]DĞ VWURQ\QDRNUHĞOHQLXGRNWyUHJREDQNXXVáXJL SU]\SLVDüFHFK\FKDUDNWHUy-zowane w opinii.
4. .ROHMQ\NURNSROHJDáQDSU]HSURZDG]DQLXSU]H]DJHQWDDQDOL]\W\FKRSLQLL i zapisywaniu jej wyników w bazie danych.
5. W ostDWQLP NURNX ]RVWDá\ REOLF]RQH PLDU\ SRSUDZQRĞFL Z\QLNyZ DQDOL]\ automatycznej.
Zestawienie otrzymanych wyników zawiera tabela 3.
Tabela 3 :\QLNLDQDOL]\Z\GĨZLĊNXRSLQLLRWHOHIRQDFKRUD]FHFKWelefonów dokonanej przez agenta
Grupa opinii Miara :\GĨZLĊk opinii :\GĨZLĊNFHFK 2SáDW\ 8VáXJL Interfejs %H]SLHF]HĔVWZR 1 6NXWHF]QRĞü 0,675 0,630 0,601 0,663 0,621 Precyzja 0,651 0,635 0,593 0,612 0,638 &]XáRĞü 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 2 6NXWHF]QRĞü 0,612 0,532 0,588 0,593 0,564 Precyzja 0,582 0,563 0,542 0,556 0,512 &]XáRĞü 0,523 0,545 0,511 0,520 0,501 3 6NXWHF]QRĞü 0,502 0,328 0,345 0,389 0,418 Precyzja 0,411 0,335 0,331 0,328 0,412 &]XáRĞü 0,423 0,345 0,325 0,387 0,368 ĝUHGQLD 6NXWHF]QRĞü 0,596 0,497 0,511 0,548 0,534 Precyzja 0,548 0,511 0,489 0,499 0,521 &]XáRĞü 0,649 0,630 0,612 0,636 0,623 ħUyGáR RSUDFRZDQLHZáDVQH
*HQHUDOL]XMąF Z\QLNL DQDOL]\ RSLQLL R WHOHIRQDFK NRPyUNRZ\FK SU]HSURZa-dzonej przez agenta analizy tekstu, PRĪQDVWZLHUG]LüĪHVNXWHF]QRĞüUR]SR]QDZa-nia Z\GĨZLĊNX SRV]F]HJyOQ\FK FHFK MHVW QLĪV]D RG VNXWHF]QRĞFL UR]SR]QDZDQLD Z\GĨZLĊNXFDáHMRSLQLLF]\OLQLHZV]\VWNLHZ\UD]\ Z\UDĪHQLD ĞZLDGF]ąFHRZy-GĨZLĊNXFHFK\]DDGQRWRZDQHUĊF]QLH]RVWDá\]QDOH]LRQHSU]H]DJHQWD:\QLNDáRWR
JáyZQLH]IDNWXĪHQLHZV]\VWNLH]W\FKZ\UD]yZ Z\UDĪHĔ Z\VWĊSRZDá\ZRSi- QLDFK]H]ELRUXXF]ąFHJR1DOHĪ\UyZQLHĪ]DXZDĪ\üĪHQLVNLHZDUWRĞFLPLDUSUHFy-]ML L F]XáRĞFL Z RGQLHVLHQLX GR Z\GĨZLĊNX FHFK ]DZDUW\FK Z RSLQLDFK JUXS\ R]QDF]DMą ĪH Z\GĨZLĊN W\FK FHFK Z ZLHOX SU]\SDGNDFK QLH ]RVWDá UR]SR]QDQy SUDZLGáRZRW]QZLHOHFHFKSRVLDGDMąF\FKRSLQLĊSR]\W\ZQą]RVWDáRUR]SR]QDQ\FK MDNRFHFK\SRVLDGDMąFHRSLQLĊQHJDW\ZQąOXERGZURWQLH
1DSRGVWDZLHDQDOL]\RSLQLLDJHQWNRJQLW\ZQ\VWZLHUG]LáUyZQLHĪĪHQDMZ\ĪHM oceniane cechy to „XVáXJL” i „interfejs”, naWRPLDVWQDMQLĪHMRFHQLDQHFHFK\ WRÄRSáa-W\´LÄEH]SLHF]HĔVWZR´. :RGQLHVLHQLXGRW\FKFHFKEDQNLSRZLQQ\]DWHPSRGMąü G]LDáDQLD]PLHU]DMąFHGRSRSUDZ\MDNRĞFLĞZLDGF]RQ\FKXVáXJ
Podsumowanie
Przetwarzanie wiedzy nieustrukturalizowanej w e-bankingu stanowi istotny HOHPHQWZGRVNRQDOHQLXMDNRĞFLXVáXJ w tym obszarze.
Wyniki eksperymentu badawczego przeprowadzonego w niniejszym artykule SR]ZDODMą Z\VXQąü ZQLRVHN ĪH DJHQW NRJQLW\ZQ\ SUDZLGáRZR UR]SR]QDMH Zy-GĨZLĊNRSLQLL oraz w\GĨZLĊNFHFKXVáXJL ZSU]\SDGNXRSLQLLZNWyU\FKZ\GĨZLĊN WHQMHVWMHGQR]QDF]QLHRNUHĞORQ\1DWRPLDVWZSU]\SDGNXRSLQLLFKDUDNWHU\]XMąF\FK VLĊ QLHMHGQR]QDF]QRĞFLą Z RSLVLH Z\GĨZLĊNX SRV]F]HJyOQ\FK FHFK OXE ]DZLHUDMą F\FK FKDUDNWHU\VW\NĊ NLONX EDQNyZXVáXJ Z MHGQHM RSLQLL DJHQW PLDá WUXGQRĞFL ZRNUHĞOHQLXZ\GĨZLĊNXFHFKXVáXJL=WHJRWHĪZ]JOĊGXNRQLHF]QHMHVWSURZDG]e-QLH GDOV]\FK SUDF EDGDZF]\FK PDMąF\FK QD FHOX ]ZLĊNV]HZRNUHĞOHQLXZ\GĨZLĊNXFHFKXVáXJL=WHJRWHĪZ]JOĊGXNRQLHF]QHMHVWSURZDG]e-QLH SRSUDZQRĞFL UR]So-]QDZDQLD Z\GĨZLĊNX FHFK XVáXJ SU]H] DJHQWD 3UDFH WH PRJą GRW\F]\ü ]DUyZQR zmian w algorytmie funkcjonowania agenta kognitywnego, jak i w ich konfiguracji. 1LH]EĊGQHMHVWUyZQLHĪRSUDFRZDQLHSURFHGXUXPRĪOLZLDMąF\FKDXWRPDW\F]QHSo-dejmowanie decyzji na podstawie rezultatów analizy.
%DGDQLD ]RVWDá\ VILQDQVRZDQH ]H ĞURGków Narodowego Centrum Nauki przyzna-nych na podstawie decyzji numer DEC-2013/11/D/HS4/04096.
Literatura
1. Bytniewski A., Hernes M. (2014), Analiza opinii klientów o produkcie
dokonywa-QD Z NRJQLW\ZQ\P ]LQWHJURZDQ\P V\VWHPLH LQIRUPDW\F]Q\P ]DU]ąG]DQLD,
w: Systemy Wspomagania Organizacji, UHG73RUĊEVND-0LąF, H. Sroka, Katowi-ce: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach.
2. Chojnacka-Komorowska A. (2013), 5R]ZyM EDQNRZRĞFL HOHNWURQLF]QHM Z 3ROVFH, w: 6\VWHP\ LQIRUPDW\F]QH D UR]ZyM VSRáHF]HĔVWZD LQIRrmacyjnego, red. A. Byt-niewski, :URFáDZ 8QLZHUV\WHW(NRQRPLF]Q\ZH:URFáDZLX.
3. Duch W. (2010), $UFKLWHNWXU\ NRJQLW\ZQH F]\OL MDN ]EXGRZDü V]WXF]Q\ XP\Vá, w: Neurocybernetyka teoretyczna, red. R. Tadeusiewicz, Warszawa: Wydawnic-twa Uniwersytetu Warszawskiego.
4. Electronic Banking: The Ultimate guide to business and technology of online banking (2001), SCN Education B.V.
5. Franklin S., Patterson F.G. (2006), The LIDA architecture: Adding new modes of
learning to an intelligent, autonomous, software agent, w: Proceedings of the In-ternational Conference on Integrated Design and Process Technology, San Diego:
Society for Design and Process Science.
6. *RVSRGDUND HOHNWURQLF]QD Z EDQNDFK (OHNWURQLF]QH XVáXJL ILQDQVRZH Z 3ROVFH
w przededniu akcesji do UE, http://www.zbp.pl/photo/ftb/elektroniczna_ w_bankach.pdf >GRVWĊS26.03.2012].
7. Hernes M. (2015), Performance Evaluation of the Customer Relationship
Ma-nagement Agent’s in a Cognitive Integrated MaMa-nagement Support System. Trans-actions on Computational Collective Intelligence, XVIII, LNCS 9240, Springer.
8. Janczyk-6WU]DáD ( (2011), 5R]ZyM L SU]\V]áRĞü EDQNRZRĞFL HOHNWURQLF]QHM Z
3Rl-sce, =HV]\W\1DXNRZH:\ĪV]HM6]NRá\%DQNRZHMZH:URFáDZLXnr 25/2011.
9. .ZDĞQLN : (2004), (NRQRPLF]QH SUREOHP\ EDQNRZRĞFL HOHNWURQLF]QHM, CBKE e-biuletyn 3/2004, http://www.bibliotekacyfrowa.pl/Content/24747/Ekonomiczne _problemy.pdf >GRVWĊS@.
10. àDSF]\ĔVNL $ Systemy ekstrakcji informacji, Zeszyt Naukowy nr 814, Kraków, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie.
11. 0DFLHU]\ĔVNL 0 (2012), )D]\ UR]ZRMX EDQNRZRĞFL LQWHUQHWRZHM, http://www. prnews.pl >GRVWĊS26.03.2012].
12. 0á\QLN 3 (2012), -DYDWHFK 6\VWHP\ EDQNRZRĞFL LQWHrnetowej, http://www. javatech.com.pl/fs/client/jt/doc/raport_eBanking.pdf >GRVWĊS30.03.2012].
13. Pham L.V., Pham S.B. (2012), Information extraction for Vietnamese real estate
advertisements. Fourth International Conference on Knowledge and Systems En-gineering (KSE), Danang.
14. 5R]ZyM EDQNRZRĞFL HOHNWURQLF]QHM ]DOHĪ\ RG XSRZV]HFKQLHQLD V]\ENLHJR ,QWHUQHWX, http://biznes.gazetaprawna.pl/artykuly/561222,rozwoj_bankowosci_elektronicznej _zalezy_od_upowszechnienia_V]\ENLHJRBLQWHUQHWXKWPO>GRVWĊS26.03.2012]. 15. Shah M., Clarke S. (2009), E-Banking Management: Issues, Solutions, and
Strate-gies, New York: IGI Global, Hershey.
16. 6RáGDFNL 3 =DVWRVRZDQLH PHWRG Sá\WNLHM DQDOL]\ WHNVWX GR SU]HWZDU]DQLD
GRNXPHQWyZZMĊ]\NXSROVNLP, rozprawa doktorska, Warszawa: Politechnika
War-szawska.
17. Szpringer W. (2002), E-commerce, e-banking. Wyzwania globalizacji, Warszawa: Difin.
18. Talecka A., Niczyporuk P. (2004), %DQNRZRĞü 6\VWHP EDQNRZ\ L XVáXJL, %LDáy-stok: WydawnictZR:\ĪV]HM6]NRá\Ekonomicznej Z%LDá\PVWRNX.
AN UNSTRUCTURED KNOWLEDGE PROCESSING IN E-BANKING
Summary
Dynamic development of e-banking caused extremely difficult to make a choice, by individual user, which services to use. In cyberspace it is possible to find many opin-ions about these services, but their reading, objectively evaluating and comparing them with each other is very time consuming and subject to high possibility of error or not find major reviews in terms of decision making by user. It is therefore necessary to automated processing of unstructured knowledge (in particular customer opinions) as-sociated with e-banking. The purpose of this paper is to analyze an unstructured knowledge processing capabilities in the area of e-banking using cognitive agents. Keywords: e-banking, unstructured knowledge processing, cognitive agents.
