一、不完全信息与经济效用的降低

微观经济学中完全竞争模型的一个重要假定是完全信息，即消费者充分了解自己的偏好函数，了解在什么地方、什么时候存在何种质量的以何种价格出售的商品;生产者也充分了解自己的生产函数，了解在什么地方、什么时候存在有何种质量的以何种价格出售的投入要素等。完全信息的假定正是保证帕累托最优状态实现的必要条件。

显而易见，上述关于完全信息的假定并不符合现实。在现实经济中，信息常常是不完全的，甚至是很不完全的。在这里，信息不完全不仅是指种绝对意义上的不完全，而且是指“相对”意义上的不完全。这样就增加了经济运行中的交易成本，降低了经济效率，使经济远离帕累托最优状态。比如，由于分工的存在，与客户必然存在信息不对称，相对于购买者，生产者掌握着产品的主要信息和定价权利。在市场经济条件下，为保护消费者的利益主要是靠同类产品生产商的竞争，即使在激烈的竞争条件下，消费者也要为广告支付大量费用;而在消费者为满足需求付出大量额外成本的同时，很可能并未能真正满足自己的需求。以移动电话市场为例，移动电话最根本的也是为广大消费者所接受的作用就是用于通信，然而，在激烈的市场竞争中，各个生产厂家为使自身处于竞争的有利位置，相继推出各种各样的移动电话的附加功能，并作广告大肆宣传，以增加产品的卖点。实际上，对于这些附加功能，很多消费者可能根本就不了解其真正的作用。受广告影响的消费者买到产品后可能会发现，经广告宣传的移动电的很多附加功能对自己是毫无用处的，为此所多付的费用并未给消费者带来额外的效用，从而降低了消费者效用。

在解决市场中各个经济主体缺乏市场信息问题方面，因特网的应用发挥了极大作用，也为信息交互提供了良好的基础。然而它的出现又把人类从缺乏信息的一端推向信息洪流的另一端，使人们在浩瀚无边的信息海洋中无所适从，从而产生了新的信息缺乏造成信息过载。面对着信息过载给我们带来的种种麻烦，有必要推出智能代理技术。

二、智能代理

智能代理技术已成为人工智能和计算机技术领域发展最快的课题之一。由于智能代理技术的主动性、智能性、协作性、移动性等特点，使它可以用来有效地解决Internet中的信息检索问题。智能代理不但能够代表用户以一定程度的自主性完成一组操作，同时可获得关于用户的目标和愿望的知识和表示。智能代理的一个关键技术就是对于用户的目标和知识的学习，就检索来说，用户的知识在大多数情况下是不完整的或模糊的，如何利用这些不完整的或模糊的信息进行分析推理并形成知识，对于设计一个有效的用户学习机是至关重要的。

对信息的获取和驾驭是当今智能代理在因特网、内部网以及外部网中的重要应用，但这项技术之所以发展速还有其他几种原因:

1.在电子商务环境中，百数以百万计的数据对象，真接掌握这些分散的数据库系统是不可能的，所以人们就会把搜寻和成本比较的工作交给智能代理去完成。智能代理将会完成那些乏味的、耗时的并且大量重复的搜索数据库的工作，过滤并得到信息，将它们传递给使用者。

2.如果能使企业中办公人员在销售和客户支持方面的工作得以自动化，那么会大大降低劳动成本，提高办公效率。如今，劳动成本已降低到信息投递时期总成本的百分之六十。

3.在知识工程师完成任务的过程中，越来越需要更多的支持，特别是在决策方面，及时的、富有专业性的决策极大地增加了他们在市场业务中的成功率。根据以上叙述，我们可以这样把它做一下比喻:面对因特网中无数的信息，智能代理就象一副明察秋毫的眼镜，让我们更能看清我们需要的信息是什么，它们在哪里，并在一定程度上替我们进行相关的处理。

三、供应商的客户服务专家系统

上面所论及的智能代理在很大程度上解决了在什么地方、什么时候存在有何种质量、以何种价格出售的间题，在一定程度上减少了不完全信息给经济体系造成的不经济性。然而经济活动不是都很简单，有时其间包含着大量的关于法律的、社会的或是某种专业技术方面的知识。一个能够用于深度信息交流的系统应能够做到使消费者犹如内行甚至是专家，使其在采购等经济活动中真正了解自己所需的是什么。以前面移动电话的例子说明，就是某种新开发的移动电话功能的本质作用是什么，它对自己有何价值，有没有必要多花钱去购买刚刚开发的新的功能，对于这些间题消费者往往一无所知，甚至只有领域专家才能解释相关知识。所以有必要建立供应商端的专家系统，更好地服务于消费者，促进产品创新，同时也将进一步减少信息的不完全性。

专家系统的实质就是一组程序，从功能上可定义为“一个在某领域具有专家水平解题能力的程序系统”，能象领域专家一样工作，运用专家积累的工作经验与专门知识，在很短的时间内对问题做出高水平的解答。从结构上讲，可定义为“由一个专门领域的知识库以及一个能获取和运用知识的机构构成的解题程序系统”。专家系统是把某一领域内专家的知识和人们长期总结出来的经验方法融入其中，模仿人类专家的思维规律和处理模式，按照一定的推理机制和控制策略，利用计算机进行演绎和推理，使专家的经验变为共享资源，从而可以克服专家严重短缺的现象。专家系统的核心内容是知识库和推理机制，主要组成部分是:知识库、推理机、数据库、用户界面、解释程序和知识获取程序。

四、客户关系管理()的导人

在信息经济环境下，供应商生存的前提条件不仅是通过不断创新向客户提供最优质的产品，而且还要以最优的方式满足客户各种不同的需求，在公司的中客户信息成为关键的组成部分。如果说前两项技术解决了消费者对厂商及产品的确认和了解，那么CRM正实现了厂商对消费者深层次的了解，它是消费者与厂商彼此动态深度信息交流的重要组成部分。

根据Swift对客户关系管理的定义:CRM是企业通过与顾客充分的交互，来了解及影响顾客的行为，以提升顾客的获取率、顾客的留住率、顾客的忠诚度以及顾客获利率的一种经营模式。另外Tiwana认为:CRM是企业从各种不同的角度来了解及区别顾客，以开发出适合顾客个别需求的产品服务的一种企业程序与信息科技的组合模式，其目的在于用以管理与老顾客的关系，以使他们达到最高的忠诚度，并同时有效率有选择性地吸引好的新顾客。客户关系管理的目的就是提供企业以下三个应用:(1)客户的开发。根据帕累托802。法则，一个企业百分之八十的业绩来自百分之二十的关键客户。此时，企业便可以通过客户关系管理的分析机制来找出那些关键的客户，并通过各种行销手段，提升其对公司的第一印象，从而提升其购买欲，增加公司营利。(2)客户的维持。根据统计数据显示，开发新客户的成本远高于既有的客户，其成本比约为7:1。另外，若从公司的角度看，每一个客户都是独一无二的，因此客户关系值得努力经营。(3)客户的放弃。当投资在客户上的成本多于回馈时，就应把它列为放弃名单中而另外开发新客户。然而，客户放弃的依据必须由企业平时所做的客户关系管理数据中找出。

了解客户基础意味着不仅仅了解客户在人口统计学上的分布情况，还要了解客户的需求特点、购买历史，了解客户与公司之间所有的交互。这种交互可能发生于各种销售渠道，通过各种接触点。通过跟踪、观察和分析所有这些交互，使企业能够随时对客户的需求和想法有更好的了解。

五、整合性商务智能系统的建立

我们之所以对智能代理、专家系统和客户关系管理这三项信息技术做比较详细的描述，是因为构建深度信息交流的商务智能系统正是这三项信息技术整合的结果。

在这个整合系统中，顾客面对有海量信息的因特网，通过智能代理寻找到最能满足自己需求的厂商，并能讨论消费者与商家如何去进行交易。这时CRM的顾客服务中心会做两个操作，一个是服务的回应，另一个则是服务的纪录。服务回应方面，工作分派引擎的作业机制会把该服务要求转达给相关部门，而相关部门在参考知识库中的数据后，再将结果回应给消费者。在一个企业中与客户服务相关的部门有行销部、客服部、信用评估部等。而在服务记录方面，顾客接触中心会把服务的相关数据及处理结果编写成标准的案例，存放在后端的数据库或数据仓库中，然后再以在线分析、数据挖掘及其他统计分析技术来分析数据库中或数据仓库中的数据，并将结果存入知识库中，以供后续专家系统在进行直接向顾客提供专家级建议或服务、业务推展、行销策略、产品设计与创新时使用。（万方数据）