A Utilização de Sistemas Especialistas no Processo de
Negociação em Sistemas de Comércio Eletrônico
Resumo. O artigo apresenta um modelo para a aplicação de sistemas
especialistas no processo de negociação em um sistema de comércio
eletrônico. É apresentado o conceito de regras de negócio e um modelo de
como estas regras podem ser modeladas para formar uma base de
conhecimento de um sistema especialista. Com o conhecimento modelado é
proposto uma estrutura para sua utilização no momento da finalização da
compra em um sistema de comércio eletrônico.
Palavras-chave: Sistemas Especialistas, Comércio Eletrônico, Negociação,
Regras de Negócio.
1. Introdução
Apesar do grande potencial que a Internet oferece para o comércio, os internautas estão
limitados em vários aspectos. Grande parte da Web é estritamente um ambiente selfservice, sendo que o usuário poderá operar em um site de acordo com as
funcionalidades que o mesmo dispõe. Pouca inteligência e uma interatividade deficiente
caracterizam estes ambientes virtuais. Seus métodos e interações rígidas que podem
frustrar seus usuários e desmotivá-los a efetivar um grande número de transações
comerciais. Esta situação é evidenciada no momento de finalização de uma compra, por
exemplo. Atualmente poucos são os processos efetivamente interativos (homem X
máquina) implementados em sistemas de comércio eletrônico para negociação de
preços e prazos de pagamento. Esta realidade está fazendo com que os proprietários dos
sistemas de comércio eletrônico estejam à procura da aplicação de novas tecnologias
para melhorar esse processo de negociação e como consequência terem maiores lucros.
Este artigo apresenta um modelo de aplicação de um sistema especialista para realizar o
processo de negociação em um sistema de comércio eletrônico, com o objetivo de gerar
ao proprietário do sistema melhores resultados em suas vendas, bem como proporcionar
aos clientes maior interatividade e usabilidade dos mesmos, através da emulação de
situações reais de negociação através desta técnica de inteligência artificial.
2. Comércio Eletrônico
Comércio eletrônico (CE) pode ser definido como qualquer negócio transacionado
eletronicamente, em que essas transações ocorrem entre dois parceiros de negócio ou
entre um negócio e seus clientes [Faraco 1998]. Outra definição aceita é que o CE é a
finalização de toda a cadeia de valor dos processos de negócio num ambiente eletrônico,
por meio da aplicação intensa de tecnologias de comunicação e informação, atendendo
aos objetivos de negócio [Albertin 2002]. Os processos podem ser realizados de forma
completa ou parcial, incluindo as transações negócio-a-negócio (bussiness to bussiness),
negócio-a-consumidor (bussiness to consumer) e intra-organizacional, numa estrutura
predominantemente pública de fácil e livre acesso e baixo custo. As formas que o
comércio eletrônico pode tomar podem ser visualizadas na figura 1.
Figura 1. Tipos de modelos de comércio eletrônico
A categoria negócio-consumidor equivale em grande parte ao varejo eletrônico. Esta
categoria tem tido um crescimento enorme com o advento da WWW. Existem
shoppings eletrônicos por toda internet oferecendo de tudo, desde bolos e vinhos a
computadores e carros.
2.1. Crescimento e modernização
Conforme [Blue Earth Language Solutions 2000] o número de usuários da Internet e os
números referentes ao comércio eletrônico crescem rapidamente.
Tabela 1: Comércio Eletrônico no Brasil (Fonte: http://www.intermanagers.com.br/)
Ano
Compradores através de
comércio eletrônico
(milhares)
Gasto anual por
comprador (milhares)
1997
87
0,398
1998
337
0,531
1999
537
0,462
2000
841
0,674
2001
1286
0,873
2002
1837
1,127
2003
2415
1,43
Com este crescimento, as soluções de Comércio Eletrônico vêm se
modernizando e incorporando recursos sofisticados, tornando cada vez mais eficiente e
lucrativo o relacionamento comercial entre clientes e fornecedores através da Internet.
Atualmente, vários paradigmas vêem sendo revistos e modificados nesta área. Relata-se
abaixo algumas novas soluções que estão sendo aplicadas em sistemas de comércio
eletrônico [Albertin 2002]:
o One-to-One Marketing: Os Sistemas de Comércio Eletrônico passam a
incorporar Regras de Negócio voltadas para a determinação do perfil dos
clientes, promoções e produtos complementares. Através das técnicas de One-toOne Marketing pode-se personalizar totalmente as sessões de consulta de
clientes a sites de Comércio Eletrônico, maximizando as possibilidades de venda
e oferecendo um tratamento totalmente personalizado;
o Customer Care: “Cuidar” bem do cliente, antecipando-se com relação a suas
necessidades também é um dos desafios dos Sistemas de Comércio Eletrônico.
Regras de Negócio podem automatizar a condução do relacionamento com o
cliente de várias formas, por exemplo, através da emissão inteligente de e-mails;
o Inteligência Artificial e Regras de Negócio: As regras de negócio, contidas em
Sistemas de Comércio Eletrônico, devem poder ser rapidamente modificadas,
uma vez que novos produtos e promoções sempre estarão sendo dinamicamente
incluídos. Para tal, é extremamente desejável que as regras de negócio estejam
separadas da lógica da aplicação. Dessa forma, a manutenção e atualização das
mesmas podem ser facilmente realizadas.
3. Negociação
A negociação no contexto do comércio eletrônico é um processo em que duas ou mais
partes multilateralmente barganham recursos para um ganho mútuo, usando técnicas e
ferramentas do comércio eletrônico. Dois são os principais problemas da negociação
[Beam and Seveg 1998]: problema da negociação cooperativa e o problema da
negociação competitiva.
A negociação cooperativa defende que todas as partes estão trabalhando para um
mesmo objetivo [Faraco 1998]. Geralmente, pode-se encontrar essa situação quando
diferentes departamentos de uma organização estão negociando recursos internos. Nesse
caso, uma parte pode ceder recursos para outra se houver lucro para a corporação como
um todo. Na negociação não cooperativa ou competitiva, as partes assumem algum
conflito de interesses. O grau de incompatibilidade nos objetivos e os métodos para
lidar com os conflitos, determinam as estratégias a serem adotadas pelos agentes em
diferentes circunstâncias. Esse tipo de negociação se identifica como um jogo de soma
zero, ou seja, o ganho de um jogador é a perda de outro. Um exemplo é a negociação do
preço de um produto entre um comprador e um vendedor, onde as duas partes possuem
objetivos antagônicos: o comprador quer o menor preço e o vendedor persegue o maior
[Faraco 1998].
3.1. Abordagens da Negociação
As diferentes maneiras e ambientes onde os processos de negociação ocorrem é que vão
definir a abordagem a ser usada. As seguintes abordagens merecem destaque [Beam and
Seveg 1998]:
o Fatores Humanos: Neste caso o foco principal é como gerenciar os fatores
humanos como orgulho, ego e cultura dentro do processo de negociação. A
negociação através do comércio eletrônico remove os fatores humanos em favor
de um processo puro, ou seja, sem intervenção humana.
o Economia e Teoria de Jogos: essas abordagens tratam a negociação através de
uma perspectiva mais matemática. A abordagem econômica para a negociação
cobre mecanismos e métodos para tratar o preço dos produtos e se concentra
principalmente na determinação de preços.
o Ciências da Computação: Os sistemas projetados para o comércio eletrônico
podem incorporar várias características, tais como regras de negócio, acesso à
base de dados dos fornecedores e facilidade de encontrar fornecedores e clientes.
3.2. Regras de Negócio
O processamento de regras de negócio é uma tecnologia que surgiu nos anos 80, com os
sistemas especialistas. Regras de Negócio são estruturas da forma "Se-Então-Senão"
que permitem representar conhecimento, podendo ser armazenadas em bases de regras
(também chamadas bases de conhecimento) da mesma forma que informações são
armazenadas em registros de bases de dados. Sua utilização permite criar soluções em
que o conhecimento é representado em estruturas separadas da aplicação, facilitando a
manutenção e incorporação de novas regras. As regras de negócio são processadas por
um algoritmo (engine) denominado motor de inferência [Faraco 1998].
Utilizando-se este tipo de tecnologia, experiências adquiridas pelos seus melhores
gerentes podem ser traduzidas em bases de regras de negócio e processadas pelo motor
de inferência, que as encadeia de acordo com o comportamento de cada usuário.
4. Sistemas Especialistas
Os sistemas especialistas (SE) e os sistemas baseados em conhecimento (SBC)
representam uma área do conhecimento que estão englobadas na grande área da
Inteligência Artificial (IA), conforme figura 2. Os primeiros SE’s apareceram na década
de 70 e a partir daí, a sua utilização como uma ferramenta de emulação da inteligência
humana, tem crescido rapidamente.
Figura 2: Sistemas Especialistas
Sistemas especialistas podem ser definidos como um ramo da IA que faz extensivo uso
de conhecimento especializado, para resolver problemas no nível de um especialista
humano [Giarratano and Riley 1989]. Deve ser realçada a dificuldade dos problemas a
serem resolvidos por um SE: "é um programa computacional inteligente que utiliza
conhecimento e procedimentos para resolver problemas que são suficientemente difíceis
por requererem significativa experiência humana para a sua solução" [Barr and
Feigenbaum 1981].
3.1. Características de um Sistema Especialista
Tipicamente um SE possui os seguintes componentes principais: base de conhecimento,
mecanismo de inferências e memória de trabalho [Maes,Gutmman and Moukas 1998].
A base de conhecimento (BC) é o elemento que armazena o conhecimento abstrato.
Normalmente, a BC é conhecida como base de regras onde o conhecimento abstrato é
armazenado em um conjunto de regras de produção do tipo:
Se (situação ) Then (conclusão ou ação).
A memória de trabalho (MT) é o elemento que armazena o conhecimento concreto, ou
seja, o conhecimento que pode ser considerado fato antes do processo de inferência.
Esta memória é de caráter transitório, pois novos fatos estão sendo acrescentados
continuamente ou fatos existentes são apagados. A MT é também conhecida como base
de fatos.
O mecanismo de inferências (MI) é o processador ou interpretador de conhecimento,
sendo considerado o coração do SE [Castilho and Alvarez 1991]. A sua principal função
é combinar o conhecimento abstrato contido na base de regras, com o conhecimento
concreto armazenado na base de fatos, inferindo conclusões e gerando novos fatos.
O desenvolvimento de um SE inicia com a consulta de algumas fontes de conhecimento,
tais como: livros, manuais, relatórios técnicos e principalmente da experiência e
conhecimento dos especialistas. O processo de coleta e estruturação do conhecimento é
chamado de aquisição de conhecimento. Em particular, se o conhecimento é obtido
entrevistando o especialista, o processo é denominado de elicitação do conhecimento. O
engenheiro de conhecimento é a pessoa encarregada de construir o SE, enquanto que a
pessoa que possui o conhecimento necessário para o desenvolvimento do SE é chamada
de especialista eg. [Teive 1991].
4. Proposta de Aplicação de Sistemas Especialistas em um Sistema de
Comércio Eletrônico
No processo de venda em um sistema de CE é durante o estágio de negociação que
preços e outros termos da transação são definidos [Maes,Gutmman and Moukas 1998].
No varejo eletrônico, os clientes estão acostumados com preços fixos, já que este é o
processo usado há muito tempo. O benefício da negociação dinâmica é que em vez de o
proprietário pôr um preço fixo, é possível propor um preço que seja o mais adequado
para o momento.
Um especialista em negociação possui várias regras, as quais avalia no momento em
que o processo de negociação está ocorrendo, para a determinação do preço de venda ou
para o aceite de uma proposta de compra. Estas são as regras de negócios. O formato de
armazenamento destas regras é idêntico ao de uma base de conhecimento em um
sistema especialista, sendo assim pode-se deduzir que é possível criar um sistema
especialista em negociação. Na tabela 2 pode-se ver um exemplo de como o
conhecimento de um especialista pode ser modelado.
Tabela 2: Exemplo de modelagem de conhecimento
Percentual Inicial (%)
Percentual Final (%)
1
5
5
15
35
50
15
35
50
Acima
Forma de Pagamento
(mínima)
Qualquer forma de
pagamento
60 dias
30 dias
Á vista
Desconto não aceito
Na tabela acima foi modelada a forma de pagamento que um estabelecimento oferece
em relação ao percentual de desconto pedido pelo cliente. Além deste, várias são os
pontos que podem ser modelados, dos quais pode-se citar a avaliação do histórico de
compra e pagamento do cliente, a atual situação financeira da empresa e preços de
concorrentes no mercado.
A máquina de inferência do modelo proposto será acionada no momento em que o
usuário do sistema de comércio eletrônico finalizar sua compra, conforme figura 3.
Processo de
compra
Usuário
Comércio Eletrônico
Processo de
negociação
Sistema especialista em negociação
Figura 3: Modelo proposto ao sistema
A partir do momento que a compra é finalizada, o sistema tem a funcionalidade
de propor uma negociação do preço final da compra. Nessa negociação, conforme já
dito, vários itens de uma negociação podem ser trabalhados, como descontos, formas de
pagamento, prazos do pagamento, etc.
5. Considerações Finais
Durante a pesquisa pode-se visualizar que muitas iniciativas estão sendo feitas para a
aplicação de técnicas de inteligência artificial no comércio eletrônico. Isto em parte se
explica pelo fato da competição nesta área que cresce rapidamente o que faz com que
proprietários de sites tenham a necessidade deter diferenciais competitivos, que podem
ser obtidos pela aplicação de técnicas inteligentes para aumentar as vendas. Tais
informações permitem concluir sobre a importância da pesquisa aplicada nesta área.
A tecnologia dos sistemas especialistas mostrou-se propicia para este fim, já que como
no mundo real, as técnicas de venda são, principalmente, baseadas em regras bem
definidas, definidas como regras de negócio. Essas regras necessitam serem aplicadas,
porque, o preço de um produto não pode ser fixo, ele muda de acordo com a
necessidade da empresa no momento. A proposta apresentada ilustra de forma adequada
a potencialidade e viabilidade imediata do emprego dessa tecnologia.
Para trabalhos futuros será interessante realizar estudos para a aplicação de redes
neuronais (RN), raciocínio baseado em casos (RBC) e agentes inteligentes em sistemas
de comércio eletrônico. Com isso, o sistema pode aprender durante uma negociação,
podendo assim adequar-se a novas tendências de mercado automaticamente, de uma
forma autônoma.
6. Referências
Albertin, Alberto Luiz. (2002) “Comércio Eletrônico. Modelo, Aspectos e
Contribuições de sua Aplicação”. São Paulo: Atlas, 220p.
Barr, A. and Feigenbaum, E. A. (1981) “The Handbook of Artificial Intelligence” , Vol.
I, NY.
Beam, Carrie and Seveg, Arie. (1998) “Automated Negotioations: A Survey of the State
of the Art”. Berkley: Fischer Center for Information Technology & Management –
University of California.
Blue
Earth
Language
Solutions.
http://www.blueearth.net/en/resources/index.html Abril.
(2000),
Castilho, E. and Alvarez, E. (1991) “Expert System : Uncertainty and Learning”, The
Alden Press, Oxford, UK.
Faraco, Rafael Avila (1998). “Uma Arquitetura de Agentes Para Negociação Dentro do
Domínio do Comércio Eletrônico”. Florianópolis, 100p. Dissertação (Mestrado) Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Universidade Federal de
Santa Catarina.
Giarratano, J. and Riley, G. (1989) “Expert System - Principles and Programing”,
Publishing Company, Boston,.
Maes, Pattie., Gutmman, Robert H. and Moukas, Alexandros V (1998). “Agents that
Buy and Sell: Transforming Commerce as we Know It”. Communications of the
ACM: MIT.
Teive, Raimundo Celeste Ghizoni. (1991) “Planejamento da Expansão da Transmissão
de Sistemas de Energia Elétrica Utilizando Sistemas Especialistas”, Florianópolis.
117p. Dissertação (Mestrado) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia de
Produção, Universidade Federal de Santa Catarina.