Консалтинг и автоматизация в области управления
эффективностью банковского бизнеса

Публикации

FD.ru

Система бизнес-аналитики для проактивного управления финансовым результатом предприятия

Сегодня «проактивное управление» это не только модное словосочетание, это важная управленческая парадигма, позволяющая предприятию не просто выживать, но и развиваться в условиях высоковолатильного рынка и частых законодательных изменений. Играть на опережение сложно и практически невозможно без современных инструментов работы с данными, речь идет об инструментах сбора и консолидации данных первичного учета, инструментах обеспечения качества данных, инструментах обогащения и трансформации данных, инструментах формирования управленческих отчетов (в том числе интерактивных), инструментов прогнозирования, моделирования и пр.

В этой статье мы посмотрим на проблему управления финансовым результатом предприятия с точки зрения информационной составляющей процессов финансового планирования и подготовки управленской отчетности.

В статье использованы результаты масштабного[1] исследования «Enterprise Performance Management» (управление эффективностью бизнеса), проведенного компанией KPMG совместно с экспертами глобальной ассоциации профессионалов в области финансов и учета ACCA (THE ASSOCIATION OF CHARTERED CERTIFIED ACCOUNTANTS) в 2015-2016 гг.

 

Реалии сегодняшнего дня

Ситуация, когда финансовые планы создаются без учета фактической эффективности подразделений, бизнесов, брендов, продуктов, услуг, клиентов, каналов сбыта и ключевых бизнес-процессов является широко распространенной. При этом целевые финансовые показатели не всегда понятны заинтересованным сторонам, средства распределяются неоптимальным образом, а бюджет P&L заранее обречен на невысокий процент выполнения. Неэффективный процесс финансового планирования естественным образом отражается на финансовых результатах предприятия.

Образуется некий «порочный круг»: планирование ведется без детального анализа достигнутых финансовых результатов и прогнозирования возможных сценариев, реализация планов выполняется без оперативной оценки текущей эффективности в необходимых аналитических разрезах, адекватной корректировки оперативных планов не выполняется, фактические финансовые результаты (чаще всего по ЦФО) оцениваются необъективно на основании простейших моделей распределения расходов, и это приводит к погрешностям в новом цикле планирования. По словам бывшего генерального директора General Electric Дж. Уэлша бюджет в том виде, в котором он ведется в большинстве компаний, ограничивает возможности и останавливает рост. Часто компании выигрывают вопреки своему бюджету, чем благодаря ему.

 

Хрестоматийными проблемами финансового управления являются:

  1. Низкая достоверность данных первичного учета, их недостаточная детальность и недостаточная оперативность предоставления.
  2. Нереалистичность формируемых финансовых планов (нередко принимаются финансовые планы с дефицитом 30-60%), и как следствие их нереализуемость. Здесь просматривается связь проблемой достоверности и гранулярности первичных данных.
  3. Низкая оперативность планирования. Налицо связь с проблемой оперативности получения данных.
  4. «Непрозрачность» планов для заинтересованных лиц (руководства, исполнителей). Также связана с проблемой 1.
  5. Недостаточный контроль за исполнением планов (в том числе недостаточный контроль за использованием денежных средств). Связана с проблемой 1.

Пути решения указанных проблем известны (часто они лежат в методической и организационной плоскостях, часто в области автоматизации), однако решить их удается далеко не всем предприятиям. Вот несколько примеров.

 

Известно, что эффективность\доходность\рентабельность желательно оценивать не только в целом по предприятию, но и по отдельным объектам учета: подразделениям, центрам финансовой ответственности, продуктовым группам и отдельным продуктам, клиентам, клиентским сегментам, сотрудникам и т.п. что позволяет управлять ассортиментной и ценовой политикой, политикой взаимодействия с клиентами, качественно планировать, выстроить систему мотивации персонала и пр.

Однако сегодня только 45% компаний знают, кто является их самым доходным клиентом, только треть компаний оценивает эффективность каналов обслуживания\каналов продаж, менее трети компаний оценивают эффективность контрактов и всего 13 % эффективность поставщиков. Почти треть предприятий (28%) не оценивают даже эффективность своих продуктов и услуг. Заметим, что это статистика получена по выборке, в которой 60% составляют крупные западные предприятия с годовым доходом более 100 млн$.

 

Известно, что для точной оценки финансового результата в разрезе объектов учета необходимо распределить между ними накладные и общехозяйственные расходы. Финансовый результат зависит от методики и пропорции распределения, определяемых особенностями учетной политики и практики корпоративного управления.

Однако, 2/3 предприятий распределяют расходы на основании директивно установленной пропорции, вместо дающего более объективные результаты распределения по кост-драйверам. Используемые методы распределения, как правило, непрозрачны для потребителей результатов расчета.

 

Известно, что управленческие решения должны приниматься на основе анализа релевантной информации.

Однако, до сих пор почти 40% управленческих решений принимаются интуитивно. Использование в управленческих отчетах внешних данных до сих пор остается неразрешимой проблемой чаще всего (в 36% случаев) из-за качества и объема внешних данных, стоимости решения (12% респондентов), существующей ИТ-инфраструктуры (9% респондентов). 45% управленческих отчетов выпускаются по данным одной учетной системы. Использование аналитики данных в процессе бюджетирования и финансового планирования также вызывает затруднения. В то время как объемы накопленных данных стремительно растут, основным препятствием на пути интеграции внешних и внутренних данных для использования в процессе планирования является их качество. Только пятая часть предприятий использует аналитические инструменты для быстрого анализа данных в процессе финансового планирования и бюджетирования. Редко применяются инструменты прогнозной аналитики для изучения и интерпретации неструктурированных массивов данных.

 

Известно, что уровень автоматизации в области финансовой деятельности предприятий лидирует по сравнению с уровнем автоматизации других областей таких как производство, документооборот, маркетинг, продажи.

Так, более 70% респондентов эксплуатируют специализированное ИТ-решение (не Excel) для подготовки финансовой и управленческой отчетности.

Однако, около 20% предприятий не имеют специализированных решений для выпуска управленческой отчетности, и почти 60% предприятий используют только электронные таблицы для финансового планирования. Достаточно часто инвестиции в специализированные решения не оправдывают ожиданий, почти половина респондентов отметила, что ожидали большего эффекта, а 6% даже вернулись к старой полу-ручной технологии подготовки отчетов и планирования с использованием электронных таблиц.

 

Резюмируя приведенные факты, отметим, что задача обеспечения бизнес-пользователей качественными, своевременно предоставленными финансовыми данными пока не решается системно в рамках задачи управления данными в масштабе предприятия. Попытки внедрения отдельных специализированных решений (бюджетирование, системы репортинга), игнорирующие сложнейшую задачу подготовки данных приводят к тому, что удобства чудо-системы перевешиваются проблемами, возникающими в процессе ее эксплуатации.

 

Чем поможет система бизнес-аналитики

Система бизнес-аналитики является необходимым артефактом для движения в сторону проактивного управления финансовым результатом предприятия.

Во-первых, она позволит преодолеть основную причину низкой оперативности и недостоверности первичных данных, связанную с отсутствием сквозной интеграции между различными системами сбора и обработки информации, а также с использованием разрозненных технологий подготовки исходных данных. Сбор данных из учетных систем в корпоративное хранилище данных выполняется с помощью средств пакетной интеграции, существенно ускоряющих консолидацию данных, особенно для распределённых холдинговых структур. Предприятие получает важнейшую составляющую для построения современной дата-центричной ИТ-инфраструктуры, а также унифицированную технологию накопления качественной управленческой информации, полезной всем уровням менеджмента.

Во-вторых, система бизнес-аналитики обеспечит контроль качества данных, используемых для принятия решении. Поступающие из учетных систем «сырые» данные проходят систему обязательных проверок, как чисто технических (контроль целостности, согласованность и пр.), так и проверок по бизнес-правилам. Ошибки в данных исправляются.

В-третьих, правильно спроектированная система бизнес-аналитики снизит проблему недостаточной гранулярности данных. Если первичные данные не имеют некоторых аналитических признаков или дополнительных реквизитов, данные могут пройти процедуру обогащения. Процедура присвоения значений дополнительным аналитическим признакам (например, принадлежность к продуктовой группе, региону, группе риска) может выполняться автоматически по заранее определенным бизнес-правилам или вручную.

В четвертых, система бизнес-аналитики упростит и ускорит получение необходимых для анализа данных, доступ к данным будет осуществляться по единой технологии. Первичные данные будут использоваться в хранилище данных для автоматического расчета сложных финансовых показателей для внешней и внутренней отчетности. Автоматически выполняется также агрегирование показателей, например, месячный, квартальный и годовой баланс; суммирование данных по организационной иерархии, например, вычисление финансового результата бизнес-направления на базе результатов ЦФО; расчет производных показателей, таких как прибыльность, рентабельность и пр. в любых аналитических разрезах.

 

Существует немало примеров удачных внедрений систем бизнес-аналитики с целью расчета финансового результата.

Так в 2016 году в Новикомбанке - базовом банке ГК Ростех, был успешно заверен проект внедрения системы управления эффективностью бизнеса на платформе «Контур». Автоматизирован расчет финансового результата по подразделениям, точкам продаж и клиентам. Финансовый результат рассчитывается с учетом разнесения косвенных расходов инфраструктурных подразделений банка. Перераспределение расходов выполняется в 4 этапа, состоящих из 36 шагов, с использованием 47 кост-драйверов. Возможность выполнить обратную трассировку расчета и просмотреть результаты отнесения расходов на каждом шаге дает понимание структуры расходов, влияющих на финансовый результат. Сократилась длительность цикла подготовки комплекта управленческих отчетов за счет автоматизации процессов сбора и выверки исходных данных, автоматизации расчетов, использования механизмов управляемой пользователем автоматической реклассификации счетов, отказа от операций подготовки детализаций отчетов и аналитических расшифровок по запросам пользователей. Финансовое управление и топ-менеджеры банка получили возможность контролировать финансовый результат банка с большей детальностью, и с большей оперативностью.

 

По мнению экспертов Эрнст энд Янг «в ближайшие годы следует ожидать роста инвестиций не столько в ERP-системы, сколько в системы гибкой финансовой аналитики, которые будут надстройкой по отношению к имеющимся системам первичного учета и накопления транзакционных данных».



[1] В опросах участвовало более 2,5 тыс. представителей финансовых служб, представляющих предприятия разного масштаба из 120 стран мира.

Автор: Ольга Морозова, эксперт компании Intersoft Lab, к.т.н., доцент кафедры «Бизнес-информатика» Финансового университета при Правительстве Российской Федерации
Источник: FD.ru