Big4-tanácsadás: érték minimális költséggel?
Mire képes ma a szoftver – és miért marad a menedzsment mégis menedzsment
A matematikai optimalizálás automatizálhatja a komplex CAPEX-elemzések egyes részeit, lerövidítheti az újraszámítási ciklusokat, és szélesebb körű vállalati felhasználók számára is elérhetővé teheti a professzionális döntéshozatali intelligenciát. Nem a stratégia, a tanácsadás vagy a menedzsment helyettesítésére – hanem a döntések matematikai infrastruktúrájaként.
Mi történik, ha a stratégia néhány órán belül megváltozik?
Eredményfigyelmeztetés. A kereslet visszaesése. Új szabályozási követelmények. Magasabb finanszírozási költségek. Egy felvásárlás. Egy geopolitikai változás. Vagy egyszerűen csak az igazgatóság új előírása:
A beruházási kiadásokat (CAPEX) csökkenteni kell.
Vegyünk egy olyan vállalatot, amelynek beruházási költségvetése 500 millió euró.
A menedzsment 15 százalékos csökkentést határoz el.
Új CAPEX-költségvetés: 425 millió euró.
Első pillantásra a feladat egyszerűnek tűnik:
Honnan vonjunk le 75 millió eurót?
De ez nem a döntő vezetői kérdés.
A sokkal érdekesebb kérdés a következő::
A fennmaradó beruházások mely kombinációja eredményezi a legnagyobb meghatározott értékhozzájárulást az új költségvetési, erőforrás-, kockázati, függőségi és stratégiai feltételek mellett?
Ezzel a feladat alapvetően megváltozik.
A költségvetés-csökkentésből matematikai allokációs probléma lesz.
A stratégiaváltástól az újraszámítási ciklusig
A stratégiai vállalati tanácsadás sokkal több, mint matematika.
Magában foglalja a piac megértését, a stratégiát, a szervezetet, az átalakulást, a szabályozási kérdéseket, az iparági ismereteket, a kommunikációt és az emberi ítélőképességet.
Ezt a szoftver nem helyettesíti.
A komplex döntési folyamatokon belül azonban létezik egy terület, amely nagyon is matematizálható:
az alternatívák kvantitatív kiszámítása.
Egy lehetséges döntési folyamat például így nézhet ki::
IGAZGATÓSÁG → PÉNZÜGY → KONTROLLING → KOCKÁZAT → MŰKÖDÉS → STRATÉGIA → KONSZOLIDÁCIÓ → IGAZGATÓSÁG
Ezután a menedzsment felvet egy új kérdést.
Mi történik, ha a beruházási költségek (CAPEX) 425 millió euró helyett 400 millió euró lesznek?
Mi változik, ha egy bizonyos üzletágat prioritásként kezelnek?
Mi történik, ha egy projektet feltétlenül meg kell valósítani?
Milyen hatással jár egy további erőforrás-korlátozás?
Minden megváltozott feltételezéssel új számítási és egyeztetési ciklus alakulhat ki.
Nem azért, mert a pénzügyi osztály, a kontrolling vagy a külső tanácsadók hatástalanul dolgoznak.
Hanem azért, mert a komplex döntések gyakran egymásra épülő folyamatként vannak szervezve.
Valójában mennyibe kerül egy döntés?
A vállalatok mérik a tőkéjük költségeit.
Mérik a ROI-t, az NPV-t, az IRR-t, a cash flow-t, a beruházási volumenet és a költségvetési eltéréseket.
De milyen gyakran mérik meg, hogy mennyibe kerül az a folyamat, amelynek során a tőke felhasználásáról döntenek?
Ehhez megfogalmazható egy koncepcionális menedzsment- és kontrolling-keretrendszer:
Döntési költség = belső munkaerő-költség + menedzsmentkapacitás + külső tanácsadói költség + utómunka-költség + késedelmi költség + alternatív költség + adott esetben a továbbra is rosszul allokált beruházási költségek költsége.
A döntési költség (Decision Cost) ebben az összefüggésben nem egy szabványosított számviteli mutató, hanem egy koncepcionális referenciakeret a döntési folyamatok gazdasági szempontú elemzéséhez.
Belső munkaerő-költség (Internal Labor Cost)
A pénzügy, a kontrolling, a kockázatkezelés, az operatív tevékenységek, a stratégia, a műszaki tervezés, a beszerzés és az informatika mind részt vehetnek a nagyobb beruházási döntésekben.
Egy pusztán szemléltető számítási példa:
20 munkatárs × 150 EUR teljes költség óránként × 30 óra × 5 iteráció = 450 000 EUR.
Ez a példa kifejezetten nem jelent referenciaértéket a tényleges döntéshozatali költségek tekintetében. Csupán azt mutatja be, hogy az ismétlődő elemzési és újraszámítási ciklusok hogyan eredményezhetnek jelentős belső költségtömböt.
Vezetői kapacitás
Még ennél is jelentősebb lehet a lekötött vezetői kapacitás.
A pénzügyi igazgató, az igazgatóság, az üzletágvezetők és a befektetési bizottságok rendelkezésére álló idő korlátozott.
A gazdasági kérdés ezért nem csupán az, hogy:
Mennyibe kerül egy vezetői óra?
Hanem az is, hogy:
Milyen döntések, változások vagy intézkedések valósulhatnának meg ugyanebben az időben?
Külső tanácsadási költségek
A stratégiai tanácsadás, a vállalati pénzügyek, a műszaki tanácsadás és egyéb szakértők fontos kiegészítő szakértelmet nyújthatnak a komplex döntéshozatali folyamatokba.
De a külső elemzési kapacitás is gazdasági erőforrásnak számít.
Minél több változat, újraszámítás és egyeztetés szükséges, annál nagyobb lehet a kapcsolódó ráfordítás.
Újramunkálási költség
Egy megváltozott vezetői utasítás részben elavulttá teheti a már elkészített számításokat, forgatókönyveket és prezentációkat.
A modelleket módosítják. Az adatokat újra összesítik. A szakterületek újra ellenőrzik. A prezentációkat módosítják.
A szervezet újra elvégzi a számításokat.
Az újraszámítás is munka.
Az esetlegesen nagyobb költségtétel: a késedelem költsége (Cost of Delay)
A közvetlen folyamatköltségek azonban nem feltétlenül jelentik a legnagyobb gazdasági hatást.
Egy másik kérdés lényegesen relevánsabb lehet:
Mennyibe kerül minden egyes további nap, amikor egy új tőkeallokációt még nem lehet végrehajtani?
Amíg egy döntést előkészítenek és újraszámolnak, a meglévő tevékenységek tovább folytathatók.
A projektek folytatódnak.
A mérnöki
kapacitások továbbra is lekötve maradnak.
Megrendeléseket lehet kiadni.
A külső szolgáltatók tovább dolgoznak.
A tervezett megtakarítások esetleg később kezdődnek.
A vonzóbb beruházások esetleg később indulnak.
A tőke hosszabb ideig marad a meglévő allokációban.
Ez a késedelmi költség vállalat- és projektspecifikus, ezért nem lehet komolyan egy átalány százalékos értékkel kifejezni.
Ugyanakkor figyelembe kell venni egy döntés gazdasági értékelése során.
Alternatív költség: Egy jó projekt mégis rossz választás lehet
Előfordulhat, hogy egy projekt pozitív nettó jelenértékkel (NPV) vagy befektetési megtérüléssel (ROI) rendelkezik, és mégis nem képezi részét a gazdaságilag legkedvezőbb teljes portfóliónak.
Miért?
Mert a tőke, az erőforrások és az idő korlátozottak.
A releváns kérdés ezért nem kizárólag az, hogy:
Gazdaságos-e ez a projekt?
Hanem::
Ez a projekt része-e a megadott korlátok között elérhető, gazdaságilag legjobb projektkombinációnak?
A prioritás meghatározása nem azonos az optimalizálással
Ez egy fontos különbséget jelent.
Prioritás meghatározása:
Melyik projektnek van magasabb prioritása a meghatározott kritériumok alapján?
Optimalizálás:
Melyik megengedett projektkombináció maximalizálja a teljes portfólió meghatározott célértékét?
N bináris projektdöntés esetén elméletileg 2N lehetséges részhalmaz létezik.
100 projekt esetén ez:
2^100 ≈ 1,27 × 10^30 elméletileg lehetséges részhalmazt
jelent
.
A gyakorlatban megengedett megoldási teret a költségvetések, az erőforrások, a függőségek és egyéb korlátok jelentősen szűkítik. A modern optimalizálási eljárásoknak emellett nem kell minden elméleti kombinációt külön-külön kipróbálniuk.
A nagyságrend azonban jól szemlélteti a problémát:
A portfóliódöntés nem azonos a projektrangsorolással.
A döntéshozatali technológia már régóta vállalati technológia
A matematikai optimalizálás, a fejlett analitika és az adatalapú döntéshozatali támogatás nem jövőbeli vízió.
A nagy technológiai szolgáltatók, mint például az IBM,
már
évek óta kínálnak technológiákat a matematikai optimalizáláshoz és a komplex döntéshozatali problémák megoldásához. Az olyan platformszolgáltatók is, mint a Palantir, foglalkoznak az adatalapú operatív döntéshozatali folyamatokkal.
Ez azonban nem jelenti azt, hogy a speciális döntésintelligencia-megoldások funkcionálisan egyenértékűek lennének ezekkel a platformokkal.
A döntő szempont máshol rejlik:
A döntéstechnológia már régóta a modern vállalati technológia szerves része.
Ugyanakkor nem minden matematikailag definiálható döntési probléma igényel teljes körű vállalati platformot vagy átfogó átalakítási projektet.
Itt alakul ki egy új kategória a specializált döntésintelligencia területén.
Ahelyett, hogy egy vállalat teljes adat- és döntéshozatali architektúráját leképezné, egy specializált megoldás egy egyértelműen definiált matematikai problémát tud kezelni.
Például:
Melyik befektetési projektjeink kombinációja maximalizálja a várható értékhozatalt a tényleges korlátaink keretein belül?
Decision Intelligence 4 All
Itt rejlik a valódi változás.
A professzionális matematikai döntéshozatali támogatásnak nem feltétlenül kell kizárólag nagy tanácsadói, transzformációs vagy vállalati IT-projektek részét képeznie.
Egy döntési probléma kezdetben néhány központi változóra redukálható:
Projekt-ID. Beruházás. Várható értékhozzájárulás. Korlátok.
Erre alapozva egy matematikai modell kiszámíthatja a különböző portfólió-összetételeket.
Nem minden szervezetnek van szüksége ehhez új vállalati architektúrára.
Nem minden matematikai kérdés igényel hónapokig tartó átalakítási projektet.
És nem minden új vezetési kérdésnek kell feltétlenül egy teljesen új, manuális újraszámítási kört indítania.
Ez a Decision Intelligence 4 All mögött álló ötlet.
Nem Big4-tanácsadás szoftveráron.
Nem az IBM szoftver-szolgáltatás (SaaS) bevezető áron.
Nem a Palantir a középvállalkozások számára.
Hanem:
egy könnyen elérhető hozzáférés egy világosan körülhatárolt matematikai döntéshozatali funkcióhoz.
The Algorithm Calculates. A menedzsment dönt.
A döntéshozatali intelligenciát nem szabad összetéveszteni az automatizált vállalatvezetéssel.
Egy matematikai modell nem határozza meg automatikusan a vállalati stratégiát.
Nem dönti el, melyik gyár stratégiailag fontos.
Nem határozza meg, mely kockázatot hajlandó elfogadni az igazgatóság.
Nem határozza meg a vállalati kultúrát.
És nem vállal vezetői felelősséget.
A vezetés határozza meg:
a célokat. A prioritásokat. A költségvetéseket. A korlátokat. A függőségeket. A kockázatokat.
A matematika ezen a meghatározott döntési téren belül kiszámítja a megfelelő portfólióalternatívákat, illetve – a modelltől függően – az optimális megoldást.
Az algoritmus kiszámítja. A menedzsment dönt.
A tanácsadási ciklusoktól a Live Decision Intelligence-ig
Ezáltal a döntési ciklus is változhat.
Egy szekvenciális folyamat például így nézhet ki:
KÉRDÉS → OSZTÁLYOK → SZÁMÍTÁS → KONSZOLIDÁCIÓ → BEMUTATÁS → ÚJ KÉRDÉS → ÚJRA SZÁMÍTÁS
Ha az adatok, a célértékek és a korlátok már strukturált formában rendelkezésre állnak egy matematikai modellben, akkor ebből egyre inkább a
következőfolyamat
alakulhat ki::
KÉRDÉS → SZÁMÍTÁS → ÖSSZEHASONLÍTÁS → DÖNTÉS.
Ez kifejezetten nem jelenti azt, hogy egy teljes igazgatósági döntés néhány másodpercen belül meghozható lenne.
A számítási idő és a szervezeti döntéshozatal időtartama két különböző fogalom.
Ha azonban egy matematikai modell rövid időn belül újraszámolhatja az alternatív portfóliókat, akkor a korábban időigényes újraszámítási szakasz jelentősen lerövidíthető.
A menedzsment így gyorsabban kaphat választ a stratégiai döntéshozatali folyamatok egyik legfontosabb kérdésére
:
Mi lenne, ha?
Három gazdasági mozgatórugó
1. Jobb tőkeallokáció
A kérdés megfogalmazása a következőképpen változik::
Melyek a jó projektek?
a következőre::
E projektek mely kombinációja eredményezi a megadott feltételek mellett a legnagyobb meghatározott értékhozzájárulást?
A cél a meglévő költségvetések és korlátok keretein belül a tőke jobb allokálása – anélkül, hogy ebből általános eredménygaranciát vezetnénk le.
2. Alacsonyabb döntési költség
Ha az újraszámítások automatizálhatók, lehetőség nyílik a manuális számítási ráfordítás, az utólagos módosítások és az ismételt forgatókönyv-készítés csökkentésére.
Hogy ez a hatás valójában mekkora, az a korábbi döntéshozatali folyamattól és az adott szervezettől függ.
3. Gyorsabb döntéshozatal
Ha egy új vezetői feltételezés gyorsabban alakítható át új portfólióalternatívává, akkor az egész döntéshozatali folyamat is felgyorsulhat.
Így az idő egy további gazdasági dimenziót nyer.
Nem csak a tőkének van ára. A döntéshozatalhoz szükséges időnek is van gazdasági értéke.
A matematika növelheti a nyomon követhetőséget
Nem azért, mert a matematika automatikusan a helyes vezetői döntést eredményezi.
Egy modell csak az adatok, feltételezések, célfüggvények és korlátok keretein belül tud számításokat végezni.
A matematikai optimalizálás azonban támogathatja a döntéshozatali folyamat négy jellemzőjét:
Átláthatóság:
Milyen adatok és feltételezések alapján történt a számítás?
Nyomonkövethetőség:
Hogyan jött létre az eredmény?
Reprodukálhatóság:
Mi az eredmény azonos vagy megváltozott paraméterek esetén?
Kompromisszumok átláthatósága:
Milyen következményekkel jár, ha a költségvetés, a prioritások vagy a korlátozások megváltoznak?
Ezzel együtt a vita minősége is megváltozik.
Forrás::
„Úgy véljük, hogy ez a megfelelő projektkombináció.”
egy mennyiségileg pontosabb kérdéssé válik:
„Milyen projektkombináció adódik pontosan ezekből a dokumentált feltételezésekből?”
Mit jelent ez a tőzsdén jegyzett vállalatok számára?
Itt is fontos a világos határolás.
A gyorsabb matematikai számítás nem jelenti automatikusan a magasabb részvényárat.
Egy stratégiai sokk után azonban a menedzsment kénytelen lehet újraértékelni a stratégiai feltételezéseket, és ezzel együtt a tőkeallokációt is.
Minél gyorsabban állnak rendelkezésre megbízható portfólióalternatívák, annál hamarabb hozhat a menedzsment konkrét döntéseket a befektetésekről, a leépítésekről és a prioritásokról.
Ez viszont hozzájárulhat egy pontosabb belső döntéshozatali alap kialakításához, valamint – a vonatkozó tőkepiaci jogi követelmények figyelembevételével – egy megalapozottabb külső kommunikációhoz.
A technológia nem határozza meg a tőkepiac reakcióját.
Hozzájárulhat azonban ahhoz, hogy lerövidüljön a két pont közötti idő:
STRATÉGIAVÁLTOZÁS → MENNYISÉGI TŐKEELOSZTÁS.
Ez nem jelenti a tanácsadás végét
Éppen ellenkezőleg.
Minél jobban automatizálható a
mennyiségi
munka, annál inkább bevethető az emberi szakértelem ott, ahol a legnagyobb értéke van:
Stratégia. Értelmezés. Szervezés. Átalakítás. Tárgyalás. Vezetés. Ítélőképesség.
Ez ezért nem egy történet az:
szoftver kontra tanácsadásról.
Ez egy történet a:
szoftver + menedzsment + szakértelem
ről
.
Az adat alapú vállalati döntéshozatal következő fejlődési szakasza nem az, hogy algoritmusokkal helyettesítsük a menedzsmentet.
Hanem abban, hogy a döntéshozatali folyamat matematikailag kiszámítható részeit olyan mértékben automatizáljuk, hogy a vezetésnek több ideje maradjon a tényleges döntéshozatalra.
Hatékonyabb tőkeallokáció.
Alacsonyabb döntési költségek.
Gyorsabb döntések.
Döntéshozatali intelligencia mindenkinek.
NE BÍZZON BENNÜNK.
SZÁMOLJA KI MAGA!
