Лекция 6. Сбалансированная система показателей и оценка экономической эффективности проекта развития информационной системы.

Данный раздел посвящен наиболее общему, но вместе с тем и наиболее сложному в использовании классу моделей экономической оценки информационных систем — сбалансированной системе показателей (balanced scorecard). Начнем с ограничений ранее рассмотренных моделей. Модели ССВ и ФСА/ФСУ позволяют оценить финансовый результат ИТ-проекта в следующих случаях:

• снижение совокупной стоимости владения информационной системой в рамках существующих бизнес-требований (модель ССВ);

• снижение затрат на осуществление определенных бизнес-процессов (модель ФСА/ФСУ);

• обеспечение бизнес-проектов, связанных с увеличением объема информационных потоков, например расширением бизнеса или обработкой специфических данных (модель ФСА/ФСУ).

Между тем вышеперечисленные области — не единственные, где выполняются успешные (или неуспешные) ИТ-проекты. Многие из них, в том числе, возможно, и наиболее успешные, относятся к другим областям: ускорению бизнес-процессов, снижению рисков, повышению использования производственных мощностей и т. д. Перечисленные, а также подобные им результаты не находят явного и немедленного отражения ни в одном из рассмотренных ранее показателей эффективности. Тем не менее необходимо оценивать финансовый результат проектов и в названных областях. С этой целью мы должны будем оценивать воздействие ИТ-проектов на весь набор измерителей результативности деятельности предприятия.

Основной понятийной моделью данного раздела избрана модель капитала знаний, предложенная американским исследователем проблемы П. Страссманом, и ее детализация в виде модели правил бизнеса Д. Васкевича. Для рассмотрения предложенного подхода на операционном уровне используется подход сбалансированной системы показателей. Наконец, для оценки финансового результата ИТ-проекта использована модель ValueBuilder компании PricewaterhouseCoopers.

Производительность информации, капитал знаний и правила бизнеса

Понятия производительности информации и капитала знаний были введены П. Страссманом с целью оценки результативности внедрения информационных систем. Продемонстрировав отсутствие взаимосвязи между затратами на ИТ и прибыли для 468 крупнейших фирм США, Европы и Канады, автор пришел к выводу о необходимости другого измерителя отдачи от затрат на ИТ.

В качестве основного измерителя отдачи от вложения в ИТ Страссман предложил «отдачу от менеджмента». Данный показатель измеряется как отношение стоимости, добавленной менеджментом, и затрат на менеджмент. Соответственно под стоимостью, добавленной менеджментом, понимается остаток от всех расходов, то есть разность между прибылью после уплаты налогов и стоимостью капитала с поправкой на страновые различия в налоговом законодательстве. Под затратами на менеджмент понимаются все косвенные расходы, получаемые как разность между общими и прямыми затратами. Отдача от менеджмента понимается автором как отдача от использования информации предприятием, а затраты на менеджмент – как затраты на ее получение. Поэтому «отдача от менеджмента» отражает эффективность использования информации на предприятии. Для приближенной оценки отдачи от менеджмента П. Страссман вводит понятие производительности информации, где в знаменателе косвенные затраты, не наблюдаемые статистически, заменены на общие, сбытовые и административные расходы, данные о которых содержатся в отчетах зарубежных компаний.

Далее вводится понятие капитала знаний. Под таковым понимается стоимость, добавленная менеджментом, деленная на средневзвешенную стоимость капитала. Вот самая простая интерпретация данного соотношения: капитал знаний представляет собой оценку капитализации факторов, приводящих к получению стоимости, добавленной менеджментом, и приближенно описываемой показателем производительности информации. Если рассматривать капитал знаний более детально, можно сказать, что он описывает результат приобретения знаний работниками компании, выраженный в денежной форме. В этом случае под понятие «вложений в капитал знаний» подпадают все формы обуче­ния сотрудников предприятия — как формальные, так и неформальные. Первые очевидны; ко вторым относятся приобретение производствен­ного или управленческого опыта и навыков, участие в совещаниях, кон­сультирование и т.д. По оценке автора, на предприятиях с интенсивной информационной деятельностью более 25% заработной платы (а в правительственных учреждениях - многим более 50%) идет на расходы, связанные с информационной деятельностью, то есть входит в состав на­кладных расходов на менеджмент. Все эти расходы составляют инвести­ции в капитал знаний.

В качестве основного фактора, определяющего динамику капитала знаний, автор относит эффективность конверсии накладных расходов в знания предприятия, измеряемую соответствующим коэффициентом. Коэффициент представляет собой отношение прироста капитала знаний за определенный период времени к общему объему накладных расходов за тот же период. Экономически данная величина представляет собой долю накладных расходов, затраченную продуктивно (другими словами, инвестированную в капитал знаний). Анализ динамики капитала знаний в компаниях США, по расчетам автора, обнаруживает следующие свойства:

высокую корреляцию с рыночной стоимостью компании;

устойчивый рост отношения капитала знаний к акционерному капиталу у успешных компаний;

большой разброс значений коэффициента конверсии накладных рас­ходов в активы, в том числе и в область отрицательных значений.

Ряд признаков, в частности высокий уровень корреляции с рыночной капитализацией компании, позволяет рассматривать капитал знаний как показатель, близкий к акционерной стоимости. В дальнейшем автор отказывается от понятия стоимости, добавленной менеджментом, и за­меняет его уже рассмотренным выше показателем экономической до­бавленной стоимости, совпадающим по смыслу с акционерной стоимос­тью предприятия, оставляя в силе остальную аргументацию.

Для нашего курса существенно рассмотрение программного обеспе­чения с позиции капитала знаний. П. Страссман обращает внимание на то, что в настоящее время 40% бюджетов ИС расходуется на поддержку аппаратного и программного обеспечения и лишь около 10% — на новые проекты, причем во многих случаях важнейшим основанием разработки нового ПО является снижение затрат на техническую поддержку. Подход к ПО как к быстро обесценивающемуся активу, по мнению исследователя, не учитывает тот факт, что ПО становится одним из важнейших хранилищ знаний современного предприятия. При этом приобретение передового ПО, предназначенного для управления предприятием, поз­воляет фактически приобрести составляющие его основу знания за не­значительную часть цены их накопления. Тем самым эволюционное со­вершенствование ПО становится сейчас, а еще более — в перспективе одним из важнейших средств управления знаниями.

Развитием данной концепции является выделение среди затрат на ИТ собственно затрат и вложений в капитал знаний. Хотя в цитирован­ных работах перенос концепции капитала знаний на операционный уро­вень, то есть на уровень отдельных бизнес-процессов, не производился, мы считаем необходимым сформулировать некоторые замечания отно­сительно такого переноса. Передовые бизнес-процессы, отмеченные П. Страссманом, безусловно повышают устойчивость предприятия и его способность к созданию стоимости. Однако для управления описанным Страссманом процессом накопления капитала знаний необходимо оце­нить вклад отдельных бизнес-процессов в капитал знаний предприятия.

Для анализа процесса накопления капитала знаний целесообразно выделить в бизнес-процессе две составляющих: собственно бизнес-процесс, который будет рассматриваться в настоящем разделе как процесс документооборота, и связанную с ним систему правил бизнеса. Под правилами бизнеса (бизнес-правилами) понимается формализованная, обычно документированная система правил принятия решений либо иных действий операционного и более низкого уровня, принятая на дан­ном предприятии для типовых ситуации бизнеса. В качестве примеров бизнес-правил назовем правила выдачи кредита в банке, правила вы­бора цены в зависимости от условий заказа, правила определения став­ки страховых премий и т.д. В современных условиях подавляющий объ­ем бизнес-правил реализован в форме алгоритмов промышленных или собственных систем масштаба предприятия.

Особую роль правилам бизнеса придает американский специалист по реинжинирингу бизнес-процессов Д. Васкевич. Согласно его иссле­дованию, можно выделить три основные группы правил бизнеса:

правила принятия типовых решений. Каждое такое правило представ­ляет собой некоторое «дерево решения». Его роль — единообразное принятие решений, типовых для данного бизнеса. Примеры правила выдачи потребительского кредита банком или правила определения срока исполнения заказа промышленным (торговым) предприятием;

правила управления ресурсами. Каждое такое правило представляет собой один или несколько запросов на наличие ресурсов и, при условии наличия таковых, бронирование необходимых ресурсов. Его роль - динамическое поддержание баланса между потребностями и ресур­сами компании в целом. Примеры — функции контроля наличия материалов на складе или проверка лимита кредитования контрагента;

правила поддержания целостности корпоративных данных. Каждое такое правило представляет собой набор действий, выполняемых при создании, изменении или удалении записи в справочниках и иных цен­трализованных базах данных корпоративной информационной систе­мы (систем). Роль правила — поддержание целостности данных при работе с ними. Примеры - обязательные действия при сохранении/ удалении контрагента или документа из базы данных.

В своей совокупности набор правил бизнеса, реализованный в автоматизированной системе, обеспечивает целостность информационной среды предприятия и соответствие принимаемых решений стратегическим и оперативным установкам руководства.

Эффективность набора бизнес-правил с позиции акционерной сто­имости предприятия определяется экономической оценкой ущерба от ошибок первого и второго рода, возникающих при применении данною набора. Рассмотрим такой подход на примере решения о выдаче кредита. Ошибку первого рода представляет выдача кредита, оказывающегося впоследствии проблемным; ошибку второго рода — отказ в выдаче кредита добросовестному заемщику. Соответственно эффективность набора бизнес-правил определяется суммой математического ожидания потерь от тех и других ошибок.

Усовершенствование набора бизнес-правил может, например, состоять в использовании более полного алгоритма отслеживания кредитной истории, который разделяет факты просрочки выплат по кредиту на форс-мажорные и обусловленные неаккуратностью пользователя, учитывающие объем просроченных платежей и т.д. Другим направлением совершенствования может быть подключение внешних баз данных по кредитной истории предприятий и частных лиц и т.д. Экономическая оценка результата таких усовершенствований будет состоять в сопоставлении достигнутого снижения математического ожидания потерь и до­полнительных затрат на бизнес-процесс.

Нетрудно заметить, что в современных условиях изменение набора бизнес-правил обычно требует внедрения новой информационной систе­мы или модернизации существующей. Если на предприятии уже сущест­вует регулярный менеджмент, изменение набора бизнес-правил требует изменения регламента информационных потоков на предприятии. Следовательно, если этот регламент уже реализован в виде информационной системы (а в противном случае само понятие бизнес-правил теряет смысл), последняя должна быть модифицирована или заменена.

Приведенный метод непосредственного определения финансового результата весьма трудоемок и требует, помимо прочего значительных затрат времени на получение соответствующих статистических данных. Но главный его недостаток заключается в невозможности получения достоверных априорных оценок финансового результата, поскольку в рамках старого набора бизнес-правил соответствующая статистика обычно не собирается. Поэтому такого рола исследования целесообразны исключительно в рамках крупномасштабных изменении набора бизнес-правил, например в ходе реинжиниринга бизнес-процессов. Более распростра­ненные проекты эволюционных изменений требуют иных, более деше­вых методов экономической оценки, пригодных, в частности, для прогно­зирования финансового результата проекта.

Такую методику в настоящем курсе представляет сбалансированная система показателей, которой посвящен раздел 1.4.2.

1.4.2. Проект развития информационной системы и показатели результативности деятельности предприятия

Начиная с классической работы Питерса и Уотермена в работах по теории и практике менеджмента, неоднократно отмечалась недостаточность одних лишь финансовых измерителей для оценки результативности деятельности предприятия. Результатом изысканий в этой области стала концепция сбалансированного набора показателей результативности - системы финансовых и нефинан­совых метрик, построенной на основе набора факторов, определяющих акционерную стоимость предприятия, и непосредственно связанной с принятой стратегией ее увеличения.

Нет ли противоречия между принятием акционерной стоимости как основного измерителя результативности предприятия и включением нефинансовых показателей в набор измерителей результативности? Противоречие кажущееся, поскольку традиционные финансовые метрики, бухгалтерские по своей природе, вообще говоря, не измеряют денежный поток предприятия. Более того: бухгалтерские измерители по самой своей сути отражают события, случившиеся в прошлом. Поэтому даже проведение корректировок, не позволяет оценить будущий денежный поток, который, собственно, и является главным фактором, определяющим акционерную стоимость предприятия.

Собственно построение сбалансированной системы показателей результативности проводится следующим образом.

1. На основе базовых факторов, определяющих акционерную стои­мость предприятия (рост продаж, операционная маржа, налоги, капитальные затраты, изменение оборотного капитала, стоимость акционерного капитала, стоимость заимствований, структура капи­тала, период конкурентного преимущества), формируется дерево факторов, определяющих стоимость данного предприятия с учетом отраслевой специфики, базы конкуренции, сильных и слабых сторон данного предприятия и. наконец, принятой стратегии развития. На этой основе формируется набор ключевых факторов успеха – областей менеджмента, в которых предприятие должно добиться успеха – для осуществления принятой стратегии.

2. Определяются ключевые показатели результативности (КПР) — метрики, количественно описывающие степень достижения резуль­тата в области ключевых факторов успеха. Метрика должна обла­дать следующими свойствами:

• непосредственной связью со стратегией;

• простотой для понимания;

• способностью побуждать к действиям;

• квантифицируемостью, то есть способностью представления в ко­личественном выражении.

Ее задачи заключаются и в том, чтобы:

способствовать сосредоточению на внешней среде и конкуренции;

способствовать ориентированному на факты проактивному анализу;

быть по возможности доступной для сравнения с показателями других компаний.

В качестве примера приведем цель - инновационное лидерство на рынке - и КПР для нее (долю выручки от продуктов, разработанных за последние три года, в общей выручке). Отметим способность по­буждать к действиям — ускорение вывода продуктов на рынок, повы­шенное внимание сбытовиков к данной группе продуктов - и сосре­доточение на конкуренции (результат измеряется долей в выручке).

3. На основании стратегии и существующего положения дел опреде­ляются текущие цели - плановые значения ключевых показате­лей результативности. По отношению к этим целям строится систе­ма стимулирования менеджеров и работников предприятия. Сбалансированная система показателей результативности в целом должна дополнительно характеризоваться:

охватом всей цепи создания стоимости;

количественной обозримостью — число метрик должно быть в диапазоне 40-60;

поддержанием баланса между финансовыми и нефинансовыми метриками,

поддержанием баланса между внутренними метриками, оценивающи­ми достижение целей самого предприятия, и внешними, оценивающи­ми достижение целей важных для предприятия сторон (поставщиков, покупателей, конкурентов);

непротиворечивостью метрик, применяемых на каждом из уровней управления (действие, наказываемое одной метрикой, не должно по­ощряться другой);

согласованностью метрик на всех уровнях управления (метрики ниже­стоящих уровней должны вытекать из метрик вышестоящих уровней).

Таким образом, сбалансированная система показателей результатив­ности по определению должна отражать любое существенное изменение в процессе создания стоимости на предприятии, например изменение эффективности набора бизнес-правил, описанное в разделе 1.4.1. Следовательно, экономический результат изменения системы бизнес-правил или появления таковой должен найти отражение в тех или иных КПР. Таким же образом описывается совокупное изменение капитала знаний. Временно остается открытой проблема повторного счета, например учета одного и того же события как изменения стоимости бизнес-процесса и одновременно как изменение соответствующего КПР. Эта проблема будет рассмотрена в следующем разделе.

В заключение отметим, что необходимым условием применения вы­шеописанного подхода (далеко не всегда выполненным) является нали­чие на предприятии сбалансированной системы показателей результа­тивности. Создание таковой - сложная задача, рассмотрение которой выходит за рамки данного курса. Тем не менее, ввиду существенности данной проблемы отметим некоторые признаки отсутствия означенной сис­темы на предприятии:

смешенные оценки, допустим выработка на одного работника. Данная метрика подает один сигнал «производи», что может противоречить, например, философии «точно в срок», если таковая принята на предприятии;

ориентация на историю, проявляемая обычно как предпочтение фи­нансовых измерителей (см. выше);

чрезмерное внимание к локальным метрикам, например к затратам на один обработанный счет-фактуру;

избыток устаревших метрик. Их набор меняется с изменением стратегии, так что старые метрики следует своевременно упразднять;

сосредоточение на данных, а не на информации. Различие между данными и метрикой: набор данных становится метрикой, будучи под­крепленным целью и ожиданием достижения этой цели со стороны менеджмента.

Таким образом, применение набора метрик, используемых предприятием, к оценке финансовой отдачи ИТ-проекта требует предварительной проверки набора метрик на соответствие принципам сбалансирован­ной системы показателей. Ее отсутствие является не только серьезным препятствием для экономической оценки проекта, но и аргументом про­тив реализации крупных ИТ-проектов как таковых, поскольку низкое качество метрик легко может привести к неверной постановке целей и задач самого проекта.

Совместное использование КПР, ФСА/ФСУ и ССВ в расчете финансового результата ИТ-проекта

В определенных условиях совместное применение различных моделей оценки финансового результата ИТ-проекта может привести к повторному учету экономического эффекта одного и того же события. Напри­мер, если одним из КПР является сумма затрат на вспомогательные биз­нес-процессы, то эффект автоматизации бухгалтерского учета может быть рассчитан по меньшей мере тремя способами: средствами модели ФСА/ФСУ (сумма изменений затрат на бизнес-процессы бухгалтерского учета), средствами сбалансированной системы показателей результатив­ности (изменение соответствующего КПР), и, наконец, средствами обе­их моделей. В настоящем разделе будет предложена методика, позво­ляющая избежать неопределенности результатов при одновременном применении нескольких моделей.

Итак, в качестве основного метода оценки необходимо рассматри­вать систему КПР. Причина заключается в том, что правильно постро­енная система КПР дает наиболее общую оценку финансового результа­та ИТ-проекта, включающую в себя оценку изменения как финансовых, так и нефинансовых измерителей. Поэтому именно модель КПР, вообще говоря, может вобрать в себя эффекты, рассчитываемые средствами моделей ССВ и ФСЛ/ФСУ. Более того, она обеспечивает стоимостную оценку показателей, учитываемых как атрибуты функций в модели ФСУ. Ключевые показатели результативности, которые не могут быть оценены через значения атрибутов функций согласно уравнению (1.4), долж­ны быть оценены экспертно.

Далее производится оценка пересечения моделей КПР и ФСА/ФСУ. Пересечение имеет место в случае, если один или несколько КПР оцени­вают полностью или частично издержки выполнения бизнес-процессов. Если пересечение обнаружено, то бизнес-процессы, стоимость которых оценивается соответствующими КПР, не подлежат дальнейшему рассмот­рению. Воздействие ИТ-проекта на оставшиеся бизнес-процессы (если таковые существуют) можно оценить средствами модели ФСА/ФСУ.

Модель ССВ в этом случае применяется в рамках моделей КПР и ФСА/ФСУ для повышения точности опенок изменения издержек бизнес-процессов в части затрат на ИТ. Так, финансовый результат внедрения системы управления масштаба предприятия должен быть получен путем соотне­сения экономической оценки изменения КПР и изменения ССВ вслед­ствие крупных изменений применяемых средств ИТ. Аналогично ССВ может быть использована для повышения точности оценки изменения стоимости бизнес-процесса в модели ФСА/ФСУ. При работе над круп­ным ИТ-проектом затраты на ИТ изменяются скачком (что противоре­чит условиям модели ФСА/ФСУ), но модель ССВ позволяет их предска­зать. Поэтому затраты на ИТ рассматриваются в рамках модели ССВ, а при расчетах по модели ФСА/ФСУ вычитаются из суммы затрат на бизнес-процесс. Таким образом, может быть предложена следующая схема расчета финансового результата ИТ-проекта.

Таким образом, в оценке финансового результата ИТ-проекта КПР модели ФСА/ФСУ и ССВ имеют строго определенные области приме­нения. Взаимоотношения между ними в общей методике расчета мо­гут и должны быть определены в рамках схемы на рис. 1.14 до начала собственно процедуры оценки. Выполнение этого условия гарантирует, что совместное применение вышеназванных моделей к решаемой задаче приведет к повышению точности результата.