Teet sijoituspäätöksiä - mutta et optimaalista salkkua.
Voit saavuttaa korkeamman tuoton nykyisillä hankkeillasi.
Me laskemme optimaalisen skenaarion - ennen kuin sinä päätät.
Maksutta. Ilman velvoitteita. Perustuen olemassa oleviin hankkeisiisi.
Samat hankkeet. Eri yhdistelmä. Lisää tuloksia.
StratePlan laskee optimaalisen salkun siinä vaiheessa, kun perinteiset työkalut tulevat tiensä päähän.
Sen sijaan, että arvioisimme hankkeita erikseen, analysoimme kaikki mahdolliset yhdistelmät - ja tunnistamme parhaan ratkaisun.
Globaali optimi ei ole oletus - se voidaan laskea.
Valitse liiketoiminta-alue:
Blogin pääartikkeli:
Päätöksentekoäly CapEx- ja hankesalkkuja varten
Miksi perinteinen sijoitussuunnittelu epäonnistuu matemaattisten rajoitusten vuoksi - ja uusi luokka syntyy?
Lähes jokaisessa yrityksessä investoidaan nykyään miljardeja tehtaisiin, IT-ohjelmiin, kiinteistöihin, infrastruktuuriin ja tuotekehitykseen. Käytännössä nämä päätökset tehdään kuitenkin edelleen kuten 30 vuotta sitten: yksittäisten liiketoimintatapausten, Excel-mallien ja komiteoiden äänestysten avulla.
Ongelma ei ole ammattitaidon puute.
Ongelma on matematiikka.
Nykyaikaiset investointitodellisuudet eivät koostu yksittäisistä hankkeista, vaan salkuista, joihin liittyy riippuvuuksia, ristiriitaisia tavoitteita, budjettirajoituksia, riskejä, lainsäädännöllisiä rajoituksia ja strategisia painopisteitä. Jokainen uusi hankevaihtoehto kaksinkertaistaa päätöksenteon laajuuden. Jo 30 hankkeessa on yli miljardi mahdollista yhdistelmää. Kun hankkeita on 50, niitä on yli kvadriljoona.
Mikään johtokunta, mikään talousjohtaja tai suunnitteluväline ei pysty systemaattisesti kartoittamaan tätä tilaa.
Miksi perinteinen CapEx-suunnittelu on väistämättä epäoptimaalista
Perinteiset menetelmät vastaavat seuraaviin kysymyksiin:
- "Onko hanke A kannattava?"
- "Onko hanke B:llä positiivinen nettonykyarvo?"
- "Mahtuuko hanke C budjettiimme?"
Ne eivät kuitenkaan vastaa ratkaisevaan kysymykseen:
Mikä hankkeiden yhdistelmä tuottaa suurimman kokonaisarvon kaikkien todellisten rajoitusten vallitessa?
Juuri tässä kohtaa liiketoiminta-asiakirjat, Excel, BI-työkalut ja PPM-ohjelmistot epäonnistuvat. Niissä arvioidaan yksittäisiä hankkeita, mutta niillä ei optimoida salkkuja.
Matemaattinen kohde tämän taustalla on niin sanottu NP-vaikea optimointiongelma. Mahdollisten hankekombinaatioiden määrä kasvaa eksponentiaalisesti (2n). Noin 15-20 hankkeesta alkaen päätöksentekoavaruutta ei käytännössä enää pystytä hallitsemaan ihmisen tai lineaaristen työkalujen avulla.
Seurauksena on, että yritykset menettävät yleensä 30-50 prosenttia potentiaalisesta portfolion arvosta huomaamattaan.
Päätösälykkyys: uusi luokka on syntymässä
Tästä alkaa CapEx- ja hankesalkkujen päätösäly.
Decision Intelligence ei ole raportointia.
Se ei ole suunnittelua.
Se ei ole klassista tekoälyä.
Se on optimaalisten päätösten matemaattista laskentaa erittäin monimutkaisissa, rajoittavissa päätösalueissa.
Sen sijaan, että kysytään:
"Mikä hanke on hyvä?"
päätösälykkyys kysyy:
"Mikä hankkeiden yhdistelmä on globaalisti optimaalinen?" "Mikä hankkeiden yhdistelmä on globaalisti optimaalinen?"
Samalla se ottaa huomioon
- Budjettirajoitukset
- Resurssien niukkuus
- Hankkeiden väliset riippuvuudet
- Riski, kestävyys, ESG
- sääntelyvaatimukset
- strategiset tavoitepainotukset
Tuloksena ei ole vaisto vaan laskennallinen, ymmärrettävä optimaalinen ratkaisu.
Miksi tekoäly ei yksin riitä
Pelkät koneoppimismallit voivat tunnistaa kuvioita, mutta ne eivät pysty optimoimaan kombinatorisia päätösavaruuksia.
Siksi todellinen päätöksentekoäly perustuu hybrideihin tekoälyihin:
- matemaattiset optimoijat (sekoitettu kokonaisohjelmointi, heuristiikka, haarautuminen ja rajautuminen)
- yhdistettynä koneoppimiseen ennusteita, epävarmuustekijöitä ja skenaariosimulaatioita varten
Vain tällä yhdistelmällä voidaan laskea yksi paras salkku miljardien mahdollisten salkkujen joukosta.
Mitä tämä tarkoittaa talousjohtajille, hallituksen jäsenille ja julkisille sijoittajille?
Päätösälykkyys tekee sijoitusten hallinnasta ensimmäistä kertaa mahdollista:
- globaalisti optimaalinen paikallisesti uskottavan sijasta
- läpinäkyvää poliittisen sijasta
- toistettavissa heuristisen sijasta
- strategisesti hallittavissa Excel-ohjauksen sijaan
Keskeinen kysymys siirtyy seuraavasta:
"Minkä hankkeen hyväksymme?"
seuraavaan:
"Mikä salkkurakenne maksimoi pitkän aikavälin kokonaisarvomme?"
Kategorian omistaja työkalujen tarjoajan sijasta
CapEx- ja hankesalkkuja koskeva päätöksentekoäly ei ole tuoteryhmä. Se on uusi tapa ajatella investointipäätöksiä.
Yritykset, jotka hallitsevat tämän kategorian, eivät enää kilpaile ohjelmisto-ominaisuuksilla vaan päätösten laadulla.
Ja tässä on syntymässä uusi standardi:
Sijoittaminen ei enää tarkoita valintaa.
Sijoittaminen tarkoittaa laskemista.
Tämä on luokka. Se on tulevaisuus. Ja se on standardi, jolla nykyaikaisia yrityksiä mitataan.
Dr. Igor Kadoshchuk on tietojenkäsittelytieteilijä, algoritmiarkkitehti ja yksi mAInthinkin optimointi- ja päätöksentekoalgoritmien keskeisistä taustavaikuttajista. StratePlan™- ja DeepAnT-alustojen tieteellisenä johtajana hän yhdistää syvällisen matemaattisen tutkimuksen käytännön sovelluksiin projektisalkkujen optimoinnissa, liiketoiminnassa, rahoituksessa ja julkishallinnossa.
Hänellä on tietojenkäsittelytieteen tohtorin tutkinto arvostetusta Moscow Institute of Physics and Technology (MIPT) -yliopistosta, jossa hän on myös toiminut tietotekniikan ja matematiikan professorina. Hänellä on vuosikymmenten kokemus erittäin monimutkaisten matemaattisten mallien kehittämisestä projektisalkkujen optimointiin ja rahoitusjärjestelmiin, investointisuunnitteluun sekä strategiseen päätöksentekoon. Hänen ammatilliseen uraansa kuuluvat johtotehtävät, kuten Head of IT Gazprombankissa ja projektinhallinnan johtaja TransTeleComissa.
Dr. Kadoshchuk kirjoittaa mAInthink AI -blogissa. Kadoshchchuk käsittelee muun muassa seuraavia aiheita:
- algoritminen strategiaoptimointi
- uudet menetelmät ROI:n ja vaikuttavuuden laskentaan
- projektisalkkujen optimointi perinteisten työkalujen tuolla puolen
- inhimillisen päätöksenteon rajat – ja kuinka tekoäly ylittää ne
Hänen tavoitteensa: laskea strategia, ei arvioida sitä.
Hänen työnsä yhdistää tieteellisen täsmällisyyden selkeään ja ymmärrettävään kieleen – aina tavoitteena tehdä monimutkaisista päätöksentekoympäristöistä läpinäkyviä, hallittavia ja mitattavia.