• Сегодня 22 июля 2024
  • USD ЦБ 88.02 руб
  • EUR ЦБ 96.04 руб
Двенадцатая конференция «Внутренний контроль и внутренний аудит как инструменты повышения эффективности бизнеса»
Двенадцатая конференция «Внутренний контроль и внутренний аудит как инструменты повышения эффективности бизнеса»
Восьмая конференция «Автоматизация корпоративного казначейства»
Марфа из Сосновки Сборник весёлых рассказов об удивительной свинке Марфе
50 бизнес-моделей новой экономики. Уроки компаний-единорогов
https://t.me/cfo_russiaru

Денис Кочубей, Росэлектроника: «Цифровизация помогает достигать высокой точности прогнозирования затрат»

22.01.2024

Денис Кочубей, Росэлектроника: «Цифровизация помогает достигать высокой точности прогнозирования затрат»

Денис Кочубей, директор по экономике и финансам, Росэлектроника, и спикер Восьмой конференции «Эффективное управление ликвидностью и оборотным капиталом», рассказал CFO Russia о способах повышения точности прогнозирования затрат, а также принципах «цифровой зрелости затрат».

Какие существуют способы повысить точность прогнозирования затрат?

Есть большое количество способов прогнозировать затраты, и, как правило, среди них много математических методов. Но при их использовании всегда возникает проблема с повышением точности прогнозирования этих затрат, поскольку математические модели не всегда релевантные. Поэтому, чтобы повысить точность, нужен контроль и верификация данных, полученных благодаря математическим моделям.

Для этого существует много способов, но я могу выделить 3 основных. Во-первых, это наращивание человеческого ресурса, т.е. фактически управление затратами в ручном режиме, что является далеко не самым лучшим способом, поскольку требует много времени, денег, а точность может вызывать вопросы. Во-вторых, это систематизация, нормирование, выстраивание бизнес-процессов. В-третьих, цифровизация и автоматизация. По сути, это является продолжением нормирования и выстраивания бизнес-процессов и приведения их в системный вид. Переводя все это в цифру, мы достигаем необходимой точности прогнозирования затрат.

Как при этом минимизировать человеческий фактор?

Минимизация человеческого фактора возможна при цифровизации. При этом важно учитывать наличие единого источника данных при отсутствии альтернативных источников. Зачастую человеческий фактор приводит к тому, что появляются различные источники данных в процессе деятельности человека, и в те данные, которыми человек начинает оперировать в своей текущей работе, он начинает привносить определенную долю хаоса и вероятности. Поэтому, естественно, должен быть единый источник данных, в котором их можно постоянно проверять на валидность, корректность и достаточный объем.

И помимо того, должны быть четко закреплены владельцы затрат, которые будут за них отвечать. Для этого необходимо четко обозначить границы: где кончается одна область затрат и начинается другая.

Расскажите о преимуществах и принципах «цифровой зрелости затрат»?

«Цифровая зрелость затрат» – это термин, который я вывел в результате подготовки материалов к выступлению. Цифровизация инструментов, которые позволяют повышать прогнозирование затрат, связана с цифровой зрелостью самой системы. Она состоит из 6 уровней.

Первый – использование системы обработки данных и замещение ручного труда.

Второй – структурированные и интегрированные ИТ-системы и бизнес-процессы, отраженные в этих ИТ-системах. Бизнес-процессы можно написать через регламенты и инструкции, которые будут исполнять сотрудники, а можно их сразу связывать в систему и получать необходимый результат нажатием одной кнопки. Но при этом очень важно отметить необходимость интегрированности систем между собой. Т.е. это не некий цифровой зоопарк, где в каждой ИТ-системе содержится свой массив данных, а единая интегрированная система, состоящая из разных ИТ-систем. Важно найти для себя оптимальное решение, которое будет оперировать одним облаком данных.

Третий – появление цифрового двойника и принятие управленческих решений в режиме реального времени. Т.е. мы моделируем процессы настолько, в том числе процессы формирования затрат, что фактически получаем цифрового двойника затрат, которые несем в режиме реального времени. И на базе этого мы можем сразу прогнозировать, какие затраты понесем в результате принятия тех или иных решений.

Четвертый – понимание причин происходящих событий, новые знания старых данных, т.е. работа с большим массивом данных. На этом уровне мы можем вносить определенные корректировки. Анализируя массив старых данных, мы можем выстраивать различные тренды, зависимости и учитывать их при прогнозировании затрат. Чем больше массив данных, чем более он релевантный, тем более качественный прогноз мы получим.

Пятый – компания знает, что в ближайший год случится то или иное событие. Соответственно, зная об этих событиях заранее, мы можем более точно прогнозировать затраты.

Шестой – автономное реагирование на изменение условий. В автоматическом режиме, практически без участия человека, происходит перестраивание модели, формирование новых прогнозов, качество подготовки которых постоянно улучшается.

Задать свои вопросы Денису вы сможете на Восьмой конференции «Эффективное управление ликвидностью и оборотным капиталом», которая состоится 26 января 2024 года.

Елизавета Гета


Комментарии

Защита от автоматических сообщений