Изчисляване на KPI с изкуствен интелект ex ante

Ние не само измерваме ключовите показатели за ефективност (KPI) – ние изчисляваме най-доброто възможно решение още преди това

Какво би станало, ако членовете на управителните съвети, главните изпълнителни директори и финансовите директори не установяваха дали ключовите показатели за ефективност са постигнати едва след вземането на инвестиционно решение, а можеха още преди това да изчислят коя комбинация от инвестиции обещава най-добро постигане на целите?

Именно тук започва фундаментална промяна в парадигмата на корпоративното управление.

В продължение на десетилетия ключовите показатели за ефективност (KPI) се считаха за основни инструменти на мениджмънта: измерване, сравняване, отчитане и коригиране.

Оборотът, EBIT, ROI, възвръщаемостта на капитала, заетостта на капацитета, ликвидността и показателите за устойчивост съставляват основата на многобройни управленски решения.

Но в един свят с нарастваща сложност, ограничени инвестиционни бюджети и експоненциално нарастващи възможности за вземане на решения, самото измерване след факта вече не е достатъчно.

Проблемът не е в това, че KPI са погрешни.

Проблемът е, че те често показват едва след като решението вече е взето колко успешно е било то – но не и дали друго решение би довело до по-добър общ резултат.

За членовете на управителните съвети, главните изпълнителни директори, финансовите директори и лицата, вземащи решения в публичния сектор, възниква затова нов стратегически въпрос:

Коя комбинация от планирани инвестиции, проекти и мерки ще максимизира нашите икономически или стратегически цели в рамките на наличните ресурси?

С StratePlan този въпрос се превръща в математическа задача за оптимизация.

Ключовите показатели за ефективност (KPI) остават актуални. Те обаче не се разглеждат единствено ретроспективно, а могат да бъдат включени в оптимизацията на портфейла още преди вземането на решение като целеви показатели и ограничения.

1. Ограниченията на класическото управление чрез KPI

КПИ осигуряват прозрачност. Те позволяват сравнения, правят тенденциите видими и подпомагат оперативното и стратегическото управление на предприятието.

Но класическото управление чрез KPI често е организирано ретроспективно.

Дадена компания инвестира в нови производствени съоръжения, ИТ-системи, обекти или разработване на продукти. Месеци или години по-късно, въз основа на дефинирани показатели, се проверява дали очакваните резултати са постигнати.

При това решаващият въпрос често остава без отговор:

Би ли постигнала по-добър общ резултат друга комбинация от същите планирани инвестиции при идентичен бюджет?

Именно тук се крие ограничението на един изцяло ориентиран към показателите подход.

Отделни бизнес единици могат успешно да подобрят съответните си KPI, без това автоматично да води до оптимално управление на цялото предприятие.

• Отделът по продажбите максимизира оборота и пазарните дялове.
• Контролингът се фокусира върху разходите и възвръщаемостта на капитала.
• Производството оптимизира капацитета и заетостта на производствените мощности.
• ИТ отделът дава приоритет на дигитализацията и достъпността на системите.
• Управлението на устойчивото развитие преследва цели, свързани с емисиите и ESG.

Всяка от тези цели може да бъде смислена.

Но ако се преследват изолирано, могат да възникнат конфликти между целите.

Например, един проект с особено висока индивидуална възвръщаемост може да обвърже толкова инвестиционен капитал, че няколко други проекта с общо по-висок икономически принос вече да не могат да бъдат финансирани.

Оптимизирането на отделни ключови показатели за ефективност (KPI) следователно не води непременно до оптимизиране на цялостния инвестиционен портфейл.

2. Основната грешка в мисленето: оптимизиране на отделни проекти вместо на цялостни портфейли

В много предприятия инвестиционните решения се вземат въз основа на отделни бизнес случаи.

Всеки проект се анализира по отношение на икономическата си ефективност, стратегическото си значение и рисковете.

След това проектите се подреждат по приоритет и се одобряват в съответствие с наличния бюджет.

Това звучи логично, но има математическа слабост.

Най-атрактивният от икономическа гледна точка отделен проект не е задължително да бъде част от най-изгодната комбинация от проекти.

Един опростен пример

Дадена компания разполага с бюджет за капиталови разходи (CAPEX) от 10 милиона евро и разглежда три инвестиционни проекта.

Проект А има най-високата индивидуална нетна стойностна добавка.

Ако бъде избран проект А, остават 3 милиона евро от бюджета. Те не са достатъчни за нито един от другите два проекта.

Общата нетна стойностна добавка възлиза на 4 милиона евро.

Ако обаче проекти Б и В се реализират заедно, се използва целият бюджет от 10 милиона евро.

Комбинираната нетна стойностна приноса възлиза на 6 милиона евро.

По този начин в този пример оптимизираният портфейл постига с 50 % по-висока нетна стойностна приноса – при идентичен бюджет за капиталови разходи (CAPEX).

Примерният разчет илюстрира основния принцип на математическата оптимизация на портфейла: решаващо значение има не най-добрата единична инвестиция, а най-добрата комбинация от всички налични инвестиционни алтернативи.

3. Защо стратегическите пространства за вземане на решения нарастват експоненциално

Предизвикателството става значително по-сложно с нарастващия брой планирани проекти.

В един опростен бинарен модел за вземане на решения всеки проект може да бъде реализиран или не.

По този начин при N независимо избираеми проекта^{теоретично} възникват 2N възможни комбинации от проекти.

• 10 проекта: 1 024 комбинации
• 20 проекта: 1 048 576 комбинации
• 30 проекта: 1 073 741 824 комбинации
• 40 проекта: 1 099 511 627 776 комбинации
• 50 проекта: 1 125 899 906 842 624 комбинации
• 100 проекта: около 1,27^{× 10³⁰} комбинации

Следователно една компания с 50 планирани инвестиционни проекта не разглежда само 50 алтернативи за вземане на решение.

То се движи в теоретично пространство за вземане на решения с повече от 1,125 билиарда възможни комбинации от проекти.

Не всяка от тези комбинации е допустима поради ограничения, свързани с бюджета, ресурсите или взаимозависимостите между проектите. Въпреки това математическата сложност остава значителна.

Управителният съвет не може да обхване изцяло това пространство за вземане на решения чрез дискусии или интуиция.

Дори класическите списъци за приоритизиране или ръчно разработените сценарии в Excel обикновено отразяват само малка част от възможните комбинации.

Следователно основното предизвикателство се състои в това да се определи икономически или стратегически най-добрата допустима комбинация измежду експоненциално голям брой възможни комбинации от проекти.

4. Измерване ex post или оптимизиране ex ante?

Разликата между класическото управление чрез KPI и математическата ex ante оптимизация се състои във времето и в начина на подпомагане на вземането на решения.

Екс пост: Какви са последиците от нашите решения?

Класическият подход, основан на KPI, анализира резултатите от вече реализирани мерки.

Типичните въпроси са:

• Какъв ROI са постигнали нашите инвестиции?
• Как се е развила нашата EBIT-маржа?
• Кои проекти са надхвърлили бюджетите си?
• Колко висока беше възвръщаемостта на капитала ни?
• Кои стратегически цели бяха постигнати?

Тази информация е незаменима за контролинга, отчетността и управлението на предприятието.

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

Екс анте: Какво решение трябва да вземем?

Оптимизацията „ex ante“ започва преди вземането на инвестиционното решение.

Тя анализира планираните проекти въз основа на очакваните икономически резултати и наличните ресурси.

Типичните въпроси са:

• Коя комбинация от проекти ще максимизира нашата обща нетна стойностна добавка?
• Кои инвестиции трябва да бъдат реализирани в рамките на нашия CAPEX бюджет?
• Коя комбинация от проекти постига най-високото ниво на постигане на определените цели?
• Как се променят резултатите при по-нисък бюджет?
• Кои проекти се конкурират за едни и същи ресурси?
• Кои инвестиции трябва да бъдат взети под внимание при промяна на стратегическите приоритети?

Ex-post KPI-те показват какво е постигнато. Ex-ante оптимизацията проучва кое решение ще доведе до най-добрия очакван резултат преди неговото изпълнение.

Двата подхода се допълват.

Измерването след факта остава необходимо, за да се сравнят действителните резултати с първоначалните предположения и да се подобрят бъдещите решения.

5. КПИ се превръщат в целеви величини за математическа оптимизация

StratePlan не замества КПИ.

Напротив, съответните показатели могат да бъдат взети предвид още при математическото моделиране на стратегическите решения.

Към тях спадат например:

• Net Contribution: Очаквана нетна икономическа стойност
• ROI на портфейла: очаквана възвръщаемост на капитала на целия портфейл
• CAPEX: Наличен инвестиционен бюджет
• OPEX: Текущи оперативни разходи
• Риск: Определени граници на риска или оценки на риска
• Ресурси: Персонал, капацитет и техническа наличност
• Въздействие: Стратегическо, социално или екологично въздействие

В зависимост от модела за оптимизация тези величини се вземат предвид като целева функция, тегловни параметри или ограничителни условия.

Важно е при това различните целеви величини да не се комбинират помежду си по неконтролиран начин.

Икономическите, екологичните и социалните цели изискват ясни критерии за оценка и, при необходимост, изрично определени тегла.

След това математическата оптимизация проучва коя комбинация от проекти отговаря най-добре на дефинираните цели при зададените ограничения.

Резултатът не е просто поредната оценка на ключовите показатели за ефективност (KPI), а конкретно изчислено инвестиционно портфолио.

6. Как StratePlan изчислява инвестиционните решения

Началото на математическата оптимизация на портфейла може да бъде сравнително лесно.

За основен икономически оптимизационен модел StratePlan се нуждае първо от три данни за всеки проект:

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

Тази информация може да бъде взета, например, от съществуващи Excel таблици, инвестиционни планове или бизнес случаи.

Въз основа на дефинираната целева функция и наличния бюджет StratePlan проучва възможни комбинации от проекти.

Разширените модели могат да отчитат допълнителни параметри:

• Зависимости между проектите
• Технически или стратегически тегла
• Многогодишни инвестиционни бюджети
• Ограничения на ресурсите
• Временни изисквания
• Критерии за риск и устойчивост

StratePlan съчетава математически методи за оптимизация от операционните изследвания с подходи, базирани на изкуствен интелект, за ефективно проучване на големи комбинаторни пространства за вземане на решения.

Изчислението предоставя оптимизирана комбинация от проекти въз основа на въведените данни и параметрите на модела.

В зависимост от задачата и използвания метод, резултатът може да бъде доказано оптимално или приблизително оптимално решение.

Решаващата иновация се състои не само в оценяването на икономическата ефективност на отделните проекти, но и в оптимизирането на тяхното комбинирано въздействие в рамките на общ инвестиционен бюджет.

7. На живо по време на заседание на управителния съвет: Какво се случва, ако променим нашите ключови показатели за ефективност (KPI)?

Особената стратегическа полза възниква, когато математическата оптимизация на портфейла бъде непосредствено интегрирана в процесите на вземане на решения от страна на ръководството.

Нека си представим заседание на управителния съвет на промишлено предприятие.

В дневния ред са включени 100 планирани CAPEX проекта, чиито общи финансови нужди значително надвишават наличния инвестиционен бюджет.

StratePlan първо изчислява оптимизирана комбинация от проекти въз основа на определените цели и ограничения.

Сега започва стратегическата дискусия.

Сценарий А: Максимизиране на нетния принос

Финансовият директор задава въпроса:

„Коя комбинация от проекти постига най-високата очаквана нетна стойностна приноса с нашия съществуващ бюджет за капиталови разходи?“

StratePlan изчислява съответното портфолио.

Ръководството вижда кои проекти са избрани, какъв бюджет е необходим и какъв очакван нетен принос към стойността постига цялостното портфолио.

Сценарий Б: Намаляване на бюджета за капиталови разходи

Изпълнителният директор пита:

„Какво ще се случи, ако се наложи да намалим инвестиционния си бюджет с 15 %?“

Бюджетното ограничение се коригира.

StratePlan изчислява портфейла наново.

След това управителният съвет може да проучи кои проекти ще бъдат премахнати, как се променя очакваната добавена стойност и кои инвестиции ще останат част от портфейла.

Сценарий В: По-голяма тежест на стратегическите проекти

Член на управителния съвет задава въпроса:

„Как се променя инвестиционният ни портфейл, ако дадем по-голям приоритет на цифровизацията и енергийната ефективност?“

Съответните параметри за тежест се коригират.

След повторно изчисление резултатите могат да бъдат сравнени с предишните сценарии.

Сценарий Г: Допълнителни инвестиционни средства

Финансовият директор иска да знае:

„Какъв допълнителен икономически принос бихме могли да постигнем с още 20 милиона евро капиталови разходи?“

Бюджетът се увеличава и портфейлът се оптимизира отново.

По този начин ръководството може да съпостави моделирания допълнителен принос към стойността с необходимия капиталовложения.

Променете параметрите. Изчислете отново. Сравнете сценариите. Вземете по-обосновано решение.

По този начин статичният инвестиционен доклад се превръща в динамична основа за вземане на решения за цялото ръководство.

8. Анализ на чувствителността: Колко устойчива е нашата инвестиционна стратегия?

Еднократното изчисление за оптимизация първоначално дава резултат за зададените предположения.

Анализът придобива особена стратегическа стойност, когато различни параметри се променят систематично.

Анализът на чувствителността проучва например:

• Кои проекти остават избрани при различни бюджети за капиталови разходи (CAPEX)?
• Как се променя нетният принос към стойността при нарастващи разходи по проектите?
• Кои инвестиции реагират особено чувствително на променените очаквания за приходите?
• Кои проекти се изключват при по-силно претегляне на риска?
• Кои стратегически приоритети променят най-силно състава на портфейла?

По този начин става ясно кои инвестиционни решения в рамките на модела са особено устойчиви.

Други проекти може да бъдат избрани само при определени икономически или стратегически предпоставки.

По този начин ex-ante оптимизацията не само предоставя изчислена комбинация от проекти, но и позволява систематично проучване на алтернативни условия за вземане на решения.

9. Алтернативни разходи: икономическата стойност на неизбраните алтернативи

Всяко инвестиционно решение има алтернативни разходи.

Ако капиталът се използва за определен проект, той вече не е на разположение за други инвестиции.

Това важи особено при ограничени бюджети за капиталови разходи (CAPEX).

Дадено предприятие може да избере икономически атрактивни единични проекти и въпреки това да пропусне значителен допълнителен принос към стойността, ако комбинацията от тези проекти не е оптимална.

Математическата оптимизация на портфейла позволява тези разлики между разглежданите алтернативи да бъдат количествено измерени.

Сравнението между първоначално планираното инвестиционно портфолио и едно оптимизирано портфолио може да покаже:

• колко висока е очакваната нетна добавена стойност на двата портфейла
• Кои проекти се избират по различен начин
• колко капиталови разходи (CAPEX) са необходими във всеки отделен случай
• Кои икономически потенциали в първоначалния портфейл остават неизползвани

Разликата между моделираните резултати илюстрира потенциала за икономическо подобрение при изходните предположения.

Следователно истинската стойност на ex-ante оптимизацията не се състои в по-добри KPI, а във възможността да се идентифицират по-добри комбинации от инвестиции, преди капиталът да бъде ангажиран.

10. Практически пример: Комплекс „Клибек“ в Базел

Колко голяма може да бъде икономическата разлика между съществуващо планиране и математически оптимизиран портфейл, показва референтният пример на StratePlan за зоната „Клибек“ в Базел.

В рамките на оптимизацията на портфейла за Central Real Estate AG и Swiss Life AG бяха математически проучени различни комбинации от инвестиции и проекти.

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 наличните инвестиционни алтернативи при идентичен бюджет.

Цифрите илюстрират потенциала на математическата оптимизация на портфейла. Те не представляват обща гаранция за възвръщаемост за други проекти или предприятия.

Ключовото заключение: не непременно повече инвестиционен капитал, а по-добрата комбинация от инвестиции може да увеличи общата икономическа стойност.

11. Защо човешкият опит сам по себе си не е достатъчен

Опитните членове на управителните съвети, финансовите директори и инвестиционните мениджъри разполагат с обширни експертни познания и дълбоко разбиране за своите компании.

Тази компетентност остава незаменима.

Но дори дългогодишният опит не може напълно да обхване експоненциално големите възможности за вземане на решения.

Още при седем бинарни решения за проекти възникват 128 възможни комбинации.

При 20 проекта те са повече от един милион.

При 50 проекта – повече от един билиард.

Силната страна на човека е в това да определя стратегически цели, да разбира икономическите взаимосвързаности и да оценява качеството на предположенията.

Силата на математическата оптимизация се състои в систематичното проучване на големи количества възможни комбинации.

Съчетанието от управленски опит, надеждни експертни данни и математическа оптимизация създава по-солидна основа за вземане на решения, отколкото всеки един от тези компоненти поотделно.

12. От бизнес интелигентност към интелигентност при вземането на решения

Бизнес интелигентността отговаря преди всичко на въпроси, свързани с икономическото развитие на дадено предприятие.

Какво се е случило? Кои показатели са се променили? Къде има отклонения спрямо плана?

Интелигентността на вземането на решения разширява тази перспектива чрез систематична подкрепа за конкретни решения.

Какви алтернативи за действие са налице? Какви ограничения важат? Коя комбинация максимизира определените цели?

StratePlan се позиционира в тази област като математическа система за оптимизация на портфейла и вземането на решения.

Тя допълва съществуващите ERP-, контролингови и бизнес-аналитични системи с едно допълнително ниво:

Изчисляване на оптимизирани решения преди тяхното изпълнение.

За целта предприятието не е задължително да подменя съществуващите си ИТ-системи.

Необходимите проектни данни могат първоначално да бъдат предоставени чрез прости таблици. В зависимост от изискванията са възможни разширени интеграции чрез подходящи интерфейси.

По този начин математическата оптимизация на решенията става достъпна и за предприятия, които досега работят предимно с класически инвестиционни списъци и Excel модели.

13. Заключение: Ключовите показатели за ефективност (KPI) остават важни – но решението е на първо място

КПИ ще останат и в бъдеще незаменима част от професионалното управление на предприятията.

Те позволяват наблюдение на икономическите тенденции, контрол на стратегическите цели и оценка на действително постигнатите резултати.

Но сами по себе си те не отговарят на решаващия въпрос дали дадено предприятие е разпределило наличния си инвестиционен капитал по най-добрия възможен начин между своите проекти.

Именно тук се включва математическата ex-ante оптимизация.

StratePlan проучва възможни комбинации от инвестиции, като взема предвид икономическите цели, ограничените бюджети и определените ограничения.

Резултатите могат да бъдат изчислени, променени и сравнени помежду си в различни сценарии, преди да бъде взето инвестиционно решение.

Затова бъдещето на стратегическото управление на предприятията не се състои в това просто да се измерват ключовите показатели за ефективност (KPI) по-бързо, а в това решенията, които влияят върху тези KPI, да се оптимизират математически още предварително.

Това променя основния управленски въпрос.

Вместо да се питаме единствено:

„Колко успешни бяха нашите инвестиции?“

допълнителният въпрос е:

„Коя комбинация от планираните ни инвестиции би имала най-високия общ икономически принос при дадените условия?“

Отговорът на този въпрос не е класическа задача за отчитане.

Това е задача на математическата оптимизация на портфейла.

StratePlan – оптимизиране на решенията ex ante. Измерване на KPI ex post. По-разумно използване на капитала.

Колко повече икономическа стойност се крие във вашия CAPEX бюджет?

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

Едни и същи проекти. Един и същ бюджет. Оптимизирана комбинация. По-добри резултати.

Оптимизирайте безплатно до 15 проекта още сега →