Генеральный директор компании Партнерство профессионалов, создатель системы для визуального моделирования расходов, рентабельности и аллокации Claritech Муратхан Эльдаров рассказал Павлу Самиеву, генеральному директору АЦ «БизнеДром» почему банкам и страховщикам все сложнее видеть реальную рентабельность продуктов, как добраться до реальной экономики продуктов и каналов, почему Excel уже не выдерживает и как работает система Claritech для аллокации расходов

Почему анализ структуры привязки расходов, анализ аллокации так актуален сейчас?

Распределение расходов у банков и страховых компаний на самом деле было актуально всегда – но раньше часто воспринималась как техническая процедура. Но тут есть две проблемы. Во-первых, бизнес-подразделения начинают воспринимать это как «налог», которым они не могут управлять. Во-вторых, когда стоит вопрос об оптимизации расходов, непонятно, что сокращать. Можно сократить на 10% все, а можно, имея правильное понимание взаимосвязи расходов и продуктов, сокращать именно те расходы, которые слабее влияют на результат, но занимают заметную долю в структуре затрат, то есть вообще иногда не приносят ничего – но имеют удельный большой вес.

У компании может быть отчетность, BI и регулярный расчет рентабельности. Но все равно возникает простой вопрос: почему продукт получил именно такую себестоимость?

От этой цифры зависят бюджеты, продуктовые решения, оценка каналов и разговор бизнеса с ИТ.

Если модель непрозрачна, продукт может казаться прибыльным только потому, что в нем не видны ИТ, операции, контакт-центр, урегулирование, сопровождение или внутренние сервисы.

Если бизнес видит начисление на продукт, он задает нормальный вопрос: за что? Почему этот канал стал дороже? Какая часть пришла из ИТ, что добавил контакт-центр? Почему в страховом продукте выросла нагрузка на урегулирование или сопровождение?

И вот здесь часто начинается проблема. Расчет есть, есть отчеты — но цепочка причин не видна, управленческого ответа нет. А без него рентабельность превращается не в инструмент управления, а в повод для споров.

Если бизнес увидит реальное распределение расходов в привязке к продуктам – что делать дальше? И в чем главная проблема текущих моделей аллокации?

Чаще всего расчет уже существует. Где-то он встроен во внутренний контур, либо опирается на хранилище данных и витрины, где-то живет в BI, а иногда даже держится на Excel, макросах и скриптах. Но расчет сам по себе еще не дает доверия. Проблема начинается, когда нужно объяснить цифру. Финансы видят итог. ИТ видит свои ресурсы и сервисы. Бизнес видит начисление на продукт или подразделение. Но общего слоя, где видно движение расходов, обычно нет. Кто кому оказывает сервис? Почему выбран именно этот драйвер? Какие данные легли в расчет? Где ручная правка, а где правило модели?

Если на эти вопросы нет ясного ответа, аллокация становится конфликтной.

Бизнес в таком случае не принимает начисления. ИТ считает, что его расходы трактуют неверно. Финансы каждый раз вручную защищают расчет. А ведь финансы должны, прежде всего, дать модель, которую можно проверить, обсудить и использовать для решений.

Наша модель позволяет увидеть все расходы визуально – как они входят в систему, как они идут по цепочке подразделений, как одно подразделение оказывает услуги другому – и где взаимодействие и соответственно «потребление» ресурсов больше, где меньше. И тогда гораздо легче идет разговор об оптимизации расходов, о структуре и эффективности, нужности тех или иных затрат.

Почему Excel до сих пор так живуч в таких задачах? И при этом чем же он плох?

Excel живуч не потому, что банки и страховщики не умеют строить промышленные системы.

А потому что он дает свободу и скорость: можно быстро и достаточно легко добавить драйвер, поменять правило, собрать сценарий. Для гипотез и верхнеуровнего анализа это удобно. Для регулярного управленческого процесса — уже опасно, так как модель растет.

Появляются версии файлов, ручные правки, скрытые формулы и макросы. Часть логики знает только один сотрудник, какие-то элементы хранятся в переписке или в документации отдельно от самой модели. В какой-то момент Excel перестает быть инструментом гибкости, логика становится непрозрачна. И тогда любой пересчет превращается в риск.

Можно случайно сломать формулу. Можно взять не ту версию. Можно не восстановить, почему месяц назад сумма была другой.

В общем — Excel хорош для прототипа и проверки методологии. Но если расчет влияет на бюджеты, продукты и мотивацию, одной гибкости мало, нужны роли, история изменений, трассировка суммы до источника и понятная логика модели. То есть нужна система, которая не требует каждый раз когда нужно увидеть цепочку – поднимать заново всю логику расчета и искать.

Понятно, что в  крупных финансовых организациях уже есть серьезный ИТ-ландшафт.

У банков это АБС, хранилища, витрины, BI и контуры управленческой отчетности. У страховых компаний — учетные и страховые системы, CRM, каналы продаж, урегулирование, DWH и отчетность. То есть проблема не в отсутствии данных, а в том, что они часто не складываются в понятную управленческую модель, не видно логики себестоимости.

Какие ресурсы потребляет продукт? Какие внутренние сервисы участвуют? Какие драйверы используются? Где возникло отклонение? Что изменится, если поменять канал, тариф или объем операций?

Например, банк хочет проверить новую логику распределения ИТ-расходов. Или понять, как нагрузка на внутренний сервис влияет на продукт. Страховая компания хочет оценить канал продаж, агентскую сеть или стоимость урегулирования. В промышленных системах такие изменения часто требуют задачи для ИТ. Потом разработки, тестирования и согласований.

Это правильно для стабильного промышленного контура. Но плохо подходит для быстрой  проверки управленческой гипотезы. И поэтому что происходит – своеобразный дауншифтинг,  финансы и аналитики возвращаются в Excel, потому что им нужно быстро понять, где экономика продукта меняется на самом деле. Большие системы – это «черный ящик»

Claritech в этой логике не заменяет существующие системы. Он работает как слой управленческого моделирования поверх данных. Помогает описать связи, драйверы, план, факт и сценарии в форме, которую можно обсуждать с финансами, ИТ и бизнесом. Все визуализировано – очень удобно, плюс работает как «зум», можно посмотреть крупные блоки, потом углубляться в детали.

Что такое driver-based подход и почему он важен?

Driver-based подход означает, что расходы распределяются не просто по удобной базе, то есть не только пропорционально выручке, обороту, численности или портфелю.

Они распределяются по драйверам, по объемным показателям, которые отражают реальное потребление ресурса.

Один продукт в банке может потреблять много ИТ-инфраструктуры. Другой — много операционной обработки. Третий — работу контакт-центра, комплаенса или риск-функции.

В страховании – аналогично: один продукт может быть дешевым в продаже, но дорогим в урегулировании. Другой сильно зависит от агентской сети.

Третий требует сложного андеррайтинга, сопровождения договоров или ИТ-поддержки.

Если распределять все одной простой базой, модель становится удобной, но она начинает искажать реальность.

Итоговая рентабельность продукта может выглядеть лучше или хуже, чем есть на самом деле. Хорошая модель должна показывать не только сумму.

Она должна показывать причинную связь: какой ресурс был потреблен, кем, через какой драйвер и почему. Сколько конкретных договоров провела ИТ система, сколько на конкретный продукт работал контакт-центр, сколько наняли людей в конкретное подразделение – и когда мы видим привязку ресурсов к конкретным операциям, мы видим сколько стоит одна операция, сколько стоит минута работы конкретного подразделения. Видно, причинно-следственные связи.

 Почему визуальная модель может быть полезнее обычной таблицы? Как здесь появляется Claritech?

Таблица хорошо отвечает на вопрос «сколько», но в управлении расходами этого мало. Большинство людей все-таки визуалы. Но к тому же руководителю нужно понять «почему» и «что менять». Визуальная модель показывает путь расходов: от ресурса к сервису, от сервиса к продукту, от продукта к финансовому результату. На такой схеме видно, где возникают общие ресурсы, где есть взаимное потребление, где расходы проходят несколько этапов, а где появляются остатки или нераспределенные суммы. Визуальная модель помогает договориться финансам, ИТ и бизнесу. Когда люди видят одну картину, разговор становится предметным.

Обсуждается уже не абстрактная итоговая сумма. Обсуждается конкретная логика: этот сервис оказывает услугу, этот продукт ее потребляет, вот драйвер, вот объем, вот влияние на результат.

Claritech создавался как инструмент для визуального моделирования расходов, рентабельности и аллокации. Он не пытается заменить АБС, DWH, BI, страховые системы или внутренние расчетные контуры. Его задача другая: дать финансам, аналитикам и управленцам понятную модель.

В ней видно, как ресурсы компании превращаются в расходы, себестоимость и результат. В Claritech можно строить модели с узлами, связями, драйверами, планом, фактом и сценариями.

Модель можно обсуждать визуально, но расчет при этом остается формализованным. Это управленческая схема с цифрами, правилами и трассировкой. По сути, Claritech помогает сделать то, что часто пытаются рисовать на флипчарте или собирать в Excel, только уже в виде работающей модели.

Какие задачи Claritech закрывает в банках и страховых компаниях?

В банках чаще всего начинают с понятных контуров. Например, с распределения ИТ-расходов по продуктам, системам, подразделениям или каналам. Еще один частый сценарий — расчет рентабельности продуктов с учетом внутренних сервисов.

Есть и другие задачи. Например, план-факт анализ по расходам и себестоимости, проверка драйверов распределения, сценарный анализ, замена Excel-моделей, которые стали критичными для управленческого процесса.

В страховых компаниях логика похожая, но объекты другие. Там могут быть страховые продукты, каналы продаж, агентская сеть, урегулирование убытков, контакт-центр, андеррайтинг, сопровождение договоров и ИТ-сервисы.

В обоих случаях вопрос один. Как общие расходы превращаются в себестоимость продукта — и можно ли это объяснить бизнесу. Мы обычно рекомендуем начинать с ограниченного контура.

Например, один тип расходов, один продуктовый блок, один канал или один период.

Это позволяет быстро проверить методологию и показать эффект без большого внедрения.

Какие эффекты получает банк или страховая компания?

Эффекты обычно лежат в нескольких слоях. Первый — снижение ручной работы: меньше Excel-файлов, ручных пересчетов, зависимости от конкретного сотрудника.

Второй — прозрачность. Бизнес понимает, почему ему начислены расходы. Финансы могут объяснить расчет. ИТ видит, как его ресурсы потребляются продуктами, каналами и подразделениями.

Третий — качество решений. Когда есть модель, можно проверять сценарии до того, как решение принято. Например, оценить эффект роста операций, изменения тарифов, запуска нового продукта или перераспределения нагрузки между каналами.

Четвертый — доверие к управленческим цифрам. Это особенно важно, если рентабельность используется в бюджетировании, оценке эффективности направлений, управлении продуктовой линейкой или мотивации.

Как это влияет на диалог финансов, ИТ и бизнеса?

Во многих организациях аллокация становится источником конфликтов. Бизнес видит начисление и спрашивает: почему столько? ИТ объясняет свои расходы. Финансы пытаются свести позиции.

Проблема в том, что стороны часто обсуждают разные фрагменты картины. У каждого своя логика, свой файл и свой уровень детализации. Когда есть визуальная модель, разговор меняется.

Можно обсуждать конкретные связи: какой сервис потребляется, каким продуктом, какой драйвер выбран, где источник данных.

Это не убирает все споры, но делает их предметными. Спор уже не про «нам много начислили». Он про конкретное правило, драйвер или источник данных. И это совсем другой уровень управляемости.

Какой главный совет компаниям, которые хотят пересмотреть аллокацию?

Я бы точно не начинал с вопроса «какую систему купить». Сначала нужно понять, где именно модель не работает. Есть несколько диагностических вопросов:

• Какие расходы распределяются вручную?
• Какие драйверы вызывают споры?
• Где бизнес не доверяет начислениям?
• Какие расчеты завязаны на Excel?
• Можно ли объяснить итоговую себестоимость продукта?
• Сколько времени занимает пересчет?
• Что произойдет, если ключевой сотрудник уйдет в отпуск?
• Можно ли быстро посчитать сценарий без копирования модели?
• Есть ли трассировка суммы до источника?

Ответы быстро показывают, где настоящая проблема. Иногда она в данных. Иногда — в методологии. А иногда в процессе, в системе или распределении ответственности.

Мы обычно предлагаем начинать с короткой диагностики. Не с большого проекта, не с долгого обследования. Сначала нужно поговорить о текущей модели, как сейчас распределяются расходы, где есть Excel. Какие драйверы используются, какие вопросы задает бизнес, где модель вызывает недоверие. После этого можно выбрать небольшой пилотный контур. Например, ИТ-расходы, продуктовую рентабельность, канал продаж или внутренний сервис. И проверить подход на реальных данных.

Если модель дает управленческую ценность, ее можно масштабировать. Но важно не автоматизировать старую непрозрачную логику. Важно сделать ее понятной, проверяемой и полезной для решений.

 

---

Автор: Павел Самиев