Примери за висока възвръщаемост на инвестициите (ROI), изчислени с изкуствен интелект – защо икономическият успех не е въпрос на интуиция

Резюме: Високата възвръщаемост на инвестициите се постига чрез математическа оптимизация на портфейла

Колко допълнителен икономически потенциал се крие във вашите съществуващи инвестиционни проекти, мерки за дигитализация и стратегически примери за приложение – без да се налага да увеличавате бюджета си?

Предприятията инвестират значителни суми в цифровизация, автоматизация, изкуствен интелект, производствени съоръжения, оптимизация на процесите и стратегическа трансформация.

Почти всяка от тези инвестиции се оценява въз основа на икономически показатели. Възвръщаемостта на инвестициите (ROI), периодът на амортизация, капиталовите нужди и очакваната добавена стойност са част от стандартния набор от инструменти на професионалното корпоративно управление.

Но един решаващ въпрос често остава без отговор:

Коя комбинация от всички планирани примери за приложение постига най-високата обща икономическа възвръщаемост в рамките на наличния бюджет?

На практика сценариите за използване често се оценяват поотделно, приоритизират се в работни срещи или се сортират според очакваната им възвръщаемост.

Резултатът може да е правдоподобен. Той обаче съвсем не е задължително да представлява най-доброто икономическо портфолио като цяло.

Именно тук се включва StratePlan.

Технологията съчетава математически методи за оптимизация от операционните изследвания с подходи, базирани на изкуствен интелект, за да проучи систематично големи комбинаторни пространства за вземане на решения.

Целта не е да се идентифицира най-атрактивният отделен случай на употреба, а да се изчисли най-изгодната комбинация от всички налични инвестиционни алтернативи.

1. Недоразумението зад класическите изчисления на възвръщаемостта на инвестициите (ROI)

Възвръщаемостта на инвестициите (ROI) е един от най-важните показатели за оценка на икономическите мерки.

Той описва съотношението между постигнатия или очаквания икономически резултат и вложения за целта капитал.

Опростеното изчисление на възвръщаемостта на инвестициите е:

ROI = (приход − инвестиционни разходи) / инвестиционни разходи × 100

Точната дефиниция може да варира в зависимост от предприятието и конкретния случай.

Показателят помага за икономическата оценка на отделните инвестиции.

Но именно тук възниква един често подценяван проблем:

Един конкретен случай с висок индивидуален ROI не е задължително да бъде част от най-изгодния като цяло портфейл.

Причината се крие във взаимодействията между различните мерки.

Сценариите на приложение се конкурират за инвестиционни бюджети, човешки ресурси, технически капацитет и налично време.

Изборът на един проект може да попречи на съвместното реализиране на няколко други проекта.

Ето защо не е достатъчно инвестициите да се подреждат единствено според индивидуалната им възвръщаемост на инвестицията (ROI).

Решаващият управленски въпрос е: коя комбинация от нашите случаи на употреба генерира най-високия общ икономически принос с наличния капитал?

2. Високата възвръщаемост на инвестициите е решение на ниво портфейл – а не състезание между отделни проекти

Един прост пример илюстрира разликата между най-високата индивидуална възвръщаемост и най-добрата от икономическа гледна точка комбинация от проекти.

Дадена компания разполага с инвестиционен бюджет от 10 милиона евро.

На разположение са три сценария на използване:

Примерът за употреба А има най-високата индивидуална възвръщаемост на инвестицията (ROI) – 100 %.

Ако се реализира единствено този сценарий на използване, нетната добавена стойност възлиза на 4 милиона евро при капиталова инвестиция от 4 милиона евро.

Ако обаче случаите на употреба Б и В се реализират заедно, се използва целият инвестиционен бюджет от 10 милиона евро.

Комбинираната нетна стойностна добавка възлиза на 8 милиона евро.

Портфолиото от B и C генерира по този начин двойно по-голяма абсолютна нетна стойностна добавка, въпреки че и двата проекта поотделно имат по-ниска възвръщаемост на инвестицията.

Въпреки това възвръщаемостта на инвестицията (ROI) на портфейла от Б и В е 80 % и по този начин е по-ниска от индивидуалната възвръщаемост на инвестицията на А.

Този пример илюстрира едно важно разграничение:

Максималната възвръщаемост на инвестициите (ROI) на портфейла и максималната абсолютна нетна стойностна приноса не са една и съща целева функция.

Коя целева величина трябва да се оптимизира, трябва да бъде определено от ръководството преди изчислението.

За стратегическото разпределение на капитала максимизирането на общата нетна стойностна приноса в рамките на ограничен бюджет може да бъде особено важно.

3. Невидимото пространство за вземане на решения зад примерите с висока възвръщаемост на инвестициите

Веднага щом има няколко примера за приложение, от които да се избира едновременно, възниква комбинаторно пространство за вземане на решения.

Във всеки случай на употреба, в опростен бинарен модел, той може да бъде реализиран или не.

При N независимо избираеми случая на употреба теоретично се получават 2^N възможни комбинации.

• 7 случая на употреба: 2^7 = 128 комбинации
• 10 примера за употреба: 2^10 = 1 024 комбинации
• 20 сценария на употреба: 2^20 = 1 048 576 комбинации
• 30 случая на употреба: 2^30 = 1 073 741 824 комбинации
• 40 сценария на употреба: 2^40 = 1 099 511 627 776 комбинации
• 50 сценария на употреба: 2^50 = 1 125 899 906 842 624 комбинации
• 100 сценария на употреба: 2^100 = около 1,27 × 10^30 комбинации

Следователно портфолио с 50 случая на употреба разполага с теоретично пространство за вземане на решения от около 1,126 билиарда възможни комбинации.

Не всяка от тези комбинации е допустима поради бюджетни ограничения, ограничения на ресурсите или зависимости между проектите.

Въпреки това този мащаб ясно показва защо класическите уъркшопи и ръчните методи за приоритизиране могат да обхванат само ограничена част от възможните решения.

Предизвикателството не се състои в оценяването на 50 случая на употреба. То се състои в определянето на най-изгодния допустим портфейл измежду възможните комбинации от тези 50 случая на употреба.

4. Защо класацията по възвръщаемост на инвестициите (ROI) не води автоматично до най-добрия резултат

В класическите инвестиционни процеси случаите на употреба често се приоритизират въз основа на очакваната възвръщаемост на инвестицията.

Проектите с най-висока възвръщаемост на инвестициите (ROI) заемат челни места в списъка и се реализират с предимство.

Този подход е прост и разбираем.

То обаче не отчита автоматично оптималното разпределение на наличния инвестиционен капитал.

При това особено често възникват три структурни проблема.

Първо: конкуренция за бюджета

Един-единствен случай на употреба може да отнеме значителна част от инвестиционния бюджет.

Поради това няколко други икономически атрактивни мерки вече не могат да бъдат реализирани.

Второ: Зависимости между проектите

Отделните примери за приложение могат да бъдат взаимозависими.

Например, оптимизацията на производството, базирана на изкуствен интелект, може да бъде реализирана по смислен начин едва след като предварително е създадена определена инфраструктура за данни.

Изолираната оценка на възвръщаемостта на инвестициите (ROI) не отразява автоматично такива взаимосвързаности.

Трето: ограничения на ресурсите

Дори и да има достатъчно наличен капитал, кадровите или техническите възможности могат да ограничат едновременното изпълнение на няколко мерки.

Ето защо най-изгодният от икономическа гледна точка портфейл трябва не само да бъде финансируем, но и да може да бъде реализиран от организационна гледна точка.

Класацията по възвръщаемост на инвестициите (ROI) оценява отделните проекти. Математическата оптимизация на портфейла проучва най-добрата възможна комбинация от тях при съществуващите ограничения.

5. Изчисляване на примери за висока възвръщаемост на инвестициите (ROI) ex ante, вместо оценяване ex post

В много предприятия икономическият успех на инвестициите се измерва изчерпателно едва след тяхното изпълнение.

След това отделът за контрол проверява дали планираните икономии, увеличения на оборота или подобрения в ефективността са се осъществили.

Този анализ „ex post“ остава незаменим.

Тя обаче не дава автоматичен отговор на въпроса дали друга комбинация от примери за приложение би била по-успешна.

Затова математическата оптимизация „ex ante“ започва още преди вземането на инвестиционното решение.

Тя проучва коя комбинация от планирани мерки в рамките на наличните средства ще постигне най-високия очакван общ икономически принос.

За целта могат да се вземат предвид следните фактори:

• Инвестиционни разходи (CAPEX)
• Текущи оперативни разходи (OPEX)
• Очаквани приходи
• Планирани икономии на разходи
• Зависимости в рамките на проекта
• Ограничения на ресурсите и капацитета
• Стратегически приоритети
• Ограничения, свързани с риска и времето

От тези данни се създава математически модел за оптимизация.

Резултатът е изчислена комбинация от проекти, която е оптимизирана в съответствие с дефинираната целева функция и ограничителните условия.

По този начин икономическият ефект се постига преди ангажирането на капитала – а не едва при последващата оценка на резултатите.

6. Как StratePlan математически оптимизира примери за висока възвръщаемост на инвестициите (ROI)

StratePlan е разработен, за да анализира сложни инвестиционни и проектни портфейли с помощта на математически методи за оптимизация.

Технологията съчетава подходи от операционните изследвания с методи, базирани на изкуствен интелект, за ефективно търсене на ефективни комбинации от проекти.

За прост икономически оптимизационен модел първоначално са достатъчни три данни за всеки случай на употреба:

1. Идентификационен номер на проекта: Уникална идентификация на конкретния случай
2. Разходи: Планирани разходи или инвестиции
3. Приходи: Очаквани приходи или монетизирани икономически възвращаемости

Данните могат да бъдат предоставени, например, чрез съществуваща Excel таблица.

Освен това се определя наличният инвестиционен бюджет.

StratePlan проучва възможните комбинации от сценарии на употреба и изчислява състав на проекта въз основа на избраната целева функция.

При „Максимизиране на нетния принос“ акцентът е върху максимизирането на общия очакван нетен принос.

В допълнение, възвръщаемостта на инвестициите (ROI) на портфейла може да бъде отчетена като икономически показател.

Разширените модели могат да отчитат допълнителни ограничения и параметри за оценка.

В зависимост от структурата на задачата и използваната оптимизационна методика може да бъде намерено доказано оптимално или приблизително оптимално решение.

По този начин StratePlan не предоставя просто класация на случаите на употреба, а математически изчислена комбинация от мерки в рамките на наличния бюджет.

7. На живо по време на заседание на управителния съвет: Кои случаи на употреба генерират най-високата икономическа стойност?

Особената стратегическа полза възниква, когато оптимизацията на портфейла е пряко интегрирана в управленските решения.

Нека си представим една компания, която е идентифицирала 80 случая на употреба в областта на дигитализацията, автоматизацията и изкуствения интелект.

Общата сума на всички планирани инвестиции надвишава наличния бюджет.

Ръководството трябва да реши кои мерки да бъдат реализирани.

StratePlan първо изчислява оптимизирана комбинация от проекти въз основа на съществуващите икономически предположения.

След това на заседанието на управителния съвет могат да бъдат разгледани различни сценарии.

Сценарий А: Максимизиране на нетния принос

Финансовият директор пита:

„Коя комбинация от нашите примери за приложение постига най-високата очаквана нетна стойностна приноса при наличния инвестиционен бюджет?“

StratePlan изчислява съответната комбинация от проекти.

Ръководството получава обзор на избраните мерки, необходимия капиталовложения и очакваната обща икономическа възвръщаемост.

Сценарий Б: Намаляване на инвестиционния бюджет

Изпълнителният директор задава въпроса:

„Кои примери за приложение трябва да реализираме, ако се наложи да намалим бюджета си с 20 %?“

Бюджетното ограничение се коригира.

StratePlan изчислява портфейла отново.

Ръководството може да проследи кои мерки се премахват и как се променя очакваната нетна добавена стойност.

Сценарий В: Да се даде по-голяма тежест на проектите за изкуствен интелект и автоматизация

Друг член на управителния съвет пита:

„Какво ще се промени, ако стратегически дадем по-висок приоритет на проектите за изкуствен интелект и автоматизация?“

Съответните параметри за тежест се коригират.

Портфолиото се изчислява отново и се сравнява с досегашните сценарии.

Сценарий Г: Допълнителен инвестиционен капитал

Финансовият директор иска да знае:

„Какъв допълнителен икономически принос бихме могли да постигнем с още 5 милиона евро инвестиционен бюджет?“

Бюджетът се увеличава и се извършва нова оптимизация.

По този начин моделираната допълнителна икономическа полза може да бъде съпоставена с допълнително вложеното капитал.

Променете параметрите. Преизчислете портфейла. Сравнете икономическите ефекти. Вземете по-обосновано решение.

По този начин класическият списък с примери за употреба се превръща в динамична основа за стратегически инвестиционни решения.

8. Защо Excel, опитът и семинарите сами по себе си не са достатъчни

Excel е мощен инструмент за икономически анализи, бизнес случаи и инвестиционно планиране.

Математическите методи за оптимизация също могат да се прилагат чрез подходящи решаващи програми.

Предизвикателството възниква при големи комбинаторни пространства за вземане на решения с многобройни бинарни променливи и сложни ограничителни условия.

Обикновеното приоритизиране в Excel не отразява автоматично и математически възможните комбинации от проекти.

Семинарите и управленските органи също могат да обсъждат само ограничен брой сценарии.

Това не означава, че човешкият опит е безценен.

Напротив: качеството на икономическите предположения, дефинирането на стратегическите цели и оценката на рисковете изискват солидна управленска компетентност.

Но човешкият опит сам по себе си не може напълно да проучи експоненциално големи пространства за вземане на решения.

Съчетанието от управленски опит, надеждни проектни данни и математическа оптимизация позволява по-обосновано инвестиционно решение, отколкото изолираното определяне на приоритети.

9. Анализ на чувствителността: Колко устойчиви са нашите примери за употреба с висока възвръщаемост на инвестициите?

Инвестиционните решения се основават на предположения за бъдещото икономическо развитие.

Очакваните приходи могат да се окажат по-ниски. Разходите по проекта могат да се увеличат. Ресурсите могат да станат по-ограничени. Стратегическите приоритети могат да се променят.

Ето защо математическата оптимизация на портфейла не трябва да разглежда единствено един-единствен сценарий.

Чрез целенасочени промени в входните параметри могат да се симулират различни икономически развития.

Типични въпроси са:

• Кои случаи на употреба остават привлекателни дори при по-нисък инвестиционен бюджет?
• Кои проекти ще бъдат изключени от портфейла при нарастващи разходи?
• Как се променя нетният принос към стойността при по-ниски очаквания за приходи?
• Каква комбинация от проекти се получава при променени стратегически тегла?
• Кои мерки остават част от портфейла при различни сценарии?

Такъв анализ на чувствителността показва колко стабилно остава изчисленото инвестиционно решение при променени предположения.

Ето защо високата възвръщаемост на инвестициите (ROI) означава не само атрактивна очаквана доходност, но и разбиране при какви условия могат да бъдат постигнати икономическите резултати.

10. Алтернативни разходи: икономическата стойност на неизбраните варианти за приложение

Всяко инвестиционно решение обвързва капитал и ресурси.

Който финансира даден вариант на използване, не може едновременно да използва този бюджет за други мерки.

По този начин възникват алтернативни разходи.

При класическите методи за определяне на приоритети тези разходи често остават непълно видими.

Дадена компания може да избере няколко икономически атрактивни проекта и въпреки това да пропусне да се възползва от значителен допълнителен принос към стойността.

Математическата оптимизация на портфейла позволява сравняване на първоначално планирания портфейл с оптимизирана комбинация от проекти.

При това могат да бъдат съпоставени следните показатели:

• Обща инвестиционна нужда
• Очаквана нетна добавена стойност
• Възвръщаемост на инвестициите (ROI) на портфейла
• Избрани и неизбрани примери за приложение
• Оставащи бюджетни резерви
• Икономически разлики между алтернативни портфейли

Разликата между моделираните резултати показва какъв е потенциалът за икономическо подобрение при изходните предположения.

Често най-големият лост за въздействие не е в използването на повече капитал, а в разпределянето на наличния капитал към икономически по-изгодната комбинация от мерки.

11. Пример от практиката: Комплекс „Клибек“ в Базел – около 63 % по-висока възвръщаемост на капитала

Потенциалът, който може да разкрие математическата оптимизация на портфейла, се илюстрира от примера на StratePlan за района „Клибек“ в Базел.

В рамките на оптимизацията на портфейла за Central Real Estate AG и Swiss Life AG бяха математически анализирани наличните инвестиционни и проектни алтернативи.

Моделираният резултат:

• Първоначална възвръщаемост на капитала: 7,0 %
• Оптимизирана възвръщаемост на капитала: 11,4 %
• Относително подобрение на възвръщаемостта: около 63 %
• Допълнителен моделиран икономически принос: около 30 милиона CHF

Подобрението е моделирано чрез промяна в комбинацията от налични инвестиционни алтернативи при същия бюджет.

Тези специфични за проекта резултати не представляват обща гаранция за възвръщаемост.

Основното заключение: по-добрата комбинация от съществуващите инвестиционни алтернативи може да доведе до значително по-висок общ икономически принос – без допълнителен инвестиционен бюджет.

12. За кои области е особено актуална оптимизацията за висока възвръщаемост на инвестициите (High-ROI)?

Математическата оптимизация на портфейла е от значение навсякъде там, където множество инвестиционни възможности се конкурират за ограничени финансови или оперативни ресурси.

Портфейли за изкуствен интелект и дигитализация

Предприятията често идентифицират множество потенциални приложения на изкуствения интелект.

Предизвикателството се състои в това да се подберат онези случаи на употреба, които постигат най-висока обща икономическа полза в рамките на наличния бюджет.

Промишленост и производство

Мерките за автоматизация, инвестициите в машини, разширяването на капацитета и оптимизацията на процесите се конкурират за едни и същи средства за капиталови разходи (CAPEX).

Математическата оптимизация на портфейла може да подпомогне избора на подходящи комбинации от инвестиции.

Модернизация на ИТ

Миграцията към облака, ERP-проектите, киберсигурността, модернизацията на инфраструктурата и разработката на софтуер често трябва да се реализират в рамките на ограничени ИТ-бюджети.

Зависимостите между проектите и ограниченията на ресурсите играят особена роля в този процес.

Енергия и устойчивост

Мерките за енергийна ефективност, санирането на сгради, собственото производство на електроенергия и проектите за декарбонизация могат да бъдат оптимизирани съвместно въз основа на икономически и стратегически критерии.

Недвижими имоти

Реновирането, разработването на проекти, модернизирането и инвестициите в локации могат да се разглеждат в рамките на единен капиталов бюджет.

Общини и публични бюджети

Градовете, общините и публичните институции също са изправени пред задачата да финансират множество инвестиционни мерки с ограничени бюджетни средства.

Тук, освен икономическите показатели, в оптимизацията могат да бъдат включени и технически претегляния, както и цели за обществено въздействие.

Общият знаменател на всички случаи на приложение е въпросът коя комбинация от конкуриращи се мерки постига най-добрия дефиниран общ резултат при дадените ограничения.

13. Заключение: Високата възвръщаемост на инвестициите се постига чрез правилната комбинация

Високата възвръщаемост на инвестициите не е плод на случайността.

Той е резултат от икономически обосновани предположения, ясно формулирани цели и подходящо разпределение на ограничените ресурси.

Класическата индивидуална оценка на примерите за приложение остава важна.

Тя обаче не дава автоматичен отговор на въпроса коя комбинация от всички планирани мерки води до най-доброто икономическо цялостно портфолио.

С нарастващия брой сценарии на употреба теоретичното пространство за вземане на решения нараства експоненциално.

Още при 50 проекта възникват повече от един билиард възможни комбинации.

Тази сложност изисква специализирани математически методи за оптимизация.

StratePlan позволява систематично проучване на инвестиционни портфейли, като се вземат предвид икономическите цели, наличните бюджети и определените ограничения.

По този начин предприятията могат да изчисляват алтернативни комбинации от проекти, да сравняват различни сценарии и да идентифицират неизползван икономически потенциал.

Решаващият въпрос не е: Кой вариант на приложение има най-високата индивидуална възвръщаемост на инвестицията?

А: Коя комбинация от нашите случаи на употреба генерира най-високия общ икономически принос с наличния капитал?

Именно тук започва преходът от класическото приоритизиране на случаите на употреба към математическата оптимизация на портфейла.

StratePlan – Едни и същи проекти. Един и същ бюджет. Оптимална комбинация. По-добри резултати.

Често задавани въпроси – Изчисляване на случаи на употреба с висока възвръщаемост на инвестициите (ROI) с помощта на изкуствен интелект

Какво конкретно означава „Изчисляване на сценарии с висока възвръщаемост на инвестициите (ROI) с помощта на изкуствен интелект“?

Това означава планираните инвестиционни и оптимизационни мерки да не се оценяват изключително поотделно, а икономическото им въздействие да се анализира като общо портфолио.

При това инвестиционните разходи, очакваните възвръщаемости, наличните бюджети и, ако е необходимо, допълнителни ограничения се вземат предвид в математически модел за оптимизация.

Целта е да се идентифицира икономически особено ефективна комбинация от проекти.

Защо класическото изчисляване на възвръщаемостта на инвестициите (ROI) за всеки отделен случай на употреба не е достатъчно?

Защото висок индивидуален ROI не води автоматично до най-високия общ икономически принос.

Сценариите на използване се конкурират за бюджет и ресурси. Освен това зависимостите между проектите и времевите ограничения могат да повлияят на общата им осъществимост.

Математическата оптимизация на портфейла отчита тези взаимосвързаности в рамките на единен модел за вземане на решения.

С какво StratePlan се различава от класическото приоритизиране в Excel?

Класическото приоритизиране в Excel често сортира проектите според ROI, икономическа ефективност или стратегическа значимост.

StratePlan, от друга страна, проучва възможни комбинации от проекти с помощта на специализирани математически методи за оптимизация.

По този начин могат да бъдат идентифицирани портфейли, които при разглеждане само на базата на класация биха могли да останат извън обхвата.

Самият Excel също може да решава задачи за оптимизация с подходящи разширения за Solver. Реалните разлики в производителността зависят от мащаба на задачата, структурата на модела и използвания метод.

Какви данни са необходими за първоначално изчисление?

За прост икономически оптимизационен модел първоначално са необходими три данни за всеки конкретен случай на употреба:

• Идентификационен номер на проекта
• Разходи – планирани разходи
• Приходи – очаквани приходи или икономически възвръщаемости

Освен това се определя наличният инвестиционен бюджет.

За по-сложни модели могат да бъдат добавени допълнителни параметри като зависимости между проектите, ресурси, рискове и времеви ограничения.

Може ли StratePlan да изчисли максималната възвръщаемост на инвестициите (ROI) на портфейла?

Икономическата цел трябва да бъде ясно дефинирана преди изчислението.

Максимизирането на абсолютната нетна стойностна приноса и максимизирането на възвръщаемостта на инвестициите (ROI) на портфейла са различни математически задачи.

При „Максимизиране на нетния принос“ като целева величина се разглежда общият очакван нетен принос на портфейла.

Възвръщаемостта на инвестициите (ROI) на портфейла може да бъде допълнително отчетена и използвана за сравнение на различни сценарии.

Как математическата оптимизация се справя с несигурността?

Несигурните предположения могат да бъдат проучени чрез различни сценарии и анализи на чувствителността.

Например, инвестиционните разходи, очакваните приходи или наличните бюджети могат да бъдат променяни, а получените портфейли – преизчислявани.

За изрично вероятностна оптимизация на риска са необходими допълнителни математически модели и съответни входни данни.

Дали случаят на употреба с най-висока възвръщаемост на инвестицията (ROI) автоматично е най-добрата инвестиция?

Не.

Един сценарий може да постигне висока индивидуална възвръщаемост и въпреки това да обвърже капитал, който в друга комбинация от проекти би позволил по-висока абсолютна нетна стойностна добавка.

Ето защо икономическите цели и наличните ограничения трябва да се разглеждат в съвкупност.

За кои предприятия оптимизацията на портфейла с висока възвръщаемост на инвестициите е особено интересна?

Тя е особено подходяща за компании с многобройни конкуриращи се инвестиционни проекти и ограничени бюджети за капиталови разходи (CAPEX).

Типичните области на приложение са промишлеността, производството, цифровизацията, ИТ, енергетиката, недвижимите имоти и стратегическите програми за трансформация.

Публичните институции също могат да използват математическа оптимизация на портфейла, когато трябва да се избират различни проекти при общи бюджетни ограничения.

Колко бързо може да се извърши първоначална оптимизация на портфейла?

Ако необходимите данни за проектите вече са налице, първоначалното изчисление може да бъде подготвено с малко входни параметри.

Самото време за изчисление зависи от броя на проектите, структурата на задачата, ограничителните условия и използвания метод за оптимизация.

При по-сложни портфейли подготовката и валидирането на входните данни могат да отнемат повече време, отколкото самото математическо изчисление.

Мога ли да симулирам различни инвестиционни бюджети?

Да. Различните бюджетни граници могат да бъдат моделирани като алтернативни сценарии.

По този начин може да се проучи коя комбинация от проекти ще бъде избрана при по-нисък или по-висок инвестиционен бюджет и как се променя очакваният общ икономически принос.

Изкуственият интелект замества ли решението на ръководството?

Не.

Ръководството определя стратегическите цели, икономическите предположения и ограниченията.

Въз основа на това StratePlan изчислява оптимизирана комбинация от проекти.

Окончателното решение и отговорността остават в ръцете на отговорните ръководители.

Каква е най-важната разлика между приоритизиране и оптимизиране на портфейла?

Приоритизирането създава класация на отделните проекти.

Оптимизацията на портфейла проучва коя комбинация от тези проекти постига най-добрия общ резултат при определените ограничения.

Затова най-добрата класация не е автоматично и най-доброто инвестиционно портфолио.

Колко по-голяма икономическа стойност се крие във вашите примери за употреба?

Разберете коя комбинация от планираните Ви инвестиционни проекти може да постигне най-високата очаквана нетна икономическа стойност в рамките на наличния Ви бюджет.

Започнете със собствените си проектни данни и сравнете математически оптимизирани инвестиционни сценарии.

Можете да оптимизирате безплатно до 15 проекта.

Оптимизирайте безплатно до 15 проекта сега →