Менеджеры информационной службы, имевшие дело с моделями экономического анализа, редко склонны им доверять. Для ИТ расчет денежного потока, обычный для таких моделей, — процедура громоздкая, трудоемкая и ненадежная. И все же, как мы увидим, эти модели могут играть важную роль в управлении информационной службой.

А зачем?

Ответ на вопрос о необходимости экономического анализа начнем с описания его объектов в рамках информационной службы.

Прежде всего, к ним относятся ИТ-проекты. Деньги, затраченные на закупку, разработку или внедрение информационных систем и технологий, могут быть потрачены и на иные цели — от других инвестиционных проектов до выплаты премий сотрудникам. Поэтому направление определенных средств именно в развитие ИТ должно быть обосновано, а само обоснование — интегрировано в инвестиционный анализ как составная часть последнего. Инвестиционный анализ, как правило, широко использует формальные модели, в том числе и применительно к ИТ-проектам.

Второй объект экономического анализа — активы информационной службы. Концепция совокупной стоимости владения (Total Cost of Ownership, TCO) находит все более широкое применение в информационных службах отечественных организаций. Анализ на ее основе проводится здесь в целях управления себестоимостью — выбора наиболее подходящих аппаратных и программных платформ, анализа достаточности сопровождения, сравнения эффективности информационной службы с другими организациями и т. д.

Наконец, распространение в сфере деятельности информационной службы частичного или полного аутсорсинга сделало актуальным экономический анализ ИТ-услуг. Сопоставление затрат на аутсорсинг с затратами на исполнение соответствующих функций своими силами — существенный элемент принятия решения об аутсорсинге.

Сосредоточимся на экономическом анализе ИТ-проектов. Принятие решений об инвестициях в ИТ-проект подразумевает как надлежащий выбор ИТ-активов, так и необходимую отдачу от ИТ-услуг. Соответственно, экономический анализ ИТ-проектов можно рассматривать как интегрирующую задачу, включающую в себя, по крайней мере отчасти, две другие.

С точки зрения управленческой теории основной критерий принятия решений в коммерческой организации — рост ее акционерной стоимости. Таким образом, принятие решения об инвестициях в проект сводится к ответу на вопрос: в какой мере данный проект способствует ее росту? Ответ на него можно рассматривать как первый и самый важный критерий выбора модели экономического анализа ИТ.

Следующий вопрос — насколько прост сбор исходных данных для использования модели? Сбор данных имеет свою цену, измеряемую как временем, так и деньгами. Эта цена должна соответствовать результатам, ожидаемым от проекта. В противном случае сложный и длительный сбор данных может сделать практически непригодной даже самую точную и полную модель — в лучшем случае ее можно будет применять для самых крупных в данной организации проектов с наиболее длительным циклом принятия решений. Все прочие проекты будет целесообразно рассматривать, используя иные модели, либо вообще без формальных моделей. Наличие возможности получить исходные данные на основе существующего в организации управленческого учета позволяет применить модель к самому широкому кругу проектов.

Наконец, большинство существующих моделей экономической оценки ИТ-проектов достаточно сложны. Поэтому во многих случаях полезно перейти к «усеченной» версии модели, использующей доступные исходные данные. При таком подходе проигрыш в точности результата позволяет снизить до приемлемого уровня требования к исходным данным, а с ними и трудозатраты. В дальнейшем требования к данным можно наращивать по мере признания модели ее пользователями, с одной стороны, и развития управленческого учета в организации — с другой.

Итак, мы пришли к трем критериям выбора модели оценки:

  • адекватная оценка воздействия проекта на акционерную стоимость организации;
  • простота сбора исходных данных;
  • возможность использования упрощенной версии модели, позволяющей ограничиться доступными данными;

Опираясь на эти критерии, рассмотрим основные классы моделей.

Классы моделей экономической оценки ИТ

Модели экономической оценки ИТ различаются по методам построения. В соответствии с этими различиями можно выделить три основных класса моделей:

  • модели денежного потока;
  • вероятностные модели;
  • качественные модели.

Более подробная классификация приведена в [1].

Сравнивая данные классы, сосредоточимся на сравнении оценки выгод проекта в смысле приведенных критериев. Во-первых, выгоды — то, ради чего запускается проект, так что их адекватная оценка важнее адекватной оценки затрат. Во-вторых, учет затрат ИТ-проектов в целом изучен и стандартизован значительно лучше учета выгод. Подход TCO представляет собой хороший ориентир для построения системы учета затрат информационной службы, так что затраты все рассматриваемые нами модели оценивают примерно одинаково. Напротив, в учете выгод, как мы увидим, различия весьма существенны.

Модели денежного потока

Модели данного класса представляют экономические результаты ИТ в виде денежного потока. Денежный поток затем анализируется посредством стандартных методов финансового анализа: NPV (net present value — «чистая приведенная стоимость»), ROI (return on investment — «отдача на инвестиции»), период окупаемости и др.

Адекватная оценка воздействия проекта на акционерную стоимость в моделях денежного потока неоднозначна и порой достаточно сложна. С одной стороны, модели денежного потока наиболее точно отражают существующий денежный поток организации, с другой — изменение денежного потока в будущем необходимо представить в количественном виде, что редко бывает просто.

К примеру, автору довелось разрабатывать экономическое обоснование проекта внедрения системы SAP R/3 для управленческого и бухгалтерского учета сбыта нефтепродуктов. Выгоды проекта делились на три класса:

  • более быстрое отражение в бухгалтерском учете операций реализации нефтепродуктов и связанных с ней расчетов;
  • управленческий учет расчетов с покупателями в реальном времени;
  • повышение качества планирования производства и сбыта за счет своевременного поступления управленческой информации.

Для первой группы выгод удалось получить приемлемую оценку денежного потока. Срок подготовки пакета документов по возврату НДС сокращался с 4,8 до 3,8 месяца, что существенно сокращало потребность в оборотных средствах. Для второй группы выгод были определены конкретные источники дохода, однако возникла проблема разделения выгод оптимизации бизнес-процесса и внедрения информационной системы. Конкретно речь идет о снижении штрафных санкций за просрочку векселей, оптимизации авансовых платежей МПС и таможне, а также оптимизации иных транспортных расходов. Соотношение выгод первой и второй группы составило 1:12. Наконец, по третьей группе выгод стоимостные оценки получить не удалось, так что соответствующие выгоды рассматривались как нематериальные преимущества. Таким образом, лишь 8% предварительно оцененных выгод попали в итоговый расчет денежного потока.

Сложность сбора исходных данных в моделях денежного потока сильно различается для разных составляющих последнего. В частности, в рассмотренном примере потери от штрафов по просроченным векселям непосредственно фиксировались в управленческом учете, тогда как расчет потерь от несвоевременной подготовки пакета документов по возврату НДС требовал как специального запроса в бухгалтерию, так и целого ряда предположений. Однако, поскольку речь идет о моделях денежного потока, то есть о представлении всех выгод исключительно в денежной форме, трудности сбора данных следует оценивать по наиболее сложным составляющим. Поэтому о простоте сбора исходных данных в полном объеме говорить не приходится.

Рассмотрим трудности сбора данных для разных составляющих денежного потока. Для российских проектов внедрения ERP-систем авторы [2] выделяют следующие факторы экономической эффективности, которые могут быть отслежены без реинжиниринга системы управленческого учета:

  • снижение текущих производственных (эксплуатационных) затрат;
  • снижение административно-управленческих затрат;
  • минимизация налоговых и других обязательных выплат (этот фактор наблюдался и в вышеприведенном примере);
  • снижение потребности в капитальных затратах;
  • увеличение оборачиваемости текущих активов;
  • повышение капитализации компании.

Как показывает опыт, даже в этих оценках данные учета сочетаются с предположениями и оценками на основе нормативов, действующих в организации.

Однако некоторые факторы экономической эффективности не поддаются подобной денежной оценке. Так, в [3] для компании «Прагматик экспресс», поставщика канцелярских товаров, описывается такой критерий, как уровень сервиса. Под ним понимается доля позиций каталога товаров, которые могут быть поставлены в течение принятого времени поставки, обычно — одного дня. С использованием передовых бизнес-процессов и интегрированной информационной системы компания довела этот показатель до 97%. Однако, как показано в статье, прямая денежная отдача от этого управленческого достижения в настоящее время неизвестна. Дело в том, что, во-первых, точная численность клиентов и их спрос, обусловленные данным показателем, неизвестны. Кроме того, высокий уровень сервиса играет роль «дифференциатора» — фактора, отличающего компанию от конкурентов; это, несомненно, позволяет выдерживать более высокую операционную маржу (разницу покупных и продажных цен), однако точный размер увеличения маржи опять-таки неизвестен. И наконец, высокий уровень сервиса рассчитан также на сохранение конкурентоспособности компании в будущем, после выхода на российский рынок мировых лидеров торговли канцелярскими товарами.

Все эти факторы направлены в одну сторону. Важность показателя уровня сервиса с точки зрения стратегии компании «Прагматик экспресс» очевидна, однако денежный поток, порождаемый увеличением данного показателя, рассчитать с приемлемой точностью невозможно. И чем больше удельный вес подобных выгод, чем больше их материальность, тем меньшую часть выгод будет охватывать рассчитанный денежный поток. Подобная логика применима к целому ряду выгод, порождаемых ИТ-проектами, например:

  • повышение качества продукции и уровня обслуживания;
  • повышение гибкости производства и системы управления им;
  • повышение устойчивости результатов бизнес-процессов организации к различного рода рискам.

Можно отметить следующую закономерность. Оценка выгод, получаемых в рамках существующей модели бизнеса, может быть получена на основании данных управленческого учета и разумных предположений. Однако выгоды, связанные с изменением модели бизнеса организации, а возможно, и рынка в целом (показатель уровня сервиса в «Прагматик экспресс»), оценить в денежной форме практически не удается.

Возможности использования упрощенной версии модели, позволяющей воспользоваться доступными данными, в моделях денежного потока определяются соотношением материальности факторов выгоды и затрат. Принцип материальности в бухгалтерском и управленческом учете означает отражение лишь существенной информации, действительно необходимой для принятия решения. Исходя из него можно считать, что первоначальная упрощенная версия модели может не учитывать до 20-30% суммарного денежного потока. Даже и в этом случае сопоставление между собой проектов и различных вариантов одного проекта может быть поставлено под вопрос, при еще менее полном денежном потоке оно полностью теряет смысл.

Таким образом, возможность использования упрощенной версии модели сводится к ответу на вопрос: отражает ли существующая в организации система управленческого учета выгоды и затраты, составляющие хотя бы 80% денежного потока? Ответ на него зависит от принятой в организации системы управленческого учета. При использовании модели прямых затрат точные учетные данные (прямые затраты) охватывают 40-60% затрат в зависимости от отрасли. При этом производственные расходы учитываются значительно точнее, нежели административные. В большинстве российских предприятий, использующих модель прямых затрат, в управленческом учете выделяются и отслеживаются основные средства, налоговые расходы, штрафы и расходы, связанные с дебиторской и кредиторской задолженностью.

Упрощенная оценка ИТ-проекта в модели прямых затрат может быть получена для выгод, относящихся к вышеперечисленным категориям. Хорошее начальное приближение может быть получено для проектов АСУТП, АСУП, проектов финансово-экономических систем, связанных со складским учетом, расчетов с поставщиками и потребителями и учета основных средств. Напротив, для проектов, нацеленных на улучшение репутации компании на западных рынках капитала, конкурентной позиции, реинжиниринга бизнес-процессов и управленческого учета и т. д., надежное начальное приближение получено быть не может. Некоторые из этих проектов могут быть оценены в более сложных моделях управленческого учета, другие же не имеют априорной денежной оценки в принципе.

Итак, материальность той или иной составляющей денежного потока ИТ-проекта никак не соотносится с простотой ее оценки. Возможность простой оценки материальных составляющих денежного потока определяется принятой в организации моделью управленческого учета и источниками выгод ИТ-проекта.

Модели денежного потока гораздо лучше отслеживают выгоды ИТ-проектов, повышающих операционную эффективность организации в рамках существующей внешней конъюнктуры и внутренних бизнес-процессов. Такие проекты меняют бизнес-процессы, но меняют их эволюционно, что позволяет использовать для оценки существующие данные управленческого учета. Напротив, выгоды стратегических проектов, существенно меняющих бизнес-процессы, а также организационную и финансовую структуру, такими моделями практически не отслеживаются. Соответственно, именно для первой группы проектов могут быть разработаны упрощенные модели, рассчитанные на совершенствование управленческого учета в дальнейшем. Именно такие модели и подходы к их построению подробно рассматриваются в [2]. Напротив, применительно ко второй группе проектов модели денежного потока не позволяют получить результаты приемлемой точности.

Таким образом, модели денежного потока удобны для проектов повышения операционной эффективности организации, поскольку позволяют отследить снижение затрат и повышение доходов организациии в рамках существующих или несколько усовершенствованных бизнес-процессов. Напротив, результаты ИТ-проектов, воздействующих на факторы изменения денежного потока в среднесрочной и долгосрочной перспективе, то есть потребительную стоимость, конкурентную позицию, технологическую позицию и позицию знаний, крайне сложно представить в денежном выражении. Соответственно, для данной группы проектов такие модели применимы лишь ограниченно.

Вероятностные модели

Ключевая особенность вероятностных моделей оценки ИТ-проектов — денежная оценка риска, которая может быть включена в денежный поток. Соответственно, сильные и слабые стороны моделей денежного потока с некоторыми отличиями применимы и к вероятностным моделям. Основное отличие вероятностных моделей в том, что финансовый результат ИТ-проекта рассматривается как случайная величина. Риски проекта учитываются в параметрах функции распределения этой случайной величины.

Адекватная оценка воздействия проекта на акционерную стоимость сходна с таковой для моделей денежного потока. Основное отличие в необходимости оценить влияние на акционерную стоимость рисков проекта с двух точек зрения. Первая — вероятность получения запланированного дохода; вторая — возможные потери в том случае, если проект не будет реализован. Эти потери далеко не всегда сводятся к упущенной выгоде. Скажем, в проектах решения «Проблемы 2000» прямые выгоды обычно отсутствовали либо были незначительны. Однако невыполнение проекта, особенно в части производственных систем, могло повлечь огромные потери, связанные с авариями на производстве или на транспорте. Та и другая оценка включают в себя три составляющие:

  • исчерпывающий перечень рисков каждой группы;
  • финансовые последствия каждого рассматриваемого риска;
  • вероятность наступления каждого риска.

В силу этого сбор исходных данных в моделях этого класса не упрощается, а усложняется. Помимо выгод и затрат, необходимо оценить законы распределения тех и других. Хотя при хорошем управлении ИТ-проектом перечень рисков обычно известен, их финансовые последствия и вероятность наступления обычно оценить трудно. В результате то и другое либо оценивается экспертно (причем точность оценки всецело зависит от квалификации конкретного эксперта), либо требует специального исследования, что влечет за собой увеличение сроков и бюджета проекта.

Наконец, возможность использования упрощенной модели существует в ограниченных масштабах. Наиболее важный вероятностный фактор — влияние ИТ-проекта на риски организации в целом. Однако именно его крайне трудно оценить. Выше уже рассматривались причины, по которым крайне сложно получить детерминированную оценку выгод, связанных с факторами изменения денежного потока в перспективе. Между тем эти факторы представляют собой не только возможные источники дохода, но и ключевые риски бизнеса организации — в том случае, если в управлении этими факторами организация отстает от конкурентов. Оценка этих факторов в терминах вероятности еще сложнее, ведь, по сути дела, необходимо решить теоретико-игровую задачу при неполных исходных данных.

Напротив, вероятности, связанные с операционной эффективностью организации, могут быть приближенно оценены на основании статистики, собранной в управленческом учете. Так, можно оценить вероятность своевременной доставки товара, вероятность возникновения дефектов, вероятность платежа по дебиторской задолженности и т. д.

Таким образом, вероятностные модели представляют собой модификацию моделей денежного потока. Количественный учет рисков и их вклада в финансовый результат проекта требует расчета или экспертной оценки закона распределения финансового результата. В ряде случаев это возможно, однако чем шире организационный охват и длиннее плановый горизонт, тем таких случаев меньше.

Качественные модели

Качественные модели в той или иной степени основаны на сбалансированной системе показателей (Balanced Scorecard, BSC). Все эти модели объединяет одно — денежный поток и финансовый результат ИТ-проекта рассматриваются как один из элементов его экономической оценки, а не как оценка в полном объеме. Это позволяет использовать количественные факторы, которые на момент оценки непредставимы в стоимостной форме.

Оценка воздействия проекта на акционерную стоимость потенциально может быть гораздо более адекватной за счет использования показателей, не попадающих в сферу моделей денежного потока. В частности, все рассмотренные выше факторы изменения денежного потока в перспективе могут быть оценены показателями BSC, например:

  • потребительная ценность — показателями качества продукции и услуг, а также процессов взаимодействия с клиентами;
  • конкурентная позиция — показателями рыночного преимущества (в приведенном выше примере это был уровень сервиса);
  • технологическая позиция — сопоставлением портфеля используемых технологий с передовой практикой отрасли (например, доля продукции, выпускаемой по технологии или технологиям, признанным в отрасли передовыми);
  • позиция знаний — долей сертифицированных сотрудников и сертифицированных бизнес-процессов (последнее в определенной степени показывает необходимый уровень формализации).

Оценка ИТ-проектов в этом случае оказывается производной от BSC, принятой в организации. Последовательность шагов выглядит так (см. рисунок).

Оценка ИТ-проекта в качественных моделях
  1. Оценка изменения показателей BSC в результате проекта.
  2. Расчет суммарной оценки с учетом весов, назначенных отдельным показателям.
  3. Сопоставление проектов, выбор проектов с наивысшей суммарной оценкой.

Сбор исходных данных существенно зависит от того, внедрена ли в организации BSC. Если последняя работает, оценка влияния проекта на ключевые показатели эффективности организации сводится к чисто технической задаче. В противном случае необходимо найти какой-то набор показателей, специфичный для ИТ-проектов.

Наконец, возможность упрощения модели существенно зависит от выбранного набора показателей. Если этот набор привязан к работающей сбалансированной системе показателей, упрощение невозможно, да в нем и нет необходимости. При отсутствии в организации BSC информационная служба не может разработать ее своими силами. Как следствие возникает необходимость в упрощенном наборе показателей, ориентированном прежде всего на ее нужды.

Резюме

Задача выбора модели экономического анализа ИТ не имеет однозначного решения. Модели денежного потока позволяют наиболее полно и подробно учитывать финансовые последствия ИТ-проекта в краткосрочной перспективе. Вследствие трудностей сбора исходных данных факторы, влияющие на денежный поток в средне- и долгосрочной перспективе, не могут быть отражены в таких моделях с необходимой точностью. В результате они лучше всего подходят для анализа проектов, ориентированных на повышение операционной эффективности организации. Вероятностные модели решают сходные задачи и могут быть использованы для этого же класса проектов с целью финансового анализа возникающих рисков.

Указанные факторы, определяющие перспективный денежный поток, наиболее полно учитываются в качественных моделях. При этом качественные модели позволяют использовать все возможности моделей денежного потока. Последний в этом случае рассматривается как один из показателей BSC. Тем самым качественные модели могут выступать как средства интеграции результатов различных методик.

Литература
  1. Mayor Tracy. A buyer?s guide to I.T. value methodologies// CIO Magazine, 2002, July 15.
  2. Кадушин А., Михайлова Н. Без труб и барабанов//Директор информационной службы, 2003, № 6.
  3. Борисова Е. Азартные подробности канцелярской жизни//Эксперт, 2005, № 6 (453)

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями