«Нам это обошлось в стоимость зарплаты одного сотрудника за год». Как крупный холдинг внедрил финансовую аналитику и что это дало бизнесу

О финансовой аналитике и ее автоматизации говорят в бизнес-среде постоянно, но далеко не все рискуют это реализовать. На очередной встрече Клуба Про бизнес рассказали именно о таком успешном кейсе на базе платформы Power BI. А мы собрали для вас в одном месте и теорию, и практику и даже философию построения финансовой модели и аналитики.

«Все обязательно получится, если уделять внимание проекту постоянно. Лучше каждый день»

Виктор Левшук, заместитель директора компании BIVIAR Partners:

— Мы занимаемся автоматизацией уже более 10 лет и за это время накопили хороший опыт, в том числе и в создании централизованных аналитических систем. Каждое внедрение — это отдельный проект. Важно и на этапе подготовки, и на этапе реализации предусмотреть и учесть немало нюансов:

Действительно, много всего надо учесть и не упустить, но мы проходили такой путь с нашими клиентами не раз, и, если объединить усилия, то он вполне по силам любой компании.

Запросто может быть так, что вы все еще узнаете о делах компании, пользуясь периодическими запросами к вашему бухгалтеру или финансисту. Попробуйте сделать первый шаг и автоматизируйте получение ключевых финансовых показателей компании с помощью системы. Станьте чуточку самостоятельней! Начните, например, с аналитики, которая вам даст картину по вопросам со слайда ниже:

Одна из главных сложностей при внедрении системы аналитики совсем не в необузданном желании рассчитать сразу большое количество показателей, а в наличии у вас для этого исходных данных. Необходимо сделать так, чтобы ваши учетные системы содержали правильные и актуальные данные. Да, с обратной стороны аналитики находится ежедневная рутина по ежедневному наполнению ваших систем (ERP, CRM и т.д.) данными. По-другому пока не работает…

Важно иметь возможность работать с рисками вашего бизнеса постоянно. Контролируйте и упреждайте ситуации кассового разрыва, следите за поступлениями денег и собственными долгами (см. выше набор ключевых финансовых показателей в нашей компании).

Основная цель бизнеса — это, собственно говоря, зарабатывание денег. Если мы в какой-то момент перестаем это делать, у нас проблема. Цифры могут подсказать, что от отдельных клиентов лучше отказаться. Он съедает ваши ресурсы, вы ничего не зарабатываете, и все это продолжается не первый день.

Мы постоянно анализируем качество финансового состояния компании и, как только начинаем ощущать или замечать плохие тенденции, действуем, работаем с риском, чтобы минимизировать потери.

На самом деле один из ключевых факторов при работе с рисками — это наличие времени на то, чтобы все исправить.

Для этого и нужна как можно более свежая аналитика, которая в том числе является реальным мотивирующим инструментом для оптимизации и внедрения изменений. Вы видите реальную возможность избежать рисков и проблем, потому что у вас есть время, и вы действуете. Аналитика постфактум помогает, скорее, привыкнуть к большинству рисков и смириться с возникающими при этом потерями. Поздно действовать, когда все уже случилось.

Дмитрий Пирштук, руководитель направления Data Science компании BIVIAR Partners:

— Думаю, теперь вы понимаете, зачем я занимаюсь Data Science. До этого я 10 лет работал финансовым директором в компаниях из разных отраслей, включая производство, строительство и дистрибуцию, прошел путь в одной компании от молодого специалиста до руководителя IT-подразделения и заместителя директора по финансам.

И понял, что во всех этих компаниях собственники испытывают похожие проблемы: высококлассные специалисты занимаются ручным трудом. Вот схема, которая показывает, как двигаться в своем бизнесе от стадии, когда вы накапливаете данные, до стадии реальной оптимизации работы и процессов:

Данные — это нефть. И от самой по себе нефти пользы мало: надо ее переработать в бензин, тогда она приносит пользу. До тех пор, пока руководители пытаются удержать в голове разрозненные цифры и сделать из них выводы, ваша компания имеет дело с «сырой нефтью». Представляете, что происходит с двигателем вашей компании, когда туда попадает сырая нефть вместо самого лучшего бензина?Важно обрабатывать данные с такой точностью и скоростью, чтобы вовремя замечать позитивные и нежелательные тренды и корректировать свою стратегию. Всегда ведь хочется видеть проблему заранее. Автоматизированная финансовая модель может дать ответ, если не на все, то на многие вопросы собственника бизнеса или управленца. Вплоть до того, что вы сможете прогнозировать эффект от наращивания производства или вывода нового продукта. Чтобы делать такие прогнозы, важно ежедневно следить за показателями по финансам и по продажам:

Например, зная сколько денег мы должны получить от дебиторов, которые должны рассчитаться по какому-то долгу, мы можем предсказать на неделю вперед, на месяц, какие средства будут у компании. А это позволит понять, насколько мы справляемся со своими обязательствами и можно ли инвестировать часть денег на развитие.

Рекомендуем использовать рыночную статистику по своей нише на рынке, которую можно собрать. Кто у нас продает? Кому продает? Что продает? Достигается ли план продаж, который мы ставим?

Мы рекомендуем следить за ситуацией, используя 10 готовых дашбордов, каждый из которых раскрывает ключевые показатели:

Нужно смотреть не только на итоговые цифры, но и понимать причины, по которым они сформировались, заниматься детализацией и объяснением.

Мы на основе практики вывели несколько готовых шаблонных дашбордов — по продажам, производству, прибыли и убыткам и так далее. Это позволяет сократить время на реализацию проекта и уменьшить риски. Дашборды кажутся простыми, но внутри у них множество данных и возможностей для анализа. В одном месте вы видите сразу несколько показателей, которые дают возможность понять, что происходит с вашим бизнесом:

Еще какое-то время назад такие дашборды и аналитика были доступны только для крупных мировых компаний из-за дороговизны. Теперь они стали доступными для средних компаний. И инвестиции в такие проекты окупаются достаточно быстро.

Кейс внедрения: «Основная проблема была в том, чтобы объединить системы учета разных предприятий одного холдинга»

Андрей Резанович, финансовый директор международного агропромышленного холдинга Ecolution (крупный производитель картофельных хлопьев), руководитель проекта внедрения аналитической системы от Заказчика:

— Мы реализовали этот проект более 2 лет назад. Нам необходимо было готовить быстрые отчеты и аналитику по четырем сегментам: финансам, коммерческой аналитике, производству и планированию. То есть, у собственников, топ-менеджмента и работников, которые занимались каждый своей деятельностью, постоянно возникали вопросы: «Какая себестоимость у продукции в моменте?», «Какая у нас прибыль?», «Какой дефицит персонала?», «Как мы выполняем план?». Так мы поняли, что нам необходимо какое-то комплексное IT-решение. Остановились в итоге на системе Power BI от Microsoft.

Одно из главный преимуществ такого решения — все данные хранятся на ваших серверах. И даже, если что-то произойдет с платформой, они никуда не денутся.

А вот основная проблема была в том, что мы холдинг, который состоит из нескольких компаний, размещеннх в малых городах Беларуси и России. И, соответственно, эти компании использовали разные системы учетов, которые нужно было объединить.

Итак, наш проект был реализован за 5 месяцев как один общий отчет с несколькими дашбордами, где при разграничении доступа можно пользоваться определенным функционалом. Чтобы привязать все производственне данные, пришлось дорабатывать наши специальные программы для производства, бухгалтерии, логистики и так далее, а затем интегрировать их с Power BI, который уже выступал как визуализатор результата.

Кроме того, здесь реализован редактор планов, которые подгружаются в систему, и мы сравниваем фактическое выполнение с плановыми показателями.

Как это работает на практике? Например, дашборд по продажам дает возможность управленцам планировать продажи на единицу, планировать цены. Это очень важно, потому что у производственной компании стоимость единицы продукции зависит от объема производства. Вы видим чистую себестоимость, а также коммерческие и управленческие затраты, которые возникают после 20-го числа месяца, следующего за отчетным.

Также мы можем посмотреть, в каких банках хранятся наши деньги и с какими условиями. Определить, на кого уходили деньги, от кого приходили. Программа просыпается ночью, когда все сотрудники уже спят, выгружает данные за прошедший день и строит отчеты. Поэтому каждый день аналитика максимально актуальна.

Очень удобно, что мы можем анализировать данные с произволдства вплоть до эффективности работы каждой бригады: насколько они выполнили KPI, заслуживают ли премии, кто меньше всего простаивал и так далее.

В качестве резюме могу сказать, что у бизнеса есть запрос, чтобы сделать анализ цифр быстрым и точным. И пока ничего точнее, чем когда по скриптам считает компьютер, не придумали. Ведь машина исключает главную ошибку — ввода. Он считает быстро, и заменяет минимум одного сотрудника. А то и (если на группу компаний) несколько сотрудников, которые рассчитывают разные отчеты, пересылают их друг другу в excel, что очень неудобно.

По моим расчетам, эта программа стоила нам, как зарплата одного среднего сотрудника за год и уже себя окупила. То есть разработка требует немалых денег, но дальнейшее использование связано лишь с обслуживанием и редкими доработками, затраты на которые значительно ниже суммы зарплат для сотрудников. Как финансовый директор я горячо рекомендую создавать такие проекты в любом бизнесе. Потому что переплачивать — это не наш метод.

БОНУС: 10 ключевых правил по разработке финансовых моделей

Владислав Болбатовский, начальник отдела финансового консалтинга ASER:

— Я расскажу про финансовую модель, которую вы можете использовать не только для себя. Не только в управленческом учете. Вы можете показывать ее банку, инвестору — кому хотите. То есть это универсальные принципы, которые применимы ко всем.

К сожалению, финансовая модель часто представляется бизнесу каким-то бесполезным или однобоким инструментом, который выполняет какую-то номинальную функцию, а в целом никому не нужен. Это ошибка. Хорошая финансовая модель применима во множестве целей, независимо от размера вашей компании. Она всегда будет полезна. И, очевидно, что отсутствие этого продукта внутри компании будет обязательно приводить к потере денег.

Так все-таки зачем нужна финансовая модель? Это продукт, который позволяет получить ответ на любой вопрос о вашем бизнесе и деятельности. Мои коллеги уже говорили об этом. Это совершенно простая мысль, которую легко уложить в голову. И всегда, когда у вас есть хороший продукт, вы можете ответить на любые вопросы для себя, для своих сотрудников, для своих партнеров, для своих инвесторов, для банка, для кого хотите.

Поэтому вот 10 ключевых правил по разработке финансовых моделей:

1. Цель и задача. Определение ключевого предназначения модели, для которого она будет использоваться чаще всего.

2. Структура и содержание. Внешний вид отчетов особенно важен для случаев, когда вы хотите показывать свои расчеты кому-либо за пределами компании. Но даже внутри все должно быть красиво и понятно: одна из задач финансовых моделей в том, чтобы человек, который хочет разобраться в вашем бизнесе, мог сделать это самостоятельно и быстро.

3. Детализация. Это правило связано с целью, для которой вы разрабатываете свою финансовую модель. Многое здесь зависит от того, каким именно бизнесом вы занимаетесь.

4. Допущения и обоснования. Обязательное обоснование и подтверждение всех ключевых исходных цифр и данных, влияющих на результат деятельности проекта. Можно использовать коммерческие предложения потенциальных поставщиков, сравнительный анализ цен конкурентов, рыночные бенчмарки для интересующей отрасли/направления, исследования, исторические данные и т.д.

5. Налоговое окружение. Когда люди моделируют или смотрят на свой бизнес, они часто упускают такую вещь, как налоги. Потому что налогов много, считаются они по-разному, и вроде как бизнес на бумаге может быть красивым, а если начинаем разбираться, то либо человек подобрал неправильную систему налогообложения, или вообще не учел какие-то налоги.

6. Льготные режимы. Не стоит недооценивать такие возможности как: малые города; инвестиционный договор; свободные экономические зоны (СЭЗ); Белорусско-Китайский индустриальный парк «Великий Камень»; Парк высоких технологий; Припятское полесье и прочие.

7. Оборотный капитал. Зачастую «оборотка» занимает значимую долю стартовых инвестиций. Это приводит к кассовым разрывам и нехватке денежных средств, вынуждает искать новые источники финансирования и останавливает реализацию проекта. Не забывайте о том, что деньги — это не прибыль, деньги — это оборотный капитал.

8. Финансирование. Условия и источники привлечения финансирования могут оказывать
значительное влияние на прибыльность и денежный поток бизнеса. Ключевые методы финансирования: собственные средства; долевое финансирование; заемное финансирование; лизинг; бюджетное финансирование.

9. Эффективность. Под эффективностью все понимают что-то свое: кто — прибыль, кто — кэш, кто — рентабельность капитала и так далее. Можно думать, что ваш бизнес эффективен, потому что есть прибыль, но, например, для банка это не так. Ему важно, чтобы у вас был коэффициент покрытия задолженности 1,3 и ликвидные залоги. Банк интересует кэш для погашения долга и все.

10. Сценарность. Финансовая модель никогда не оправдается в точности. Что бы вы ни делали, вы никогда в точности не угадаете, что будет. Потому что существует миллион различных факторов, которые могут повлиять на бизнес. Поэтому необходимо разрабатывать модели под разные сценарии.