Если отделы CAPEX и финансов работают изолированно друг от друга, у совета директоров нет оснований для принятия решений

Краткое содержание

Во многих компаниях информация, необходимая для принятия более эффективных инвестиционных решений, уже есть. Проблема не обязательно заключается в нехватке данных. Проблема в том, что эти данные часто хранятся отдельно друг от друга в разных «силосах».

Список CAPEX показывает, какие инвестиции запланированы. Финансовый отдел располагает данными о затратах, результатах и планах. Операционные подразделения знают свой рынок, производственные мощности, ожидаемую выручку, маржу, риски и взаимозависимости.

Но только когда эта информация объединяется на уровне проектов, появляется надёжная основа для ответа на вопрос, который имеет решающее значение для правления и финансового директора:

Какая комбинация наших запланированных инвестиций даст лучший общий результат для компании при имеющихся средствах?

Для этого прогнозные показатели не должны быть идеальными. Ожидаемые доходы, расходы, прибыль или объёмы производства могут быть плановыми показателями, оценками или допущениями, основанными на исторических средних значениях.

Ведь неопределённость — это не повод отказываться от расчётов. Это повод просчитать разные допущения и сценарии.

Часто проблема заключается не в отсутствии данных, а в их разобщенности

В крупных организациях инвестиционные решения принимаются с участием многих подразделений.

Производство планирует установку нового оборудования. Операционный отдел оценивает производственные мощности. Отдел продаж и бизнес-подразделения знают, как, по их прогнозам, будет развиваться рынок. Финансовый отдел анализирует объем инвестиций, денежный поток и влияние на прибыль. Отдел рисков оценивает факторы неопределенности. Руководство компании определяет стратегические приоритеты.

Каждое подразделение располагает частью необходимой информации.

Проблема возникает там, где эта информация не объединяется в единую структуру принятия решений.

В таком случае список капитальных затрат (CAPEX) да, конечно, есть, но экономические последствия отдельных проектов с ним напрямую не связаны. Финансовые и плановые данные хранятся в других системах, таблицах или сферах ответственности. Зависимости между инвестициями, в свою очередь, могут быть задокументированы где-то ещё.

Данные есть — но при принятии решения не видна полная картина.

Тот, кто отвечает за рынок, часто знает и лучшие допущения для

планирования

Один важный момент часто недооценивают при обсуждении качества данных.

Составитель или ответственный за финансовое планирование и прогнозирование, как правило, лучше всех знает свою сферу, свой рынок и экономические взаимосвязи.

Он может оценить:

Как может развиваться объем продаж? Какие доходы можно реально ожидать? Какие дополнительные расходы возникнут? Какую маржу стоит ожидать? Какая производственная мощность понадобится? Какие инвестиции влияют на другие?

Конечно, никто не знает будущего точно.

Но это и не нужно.

Для принятия инвестиционного решения ожидаемые доходы, расходы и прибыль можно, например, рассчитать на основе текущих прогнозов, бизнес-планов, опытных данных или средних показателей за прошлые годы.

Главное — чтобы было обоснованное предположение.

Оценка — это не то же самое, что отсутствие информации

В корпоративном планировании часто пытаются создать кажущуюся идеальной базу данных, прежде чем что-то рассчитывать или принимать решения.

Однако при принятии решений, касающихся будущего

,

такой идеальной базы данных, по определению, не может быть.

Никто точно не знает, какой будет выручка от нового продукта через три года. Никто не знает всех будущих цен на энергоносители, изменений на рынке или динамики затрат.

Но

совету директоров всё равно приходится принимать решения об инвестициях уже сегодня.

Поэтому вопрос должен звучать не так::

«Гарантированно ли верно это значение?»

А

вот так::

«Какое предположение мы сегодня считаем правдоподобным — и как изменится наше решение, если это предположение окажется неверным?»

Именно здесь планирование превращается в настоящий Decision Intelligence.

Правление должно знать экономические последствия своих решений по капитальным вложениям

Например, когда правление принимает решение об инвестиции в 20 миллионов евро, нужно знать не только, во сколько обойдётся эта инвестиция.

Должно быть также понятно, какие экономические последствия с ней связаны.

Например:

Инвестиции: 20 млн евро
Ожидаемая дополнительная выручка: 12 млн евро в год
Ожидаемые дополнительные операционные расходы: 5 млн евро в
год Ожидаемый вклад в прибыль: 7 млн евро в
год Увеличение мощностей: 18 %
Зависимость: Проект B тоже нужно реализовать
Горизонт планирования: 5 лет

Эти цифры могут быть взяты из подробных бизнес-кейсов. Но их также можно вывести из прогнозов или обоснованных допущений.

Главное, чтобы экономические последствия инвестиций учитывались при принятии решения.

От разрозненных баз данных к единой системе принятия решений

Для этого не обязательно создавать совершенно новую инфраструктуру данных.

Первый шаг может оказаться удивительно простым.

Идентификатор проекта служит общим ключом.

К этому идентификатору привязываются параметры, важные для принятия решений:

Идентификатор проекта + инвестиции + ожидаемые доходы + ожидаемые расходы + вклад в результат + объем производства + период + ограничения + зависимости + критерии успеха

Таким образом, данные по капитальным затратам (CAPEX) и финансам математически связываются между собой.

Из нескольких отдельных информационных «силосов» формируется единая структура принятия решений.

И именно эту структуру потом можно оптимизировать.

Решающим вопросом является не отдельный проект

Обычно инвестиции часто рассматривают по отдельности

:

Экономически целесообразен ли проект А?
Есть ли у проекта Б положительный бизнес-кейс?
Является ли проект С стратегически необходимым?

Но даже если на все три вопроса ответишь «да», это ещё не значит, что А + Б + С — лучшее сочетание для компании.

При 100 возможных проектах CAPEX теоретически уже существует более

1 267 650 600 228 229 401 496 703 205 376

возможных подмножеств или комбинаций проектов.

Именно поэтому классическая приоритизация не всегда достаточна для больших портфелей.

Главный вопрос звучит так::

Какая комбинация даст лучший общий результат с учётом наших реальных ограничений?

StratePlan связывает данные с принятием решения

Именно здесь и приходит на помощь StratePlan.

Имеющиеся данные по капитальным затратам, финансам и планированию объединяются в единую математическую структуру принятия решений.

Затем портфель можно комбинаторно оптимизировать с учётом заданных целевых показателей и ограничений.

При этом речь не идёт о том, чтобы за руководством принимать решения.

Речь идет о том, чтобы наглядно показать руководству, какие последствия для всего портфеля имеют разные решения и допущения.

Это становится особенно актуально, когда меняются условия.

Что произойдет, если бюджет на капитальные вложения сократится на 15 %?
Что произойдет, если ожидаемый оборот на каком-то рынке снизится на 20 %?
Что произойдет, если вырастут цены на сырье или энергоносители?
Что произойдет, если производственная линия станет доступна на 12 месяцев позже?
Что произойдет, если вместо максимальной рентабельности инвестиций (ROI) приоритетом станет увеличение объема производства?

Прогнозирование превращается в интерактивное моделирование прямо в зале заседаний

Именно здесь меняется и роль заседания правления.

Вместо того чтобы отправлять вопрос из совета директоров обратно в финансовый отдел, просить пересчитать всё заново и через несколько дней получать очередную презентацию, можно изменять заданные параметры прямо на заседании.

После этого StratePlan заново рассчитывает портфель.

Новое допущение. Новый расчёт. Новая оптимальная комбинация.

Благодаря этому прогнозирование, анализ сценариев, оптимизация портфеля и принятие управленческих решений становятся гораздо более тесно взаимосвязанными.

Совет директоров видит не только заранее подготовленный базовый сценарий, но и может сравнивать между собой альтернативные сценарии будущего.

Таким образом, неопределённость сама по себе становится одним из параметров принятия решений

Оценку ожидаемых доходов в 100 миллионов евро не обязательно рассматривать как незыблемую истину.

Можно, например, посчитать:

Базовый сценарий: 100 млн евро
Консервативный сценарий: 80 млн евро
Негативный сценарий: 65 млн евро
Оптимистичный сценарий: 120 млн евро

Тогда возникает гораздо более важный вывод:

Останется ли та же комбинация инвестиций оптимальной даже при изменении допущений?

Если да, это говорит в пользу надежного решения.

Если нет, то совет директоров сразу увидит, от какого параметра зависит исход решения.

Это гораздо ценнее, чем попытка описать неопределённое будущее с помощью одной, казалось бы, точной цифры.

Данные не должны быть идеальными. Они должны позволять принимать решения.

Сегодня у компаний огромные объёмы данных. Тем не менее важные инвестиционные решения часто по-прежнему принимаются на основе разрозненных списков капитальных затрат, финансовых моделей, бизнес-обоснований и презентаций.

Поэтому следующий шаг в развитии не обязательно заключается в том, чтобы генерировать ещё больше данных.

Речь идет о том, чтобы связать между собой уже имеющуюся информацию на уровне проектов и сделать её пригодной для принятия решений с помощью математических методов.

Факультет знает свой рынок.

Финансовый отдел знает цифры.

Руководство знает стратегию.

StratePlan объединяет эту информацию в прогнозируемое пространство для принятия решений.

Одни и те же проекты. Разные допущения. Разные комбинации. Лучшие решения.

Разрушь барьеры. Свяжи цифры. Рассчитай оптимальный вариант.