如果首席执行官只更改了一个数字会怎样？
一个新的假设可能会改变整个资本支出组合。
董事会室问题
您的投资组合应能回答的问题。
董事会成员坐在会议室里。
屏幕上显示:
200个投资项目。
5亿欧元的资本支出（CAPEX）。
项目组合已计算完成。
预算、预期价值贡献、资源、依赖关系和战略标准均已纳入考量。
项目组合已确定。
随后，CEO提出了一个关键问题:
“如果我们将资本支出预算削减10%，会发生什么？”
一个数字发生了变化。
5亿欧元 → 4.5亿欧元。
但其影响可能不仅限于5000万欧元。
它可能会改变整个项目组合。
一个数字的变化，整个项目组合都应作出回应。
哪些项目会被剔除？
哪些新项目会被纳入？
哪些依赖关系会影响项目选择？
哪些资源将变得可用？
哪些资源会突然成为瓶颈？
预期投资组合价值将发生怎样的变化？
哪些战略目标的达成程度会增强或减弱？
那么，在4.5亿欧元预算范围内，目前哪种项目组合最为理想？
初始条件的一点微小变化，都可能引发最优资本配置的重大转变。
大多数提交给管理委员会的提案都是针对昨天提出的问题所做的准备
在做出重大投资决策之前，通常在实际管理委员会会议召开很久之前，就会启动一个庞大的流程。
业务部门提供数据。
财务部门审核商业案例。
控制部门进行合并报表编制。
战略部门评估优先级。
运营部门审核资源。
制定各种情景方案。
正在准备 PowerPoint 演示文稿。
随后便是决定性的一天。
基本情景。
最佳情景。
最坏情景。
也许还有另外两个情景。
一切准备就绪。
直到有人提出一个未曾预料的问题。
“如果……会发生什么？”
这五个字可能会触发一个完整的分析循环。
“如果我们减少5000万投资，会发生什么？”
“如果项目A成为强制性项目，会发生什么？”
“如果我们将增长列为更高优先级，会发生什么？”
“如果该资源不可用，会发生什么？”
“如果我们提高最低流动性要求会怎样？”
突然间，准备好的演示文稿已不再足够。
这是一个新问题。
答案尚未存在。
这个问题是在董事会会议室提出的。随后才开始进行计算。
在传统流程中，恰恰就在这里可能会形成一个循环。
董事会提出了一个新假设。
财务部门将其纳入考量。
控制部门计算其影响。
业务部门可能需要提供新数据。
相关依赖关系将重新核查。
情景分析将更新。
管理文件将进行修订。
随后又召开一次会议。
而会议中可能会产生下一个问题。
问题 → 分析 → 整合 → 汇报 → 会议 → 新问题 → 重复。
问题并不在于企业不会计算。
问题在于“问题”与“计算”之间的割裂。
如果这两者能在同一次会议中同时进行，会怎样呢？
首席执行官调整了资本支出（CAPEX）预算。
5亿欧元 → 4.5亿欧元。
投资组合将根据新的预算上限重新计算。
调整后的项目组合已显示出来。
管理委员会正在对比两种方案。
随后提出了下一个问题。
首席财务官表示:
“我们将最低流动性要求再提高2500万欧元。”
新条件。
重新计算。
首席运营官表示:
“明年将无法使用这部分生产能力。”
新限制条件。
新计算结果。
战略部门表示:
“国际业务增长将成为更高优先级。”
新假设。
新计算结果。
讨论在推进——投资组合也随之调整。
这就是报告与决策模型的区别
报告仅展示已计算的结果。
决策模型则能计算出当条件发生变化时会发生什么。
这是两者之间的根本区别。
报告回答的是:
“我们当前的场景是什么样的？”
而决策模型回答的是:
“如果我们改变一个假设，我们的最优资本配置会发生什么变化？”
这样一来，董事会室就不再仅仅是展示结果的场所。
它可以成为实时探讨替代方案的场所。
一个数字带来的改变可能比另一个数字更大
假设预算减少了10%。
人们很可能会认为， simply 实施的项目数量会减少10%。
但项目组合的运作并不一定如此。
一个大型项目被剔除后，可能会为多个小型项目腾出空间。
某个项目的取消也可能导致其依赖项目被排除在外。
腾出的资源可能促成新的项目组合。
战略性最低要求可能会阻止某些投资被取消。
限制条件的变更可能会改变整个投资组合的结构。
预算仅仅是一个数字
首席执行官还可以调整其他变量。
资本支出预算。
战略权重。
最低要求。
资源可用性。
项目依赖性。
时间跨度。
预期价值贡献。
决策模型中反映的任何可量化的变化，都可能影响可接受的决策空间。
从而可能影响最优的项目组合。
首席执行官无法通过一次点击就改变战略
。
这里存在一个重要的界限。
战略并非由软件产生。
算法无法判断增长是否比流动性更重要。
它无法决定企业应承担多少风险。
它无法决定哪些市场具有战略意义。
它也无法决定企业应追求怎样的未来。
这些都是管理层的决策。
管理层负责制定目标、优先级、假设和边界。
随后，数学优化会在定义好的决策模型内计算这些预设条件的后果。
管理层定义变革，数学计算后果。
接着便是第二个问题
真正的优势并非源于第一次重新计算。
它源于下一个问题。
5亿变成了4.5亿。
新的投资组合显示出来。
首席执行官看到结果后说道：:
“有意思。如果是4.6亿会怎样？”
重新计算。
“那如果是4.7亿呢？”
重新计算。
“预算达到多少时，项目A会重新进入投资组合？”
重新计算。
“我们需要做出哪些调整，才能让项目B得以实施？”
重新计算。
现在，静态的投资审批转变为迭代式的决策讨论。
提问。计算。比较。决策。
流程发生了变化。
不再是:
提问
结束会议。
分析。
整合。
制作新的演示文稿。
下一次会议。
而是:
提问 → 计算 → 比较 → 决策
在同一决策情境中。
这正是 CAPEX Live 董事会模拟背后的理念。
速度本身并非目的
只有当计算速度能改善决策依据时，它才具有价值。
目标并非尽可能快地点击按钮。
目标是在投入资金之前，能够研究更多相关的备选方案。
更快的重新计算可以使董事会提出更多问题。
测试更多假设。
使权衡关系清晰可见。
探索边界。
并比较不同的情景。
“决策速度”并不意味着不顾一切地加快决策。
它的含义是，能够更快地将假设变更带来的后果纳入决策考量。
如今，一个问题要付出多少成本？
这一视角引出了另一个有趣的管理问题。
当董事会提出一个新问题从而触发完整的分析周期时，企业需要付出多少成本？
财务部门。
控制部门。
业务部门。
战略部门。
运营部门。
管理层。
可能还包括外部顾问。
新数据。
新模型。
新的协调工作。
新的演示文稿。
每次迭代都会产生决策成本。
而任何延迟都可能产生额外的延迟成本。
如果能在现有数学模型内重新计算相同的变更，那么不仅速度会发生变化。
重复决策周期的开销也会降低。
200 个项目。 一个问题。
让我们再次设想一下这种情况。
200个项目。
5亿欧元资本支出。
一个经过计算的投资组合。
首席执行官修改了一个数字:
500 → 450。
系统不仅考虑那些看似直接受这5000万欧元影响的项目。
修改后的预算上限将应用于整个已定义的决策空间。
由此可能产生一种新的组合。
一个数字发生变化。
整个投资组合随之响应。
这就是实时董事会模拟
StratePlan 专为在既定条件下对复杂的资本支出（CAPEX）和项目组合进行数学优化，并快速重新计算变更后的假设而开发。
预算。
资源。
依赖关系。
战略标准。
其他可建模的约束条件。
如果管理层更改了其中任何一项条件，就可以根据新的前提条件对投资组合进行重新优化。
因此，董事会会议并不一定会在出现第一个计划外的问题时就结束。
该问题可以作为下一次计算的起点。
当首席执行官更改一个数字时会发生什么？
也许只是预算发生了变化。
也许是战略重点
发生了
变化。
也许是资源
发生了
变化。
也许是依赖关系
发生了
变化
。
但如果相关条件发生了变化，董事会应该能够看到这一变化对整个投资组合意味着什么。
而不是等到下次会议。
也不要等到下一轮投票之后。
而是在讨论决策的过程中。
管理层提出问题。
模型计算后果。
董事会比较各种方案。
董事会做出决定。
提问。计算。比较。决定。
别相信我们。自己算算看。
